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基于动态贝叶斯网络的地下道路行车风险评估 被引量:1
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作者 尚婷 郭明洋 +1 位作者 唐伯明 徐钰婷 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第3期232-245,共14页
为探究地下道路不同交通标志信息密度下驾驶员行车风险动态演变规律,本文以驾驶员视觉负荷为表征指标,利用自然驾驶试验采集驾驶员眼动数据,基于动态贝叶斯网络理论构建驾驶员行车风险评价模型。基于香农信息熵量化交通标志信息量,构建... 为探究地下道路不同交通标志信息密度下驾驶员行车风险动态演变规律,本文以驾驶员视觉负荷为表征指标,利用自然驾驶试验采集驾驶员眼动数据,基于动态贝叶斯网络理论构建驾驶员行车风险评价模型。基于香农信息熵量化交通标志信息量,构建考虑交通标志信息量呈现速率的交通标志信息密度模型。选取解放碑地下道路4种不同交通标志信息密度的路段开展实车试验,提取并分析不同路段的驾驶员视觉特性指标。引入动态贝叶斯网络理论动态概率预测及推理评估驾驶员行车风险,由诊断推理、敏感性分析和影响链分析得到影响驾驶员行车风险的关键风险因素。结果表明:驾驶员注视持续时间、水平/垂直扫视幅度、水平/垂直扫视速度及瞳孔面积变化速率与交通标志信息密度呈正相关,眨眼频率与交通标志信息密度呈负相关;驾驶员行车风险发生概率随时间呈动态变化,先上升,后趋于平缓,且随交通标志信息密度的增加,4个路段的风险概率分别稳定于22.6%,35.7%,40.1%和43.8%;驾驶员行车风险受注视状态等环节风险因素影响较大,包括注视持续时间、瞳孔面积变化速率和眨眼频率等关键风险因素。 展开更多
关键词 交通工程 视觉负荷 动态贝叶斯网络 地下道路 实车试验 风险评估
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动态贝叶斯网络在管廊电缆舱火灾风险评估中的应用研究 被引量:1
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作者 陈雍君 关鸿浩 李晓健 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期11-20,共10页
电缆舱是城市综合管廊必不可少的舱体,担负着至关重要的电力传输功能。电缆舱火灾不仅会导致能源供应中断,还可能对周边生态环境和公共安全构成严重威胁。为了对这一特殊空间内的火灾风险进行系统的分析,构建蝴蝶结(Bow Tie,BT)模型并... 电缆舱是城市综合管廊必不可少的舱体,担负着至关重要的电力传输功能。电缆舱火灾不仅会导致能源供应中断,还可能对周边生态环境和公共安全构成严重威胁。为了对这一特殊空间内的火灾风险进行系统的分析,构建蝴蝶结(Bow Tie,BT)模型并映射到动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN),通过实例分析确定某地下管廊电缆舱起火的先验概率与后验概率,识别主要风险源及对电缆起火的敏感度,探究在具备不同灭火屏障条件下的电缆舱火灾发展态势。结果表明,单相接地故障、制造缺陷、绝缘损坏、连接缺陷等是导致电缆舱起火的关键因素,并且随时间推进,各种不利后果发生概率呈上升趋势。这一发现凸显了及时有效的预防与早期干预措施对于遏制电缆舱火灾扩散的重要性。 展开更多
关键词 安全工程 动态贝叶斯网络 电缆舱起火 风险评价
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条块联动与松散耦合:城市突发自然灾害应急协作网络的动态演变——来自郑州“7·20”特大暴雨灾害的案例分析 被引量:1
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作者 王永杰 陈渝 《理论探讨》 北大核心 2025年第2期112-122,共11页
上级政府(部门)特别是中央部委在重大自然灾害中的介入指导,是我国应急管理体系的重要优势,但对于中央部委如何在介入过程中重启条块关系并推动协作网络演变的研究很少。基于整体性治理理论,运用社会网络分析方法,对河南郑州“7·2... 上级政府(部门)特别是中央部委在重大自然灾害中的介入指导,是我国应急管理体系的重要优势,但对于中央部委如何在介入过程中重启条块关系并推动协作网络演变的研究很少。基于整体性治理理论,运用社会网络分析方法,对河南郑州“7·20”特大暴雨灾害中应急协作网络的动态演变进行分析,研究发现:面对复杂多变的突发自然灾害,应急网络需要相时相机而动,保持条块联动与松散耦合;上级政府尤其是中央部委的介入,对于推动应急网络的条块联动和重新耦合具有关键性的作用;地方政府在应急网络中的参与不足是应急处置出现问题的关键原因。据此,应建立健全均衡的应急管理全过程机制,在应急过程中充分发挥条块上部门的各自优势,同时应加强地方政府的应急防范意识和机制,大力推动“关口前移”和“重心下移”,以整体性治理塑造新安全格局。 展开更多
关键词 城市突发自然灾害 条块联动 应急协作网络 动态演变
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面向高动态应急场景的通导一体化网络快速部署方法 被引量:1
