ScholatGPT:面向学术社交网络的大语言模型及智能应用

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作者 袁成哲 陈国华 +4 位作者 李丁丁 朱源 林荣华 钟昊 汤庸 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期755-764,共10页

针对现有大语言模型(LLM)在跨领域知识处理、实时学术信息更新及输出质量保证方面的局限,提出基于学术社交网络(ASN)的学者LLM——ScholatGPT。ScholatGPT结合知识图谱增强生成(KGAG)与检索增强生成(RAG),以提升精准语义检索与动态知识... 针对现有大语言模型(LLM)在跨领域知识处理、实时学术信息更新及输出质量保证方面的局限,提出基于学术社交网络(ASN)的学者LLM——ScholatGPT。ScholatGPT结合知识图谱增强生成(KGAG)与检索增强生成(RAG),以提升精准语义检索与动态知识更新的能力,并通过微调优化以强化学术文本的生成质量。首先,基于学者网(SCHOLAT)关系数据构建学者知识图谱,并利用LLM进行语义增强;其次,提出KGAG检索模型,结合RAG实现多路混合检索,增强LLM的精准检索能力;最后,利用微调技术优化模型,使它在各学术领域的生成质量得到提升。实验结果表明,ScholatGPT在学术问答任务中的精确率达83.2%,相较于GPT-4o和AMiner AI提升了69.4和11.5个百分点,在学者画像、代表作识别和研究领域分类等任务上均表现优异。在回答相关性、连贯性和可读性方面,ScholatGPT取得了稳定且具有竞争力的表现,在专业性与可读性之间实现了较好的平衡。此外,基于ScholatGPT开发的学者智库和学术信息推荐系统等智能应用有效提升了学术信息获取的效率。 展开更多

关键词 大语言模型 学术社交网络 知识图谱 知识注入 学者网

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广东经济学界“学习贯彻落实党的二十大会议精神”笔谈(一) 被引量：3

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作者 刘志铭 田秋生 +4 位作者 周先波 罗连化 林建浩 赵俊 许林 《南方经济》 CSSCI 北大核心 2022年第12期11-22,共12页

为进一步推动深入学习贯彻党的二十大会议精神,《南方经济》编辑部继上期发表“学习贯彻落实党的二十大会议精神”座谈会发言摘编后,又特邀请广东经济学界各大高校和科研院所的知名专家与优秀中青年学者,围绕“二十大”报告中涉及经济... 为进一步推动深入学习贯彻党的二十大会议精神,《南方经济》编辑部继上期发表“学习贯彻落实党的二十大会议精神”座谈会发言摘编后,又特邀请广东经济学界各大高校和科研院所的知名专家与优秀中青年学者,围绕“二十大”报告中涉及经济建设的重要部署,以系列笔谈形式,开展研究阐释。本期为系列笔谈的第一期,邀请来自中山大学周先波、林建浩,华南理工大学田秋生、许林,华南师范大学刘志铭、赵俊共六位专家学者,分别就“中国式现代化”、“新时代十年的伟大变革”、“高质量发展”等主题,畅谈各自的观点与体会。 展开更多

关键词 华南师范大学 中青年学者 中国式现代化 华南理工大学 科研院所 贯彻落实 各大高校 伟大变革

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基于改进H-AC算法的冷源系统节能优化控制策略 被引量：1

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作者 周璇 莫浩华 闫军威 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期21-31,共11页

中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论... 中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑“双碳”目标的实现。 展开更多

关键词 冷源系统 TRNSYS仿真平台 深度分层强化学习 选项-评论者框架 协同优化

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交通能源转型决策分析综述 被引量：1

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作者 陈翠峰 林镇宏 +2 位作者 黄炽坤 赵津瑶 欧士琪 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期32-48,共17页

