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基于Wide&Deep-XGB2LSTM模型的超短期光伏功率预测 被引量：13
1
作者 栗然 丁星 +3 位作者 孙帆 韩怡 刘会兰 严敬汝 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期31-37,共7页
为了充分利用电网自身的海量历史数据进行光伏功率预测,提出一种宽度&深度(Wide&Deep)框架下融合极限梯度提升(XGBoost)算法和长短时记忆网络(LSTM)的Wide&Deep-XGB2LSTM超短期光伏功率预测模型。对历史数据进行特征提取,... 为了充分利用电网自身的海量历史数据进行光伏功率预测,提出一种宽度&深度(Wide&Deep)框架下融合极限梯度提升(XGBoost)算法和长短时记忆网络(LSTM)的Wide&Deep-XGB2LSTM超短期光伏功率预测模型。对历史数据进行特征提取,获得时间、辐照度、温度等原始特征,在此基础上进行特征重构,通过交叉组合和挖掘统计特征构造辐照度×辐照度、均值、标准差等组合特征,并通过Filter法和Embedded法进行特征选择。在TensorFlow框架下通过算例对比验证了所提模型及特征工程工作对光伏功率预测性能的提升效果。 展开更多
关键词 光伏功率预测 宽度&深度模型 极限梯度提升 长短时记忆网络 特征工程 模型融合
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基于改进Wide&Deep交互特征提取的移动APP转化率预估 被引量：4
2
作者 孙晓燕 聂鑫 +1 位作者 暴琳 陈杨 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期26-32,共7页
针对移动APP广告转化率预估特征维度高而稀疏、特征间高度交互使得转化率精准预估面临挑战等问题,提出一种融合场感知分解机(field-aware factorized machine,FFM)和深度卷积神经网络的改进Wide&Deep模型,以有效获取高维度稀疏特征... 针对移动APP广告转化率预估特征维度高而稀疏、特征间高度交互使得转化率精准预估面临挑战等问题,提出一种融合场感知分解机(field-aware factorized machine,FFM)和深度卷积神经网络的改进Wide&Deep模型,以有效获取高维度稀疏特征的低阶和高阶交互关系,实现特征自动高效组合,提高移动APP广告转化率预估精度。在给出算法框架的基础上,针对稀疏数据的嵌入,提出了基于宽度模块FFM挖掘低阶特征交互关系的特征组合算法,然后,根据FFM所提取隐含特征向量,进一步给出了基于深度模块多层卷积神经网络提取高阶交互关系的特征提取策略,最后,将宽度和深度模块分别获取的特征组合用于转化率预估。所提算法在腾讯移动APP广告转化率预估中的应用表明了该方法在提高预估精度上的有效性。 展开更多
关键词 转化率预估 特征交互 场感知分解机 wide&deep 移动APP
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基于改进Wide&Deep的卷烟焦油指标预测模型
3
作者 周涛 谢立华 王啸飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期95-99,共5页
针对卷烟焦油指标预测任务中历史卷烟数据样本具有小样本和高维度的特点,导致模型预测准确度偏低的问题,提出一种基于改进Wide&Deep的卷烟焦油指标预测模型。首先通过多个机器学习模型对数据样本进行预测,并将得到的结果作为模型新... 针对卷烟焦油指标预测任务中历史卷烟数据样本具有小样本和高维度的特点,导致模型预测准确度偏低的问题,提出一种基于改进Wide&Deep的卷烟焦油指标预测模型。首先通过多个机器学习模型对数据样本进行预测,并将得到的结果作为模型新特征;然后将机器学习模型得到的新特征输入到Wide&Deep模型的Wide端,同时构建融合特征输入到Wide&Deep模型的Deep端,并在Deep端通过引入二阶特征和注意力机制构建注意力特征交叉层实现特征的高阶组合以提高模型预测的准确度。实验结果表明,所提模型与未经过改进的Wide&Deep模型相比,平均绝对误差(MAE)降低了23.4%,均方根误差(RMSE)降低了21.8%;与基于卷积神经网络提取特征的改进Wide&Deep模型相比,MAE降低了15.0%,RMSE降低了16.4%;有效提升了卷烟焦油指标预测任务的准确度。 展开更多
关键词 机器学习 wide&deep模型 小样本 指标预测 特征交叉 卷烟焦油
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基于Wide&Deep-LSTM模型的短期台区负荷预测 被引量：58
