摘要：针对自由空间光通信中大气湍流造成涡旋光束相位畸变,导致通信系统性能下降的问题,提出一种基于残差注意力网络的自适应光学波前复原方法。为防止神经网络的退化现象,首先采用残差网络作为主干网络,并在此基础上构建多尺度残差混合注意力网络结构,用卷积操作将光强图像转换为特征图向后传播;其次通过不同尺度的卷积核来分布式提取特征,利用注意力机制提高网络对破损光斑特征的识别率,以增强网络表达光强图像特征的能力;最后设计结合现实评价指标的网络损失函数,从而得到符合实际波前像差的Zernike系数。在不同大气湍流强度条件下开展仿真,结果表明,残差注意力网络能快速准确地重构湍流相位,复原的残余像差的波峰波谷在0.05~0.3 rad之间,均方根在0.01~0.07 rad之间。

摘要：为解决汽车冷却水泵叶轮在设计优化中存在设计周期长、优化方法不明确等问题,基于离心泵设计与计算流体动力学(CFD)理论,设计一种半开式叶轮并进行优化.首先确定叶轮各项结构参数并通过三维建模软件CATIA V5对水泵进行实体的初步建模,然后利用CFD计算软件STAR CCM+对水泵设计模型进行性能仿真分析,得到水泵截面的绝对压力云图、相对速度矢量图以及湍动能分布图,最后通过MATLAB遗传算法工具箱以水泵总的能量损失最小为目标对叶轮进出口宽度、进出口直径、进出口角度等主要结构参数进行优化,从而得到水泵叶轮最佳设计参数.研究结果表明:通过对多个工况点下优化前后冷却水泵性能仿真对比,MATLAB遗传算法工具箱在对水泵的优化过程中起到重要的作用,在寻找叶轮结构参数最优组合时具有明显优越性,且结果合理可靠,经叶轮优化后的水泵性能优良,额定工况下水泵效率提高了2.3%.

摘要：提出一种基于时变磁场类多普勒效应的位移测量方法。该方法通过在特定平面内布置带电导体,建立特定方向匀速移动的正弦分布时变磁场,利用被测运动使时变磁场内感应线圈的输出信号产生类多普勒频差,再通过测量频差解算出被测运动的位移。根据测量原理建立有限元模型对正弦时变磁场分布和感应信号频差进行模拟仿真。仿真结果表明:正弦分布磁场移动速度均匀,频差所对应的时间差累加与位移呈线性关系,线性度误差小于0.2%。根据仿真模型,采用多层印制电路板工艺设计并制作了位移传感器样机,进行类多普勒频差观察试验和位移测量精度比对试验。试验结果表明:时变磁场中感应线圈运动时产生明显的类多普勒频移,频差与运动速度呈线性关系;基于类多普勒效应的位移传感器可以有效地进行位移测量,在对定尺和动尺的加工和安装偏差、激励源及测量电路的电气偏差进行标定和修正后,传感器在200 mm的测量范围内,测量误差优于1?m。研究为低成本实现精密位移测量提供了一种可行的解决方案和可靠的理论依据。

摘要：为合理地分配机床刚度或确定部件刚度的优化目标,提出一种在设计阶段识别机床各部件变形敏感性的方法。首先结合多体系统理论和齐次坐标变换建立目标机床的误差模型;然后依次假设每个部件分别产生6个自由度的单位变形,利用上述误差模型分别计算出它们在最终执行部件上的作用量值和方向,比较计算结果,即可掌握各个部件刚度对机床输出精度的影响程度。

摘要：电力市场化改革进程中,新的电力市场模式通常被赋予激励碳减排的内涵。基于常规电力市场与碳减排电力市场,提出了一种低碳电力市场模式。发电商在时前市场中,依据其上一轮交易情况,确定其在两个电力市场参与交易的量。在常规电力市场交易时,需要被收取一定罚金,在碳减排电力市场中进行交易时,需要购买碳排放权。基于Swarm仿真平台,设计了一个低碳电力市场模型仿真平台,并通过仿真实验验证。在该低碳电力市场模型中,通过调整常规市场中对化石能源发电的碳权证价格和碳排放权总量,可以有效控制电力行业的碳减排总量。

