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中国林业新质生产力的形成逻辑、时空演变与障碍因子分析 被引量:4
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作者 柯水发 万深玮 +1 位作者 孔凡斌 朱洪革 《林业科学》 北大核心 2025年第3期199-213,共15页
【目的】基于林业新质生产力的形成逻辑,构建中国林业新质生产力评价体系,捕捉其时空演变特征,探讨缓解当前林业新质生产力发展面临的主要制约因素,为中国林业新质生产力发展提供参考和决策依据。【方法】首先,基于中国31个省(区、市)2... 【目的】基于林业新质生产力的形成逻辑,构建中国林业新质生产力评价体系,捕捉其时空演变特征,探讨缓解当前林业新质生产力发展面临的主要制约因素,为中国林业新质生产力发展提供参考和决策依据。【方法】首先,基于中国31个省(区、市)2012—2020年共9年面板数据,采用熵值法对三级指标赋权,测算中国及各地区林业新质生产力综合情况以及各维度的发展水平;其次,运用核密度估计方法捕捉全国及各地区林业新质生产力的时空演变特征;再次,使用Dagum基尼系数计算并分解中国林业新质生产力在区域间的差异及其贡献率,同时借助Moran’s I检验各省的空间自相关性;最后,应用障碍因子识别方法找出阻碍林业新质生产力发展排名前3位的因素。【结果】1)在样本期内,中国林业新质生产力总体呈上升趋势,不过发展不平衡不充分的现象较为明显;2)全国及各地区内和地区间,林业新质生产力的基尼系数变化均处于波动中上升状态,且各省林业新质生产力发展水平存在空间自相关性和空间聚集特征;3)林业新质生产力发展主要受单位林业劳动生产率、新兴新质林业产业产值占比以及森林生态系统服务价值因素制约。【结论】未来,应完善新型林业劳动者所需的培训体系,加强林业科技推广;调整新型林业劳动资料所需的产业结构,推动林业产业升级;优化新型林业劳动对象所需的政策体系,打通价值转化渠道。 展开更多
关键词 新质生产力 林业产业 形成逻辑 时空演变 障碍因子识别
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时序知识图谱构建关键技术及研究进展
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作者 曾朝晖 杨阳 +3 位作者 陈晓方 桂卫华 阳春华 彭郅荣 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期865-874,共10页
近年来,时序知识图谱受到国内外研究人员的广泛关注,成为研究热点.区别于传统知识图谱,时序知识图谱嵌入了时序信息,能够表示时序关系和因果关系,描述关系变化规律和事件演化模式,可成为能感知时间信息和因果律的知识库.本文对时序知识... 近年来,时序知识图谱受到国内外研究人员的广泛关注,成为研究热点.区别于传统知识图谱,时序知识图谱嵌入了时序信息,能够表示时序关系和因果关系,描述关系变化规律和事件演化模式,可成为能感知时间信息和因果律的知识库.本文对时序知识图谱构建技术进行综述.首先,本文介绍了时序知识图谱的定义和构建流程;其次,梳理了时序知识图谱构建过程中时序知识抽取、时序知识嵌入、时序逻辑推理等关键技术的研究进展,分析其发展状况并指出优缺点;最后,给出面向多级决策的铝电解氧化铝浓度多粒度知识图谱构建与应用案例,对时序知识图谱在流程工业领域的应用前景进行了展望. 展开更多
关键词 时序知识图谱 时序知识抽取 时序知识嵌入 时序逻辑推理 多粒度 深度学习
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深部地质钻进过程钻速时序融合建模方法
3
作者 周洋 陆承达 +4 位作者 吴敏 陈鑫 姚宁平 宋海涛 张幼振 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第2期223-232,共10页