4
作者 吕海灿 王伟峰 +3 位作者 赵兵 张毅 郭秋婷 胡伟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期428-436,共9页
负荷预测是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。由于影响负荷预测的因素较多,因此用常规的方法很难获得较好的预测结果。随着新一代人工智能技术的兴起,尤其以深度学习和大数据技术的快速发展,为进一步提高负荷... 负荷预测是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。由于影响负荷预测的因素较多,因此用常规的方法很难获得较好的预测结果。随着新一代人工智能技术的兴起,尤其以深度学习和大数据技术的快速发展,为进一步提高负荷预测的精确度奠定了良好的基础。文中将深度学习方法引入到电力系统的短期台区负荷预测中,综合利用了负荷台区的电压、电流、功率以及时间等特征信息。同时在已有的长短期记忆网络(LSTM)模型和宽度&深度(Wide&Deep)模型的基础上,建立了基于Wide&DeepLSTM的深度学习短期负荷预测模型,并在此基础上进行了日前台区负荷预测。该模型能够兼具深度神经网络的学习能力与LSTM模块的时间序列信息表达特性,能够较好地解决台区电力负荷预测的多特征维度及时序性特征问题。最后利用Tensorflow深度学习框架生成了仿真模型并加以验证,仿真结果充分证明了所提方法的准确性与实用性。 展开更多
关键词 负荷预测 大数据 深度学习 长短期记忆网络 宽度&深度模型
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服务市场开放模式对制造业价值链升级的影响——基于“广度开放”与“深度开放”的二元辨析
5
作者 唐保庆 夏钰钊 宋玉伟 《南方经济》 北大核心 2025年第10期84-106,共23页
文章基于2000—2013年工企和海关微观企业数据,系统考察了服务市场“广度开放”和“深度开放”对制造业企业价值链升级的影响效应及其作用机制,并且对两种开放模式的“政策关系”与“效应关系”开展深入的二元辨析。研究发现:服务市场... 文章基于2000—2013年工企和海关微观企业数据,系统考察了服务市场“广度开放”和“深度开放”对制造业企业价值链升级的影响效应及其作用机制,并且对两种开放模式的“政策关系”与“效应关系”开展深入的二元辨析。研究发现:服务市场“广度开放”和“深度开放”对制造业企业价值链升级均起到显著促进作用,且“广度开放”促进作用大于“深度开放”,再采用工具变量法以及一系列稳健性检验后,这一结论仍然成立。异质性检验表明,该促进作用在技术吸收能力强、产业共聚水平高、管理效率高、非国有以及技术密集型企业中更为显著。机制检验表明,“广度开放”和“深度开放”均通过市场竞争效应、技术溢出效应和创新激励效应促进制造业企业价值链升级,但是“广度开放”的三个效应均高于“深度开放”,佐证了前文二元辨析逻辑和经验研究结论。进一步分析发现,“广度开放”和“深度开放”促进制造业企业价值链升级的效应呈现出替代关系,并且这种替代关系在生产性服务业行业属性中表现更强。文章的研究结论对服务市场“广度开放”与“深度开放”的相机抉择,以及如何利用服务市场开放促进制造业企业价值链向高端攀升提供了理论依据和政策参考。 展开更多
关键词 广度开放 深度开放 价值链升级 二元辨析
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Deep Web数据集成研究综述 被引量：137
6
作者 刘伟 孟小峰 孟卫一 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1475-1489,共15页
随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.这些信息要通过查询接口在线访问其后端的Web数据库.尽管丰富的信息蕴藏在Deep Web中,由于Deep Web数据的异构性和动态性,有效地把这些信... 随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.这些信息要通过查询接口在线访问其后端的Web数据库.尽管丰富的信息蕴藏在Deep Web中,由于Deep Web数据的异构性和动态性,有效地把这些信息加以利用是一件十分挑战性的工作.Deep Web数据集成至今仍然是一个新兴的研究领域,其中包含有若干需要解决的问题.总体来看,在该领域已经开展了大量的研究工作,但各个方面发展并不均衡.文中提出了一个Deep Web数据集成的系统架构,依据这个系统架构对Deep Web数据集成领域中若干关键研究问题的现状进行了回顾总结,并对未来的研究发展方向作了较为深入的探讨分析. 展开更多
