课程文献中心 更多>>

关键词： 结构地震位移   高层剪力墙结构   生成对抗网络   机器学习  

摘要： 对高层剪力墙类型建筑结构进行地震位移分析，有助于工程师评估建筑物的抗震能力。现有方法多采用有限元进行计算，时间开销大。为此，提出一种基于生成对抗网络的高层剪力墙结构地震位移快速预测方法。该模型基于生成对抗网络结构拟合剪力墙部署与结构地震位移之间的映射函数。为提高模型剪力墙结构地震位移预测准确性与可行性，基于模型对建筑图像进行语义化处理，保留关键结构信息并将其作为输入，输出所预测的结构地震位移，同时在输出结果评估中通过逐像素得分，对训练后的模型性能进行评估。实验结果表明，该模型SSIM、PSNR、LPIPS指标值分别在0.98、32.1、0.02左右，均优于pix2pix模型，同时其LCA值和MAE值也表现良好，该方法能够作为有限元方法的有益补充，并更好地应用于结构优化等。

关键词： 有向网络   Poisson模型   极大似然估计   中心极限定理   渐近正态性  

摘要： 研究了有向Poisson网络模型极大似然估计量的渐近性理论.考虑当网络顶点的个数趋于无穷大时，推导出有向Poisson网络模型极大似然估计量线性组合的中心极限定理.此外，通过数值模拟对理论结果进行了验证，期望能够为有向加权网络模型的统计推断提供坚实的理论基础.

关键词： 海外安全风险   多层有向网络   跨国传导   级联失效   动态预警   预警模型  

摘要： [研究目的]识别各类风险因子在国别内部和国别之间的动力学传导机制,是开展海外跨国基础设施安全风险预警以及提高风险防控能力需要解决的关键科学问题。[研究方法]基于多层网络思想并结合量化风险的耦合与溢出效应理论,从国别内部和国别之间两个维度构建了海外安全风险跨国传导预警理论模型。[研究结果/结论]研究表明:基于CRITIC-TOPSIS节点重要度计算方法能够有效解决同质风险和异质风险在网络层内部和网络层间评估的差异化问题;通过模拟任一节点受到外部攻击后的网络结构变化能够反映安全风险在网络层内部和网络层之间的动态传导过程;安全风险因子在网络内部和网络层间的关联程度决定了海外跨国基础设施项目安全风险的外溢和影响程度。

关键词： 合成孔径雷达   雷达目标识别   卷积神经网络   交叉注意力机制  

摘要： 针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar， SAR）飞机目标识别网络消耗部署资源大的问题，本文提出了一种基于轻量级交叉注意力卷积网络（lightweight cross-attention convolutional neural network， LCA-CNN）的SAR飞机目标识别方法。一方面，通过交叉注意力机制对目标进行特征提取，使得网络能够更高效的从样本中学习到关键的分类表征，提升飞机细粒度识别的准确率。另一方面，只利用卷积层和注意力模块，从而大幅降低网络的整体参数量。在SAR-AIRcraft-1.0数据集上的对比实验表明：与AlexNet、VGG-16、ResNet-101、ResNeXt-101、A-ConvNets和Swin Transformer等经典的深度学习SAR图像识别算法方法相比，所提方法在更少参数条件下实现了更高的平均识别准确率。

关键词： 人工智能   网络文学   “主体性”危机   镜像化扩容   数据化依赖  

摘要： 迅猛发展的人工智能正在对网络文学的创作主体、内容生成以及网络文学产业化产生深刻的影响。智能化程度越来越高的人工智能是否会替代人类,成为网络文学创作的主体是首要问题,人工智能归根结底只是人类制造发明的工具,即使是生成式人工智能,它所依赖的依然是数据、算法与算力,而人的存在才是衡量人工智能的价值尺度。人工智能没有真正的“主体性”,但会推动网络文学生产方式的演变。人工智能深度融入现实生活的实践,会影响网络文学的内容生成而具有镜像化扩容的效果,促进科幻类网络文学的崛起,丰富网络文学的情节设定和内容想象,产生能促进类型小说内容变革与创新的新变量。人工智能对网络文学产业的深度介入形成了网络文学的数据化依赖,会实现网络文学的定制化生产、精准化推送和个性化阅读,但也会造成网络文学创作的庸俗化、同质化和数据崇拜,容易产生信息茧房的消费症候,造成审美趣味的单一与审美能力的弱化。

