检索结果-内蒙古大学图书馆

科学通报 2023年第17期68卷 2221-2238页

作者：李木琛王新江颉家豪王啸宇邹洪帅杨晓雨张立军吉林大学材料科学与工程学院集成光电子国家重点实验室汽车材料教育部重点实验室计算方法与软件国际中心长春130012

光电半导体作为一种可以将光能和电能相互转换的材料,近几十年来,在能源和电子信息等领域得到广泛应用.随着计算机算力的提升和理论算法的发展,理论设计方法可以在短时间内探索成百上千种材料,相比于采用试错法的实验方式,具有开发周期... 详细信息

光电半导体作为一种可以将光能和电能相互转换的材料,近几十年来,在能源和电子信息等领域得到广泛应用.随着计算机算力的提升和理论算法的发展,理论设计方法可以在短时间内探索成百上千种材料,相比于采用试错法的实验方式,具有开发周期短且成本低等特点,逐渐成为新材料研发的关键步骤.通过将物理原则与高通量计算、智能优化算法和机器学习等理论设计策略相结合,可以准确高效地探索性能优异的光电半导体材料.本文概述了光电半导体材料的设计策略和研究进展.首先,介绍基于第一性原理计算光电性质的方法,并分析相关物理性质的成因及其在光电半导体设计方面的意义;然后,结合具体的研究成果对高通量材料筛选、物理原则导向的材料设计、基于智能算法的材料搜索和基于机器学习方法的材料发现等不同的光电半导体设计策略进行概述,为该领域的理论设计方向提供指导原则;最后,对光电半导体设计方面的工作进行总结,并对该领域未来的发展进行展望.

关键词：光电半导体理论设计策略高通量筛选智能优化算法机器学习

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基于逆强化学习的混合动力汽车能量管理策略研究

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汽车工程 2023年第10期45卷 1954-1964,1974页

作者：齐春阳宋传学宋世欣靳立强王达肖峰吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022 吉林大学汽车工程学院长春130022 吉林大学机械与航空航天工程学院长春130022

能量管理策略是混合动力汽车关键技术之一。随着计算能力与硬件设备的不断升级,越来越多的学者逐步开展了基于学习的能量管理策略的研究。在基于强化学习的混合动力汽车能量管理策略研究中,智能体与环境相互作用的导向是由奖励函数决定... 详细信息

能量管理策略是混合动力汽车关键技术之一。随着计算能力与硬件设备的不断升级,越来越多的学者逐步开展了基于学习的能量管理策略的研究。在基于强化学习的混合动力汽车能量管理策略研究中,智能体与环境相互作用的导向是由奖励函数决定。然而,目前的奖励函数设计多数是主观决定或者根据经验得来的,很难客观地描述专家的意图,所以在该条件不能保证智能体在给定奖励函数下学习到最优驾驶策略。针对这些问题,本文提出了一种基于逆向强化学习的能量管理策略,通过逆向强化学习的方法获取专家轨迹下的奖励函数权值,并用于指导发动机智能体和电池智能体的行为。之后将修改后的权重重新输入正向强化学习训练。从油耗值、SOC变化曲线、奖励训练过程、动力源转矩等方面,验证该权重值的准确性以及在节油能力方面具有一定的优势。综上所述,该算法的节油效果提高了5%~10%。

关键词：混合动力汽车最大熵逆向强化学习能量管理策略正向强化学习

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高压下惰性元素氦化合物的研究进展

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高压物理学报 2023年第3期37卷 1-6页

作者：田艺帆刘寒雨吉林大学物质模拟方法与软件教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学超硬材料国家重点实验室吉林长春130012 吉林大学物理学院吉林长春130012

氦(He)是元素周期表第2号元素,也是宇宙中除氢以外含量最丰富的元素,广泛存在于恒星和气态巨行星(gas giant planets)的内部高压强(高压)极端环境中。氦因其满壳层的电子结构具有极强的化学惰性,极难与其他元素结合形成化合物。近年来,... 详细信息

氦(He)是元素周期表第2号元素,也是宇宙中除氢以外含量最丰富的元素,广泛存在于恒星和气态巨行星(gas giant planets)的内部高压强(高压)极端环境中。氦因其满壳层的电子结构具有极强的化学惰性,极难与其他元素结合形成化合物。近年来,多项研究工作表明,惰性氦在极端高压条件下具有“不简单”的物理行为,如通过计算“预言”了在高压下稳定的铁氧氦化合物FeO_(2)He和具有反常原子传播的水氦化合物He-H_(2)O等。这些研究工作不仅有助于发现新的化学成键范式,也有力推动了高压物理、地学和行星科学等相关领域的研究进展。本文重点介绍了高压下氦化合物的相关研究进展,聚焦讨论氦化合物在高压下稳定的物理机制,并对未来在高压下设计和制备新型氦化合物的相关研究进行展望。

