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关键词： 直流微电网   大信号   稳定性分析   深度神经网络   Lyapunov函数  

摘要： 针对直流微电网的大信号稳定性，现有以Lyapunov函数法为代表的分析方法因计算复杂、分析保守性较强以及通用性不高而无法准确刻画系统的吸引域。为此，提出了一种深度神经网络和Lyapunov函数相结合的分析方法。首先考虑直流微电网主电路及控制环路参数，建立系统降阶电路模型的状态空间方程和代表Lyapunov函数主体结构的深度神经网络模型，然后根据Lyapunov函数直接法的稳定性条件构造指引网络优化方向的损失函数并选取合适的激活函数。其次估算了电路参数对吸引域的影响并以此分析直流微电网的大信号稳定性，然后将所提方法和现有分析方法包括Takagi-Sugeno模糊模型和平方和规划方法进行了对比分析。最后通过时域仿真和硬件在环实验验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词： 数字概化图   多源数据   智能识别   空间概化  

摘要： 概化图在流域防洪工作中具有重要作用，可直观展示流域水系、工程设施拓扑关系，在洪水预报、工程调度、工程规划等工作用不可或缺。传统的概化图需业务人员手工绘制，低效、易错、更新慢，提出一种数字概化图动态构建方法，在基于多源数据提取水体等防洪要素的基础上，自动构建拓扑关系和汇流关系，利用水系图谱等技术自动生成多层级水系数字概化图，实现自动生成、动态更新，提高水系图谱制作效率和准确性，形成可视化的数字概化图表达，为科学防洪、精准防洪提供有效工具。

关键词： 停站方案   列车运行图   协同优化   时变客流   旅客满意度  

摘要： 为了提高运行图与客流需求之间的匹配度，加强列车停站方案与运行图间的内在联系，将停站方案与运行图进行协同优化，对提高铁路服务水平有重要的意义。从旅客出行满意度的角度出发，考虑不同出行时段的旅客出行需求，从出行达成和出行舒适两方面构造出旅客出行满意度函数。以列车总旅行时间最短、停站次数最少以及旅客出行满意度最大为目标，考虑列车停站、运行与客流3方面的约束，构建了列车停站方案与运行图协同优化模型，并以旅客出行满意为目标完成客流分配，从而实现客流分配、停站方案与列车运行图编制的一体化优化。基于模型特点，构建粒子群算法进行求解，针对停站方案与运行图两方面的变量设计粒子位置向量，同时嵌套客流分配策略将旅客出行需求分配到具体的列车上。以京沪高铁为背景进行验证和分析，计算结果表明，通过优化结果与现行运行图相比，列车总停站次数减少了19次，列车总旅行时间共降低501min（降低2.88%），同时旅客出行平均满意度达到88.2%，列车停站、运行线分布以及客座率与实际客流分布更加匹配。提出的协同优化模型不仅可以降低运行成本，还能够有效满足旅客的出行需求，提高旅客出行满意度，可为高速铁路运营部门进行列车停站方案与运行图的一体化编制提供参考。

关键词： 无轴承开关磁阻电机   单绕组   宽转子齿   转矩分配函数   悬浮力分配函数   模型预测控制  

摘要： 由于单绕组宽转子齿结构无轴承开关磁阻电机的供电方式和双凸极结构，其在应用传统电流斩波控制策略时存在较大的转矩脉动和悬浮力波动以及悬浮运行不稳定的情况。为克服这些不足，本文基于该电机的本体结构与工作原理，提出了适用于该电机的转矩分配函数和悬浮力分配函数，结合模型预测控制理论，研究了一种基于转矩分配函数和悬浮力分配函数的预测转矩和预测悬浮力控制方法。通过仿真软件及硬件平台，验证了该控制方法不仅可以实现电机的稳定悬浮运行，而且在抑制转矩脉动和悬浮力波动方面具有优越性。

关键词： 科学说明文   先前知识   静态概念图   交互式概念图  

摘要： 研究通过3个实验，考察了先前知识和概念图类型在科学说明文学习中的作用，以及如何促进低先前知识学习者通过概念图学习科学说明文的效果。结果发现:(1)高先前知识学习者通过交互式概念图学习科学说明文的迁移效果好于静态概念图，且通过静态概念图和交互式概念图学习的记忆效果均较好。低先前知识学习者通过静态概念图学习的迁移效果好于交互式概念图，且通过静态概念图学习的记忆效果好于连接交互式概念图;(2)相比于只学习交互式概念图，低先前知识学习者在学习交互式概念图之前加入相关文本学习时的记忆保持成绩和迁移成绩均显著更高;(3)低先前知识学习者通过层次结构概念图学习的记忆保持成绩和迁移成绩好于通过网状结构概念图学习的成绩。结果表明，学习者的先前知识影响其通过不同类型概念图学习科学说明文的效果;加入相关文本和采用层次结构呈现形式均可有效促进低先前知识者通过交互式概念图学习科学说明文的效果。

关键词： 既有建筑   改造工程   施工图设计审查  

摘要： 既有建筑改造工程是城市更新发展的重要组成部分,其施工图设计审查直接关系到改造工程的质量和安全.文章基于《既有建筑维护与改造通用规范》(GB 55022-2021),主要从建筑专业技术要点出发,结合结构、机电专业技术要点,系统分析既有建筑二次装修改造工程施工图设计审查的关键环节和管理要点.研究表明,建立多专业协同审查机制、加强专项论证和变更管理是确保改造工程质量的重要措施.通过规范化、标准化的审查流程,可有效规避改造工程的安全隐患,实现既有建筑的功能提升和价值再造.

