检索结果-内蒙古大学图书馆

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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双层微梁结构谐振器中波动温度场的研究

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传感技术学报 2021年第5期34卷 635-641页

作者：左万里刘璇杨孙法子宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

针对两端固定双层微梁结构谐振器,利用格林函数,求解了一维热传导时梁中的波动温度场分布函数。通过解析模型计算结果与有限元数值模型计算结果的比较,验证了所得解析模型的有效性,并讨论两种模型的优缺点。研究结果表明:波动温度的幅... 详细信息

针对两端固定双层微梁结构谐振器,利用格林函数,求解了一维热传导时梁中的波动温度场分布函数。通过解析模型计算结果与有限元数值模型计算结果的比较,验证了所得解析模型的有效性,并讨论两种模型的优缺点。研究结果表明:波动温度的幅值仅为平衡温度的0.06%左右,由于波动温度场产生的热应变也非常小;激振频率对波动温度场的影响非常大;微梁的总长度与材料比对温度场也有影响。

关键词：谐振器微梁双层结构波动温度场

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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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一种最优化的轨迹数据L_(∞)-PLA压缩算法

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深圳大学学报（理工版） 2024年第5期41卷 574-582页

作者：赵环宇孙国豪黎彤亮杨坚庞超逸东华大学计算机科学与技术学院上海201620 河北省科学院应用数学研究所河北石家庄050081 河北省信息安全认证技术创新中心河北石家庄050081 河北省科学院生物研究所河北石家庄050081 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现... 详细信息

随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L_(∞))下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为m DisPLA_(∞)),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用“分治-融合”的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化地压缩多维轨迹数据.MDisPLA算法具有线性时间复杂性,可以生成最少的不连续分割,且可以保证生成直线表示的质量,即原始数据点和对应解压缩点之间的同步误差具有上界.通过与基于同步距离锥交(cone intersection using the synchronous Euclidean distance,CISED)的轨迹压缩算法进行理论和实验比较,验证了MDisPLA算法是稳健的,可生成具有保质性的直线表示.MDisPLA算法以更低的内存消耗,较CISED算法提高了14倍左右的处理速度,降低了约48%的分割个数和10.5%的存储个数.MDisPLA算法在保证压缩质量的同时,显著提高了处理速度和降低了存储空间,整体上优于CISED算法.

关键词：算法理论时间序列轨迹数据压缩算法分段线性近似最大误差限定同步误差限定

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因素空间与可拓学的互补性分析及问题处理融合模型

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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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基于提示学习和注意力机制的多标签图像分类方法

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软件工程 2024年第7期27卷 42-46页

作者：汪瑞武芳宇张百灵浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018 西交利物浦大学智能工程学院江苏苏州215123 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

针对传统多标签分类模型中标签相关性容易被忽略和标签标注成本不断增加的问题,提出一种新颖的多标签图像分类方法,将提示学习和交叉注意力机制结合并使用部分标签训练。具体来说,首先,通过将提示与标签结合生成文本输入,并使用预训练... 详细信息

针对传统多标签分类模型中标签相关性容易被忽略和标签标注成本不断增加的问题,提出一种新颖的多标签图像分类方法,将提示学习和交叉注意力机制结合并使用部分标签训练。具体来说,首先,通过将提示与标签结合生成文本输入,并使用预训练文本编码器进行编码,提取文本特征。其次,将图像作为图像编码器的输入。同时,在文本和图像编码器中,加入可学习的提示,旨在增强模型性能。此外,采用了交叉注意力机制,促进模态间的信息交互,从而提升分类效果。通过实验表明,该模型在The PASCAL Visual Object Classes(VOC2007)数据集上使用90%的真实标签时,mAP值达到94.6%。

关键词：多标签分类提示学习注意力机制

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基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第3期32卷 343-351页

作者：舒振宇杨思鹏辛士庆庞超逸杨雨璠胡超浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100 浙江大学宁波研究院宁波315100 浙江大学机械工程学院杭州310027 山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315100

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的... 详细信息

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.

关键词：三维模型三维模型分割权重能量自适应分布深度学习

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大学生情绪管理探析

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宁波教育学院学报 2023年第2期25卷 99-102页

作者：王朝东楼佳丽宁波大学土木工程与地理环境学院浙江宁波315211 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

大学生经常面临来自自身或者外部的压力。压力会产生焦虑,焦虑会导致情绪波动。情绪管理作为一种新颖有效的管理模式和理念,在新时代高校大学生思想政治教育中的作用日益凸显。高校辅导员要密切关注学生的情绪变化,发现学生出现情绪压... 详细信息

大学生经常面临来自自身或者外部的压力。压力会产生焦虑,焦虑会导致情绪波动。情绪管理作为一种新颖有效的管理模式和理念,在新时代高校大学生思想政治教育中的作用日益凸显。高校辅导员要密切关注学生的情绪变化,发现学生出现情绪压抑或悲伤或愤慨等问题时要主动及时专业地给予帮助,有助于促进大学生身心健康成长,人际关系和谐和实现自我超越。从增强大学生情绪管理“内力”、营造良好的家庭情绪管理氛围和高校大学生情绪管理教育三个方面来探索增强大学生情绪管理能力的途径。

关键词：情绪管理大学生思想政治教育

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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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基于分层学习的三维模型兴趣点提取算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第2期32卷 222-232页

作者：舒振宇杨思鹏辛士庆刘予琪龚梦航庞超逸胡超浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100 浙江大学宁波研究院宁波315100 浙江大学机械工程学院杭州310027 山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 浙江大学工程师学院杭州310027 浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315100

针对基于学习的三维模型兴趣点提取问题,提出一种兴趣点分层学习的全监督算法.提取三维模型表面所有顶点的特征向量后,将人工标注的兴趣点分为稀疏点和密集点,对于稀疏点使用整个三维模型进行神经网络训练,对于密集点则找出兴趣点分布... 详细信息

针对基于学习的三维模型兴趣点提取问题,提出一种兴趣点分层学习的全监督算法.提取三维模型表面所有顶点的特征向量后,将人工标注的兴趣点分为稀疏点和密集点,对于稀疏点使用整个三维模型进行神经网络训练,对于密集点则找出兴趣点分布密集的区域进行单独的神经网络训练;然后对2个神经网络进行特征匹配,得到一个用于三维模型兴趣点提取预测的分类器.测试时,提取新输入的三维模型上所有顶点的特征向量,将其输入到训练好的分类器中进行预测,应用改进的密度峰值聚类算法提取兴趣点.算法采用分层学习的策略,解决了传统算法在模型细节处难以准确提取密集兴趣点的问题.在SHREC’11数据集上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法提取兴趣点的准确率更高,出现的遗漏点和错误点更少,对解决越来越精细的三维模型的兴趣点提取问题有较大帮助.

关键词：三维模型三维模型兴趣点分层学习

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