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作者 徐连明 朱文迪 +2 位作者 王莉 刘振宇 张雨豪 《通信学报》 北大核心 2025年第5期1-14,共14页
针对应急现场人员移动和障碍物遮挡引发的网络通信速率与定位精度下降的问题,聚焦无人机动态应急网络部署,设计了通导耦合的伴随质量指标,提出了面向通导一体化网络的非视距规避-虚拟力算法。具体来说,设计了基于通信需求与定位需求梯... 针对应急现场人员移动和障碍物遮挡引发的网络通信速率与定位精度下降的问题,聚焦无人机动态应急网络部署,设计了通导耦合的伴随质量指标,提出了面向通导一体化网络的非视距规避-虚拟力算法。具体来说,设计了基于通信需求与定位需求梯度方向的虚拟引力建模方法,实现加权通导需求驱动的无人机位置动态调整。在此基础上,为了规避山体等障碍物遮挡导致的强衰落非视距链路,设计了非视距链路规避的虚拟引力建模方法,通过消除强衰落链路提升应急网络服务质量。所提非视距规避-虚拟力算法有效提升了动态场景下用户的通导效用与服务覆盖率,并支持无人机动态部署方案的亚秒级快速输出。 展开更多
关键词 应急通信 无人机网络动态部署 通导一体化
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基于双分支卷积神经网络的气水动态分析
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作者 李道伦 吕茂春 +1 位作者 查文舒 沈路航 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期828-832,838,共6页
传统气水分析方法主要有数值分析方法、实验模拟法等,但数值分析方法需要大量难以测量的数据,实验模拟法难以表征复杂油气开发现场,为此,文章基于深度学习神经网络提出一种新的气水分析方法。该方法根据气水动态物理模型建立的双分支卷... 传统气水分析方法主要有数值分析方法、实验模拟法等,但数值分析方法需要大量难以测量的数据,实验模拟法难以表征复杂油气开发现场,为此,文章基于深度学习神经网络提出一种新的气水分析方法。该方法根据气水动态物理模型建立的双分支卷积神经网络分别对排水井和产气井进行建模,个性化表征生产井和排水井的动静态数据;将产气井的气水产量数据作为输出,实现井组动态耦合关联,建立井组气水动态分析的深度学习网络模型。主动排水井组动态生产数据分析表明,该双分支卷积神经网络可实现3口生产井的日产气量和日产水量的高质量预测,揭示了主动排水井组中的复杂关联,可进行气水关系动态分析,从而为油气藏工程师提供了一种方便快捷的分析方法。 展开更多
关键词 气水动态分析 主动排水井组 双分支卷积神经网络 日产气 日产水
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山东理工大学与中科院大连化物所研究团队Angew:动态短氢键网络强化仿生膜表面亲水性以提升抗污染性
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作者 孟秀霞 《膜科学与技术》 北大核心 2025年第2期183-183,共1页
纺织工业是废水污染的重要来源,其废水中含有染料和无机盐等污染物,对生态环境造成严重威胁。因此,高效的废水处理技术至关重要。目前,纳滤(NF)与反渗透(RO)技术的联合在废水处理中广泛应用,但多级工艺增加了系统复杂性和能耗。开发一... 纺织工业是废水污染的重要来源,其废水中含有染料和无机盐等污染物,对生态环境造成严重威胁。因此,高效的废水处理技术至关重要。目前,纳滤(NF)与反渗透(RO)技术的联合在废水处理中广泛应用,但多级工艺增加了系统复杂性和能耗。开发一种能在单一单元内同时去除染料和无机盐的新型集成膜技术,对于提高处理效率和可持续性具有重要意义。 展开更多
关键词 Angew 抗污染性 动态短氢键网络 仿生膜
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基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测 被引量:1
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作者 闫钦与 卜凡亮 王一帆 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1522-1528,共7页
动态图链路预测通过图上的历史交互预测未来节点间链路的形成或消失。为减少基于循环神经网络建模网络动态的方法在细粒度时间的动态图上具有较高能耗的问题,提出一种基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测模型,通过融合脉冲神经网络的... 动态图链路预测通过图上的历史交互预测未来节点间链路的形成或消失。为减少基于循环神经网络建模网络动态的方法在细粒度时间的动态图上具有较高能耗的问题,提出一种基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测模型,通过融合脉冲神经网络的节点记忆更新模块,脉冲化节点记忆的更新过程,训练图神经网络学习动态图的演化动态并实现链路预测。在3个公开经典数据集上的结果表明,模型在运行速度上得到提升,并保留了准确性,在动态图链路预测任务中具有较好的性能表现。 展开更多