关键词 World wide WEB deep WEB WEB数据库 查询接口 deep WEB数据集成
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广域电磁法对深部岩体的识别及在找矿中的应用:以胶东龙口—土堆金矿区为例 被引量：2
7
作者 蒋永芳 李欢 +4 位作者 颜晓华 张婷 魏兴亮 孟超 陈庆 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期966-978,共13页
胶东龙口—土堆金矿床的成矿模式认为深部隐伏岩体的形态及规模对找矿具有重要意义。为了精确探测矿区深部隐伏岩体,拓展深部找矿空间,采用广域电磁法对9条剖面共计1340个测点进行地球物理勘探实验。通过对岩石标本进行物性测量,野外实... 胶东龙口—土堆金矿床的成矿模式认为深部隐伏岩体的形态及规模对找矿具有重要意义。为了精确探测矿区深部隐伏岩体,拓展深部找矿空间,采用广域电磁法对9条剖面共计1340个测点进行地球物理勘探实验。通过对岩石标本进行物性测量,野外实测数据进行系统处理、反演和分析,综合地质解译,建立矿区三维地质-地球物理模型。利用广域视电阻率变化特征建立矿区的地质体空间格架,对深部岩体和构造界线进行厘定,并对致矿异常进行定性分析。研究结果表明:广域电磁方法能有效地识别深部岩体和大型构造,钻孔揭露的深部岩体顶界面位置与广域探测位置较一致;广域电磁法对郭城断裂、后夼东断裂、史家断裂等大型构造具有较好的识别效果,并能有效反映矿化构造蚀变带走向和延深趋势。 展开更多
关键词 广域电磁法 深部勘探 成矿岩体 金矿床 胶莱盆地
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陆缘地壳背景下白云凹陷油气差异成藏条件研究 被引量：1
8
作者 张忠涛 颜晖 +3 位作者 吴哲 郑金云 孙辉 王卓超 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-10,70,共11页
珠江口盆地位于南海北部陆缘,地壳厚度从北侧的29 km向南部迅速减薄至17~18 km,海水深度从北部的<0.1 km向南增至>2 km,白云凹陷正处于盆地南部的陆缘地壳强烈薄化带深水区,受此影响,白云凹陷具有特殊的油气成藏条件。一是受壳幔... 珠江口盆地位于南海北部陆缘,地壳厚度从北侧的29 km向南部迅速减薄至17~18 km,海水深度从北部的<0.1 km向南增至>2 km,白云凹陷正处于盆地南部的陆缘地壳强烈薄化带深水区,受此影响,白云凹陷具有特殊的油气成藏条件。一是受壳幔级拆离断裂控制而发育形成大型宽深断陷,最大沉积地层厚度超过10 km,沉积面积超2×10^(4) km^(2);二是发育高变地温场,地温梯度从凹陷北部的3.5℃/100 m向南最高升至8.5℃/100 m,平均达5℃/100 m,高地温使得烃源岩热演化加速,储层快速致密;三是发育浅水及深水、陆相及海相沉积储盖组合;四是白云凹陷裂陷期发育多个生烃洼陷,每个生烃洼陷,烃源岩发育规模不同、环境不同,热演化程度不同,导致生成的油气规模和相态的差异。众多地质条件的差异,导致同一洼陷,甚至同一洼陷不同构造部位的油气成藏条件都存在较大差异,由此造成油气分布及富集程度的差异。本文通过对白云凹陷各成藏条件的精细分析,明确其在区域上的分布特征,进而指出不同区带油气富集主控因素,为白云凹陷下一步勘探提供参考和依据。 展开更多
关键词 南海北部陆缘 白云凹陷 强烈薄化带 宽深断陷 高变地温 成藏条件 油气富集主控因素
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新型电力系统下燃煤机组深度节能技术研究
9
作者 蒋寻寒 王文阳 +2 位作者 祝海义 吴仲 陈开峰 《汽轮机技术》 北大核心 2025年第5期369-372,共4页
在双碳战略的背景下,新能源发电占比日趋增加,燃煤机组作为重要的能源压舱石,需要在更宽的负荷范围内运行。传统的宽负荷节能技术忽略了很多特殊工况与相应损失,需要有大的改进。基于低负荷下安全与经济运行的需要与机理分析,系统梳理... 在双碳战略的背景下,新能源发电占比日趋增加,燃煤机组作为重要的能源压舱石,需要在更宽的负荷范围内运行。传统的宽负荷节能技术忽略了很多特殊工况与相应损失,需要有大的改进。基于低负荷下安全与经济运行的需要与机理分析,系统梳理并指出了中低负荷下的特殊损失,以真正实现平均煤耗最低,同时提出了具有普遍意义的一些重要问题,并结合全工况节能的先进理念,对于其中的部分问题给出了解决方案。 展开更多
关键词 煤电机组 节能 宽负荷运行 深度调峰