实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或... 实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或过于急切而对交通基础设施、运营体系的资源配置产生负面影响,从而影响交通强国战略的顺利推进。交通能源转型涉及多个关键决策变量,如汽车动力技术、基础设施建设、用户行为和政策制定等,其复杂性和重要性不容忽视。该文旨在从交通强国和双碳目标相融合的角度,结合综述和案例研究,深入探讨交通能源转型决策分析的意义、方法、工具和经验,为国家政策的制定和企业决策提供理论与实践参考,引发对相关决策分析的重视和研究。首先,对交通能源转型决策分析的内涵和动机进行了阐述。然后,从汽车动力技术、基础设施、用户行为和政策制定4个角度出发,运用优化模型思维方法,并引用已有文献中的分析案例进行详细示范,涵盖诸如电动车辆行驶里程优化、充电网络规划、用户选择行为决策、政策减排效益及公平性等内容。此外,借助已发表的案例或政策实施情况,着重指出了交通能源转型决策分析中不当假设可能对行业和社会产生的影响。最后,总结了交通能源转型决策分析的重要性和可操作性,提出了若干研究课题建议,以促进该领域的深入研究。该文研究内容可为交通能源转型决策提供全面的理论支持和实践参考,有利于推动我国交通领域的可持续发展。 展开更多

关键词 交通强国 碳中和 交通能源转型 汽车动力技术 决策分析

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基于TICC的建筑用电时间序列自适应季节性分割方法

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作者 朱磊 周璇 +2 位作者 陈城 何敏 闫军威 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4689-4697,共9页

建筑用电时间序列(building electricity consumption time series, BECTS)的季节性分割对于准确的电力负荷预测与模式挖掘意义重大。针对传统定时分割、定温分割和自适应候温分割方法难以实现准确的BECTS季节性分割问题,提出了一种基于... 建筑用电时间序列(building electricity consumption time series, BECTS)的季节性分割对于准确的电力负荷预测与模式挖掘意义重大。针对传统定时分割、定温分割和自适应候温分割方法难以实现准确的BECTS季节性分割问题,提出了一种基于Toeplitz逆协方差聚类(Toeplitz inverse covariance-based clustering, TICC)的BECTS自适应季节性分割方法。该方法基于建筑逐时用电负荷与室外干球温度二元时间序列,利用TICC算法进行实时分割与聚类。夏热冬暖地区某大型公共建筑真实用电数据的分析结果表明,该方法增强了同类样本之间的相似性和异类样本之间的差异性,与定时分割、定温分割和自适应候温分割方法相比,TICC分割后各季节的平均动态时间规整(dynamic time warping, DTW)距离分别提高46.54%、35.73%和7.59%。该方法可作为数据预处理,为单体建筑数据挖掘分析如建筑用电模式挖掘和负荷预测提供数据支撑。 展开更多

关键词 时间序列 自适应季节性分割 Toeplitz逆协方差聚类 动态时间规整

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我国房地产业与银行业极端风险传染研究

6

作者 杨科 刘鑫 田凤平 《系统工程学报》 北大核心 2025年第2期250-260,共11页

为防范和化解我国房地产业和银行业间的极端风险传染效应,以房地产指数和银行业指数数据为研究样本,在分位数回归框架下,构建多元多分位自回归风险价值模型,并运用分位数脉冲响应函数考察市场冲击对不同市场极端风险的动态影响过程.研... 为防范和化解我国房地产业和银行业间的极端风险传染效应,以房地产指数和银行业指数数据为研究样本,在分位数回归框架下,构建多元多分位自回归风险价值模型,并运用分位数脉冲响应函数考察市场冲击对不同市场极端风险的动态影响过程.研究发现,在整个样本考察期,由于房地产业对银行业资金供给的高度依赖性,我国银行业对房地产行业具有单向的极端风险传染效应,而两者在平稳期和危机期具有显著不同的极端风险传染效应.这些研究结论可为我国房地产业和银行业的风险管控以及宏观调控政策的制定等方面提供经验证据. 展开更多

