Learning Multi Labels from Single Label——An Extreme Weak Label Learning Algorithm

This paper presents a novel algorithm for an extreme form of weak label learning, in which only one of all relevant labels is given for each training sample. Using genetic algorithm, all of the labels in the training set are optimally divided into several non-overlapping groups to maximize the label distinguishability in every group. Multiple classifiers are trained separately and ensembled for label predictions. Experimental results show significant improvement over previous weak label learning algorithms.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱

讨论了3×3阶正交矩阵的特征值和迹的关系,证明了迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱可由迹确定,为应用广泛的3×3阶正交矩阵的谱的计算提供了简单实用的方法.     

基于回转输运试验的煤散料离散元接触参数修正

为获取精确的刮板输送机离散元模拟结果，基于回转输运试验，通过响应面法对煤料的接触参数进行修正.采用Plackett-Burman试验考察接触参数对受力及堆积角的影响，发现煤-钢静摩擦系数、煤-煤摩擦系数具有显著正效应.根据爬坡试验结果，以受力及堆积角为响应值规划Box-Behnken试验，建立受力、堆积角与显著项间的二次回归多项式，以实测数据为目标值求得最佳参数:煤-钢静摩擦系数为0.401，煤-煤静摩擦系数为0.333，煤-煤滚动摩擦系数为0.041.通过不同输运条件下的回转试验验证了参数的准确性，为刮板输送机的离散元研究提供参考.     

磺酸化CNTs在钙钛矿太阳能电池电极中的应用

为解决钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells,PSCs)中采用贵金属作为对电极(counter electrode,CE)而导致的成本高昂问题,对碳纳米管(CNTs)进行磺酸化处理,并将磺酸化CNTs(s-CNTs)作为对电极材料应用到PSCs中.利用稳态荧光(PL)、电化学阻抗(EI)等方法对PSCs的电荷传输过程进行研究,结果如下:与CNTs对电极相比,s-CNTs对电极具有更好的导电性、更优异的空穴提取和传输能力,在s-CNTs基PSC上获得6.18％的能量转换效率.当喷涂量为1 mL/块,退火温度为100℃,退火时间为30 min时,s-CNTs基PSC的各项性能最优,并具有较好的重复性.研究结果为改善碳基PSCs的光电性能提供了新思路.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

从新冠疫情防控看信息技术创新应用促进经济社会高质量发展

新冠疫情发生以来,互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在服务疫情防控和经济社会发展中发挥了重要作用.通过梳理新一代信息技术创新应用在疫情防控、社会服务、复工复产、新动能培育等领域发挥的重要作用,从生产生活空间变化、技术产业增长、公共数据融通应用、数字化转型共识形成等4个方面剖析了新冠疫情为新一代信息技术创新带来的重要机遇,并在此基础上探讨新一代信息技术促进经济社会发展面临的制约因素,并提出相关对策建议.     

乡村振兴背景下济源林果产业健康发展初探

济源地处河南省西北部,红果、核桃等林果产业发展多年,已形成一定规模.但由于品种杂乱、管理粗放、深加工技术滞后,影响产业进一步发展.为贯彻乡村振兴战略,应坚持因地制宜、选择优良品种,加强管理和技术服务,改造低产低质林,延长产业链,做大做强深加工企业,循序渐进提高农民收入.针对上述问题进行探讨,研究对策,为济源市及其周边地区发展林果产业,促进产业发展,推进乡村振兴提供了参考.