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广域作物种植种类解析技术
10
作者 郭佳希 姚竟发 滕桂法 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第9期352-360,共9页
实时精准获取田间土地信息是农业管理部门有效落实种植计划与监管的重要手段与关键环节。为克服基于无人机影像的农田分类中面临的精度不足、边缘模糊以及效率低下等问题,融合无人机图像处理及深度学习技术,改进DeepLabV3+网络模型。首... 实时精准获取田间土地信息是农业管理部门有效落实种植计划与监管的重要手段与关键环节。为克服基于无人机影像的农田分类中面临的精度不足、边缘模糊以及效率低下等问题,融合无人机图像处理及深度学习技术,改进DeepLabV3+网络模型。首先引入轻量级网络MS—MobileNetV2替代原有主干,显著提升识别效率;其次集成ECANet模块,有效抑制背景干扰因素,使模型专注于作物信息的提取;最后调整ASPP的膨胀率,级联不同尺度的信息,增强特征抓取能力。选取蠡县周边农田作为研究区域,利用无人机正射影像构建数据集,进行对比试验。结果表明:所提方法在玉米、山药、荒地、乔木、菜地的分类精度上分别提高0.7%、1.15%、5.04%、2.59%、0.95%,并且减少87.8%的参数量和50.5%的训练用时。 展开更多
关键词 广域作物 无人机 深度分离卷积 编解码结构 特征融合 高效通道注意力
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燃煤电厂深度调峰下宽负荷脱硝技术研究进展 被引量：1
11
作者 周会成 王峰 +1 位作者 武洁 梅文 《现代化工》 北大核心 2025年第3期45-49,55,共6页
综述了宽负荷脱销技术2个主要研究方向的进展,在催化剂改性方面探讨了宽温钒基和宽温锰基催化剂的研究进展;在结构改造技术方面,对比了6种结构改造技术的经济性、烟温提升能力及对锅炉效率的影响程度。研究发现,金属氧化物的掺杂可以有... 综述了宽负荷脱销技术2个主要研究方向的进展,在催化剂改性方面探讨了宽温钒基和宽温锰基催化剂的研究进展;在结构改造技术方面,对比了6种结构改造技术的经济性、烟温提升能力及对锅炉效率的影响程度。研究发现,金属氧化物的掺杂可以有效改善催化剂的低温特性,并有效抑制硫酸氢铵的沉积;对机组采用烟气旁路技术进行改造后,烟气温度提升显著,对锅炉效率影响较小,更适合工业化应用。未来对催化剂的研发主要集中在继续拓宽适用温度范围、不同载体对适用温度的影响方面;结合具体实际条件,通过模拟与实验结合,开发灵活性高、成本低的改造技术,为燃煤电厂深度调峰后烟气处理问题提供参考依据。 展开更多
关键词 深度调峰 燃煤电厂 SCR 宽负荷脱硝 烟气温度
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基于EWBiLSTM-ATT的数据手套手语识别
12
作者 武东辉 王金凤 +1 位作者 仇森 刘国志 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期107-119,共13页
手语识别近年来受到广泛关注,但现有手语识别模型存在训练时间长和计算成本高的问题。为此,基于穿戴式数据手套提出一种融合注意力机制的首层宽卷积核扩展深度卷积神经网络(EWDCNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的混合深度学习方法——E... 手语识别近年来受到广泛关注,但现有手语识别模型存在训练时间长和计算成本高的问题。为此,基于穿戴式数据手套提出一种融合注意力机制的首层宽卷积核扩展深度卷积神经网络(EWDCNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的混合深度学习方法——EWBiLSTM-ATT模型。首先通过加宽首层卷积层来减少模型参数量,提升计算速度,通过扩展WDCNN卷积层深度来提高模型自动提取手语特征的能力;其次引入BiLSTM作为时间建模器捕捉手语序列数据的时间动态信息,有效处理传感器数据中的时序关系;最后利用注意力机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予BiLSTM隐含状态不同权重,通过计算每个时间段的注意力权重,模型自动选择与手势动作相关的关键时间段。以STM32F103为主控模块,以MPU6050与Flex Sensor 4.5传感器为核心搭建数据手套手语采集平台。选取16种动态手语动作用于构建GR-Dataset数据训练模型。同一实验条件下,EWBiLSTM-ATT准确率为99.40%,相对于CLT-net、CNN-GRU、CLA-net、CNN-GRU-ATT模型分别提升10.36、8.41、3.87、3.05百分点,训练总时间分别缩减至这4种对比模型的57%、61%、55%、56%。 展开更多