关键词： 法律人工智能   司法判决预测   图深度学习  

摘要： 司法判决预测旨在根据案件事实描述预测判决结果，如案件所涉及法条、罪名、刑期。近年来，图深度学习方法在法律人工智能领域取得了显著成效，能够有效地捕捉案件事实描述之间的复杂关系和法条之间的依赖关系。该文全面归纳并总结了图深度学习在司法判决预测任务上最新的研究成果。首先明确司法判决预测的任务定义，并回顾了早期的研究。其次，重点关注基于图结构的司法判决预测的文本表示方法，具体包括因果图、要素图和知识图谱在本领域中的应用。随后，分析图深度学习在司法判决预测中的相关方法，涵盖图蒸馏算子、图卷积网络、门控图神经网络、异构图神经网络、图注意力网络、图推理网络。接下来，介绍了CAIL、ELAM等主流数据集以及司法判决预测其他相关数据集，并整理了评估指标。最后，展望司法判决预测的未来研究趋势，强调了图深度学习在此领域的持续创新和应用前景。该文的工作展现出图深度学习方法在司法判决预测中具有巨大的潜力，能够为法律人工智能领域的发展提供新的视角和方法，并为相关实践应用提供了参考。

关键词： 广义P-模糊集合   Zadeh模糊集   P-模糊集   模糊元素迁移   广义P-模糊依赖度  

摘要： 利用模糊元素迁移的概念,在同一论域上构建了向内收缩的广义内P-模糊集合AF与向外扩张的广义外P-模糊集合AF,给出广义P-模糊集合的数学结构。利用广义P-模糊集合定义广义P-模糊依赖度并分析了广义P-模糊集合特性。讨论广义P-模糊集与Zadeh模糊集的关系和相关定理,分析了由广义P-模糊集合生成的P-集合的几种形式。广义P-模糊集是Zadeh模糊集与P-集合的推广,Zadeh模糊集与P-集合都是广义P-模糊集的特殊情况。最后给出了广义P-模糊集合在风险投资管理系统中的应用。

关键词： 管理区   GIS   PFCM   半方差函数  

摘要： 目的：通过地统计学和聚类算法优化苏打盐碱地水田管理，以提高经济效益并减少环境影响。方法：从吉林大安农田生态系统国家野外科学观测研究站的试验田(6.67 km2)收集34个土壤样本，深度为0～20 cm。利用半方差函数模型分析土壤化学性质的空间变异性，并采用克里金插值法预测其空间分布。通过探索性回归分析确定土壤元素间的关系，选择地理加权回归模型（GWR）和可能性模糊c均值聚类方法（PFCM）进行管理区划分，最终确定3个管理区（MZ1、MZ2、MZ3）。结果：高斯、线性、指数和球形模型是描述土壤参数的最佳模型，拟合系数均超过0.650。克里金插值法揭示了土壤变量的高变异性。MZ3区域，占总面积的47.1%，以电导率、有效磷和有效钾含量高而突出；MZ1区域，占38.2%，以全氮、有机质和pH值高而著称；MZ2区域，占14.7%，土壤指标介于MZ1和MZ3之间，为研究提供了独特视角。结论：管理区的划分为土壤管理提供了精细化策略，优化了土壤肥力和作物产量。研究采用的统计分析方法为苏打盐碱地水稻种植提供了科学指导，为管理者提供了决策支持，推动了东北地区苏打盐碱地水田的可持续管理。

关键词： 植物   光合生理特性   粗肋草   弱光胁迫   荧光参数  

摘要： 为探究三种粗肋草对弱光胁迫的耐受性和适应机理，以‘吉利红’粗肋草（Aglaonema commutatun ‘Big Apple’ ）、‘如意皇后’粗肋草（Aglaonema commutatun ‘Red Valentine’）、‘万年红’粗肋草（Aglaonema commutatun ‘***’）为材料，以七种弱光梯度(200， 100， 60， 40， 20， 10， 2 μmol·m-2·s-1)处理三种粗肋草幼苗，测定了叶色、叶绿素荧光参数，生理生化指标，并进行了主成分分析及隶属函数分析。结果表明，隶属函数D值平均值分别为0.567、0.497、0.390，对12个生理指标分析得耐阴性从强到弱为：如意粗肋草>万年红粗肋草>吉利红粗肋草。12个单项指标的耐阴系数与D值的Pearson相关相分析表明，与耐阴性较显著的相关指标分别为qP、ETR、Fo、Fv/Fm、叶绿素总量、电导率。本研究确定了三种粗肋草植物最适的光照条件，耐阴性强弱，筛选出了耐阴能力指标，简化了粗肋草属植物的综合评价工作，为以后粗肋草属植物的栽培养护及园林应用提供了理论参考。