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关键词： 情感分析   局部特征   上下文信息   双向编码器   卷积神经网络   词嵌入   Dropout机制  

摘要： 研究针对目前情感分析方法无法解决一词多义、无法获取上下文语义信息、过于依赖局部特征等问题，提出了一种基于双向编码器的卷积失活神经网络（bidirectional encoder representation from transformer-convolutional neural networks-dropout，BERT-CNN-Dropout）模型的文本情感分析方法。首先，使用预训练模型BERT作为模型的词嵌入层，充分获取蕴含上下文信息的词向量；再将这些词向量输入到CNN中提取情感特征，同时为了减轻对局部特征的过度依赖和提升模型的训练效率，在模型中引入Dropout机制；最后，通过softmax函数对情感类型进行分类。实验结果表明，当Dropout值设置为0.25，并选择Adam优化器时，情感分析性能最佳，准确率、精确率、召回率、F1值和曲线下面积（area under the curve，AUC）分别为93.05%、93.16%、94.24%、93.7%和0.942，具有一定的研究价值。

关键词： 大长径比弹药   弹丸结构   弹炮耦合   灵敏度分析  

摘要： 针对大长径比智能弹药发射过程可靠性与安全性要求高、影响因素复杂、参数设计难度大等特点，采用SPH光滑粒子算法建立某舰炮弹炮耦合模型，对关键结构采用有限元与关键参数化相结合的方法，考虑挤进、膛内运动弹炮耦合过程，结合Vuamp子程序，实现了挤进过程中内弹道计算与弹炮耦合有限元仿真联合求解。以弹丸出膛姿态，身管炮口振动输出参数表征，构建载荷、边界等与响应输出的映射关系，通过参数灵敏度分析获得各个输入参数对炮口状态的影响程度。得出大长径比弹丸质心在轴线上的偏移是占比最高的影响因素。该过程与结果为进一步提升火炮可靠性提供方法与依据，以便获得最优弹炮参数设计区间。

关键词： 介电弹性体驱动器   神经网络常微分方程   动力学建模   非线性模型预测控制  

摘要： 针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator, DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation, ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control, MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中, DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性.

关键词： 深度强化学习   无人机基站   空对地通信   三维部署  

摘要： 针对无人机辅助地面移动用户通信中的传输效率和能耗联合优化问题，提出一种基于深度强化学习的无人机路径辅助规划方法IM-D3QN。该方法融合了双重竞争深度Q网络与想象机制（Imagination Mechanism，IM），采用双重Q网络以及竞争结构处理价值函数过度估计问题，并利用IM跨回合传播信息加速网络训练，可动态适应变化的电磁环境和用户需求。仿真结果表明，IM-D3QN相较于现有典型的DQN和其他传统算法，在满足用户通信服务需求前提下，可显著降低无人机能耗。

关键词： 氯胺酮   脑网络   cFos原癌基因  

摘要： 氯胺酮是一种N-甲基-d-天冬氨酸受体（NMDARs）拮抗剂，在临床上被用于镇静、麻醉以及治疗难治性抑郁，但是氯胺酮的成瘾性限制了其临床应用。0.5mg/kg剂量是临床常用的氯胺酮抗抑郁剂量，而15mg/kg是氯胺酮滥用人群的暴露剂量[1]。目前有关不同剂量氯胺酮对脑网络的激活情况仍不清楚。本实验选择0.5mg/kg及15mg/kg两个有代表性的氯胺酮剂量，腹腔连续注射7天，通过脑即刻早期基因蛋白（cFos）表达量来表征氯胺酮对小鼠脑网络的激活情况。结果显示，与生理盐水组相比，0.5mg/kg氯胺酮能显著增加内侧前额叶、中间外侧隔核、导水管周围灰质脑区cFos阳性细胞数量；而15mg/kg氯胺酮能显著增加伏隔核、外侧缰核、 海马CA3、杏仁核、腹侧被盖区cFos阳性细胞数量。这说明氯胺酮对脑网络的激活呈剂量依赖性，0.5 mg/kg和15 mg/kg的氯胺酮激活的脑区存在差异。该研究为探索不同剂量氯胺酮的神经药理作用奠定了基础，为寻找氯胺酮抗抑郁和成瘾差异脑区提供了参考。

关键词： 虚拟同步发电机   分数阶微积分   径向基函数神经网络   自适应调节  

摘要： 虚拟同步机(VSG)控制策略在逆变器并网运行中为其提供了惯量与阻尼，增加了系统的频率和电压的支撑能力。然而，引入的虚拟惯性可能导致逆变器并网有功在扰动情况下出现动态振荡和功率超调，并且虚拟惯性与阻尼会使系统的响应速度变慢。针对这一问题，本文首先建立分数阶VSG数学模型，引入可调参数增加系统的自由度。然后，设计径向基函数(RBF)神经网络对VSG的转动惯量和阻尼系数进行在线自适应调节，将调节后的转动惯量、阻尼系数和可调参数应用于分数阶VSG控制器。最后，通过MATLAB/Simulink仿真比较传统策略与文章提出的控制策略的动态响应，仿真结果表明，所提出的控制策略能够显著抑制系统在发生扰动时输出有功功率和输出频率的振荡和超调，且具有良好的动态响应，验证了所提控制策略的有效性。

