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摘要： 一、教学内容 人教版小学数学三年级上册"数学广角——集合",课本第104页例1. 二、教材分析 本节课的教学内容是"数学广角——集合",而集合是比较系统、抽象的数学思想方法,也是数学中最基本的思想.从学生一开始学习数学,其实就已经在运用集合思想方法了,所以对集合有一定的生活经验和知识基础.因此,本节课设计立足于培养学生良好的数学思维能力,从学生的生活经验和知识基础出发,创设问题情境,结合本班的实际设计例题,让学生通过观察、操作、推理、交流等活动寻找解决问题的方法,初步体会集合思想.

关键词： 支持函数   采样策略   核函数   判决规则   集值数据  

摘要： 孪生支持向量机(twin support vector machine, TSVM)能有效地处理交叉或异或等类型的数据.然而,当处理集值数据时, TSVM通常利用集值对象的均值、中值等统计信息.不同于TSVM,提出能直接处理集值数据的孪生支持函数机(twin support function machine, TSFM).依据集值对象定义的支持函数, TSFM在巴拿赫空间取得非平行的超平面.为了抑制集值数据中的离群点, TSFM采用了弹球损失函数并引入了集值对象的权重.考虑到TSFM是无穷维空间的优化问题,测度采用狄拉克测度的线性组合的形式,这构建有限维空间的优化模型.为了有效地求解优化模型,利用采样策略将模型转化成二次规划(quadratic programming, QP)问题并推导出二次规划问题的对偶形式,这为判断哪些采样点是支持向量提供了理论基础.为了分类集值数据,定义集值对象到巴拿赫空间的超平面的距离并由此得出判别规则.也考虑支持函数的核化以便取得数据的非线性特征,这使得提出的模型可用于不定核函数.实验结果表明TSFM能获取交叉类型的集值数据的内在结构并且在离群点或集值对象包含少量高维事例的情况下取得了良好的分类性能.

关键词： 钢丝绳检测   小波核函数算法   漏磁信号   信号处理   特征提取   归一化处理   模型训练   小波分解  

摘要： 针对传统钢丝绳损伤检测技术检测精度低和稳定性差等问题，文中提出一种基于支持向量机小波核函数算法的处理方法。利用核函数与小波在分解与合成有相似的特点融合核函数与小波去噪，对干扰噪声进行有效抑制。为实现对钢丝绳进行无损检测，设计钢丝绳漏磁检测装置。通过对漏磁信号进行去趋势处理、干预后信号降噪以及特征值归一化、模型训练3个分析处理步骤，实现对漏磁信号的检测、提取和识别。数据仿真对比结果表明，所提方法具有较好的检测性能。

关键词： 深度学习   人工智能   中医四诊客观化   数据挖掘   卷积神经网络  

摘要： 本文将对深度学习（Deep Learning， DL）在中医四诊客观化中的应用优势及未来发展等方面作详细介绍，探索建立一种新型的基于深度学习在中医四诊客观化中的数据一体化集合处理思路。文章概述深度学习在中医四诊客观化中的研究背景与中医四诊客观化中常用的深度学习方法，并详细介绍了深度学习在中医四诊客观化中的具体应用，其中在望诊中的应用分为在舌诊与面诊中的应用，分别为舌象数据的处理、舌象数据的分析、面诊数据的收集与分析；在闻诊中分为在声诊、嗅诊中的应用；在问诊中分为在医疗推荐类模型和辅助诊断类模型中的应用；在切诊中分为在信号识别和脉象分类中的应用，及深度学习在中医诊断模型与中医服务平台中的应用，探讨了深度学习在中医四诊客观化中的应用优势与未来展望。基于深度学习在中医四诊客观数据一体化集合模式，是将收集到的原始四诊数据分类进行深度学习处理后分别录入对应的四诊数据库，再和交换平台之间进行输出反馈，最后分类应用。

关键词： 实体对齐   可解释性   邻域结构   匹配概率   类型商图  

摘要： 近年来，出现了多种基于嵌入的实体对齐方法，通过将实体和关系映射到低维向量空间，并计算这些向量表示来实现实体对齐。尽管这些方法都取得很好的性能，但对其可解释性的研究相对较少。因此提出了一个事后解释的实体对齐算法PE-EA，为基于知识图嵌入的实体对齐模型的预测结果生成解释。该方法首先通过计算知识图谱中实体及其关系的连接数来评估其功能性，进而量化实体邻域结构的重要性。之后，将实体功能性与嵌入向量结合计算关系的嵌入向量，据此获取关系对的匹配概率。然后，根据模型预测实体对的邻域信息，计算邻域中候选解释对的匹配概率，筛选出预测实体对的解释三元组，将它们组合成解释子图。最后，引入类型商图概念，将解释子图抽象化，压缩数据并简化解释生成过程，从而在减少候选解释数量的同时，增强解释的质量和有效性。在五个常用的实验数据集上，使用fidelity和sparsity两种评价指标验证了模型生成的解释有较高的准确性和简洁性。