【目的】钻速是衡量钻进效率的关键指标,构建准确的钻速模型对于优化钻进过程、减少钻进成本具有重要意义。然而,深部地质钻进面临非线性、非凸优化、多工况及时序变化等挑战,传统建模方法难以适应复杂地质环境。【方法】为解决上述难题... 【目的】钻速是衡量钻进效率的关键指标,构建准确的钻速模型对于优化钻进过程、减少钻进成本具有重要意义。然而,深部地质钻进面临非线性、非凸优化、多工况及时序变化等挑战,传统建模方法难以适应复杂地质环境。【方法】为解决上述难题,提出一种结合时序调节的钻速融合建模方法。首先,利用支持向量回归构建了钻速基础模型,用于解决钻速变化带来的非线性问题。接着,设计一种改进的蜣螂优化算法,通过权重融合、改进的回声定位、改进的局部迭代搜索与最佳解重更新策略,来解决模型参数设计面临的非凸优化问题。此外,采用基于模糊C均值聚类与Mann-Kendall趋势检验的时序调节方法,对模型输出进行时序调节,以适应钻速的时序变化。【结果和结论】结果表明:(1)改进的蜣螂优化方法11个基准测试函数中展现出更好的效果,表明其能够有效解决模型参数设计问题。(2)基于实际钻进数据的仿真结果也说明了建立的钻速模型在两个井段中均取得了最佳的效果,时序调节后的模型在两个井段中的预测趋势正确率也分别提升到了80%和87.5%。(3)在微型钻进实验系统的测试中,建立的钻速模型在不同的岩石样本中均达到最高精度。建立的钻速模型能有效应对复杂的地质环境变化,为深部地质钻进过程控制奠定良好基础。 展开更多
关键词 钻速建模 蜣螂优化算法 趋势检验 时序调节 深部地质钻进
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思政课数字场景建构的空间逻辑与实践路径 被引量:5
4
作者 卢岚 罗雅匀 王立群 《北京理工大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第2期207-214,共8页
数字时代的时空关系嬗变催生了思想政治教育时空压缩与时空延展并在的时空语境,并由此引致了思想政治教育空间关系改写与权力让渡。以场景理论作为概念工具,切中思政课教学实践在当下面临数字化转型的育人现实,必然推动思政课基于场景... 数字时代的时空关系嬗变催生了思想政治教育时空压缩与时空延展并在的时空语境,并由此引致了思想政治教育空间关系改写与权力让渡。以场景理论作为概念工具,切中思政课教学实践在当下面临数字化转型的育人现实,必然推动思政课基于场景的另一次空间转向,预示着基于场景的空间重构与思政课创新的互嵌逻辑成为常态。结合场景理论框架和思想政治教育数字化转型现实对思政课数字场景建构的核心要素进行再定义,并揭示其强大的交织互动力、沉浸体验力、扩展潜力,体现出场景逻辑与数字功能的深度并蓄,将为解决思政数字化转型中的现实难题和思政课教学模式创新注入新动能,以探索“流动的数字人”与“行走的思政课”精准匹配的数字场景建构路径。 展开更多
关键词 思政课 数字场景 空间逻辑 时空冲击
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“自我决定的孤独”:个体化时代青年社交样态背后的“自我逻辑”审思 被引量:3
5
作者 张佳媛 林滨 《内蒙古社会科学》 北大核心 2025年第1期166-174,共9页
“自我决定的孤独”是青年群体在当今时代的新型个体孤独,具有高度“自我意识”的青年个体构筑“自我孤岛”的社交图景主要呈现两个面向:私人情感场域“断离式”的情感封闭和公共社交领域“降级式”的社交样态。青年社交样态的背后是“... “自我决定的孤独”是青年群体在当今时代的新型个体孤独,具有高度“自我意识”的青年个体构筑“自我孤岛”的社交图景主要呈现两个面向:私人情感场域“断离式”的情感封闭和公共社交领域“降级式”的社交样态。青年社交样态的背后是“自我脱嵌性”与“自我重嵌性”双重统一的“自我逻辑”的建构过程,既展现了个体化进程中青年基于“自我”视角所作出的社交选择,又突显了青年在个体性与社会性双重维度上的社交诉求。在现代性视角下,“自我逻辑”的建构揭示出现代“自我”在情感逻辑与经济理性逻辑双重纠缠中的情感转向与“自我决定的孤独”的情感悖论,并折射出现代性的吊诡之处。因此,面对青年群体“自我决定的孤独”的情感隐忧,需在观念层面克服理性主义的情感逻辑并关注“情感自我”的建构,在实践层面“重拾附近”并构建“情感共同体”,以此应对现代性“孤独自我”的存在性危机。 展开更多
关键词 “自我决定的孤独” 社交样态 自我逻辑 现代性吊诡
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多值交互时序逻辑的模型检验研究
6
作者 凌灿红 常亮 +1 位作者 周洁 潘海玉 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第2期78-84,共7页
