检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2022年第5期17卷 990-998页

作者：李兴森许立波刘海涛汪培庄广东工业大学可拓学与创新方法研究所广东广州510006 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院辽宁阜新123000

问题智能处理是人工智能领域具有挑战性和交叉性的课题。大数据与人工智能技术背景下,为了给具有较高普遍性的开放性问题求解提供新的理论支撑,对因素空间与可拓学做了对比分析,发现两者具有共同的数学基础,在问题智能处理等研究方向有... 详细信息

问题智能处理是人工智能领域具有挑战性和交叉性的课题。大数据与人工智能技术背景下,为了给具有较高普遍性的开放性问题求解提供新的理论支撑,对因素空间与可拓学做了对比分析,发现两者具有共同的数学基础,在问题智能处理等研究方向有交叉性和互补性。以面向问题处理的融合模型为例,论证了可拓学与因素空间交叉研究的基本路径及其可行性,提出了两者交叉研究的主要方向,阐明了实际应用的潜在优势及适用范围。该研究将有助于进一步提高问题处理的系统性、智能化水平,提高解决问题从不确定性、偶然性到必然性的程度,并将推动为智能科学服务的智能数学的发展。

关键词：因素空间可拓学问题处理人工智能大数据模型智能数学知识管理

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基于格拉布斯法的异常数据剔除方法初探——针对陶粒单颗粒强度实验

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四川建材 2024年第6期50卷 3-4,10页

作者：丁曙东郑懿婧杨余迪徐思涵曹忆浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100 浙大宁波理工学院土木建筑工程学院浙江宁波315100

在陶粒工艺流程的探索中,为更快速地找到最合适的烧制工艺,可以采用测定单颗粒情况的方法来代替整体情况。但由于反映的是单颗粒情况,在大量的数据中,会有些许异常数据的产生。利用数据处理的方法,剔除单颗粒中的异常数据,确保实验数据... 详细信息

在陶粒工艺流程的探索中,为更快速地找到最合适的烧制工艺,可以采用测定单颗粒情况的方法来代替整体情况。但由于反映的是单颗粒情况,在大量的数据中,会有些许异常数据的产生。利用数据处理的方法,剔除单颗粒中的异常数据,确保实验数据更为准确可靠。

关键词：数据处理异常数据剔除陶粒单颗粒情况

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基于可拓聚类的服装需求预测方法

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计算机应用与软件 2018年第5期35卷 273-281页

作者：何海洪余军合许立波李兴森宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

服装需求易受价格、消费习惯及气温、天气状况等随机因素影响而变得复杂多变难以预测,而实际服装需求预测中,区间预测往往比具体值预测更具指导意义。因此在分析价格、折扣、气温、天气状况等因素与服装销量相关性的基础上,采用可拓聚... 详细信息

服装需求易受价格、消费习惯及气温、天气状况等随机因素影响而变得复杂多变难以预测,而实际服装需求预测中,区间预测往往比具体值预测更具指导意义。因此在分析价格、折扣、气温、天气状况等因素与服装销量相关性的基础上,采用可拓聚类方法构建服装需求区间预测模型,对服装需求进行区间预测,并给出具体的预测步骤与计算方法。结合实例数据,验证可拓聚类对服装需求区间预测的有效性,并与K近邻算法进行预测效果及时间复杂度对比分析。实例分析结果表明可拓聚类有比K近邻更好的预测效果,而时间复杂度却大幅缩减,此外可拓聚类还能体现预测值与各区间等级的隶属程度和亲疏关系。实例分析结果验证了可拓聚类应用于服装需求预测的有效性与优越性。

关键词：服装业需求预测可拓聚类 K近邻时间复杂度

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基于改进YOLO v4的生猪耳根温度热红外视频检测方法

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农业机械学报 2023年第2期54卷 240-248页

作者：刘刚冯彦坤康熙中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315200

基于热红外视频的生猪体温检测过程中,视频中保育期生猪头部姿态变化大,且耳根区域小,导致头部和耳根区域定位精度低,影响生猪耳根温度的精准检测。针对以上问题,本文提出了一种基于改进YOLO v4(Mish Dense YOLO v4,MD-YOLO v4)的生猪... 详细信息