关键词 动态 链路预测 图神经网络 脉冲神经网络
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基于AIPSO的传感器网络动态节点部署策略 被引量:1
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作者 俞垚魏 李云龙 +2 位作者 岳川 袁伟 李艳峰 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期322-331,共10页
利用传感器网络对任务区域进行监测是保障区域安全稳定的重要手段。多传感器组建的覆盖网络可为区域提供高效的感知和通信服务。理想的传感器部署策略是实现网络覆盖最大化的必要条件。当部分固定传感器功能失效导致监测区域出现覆盖空... 利用传感器网络对任务区域进行监测是保障区域安全稳定的重要手段。多传感器组建的覆盖网络可为区域提供高效的感知和通信服务。理想的传感器部署策略是实现网络覆盖最大化的必要条件。当部分固定传感器功能失效导致监测区域出现覆盖空洞,可以通过调整周围可移动传感器实施快速修复。首先建立了传感器网络节点部署模型。其次,针对传感器网络节点部署特征,提出了基于人工免疫机制的粒子群优化算法(Artificial Immune-based Particle Swarm Optimization,AIPSO),提高了种群的多样性,解决了传统优化算法中容易出现的早熟收敛和局部最优值问题,提升了节点部署效率。仿真结果表明,与传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、基于量子行为的粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)以及改进的免疫粒子群算法(Improved Immune Particle Swarm Optimization,IIPSO)相比,AIPSO算法从整体上减少了动态传感器的移动距离,同时能够最大程度地保持传感器网络的覆盖率和节点覆盖效率。 展开更多
关键词 传感器网络 动态节点 部署策略 人工免疫 粒子群优化
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IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统设计 被引量:2
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作者 王庆刚 顾峰 +1 位作者 陈华春 张林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期115-119,共5页
为在IPv6网络协议环境下对无线网络中的入侵行为进行准确监控和记录,以收集、保存无线网络入侵相关的证据,设计IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统。该系统通过无线网卡连接IPv6环境下以太网,使用数据包捕获模块获取无线网络数据包... 为在IPv6网络协议环境下对无线网络中的入侵行为进行准确监控和记录,以收集、保存无线网络入侵相关的证据,设计IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统。该系统通过无线网卡连接IPv6环境下以太网,使用数据包捕获模块获取无线网络数据包后,将其输入到IPv6协议解析模块内,通过该模块对无线网络数据包实施解析处理,得到无线网络数据属性值参数。再将无线网络数据属性值参数输入到入侵行为取证模块内,该模块对无线网络数据属性值参数进行量化后,运用Clameleon聚类算法对量化后的无线网络数据属性值参数进行聚类处理,得到无线网络数据属性值参数中的入侵行为参数,实现无线网络入侵行为动态取证。实验结果表明,该系统具备较强的无线网络数据包捕获能力和无线网卡驱动能力,并可有效对不同类型的网络入侵行为进行动态取证,应用效果较佳。 展开更多
关键词 IPV6环境 无线网络 入侵行为 动态取证 Clameleon聚类 网卡驱动 数据解析 数据量化
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TDGCN:触发器增强的两阶段动态图卷积网络的对话关系抽取研究 被引量:1
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作者 自彦丞 李卫疆 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期90-96,共7页
