中国东部平原河网地区水源地环境管理的理论框架

提出中国东部平原河网地区水源地环境管理的概念及内涵.明确管理的主体、对象、原则与特点，分别从管理动机、伦理基础、规划原理、管理策略等角度，定义并拓展复合系统理论、环境正义理论、圈层保护理论、集成管理理论，强调水源系统与水源地经济社会系统的双重易损，水源地、用水区域及上游地区的三地公平，水源保护区设置与土地利用格局的双相圈层，时间、空间、学科、利益方的四维集成.实证研究结果显示，在这一理论指导下构建的黄浦江上游水源地全过程利益方参与模式、分权型环境管理体系、双相圈层保护模式，能够为有效解决上海城市水源问题提供一条新的途径.     

纳米磁性液体的制备和影响因素研究

研究了用湿化学共沉淀法制备Fe3O4纳米磁流体的工艺过程,对所制得的系列磁流体进行了检测和表征.通过详细的实验研究,总结分析了磁流体制备过程中的诸多影响因素,探索了一条简便易行的磁流体制备工艺路线,为磁流体的产业化和进一步推广应用奠定了基础.     

基于Cu(Ⅰ)配合物的有机电致发光器件研究进展

Cu(Ⅰ)配合物作为一种磷光材料,其内量子效率理论上可达到100%,比荧光材料高出三倍.因其还具有价格低廉、无毒性、储量大、结构多样化、光物理性质独特等特点使其被广泛关注.本文按照发光颜色分类综述了一些常见的Cu(Ⅰ)配合物的电致发光研究进展及其电致发光器件结构,并对基于Cu(Ⅰ)配合物有机电致发光器件研究的前景进行了展望.     

基于联邦学习的短期负荷预测模型协同训练方法

针对机器学习方法在电力系统短期负荷预测领域的应用过程中,存在数据样本不 足、模型泛化能力差以及数据隐私保护要求较高等问题,以气象、日期以及历史负荷数据为输 入特征,构建基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的短期负荷预测模型,提 出基于联邦学习（Federated Learning,FL）的短期负荷预测模型协同训练方法. 通过分散训练、 中心聚合的方式对模型参数进行迭代更新,实现各负荷运营商在保证数据隐私的情况下协同 构建预测模型. 在GEFCom2012比赛的多个地区负荷数据集上进行仿真验证,结果表明,所提 方法在保证各运营商数据隐私的同时,有效提升了短期负荷预测准确率,所训练出的模型在 多场景下具有优秀的泛化能力.     

基于IAGA的冷连轧机预防打滑的规程优化设计

为解决冷连轧轧制过程中的打滑问题,在引入打滑因子的基础上,建立了以预防打滑为目标的规程优化模型.针对标准遗传算法存在的早熟收敛、振荡和随机性太大等缺点,利用改进的自适应遗传算法进行优化.该算法提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,提高了算子的选优能力,也减少了随机性所产生的误差,同时依据个体适应度的值确定染色体的交叉概率和变异概率,使前期变异明显,后期趋于稳定,保证了种群开发和搜索的平衡及全局收敛性.现场试验及生产实践情况证明,该优化规程模型能够有效地降低打滑发生的概率,提高产品的质量,获得更好的经济效益.     

KNN-GWD推荐模型及其应用

为解决传统推荐存在精准性差的问题,构建了一个融合K-最近邻算法（K-nearest neighbor,KNN）、图神经网络（graph neural network,GNN）和深度宽度（Wide&Deep）网络的推荐模型。融入KNN分类方法对数据进行噪声过滤,以提高数据质量;利用GNN提取用户会话图的节点嵌入表示,基于注意力机制加权用户全局特征以捕获用户短期兴趣;调用Wide&Deep以解决稀疏数据时的模型过度泛化问题。为了验证模型的有效性,分别在MovieLens-1M、Bing-News、Book-Crossing数据集与6种传统推荐方法进行对比实验,结果表明所提模型的各项评价指标更佳。为了进一步验证该模型在实际应用领域中的可行性,面向农业领域搭建了农业一体管理App化肥推荐系统,得到推荐结果的准确率为0.721,曲线下面积为0.784,满足了预期的应用需求。     

考虑车主意愿和成本的车网能量互动博弈模型

针对电动汽车（Electric Vehicle, EV）在参与需求响应时对用户意愿考量不足,配网与EV利益分配不公的问题,提出了考虑用户响应成本及意愿的V2G能量交互策略. 对EV用户在交互中产生的充电时间延迟和电池劣化成本进行了量化与分析,并使得EV车主能够通过指定其成本系数的方式来表达他们的互动意愿,从而获得合理的补偿.随后,建立配电系统运营商（Distribution System Operator, DSO）和集群EV之间的双层斯托伯格（Stackelberg）博弈模型,并根据Karush-Kuhn-Tucker条件,将其转换为一个单层混合整数二阶锥规划问题.基于IEEE 33节点系统验证了模型的有效性,实现了EV车主和DSO之间的双赢.     

基于单片机和CPLD的信号源前端设计

设计产生可预置数据的阶梯状的方波信号源,且此阶梯波各段的幅度和宽度可通过键盘实时调整。本系统主要利用小键盘、单片机AT89C51和复杂可编程逻辑器件进行设计。软件分别用C51和VHDL语言编程,结构紧凑、体积小、键盘操作灵活。     

基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取

为了准确提取时间序列的趋势特征，提出一种基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取算法。定义重要点作为时间序列分段点的候选集，运用自适应噪声的完备经验模态分解方法对时间序列进行分解和模态重构得到全局因子，使用全局因子度量重要点在整体维度上的重要程度，给出特征因子和边界因子的定义并分别用来度量重要点在单点维度和局部维度上的重要程度，根据3个评价因子综合评价重要点来选取分段点。仿真实验结果表明，该方法具有良好的去噪能力，在相同压缩率情况下的拟合精度比现有方法高，在对心电图趋势提取的实验中也验证了方法的有效性。     

三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径优化研究

【目的】考虑汽车零部件入厂物流多频次、小批量的循环取货模式和在取货同时返还零部件物流箱的现实需求，探讨了三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径问题。【方法】构建以运输和线边库存总成本最小为目标的数学模型，设计了两阶段蚁群算法，第一阶段由车辆路径规划子算法得到近似最优解的记忆库，第二阶段利用装载可行性检验子算法得到可行解。【结果】实例仿真结果表明：使用简单算术相加的模糊车辆装载约束得出的取货方案无法实现车辆成功装载。考虑三维装载约束的循环取货方案的路线由2条增加为3条，虽然车辆的平均空间装载率下降了27-45%，但是确保了装载方案的可行性。【结论】考虑三维装载约束的汽车零部件同时取送的循环取货路径方案既满足了取货同时返还零部件物流箱的现实需求，又保证了方案中车辆三维装载可行性。