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光催化用于有机物选择性转移氢化研究进展
1
作者 潘晟昊 陈伦刚 +3 位作者 张兴华 张琦 马隆龙 刘建国 《化工进展》 CSCD 北大核心 2024年第12期6723-6734,共12页
近几十年,光催化的发展为能源的有效利用开辟了新的道路。基于光催化的转移氢化技术无需使用气态氢气、反应条件温和、能量来源清洁可持续、反应进程易控,有望用于新时代背景下的有机物选择性转化。本文综述了近年来光催化体系用于有机... 近几十年,光催化的发展为能源的有效利用开辟了新的道路。基于光催化的转移氢化技术无需使用气态氢气、反应条件温和、能量来源清洁可持续、反应进程易控,有望用于新时代背景下的有机物选择性转化。本文综述了近年来光催化体系用于有机物选择性转移氢化的研究进展。首先,阐述了光催化转移氢化的原理。其次,从不同官能团选择性氢化的角度,梳理和归纳了不同光催化剂及其反应体系的研究成果,解释了典型催化体系的反应机理,介绍了新型的氢化体系和底物高值化的途径。最后,指出了光催化加氢仍存在反应速率及量子效率低、用于可见光的光催化剂较少、传统反应器不适用和使用耗电模拟光源等不足。对此,对光催化与电催化协同、开发新型光催化剂、设计适用于光催化的反应器及直接利用太阳能进行光催化等作出了展望。 展开更多
关键词 催化 光化学 加氢 选择性 能源
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基于SHPB试验的粗糙节理面动态损伤特征研究 被引量：9
2
作者 张雨霏 李建春 +1 位作者 闫亚涛 李海波 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期491-500,共10页
分析节理岩体在动态加载下的节理面损伤有助于把握节理岩体的动态破坏本质特征。针对节理形貌对节理岩体动态压缩破坏影响研究较少的现状,利用改进后的分离式霍普金森压杆装置(SHPB)对含粗糙节理的试样进行冲击试验,结合3D扫描仪等设备... 分析节理岩体在动态加载下的节理面损伤有助于把握节理岩体的动态破坏本质特征。针对节理形貌对节理岩体动态压缩破坏影响研究较少的现状,利用改进后的分离式霍普金森压杆装置(SHPB)对含粗糙节理的试样进行冲击试验,结合3D扫描仪等设备对多次低幅值冲击荷载下的节理面损伤特征进行定量研究。研究结果表明:粗糙节理试样在多次加载情况下,典型波形图表现出透射波幅值降低的现象,认为应力波在节理处的透射能力削弱与节理面出现的损伤现象有关;利用波速探伤技术验证了多次冲击荷载下岩块部分损伤较弱,而节理面的损伤现象更加显著,具体特征为粗糙节理面的整体起伏度减小,粗糙度增加;引入体积损失率以定量评价节理面损伤程度,发现节理吻合度系数(JMC)、节理凸起分布情况及节理起伏角对节理面的损伤具有不同程度的影响;最后,利用试验数据计算了耗散能以定义损伤变量,发现具有较小节理吻合度系数(JMC)的节理面表现出更剧烈的节理损伤程度;然而在比较节理试样的前后损伤变量发现,利用新定义的损伤变量反映节理岩体的损伤存在一定局限。 展开更多
关键词 节理岩体 粗糙节理 SHPB 节理面损伤 应力波能量
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面向电力巡检图像目标检测的联邦学习激励机制
3
作者 仲林林 刘柯妤 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期5434-5449,共16页
基于深度学习的目标检测算法能够高效处理电力巡检图像,及时发现故障隐患。然而,由于数据整合困难及数据隐私保护等原因,单个电力公司或第三方机构可能不足以训练出高性能模型。为解决这一问题并激励更多参与方加入面向电力巡检图像目... 基于深度学习的目标检测算法能够高效处理电力巡检图像,及时发现故障隐患。然而,由于数据整合困难及数据隐私保护等原因,单个电力公司或第三方机构可能不足以训练出高性能模型。为解决这一问题并激励更多参与方加入面向电力巡检图像目标检测的联邦学习,该文构建了基于模型公平和基于收益公平的电力巡检图像目标检测联邦激励机制。基于模型公平的激励机制适用于所有参与方都是数据拥有方的情况,通过贡献评估分配不同性能的模型;基于收益公平的激励机制针对同时存在数据拥有方和数据需求方的模式,数据拥有方获得相应的收益,而数据需求方获得高性能模型。实验结果显示,在这两种激励机制中,公平性相关系数分别可达到0.96和1。这表明所提出的激励机制可有效地提升公平性,并能够激励更多的参与方加入到面向电力巡检图像目标检测的联邦学习中。 展开更多
关键词 电力巡检 目标检测 联邦学习 激励机制 公平性
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基于逻辑回归的中文在线评论有效性检测模型 被引量：11
4
作者 吴含前 朱云杰 谢珏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期433-437,共5页
为了实现电子商务和社交网络中文在线评论有效性的自动化检测,提出了一种单一主题环境下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型.中文在线评论有效性的检测可以归结为分类问题,结合中文在线评论的特点提取了9个特征以构建分类模型;为获取核心... 为了实现电子商务和社交网络中文在线评论有效性的自动化检测,提出了一种单一主题环境下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型.中文在线评论有效性的检测可以归结为分类问题,结合中文在线评论的特点提取了9个特征以构建分类模型;为获取核心特征主题的相关度,采用基于关联规则的评论名词模式优化了ICTCLAS中文分词系统的主题识别,进而利用交叉语言模型获取在线评论主题相关度.实验中采取了人为标定的1 000条评论作为样本,把支持向量机分类模型作为对比进行试验,利用数据挖掘工具Weka进行计算.结果表明,采用优化评论名词模式下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型结果的准确率达到83.54%,比支持向量机分类模型计算得到的准确率高2.10%. 展开更多