随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了“触发器”的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还... 随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了“触发器”的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还仅仅限于将其作为一个模型训练的附加任务,并未在关系三元组推理中充分利用.本文提出了一个两阶段的动态图模型,通过引入动态机制,有效地改进了现有静态构造的图注意力模型在处理关系重叠时的歧义问题.并且在动态图模型中引入了触发器节点,以便更充分地利用触发器来进行关系推理.整个模型在DialogRE数据集上进行了实验,相对于基线模型,该模型在验证集上的F1值提升了2.2%,在测试集上提升了2%.并且本文对所提出的机制进行了进一步分析,通过实验验证了其有效性. 展开更多
关键词 动态图注意力网络 对话关系抽取 触发器
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DE-NNs:基于动态证据神经网络的脑网络分析算法 被引量:1
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作者 侯涛 丁卫平 +1 位作者 黄嘉爽 鞠恒荣 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第4期888-904,共17页
动态功能连接(dynamic functional connections,dFCs)已广泛应用于静息态功能磁共振成像(rsfMRI)分析,其可以将大脑功能连接视为在多个时间窗上动态变化的过程,探索大脑在不同时间段内的功能连接变化,为脑疾病诊断提供了新的视角和策略... 动态功能连接(dynamic functional connections,dFCs)已广泛应用于静息态功能磁共振成像(rsfMRI)分析,其可以将大脑功能连接视为在多个时间窗上动态变化的过程,探索大脑在不同时间段内的功能连接变化,为脑疾病诊断提供了新的视角和策略.然而常见的动态脑网络分析方法无法有效利用动态数据之间的潜在关联和时序性,且忽视了各个窗口因为数据质量不一致而导致的不确定性因素.为此,提出一种基于动态证据神经网络(dynamic evidence neural networks,DE-NNs)的脑网络分析算法.该算法设计了一种动态脑网络多视图证据获取模块,将动态脑网络的每个时间窗视为一个视图,利用3个不同的卷积滤波器提取动态脑网络每个时间窗的特征图,充分获取动态层面的证据.为了充分利用动态证据,设计了一种动态证据融合机制,结合证据理论合成规则,针对dFC数据的时序性构造动态信任函数,在分类的决策层对多个窗口产生的证据进行融合,充分考虑不确定性信息,显著提高分类性能.为验证所提DE-NNs的有效性,在3个精神分裂症数据集上与现有的先进算法进行比较实验,结果表明DE-NNs在3个脑疾病诊断任务上的准确率和F1分数都得到了显著提升. 展开更多
关键词 证据融合 不确定性 动态功能连接 网络分析 脑疾病诊断
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动态贝叶斯网络与独热编码DTW结合的空中目标意图识别方法
12
作者 李泽鹏 吉琳娜 杨风暴 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
针对现有的基于动态序列贝叶斯网络的意图推理模型,在观察序列与意图规划序列长度不一致时存在识别准确率低的情况,提出一种动态贝叶斯网络和独热(one-hot)编码动态时间规整结合的意图推理方法。首先,根据场景特性定制相应的子意图和意... 针对现有的基于动态序列贝叶斯网络的意图推理模型,在观察序列与意图规划序列长度不一致时存在识别准确率低的情况,提出一种动态贝叶斯网络和独热(one-hot)编码动态时间规整结合的意图推理方法。首先,根据场景特性定制相应的子意图和意图规划序列模板,确定动态贝叶斯网络的观察节点和意图空间;然后,根据观察节点的状态数值利用动态贝叶斯网络进行子意图推理,将不同时刻的子意图累积成历史子意图序列;最后,对历史子意图序列进行one-hot编码,用动态时间规整对意图规划序列模板和历史子意图序列进行近似度计算,最终得到意图置信度。实验结果表明,所提方法在准确率与提升度上均优于DSBN、条件随机场、隐马尔可夫模型,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 意图推理 动态贝叶斯网络 动态时间规整 时间序列 独热编码
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面向卫星网络的高动态信道损伤实验技术研究
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作者 计龙晖 张俊杰 曹炳尧 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期151-158,共8页