关键词： 图   概率图   路径枚举   剪枝   索引  

摘要： 枚举概率图上两个顶点间的路径是分析两点间关系的基本手段。为了解决前人算法存在的剪枝不充分、冗余计算等问题，提出了一种基于剪枝和索引的算法—PIEnum，其任务是在概率图G上枚举所有从起点s到终点t，长度不超过k且路径上所有边的概率累积值不低于γ的简单路径，其中k和γ分别为给定的路径长度约束值和概率阈值。对于一个查询，PIEnum首先剔除无效顶点以缩减路径枚举的搜索空间，然后构建一个轻量级的在线索引来避免路径枚举过程中重复的剪枝判断，最后在路径枚举的过程中将无效的搜索分支剪枝。为了进一步提升算法在稠密图上的查询效率，基于Join模式实现了PIEnum+。在10个真实数据集上检验了算法的性能，实验结果表明，PIEnum整体性能比前人算法提升10倍以上。

摘要： 为深入贯彻习近平总书记关于"学雷锋要从娃娃抓起"的重要指示.2022年.厦门市第七幼儿园(以下简称"七幼")开启"七幼小雷锋,从小见行动"的"新时代雷锋学校"创建工作,并于2023年5月被授予"全国新时代雷锋幼儿园""学雷锋争做好娃娃教学培育基地"等称号.七幼以雷锋精神为针,以劳动教育为线,探索出具有本园特色的课程体系,通过家、园、社三方联动,努力画好协同共育理想图.

关键词： 行人轨迹预测   图卷积网络   多图融合   时空交互  

摘要： 在机器人导航和自动驾驶等方面，行人轨迹预测具有重要的研究意义和应用价值。基于图卷积神经网络的轨迹预测方法可以更加直观地模拟行人之间的社会交互，但大多数模型对行人的时空交互定义并不准确。因此，本文提出了一种时空多图融合的稀疏图卷积网络(Spatial-Temporal Multi-Graph Fusion Sparse Graph Convolutional Network，STMGF-SGCN)用于行人轨迹预测。通过引入先验信息，总结出影响行人运动轨迹的三个因素：相对距离、相对速率、潜在冲突，并由此建立三个空间图结构。同时，模型融合了时间图以提高对运动趋势的捕捉能力。本文还采用非对称卷积操作以获取行人间非对称的时空交互信息。最后，引用了稀疏的思想来减少模型建立和多图融合带来的冗余交互。实验结果表明，在公开行人轨迹数据集ETH和UCY上，相比于基线Social-STGCNN和SGCN，本文模型的平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)分别降低了18%、20%和3%、8%。

关键词： 多维时间序列   根因分析   概率生成网络   图注意力网络   深度学习  

摘要： 根因分析对于帮助快速恢复系统、精确评估风险和保障生产安全具有重要意义。针对当前的根因分析方法不能很好地表征不同传感器之间的依赖关系，难以捕获时间序列中存在的随机波动的问题，提出一种面向多维时间序列根因分析的概率生成图注意力网络方法，称为GPRCA。该方法将维度特征嵌入定义为高斯分布向量，用于表征不同传感器的潜在特征，以捕捉多维时间序列中存在的随机波动，提高模型抗噪性；同时构建深度概率生成图注意力网络，学习维度之间非线性的依赖关系，从而很好地建模传感器网络中的依赖性；最后综合网络拓扑因果得分和节点个体因果得分进行根因分析。在2个公开数据集和1个私有数据集上开展了实验，部分指标下取得了最优值，在SWaT数据集上，所提方法 GPRCA在5候选精确PR@5、平均候选精度MAP@5和平均倒数排名MRR三个指标上比次优方法分别提升2.2%、6.3%和9.3%；在WADI数据集上所提方法在PR@5、MAP@5和MRR三个指标上比次优方法分别提升8.1%、7.0%和10.9%；在私有的数据集上所提方法在MAP@3和MRR两个指标上比第二名分别提升3.6%和1.8%。在多个数据集上的对比实验结果表明，GPRCA方法具有有效性，并且性能优于基线算法。

关键词： 绕组瞬态温升   扩展动态模态分解   字典函数   径向基函数   油浸式电力变压器  

摘要： 针对目前油浸式电力变压器绕组瞬态温升计算效率低及现有快速计算方法计算误差较大的问题，该文提出一种基于径向基函数(radial basis function，RBF)-扩展动态模态分解(extended dynamic mode decomposition，EDMD)的快速预测模型。该模型利用变压器的历史仿真数据获取动态模态和模态时间系数，用于瞬态温度场的预测；引入快照矩阵规模自适应选取策略，降低模型构建的数据成本；同时，为提高计算精度，以径向基函数为字典函数进行数据升维，改善动态模态分解方法(dynamic mode decomposition，DMD)在长期强非线性预测中计算误差显著增大的问题；通过选取主要模态，实现全场域温度的快速计算。最后，基于产品级110?kV油浸式变压器绕组的基本结构，建立八分区绕组模型以及温升实验平台对所提模型进行验证。结果表明，所提模型的计算精度相对于DMD显著提升，在工程上属于可接受范围；对于温升实验，计算每个时步的平均耗时仅为0.018?s。该文所提模型保证了瞬态温升降阶计算的高保真性以及电力装备数字化转型应用的实时性。