基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

带背景激波系的凹腔流动特性研究

凹腔作为超燃冲压发动机的一种火焰稳定器受到广泛关注,凹腔剪切层与背景激波系的相互作用影响凹腔火焰稳定器的性能。为深入分析背景激波系对凹腔流动的影响,设计了长深比为13.3的闭式凹腔,将凹腔模型前缘激波和风洞上壁面干扰激波作为背景激波系,在Ma=2的直连式风洞中开展了背景激波系与凹腔剪切层的相互作用的试验,采用高速纹影系统对瞬态流场进行了捕捉,重点关注背景激波系和凹腔剪切层的动态变化特性。采用纹影序列的本征正交分解来研究流场中的主要相干结构,采用快速傅里叶变换和连续小波变换对流场的频率域特征进行了分析。结果表明：在背景激波与剪切层相互作用下,激波结构产生大尺度振荡,凹腔内流动结构产生小尺度脉动。通过对激波位置的傅里叶变换分析,发现激波振荡的主导频率集中在90～400 Hz的范围内。通过对纹影图像的空间傅里叶变换分析,发现5 kHz以下的流场振荡主要由激波振荡引起,5 kHz以上的流场脉动主要由凹腔内流动结构引起。     

光学兼容红外伪装涂料研究进展

当前侦察设备波段宽、分辨率高,具备全天候、全天时侦察能力,对现有武器装备的伪装提出了挑战。伪装涂料采用功能颜、填料,通过一定的制备、施工工艺涂覆在目标表面,在不影响武器装备战场机动性能的前提下实现武器装备的伪装,是目前最有效的伪装技术手段之一。在阐述光学伪装涂料、红外伪装涂料、光学兼容红外伪装涂料伪装机理的基础上,梳理了3种伪装涂料技术的研究进展,总结了3种伪装涂料的技术特点和存在的问题,对伪装涂料技术今后的发展进行了展望,提出了发展光学兼容红外伪装涂料的技术实现途径,为有效对抗日益发展的先进侦察技术,满足战场伪装需求提供了方法指导。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

基于DEMATEL和ANP的电子商务代运营服务企业核心竞争力影响因素研究

随着“互联网+”与传统行业的不断融合,越来越多自身电子商务运营能力不足的中小企业选择电子商务服务外包的方式进入电子商务行业,电子商务代运营服务企业面临机遇的同时也面临激烈的竞争与挑战。为提高电子商务代运营服务企业的竞争力,提升其核心能力建设,从企业综合实力、代运营技术、代运营服务项目、代运营服务质量、人力资源、企业信誉、发展潜力7个方面构建了电子商务代运营服务商竞争能力评价指标体系。针对评价指标众多,主观、客观因素繁杂的状况,建立了DEMATEL与ANP相结合的多属性综合决策方法,首先,使用DEMATEL分析评价指标间的影响关系,绘制影响因素四分图;其次,构建了电子商务代运营服务商竞争能力重要性及关联性ANP网络,引入ANP方法计算各指标的全局权重,并与调整后的综合矩阵混合计算;最后,通过分析混合权重,识别出管理体系、财务状况、历史业绩、服务理念、战略规划为电子商务代运营企业核心竞争力影响的关键因素,进而制定培育企业核心竞争能力的对策。     

安全仪式感对人的安全心理和行为的影响研究

为研究安全仪式感对人的安全心理和行为的影响,增强安全仪式感在安全建设中的作用,从仪式感出发,解析安全仪式感的内涵;深入分析安全仪式感对个人和对组织的价值、产生条件以及作用机理;构建“安全仪式感作用下的人的安全心理和行为”模型,指出安全仪式感的建设需要一个平衡状态,并用“跷跷板”模型对其进行解释。结果表明：安全仪式感可通过安全心理的三个维度和安全行为的四个维度加强人的安全心理,提升人的安全行为,为企业实现安全目标打下坚实基础。     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。     

基于图像去噪和图像生成的对抗样本检测方法

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势.