关键词 房地产业 银行业 风险传染 MVMQ-CAViaR模型 分位数回归

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横向联邦学习:研究现状、系统应用与挑战 被引量：2

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作者 吴文泰 吴应良 +1 位作者 林伟伟 左文明 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期35-67,共33页

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。 展开更多

关键词 横向联邦学习 数据隐私 分布式系统 机器学习 人工神经网络

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基于本征正交分解的SCB11-800/10型干式变压器温度场降阶模型及其过负荷绝缘热安全评估

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作者 龚嘉豪 唐文虎 +2 位作者 蓝海娟 张泽懿 许雄文 《广东电力》 北大核心 2025年第7期86-98,共13页

在变压器负荷越限运行评估研究领域,现有的方法难以针对连续变化负荷提供快速且精确的安全运行策略。为此,面向变压器允许过负载时间和寿命损失的精确评估问题,提出一种电力变压器非稳态温度场模型降阶方法。首先,通过有限元法和物理场... 在变压器负荷越限运行评估研究领域,现有的方法难以针对连续变化负荷提供快速且精确的安全运行策略。为此,面向变压器允许过负载时间和寿命损失的精确评估问题,提出一种电力变压器非稳态温度场模型降阶方法。首先,通过有限元法和物理场仿真技术建立变压器热模型,并采用基于傅立叶数的本征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)方法对上述模型进行降阶处理,进而提出一种非稳态导热方程的降阶与数值外推新方法;其次,通过傅立叶数选取传热过程的关键特征数据作为POD的快照集,以确保POD降阶模型能够有效捕捉传热特征的关键信息;然后,通过比较降阶模型和有限元法全阶模型的计算结果,验证降阶模型的准确性;最后,运用该模型快速预测不同负荷下的过负荷运行时间及绝缘寿命损失,并与全阶模型的计算耗时进行比较。结果显示:在绝缘温度即将超过阈值的情况下,全阶模型的计算耗时较长,而采用降阶模型后,计算时间大幅缩短,计算效率提高了28倍。这为变压器的温升快速计算及其过负荷绝缘热安全的实时计算提供了一种更高效的途径。 展开更多

关键词 干式变压器温度场 本征正交分解 模型降阶 傅立叶数 允许过负荷时间 寿命损失

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经济政策不确定性冲击下全球系统性金融风险的跨市场传染——基于TVP-FAVAR和TVP-VAR模型的研究 被引量：18

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作者 杨科 郭亚飞 田凤平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2023年第7期70-84,共15页

本文基于8个维度的48个基础经济金融变量,运用TVP-FAVAR模型构建系统性金融风险的度量指标,采用广义方差分解法构建系统性金融风险的溢出指数,从静态和动态角度对经济政策不确定性(EPU)冲击下全球16个主要国家的系统性金融风险水平和风... 本文基于8个维度的48个基础经济金融变量,运用TVP-FAVAR模型构建系统性金融风险的度量指标,采用广义方差分解法构建系统性金融风险的溢出指数,从静态和动态角度对经济政策不确定性(EPU)冲击下全球16个主要国家的系统性金融风险水平和风险溢出状况展开研究,并运用TVP-VAR模型从金融市场和经济基本面两个层面检验EPU冲击下系统性金融风险的跨市场传染机制。研究发现:系统性金融风险与EPU之间存在双向非对称溢出效应,并以EPU对系统性金融风险的冲击为主,发展中国家系统性金融风险对EPU冲击的反应速度更快、程度更大;EPU冲击下,发达国家是全球系统性金融风险的主要溢出方,发展中国家则是主要的风险接受者,并且这一现象随着全球EPU水平的提升而更加显著;各金融子市场和经济部门受EPU直接冲击的时间和程度存在差异,相互之间的风险溢出效应使得系统性金融风险水平进一步攀升;全球EPU对我国EPU的显著冲击更使得国内经济金融市场受到直接和间接的双重影响,风险净溢入水平也远远大于其他发展中国家。本研究对于应对全球经济政策不确定性冲击、防范化解系统性金融风险具有重要意义。 展开更多