叠加网络损伤是研究复杂网络资源调度和优化的重要手段。现有软件链路损伤实验模拟方案在面向卫星网络等高动态运动场景中存在明显的不足,主要体现在非实时、窄量程、存在时序假数据等问题。为了解决上述问题,该文提出了一种结合动态星... 叠加网络损伤是研究复杂网络资源调度和优化的重要手段。现有软件链路损伤实验模拟方案在面向卫星网络等高动态运动场景中存在明显的不足,主要体现在非实时、窄量程、存在时序假数据等问题。为了解决上述问题,该文提出了一种结合动态星历演化和复合存储架构的高动态链路损伤模拟实验系统,并引入DPDK(data plane development kit,数据平面开发工具集)网络编程框架优化多会话流处理机制,以实现控制精度和效率的提升。对低轨星座场景的实验结果表明,该系统能够支持动态卫星网络运动过程中的损伤计算模拟,并可实现星间1 Gbit/s带宽下的1 ms至5 s高动态范围时延损伤模拟。该研究成果可支持模拟下一代6G网络中低轨巨型星座网络相关研究的复杂实验,也可支持其他多种类型的高动态复杂网络(如低空飞行器网络、车联网、工业机器人网络等)的创新性研究。 展开更多
关键词 卫星网络 动态 损伤模拟 DPDK TLE
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基于动态人群超图卷积网络的自闭症诊断方法
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作者 王国华 王丽芳 +2 位作者 薛小红 王千山 李海芳 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1356-1362,共7页
近年来图神经网络已被广泛应用于自闭症辅助诊断,现有研究大多采用手工计算的方式构建被试间相似图以实现诊断,难以准确建模被试间的复杂关系。此外,多数方法还忽略了对脑区自身特性的利用。为解决以上问题,提出了一种结合功能连接和动... 近年来图神经网络已被广泛应用于自闭症辅助诊断,现有研究大多采用手工计算的方式构建被试间相似图以实现诊断,难以准确建模被试间的复杂关系。此外,多数方法还忽略了对脑区自身特性的利用。为解决以上问题,提出了一种结合功能连接和动态低频波动振幅两种特征的动态人群超图卷积自闭症诊断方法DPHCN。采用多角度超图构建结合动态超图卷积实现自闭症诊断,在包含17个站点的公开数据集ABIDE-I上对所提方法进行了评估,达到了患者和正常被试间87.4%的分类准确率,优于许多现有方法。此外,还在ADHD-200数据集上进行了实验,并利用基于梯度的显著图法识别了对分类重要的大脑功能连接,结果表明所提方法有良好的泛化性和挖掘潜在生物标志物的能力。 展开更多
关键词 自闭症诊断 动态超图卷积网络 功能磁共振成像 动态低频波动振幅
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自适应建模网络动力学的动态链路预测方法
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作者 郭翾 侯锦霖 +1 位作者 王文俊 焦鹏飞 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期118-128,共11页
动态网络链路预测是理解和分析动态网络的核心问题之一。针对链路预测面临的捕获复杂网络结构和真实演化规律等困难的问题,提出了一种融合图神经网络和神经常微分方程的自适应网络动力学建模方法——双层活跃度约束神经常微分方程模型DA... 动态网络链路预测是理解和分析动态网络的核心问题之一。针对链路预测面临的捕获复杂网络结构和真实演化规律等困难的问题,提出了一种融合图神经网络和神经常微分方程的自适应网络动力学建模方法——双层活跃度约束神经常微分方程模型DANOM。DANOM融合节点的重要性和相对位置信息,增强了网络结构的表征;通过节点活跃度约束下的神经常微分方程单元强化了演化规律的学习过程;并在节点活跃度和节点表示的重构损失优化下,挖掘到网络的有效信息。DANOM在多个真实数据集上的多种下游任务中均达到了最优效果,其中在单步链路预测任务中AUC与AP最高分别提升14%和9.7%,在快照缺失情况下的链路预测任务中AUC与AP分别平均仅降低0.43%和0.03%,在用户缝合实验中AUC与AP最高分别提升20.6%和24.4%。 展开更多
关键词 图表示学习 动态网络 链路预测 神经常微分方程 网络动力学
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基于动态贝叶斯博弈的工业控制网络恶意接入检测研究 被引量:1
16
作者 刘浩含 陈泽茂 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期383-392,共10页
针对工业控制网络(Industrial Control Network, ICN)远程接入场景下未经授权访问、拒绝服务攻击、欺骗攻击以及信息披露等安全问题,通过STRIDE威胁建模方法对该场景下的潜在威胁进行分析,提出一种基于动态贝叶斯博弈的接入检测框架。... 针对工业控制网络(Industrial Control Network, ICN)远程接入场景下未经授权访问、拒绝服务攻击、欺骗攻击以及信息披露等安全问题,通过STRIDE威胁建模方法对该场景下的潜在威胁进行分析,提出一种基于动态贝叶斯博弈的接入检测框架。该方法能够将试图接入ICN的非法、恶意请求筛选出来并阻断,同时利用持续进行的多轮博弈迭代以及SDN灵活动态的特性对策略参数进行实时调整,以防止相同恶意接入源的再次访问。仿真实验结果表明,随着博弈轮数的增加,相比于现有的两类恶意接入防御方法,该框架的检测准确性提升了3%以上,假阳性比例下降了1.2%以上,检测效率提升了14.7%以上,且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 工业控制网络 软件定义网络 动态贝叶斯博弈 恶意接入检测