为了对包含多值信息的开放系统进行形式化验证,在多值逻辑的基础上提出了多值交互时序逻辑并研究了该逻辑的模型检验问题。首先,引入多值并发博弈结构作为此类开放系统的模型,该模型的最大特点是可以建模带有多值信息的开放系统。其次,... 为了对包含多值信息的开放系统进行形式化验证,在多值逻辑的基础上提出了多值交互时序逻辑并研究了该逻辑的模型检验问题。首先,引入多值并发博弈结构作为此类开放系统的模型,该模型的最大特点是可以建模带有多值信息的开放系统。其次,给出基于此模型的多值交互时序逻辑的语法和语义,该逻辑可以描述带有多值信息的待验证属性。最后,基于不动点理论给出多值交互时序逻辑的模型检验算法,并对算法的时间复杂度进行了分析,结果表明,可以在多项式时间内完成对多值交互时序逻辑的模型检验。 展开更多
关键词 模型检验 多值逻辑 交互时序逻辑 并发博弈结构
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基于深度学习的自然语言需求到时序逻辑的生成方法
7
作者 王喜龙 杨志斌 周勇 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2049-2057,共9页
在嵌入式实时系统当中,时序逻辑是形式化规约的重要组成部分.现有自然语言需求到时序逻辑的生成方法往往局限于特定领域,缺乏泛化性.本文提出的基于深度学习的方法DeepTL能够完成不同领域自然语言需求到多种时序逻辑的生成任务.DeepTL... 在嵌入式实时系统当中,时序逻辑是形式化规约的重要组成部分.现有自然语言需求到时序逻辑的生成方法往往局限于特定领域,缺乏泛化性.本文提出的基于深度学习的方法DeepTL能够完成不同领域自然语言需求到多种时序逻辑的生成任务.DeepTL包含原子命题识别、时序逻辑结构翻译、原子命题翻译3个模块.通过拆分为多个模块,DeepTL不仅显著减少了所需的模型训练数据量,还使得时序逻辑结构翻译不再受限于特定领域.本文在3个领域进行了实验,结果表明,DeepTL在具备较高翻译准确率的同时,减少了对于大规模训练数据和计算资源的依赖. 展开更多
关键词 嵌入式实时系统 自然语言需求 时序逻辑 深度学习
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基于多模态表情编码与时序建模的三维人脸重建
8
作者 何骁龙 达飞鹏 盖绍彦 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第8期233-245,共13页
高保真表情生成是虚拟人、三维人脸重建的重要研究方向。现有方法通常仅基于音频驱动或图像等单一模态,生成的表情难以展现丰富的情感特征,同时缺乏帧间一致性,导致动态呈现效果不足。为解决上述问题,提出了一种基于图像、文本和音频的... 高保真表情生成是虚拟人、三维人脸重建的重要研究方向。现有方法通常仅基于音频驱动或图像等单一模态,生成的表情难以展现丰富的情感特征,同时缺乏帧间一致性,导致动态呈现效果不足。为解决上述问题,提出了一种基于图像、文本和音频的三模态表情编码方法。通过引入跨模态特征融合机制,充分挖掘各模态之间的内在关联,从而精确控制面部表情的生成,确保情感表达的自然性与准确性。此外,设计了一个时序建模模块,捕捉动态表情中的时序依赖关系,确保生成的表情在时间维度上具备平滑的过渡与一致性。在公开数据集上进行实验,所提方法在表情生成的自然性、音视频同步性以及帧间一致性方面取得有效进展。具体而言,在AffectNet数据集上的单张图像重建任务中,情绪一致性准确率达到79%;而在VoxCeleb数据集上动态人脸生成任务中,生成的人脸情绪一致性准确率达到68%。 展开更多
关键词 三维点云 人脸重建 模态融合 表情生成 时序建模 计算成像
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基于信号时态逻辑的深度时序事件检测算法
9
作者 张思齐 张金俊 +1 位作者 王天一 秦小林 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期90-97,共8页
针对深度事件检测模型对复杂时序事件检测准确性不足和忽略了不同事件间相关性的问题,提出一种基于信号时态逻辑的深度时序事件检测算法DSTL(Deep Signal Temporal Logic)。该算法一方面引入信号时态逻辑框架,并用信号时态逻辑(STL)公... 针对深度事件检测模型对复杂时序事件检测准确性不足和忽略了不同事件间相关性的问题,提出一种基于信号时态逻辑的深度时序事件检测算法DSTL(Deep Signal Temporal Logic)。该算法一方面引入信号时态逻辑框架,并用信号时态逻辑(STL)公式建模时间序列中的事件来综合考虑时间序列上事件的逻辑性和时态性;另一方面采用基于神经网络的基础分类器来检测原子事件的发生情况,并通过STL公式结构和语义来辅助检测复杂事件。另外,使用神经网络模块替代相应的逻辑连接词和时态逻辑算子,从而提供可GPU加速和梯度下降的神经网络模块。通过对6个时间序列数据集的实验,验证了该算法在时序事件检测方面的有效性,并把使用DSTL算法的模型与不使用该算法而使用多层感知机(MLP)、长短期记忆(LSTM)网络和Transformer的深度时间序列分类模型进行比较。实验结果表明,使用DSTL算法的模型在5种事件上的平均F1分数提升了约12%,其中3种跨时间点事件上的平均F1分数提升了约14%,且具备更好的可解释性。 展开更多