关键词 经济政策不确定性 系统性金融风险 风险传染机制 TVP-FAVAR TVP-VAR

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重大公共卫生事件背景下公众服务安全感知的度量研究

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作者 白卫静 左文明 +1 位作者 陈飞扬 丘心心 《管理学报》 北大核心 2025年第1期145-155,共11页

运用扎根理论对微博数据进行多级编码,构建服务安全理论框架,并结合BERT模型从另一数据集中提取服务安全信息,计算“服务安全感知指数”以量化公众服务安全感知水平。研究表明,服务安全包括身体生命、资金财务和情感心理安全。服务安全... 运用扎根理论对微博数据进行多级编码,构建服务安全理论框架,并结合BERT模型从另一数据集中提取服务安全信息,计算“服务安全感知指数”以量化公众服务安全感知水平。研究表明,服务安全包括身体生命、资金财务和情感心理安全。服务安全涵盖7个核心类属,前3类为保护服务安全的措施,后4类为影响措施实施的条件。服务安全各维度及综合指数均经历了初期震荡、逐步上升、缓慢下降至谷底、防控措施放开后回升的过程,尽管总体趋势一致,但各维度的具体变化存在差异。 展开更多

关键词 重大公共卫生事件 服务安全 服务安全感知指数 BERT模型 大数据

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财政涉农资金统筹整合何以失效——基于G省H市的实证分析

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作者 王佳兴 苏秋斌 林韬杰 《产经评论》 北大核心 2025年第2期151-160,共10页

财政涉农资金统筹整合是新时代实施乡村振兴战略、推动农业农村高质量发展的必然选择。基于G省H市的案例,通过构建财政整合理论分析框架,围绕地方财政涉农资金统筹整合的实施过程及结果展开实证探讨。结果显示:G省H市财政涉农资金统筹... 财政涉农资金统筹整合是新时代实施乡村振兴战略、推动农业农村高质量发展的必然选择。基于G省H市的案例,通过构建财政整合理论分析框架,围绕地方财政涉农资金统筹整合的实施过程及结果展开实证探讨。结果显示:G省H市财政涉农资金统筹整合整体效率较低,难以实现规模效应提升的预期效果,究其原因在于主体协同流于形式、资金配置不合理、价值创造能力不足、财政监督激励机制欠缺等。藉此,应合理设计财政涉农资金统筹整合权责体系,夯实资金配置前期论证规划,建立跨部门协同合作机制,持续增强涉农主体价值创造能力,并有效落实财政监管与绩效考评机制,以进一步发挥财政支农政策效果,为推进农业农村现代化注入动力。 展开更多

关键词 涉农资金 财政统筹整合 财政绩效评价 规模效应

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基于对抗生成网络的众包内容隐私保护

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作者 黄晓宇 姜贺萌 凌嘉铭 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期931-937,共7页

众包作为一种新兴的任务外包模式,被广泛认为是针对面向海量数据的标注、分析等工作需求的高效且经济的解决方案。但对众包任务的持有者(即任务主)而言,在众包机制下,众包工人可以不受限制地访问其私有的数据,这个过程蕴含了巨大的隐私... 众包作为一种新兴的任务外包模式,被广泛认为是针对面向海量数据的标注、分析等工作需求的高效且经济的解决方案。但对众包任务的持有者(即任务主)而言,在众包机制下,众包工人可以不受限制地访问其私有的数据,这个过程蕴含了巨大的隐私泄漏风险。针对此问题,提出了能保证内容隐私安全的众包模型PrivCS。PrivCS的核心设计理念是使用对抗生成网络(GAN)生成的“合成数据”替代原始的真实数据面向众包工人公开发布。PrivCS对内容的隐私安全保护能力由GAN的理论性质保证,此外,还证明了PrivCS机制无论在数据标签提取,还是在模型训练等任务中,都能取得与传统的众包机制相近的效用。实验结果也对文中的理论论断提供了支持。 展开更多