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基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制
17
作者 王建文 褚菲 +2 位作者 彭晨 曾国强 王福利 《自动化学报》 北大核心 2025年第9期2058-2071,共14页
因果关系挖掘对工业过程异常工况定位和控制方案推理至关重要.然而,传统的因果关系挖掘方法缺乏对时空动态变化的综合考虑,难以有效消除虚假因果关系.针对上述问题,提出一种基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制方法.该... 因果关系挖掘对工业过程异常工况定位和控制方案推理至关重要.然而,传统的因果关系挖掘方法缺乏对时空动态变化的综合考虑,难以有效消除虚假因果关系.针对上述问题,提出一种基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制方法.该方法利用稳定学习挖掘并优化不同时空数据分布下的因果一致性特征,确保所挖掘的因果关系在不同时空单元中具有稳定性.在此基础上,利用动态贝叶斯网络引入滞后节点,捕捉时序数据中的滞后依赖关系,刻画因果关系的时空演化特性并利用信息熵建立因果关系筛选机制.此外,采用基于协变量平衡的样本重加权技术,通过调整样本权重,使模型能够更准确地反映理想情况下的因果特性.最后,选取12种典型工况案例验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 时空因果关系挖掘 异常工况定位 安全控制 虚假因果关系 稳定学习 动态贝叶斯网络
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基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究
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作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页
地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 BP神经网络预测
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事件触发调度下带有动态偏差的传感器网络分布式融合状态估计
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作者 王有刚 武怀勤 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期273-281,共9页
本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量... 本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量刻画随机丢包现象.其次,引入事件触发机制在确保滤波性能的前提下降低信息传输频率,构造基于一致性的新型分布式滤波器.再次,利用随机分析技术建立滤波误差协方差上界的递推方程并通过最小化方差约束指标,给出滤波增益的表达式.最后,通过数值仿真验证了所提出的优化滤波方法的有效性. 展开更多
关键词 传感器网络 递推分布式滤波 事件触发机制 相关噪声 动态偏差
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基于CFD模拟的人工神经网络动态溯源模型
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作者 史天乐 李飞 +2 位作者 陈昇 卢春喜 王维 《化工进展》 北大核心 2025年第8期4772-4784,共13页
危险气体泄漏事故早期处理不当,可能会引发二次燃爆等次生灾害,因此开发一种快速泄漏源定位的气体溯源方法至关重要。气体溯源是气体扩散的逆问题,在科学研究和工程应用中仍具有挑战性,人工神经网络与溯源定位方案的结合为解决这一反问... 危险气体泄漏事故早期处理不当,可能会引发二次燃爆等次生灾害,因此开发一种快速泄漏源定位的气体溯源方法至关重要。气体溯源是气体扩散的逆问题,在科学研究和工程应用中仍具有挑战性,人工神经网络与溯源定位方案的结合为解决这一反问题提供了一种可行途径,有望实现快速准确的溯源定位。本文基于计算流体动力学模拟结果建立动态气体溯源数据集,搭建了基于传感器数据序列实时预测泄漏源位置的长短期记忆神经网络动态溯源模型,并对模型进行训练和优化。结果表明:基于人工神经网络的动态溯源模型成功实现了对泄漏源的准确预测,预测点与真实泄漏源位置的距离在20m以内,模型的准确率达97.49%。在输入一组序列浓度数据后,可以在0.04737s内预测泄漏源的初步位置,显著快于传统的溯源定位方法。 展开更多
关键词 计算流体力学 模拟 神经网络 动态溯源定位模型 反问题
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