关键词 时态逻辑 事件检测 事件表示 时间序列 深度学习
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基于特征增强和模态交互的视频异常行为检测
10
作者 吴沛宸 李文斌 +1 位作者 郭放 刘钊 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第3期407-413,共7页
对比语言-图像预训练模型作为一种基于多模态对比训练的神经网络,通过预训练大量的语言-图像对提取具有判别性的图像特征.为了关注连续帧之间的时序关系,消除不同模态特征之间的信息分布差异,提出一种基于特征增强和模态交互的视频异常... 对比语言-图像预训练模型作为一种基于多模态对比训练的神经网络,通过预训练大量的语言-图像对提取具有判别性的图像特征.为了关注连续帧之间的时序关系,消除不同模态特征之间的信息分布差异,提出一种基于特征增强和模态交互的视频异常行为检测算法.首先针对对比语言-图像预训练模型在视频连续帧特征提取阶段时间依赖性差的问题,使用局部和全局时间适配器构建时间相关性增强模块,分别在局部和全局注意力层关注时序信息;然后针对不同模态特征存在域间信息差异的问题,设计一种基于窗口分区移位的多模态特征交互模块,通过滑动窗口控制特征内部交互,消除信息分布差异;最后通过对齐视觉特征和文本特征,得到帧级异常置信度.在UCF-Crime数据集上,所提算法取得87.20%的检测准确率,验证了其有效性. 展开更多
关键词 对比语言-图像预训练 视频异常行为检测 时间相关性 特征增强 模态交互
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面向车路协同的地理信息时空逻辑设计
11
作者 冯佳 邢翀 +1 位作者 晏松 戴帅 《测绘通报》 北大核心 2025年第6期180-184,共5页
车路协同体系关键环节即实现车辆、道路与规则之间的逻辑交互关系。针对传统交通环境下车辆管控不精细、交通规则监督覆盖不全面情况,为实现一般交通环境下交通行为全过程监管,本文基于GNSS和RTK的数字交通要素构建方式,提出交通时空数... 车路协同体系关键环节即实现车辆、道路与规则之间的逻辑交互关系。针对传统交通环境下车辆管控不精细、交通规则监督覆盖不全面情况,为实现一般交通环境下交通行为全过程监管,本文基于GNSS和RTK的数字交通要素构建方式,提出交通时空数字阵列(TSDA)概念,设计数字交通规则的时空实现。以分米级精度实现了空间交通地理网创建,在车速识别、逆行判定、信号规则和车型监管4个规则范围内进行了多场景试验,并在高精电子地图中进行违法行为轨迹标注。结果表明,场景1中识别出预设超速违法行为;场景2中识别出预设车速与未按信号指示行驶行为;场景3中识别出预设未按信号指示行驶行为及部分逆行情况;场景4中识别出预设车型闯禁行、未按信号指示行驶行为及逆行情况。所预设的违法行为均被准确捕捉。 展开更多
关键词 智能交通 违法识别 时空数据逻辑 交通地理信息 数字交管 高精度地图
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面向信息物理融合系统的混成攻击图分析方法
12
作者 葛要港 陈鑫恺 +1 位作者 徐丙凤 何高峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1616-1624,共9页
针对信息物理融合系统(CPS)中信息系统与物理系统的复杂互联问题,提出一种混成攻击图模型,实现对CPS攻击的有效建模与分析,支持离散与连续信息共存的攻击建模。在此基础上,提出一种基于模型检测的混成攻击图分析方法,通过模型检测技术,... 针对信息物理融合系统(CPS)中信息系统与物理系统的复杂互联问题,提出一种混成攻击图模型,实现对CPS攻击的有效建模与分析,支持离散与连续信息共存的攻击建模。在此基础上,提出一种基于模型检测的混成攻击图分析方法,通过模型检测技术,将混成攻击图转化为时间自动机模型,采用度量区间时序逻辑,描述系统对离散与连续信息的安全属性,使用模型检测器进行可满足性验证。通过智能家居系统的案例说明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 信息物理融合系统 模型检测 混成攻击图 形式化方法 时间自动机 度量区间时序逻辑 安全属性