关键词 众包 隐私保护 生成对抗网络

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有限关注、投资者情绪与绿色溢酬--基于融合深度学习技术的动态集成网络定价模型 被引量：2

13

作者 杨科 胡楠 田凤平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2024年第11期129-141,共13页

本文基于自动编码深度学习技术和长短期记忆网络构建动态集成网络定价模型,选取上证180碳效率成分股作为研究样本,通过量化主要定价特征的边际贡献,分析投资者有限关注和个人投资者情绪等在我国绿色股票定价中的传导效应。实证结果表明... 本文基于自动编码深度学习技术和长短期记忆网络构建动态集成网络定价模型,选取上证180碳效率成分股作为研究样本,通过量化主要定价特征的边际贡献,分析投资者有限关注和个人投资者情绪等在我国绿色股票定价中的传导效应。实证结果表明,具有多层网络结构的动态集成网络定价模型能够捕捉公司特征和预期收益的非线性关系,从而更好地刻画绿色企业的风险溢价。此外,有限关注特征、价格动量特征、个人投资者情绪特征是我国绿色股票关键的定价因素,研发信息等绿色化成本因素也可通过有限关注、个人投资者情绪渠道间接影响绿色溢酬。鉴于研发信息等对绿色溢酬的重要影响,需进一步完善绿色企业研发信息披露机制,为投资者提供准确透明的绿色化成本信息,进而加强投资者对企业绿色信息的认知识别能力,实现企业绿色研发投入与市值增值的良性循环。 展开更多

关键词 绿色溢酬 深度学习 有限关注 投资者情绪

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基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制模型 被引量：2

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作者 卢凯 陈恒宇 +3 位作者 江书妍 李余 樊舒颖 李林 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期379-388,共10页

为了采用现代信息技术提升单交叉口的通行效率,综合考虑信息物理系统(CPS)的特性和功能,构建了基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制架构;提出了交叉口信号优化控制的分层建模思路与框架,实现了对交叉口不同层级的状态描述;针对不同流量环... 为了采用现代信息技术提升单交叉口的通行效率,综合考虑信息物理系统(CPS)的特性和功能,构建了基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制架构;提出了交叉口信号优化控制的分层建模思路与框架,实现了对交叉口不同层级的状态描述;针对不同流量环境,分别以单位时间车均预计延误和加权排队长度比作为优化目标,进行实时信号优化,构建了基于CPS的分层滚动优化模型;搭建了基于SUMO与Python的实时交互仿真环境,针对未饱和、过饱和以及饱和状态变化3种流量场景进行案例分析.算例结果表明,与Transyt、Synchro、Webster、感应控制、承载力方法相比,所提模型均取得了更优的控制效果,车均延误和平均排队长度最多分别可减少43.75%和16.05%,溢流时间最多可延长37.93%. 展开更多

关键词 交通工程 信息物理系统 信号交叉口 滚动优化 分层建模

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气候变化对城市暴雨洪涝影响研究进展 被引量：4

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作者 邓梓锋 高玮志 +1 位作者 廖耀星 王兆礼 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第2期1-14,共14页

