高被引学者被视为基于客观、纯论文影响力的全球学术人才标杆,在相关学术领域发挥着重要作用。借助CiteSpace软件分析了1992—2022年间Web of Science和CNKI中的247篇文献,旨在探索“高被引学者”现象研究的知识立场及其热点演变。研究...高被引学者被视为基于客观、纯论文影响力的全球学术人才标杆,在相关学术领域发挥着重要作用。借助CiteSpace软件分析了1992—2022年间Web of Science和CNKI中的247篇文献,旨在探索“高被引学者”现象研究的知识立场及其热点演变。研究发现,该现象的核心议题是将“高被引学者”作为科研实践与人才政策的评价指标,其主流取向为实证式的科学主义范式。国际研究聚焦于高被引学者在学术系统内外部的影响力,而国内研究则侧重于描述其群体特征与跨国流动特征。整体上,早期研究“重文轻人”,强调“高被引”符号的工具理性,而后期研究则逐步关注高被引学者作为主体人的复杂动机和主观色彩。该领域的研究初步探讨了学术人才的评价标准及其在实践中不当使用可能引发的问题,但在弥合理论与实践之间的偏差与错位方面,仍需融入新的学科视角,对“高被引学者”这一热现象进行深入的学理层面的冷思考。展开更多
窃电行为不仅会扰乱正常用电秩序,更会影响电网的供电质量和安全运行。针对窃电检测工作中所面临的用户正常用电行为与窃电行为多样化问题,该文提出一种基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法。该方法第1阶段对嫌疑窃电台区进...窃电行为不仅会扰乱正常用电秩序,更会影响电网的供电质量和安全运行。针对窃电检测工作中所面临的用户正常用电行为与窃电行为多样化问题,该文提出一种基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法。该方法第1阶段对嫌疑窃电台区进行判定,针对当日线损不是明显激增的情况,提出基于台区线损综合波动率、总分表电流差异率、线损和电流曲线的突变点时间重合度的三步分析法,为窃电嫌疑用户的检测提供了良好的条件;第2阶段提出基于最优特征集的时间序列相似性度量方法,基于欧氏距离度量曲线间数值特征,同时基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法度量曲线间的形态特征,实现窃电嫌疑用户的初步筛选;第3阶段提出基于核函数和惩罚参数优化的支持向量机二次深度检测模型(optimize kernel-function and penalty-parameters support vector machine,OKPSVM),其中惩罚参数采用综合改进的粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法。通过算例仿真和实际工程应用,整体优化后的支持向量机模型(IPSO-OKPSVM)能够提高深度窃电检测的精准性和适用性。展开更多
文摘高被引学者被视为基于客观、纯论文影响力的全球学术人才标杆,在相关学术领域发挥着重要作用。借助CiteSpace软件分析了1992—2022年间Web of Science和CNKI中的247篇文献,旨在探索“高被引学者”现象研究的知识立场及其热点演变。研究发现,该现象的核心议题是将“高被引学者”作为科研实践与人才政策的评价指标,其主流取向为实证式的科学主义范式。国际研究聚焦于高被引学者在学术系统内外部的影响力,而国内研究则侧重于描述其群体特征与跨国流动特征。整体上,早期研究“重文轻人”,强调“高被引”符号的工具理性,而后期研究则逐步关注高被引学者作为主体人的复杂动机和主观色彩。该领域的研究初步探讨了学术人才的评价标准及其在实践中不当使用可能引发的问题,但在弥合理论与实践之间的偏差与错位方面,仍需融入新的学科视角,对“高被引学者”这一热现象进行深入的学理层面的冷思考。
文摘窃电行为不仅会扰乱正常用电秩序,更会影响电网的供电质量和安全运行。针对窃电检测工作中所面临的用户正常用电行为与窃电行为多样化问题,该文提出一种基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法。该方法第1阶段对嫌疑窃电台区进行判定,针对当日线损不是明显激增的情况,提出基于台区线损综合波动率、总分表电流差异率、线损和电流曲线的突变点时间重合度的三步分析法,为窃电嫌疑用户的检测提供了良好的条件;第2阶段提出基于最优特征集的时间序列相似性度量方法,基于欧氏距离度量曲线间数值特征,同时基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法度量曲线间的形态特征,实现窃电嫌疑用户的初步筛选;第3阶段提出基于核函数和惩罚参数优化的支持向量机二次深度检测模型(optimize kernel-function and penalty-parameters support vector machine,OKPSVM),其中惩罚参数采用综合改进的粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法。通过算例仿真和实际工程应用,整体优化后的支持向量机模型(IPSO-OKPSVM)能够提高深度窃电检测的精准性和适用性。