某型40 kW发电机组冷却系统分析及阻力部件选型设计

为解决某40 kW发电机组冷却系统水温偏高的问题,通过采用计算流体力学方法开展了该发电机组整机流场分析及阻力部件选型设计。结果表明：测量点风速和温度仿真与实测值基本吻合,验证了机组流场计算结果的可靠性;依据部件阻力分析和机组布局确定了阻力部件结构及风阻大小,阻力部件风阻总和为530 Pa。阻力部件选型设计后整机流场校核及实验验证结果显示散热器风量为7.34 kg/s,水温约为93 ℃,低于水温报警温度95 ℃。可见经冷却系统分析及阻力部件选型设计后整机散热改善明显,满足冷却需求。     

概率犹豫模糊环境下基于前景理论和TOPSIS法的多属性群决策模型

在研究多属性群决策问题的领域中,概率犹豫模糊术语集(hesitant probabilistic fuzzy set,HPFS)作为犹豫模糊集的一种扩展,正广受关注.针对目前在概率犹豫模糊语言环境下,考虑用主客观结合的方式来求解权重以及对方案排序的过程中存在的问题,提出了 一种基于前景理论和逼近理想解排序法(techn...     

基于RoBERTa与句法信息的中文影评情感分析

细粒度情感分析是自然语言处理的关键任务之一,针对现有的解决中文影评情感分析的主流方案一般使用Word2Vector等预训练模型生成静态词向量,不能很好地解决一词多义问题,并且采用CNN池化的方式提取文本特征可能造成文本信息损失造成学习不充分,同时未能利用文本中包含的长距离依赖信息和句子中的句法信息。因此,提出了一种新的情感分析模型RoBERTa-PWCN-GTRU。模型使用RoBERTa预训练模型生成动态文本词向量,解决一词多义问题。为充分提取利用文本信息,采用改进的网络DenseDPCNN捕获文本长距离依赖信息,并与Bi-LSTM获取到的全局语义信息以双通道的方式进行特征融合,再融入邻近加权卷积网络(PWCN)获取到的句子句法信息,并引入门控Tanh-Relu单元(GTRU)进行进一步的特征筛选。在构建的中文影评数据集上的实验结果表明,提出的情感分析模型较主流模型在性能上有明显提升,其在中文影评数据集上的准确率达89.67%,F1值达82.51%,通过消融实验进一步验证了模型性能的有效性。模型能够为制片方未来的电影制作和消费者的购票决策提供有用信息,具有一定的实用价值。     

概率犹豫模糊环境下基于累积前景理论和VIKOR的多属性群决策方法

针对概率犹豫模糊环境下的多属性群决策问题,考虑决策者心理行为的过程中存在的不足,本文提出了一种基于累积前景理论与多准则妥协优化解(VIKOR)法相结合的多属性群决策方法。首先,通过一致性调节方法确定决策者的综合权重;其次利用主观主客观结合的方法求解属性权重;再者通过累积前景理论完善决策者的心理决策过程,摒弃传统的欧式距离公式,采用坎贝拉距离公式加权,构建正、负理想解矩阵;然后基于VIKOR方法确定备选方案的优劣顺序;最后对比分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

豫西地区中古生代构造特征与油气前景评价

通过76条测线近2 238 km的地震解释对豫西地区构造特征进行深入研究,该地区断裂复杂,受其影响,油气运聚成藏差异较大,但构造特征对油气有明显控制作用,油气具有南北成带、东西分隔的特征。油气勘探的研究基础往往是区域范围内不同的构造单元,同一构造单元的地质构造、沉积环境特征及油气分布特征相对统一,构造单元划分有利于深化盆地地质认识指导油气勘探。综合利用地震、钻井、钻孔以及地面露头等方面的资料,在分析了豫西地区平面和剖面上断裂体系特征的基础上,主要依据各盆山关系,及各自的构造变形的差异性,将豫西地区分为10个二级构造单元,再由不同构造单元的地质环境及断裂特征,得出油气前景评价的结果,认为伊川冲断-断陷区为当前豫西地区油气勘探最有利的地区,其次是渑池-新安冲断-断块区。上述研究认识为豫西地区油气地质研究及有利勘探区的优选等提供了参考和指导。     

基于知识的火箭安全控制智能决策系统

随着科学技术的不断进步,航天事业得到了蓬勃发展,火箭发射成为各个航天国家共同研究的课题。其中安全控制是火箭发射中的首要问题,也是各个航天国家关注的焦点．论述了火箭安全控制的重要性,分析了原有火箭安全控制系统的特点,针对存在的不足,采用人工智能领域的智能决策技术和推理技术,融合安全控制知识,提出了基于知识的火箭安全控制智能决策系统的设计思想、结构体系及实现方法,提高了火箭安全决策的可信度和真实性．     

关于单位圆内代数体函数的最大型博雷尔点

在开平面上有穷正级代数体函数存在最大型博雷尔方向这一工作成果的基础上,证实了单位圆内有穷正级代数体函数的最大型博雷尔点的存在性。     

基于IMU与sEMG混合信号的实时手势分类算法研究

为了提高表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的手势分类准确率,通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与采集姿态信号与sEMG的混合信号,提出了GRUBiLSTM双层网络的实时手势分类算法。第1层门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)利用能量组合算子特征对混合信号进行突变点检测,定位运动态数据起始点;第2层双向长短时记忆循环神经网络(Bi-directional long short term memory,BiLSTM)使用能量核相图特征对运动态混合信号进行2个方向10种手势的分类。通过离线模型优化,分类算法识别时间低于40 ms,突变点检测精度88.7%以上,手势分类准确率为85%,信息传输率(informationtranslaterate, ITR)达到89.9 bits/min,与基于机器学习的分类算法相比,在准确率与计算效率上具有优势。     

利用联合特征参数的卫星单混信号调制识别

针对卫星通信中常见的单-混二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying, QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying, 8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation, 16QAM)信号调制识别问题,本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性,充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数,最终构建决策树分类器,实现了这些信号的调制识别,并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明,该算法能够实现高斯白噪声条件下的单-混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时,除混合QPSK和混合8PSK信号外,其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时,混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比,识别率更高,由此证明所提算法的有效性。     

“双碳”目标下多周期供应链碳减排协调决策研究

针对“双碳”目标下的供应链多周期碳减排问题,提出了单制造商、单零售商组成的多周期情形供应链模型,研究各周期碳减排水平和零售定价之间的协调优化问题。首先,建立单周期Stackelberg博弈模型并在此基础上构建了多周期供应链协调决策的动态规划模型,其次,利用Stackelberg博弈求解各周期产品零售价格与批发价格,之后运用动态规划求解出各周期最优碳减排水平并得出制造商与零售商的多周期最大利润;通过算例分析得出碳减排成本系数和低碳偏好程度等因素对碳减排、定价决策以及制造商、零售商利润的影响。研究发现,制造商各周期的碳减排量与周期剩余数以及低碳偏好程度呈正向关系,与减排成本系数呈负向关系;各周期批发价格、零售价格与消费者低碳偏好程度以及减排成本系数呈负向关系;各周期批发价格与零售价格随着周期推移逐渐增加。