检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1111-1120页

作者：袁钟陈红梅王志红李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学) 成都611756

模糊粗糙集理论目前在数据挖掘和机器学习等领域受到了广泛的关注.该理论提供了一种能克服离散化问题的有效工具,并能直接应用于数值或混合属性数据.在模糊粗糙集模型中,定义模糊关系来测量对象之间的相似性,数值属性值不再需要离散化.... 详细信息

模糊粗糙集理论目前在数据挖掘和机器学习等领域受到了广泛的关注.该理论提供了一种能克服离散化问题的有效工具,并能直接应用于数值或混合属性数据.在模糊粗糙集模型中,定义模糊关系来测量对象之间的相似性,数值属性值不再需要离散化.模糊粗糙集理论已经被成功应用于许多领域,如属性约简、规则提取、聚类分析和离群点检测.信息熵被引入到模糊粗糙集理论进行模糊和不确定信息的表示,产生了不同形式的模糊不确定性度量,如模糊信息熵、模糊补熵和模糊互信息等.然而,大部分所提关于决策的模糊互信息都是非单调的,这可能导致一个不收敛的学习算法.为此,基于混杂核模糊补熵,定义了关于决策的模糊补互信息,证明了其随特征呈单调性变化.进而,利用混杂核模糊补互信息探索特征选择方法并且设计了相关的算法.实验结果展示了在大多数情况下所提算法可以选取更少的特征且能保持或提高分类准确率.

关键词：模糊粗糙集理论混杂核补熵不确定性度量特征选择

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

典型锂电池中间相炭微球负极材料生产的能耗与碳排放分析

引用

材料导报 2018年第22期32卷 4022-4026页

作者：高思雯龚先政孙博学北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

中间相炭微球(MCMB)负极材料作为新型材料受到了社会的关注,同时其制造所带来的环境污染也逐渐增加。本工作针对锂电池MCMB材料开展了全生命周期能耗与碳排放研究,功能单位定义为生产1tMCMB负极材料产品,系统边界包括原料获取、能源供... 详细信息

中间相炭微球(MCMB)负极材料作为新型材料受到了社会的关注,同时其制造所带来的环境污染也逐渐增加。本工作针对锂电池MCMB材料开展了全生命周期能耗与碳排放研究,功能单位定义为生产1tMCMB负极材料产品,系统边界包括原料获取、能源供应与材料生产阶段,分析了MCMB材料全生命周期的能耗结构,辨识了碳排放的关键影响因素。能耗分析结果显示,1tMCMB负极材料的全生命周期能耗为149.37GJ,初级能耗结构为原煤(82.82%)、原油(11.03%)、天然气(6.15%),能源生产阶段对生命周期能耗的贡献度为80.81%。碳排放分析结果显示,生产1tMCMB负极材料的碳排放总量为11 824.61kg CO_2-eq,电力、中温沥青和焦炉煤气消耗量对碳排放计算结果的影响最为显著,调整能源结构是降低MCMB负极材料生产碳排放的有效手段。

关键词：中间相炭微球生命周期评价碳排放绿色生产设计锂电池

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于学生应急处理能力培养的轨道交通专业虚拟仿真教学资源建设

引用

西部素质教育 2025年第1期11卷 1-4页

作者：都娟丽曾海军张威陈潇徐炜董彦西安交通工程学院陕西西安710300 西南交通大学四川成都610095 宁波轨道交通集团有限公司浙江宁波315100 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 内蒙古青联智慧科技有限公司内蒙古呼和浩特750333

文章首先说明了轨道交通专业设置与培养目标,然后阐述了虚拟仿真技术在轨道交通专业学生应急处理能力培养方面的积极作用,接着提出了基于学生应急处理能力培养的轨道交通专业虚拟仿真教学资源建设策略,包括需求分析、内容开发、系统设... 详细信息

文章首先说明了轨道交通专业设置与培养目标,然后阐述了虚拟仿真技术在轨道交通专业学生应急处理能力培养方面的积极作用,接着提出了基于学生应急处理能力培养的轨道交通专业虚拟仿真教学资源建设策略,包括需求分析、内容开发、系统设计、教学资源应用,最后论述了基于学生应急处理能力培养的轨道交通专业虚拟仿真教学资源建设效果。

关键词：虚拟仿真教学资源轨道交通专业应急处理能力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

稻壳灰-电石渣复合吸收剂的脱硫脱硝性能

引用

材料导报 2018年第22期32卷 3995-3999页

作者：王亚丽陈美娜崔素萍马晓宇北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

SO_2和NO_x是水泥窑炉尾气中主要的大气污染物,减少其排放已经成为控制大气污染的主要途径。本工作尝试采用农业废渣稻壳灰和工业废渣电石渣配制复合吸收剂,在水泥熟料形成过程中实现脱硫脱硝。本工作研究了稻壳灰和电石渣掺配比(2∶5... 详细信息