摘要：目前,大多数推荐技术使用用户评分来推断用户偏好.当有充足的评分信息时,协同过滤技术表现良好.然而,评分数据普遍存在着稀疏性,或者难以让用户将其偏好表示为对物品的评分等级,故有效性受到限制.基于内容的推荐方法依据物品的内容来寻找与目标用户喜欢的物品内容相似的物品.在目标用户没有充足的历史数据的情况下,该方法仍然不充分,其推荐效果也很有限.当前,融合多视图的兴趣偏好信息构建混合推荐系统是个性化推荐研究发展的趋势.混合推荐系统通过融合用户物品的交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐,故本文提出了一种新颖的基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法.针对用户评论、物品内容描述等短文本的情感及语义难以分析,单一推荐视图易导致对用户画像建模粗放等问题,本文利用词向量对用户评论的短文本进行分布式表征,并结合长短期记忆网络实现从上下文语义层面对用户评论的情感进行分析.同时,本文提出基于观点预过滤和基于用户评分嵌入的情感融合方法,设计了一种嵌入的网络结构对用户评论进行深层语义分析和情感计算,以解决用户评分与真实兴趣偏好存在较大偏差、评分等级分布极度不均衡等问题.此外,本文利用分布式的段落向量表征对物品内容描述的短文本进行相似度计算,并设计了候选物品相似性的计算方法及度量K个最近邻物品的方法,解决了推荐系统中物品的内容信息不易挖掘和利用的问题.最后,本文提出了一种基于协同训练的融合用户评分、情感倾向和物品内容信息的混合推荐算法,实现对稀疏的用户评分矩阵的循环填充和修正,进而实现基于评分预测的Top N推荐.该方法解决了混合推荐系统中不同兴趣偏好的多推荐视图难以融合的问题,同时在一定程度上解决了推荐系统建模中缺乏足够的有标签数据问题.本文在亚马逊数据集上进行实验,与多种经典的和当前先进的推荐算法进行性能对比,采用平方误差、命中率和标准化折扣累积增益进行性能评价.实验结果表明,本文提出的算法在挖掘用户情感上效果显著;在10个推荐数据集上,系统的评分预测和Top N推荐指标皆有不同程度的显著改进.

摘要：基于会话的推荐旨在基于会话内数据,为匿名或未登录用户做出推荐.现有的研究工作通常仅以会话中单个商品作为最小单位进行建模,忽略商品在不同感受野下的表征.同时,尚未挖掘会话序列中蕴含的商品隐式主题信息.为了缓解上述问题,文中提出主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型(Topic-Enhanced Multi-level Graph Neural Network for Session-Based Recommendation,TEMGNN).首先,设计多层次商品嵌入学习模块,拓宽商品的感受野,获取不同粒度下的商品表示.然后,结合文中提出的多层次图神经网络进行同粒度和跨粒度下的商品信息传播,捕获更丰富的商品嵌入表征.此外,提出商品主题学习模块,在不依赖任何商品属性信息的前提下,抽取商品在隐空间下的主题共性,并以显式的向量空间投影方式自动形成商品的主题表示,用于增强模型推荐性能.在3个基准数据集上的实验表明,TEMGNN的表现较优.

摘要：必须以提供价值和好的顾客体验为前提,任何破坏顾客体验的免费都不会长久。一、为什么免费？互联网年代,顾客的注意力最稀缺。免费战略把广告商的需求和顾客注意力结合在了一起,所以特别有效。免费赠送给顾客最好的前端产品或服务有以下作用：1.降低使用门槛,培养顾客使用习惯。快消品,首用者最关键。黄酒为什么这么多年走不出江浙？就是消费习惯。酒是文化,文化就是习惯。很多地方黄酒只有在农贸市场的调料摊子上才能买到,是卖给酒店做菜用的。

摘要：基于某高速汽油机,对燃烧室结构、燃油喷射特性、凸轮型线改型设计为稀薄燃烧发动机。提出利用响应面模型对正时策略进行分析和优化的研究方法,并建立利用响应面进行多目标优化计算的流程。以提高有效功率和降低有效燃油消耗率为优化目标,以点火正时、空燃比和进排气正时为设计变量,建立了发动机性能与响应面耦合优化模型。分析与试验结果表明:较标准混合比燃烧时,稀薄燃烧发动机的进排气提前角减小,点火正时提前,最低燃油消耗率下降3.9%,最大功率提升9.7%;同时利用响应面优化方法提高了优化效率。

摘要：水力喷射空气旋流器(WSA)是一种高效的超重力气液传质设备,为了进一步提高其传质效率,通过理论分析和吹脱氨实验研究,对其喷孔直径进行了优化研究。采用因次分析法对实验数据进行了归纳,得到了脱氨传质系数KLa的经验公式为:KLa=2.77×10-9uLI0-1Reg0.37ReL1.18Wel-1.05,运用该式可较好地预测喷孔直径对WSA脱氨传质性能的影响。研究发现,当废水射流流速恒定时,KLa随喷孔直径增大而增大,但当超过某一直径时,其增幅减小。综合考虑过程的能耗与传质效果之间的关系,喷孔直径的最佳取值应按dh=l06.39设计计算,l0为WSA的环隙宽度。