关键词：晶体结构预测高压惰性元素氦化合物

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基于本体指导的矿产预测知识图谱构建研究

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地学前缘 2024年第4期31卷 16-25页

作者：叶育鑫刘家文曾婉馨叶水盛吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学综合信息矿产预测研究所吉林长春130026

在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,... 详细信息

在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,尤其是该领域现有知识图谱的本体层普遍缺乏时空语义,限制了对于矿产资源时空特征的有效表示与分析。其次,现有图谱构建方法主要为面向数据层面的文本抽取,而缺乏对于复杂逻辑关系的本体层建设,以及本体层与数据层之间的有效关联。以上问题会导致构建的地学知识图谱缺乏深层次的语义信息,难以满足矿产资源预测对表达复杂地学概念和关系的需求。针对上述问题,本研究以综合信息矿产预测理论为指导,旨在构建可应用于矿产预测任务的复杂语义知识图谱。具体而言,首先通过对矿产预测的理论和方法进行解析构建初始化领域本体,然后选择成熟的地质时间本体和地理空间本体对初始本体进行本体融合和扩展,通过嵌入时空语义有效表达地矿产资源的时空特征。此外,重点关注了本体层与数据层之间的关联建设,通过建立丰富的语义关系,实现知识图谱中各个节点之间的有效连接与信息共享。实验结果表明,采用本文所提出的方法构建的图谱在知识丰度和置信度等指标上均优于其他现有方法。这一研究为矿产预测领域提供了更为深入和全面的数据资源建设的方法支撑,有助于推动该领域的进一步发展和应用。

关键词：矿产资源知识图谱本体工程综合信息矿产预测理论

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基于AMESim的摆线泵仿真及配流面优化

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科学技术与工程 2023年第22期23卷 9484-9491页

作者：张豪朱昌吉刘宇吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

为提高某款内啮合摆线齿轮式机油泵的容积效率,降低其流量脉动率,对其理论配流面构形进行了理论计算,并针对实际配流面构形进行了定量优化。通过建立基于AMESim的机油泵仿真模型,进行优化后配流面构形对机油泵容积效率及流量脉动的影响... 详细信息

为提高某款内啮合摆线齿轮式机油泵的容积效率,降低其流量脉动率,对其理论配流面构形进行了理论计算,并针对实际配流面构形进行了定量优化。通过建立基于AMESim的机油泵仿真模型,进行优化后配流面构形对机油泵容积效率及流量脉动的影响研究。结果表明:将平行式配流面改为夹角式配流面,且配流面内边界半径减小4 mm后,给定单一齿腔与进排流域的重叠面积有所提高,1000、2000 r/min的转速下容积效率分别提升2.4%、4.2%,流量脉动率分别降低11.4%、23%;进油迟闭角Δβ=5°的增设使1000、2000 r/min转速下的容积效率分别提升0.4%、0.5%,流量脉动率分别降低2.1%、5%。

关键词：内啮合摆线式机油泵流体仿真流量特性配流面

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滚动优化下的对偶启发规划车辆路径跟踪控制

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控制理论与应用 2024年

作者：郭洪艳李光尧刘俊郭景征谭中秋吕颖吉林大学通信工程学院吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室中国第一汽车股份有限公司高端汽车集成与控制全国重点实验室

为提高智能车辆的路径跟踪精度,降低高速、大曲率工况下车辆模型不确定性对跟踪性能的影响,本文提出了一种基于滚动优化对偶启发式规划(Receding Horizon Dual Heuristic Programming, RHDHP)的智能车辆路径跟踪控制策略.首先,结合魔术... 详细信息

为提高智能车辆的路径跟踪精度,降低高速、大曲率工况下车辆模型不确定性对跟踪性能的影响,本文提出了一种基于滚动优化对偶启发式规划(Receding Horizon Dual Heuristic Programming, RHDHP)的智能车辆路径跟踪控制策略.首先,结合魔术公式建立了可表征侧向轮胎力非线性特性的车辆系统模型.其次,设计了滚动优化思想下对偶启发式规划(Dual Heuristic Programming, DHP)的最优控制方法.该方法中的DHP结构确保了车辆非线性特性下的近似最优解,滚动优化的引入提高了车辆系统对环境变化的自适应性.同时,从理论上分析了RHDHP方法的收敛性以及闭环系统的稳定性.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：车辆路径跟踪对偶启发式规划模型预测控制强化学习

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表面增强拉曼光谱技术结合机器学习方法在生物医学领域应用的最新进展

