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关键词： 多通道融合   故障诊断   胶囊图神经网络   对称点模式  

摘要： 针对传统电机故障诊断方法依赖专业知识和经验，且在处理复杂数据时精度不高的问题，提出了结合彩色图像融合的对称点模式与多通道融合残差图胶囊网络（multichannel residual fusion graph capsule network，MCFRes-CapsGNN）的电机故障诊断方法。通过对称极坐标变换技术构建雪花图，并结合彩色多通道融合技术整合多传感器信号，生成彩色融合图像，以优化信号特征的视觉表征。利用超像素分割技术将图像划分为超像素块，并依据其纹理、颜色和距离特征构建图结构数据。使用MCFRes-CapsGNN模型对图结构数据进行处理，通过构建胶囊提取图数据特征，有效捕捉数据中的层次结构和复杂空间关系，增强特征学习能力。实验结果表明，所提方法在常规故障类型的诊断上准确率达到98.12%，优于其他智能故障诊断算法。

关键词： 财务困境   函数型Logistic模型   风险预警   变量选择  

摘要： 财务困境是恶化的企业经营状况长期累积结果，基于离散数据的传统预警方法侧重于静态视角测度财务指标引致财务困境的平均作用，忽略了企业财务困境形成的连续演变过程。针对财务指标预警作用的连续时变本征，本文在财务指标函数化基础上，系统拓展融合变量选择的函数型Logistic模型，旨在从过程视角识别有效财务预警指标，并测度其引致企业财务困境形成的时变影响。基于中国A股上市公司的实证分析发现，困境预警的众多财务指标并不都具有显著的预警作用，不同财务指标的预警作用呈现出显著的时段差异。预警效果比较方面，融合变量选择的函数型Logistic模型相较传统预警方法具有显著优势。本文融合变量选择系统拓展了函数型Logistic模型，能够为时变视角预警企业财务困境提供方法支持。

关键词： 路基   知识图谱   图神经网络   地基加固   联合决策   分选向量   决策向量  

摘要： 随着交通基础设施建设规模的不断扩大，传统的路基地基加固方案设计方法已经无法满足日益增长的设计需求和效率要求，仅采用神经网络方法进行方案预测往往存在可解释性差、无法兼顾规范要求等问题。提出联合规范知识图谱与设计案例图神经网络的方案智能决策方法，针对规范条文设计“方案-适用性-因素”的三元组关系，构建路基规范条文规则知识图谱，采用广度优先搜索算法遍历所有影响因素，得到适用性分选向量；针对大量路基设计案例，建立影响因素与设计方案之间的图连接关系，采用图神经网络算法进行深度学习，训练设计方案的预测向量，采用哈达玛乘积融合分选向量和预测向量，得到最终的决策向量，从而在维持规范逻辑的基础上，融入深度拟合的设计案例数据。实际工程样本分析结果表明，通过联合决策方法得到的方案准确率达到85%，远高于仅采用图神经网络预测方案的准确率75%，且决策方案与实际方案不吻合时，仍然满足规范要求。联合知识图谱与图神经网络的路基地基加固方案，智能决策方法能够较好地解决预测精度和准确度难以兼顾的问题，既可以保证方案满足规范的约束性规则，避免错误方案的产生，又可以吸收学习优秀案例的工程经验，实现设计规范显性知识与设计案例隐性知识的联合决策，可为陆路交通基础设施设计领域方案智能决策提供参考。

关键词： 月球   遥感   GIS地质填图   薛定谔盆地   地质演化  

摘要： 数字填图工作对于系统总结月球探测成果及深入理解月球地质演化具有里程碑意义。尤其南极-艾肯盆地（Southpole-Aitken Basin）更是近些年及未来几年的热点区域，但目前缺乏高纬度区域的大比例尺精细编图，因此本研究将SPA盆地内包含薛定谔盆地的高纬度区域作为研究对象，并依据美国编图标准命名为LQ140。本研究依托中国探月工程所获取的丰富光谱数据、高分辨率影像资料以及历史探测信息，以地理信息系统平台ArcGIS为工具，编制出1∶100万比例尺的LQ-140区域地质图，同时分析了区域地质演化历史，探讨了薛定谔盆地峰环的形成机制。该研究可为理解南极-艾肯盆地重大撞击事件的后期改造效应，峰环盆地形成机制提供了参考。

关键词： 灾害资源管理   AI辅助决策支持   紧急响应建模   图神经网络  

摘要： 近年来，先进的人工智能（AI）如ChatGPT已迅速成为数字经济社会的基础设施。人机融合智能在优化时间密集型流程、减少决策偏差和降低系统性风险等方面发挥着关键作用，为政府和组织在高度动态环境中做出准确决策提供有力支持。然而，全球自然和社会领域的突发事件，如公共卫生危机、地震和海啸，迫切需要利用这些技术进行灾害响应。灾害响应对于在灾后挽救生命和减少损失至关重要，而救灾应急资源管理是实现救灾行动的基础。然而，之前的研究忽略了关键的决策问题，即请求最佳资源数量的问题。为更好地解决这一问题，鉴于突发事件的显著特征，本文提出了创新模型：Gera。该基于图神经网络的深度学习模型通过设计基于周期变化的交互感知模块和双交互图聚合、全周期全局图的分解以及基于时间的对偶子图，实现了对当前未满足需求和未来资源需求的全面综合考虑，为资源类型的最佳资源需求提供了全面决策支持。本文基于爬取的近3年真实地震救灾数据进行模型训练，并通过实验证明Gera模型在性能上优于现有方法。实验结果还显示Gera模型具有强大的通用性和推广性。此外，Gera模型具有可插拔的特性，可以适配任意其他的救灾资源预测算法，为救灾资源管理研究奠定了坚实的基础。本文将Gera模型、代码以及训练权重全部开源，旨在为后续相关领域的研究提供支持。此外，本文爬取的地震救灾微博数据也已发布到Github，供救灾资源管理研究使用。