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矿用电机车混合储能系统功率分配控制
13
作者 尹昊 祝龙记 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期114-119,154,共7页
单一蓄电池供电的矿用电机车存在续航里程不足、充电时间长、重载启动困难等问题,导致运行效率低,难以满足安全性与稳定性要求。提出在矿用电机车上采用铅酸蓄电池与超级电容的混合储能技术,设计了矿用电机车混合储能系统,以满足重载启... 单一蓄电池供电的矿用电机车存在续航里程不足、充电时间长、重载启动困难等问题,导致运行效率低,难以满足安全性与稳定性要求。提出在矿用电机车上采用铅酸蓄电池与超级电容的混合储能技术,设计了矿用电机车混合储能系统,以满足重载启动时高瞬时功率要求,增加续航时间。针对混合储能系统中储能元件的功率分配问题,通过仿真分析低通滤波与小波分解的优缺点,设计了低通滤波与小波分解相结合的功率分解方法,从矿用电机车总负载功率中分解出高低频分量;再根据储能元件的荷电状态(SOC),引入动态协调机制,对储能元件功率分配进行二次调控,得到蓄电池和超级电容的目标功率。仿真结果表明:应用组合分解方法得到的矿用电机车总负载功率的低频分量与原始功率的吻合度较高,瞬态响应性能优越;基于SOC的二次调控策略可动态调整混合储能系统的功率分配,减少了超级电容放电次数,增加了超级电容有效放电时间,使蓄电池稳定放电。 展开更多
关键词 矿用电机车 混合储能 功率分配 铅酸蓄电池 超级电容
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挤压激励注意力和多模态聚合的抑郁症识别
14
作者 师硕 杜春辉 +1 位作者 韩宝明 耿宇霄 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1480-1486,共7页
针对音视频多模态数据的差异性和抑郁症数据集样本较少但单个样本较长的情况,提出一种基于挤压激励注意力的分段时空特征提取和多模态聚合网络的抑郁症识别方法。将视频和音频分段,使用多级注意力的双流特征提取网络分别提取视频人脸面... 针对音视频多模态数据的差异性和抑郁症数据集样本较少但单个样本较长的情况,提出一种基于挤压激励注意力的分段时空特征提取和多模态聚合网络的抑郁症识别方法。将视频和音频分段,使用多级注意力的双流特征提取网络分别提取视频人脸面部信息和音频语音信息,设计多尺度时间聚合模块将分段特征聚合成完整特征,不同模态的分段特征和完整特征再跨模态融合,进行抑郁值的评估。该方法在数据集AVEC2013和AVEC2014上进行验证,取得了优异的结果。 展开更多
关键词 抑郁症识别 音视频 多模态 注意力机制 时空网络 分段聚合 多模态融合
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新时代乡村振兴的理论逻辑、时空场域与路径——基于城乡二元结构的分析范式
15
作者 王学荣 《青海民族研究》 北大核心 2025年第2期121-127,共7页
实施乡村振兴战略是协调城乡关系、统筹区域发展的宏观战略筹划与路径选择。乡村振兴作为国家层面的战略举措,是关涉国计民生的根本性、全局性问题,“乡村振兴战略”的扎实布展在中国式现代化的展开图式中具有里程碑式的意义。可是,“... 实施乡村振兴战略是协调城乡关系、统筹区域发展的宏观战略筹划与路径选择。乡村振兴作为国家层面的战略举措,是关涉国计民生的根本性、全局性问题,“乡村振兴战略”的扎实布展在中国式现代化的展开图式中具有里程碑式的意义。可是,“城乡二元结构”在当代中国社会场域中依然尚未“退场”,并成为影响中国经济、社会进一步发展的阻滞性因素。在此境遇下,亟须以“三农”问题为重要抓手,完善城乡发展一体化体制机制,纾解城乡关系的结构性矛盾,全面推进乡村振兴的战略筹划,促进“乡村振兴”与“区域协调发展”协同配合,共同型塑乡村治理的新业态。 展开更多
关键词 新时代 乡村振兴 理论逻辑 时空场域 城乡二元结构