关键词 扩展深度卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力模块 手语识别 数据手套 深度学习
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高比压宽刃齿钻头提速研究及现场试验
13
作者 况雨春 陈心玥 +2 位作者 张涛 于东兵 廖利梅 《石油钻探技术》 北大核心 2025年第5期67-75,共9页
针对深层钻井中常规PDC钻头吃入地层困难、机械钻速低的问题,设计了一种高比压宽刃齿钻头。根据新型PDC钻头比压分布理论,结合有限元模拟与室内破岩试验,验证了宽刃齿钻头的破岩优势:宽刃齿的比压分布均匀,单齿压入深度显著优于常规齿,... 针对深层钻井中常规PDC钻头吃入地层困难、机械钻速低的问题,设计了一种高比压宽刃齿钻头。根据新型PDC钻头比压分布理论,结合有限元模拟与室内破岩试验,验证了宽刃齿钻头的破岩优势:宽刃齿的比压分布均匀,单齿压入深度显著优于常规齿,破碎带宽度更大。钻进砂岩地层时,转速为30 r/min、钻压为200~500 N时,宽刃齿钻头的机械钻速为常规齿钻头的1.46倍;钻压600 N条件下,转速增大,机械钻速增幅达179%(常规齿钻头仅104%)。钻进灰岩地层时,宽刃齿钻头在低钻压(1100 N)下的机械钻速较常规齿钻头(钻压1600 N)提高154%,且粘滑振动强度更低。某井采用宽刃齿钻头钻进梧桐沟组地层时,机械钻速达12.38 m/h,为常规齿钻头的19.34倍,钻速效果明显。研究表明,宽刃齿钻头通过优化比压分布和齿形,钻进深层塑性岩层时具有更高的破岩效率和提速潜力,为解决深层钻井技术难点提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 深层钻井 宽刃齿 比压 破岩试验 机械钻速 现场试验
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五维地震属性在鄂尔多斯盆地东缘深部煤层气天然裂缝预测中的应用
14
作者 童姜楠 王峰 +5 位作者 张枫 侯伟 李忠百 季亮 姜亚南 孙伟 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第4期222-234,共13页
【背景】天然裂缝既是深部煤层气游离气主要储集空间,也是油气运移的通道,同时在深部高压状态下天然裂缝可以提高地层的孔隙率和渗透率,对煤层渗透性有“放大”的效果,精细刻画其平面展布规律对深部煤层气开发至关重要。【目的和方法】... 【背景】天然裂缝既是深部煤层气游离气主要储集空间,也是油气运移的通道,同时在深部高压状态下天然裂缝可以提高地层的孔隙率和渗透率,对煤层渗透性有“放大”的效果,精细刻画其平面展布规律对深部煤层气开发至关重要。【目的和方法】以鄂尔多斯盆地东缘大宁–吉县区块石炭系本溪组8号煤为研究对象,应用“两宽一高”三维地震资料,通过OVT域处理,获得时间、空间(三维坐标)、偏移距(或炮检距)和方位角五维地震数据,开展叠前方位各向异性属性提取预测裂缝。【结果和结论】建立了椭圆拟合与方位统计相结合的五维地震解释技术流程,揭示了研究区发育燕山期近EW/NEE向与喜马拉雅期近SN/NNE向的共轭裂缝系统。通过与成像测井、阵列声波测井及压裂施工曲线的多源数据验证,证实方位统计法在裂缝方向(符合率89%)和发育程度(预测准确率88.5%)预测方面具有更高可靠性。研究成果成功指导了水平井部署优化,为深部煤层气高效开发提供了重要技术支撑,相关方法可推广至其他深部煤岩含气盆地。 展开更多
关键词 深部煤层气 天然裂缝 “两宽一高”地震 地震属性 OVT技术 鄂尔多斯盆地 大宁–吉县
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中国情境下的乡村创业:一个研究框架的构建 被引量：2
15
作者 刘海建 李海燕 《河海大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第2期12-24,共13页