SO_2和NO_x是水泥窑炉尾气中主要的大气污染物,减少其排放已经成为控制大气污染的主要途径。本工作尝试采用农业废渣稻壳灰和工业废渣电石渣配制复合吸收剂,在水泥熟料形成过程中实现脱硫脱硝。本工作研究了稻壳灰和电石渣掺配比(2∶5～18∶5,质量比)、反应温度(500～900℃)、氧气浓度(0%～3%)对复合吸收剂脱硫脱硝效率的影响。结果表明,稻壳灰和电石渣的配比为6∶5,掺入水泥生料中,在900℃、1%的氧气浓度条件下,脱硝率达到97%,脱硫率达99%。利用稻壳灰和电石渣这两种废渣配制复合吸收剂可以在水泥分解炉中有效脱除SO_2和NO_x。

关键词：稻壳灰电石渣水泥窑炉脱硫脱硝

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

汽车钢板生产的生命周期评价

引用

钢铁 2023年第5期58卷 145-152页

作者：朱帅康龚先政高峰刘宇北京工业大学材料与制造学部北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

在“碳达峰、碳中和”的驱动下,汽车制造业是节能减碳的重要组成部分,作为资源能源密集型产业,它采用汽车钢板作为主要材料,具有生产能耗和排放高的典型特点。采用生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,分别对汽车钢板生产长流... 详细信息

在“碳达峰、碳中和”的驱动下,汽车制造业是节能减碳的重要组成部分,作为资源能源密集型产业,它采用汽车钢板作为主要材料,具有生产能耗和排放高的典型特点。采用生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,分别对汽车钢板生产长流程工艺(BF-BOF)和短流程工艺(EAF)2种生产工艺的各阶段进行环境影响评价和贡献分析。结果表明,在汽车钢板生产长流程工艺(BF-BOF)中,炼铁工序和烧结工序对总环境影响的贡献较大;在汽车钢板生产短流程工艺(EAF)中,炼铁工序和电炉炼钢工序对总环境影响贡献较大。汽车钢板生产EAF工艺的各类环境影响均低于BF-BOF工艺,环境影响优势较大的有全球变暖(GWP)、化石能源耗竭(FFP)、矿产资源耗竭(SOP)、淡水富营养化(FEP)、海洋富营养化(MEP)、淡水生态毒性(FETP)、人体致癌毒性(HTPc)、人体非致癌毒性(HTPnc)。BF-BOF工艺和EAF工艺的矿产资源消耗铜当量分别为85.6 kg/t和25.6 kg/t,综合能耗分别为541 kg和265 kg,CO_(2)当量为2111.7 kg和1054.9 kg。EAF工艺的资源消耗、能源消耗、温室气体排放均优于BF-BOF工艺,分别低70.1%,51.0%和50.1%。EAF工艺的3类环境损害均低于BF-BOF工艺,具有一定的环境优势。因此,在条件允许的情况下,增加EAF工艺的生产比例,将有助于汽车制造业和钢铁工业的低碳可持续发展。

关键词：汽车钢板钢板生产环境影响评价生命周期评价能耗

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于随机近邻嵌入的判别性特征学习

引用

软件学报 2022年第4期33卷 1326-1337页

作者：赵辉王红军彭博龙治国李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

特征学习是机器学习中的一项重要技术,研究从原始数据中学习后置任务所需的数据表示.目前,多数特征学习算法侧重于学习原始数据中的拓扑结构,忽略了数据中的判别信息.基于此,提出了基于随机近邻嵌入的判别性特征学习模型.该模型将对判... 详细信息

特征学习是机器学习中的一项重要技术,研究从原始数据中学习后置任务所需的数据表示.目前,多数特征学习算法侧重于学习原始数据中的拓扑结构,忽略了数据中的判别信息.基于此,提出了基于随机近邻嵌入的判别性特征学习模型.该模型将对判别信息的学习与对拓扑结构的学习融合在一起,通过迭代求解的方式,同时完成对这两者的学习,从而得到原始数据具有判别性的特征表示,可以显著提升机器学习算法的性能.多个公开数据集上的实验结果验证了该模型的有效性.

关键词：特征学习随机近邻嵌入判别性学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双级对齐部分迁移网络的旋转设备故障诊断

引用

电子学报 2023年第12期51卷 3529-3539页

作者：俞昆程玉虎邢镔王雪松中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 重庆工业大数据创新中心有限公司工业大数据应用技术国家工程实验室重庆400707

随着智能制造和工业大数据的快速发展,迁移学习在旋转设备故障诊断领域得到了广泛研究.在工业现场,存在大量目标域标签空间为源域标签空间子集的场景,现有迁移学习方法在处理此类场景时,无法消除源域离群类别对目标域分类产生的负迁移影... 详细信息