关键词 在线评论有效性 逻辑回归 关联规则
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基于确定性信息理论的设计认知复杂度计算方法 被引量：3
5
作者 徐江 王修越 +1 位作者 王奕 郭峰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期596-602,共7页
针对创新设计模糊前端的认知计算问题,从信息处理研究的角度,借助口语数据来表征团队设计认知信息,提出了设计认知复杂度分析及计算方法。从设计的过程、内容、团队和方法四个方面阐述设计认知行为的复杂特性,并以链接表结构化表达设计... 针对创新设计模糊前端的认知计算问题,从信息处理研究的角度,借助口语数据来表征团队设计认知信息,提出了设计认知复杂度分析及计算方法。从设计的过程、内容、团队和方法四个方面阐述设计认知行为的复杂特性,并以链接表结构化表达设计推理的过程及概念信息,结合熵信息和确定性信息理论来描述设计认知,在新定义的链接矩阵的基础上实现T-code解析算法分析,对设计认知推理的不同阶段、概念分布、关键概念等方面开展设计认知的复杂度、信息量和信息熵研究。以功能背包设计为实例,对比分析设计认知敛散过程与设计概念空间的布局特性,验证了此计算方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 设计认知 复杂度 链接表 确定性信息理论
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一种基于SCAD的改进谓词发现方法 被引量：1
6
作者 郑晓东 潘敬敏 胡汉辉 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期576-580,610,共6页
针对归纳逻辑编程中传统谓词发现方法会导致错误级联的难题,提出一种基于平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则化稀疏的改进谓词发现方法.新方法并不明确地创建新谓词,而是通过使用正则化稀疏方式将软谓词... 针对归纳逻辑编程中传统谓词发现方法会导致错误级联的难题,提出一种基于平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则化稀疏的改进谓词发现方法.新方法并不明确地创建新谓词,而是通过使用正则化稀疏方式将软谓词发现的参数一起正则化,从而隐式地组合紧密相关的规则.在软谓词发现中引入SCAD这一正则化稀疏模型,同时针对无偏稀疏性,着重观察SCAD对软谓词发现结果的影响.基于欧洲皇室家庭关系数据集进行试验,确定了μ,α的最优值,并完成了知识库完善试验.结果表明,该方法能有效克服错误级联这一难题,缩短对知识库的查询时间,并可提高谓词发现的平均精准度到0.798,远超过基于拉普拉斯正则化的软谓词发现方法的0.726. 展开更多
关键词 谓词发现 正则化稀疏 SCAD 归纳逻辑编程 假设语言
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基于改进生成对抗网络的无人机电力杆塔巡检图像异常检测 被引量：41
7
作者 仲林林 胡霞 刘柯妤 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期2230-2240,2262,共12页
无人机电力线路巡检拍摄的杆塔图像背景复杂且正负样本极不均衡,严重影响了电力杆塔异常检测的准确性。该文提出一种基于压缩激活改进的快速异常检测生成对抗网络(SE-fAnoGAN),可提高复杂背景下无人机电力杆塔巡检图像异常检测的精度。... 无人机电力线路巡检拍摄的杆塔图像背景复杂且正负样本极不均衡,严重影响了电力杆塔异常检测的准确性。该文提出一种基于压缩激活改进的快速异常检测生成对抗网络(SE-fAnoGAN),可提高复杂背景下无人机电力杆塔巡检图像异常检测的精度。首先,在f-AnoGAN编码器中引入压缩激活网络(SENet),提取图像中的显著性信息。然后,将生成对抗网络的无监督学习和二分类器的有监督学习有机结合,实现前者特征提取优势和后者判别优势的互补。在此基础上,借助基于迁移学习的优化训练策略进一步有效提升模型在大规模数据集上的泛化性能。实验结果显示,总体样本的检测准确率为95.74%,正负样本的召回率分别达到96.05%和95.36%,证明了SE-f-AnoGAN在异常检测中的有效性。 展开更多
关键词 电力杆塔 无人机巡检 异常检测 生成对抗网络 迁移学习 不平衡样本
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基于改进R3det的无人机电力杆塔倾斜程度检测 被引量：3
8
作者 胡霞 仲林林 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期189-200,共12页
无人机巡检图像中的电力杆塔具有多姿态、大长宽比等特点,难以利用特有的先验知识来准确定位和判别不同倾斜程度的杆塔。本文提出了一种改进的R3det网络模型(Multi-Head-KF-R3det),可提高电力杆塔倾斜程度检测精度。首先,在原始R3det中... 无人机巡检图像中的电力杆塔具有多姿态、大长宽比等特点,难以利用特有的先验知识来准确定位和判别不同倾斜程度的杆塔。本文提出了一种改进的R3det网络模型(Multi-Head-KF-R3det),可提高电力杆塔倾斜程度检测精度。首先,在原始R3det中引入倾斜程度分支,实现了电力杆塔类别和倾斜程度的判别以及电力杆塔的准确定位。然后,将基于卡尔曼滤波的旋转交并比损失项引入回归损失函数中,在不增加额外超参的情况下,进一步提升了模型整体检测精度以及倾斜程度检测召回率。最后,基于Ghost轻量化网络设计原理对改进后的模型进行合理压缩,为模型在嵌入式设备中的部署奠定基础。实验结果表明,Multi-Head-KF-R3det在多尺度和多姿态的电力杆塔数据集上检测精度和召回率分别可达94.5%和94.9%。 展开更多
关键词 电力杆塔 无人机巡检 旋转目标检测 倾斜程度检测
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