在气候变化和城市化的双重驱动下,人口稠密、经济发达的城市地区的洪涝问题日趋严重。气候变化背景下城市暴雨洪涝研究既是全面认识和理解气候变化影响的重要内容,也是降低灾害风险、减轻灾害影响的实际需要。从探究方法和技术手段的角... 在气候变化和城市化的双重驱动下,人口稠密、经济发达的城市地区的洪涝问题日趋严重。气候变化背景下城市暴雨洪涝研究既是全面认识和理解气候变化影响的重要内容,也是降低灾害风险、减轻灾害影响的实际需要。从探究方法和技术手段的角度,综述了气候变化下极端降水特征、城市暴雨洪涝和城市洪涝韧性3个方面的国内外主要研究成果;系统归纳了气候变化下城市暴雨洪涝变化趋势的诊断方法、技术手段,关注气候情景设计、洪涝评估模型;阐述了气候变化下城市洪涝韧性的理念与实践,总结了韧性定性、定量评估方法;指出了气候变化下城市暴雨洪涝研究面临的主要挑战及关键技术难题,提出了未来研究的重点方向,如加强对气候变化与城市化双重驱动下极端降水、复合洪涝时空演变特征及其形成机理的研究,提高人工智能模型对气候变化背景下洪涝模拟的准确性和可解释性,深化城市洪涝韧性中概念框架、定性定量方法以及不确定性的探讨等。 展开更多

关键词 气候变化 城市洪涝 洪涝韧性 极端降水 研究进展

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雷击过程中避雷线弧根的滑行运动建模与分析

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作者 郭德明 林子铭 +3 位作者 刘刚 王珮沣 彭向阳 王锐 《电力工程技术》 北大核心 2024年第5期181-188,共8页

避雷线(overhead ground wire,OGW)是防止输电导线遭受雷击的重要设备。当OGW遭受雷击时,弧根的滑行运动会导致不一样的损伤机理,因此有必要对弧根的滑行运动进行分析,从而为损伤机理的研究和避雷线的选型设计提供滑行位移的数据支持。... 避雷线(overhead ground wire,OGW)是防止输电导线遭受雷击的重要设备。当OGW遭受雷击时,弧根的滑行运动会导致不一样的损伤机理,因此有必要对弧根的滑行运动进行分析,从而为损伤机理的研究和避雷线的选型设计提供滑行位移的数据支持。首先,文中基于链式建模方法建立了弧根沿着OGW的滑行运动模型,并通过分析电磁力的主要影响范围,缩小了建模的空间边界,从而大幅度减少了计算量;然后,通过实验室内的针-线放电实验对模型进行了验证;最后,基于所建立的模型,对弧根滑行位移的影响因素,包括热浮力、回击电流和持续电流,进行了分析。结果表明,在回击电流的作用下,热浮力的影响可以忽略。弧根的滑行位移与波尾时间成正相关,而与波头时间无关。在持续电流的作用下,热浮力会影响弧根滑行位移的评估结果,最大误差超过了25%。 展开更多

关键词 雷击 弧根 滑行运动 避雷线(OGW) 链式模型 回击电流 持续电流

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抑郁症EEG诊断的类脑学习模型

17

作者 曾昊辰 胡滨 关治洪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期157-164,共8页

抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到... 抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到端的网络学习。这些学习方法也缺乏生理可解释性,限制了辅助诊断临床应用。提出一种用于抑郁症脑电图(electroencephalogram,EEG)诊断的类脑学习模型,在功能层面,构建脉冲神经网络对抑郁症与健康个体进行分类,精度超过97.5%,相比深度卷积方法,脉冲方法降低了能耗;在结构层面,利用复杂网络建立脑连接的空间拓扑并分析其图特征,找出了抑郁症个体潜在的脑功能连接异常机制。 展开更多

关键词 类脑学习 脉冲神经网络 复杂网络特征 抑郁症 脑电图

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不同暴雨情景下的城市内涝响应特征分析 被引量：22

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作者 赖成光 廖耀星 王兆礼 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期101-108,133,共9页

