基于双指导注意力网络的属性情感分析模型

鉴于深度学习技术的不断发展,越来越多的研究者倾向于使用深度神经网络学习文本特征表示用于情感分析,其中序列模型(sequence models)和图神经网络(graph neural networks)已得到广泛的应用,并取得了不错的效果.然而,对于属性情感分类任务,属性对象与其他单词之间存在远距离的依赖关系,虽然序列型神经网络能捕获句子的上下文语义信息,但是对词语之间的远距离依赖关系无法进行有效学习;而图神经网络虽然可以通过图结构聚合更多的属性依赖信息,但会忽略有序词语间的上下文语义联系.因此结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)和图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN),提出一种基于双指导注意力网络(bi-guide attention network, BiG-AN)的属性情感分析模型.该模型通过交互指导注意力机制,同时关注到文本的上下文信息和远距离依赖信息,提高了模型对于文本属性级别情感特征的表示学习能力.在4个公开数据集Laptop,Rest14,Rest16,Twitter的实验结果表明,与其他几种基准模型相比,所提模型能够提取到更丰富的属性文本特征,有效提高属性情感分类的结果.     

基于ECC算法的双向认证协议研究

提出了一种应用于连接保护系统上的基于椭圆曲线密码学(ECC)算法的认证协议,并对它的安全性和效率进行了分析.分析发现,在保证安全性的前提下,这里提出的认证协议与DTCP协议相比,效率更高.     

屏蔽套材料对屏蔽式永磁同步电机电磁场和温度场的影响研究

针对单向耦合法分析屏蔽式永磁同步电机电磁场和温度场时计算精度低的问题,提出了一种磁热双向耦合法。首先,建立了磁热耦合计算模型。其次,采用双向耦合法分析了屏蔽套材料对电机性能的影响,并与单向耦合计算结果进行了比较。最后,建立了电机三维模型,利用有限元软件进行了电磁场和三维温度场分析。研究结果表明所提的磁热双向耦合计算方法可以有效提高电磁场和温度场的计算精度,此外屏蔽套采用不导电不导磁材料可有效提高屏蔽式永磁同步电机效率,降低电机温升。这不仅为屏蔽式永磁同步电机的设计提供了参考,同时对于保证电机高效和可靠运行具有重要意义。     

新式顺序触发开关电路

介绍了一种利用双向可控硅构成的顺序开关电路,并分析了工作原理.试验表明,此电路具有结构简单,布线方便等特点,宜于实际应用.     

基于改进Q学习算法和组合模型的超短期电力负荷预测

单一模型在进行超短期负荷预测时会因负荷波动而导致预测精度变差,针对此问题,提出一种基于深度学习算法的组合预测模型。首先,采用变分模态分解对原始负荷序列进行分解,得到一系列的子序列。其次,分别采用双向长短期记忆网络和优化后的深度极限学习机对每个子序列进行预测。然后,利用改进Q学习算法对双向长短期记忆网络的预测结果和深度极限学习机的预测结果进行加权组合,得到每个子序列的预测结果。最后,将各个子序列的预测结果进行求和,得到最终的负荷预测结果。以某地真实负荷数据进行预测实验,结果表明所提预测模型较其他模型在超短期负荷预测中表现更佳,预测精度达到98%以上。     

基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究

为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,首先提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优。接着利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并用MSTSO算法对其初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果。最后进一步提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型,对多台冷水机组的负荷进行合理分配与优化。实验结果表明,优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度,MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率。因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。     

不同有机氮源对山药-食药用真菌“双向发酵”的影响

以含有活性成分的山药为培养基质,接种食药用真菌菌种（灵芝、蛹虫草、银耳和香菇）进行“双向发酵”,使山药原有成分转化形成新成分。以菌丝布满基质时间、基质消耗率、菌质折干率、菌质的自由基清除率为评价指标,考察不同有机氮源（黄豆粉、玉米蛋白粉、花生蛋白粉、谷朊粉和酵母浸粉）对各山药-食药用真菌“双向发酵”的影响。结果表明,不同有机氮源对菌丝布满基质的时间、菌质折干率影响不显著（P＞0.05）,对基质消耗率和自由基清除率影响均显著（P＜0.05）。添加酵母浸粉对山药-灵芝适应性提高最多（11.02分）;蛹虫草和银耳添加有机氮源后适应性分别降低为18.81分和16.45分;添加有机氮源对山药-香菇适应性均可提高,玉米蛋白粉提高最多（28.65分）。     

碳氮比对真菌发酵桑枝-燕麦麸皮的活性成分和抗氧化能力的影响

利用双向固体发酵技术,以桑枝和燕麦麸皮为药性基质,探讨了不同碳氮比条件下,韩芝、猴头菌、桑黄和奥德蘑四种药食用真菌的生长情况,并对其发酵后的药性菌质的水溶性及醇溶性成分进行含量测定和抗氧化活性分析。结果表明:随碳氮比的增加,韩芝、奥德蘑菌丝体生长速度未见显著变化,猴头菌与桑黄菌丝体生长速度明显增长(p<0.05)。发酵后混合菌质活性成分含量明显变化,其中当碳氮比为20:1 (g/g)时,桑黄和奥德蘑多糖含量最高分别达到(132.8±1.16) mg/g干物质和(111.22±4.83) mg/g干物质,二者多肽含量明显增加,均增加了一倍多;黄酮含量也有明显增长。多酚整体含量下降,在碳氮比为50:1 (g/g)时,猴头菌、桑黄和奥德蘑的总酚浓度在发酵后分别下降了(6.57±0.18) mg/g干物质、(6.78±0.25) mg/g干物质和(5.64±0.47) mg/g干物质,均下降了约1/3。另外,发酵产物醇提液对DPPH自由基有较强的清除能力,在碳氮比为40:1 (g/g)时,韩芝DPPH自由基清除率最高达到96.90%。四种菌质对于羟自由基的清除作用也有较明显的提升。本文为药食用真菌应用于食品、保健品以及化妆品等方面提供理论依据。     

基于双向渐进结构优化方法的双螺杆榨油机榨笼优化设计

双螺杆榨油机中榨笼作为压榨部分的关键部件,其对榨膛内挤油压力的形成和对两根螺旋轴的支撑起到关键作用。针对目前传统经验设计的榨笼尺寸和质量偏大,造成制造材料浪费的问题,将双向渐进结构优化方法(Bi-Directional Evolutionary Structural Optimization,BESO)应用到榨笼的设计中。以榨笼的刚度最大化为目标,以体积为约束条件,在Abaqus环境下,采用Python程序实现BESO优化算法,设计出新的榨笼结构。通过优化设计前后的对比分析表明,新的结构在满足强度要求的条件下,质量减少了35.1%。该优化分析方法为后续的榨笼设计提供了一种新思路。     

复杂煤层条件下采煤机自适应截割控制策略

采煤机是综采工作面的核心装备,复杂煤层条件下,其工况恶劣、环境复杂,采掘装备智能化程度不高,导致我国煤矿开采灾害多、煤机适应性不强、故障率高、效率低,提高煤机装备的可靠性与适应性是煤矿智能化发展的主要任务之一.采煤机工作机构与复杂煤层耦合作用机理及煤岩截割状态与动力传递系统的导控机制,是实现采煤机智能高效截割的关键.基...