乡村创业是推进乡村产业振兴的关键抓手和实际切入点。“千村示范、万村整治”工程创造的成功经验和实践范例,不仅成为一份中国式现代化的乡村样本,还为我国乡村创业研究提供了丰富的素材,其中乡村情境是与创业活动紧密交互且不可剥离... 乡村创业是推进乡村产业振兴的关键抓手和实际切入点。“千村示范、万村整治”工程创造的成功经验和实践范例,不仅成为一份中国式现代化的乡村样本,还为我国乡村创业研究提供了丰富的素材,其中乡村情境是与创业活动紧密交互且不可剥离的要素,是实践和理论的研究焦点。通过梳理全球乡村创业研究脉络发现,异质性情境决定了乡村创业研究的侧重点,使不同区域开展的研究呈现发展不平衡且碎片化的特征。为推进我国乡村创业研究的内生理论发展,通过紧扣乡村创业活动与情境的互动这一核心特征,在梳理多维情境中乡村创业研究的基础上,构建中国情境下开展乡村创业研究的综合框架。该框架遵循资源依赖理论的逻辑,通过审视乡村情境各维度蕴含的资源,分析乡村创业同情境之间的资源依赖程度,强调最契合动态嵌入模式的选择。在时间、空间双重维度中,该嵌入模式的动态特征决定了乡村创业实现路径会不断演化甚至有双元嵌入融合的可能。结论进一步厘清了乡村创业的理论边界,有助于我国乡村创业研究的理论化和系统化发展,表明在学习“千村示范、万村整治”工程所蕴含的发展理念、工作方法和推进机制时需要因地制宜,分类施策,以当地乡村情境为核心,合理编排相适配的资源,选择恰当的嵌入模式以促进当地产业有序、良性发展。 展开更多
关键词 乡村振兴 乡村创业 乡村情境 资源依赖理论 内生理论 深度嵌入 广度嵌入
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湘南坪宝矿田岩浆热液成矿系统深部探测与地球化学约束 被引量：1
16
作者 戴前伟 段旦 +4 位作者 刘飚 谭富诚 吴堑虹 严家斌 张彬 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期661-672,共12页
湘南是我国乃至世界最重要的钨锡多金属矿集区之一,发育了坪宝、柿竹园、骑田岭等多个大型矿床(田)。随着浅部资源逐渐枯竭,成矿系统深延与探测成为找矿突破的重点,尤其是覆盖层下隐伏成矿岩体、流体运移通道与矿体赋存空间的准确识别... 湘南是我国乃至世界最重要的钨锡多金属矿集区之一,发育了坪宝、柿竹园、骑田岭等多个大型矿床(田)。随着浅部资源逐渐枯竭,成矿系统深延与探测成为找矿突破的重点,尤其是覆盖层下隐伏成矿岩体、流体运移通道与矿体赋存空间的准确识别。本文以湘南坪宝矿田为例,采用广域电磁、构造解析与地球化学等方法揭示了成矿系统的空间结构与物质组成:(1)矿田深部(<5 km)存在4个隐伏的燕山期花岗岩体,包括宝山、黄沙坪、大坊、野鹅塘,岩体呈现不规则形态;(2)岩体侵位受NNE走向、NE走向与NW走向的区域断裂交汇联合控制,其岩体接触带与次级断裂为主要的控矿构造;(3)断层破碎带中方解石、石英、赤铁矿等热液矿物为成矿流体活动留下的痕迹,可用来识别成矿流体的源区与路径;(4)科学钻探证实了矿体与成矿运移通道深延稳定,且可能与深部隐伏岩体导通;(5)宝山矿区西部、黄沙坪矿区东部、大坊与野鹅塘矿区深部应为该区未来找矿勘查的重点。通过广域电磁、构造解析与矿物地球化学分析可以深入认识隐伏岩体的空间形态与形成时代,构建成矿物质与流体的“源-运-储”模型,开展成矿系统的深部探测与成矿潜力评价。 展开更多
关键词 隐伏岩体 成矿系统 广域电磁 深部预测 坪宝矿田 湘南地区
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胶东牟乳成矿带邓格庄金矿区深部构造特征及成矿预测
17
作者 张保涛 柳森 +3 位作者 胡创业 张扬 姬晴川 李秀章 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期55-56,共2页
牟乳成矿带是胶东重要的金成矿带之一,为金矿集中分布区,是国内外金矿勘探和研究的热点。近年来,胶东金矿成矿规律和找矿理论不断取得新认识,尤其是热隆—伸展成矿理论的提出为深部找矿提供了理论基础。热隆—伸展成矿理论更加凸显出构... 牟乳成矿带是胶东重要的金成矿带之一,为金矿集中分布区,是国内外金矿勘探和研究的热点。近年来,胶东金矿成矿规律和找矿理论不断取得新认识,尤其是热隆—伸展成矿理论的提出为深部找矿提供了理论基础。热隆—伸展成矿理论更加凸显出构造对金成矿的重要意义,深部构造研究由此显得尤为重要。广域电磁法是何继善院士团队研发的一种人工源频率域电磁勘探方法. 展开更多
关键词 牟乳成矿带 广域电磁法 深部构造 成矿预测
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基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法 被引量：3
18
作者 陈喜群 朱奕璋 +2 位作者 谢宁珂 耿茂思 吕朝锋 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期114-126,共13页