关键词： 故障诊断模型   多源数据   图神经网络   录波主站  

摘要： 针对电力系统中传统的故障诊断方法主要依赖人工经验和刚性规则，在故障录波主站上提出基于多源数据和图神经网络相结合的故障诊断模型。首先对采集数据进行对齐、标准化和归一化等预处理，然后推导电网图形的谱域表达方式，再根据电网多源数据的不同特点进行针对性的特征提取和融合，最后通过算例验证该故障诊断模型的有效性。实验结果表明所提出的方法可以提高故障诊断的准确性和效率，减少对人力资源的依赖，从而更好地保障电力系统的安全稳定运行。

关键词： 热误差预测   进给系统   特征选择   霜冰算法   神经网络  

摘要： 为了减少热致误差对数控机床进给系统定位精度的影响，提高被加工产品的一致性，提出一种基于霜冰算法（RIME）优化后的BP神经网络热误差预测模型。在不同工况下，布置温度传感器和激光干涉仪以采集温度和丝杆热误差数据。结合模糊C均值聚类和灰色关联度算法对温度样本进行特征选择，筛选出关键温度特征点。以温度和丝杆位置坐标作为输入，丝杆热误差作为输出，构建RIME-BP热误差预测模型。针对H650GA型磨齿机，利用K折交叉验证法对该模型预测精度进行实例验证，并与GA-BP、BP和SVM模型进行对比。结果表明，该模型的平均决定系数R2高达0.995，相对于GA-BP、BP和SVM模型，分别提高了3.54%、9.58%和17.75%。所提出方法为热误差补偿提供了理论和技术指导，具有工程应用价值。

关键词： 转炉炼钢   供氧量预测   混合模型   特征构造   参数优化  

摘要： 传统转炉供氧量预测模型多从机理或算法单一角度入手，忽视转炉冶炼数据的高噪音性和模型训练的偶然性，导致实用性和可信度不足。为此，本工作提出一种基于多网络优化的混合预测模型，首先采用孤立森林算法剔除异常值，之后结合弹性网络与BP神经网络进行建模，最后通过五折交叉验证提高模型泛化能力、网格搜索确保全局最优解。以国内150 t氧气转炉为研究对象验证模型使用效果，结果表明，在±200和±300 Nm3误差范围内，预测命中率分别为76.54%和94.61%；模型的R2=0.6512,RMSE=159.71 Nm3，最大绝对误差（MAE）≤350 Nm3。此外，研究表明融合多种数据分析方法能提高模型的泛化能力和置信度，MAE是衡量模型可用性的重要指标。

关键词： 乡土社会网络   乡村产业集聚   农贸市场   发展锁定  

摘要： 乡村产业集聚是小农户在对接大市场过程中自发形成的社会经济形态，也是发展乡村特色产业的重要基础。本文采用单案例研究方法，分析福建省白沙村紫菜产业以农贸市场为主要销售渠道的低端经营样态，探讨乡土社会网络与乡村产业集聚发展锁定之间的关联。乡土社会在产业空间与村庄空间高度重合之下，衍生出区别于开放型和封闭型网络结构、具有过渡形态特征的权变型乡土社会网络。首先，这种社会网络一头对接市场，一头扎根乡村，以特有的家户理性为出发点，在农户平衡安全逻辑和利润逻辑的基础上持续锚定农贸模式的产业初始发展方向；其次，乡土社会网络中强弱关系的转变降低了农贸模式的经营成本，强化了这种模式的经营路径；最后，基于地理集聚和人情联系的网络联结为这种模式提供了信息融通、稳定可控的集群环境和排斥创新的合法化舆论。在市场经济冲击下自然生成的权变型乡土社会网络全方位维系乡村产业集聚的低水平锁定状态。因此，推动乡村产业由集聚向集群转型升级，根本在于优化乡土社会网络，包括支持具有企业家精神的经营者和开展组织化合作等。