基于热红外视频的生猪体温检测过程中,视频中保育期生猪头部姿态变化大,且耳根区域小,导致头部和耳根区域定位精度低,影响生猪耳根温度的精准检测。针对以上问题,本文提出了一种基于改进YOLO v4(Mish Dense YOLO v4,MD-YOLO v4)的生猪耳根温度检测方法,构建了生猪关键部位检测模型。首先,在CSPDarknet-53主干网络中,添加密集连接块,以优化特征转移和重用,并将空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling,SPP)模块集成到主干网络,进一步增加主干网络感受野;其次,在颈部引入改进的路径聚合网络(Path aggregation network,PANet),缩短多尺度特征金字塔图的高、低融合路径;最后,网络的主干和颈部使用Mish激活函数,进一步提升该方法的检测精度。试验结果表明,该模型对生猪关键部位检测的mAP为95.71%,分别比YOLO v5和YOLO v4高5.39个百分点和6.43个百分点,检测速度为60.21 f/s,可满足实时检测的需求;本文方法对热红外视频中生猪左、右耳根温度提取的平均绝对误差分别为0.26℃和0.21℃,平均相对误差分别为0.68%和0.55%。结果表明本文提出的基于改进YOLO v4的生猪耳根温度检测方法,可以应用于热红外视频中生猪关键部位的精准定位,进而实现生猪耳根温度的准确检测。

关键词：热红外视频生猪耳根温度 YOLO v4 密集连接网络

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基于GAS模型的动态VaR预测效果分析

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数理统计与管理 2022年第1期41卷 179-189页

作者：刘赛可何晓群夏利宇浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315199 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 国网能源研究院有限公司北京102209

GAS模型是一种基于观测的动态模型,理论简单且应用灵活,可以直接估计VaR.将GAS模型和GARCH类模型应用于不同条件下生成的模拟数据和三个时间段的沪深300指数的日对数收益率数据,并比较模型关于VaR的预测效果。结果表明:在对称的条件分布... 详细信息

GAS模型是一种基于观测的动态模型,理论简单且应用灵活,可以直接估计VaR.将GAS模型和GARCH类模型应用于不同条件下生成的模拟数据和三个时间段的沪深300指数的日对数收益率数据,并比较模型关于VaR的预测效果。结果表明:在对称的条件分布下,GAS模型容易高估风险且不稳健,其表现不如GARCH类模型;但在条件分布为有偏的时,GAS模型与GARCH类模型的表现相当,部分情况下会优于GARCH类模型,尤其在实证分析中关于序列2和序列3的VaR的估计,GAS模型的预测效果较好。因此,实际应用中,对于具有较明显偏态分布或尖峰分布的数据可以考虑使用GAS模型预测动态VaR.

关键词：动态VaR GAS模型 GARCH类模型

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复杂社会网络节点重要性可拓聚类动态分析方法

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计算机应用与软件 2019年第7期36卷 76-82页

作者：严家萌庞超逸许立波浙江大学工程师学院浙江杭州310015 浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

目前大多数复杂网络关键节点影响力识别方法都是建立在静态分析基础之上的,缺乏对节点动态变化的考量。采用可拓聚类方法来量化分析社会网络的动态变化,以多属性决策法测量各节点静态重要性属性值;分别划分等级,取经典域和节域,计算各... 详细信息

目前大多数复杂网络关键节点影响力识别方法都是建立在静态分析基础之上的,缺乏对节点动态变化的考量。采用可拓聚类方法来量化分析社会网络的动态变化,以多属性决策法测量各节点静态重要性属性值;分别划分等级,取经典域和节域,计算各节点在对应属性上的关联度,并用熵权法取得综合关联度;分析其在同一社会网络不同时间点的变化,给出变动的量和方向。该方法不仅能刻画出节点重要性的变化趋势,而且给出了变化程度。最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：复杂网络节点重要性多属性可拓学可拓聚类

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WSR方法论与可拓学的对比分析及事理知识图谱模型研究

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管理评论 2021年第5期33卷 152-162页

作者：李兴森陆琳许立波广东工业大学可拓学与创新方法研究所广州510006 广西师范大学经济管理学院桂林541004 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100

随着网络信息环境下复杂问题处理需求的扩大,物理-事理-人理方法论(WSR)的研究与应用越发得到重视。但物理、事理、人理三个基本概念尚未完全实现模型化、形式化表达,在一定程度上限制了其更广泛的应用。将WSR与可拓学两大中国学者创立... 详细信息

随着网络信息环境下复杂问题处理需求的扩大,物理-事理-人理方法论(WSR)的研究与应用越发得到重视。但物理、事理、人理三个基本概念尚未完全实现模型化、形式化表达,在一定程度上限制了其更广泛的应用。将WSR与可拓学两大中国学者创立的与系统工程相关的方法论进行对比分析,分别对比界定了WSR中的物理、事理、人理与可拓学基元理论的物元、事元和关系元等概念的内涵和外延,论证了它们之间的异同点和交叉互补性。在此基础上提出了WSR方法论中物理、事理、人理用可拓学基元表达的方法,最后阐述了大数据环境下研究构建事理知识图谱的必要性及其示例模型,指出了WSR与可拓学交叉研究的方向。