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光散射学报 2024年第1期36卷 1-15页

作者：王佳琪徐蔚青徐抒平吉林大学化学学院超分子结构与材料国家重点实验室长春130012 吉林大学化学学院超分子化学生物学研究中心长春130012 吉林大学化学学院理论化学研究所长春130012

近年来,运用表面增强拉曼光谱(SERS)技术对生物样本检测的研究发展十分火热,尤其是结合机器学习方法的SERS技术在临床样本诊断方面的运用日趋成熟。机器学习方法是基于无监督和有监督的算法,可以解决复杂的样本和大量、高维的数据信息,... 详细信息

近年来,运用表面增强拉曼光谱(SERS)技术对生物样本检测的研究发展十分火热,尤其是结合机器学习方法的SERS技术在临床样本诊断方面的运用日趋成熟。机器学习方法是基于无监督和有监督的算法,可以解决复杂的样本和大量、高维的数据信息,在生物分析领域受到高度关注。本文介绍了SERS技术结合机器学习方法的相关应用,尤其是在生物医学领域。SERS既可以使用免标记的策略检测生物样本的指纹信息,又可以使用标记方法跟踪蛋白质等生物标志物实现间接检测。本文总结了SERS技术结合机器学习方法用于血液、尿液、组织等临床样本进行疾病诊断的最新进展。此外,本文还汇总了细胞样本及其他复杂样本SERS分析中机器学习方法运用的实例。该文综述了这一领域的最新进展,为从事SERS生物分析领域的研究人员提供可借鉴的方案。

关键词：表面增强拉曼散射机器学习生物医学

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基于循环结构的视觉Transformer

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吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2049-2056页

作者：蒋磊王子其崔振宇常志勇时小虎莫斯科国立大学数学力学系莫斯科119991 莫斯科国立大学计算数学与控制理论系莫斯科119991 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效... 详细信息

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效的工作原理,之后以Token-to-Token Transformer(T2T Transformer)为主干框架提出了基于循环结构的ViT。实验结果表明:循环结构的引入能在视觉Transformer参数量基本不变化的情况下大幅提高其性能,使用循环结构后,在Imagenet分类数据集下网络仅增加0.14%的参数,但带来9%的分类精度提升;在目标检测任务中,增加0.1%的参数带来10.7%的性能提升。

关键词：视觉Transformer 循环结构黎曼几何

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强表达描述逻辑本体的后继式公理定位研究

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软件学报 2023年第8期34卷 3574-3586页

作者：李静欧阳丹彤叶育鑫吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个... 详细信息

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个角度将其用于公理定位.白盒方法利用修正的后继式规则(即定位规则)来追踪推理的具体过程,并引入定位公式的概念建立子句的布尔公式标签与逻辑蕴含的所有极小公理集之间的对应关系.黑盒方法则直接调用基于未修正的后继式规则的推理机,并进一步利用碰集树方法求得逻辑蕴含的所有理由.最后,基于这样的两种面向强表达描述逻辑本体的公理定位算法设计推理工具,从理论和实验两方面验证其可行性,并与已有的推理工具比较求解性能.

关键词：公理定位后继式判定算法定位规则白盒与黑盒

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应用于氧还原反应的非贵金属原子分散级金属-氮-碳催化剂的设计

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高等学校化学学报 2022年第5期43卷 42-61页

作者：徐斯然阴恒铂薛冬萍夏会聪赵舒琰闫文付木士春张佳楠郑州大学材料科学与工程学院郑州450001 吉林大学化学学院无机合成与制备化学国家重点实验室长春130012 武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室武汉430070

为了进一步实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)能量转化技术的大规模开发和应用,提高催化剂的成本效益是先决条件.目前,与铂族等贵金属基催化剂相比,原子分散的金属-氮-碳(M-N-C)催化剂也在提高活性位点密度、原子利用率和催化活性等方面表... 详细信息

为了进一步实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)能量转化技术的大规模开发和应用,提高催化剂的成本效益是先决条件.目前,与铂族等贵金属基催化剂相比,原子分散的金属-氮-碳(M-N-C)催化剂也在提高活性位点密度、原子利用率和催化活性等方面表现出巨大的潜力,是最有望代替铂基催化剂的首选材料.在原子分散M-N-C催化剂的制备过程中,获得活性位点均匀分散且结构体系最优化是挑战性问题.基于此,我们重点研究了各种有利于原子分散的M-N-C催化剂的制备方法,以及不同催化剂中原子的化学环境调控对催化位点的影响.本文从M-N-C催化剂的合成与表征、反应机理、密度泛函理论计算等方面进行了深入的探讨,着重讨论了双金属位点、原子簇结构和杂原子对催化位点的化学环境调控.最后,提出了原子分散M-N-C催化剂大规模应用存在的问题及进一步优化的发展方向.

关键词：金属-氮-碳原子分散双金属位点原子簇结构杂原子

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