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关键词： 区间控制策略   模型预测控制   人工势场重构   精馏塔   椭球体序列   可行域  

摘要： 基于经典区间模型预测控制框架,针对非线性约束条件下的多输入多输出系统,设计了基于人工势场的双层结构控制算法。与传统区间预测控制不同,该算法考虑了系统中的多变量饱和问题。该控制策略利用控制裕度结合人工势场的相关原理,有效抑制了区间控制下的变量饱和现象。最后,以重油初馏塔为例进行仿真验证,表明所提算法有效提高了控制系统的性能和稳定性。

关键词： 公园城市   县级市   生态网络   蓝绿统筹   江南水乡   场景营造  

摘要： 基于国家生态文明建设与长三角一体化发展战略双重驱动背景,以公园城市理论为指导,选取江南水乡城市典型代表、首批国家生态园林城市昆山为实证案例,系统探讨县域单元公园城市建设范式。通过“理论框架—实践路径—效益评估”三个维度,以生态网络分析视角,解析昆山蓝绿织城、公园融城、场景营城、智慧理城4大核心策略的实施机制。研究结果表明:江南水乡城市建设面临生态基底保护与城市发展需求、文化传承与空间更新以及县域资源有限性与全域统筹目标的三大矛盾。昆山通过构建“七横四纵”生态廊道系统(完成189 km)与489 km绿道网络,形成全域生态基底;建成446座公园绿地与410处“昆小薇”微更新项目,实现绿化废弃物100%资源化利用,打造公园融城;首创“城市管家”协同治理机制使试点区域公众满意度达93.27%,创新公园城市管理模式。揭示出“生态网络优化—空间品质提升—治理模式创新”的耦合发展路径,形成具有江南水乡特色的“生态筑基、文脉传承、数字赋能”公园城市建设模式,为长三角地区县域城市公园城市建设提供理论参考与实践样板。同时,昆山实践创新性地拓展了公园城市理论在县域尺度的应用边界,对推动新型城镇化背景下城乡生态空间协同治理具有重要示范价值。

关键词： 蛋白质交互网络   网络比对   生成式对抗网络   网络嵌入  

摘要： 为快速获得高得分的拓扑和生物属性比对结果,提出一种利用生成式对抗网络的蛋白质交互网络全局比对高效方法.通过提取蛋白质网络中节点的序列比对得分、边的度、聚类系数和节点的Page Rank值,以组成节点的特征向量嵌入;将源网络的嵌入通过生成式对抗网络映射到目标网络的嵌入空间来得到初步比对结果;通过计算映射后嵌入向量之间的欧氏距离来获得最终比对结果.在真实的蛋白质交互网络数据集测试的结果表明,与已有的同类算法相比,在拓扑指标边正确性、诱导保守结构以及对称子图得分和基因同源一致性上,本文方法整体上具有优势.

关键词： 声品质评价模型   长短期记忆网络   噪声   主观评价试验   注意力机制  

摘要： 为了进一步提高声品质评价模型的稳定性和评价准确率,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型(ALSTM).首先采集了不同品牌汽车在不同工况下驾驶员右耳处的稳态噪声样本,并以烦恼度为评价指标开展噪声样本的主观评价试验,建立了车内声品质评价数据集.在此数据集的基础上,将噪声样本的梅尔倒谱系数(Mel-scale frequency cepstral coefficient,MFCC)作为特征输入,构建了基于LSTM网络的声品质评价模型,同时引入注意力机制对模型进行优化.结果表明:提出的声品质评价模型能够有效地对车内噪声进行评价,在测试集上的准确率高达97.07%;与其他方法相比,ALSTM模型的稳定性、收敛速度和分类准确率均有所提高.

关键词： 网络思想引领力   高校共青团   智能媒体时代   主流意识形态  

摘要： 技术驱动、人机协同、裂变传播的媒体智能化正深刻改变着高校共青团网络思想引领的作用与效度。在新的媒介演进中,聚焦高校共青团网络思想引领现状省思与提升,对于提高党管青年实效、培育时代新人、深化共青团工作高质量发展具有关键作用。然而,数字技术变革具有两面性,媒介形态的升级不可避免地给高校共青团网络思想引领效力带来一系列冲击与挑战:“全景监狱”技术模态侵蚀网络思想引领主体权威、青年大学生“数字洞穴”生活方式遮蔽网络思想引领触角、高校共青团“撒胡椒面”服务模式稀释网络思想引领效度。因此,智能媒体时代高校共青团网络思想引领力重心要转向聚焦对象针对性,从法制算法规范与伦理道德约束良性互构、数字素养培育与教育引导优化内外并进、布广织密服务网与建强骨干队伍等方面开展工作。