关键词： 图神经网络   神经架构搜索   可微分方法   关系特征   点云   分类  

摘要： 针对现有图神经网络的设计严重依赖于专家知识、图节点之间隐藏的潜在高阶特征容易被忽略的问题，提出了一种基于关系特征的可微图神经架构搜索方法(differentiable graph neural architecture search based on relation feature， DGNAS-RF)。首先，为提高图搜索空间的表征能力，设计了关系特征提取操作，以引导图节点特征的学习。其次，为缓解各候选操作竞争过程中的不稳定因素，利用架构熵正则化策略交替优化可微图搜索空间中的架构参数与网络参数。所提方法在ZINC数据集的图分类任务中达到0.149的平均绝对误差，在CLUSTER数据集的节点分类任务中达到77.0%的平均分类精度，在TSP数据集的边分类任务中达到0.853的F1分数，且在ModelNet10与ModelNet40三维点云数据集上分别达到95.0%与92.8%的总分类精度。实验结果表明，DGNAS-RF方法搜索到的图神经网络明显优于人工设计的网络架构以及GNAS-MP、SGAS和ARGNP等自动搜索方法。

关键词： 敦煌   莫高窟   绘画   读书图   佛教传播   中古教育   图书史   阅读史   文化史  

摘要： 文章全面检索、浏览敦煌莫高窟遗存的壁画、彩塑和纸帛画等艺术作品，筛选出读书图。这些图像生动地描绘与读书有关的听法、诵经、传法、度亡等佛教活动，艺术地呈现了中古时期人们的读书学习生活。这些读书图中呈现的读物，多是写在纸帛等软载体上的经卷，基本取代了汉代画像石中的简牍，反映了书籍的形制演变、代际更替。敦煌莫高窟艺术作品中缤纷多样的读书图，虽然具有浓郁的佛教色彩，但折射了中古时期读书和教育活动的普及，见证了当时西北地区崇学尚书的风气，是了解这个时期图书史、阅读史和文化史的重要途径。

关键词： 故障选线   卷积神经网络   循环神经网络   Fault Line Selection   Convolutional Neural Network   Recurrent Neural Network  

摘要： 针对配电网单相接地故障特征提取困难和现有检测方法精度低的问题，本文提出一种基于原始数据生成的二维灰度图和CNN-GRU的故障选线方法。首先，获取原始的电流波形进行截取并生成二维灰度图，以有效地保留明显而全面的故障特征原始信息；然后，CNN自适应提取时频灰度图像的局部特征，GRU从CNN层学习到的局部特征中学习上下文依赖关系。最后，通过SoftMax层实现故障选线。仿真结果表明，本文所提方法的选线准确率为99.41%，与现有方法相比准确率更高。

关键词： 地壳形变分析   隶属度函数   MF-IGGIII   等价权函数   异常测站  

摘要： 为了解决传统硬阈值方法在处理异常测站时难以应对模糊边界的问题，本文提出一种新方法，将构造运动和观测误差引起的测站异常均视为粗差，并利用隶属度函数构建IGGIII等价权函数，以减小异常测站的影响。新方法融入了模糊集理论，是一种基于标准化残差属于粗差的模糊子集隶属度函数改进的IGGIII抗差估计方法（membership function IGGIII,MF-IGGIII）。首先，通过模糊统计确定标准化残差受粗差影响最大的模糊子集的隶属度函数；然后，依据这些隶属度函数值构建等价权函数，并执行选权迭代。模拟实验和对环渤海区域GNSS速度场的拟合分析结果表明，该方法在异常测站检测方面的表现优于假设检验法、均值漂移法和IGGIII法，显示出较强的异常测站识别能力。

关键词： 妊娠晚期   心电图   心律失常   妊娠结局  

摘要： 目的 探讨妊娠晚期孕产妇异常心电图、心律失常发生情况及其对妊娠结局的影响。方法 选取2021年3月至2023年5月本院接受产前检查并完成分娩的孕产妇447例，根据年龄将其分为高龄组（225例，≥35岁）和适龄组（222例，<35岁）。比较2组异常心电图、心律失常发生情况及妊娠结局。结果 高龄组异常心电图发生率高于适龄组，差异有统计学意义（P<0.05）。高龄组窦性心动过速发生率高于适龄组，差异有统计学意义（P<0.05）。适龄组中，正常心电图、异常心电图孕产妇妊娠结局比较，差异无统计学意义（P>0.05）。高龄组中，异常心电图孕产妇剖宫产、早产、新生儿低体重发生率高于正常心电图孕产妇，差异有统计学意义（P<0.05）。结论 高龄孕产妇妊娠晚期更易出现异常心电图、心律失常，且不良妊娠结局发生风险较高。