关键词： 青少年   网络成瘾   饮酒   焦虑   家庭支持   中介模型   调节作用  

摘要： 目的 探讨青少年网络成瘾对饮酒的影响,以及焦虑与家庭支持的中介和调节作用。方法 2022年11—12月对深圳市宝安区青少年开展横断面调查,采用分层随机抽样,利用一般资料调查表、Young’s诊断问卷、广泛性焦虑量表、家庭功能评估表进行问卷调查。数据采用SPSS 25.0软件及插件Process处理。结果 本研究调查对象共3 121名,其中男生和女生分别占54.98%和45.02%。过去一年未饮酒、过去一年每月不到1次饮酒和过去一年每月超过1次及以上饮酒分别占调查人数的75.26%、18.81%和5.93%。研究发现饮酒情况与年龄、性别、学校类型、家庭支持、焦虑、网络成瘾均有相关关系(r范围:-0.143～0.187)。在考虑了年龄、性别和学校类型等因素情况下,中介分析模型显示网络成瘾显著正向影响饮酒（β=0.132,P<0.001）,并可以通过焦虑影响饮酒,焦虑在青少年网络成瘾与饮酒之间起部分中介作用,中介效应占比46.15%。家庭支持在青少年网络成瘾与焦虑的路径起负向调节作用（β=-0.321,P<0.001）,但是在焦虑与饮酒的路径上,家庭支持没有起到调节作用。结论 网络成瘾会通过焦虑影响青少年饮酒,家庭支持可以降低网络成瘾对焦虑的影响,从而减少青少年饮酒。

关键词： 台风浪   波高预报   LSTM模型   贝叶斯优化   虚拟台风  

摘要： 随着海平面上升和风暴增强等气候变化的影响，快速准确的预报台风浪波高对于海岸保护和海洋灾害预防显得格外重要。本文首先基于TCWiSE模型生成大量的虚拟台风，利用SWAN数值模式计算台风期间测站处的有效波高，并构建台风浪样本数据库；然后对BO-LSTM神经网络模型的输入因素和超参数进行评估和选取，结合样本数据库对其进行训练和测试。结果表明：所构建的虚拟台风与历史台风具有很好的相似性，可以为台风浪波高智能预报模型的搭建提供充足的数据基础；所搭建的BO-LSTM模型可以快速实现单一站点处的台风浪波高智能预报，并具有媲美SWAN的预报精度，其在长时间预报场景中的预报精度显著优于RF模型和BPNN模型；将预报的未来台风数据添加到BO-LSTM模型的输入中，进一步提高了模型的预报精度和预报未来时长，其预报未来24 h的Bias、RMSE和R2分别为-0.102 m、0.494 m和0.855。研究成果为极端天气下台风浪的智能预报提供一种可行的实现途径。

关键词： 车载自主网络   区块链   计算卸载   边缘云计算   多智能体深渡确定性策略梯度  

摘要： 在探究基于区块链的车载自主网络（VANETs）时，我们研究了将服务器车辆与移动边缘计算（MEC）和云计算相结合的方式，以解决多车辆安全计算卸载问题。首先，提出了一种基于区块链的车载自组网络框架。其次，使用基于区块链的访问控制方法来保护车辆和服务器车辆、边缘云服务器之间的计算卸载安全。再次，在最小化所有车辆的系统延迟、能量消耗和计算损耗的条件下，提出了车载自主网络中密集计算任务卸载的最优化问题。该最优化问题采用联合优化计算卸载策略、共识机制策略、功率资源、计算资源和信道带宽分配策略。为了解决该最优化问题，采用了一种新的深度强化学习（DRL）算法即改进的多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法进行求解。最后，仿真验证了本文提出的算法与其他现有算法相比具有显著优势。

关键词： 多模式交通运输网   复杂网络   拓扑结构   耦合脆弱性   改善策略  

摘要： 构建了多模式交通网拓扑模型，在经典的拓扑结构测度指标基础上，从多方式竞争与合作关系角度出发，提出了耦合强度、控制度和协同度等适用于多模式交通网的耦合脆弱性评估方法；利用Python仿真，对比分析了云南省2019年交通网与“十四五”规划交通网的拓扑结构耦合脆弱性，以验证评估指标的有效性，并针对规划交通网的脆弱性提出改善策略。结果表明：规划网络与2019年现状网络相比，空铁联运效率得到大幅度提升，其耦合强度值从0.2667提升到0.6364，各运输方式间的可替代性增强，线路冗余性增加，有效降低了网络脆弱性；公路网脆弱性低于铁路网和航空网，少数几个关键节点能够对铁路网、航空网产生近60%的网络效率控制度，保护关键节点能够有效提升网络抗毁性；铁路网、航空网有待合理扩大建设规模，从而增强部分地区的运输方式多样性，以降低网络脆弱性。研究提出的多模式交通网络耦合脆弱性评估方法可为深入分析各运输方式间的竞争与合作关系、系统辨识交通基础设施建设薄弱环节提供技术支持。