简析新民俗之央视春晚的大众审美心理

中央电视台春节联欢晚会是除夕夜全国人民期待的一道大餐,何以央视春晚在中国人民最重大的节日可以纵横三十年?她掌握了观众的哪些"软肋"让全国的观众沉醉三十依旧?从观众审美心理的传统方面和现代视角出发,探究央视春晚与中华民族传统心理需求的满足、与现代观众审美心理需求的满足的契合度,探求春晚的不衰魅力。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

高比例新能源电网多源最优协同调频策略

随着大规模可再生能源对电网渗透率的不断增加,大型风光电站也开始参与到电网的调频当中。首先,建立了功率响应总偏差、调频里程支出最小化的多目标互补控制模型,以解决不同调频资源的动态功率分配问题。为解决该非线性优化问题,采用多目标蝠鲼觅食优化算法(multi-objective manta ray foraging optimization, MMRFO)快速地获取高质量的Pareto前沿,以满足电网的实时在线调频需求,提高区域电网的动态响应能力。然后,基于熵权法,设计了灰靶决策法客观地选择不同功率扰动下兼顾运行经济性和电能质量的折中解。最后,基于扩展的两区域负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型验证了所提方法的有效性。     

基于相空间重构和随机配置网络的电力负荷短期预测

针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction, PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks, SCN)的电力负荷短期预测模型。首先将配电网数据中与负荷相关的气象数据通过主元分析法(principal component analysis, PCA)进行数据降维,并与负荷序列组合成多变量的时间序列,运用混沌时间序列理论,通过互信息法和虚假近邻法求取参数并重构相空间,最后使用随机配置网络预测电力负荷。采用欧洲电网公开数据集的历史负荷和气象数据验证所提方法,结果表明,与网格搜索法优化的支持向量机(support vector machines, SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural networks, BP)、长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)和整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, ARIMA)相比,所设计方法具有智能化水平高、运算高效的特点,有一定的实用价值。     

利用添加剂调控铂晶面结构提高氧还原催化性能的研究现状

基于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的转换效率主要受阴极氧还原反应（ORR）动力学缓慢的限制,设计高效稳定的低铂催化剂,对于降低PEMFC产业化应用的成本和提高催化性能至关重要。目前,研究人员已对此开展广泛研究,并取得了丰硕成果,开发包括具有可调晶面、高指数晶面、Pt-M（M为过渡金属）合金的Pt纳米结构。本文从利用不同添加剂调控Pt基催化剂晶面结构和形貌以促进氧还原电催化性能的角度着手,综述了保护剂、络合剂、封端剂、还原剂、分散剂等常用添加剂对Pt基催化剂正四面体、立方体、八面体以及具有高指数晶面的凹纳米立方体等晶面结构进行调控的研究进展,在湿化学法、电沉积法、合金法、溶剂热法等不同研究方法中添加剂在调控晶面结构和提高催化性能方面发挥的作用,并对Pt基催化剂中Pt晶面调控在未来面临的挑战和发展方向做了简要总结。     

基于卷积神经网络的多层域自适应滚动轴承故障诊断

针对基于卷积神经网络(CNN)的域自适应技术在提取可迁移特征的训练过程中,存在内部协变量移位的问题,提出一种多层域自适应滚动轴承故障诊断方法。首先,利用CNN提取原始振动数据的可迁移特征;其次,提出了多层域自适应和权重正则化项约束CNN参数,进一步减少可迁移特征的分布差异,从而解决域移位问题;最后,利用凯斯西储大学的滚动轴承数据集进行实验验证。结果表明,该方法能够有效地减少源域和目标域之间的特征分布差异,提高CNN模型对目标域数据集的诊断性能,相对于最高层域自适应的故障诊断方法,所提方法能在两个数据集之间的迁移故障诊断中得到较高的分类识别结果。     

基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法

项目文档主题表征的好坏直接影响后续评审专家的推荐效果.为有效利用项目文档片段之间的关联关系进行项目主题分析,提出一种基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法.该方法首先分析项目文档的结构特点,提取项目名称、项目关键字等能表征主题的结构信息,结合专家证据文档、专家主题关系网等能表征专家主题的外部资源,定义及提取项目文档片段之间的关联关系特征;然后,利用不同类型的关联关系计算项目文档片段之间的相关性,构建项目文档片段间的无向图模型;最后,利用已标记关联关系特征作为聚类的监督信息,采用半监督图聚类算法对项目文档片段进行聚类,从而实现项目主题的提取.项目主题提取对比实验结果验证了所提方法的有效性,项目文档结构化特征、专家证据文档以及专家主题关系网对项目主题模型的构建具有一定的指导作用.     

借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库

由于对越南语的研究工作相对较少,因此还没有建立规模相对较大的依存树库。相对于已经拥有了形态丰富、语料成熟的汉语,越南语的依存句法分析要困难得多,所以该文提出了一种借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库的方法。首先对汉语-越南语句子对进行词对齐处理,然后对汉语句子进行依存句法分析。最后结合越南语本身的语言特点和有关的语法规则将汉语的依存关系通过汉-越双语词对齐关系映射到越南语句子中,从而生成越南语的依存树库。实验表明,该方法简化了人工收集和标注越南语依存树库的过程,节省了人力和构建树库的时间。实验结果表明,该方法相比采用机器学习的方法准确率明显提高。     

基于全局/局部共现词对分布的汉越双语新闻事件线索分析

针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
     

语言竞争社会仿真模型与计算实验

语言竞争传播演化现象是典型的不能假设、无法进行"真实性实验"的社会科学问题,而建立在社会仿真模型基础上的计算实验是可行的方案。利用基于Agent的社会圈子网络理论并引入语言的内部词汇结构给出一种新的动态微观语言竞争社会仿真模型,其能反映语言内部结构演化涌现宏观语言态势的机制。计算实验表明:无干预调控情况下,语言共存的参数空间范围很小,很难达到共存状态,但在合适的时间窗口实施动态的调控政策可以让语言共存的参数空间显著扩大,在社会开放度高的情况下政策调控效果更好,这一发现扩展了之前人们对复杂网络语言竞争模型的认识。