关键词： 长江经济带   碳排放   减碳潜力   渔业经济  

摘要： 提高渔业碳排放效率,发挥减碳潜力,对实现渔业经济可持续发展和“双碳”目标至关重要,而长江经济带渔业碳排放的发展态势则对全国有重要的示范和引领作用。本文基于“双碳”视角,采用社会网络分析法探讨了长江经济带渔业碳排放效率的空间网络特征,并结合公平视角分析了减排潜力。得出以下结论:(1)渔业碳排放效率不均衡,网络关联度东高西低。(2)网络关系紧密、连通性强、空间溢出性明显,网络密度稳定,传递性上升,区域协同程度高,网络效率有提升空间。江浙沪在网络中占主导地位,联系迅速,控制性强,起到节点和中介作用;长江中下游碳排放效率较高。(3)受益板块集中在长江下游,双向溢出板块在中下游,经纪人板块在中游,净溢出板块在中上游。上海和江苏有效规模最大,限制程度最低,节点独立性最强;安徽和江西有效规模最小。(4)江苏、湖北、重庆、上海、四川的减碳潜力在降低,云南有所提升,其他省份较稳定。(5)Markov链分析显示,考察期t=1时,减碳潜力稳定;随着考察期增加,低、中低、中高水平的减碳潜力向更高水平演进的概率增加。

关键词： 紫铆素   骨质疏松症   网络药理学   分子对接  

摘要： 目的:利用网络药理学探索紫铆素治疗骨质疏松症(OP)的分子机制。方法:通过Swiss Target Prediction数据库预测紫铆素的潜在靶点,并在GeneCards数据库中筛选与OP相关的靶点,最终获得60个交集靶点。构建蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络,分析靶点间的相互关系。进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析,揭示靶点的生物过程、细胞组分和分子功能。采用分子对接的方法验证紫铆素与核心靶点的结合情况。结果:筛选得到紫铆素与OP共有60个交集靶点,通过PPI网络得到丝氨酸/苏氨酸激酶1(Akt1)、糖原合酶激酶3β(GSK3β)、基质金属蛋白酶9(MMP9)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARγ)、类固醇受体辅激活因子(SRC)、雌激素受体1(ESR1)、B细胞淋巴瘤2(BCL2)、低氧诱导因子1A(HIF1A)蛋白是紫铆素治疗骨质疏松的核心靶点。这些靶点蛋白在蛋白质自磷酸化、蛋白质磷酸化、肽基酪氨酸磷酸化及内分泌抵抗、磷脂酰肌醇3激酶-丝氨酸/苏氨酸激酶(PI3K-Akt)信号通路、表皮生长因子受体(EGFR)酪氨酸激酶抑制剂耐药性、雌激素信号通路途径中发挥关键作用。分子对接结果进一步确认紫铆素与Akt1之间存在稳定结合。结论:紫铆素通过多靶点和多通路机制治疗OP。

关键词： 随机噪声   深度神经网络   无监督学习   有效信号提取   噪声衰减  

摘要： 随机噪声会干扰地震数据中的有效信号并降低数据的信噪比,进而影响地震数据的后续处理。常规基于监督学习的深度学习噪声衰减方法需要大量的标签来训练网络,但是,在真实地震数据中制作无噪声的标签用于训练深度神经网络是非常具有挑战性的工作。因此,提出端到端的无监督学习框架来衰减随机噪声,并提取多维地震资料中的有效信号信息。首先,建立由全连接模块、编码器模块和解码器模块组成的深度神经网络框架,并在编码器和解码器之间添加类似残差结构的跳跃链接以提高去噪表现。为了提高网络的去噪表现,使用适用于地震资料的数据增强方法,将输入的多维大尺度含噪地震数据分割为大量的小尺度一维数据进行迭代。对地震数据进行数据增强时,选择合适的切分和滑动尺寸将提高网络的计算效率和去噪效果。合成数据和渤海油田实际数据的应用结果表明,相较于传统地震噪声衰减方法,本文提出的方法具有更好的随机噪声衰减能力和有效信号提取能力。

关键词： 结构化网络   强结构能控   多输入多输出系统   异构节点系统  

摘要： 针对由多输入多输出(MIMO)异构节点系统构成的结构化网络,研究了其强结构能控性.首先,从节点系统角度,给出了结构化网络强结构能控的必要条件.其次,结构化网络强结构能控和结构化互连法则没有直接联系,通过从结构化互连法则中提取底层网络拓扑信息,给出了结构化网络强结构能控的必要条件,并以实例进一步说明结论.最后,严格证明了节点系统在满足一定条件下,结构化网络强结构能控性依赖于底层网络拓扑的强结构能控性,并给出了结构化网络强结构能控的充分条件.

关键词： 大卷积核   目标检测   时空行为检测   行为识别   特征融合  

摘要： 目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。