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基于多模态深度学习的充电硐室锂电池健康状态预测
16
作者 赵应华 陈安碧 +2 位作者 张增誉 李文中 韩宇 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期120-128,共9页
在井下多尘、潮湿且易爆的环境中,锂电池的退化过程往往呈现非线性、多阶段的特点,传统的单一模型难以全面捕捉其动态变化。针对该问题,提出一种基于多模态深度学习的充电硐室锂电池健康状态预测方法。构建了多模态深度学习网络模型TCN−... 在井下多尘、潮湿且易爆的环境中,锂电池的退化过程往往呈现非线性、多阶段的特点,传统的单一模型难以全面捕捉其动态变化。针对该问题,提出一种基于多模态深度学习的充电硐室锂电池健康状态预测方法。构建了多模态深度学习网络模型TCN−BiLSTM−Transformer。该模型通过多层级特征提取机制实现时序信号的高效处理:时间卷积网络(TCN)采用具有指数扩展率的空洞卷积核,在保持时序完整性的同时捕获多尺度局部特征;双向长短期记忆网络(BiLSTM)通过双向门控循环单元(GRU)建立时序双向依赖关系,有效识别电池退化过程中的正反向退化特征;Transformer层则通过多头自注意力机制动态分配特征权重,实现全局退化模式的关键特征聚焦。通过锂电池工作过程中的多源传感数据(电压、电流和温度等)作为健康状态表征指标,通过Pearson相关性分析评估健康指标与电池容量的关联性,确定5个间接健康因子并作为预测模型的输入。实验结果表明,该方法的相关度均在98%以上,且均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差均较小。在煤矿防爆锂电池模拟工况应用验证中,该方法的相关度达99.47%,与传统方法的预测结果相比,波动幅度更小,精度更高。 展开更多
关键词 防爆锂电池 健康状态预测 多模态深度学习 时间卷积网络 双向长短期记忆网络 TCN−BiLSTM−Transformer
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Application of the Constrained Predicated Nets and Interval Logic to Production Systems
17
作者 徐林 吴智铭 曹木亮 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第2期74-81,共8页
A method to model and analyze the hybrid systems is presented. The time to be considered in the plant is taken as an explicit parameter through the constrained predicated net (CPN). The CPN's basic structure is a ... A method to model and analyze the hybrid systems is presented. The time to be considered in the plant is taken as an explicit parameter through the constrained predicated net (CPN). The CPN's basic structure is a Petri net with predicated transition. All components of the net are expressed by annotation which is defined on rational set Q. The analysis method for the plant is interval temporal logic represented by Petri nets. This paper combines the above two methods to synthesize the hybrid system, gives a simple and clear expression of the expected action of the studied plant. 展开更多
关键词 temporal constrained predicated nets temporal logic Hybrid systems Petri nets.