针对近年来频发的城市暴雨内涝灾害问题,以广州长湴地区为例,构建了基于SWMM和LISFLOOD-FP的内涝耦合模型,结合历史暴雨事件提出一种新的短历时暴雨过程设计方法,在此基础上设计了114种暴雨情景,探讨了不同暴雨雨型和集中度条件下的城... 针对近年来频发的城市暴雨内涝灾害问题,以广州长湴地区为例,构建了基于SWMM和LISFLOOD-FP的内涝耦合模型,结合历史暴雨事件提出一种新的短历时暴雨过程设计方法,在此基础上设计了114种暴雨情景,探讨了不同暴雨雨型和集中度条件下的城市内涝响应特征。结果表明:单峰雨型下的溢流和淹没情况比双峰和均匀型要高;在单峰雨型中,峰后型暴雨的溢流峰值最高,峰中和峰后型暴雨的溢流总量较大,峰后型暴雨导致的整体淹没情况较严重;重现期小于50 a时芝加哥型(r=0.7)暴雨导致的淹没情况最严重,而重现期大于50 a时单峰Ⅱ型(峰后型)暴雨的淹没情况最严重;重现期为100 a时单峰Ⅱ型的淹没范围及水深比芝加哥型(r=0.7)暴雨分别高8%和64%;暴雨集中度每上升一个等级,溢流及淹没情况明显加重;目前常用的芝加哥雨型在一定情况下存在低估内涝的风险,建议在内涝分析时进一步考虑更危险的雨型以及暴雨的集中度。 展开更多

关键词 城市内涝 内涝耦合模型 设计暴雨 暴雨雨型 集中度 长湴地区

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基于多样化局部注意力网络的行人重识别 被引量：8

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作者 徐胜军 刘求缘 +3 位作者 史亚 孟月波 刘光辉 韩九强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期211-220,共10页

针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间... 针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间结构特征,另一方面自适应地获取人体不同部位的显著性局部特征;然后,构造了一致性激活惩罚函数引导各局部分支学习不同身体区域的互补特征,从而获取行人的多样化特征表示;最后,将全局特征与局部特征集成到分类识别网络中,通过联合学习形成更全面的行人描述。在Market1501,DukeMTMC-reID和CUHK03行人重识别数据集上,DLAN模型的mAP值分别达到了88.4%,79.5%和74.3%,Rank-1值分别达到了95.1%,88.7%和76.3%,明显优于大多数现有方法,实验结果充分验证了所提方法的鲁棒性和判别能力。 展开更多

关键词 行人重识别 多分支局部注意力 一致性激活惩罚 多样化

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多维度卷积融合的密集不规则文本检测 被引量：6

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作者 孟月波 石德旺 +2 位作者 刘光辉 徐胜军 金丹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2210-2221,共12页

基于深度学习的自然场景文本检测算法进展显著,但对具有密集不规则排布特点的文本来说,由于其间距小、分布密集,导致特征提取困难,文本检测不全;同时,现有文本检测方法常采用的不同维度特征直接拼接的方式会导致多尺度特征融合不充分,... 基于深度学习的自然场景文本检测算法进展显著,但对具有密集不规则排布特点的文本来说,由于其间距小、分布密集,导致特征提取困难,文本检测不全;同时,现有文本检测方法常采用的不同维度特征直接拼接的方式会导致多尺度特征融合不充分,造成语义信息的丢失。针对上述问题,本文提出一种基于多维度卷积融合的密集不规则文本检测方法。网络主体采用FPN结构,设计了文本增强模块(Text Enhancement Module,TEM),通过引入额外全局文本映射以强化网络对文本信息的关注能力;提出了通道融合策略(Channel Fusion Strategy,CFS),采用自底向上方式建立高低维度特征信息链,生成语义更加丰富的特征图,减少信息损失;预测阶段采用渐进式拓展文本核的方法生成文本预测结果。在DAST1500及ICDAR2015和CTW1500数据集上的实验表明,该方法其F值分别达到81.8%,83.0%及79.0%。提出算法不仅在密集不规则文本检测上表现出更好的性能,而且在一般自然场景文本(多向、曲线文本)上也具有一定竞争力。 展开更多

关键词 密集不规则文本 深度学习 卷积神经网络 文本增强 通道融合

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