针对路网交通信号控制的复杂性,本文提出基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法,提升路网范围内多交叉口信号控制策略性能。首先,模型考虑多交叉口交通流的空间相关性,采用基于自注意力机制的价值编码器学习交通观测... 针对路网交通信号控制的复杂性,本文提出基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法,提升路网范围内多交叉口信号控制策略性能。首先,模型考虑多交叉口交通流的空间相关性,采用基于自注意力机制的价值编码器学习交通观测表征,实现路网级通信;其次,面向多智能体策略更新的非稳态环境,模型在前序智能体的联合动作基础上,基于多智能体优势分解的策略解码器,顺序决策最优反应动作;最后,设计基于有效行驶车辆的动作掩码机制,在时效完备区间自适应调节决策频率,并提出考虑等待公平性的时空压力奖励函数,进一步提高策略性能与实用性。在杭州路网数据集上验证模型有效性,结果表明:所提模型在2个数据集和5个性能指标上均优于基准模型;相比最优基准模型,所提模型平均行程时间降低10.89%,平均排队长度降低18.84%,平均等待时间降低22.21%。此外,所提模型的泛化能力更强,且显著减少车辆等待时间过长的情形。 展开更多
关键词 智能交通 深度强化学习 路网信号控制 异构多智能体 时空压力奖励
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跳连接变分自编码器与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2
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作者 张洪亮 余其源 王锐 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期681-689,共9页
针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题,提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构,并将Tanh作为网络的激活函数,进而提高... 针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题,提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构,并将Tanh作为网络的激活函数,进而提高生成样本的特征多样性;其次,构建宽核深度卷积网络诊断模型,该模型可以提高从振动信号中提取故障特征的能力;最后,经生成样本扩充的数据集作为模型输入,提高训练集包含的特征信息量,实现小样本下的故障诊断。实验分析表明,所提方法在小样本情形下能生成有效的伪样本并具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 跳跃连接变分自编码器 数据生成 宽核深度卷积神经网络
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基于改进YOLOv5的坦克目标检测算法 被引量：5
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作者 梅礼坤 陈智利 牛恒 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期92-98,共7页
坦克目标的准确识别定位是信息化战争中一项重要研究,针对传统检测算法抗干扰性差、难应用于大视野复杂环境下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5坦克自动识别的检测算法。利用YOLOv5模型对大视野复杂战场环境下坦克目标进行识别:在YOLOv... 坦克目标的准确识别定位是信息化战争中一项重要研究,针对传统检测算法抗干扰性差、难应用于大视野复杂环境下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5坦克自动识别的检测算法。利用YOLOv5模型对大视野复杂战场环境下坦克目标进行识别:在YOLOv5基础模型中引入Attention-based information fusion模块,提高模型检测精度和识别能力;使用Pre-segment multi-scale fusion模块解决骨干网络中池化操作所造成的信息丢失问题;使用Swin Transformer机制降低小目标坦克漏检误检的问题。在坦克数据集上进行实验,结果表明:与YOLOv5原始模型相比,改进模型的召回率、平均精度分别提高了9.1%、5.1%。改进后的YOLOv5模型可以很好地对大视野复杂环境下坦克目标进行精确识别,改善了坦克目标检测中小目标漏检的问题。 展开更多
关键词 大视野 深度学习 坦克目标识别 YOLOv5
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