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基于多维气象信息时空融合和MPA-VMD的短期电力负荷组合预测模型 被引量:6
18
作者 王凌云 周翔 +2 位作者 田恬 杨波 李世春 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期190-197,共8页
为提高电力负荷预测精度,需考虑区域内不同地区多维气象信息对电力负荷影响的差异性。在空间维度上,提出多维气象信息时空融合的方法,利用Copula理论将多座气象站的风速、降雨量、温度、日照强度等气象信息与电力负荷进行非线性耦合分... 为提高电力负荷预测精度,需考虑区域内不同地区多维气象信息对电力负荷影响的差异性。在空间维度上,提出多维气象信息时空融合的方法,利用Copula理论将多座气象站的风速、降雨量、温度、日照强度等气象信息与电力负荷进行非线性耦合分析并实现时空融合。在时间维度上,采用海洋捕食者算法(MPA)实现变分模态分解(VMD)核心参数的自动寻优,并采用加权排列熵构造MPA-VMD适应度函数,实现负荷序列的自适应分解。通过将时间维度各分量与空间维度各气象信息进行融合构造长短期记忆(LSTM)网络模型与海洋捕食者算法-最小二乘支持向量机(MPA-LSSVM)模型的输入集,得到各分量预测结果,根据评价指标选择各分量对应的预测模型,重构得到整体预测结果。算例分析结果表明,所提预测模型优于传统预测模型,有效提高了电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 海洋捕食者算法 时空融合 COPULA理论 变分模态分解
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基于超图卷积的跨交通方式客流联合预测模型 被引量:1
19
作者 王江锋 丁卫东 +3 位作者 罗冬宇 李云飞 齐崇楷 董宏辉 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期83-94,共12页
大城市多种交通方式交织形成了彼此互通的客流网络,而跨交通方式客流之间的时空关联关系错综复杂,需要客流联合预测来解析整体出行规律,这对实现跨交通方式客流无缝衔接出行至关重要。针对跨交通方式客流网络,引入跨交通方式超图关联矩... 大城市多种交通方式交织形成了彼此互通的客流网络,而跨交通方式客流之间的时空关联关系错综复杂,需要客流联合预测来解析整体出行规律,这对实现跨交通方式客流无缝衔接出行至关重要。针对跨交通方式客流网络,引入跨交通方式超图关联矩阵刻画公交和地铁的客流超图网络之间关联关系,提出一种基于双模时空超图卷积网络(BSTHCN)的跨交通方式客流联合预测模型。具体来说,模型由3部分组成:输入模块、时空卷积模块(包括时间卷积和空间卷积)和输出模块,可同时捕捉公交、地铁站点和线路的客流特征,以及两种客流网络之间换乘客流特征。最终,模型可识别提取重要信息特征,并进行特征聚合和分配。实证分析结果表明,相对于经典预测模型而言,BSTHCN具有更优的预测精度,以预测1h后的客流为例,在公交和地铁数据集上的平均绝对误差(MAE)指标至少分别减小了8.93%和8.10%,均方根误差(RMSE)指标至少分别降低了10.64%、7.47%。且BSTHCN的参数量和模型运行时间均在合理范围内,相比于时空卷积网络(S-TGCN)和扩散卷积递归神经网络(DCRNN),BSTHCN在实现更精准预测的同时,运行时间仅增加了4.82%。综合来看,BSTHCN显示出较强的竞争力。消融实验结果则进一步表明,BSTHCN在引入超图并考虑跨交通方式关联后,可更好地反映客流网络中的局部与整体特征,提升客流预测的精度。 展开更多
关键词 客流联合预测 跨交通方式 时空特征 超图卷积
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跨模态语义时空动态交互情感分析研究 被引量:1
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作者 屈立成 郤丽媛 +2 位作者 刘紫君 魏思 董哲为 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期165-173,共9页
针对传统情感分析中存在的模态间交互性差、时空特征融合度低的问题,建立了一种跨模态的语义时空动态交互网络。通过引入双向长短期记忆网络挖掘各模态的时间序列特征,加入自注意力机制强化模态内特征的权重赋值,将自动筛选出的特征矩... 针对传统情感分析中存在的模态间交互性差、时空特征融合度低的问题,建立了一种跨模态的语义时空动态交互网络。通过引入双向长短期记忆网络挖掘各模态的时间序列特征,加入自注意力机制强化模态内特征的权重赋值,将自动筛选出的特征矩阵送入图卷积神经网络进行语义交互。然后以时间戳为基础进行特征聚合,计算聚合层的相关系数,获得融合后的联合特征,实现跨模态空间交互,最终完成情感极性的分类与预测。使用公开数据集对所提出的模型进行评估验证,实验结果表明,多模态时间序列提取和跨模态语义空间交互机制可以实现模态内和模态间特征的全动态融合,有效地提升了情感分类的准确率和F1值,在CMU-MOSEI数据集上分别提高了1.7%~13.5%和2.1%~14.0%,表现出良好的健壮性和先进性。 展开更多
关键词 跨模态情感分析 语义交互 时空交互 双向长短期记忆网络 图卷积网络
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