随着智能制造和工业大数据的快速发展,迁移学习在旋转设备故障诊断领域得到了广泛研究.在工业现场,存在大量目标域标签空间为源域标签空间子集的场景,现有迁移学习方法在处理此类场景时,无法消除源域离群类别对目标域分类产生的负迁移影响.部分迁移学习通过限制源域不同类别数据在特征对齐过程的贡献度,实现源域和目标域共享类别特征对齐.然而,现有部分迁移学习方法仅考虑源域和目标域共享类别边缘分布对齐,未考虑源域和目标域共享类别各子类间的状态分布对齐,诊断正确率仍有待提高.为此,本文以Vision Transformer网络为基础网络架构,提出基于双级对齐部分迁移网络的故障诊断方法:一方面构造加权平衡机制促进源域和目标域共享类别间的边缘分布对齐,另一方面利用度量学习实现源域和目标域共享类别各子类间的状态分布对齐.利用滚动轴承故障数据对所提方法进行验证,结果表明:所提方法在所有诊断案例中的准确率均在95%以上,相比其他对比方法表现出更优的诊断效果.

关键词：双级对齐加权平衡机制度量学习部分迁移学习旋转设备

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于全范围头部姿态估计的教师注意力识别算法

引用

计算机工程 2024年第7期50卷 96-103页

作者：陈增照王政郑秋雨华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079

探究教师注意力对于评估课堂教师行为具有极其重要的研究价值。然而,现有的教师注意力识别算法存在无法应对极端头部姿态角度等问题。为此,提出一种基于6DRep Net360模型的教师注意力状态识别算法,提升极端角度中头部姿态估计算法的准... 详细信息

探究教师注意力对于评估课堂教师行为具有极其重要的研究价值。然而,现有的教师注意力识别算法存在无法应对极端头部姿态角度等问题。为此,提出一种基于6DRep Net360模型的教师注意力状态识别算法,提升极端角度中头部姿态估计算法的准确性。相较于传统的依赖条件判断来分类教师注意力状态的方法,设计一种基于支持向量机(SVM)的教师注意力分类模型,对复杂头部姿态角度进行注意力状态的精准识别。为进一步解决算法稳定性和准确性带来的误差数据,提出基于滑动窗口的数据清洗算法,有效提高整体识别结果的真实性和可靠性。通过在构建的CCNUTeacherS tat e数据集上进行一系列的算法评估,实验结果表明,所提出的教师注意力识别算法在CCNUTeacherS tate数据集上达到了90.67%的准确率。

关键词：教师注意力全范围角度 6DRep Net360模型支持向量机数据清洗技术

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑川藏铁路控制性工程的甲供物资基地选址决策方法

引用

铁道学报 2019年第11期41卷 26-35页

作者：张锦徐君翔郭静妮唐秋宇西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

剖析国内外关于选址问题的研究理论与方法,通过考虑决策者的决策心理行为,改进前景理论中的价值函数和概率权重函数,利用直觉模糊交叉熵定义新的记分函数,基于G1赋权法和熵值法构建组合赋权模型,提出基于改进前景理论的直觉模糊多属性... 详细信息

剖析国内外关于选址问题的研究理论与方法,通过考虑决策者的决策心理行为,改进前景理论中的价值函数和概率权重函数,利用直觉模糊交叉熵定义新的记分函数,基于G1赋权法和熵值法构建组合赋权模型,提出基于改进前景理论的直觉模糊多属性决策方法。针对川藏铁路雅安至林芝段的"两桥两隧"控制性工程建设特征和沿线重点工程布局情况,拟设定11个甲供物资基地作为备选址方案,考虑决策者的不同决策偏好,运用本文提出的改进决策方法,得到不同决策偏好下的最优选址方案排序。结果表明:如果决策者是冒险型的,则最佳选址方案为康定和波密;如果决策者是中间型的,则最佳选址方案为林芝和康定;如果决策者是保守型的,则最佳选址方案为林芝和泸定。

关键词：川藏铁路甲供物资选址决策前景理论直觉模糊集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模块化仿真的共享汽车联合调度优化

引用

西南交通大学学报 2023年第1期58卷 74-82页

作者：蒋阳升李衍李皓胡路唐优华西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此,在传统时空网络基础上,考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响,基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simu... 详细信息

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此,在传统时空网络基础上,考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响,基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simulation)离散事件仿真框架,建立由模块化站点和路段模型组成、可高效率运行的共享汽车仿真系统;在此基础上,提出一个以运营商日均净收益最大化为目标,联合决策车辆库存量阈值和行程定价的仿真优化模型,并为解决随机环境下的全局优化问题,设计了EGA-OCBA(elitist genetic algorithm with optimal computing budget allocation)算法;最后,以成都市的5个共享汽车站点为例,验证了仿真优化模型的有效性.仿真优化结果表明:在相同车队规模下,与采用固定价格的顾客调度策略相比,联合策略可使日均净收益提升10.37%~162.30%;与单独的员工调度策略相比,联合策略可使日均净收益提升15.34%.

关键词：共享汽车离散事件仿真动态定价阈值触发调度精英遗传算法(EGA) 最优计算量分配(OCBA)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：