关键词： WSR 可拓学基元理论系统工程事理知识图谱

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环境规制下电力行业效率的时空演化与驱动机制

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统计与决策 2024年第4期40卷 174-178页

作者：安博文李春玉谷欣然刘伟华侨大学经济与金融学院福建泉州362021 河北经贸大学数学与统计学学院石家庄050061 城银清算服务有限公司上海200120 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

文章基于2006—2020年省级面板数据采用U-SBM-NS模型测算电力行业效率,综合运用GIS技术、Dagum基尼系数、Kernel密度估计、Markov链和分位回归模型考察中国电力行业效率的空间分布格局、地区差异来源、空间转移路径和驱动机制。结果显示... 详细信息

文章基于2006—2020年省级面板数据采用U-SBM-NS模型测算电力行业效率,综合运用GIS技术、Dagum基尼系数、Kernel密度估计、Markov链和分位回归模型考察中国电力行业效率的空间分布格局、地区差异来源、空间转移路径和驱动机制。结果显示:中国电力行业效率提升存在滞后性,“十一五”至“十三五”期间电力行业发展依次经历了变革阶段、强化阶段和上升阶段,发电效率是拉低电力行业效率的主要原因;中国电力行业效率非均衡特征显著,电力行业一体化发展易受地区制约,地区间差异是总体差异的主要来源,东部地区内部差异最大且出现过极化现象;中国电力行业效率易受经济规模、产业结构、人口密度、城市化和对外开放等因素影响,电力行业效率的驱动机制存在水平异质性和区域异质性。

关键词：电力行业效率环境规制非均衡特征驱动机制异质性

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基于混合深度学习模型的企业中央空调蒸汽预测

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南京师范大学学报（工程技术版） 2022年第3期22卷 53-62页

作者：王可卢焕达郑军红何利力浙江理工大学信息学院浙江杭州310018 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

为解决企业生产车间多空调能耗与生产任务、气候环境匹配的精准供能问题,实现多台大型中央空调机组蒸汽消耗预测,提出一种基于GRU和3DConv-PredRNN++的混合深度学习预测模型.针对多台空调机组动态联动关系,使用三维卷积和PredRNN++方法... 详细信息

为解决企业生产车间多空调能耗与生产任务、气候环境匹配的精准供能问题,实现多台大型中央空调机组蒸汽消耗预测,提出一种基于GRU和3DConv-PredRNN++的混合深度学习预测模型.针对多台空调机组动态联动关系,使用三维卷积和PredRNN++方法提取机组间蒸汽损耗关系作为空间因素特征参与模型预测;为捕捉蒸汽消耗量序列的总体趋势和局部变化,数据集采用平滑过程模式、趋势性模式和周期性模式作为模型输入;为提高模型预测性能,基于门控循环单元(GRU)耦合外部因素特征并捕捉时间因素特征;最后通过参数矩阵融合方式来构建模型.通过与多种预测模型的对比实验,证明混合深度学习模型预测精度的优越性和空间因素特征参与模型预测的必要性.与现有模型相比,所提模型平均能耗折标(ASEC)降低了60.09%.

关键词：空调蒸汽消耗三维卷积 PredRNN++ 门控循环单元空间特征

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基于划分工作方式的中央空调达标时间预测

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南京师范大学学报（工程技术版） 2023年第1期23卷 56-65页

作者：王可卢焕达郑军红何利力浙江理工大学信息学院浙江杭州310018 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

为了同时满足中央空调温湿度控制工艺要求和企业节能降耗要求,解决中央空调达标时间预测问题,提出了一种在划分空调工作方式基础上的组合预测模型.在加温加湿工作方式下,采用随机森林算法构建分类预测模型,用深度特征提取后的高级特征... 详细信息

为了同时满足中央空调温湿度控制工艺要求和企业节能降耗要求,解决中央空调达标时间预测问题,提出了一种在划分空调工作方式基础上的组合预测模型.在加温加湿工作方式下,采用随机森林算法构建分类预测模型,用深度特征提取后的高级特征作为模型输入,解决了小样本分类预测的过拟合问题.为进一步降低算法时间复杂度,利用改进粒子群方法对模型参数寻优.在降温除湿工作方式下,使用K近邻算法动态划分类别区间,并利用密度峰值改进SMOTE算法解决类别不平衡问题,采用极限梯度提升算法构建分类模型.考虑到空调延迟开启或提前开启对企业效益造成的损失不同,采用多角度综合评价方法对模型进行评估.通过与支持向量机(现用模型)等多种预测模型的对比实验,验证了组合模型的有效性和实用性.实验表明组合模型平均绝对误差为3.2 min,与现用模型相比,组合模型折标能耗降低了14.71%.

关键词：中央空调达标时间组合预测模型随机森林深度特征提取过拟合样本不平衡

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