基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测

针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度。首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征。最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值。采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性。在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717。

泡沫轻质土回填管道沟槽路面表层动力响应研究

市政道路下伏管道沟槽常采用土、砂子、碎石等传统散体材料回填,由于沟槽空间受限,压实度难以满足设计要求,管道破损渗漏或交通荷载作用下,容易造成路面开裂,甚至塌陷。泡沫轻质土具有轻质、高强、自密实、抗渗漏等特性,可以将其应用于管道沟槽回填工程。为了研究泡沫轻质土回填管道沟槽的路面动力响应特性,以振动加速度和动位移为动力响应指标,开展泡沫轻质土回填段和中砂回填段的路面动力响应现场试验。试验车速分别为20,40和60 km/h,车重分别为空载、半载、满载,共9种试验工况。研究结果表明,泡沫轻质土回填区段测点振动加速度最大值、动位移最大值分别为31.93 mm/s^(2)、6.23μm,而中砂回填区段分别为35.79 mm/s^(2)、6.90μm。振动加速度峰值、动位移峰值均随车重、车速的增加而增大。车重由空载变为满载时,泡沫轻质土回填区段测点动位移峰值变化幅度仅为中砂回填区段测点的15.2%~51.0%;车速由20 km/h增加至60 km/h时,动位移峰值变化幅度为中砂回填区段测点的16.8%~66.8%。泡沫轻质土回填区段振动加速度峰值衰减率、动位移峰值衰减率分别为中砂回填区段的1.16~1.38倍及1.15~1.33倍,削减了沟槽回填区段路面测点振动的高频和低频成分,泡沫轻质土回填区段整体刚度较好,减振效果良好。研究成果可为泡沫轻质土回填管道沟槽的设计施工提供参考。

论我国轻罪前科消灭制度之构建

在刑法扩张的背景下,我国刑法向轻罪化方向发展。随着轻罪比例的不断攀升,现行前科体系之弊端日渐凸显,因此,为轻罪犯罪人构建前科消灭制度的呼声不绝于耳。构建轻罪前科消灭制度具有积极的制度价值,可以起到顺应轻罪比例升高之趋势,实现刑法体系现代化以及更新国人犯罪观念的积极效果。在宏观制度厘定层面,可通过制定单行“前科管理与适用法”的方式在规范层面明确轻罪前科消灭制度,同时应当对制定轻罪前科的规范性文件之层级作出限制,明确轻罪前科消灭的范围与时点。在微观制度构建层面,需要明确轻罪前科消灭的实质条件,免除附条件的过失犯罪人、微罪犯罪人以及“定罪免刑”犯罪人的前科担负,并为不能立即消灭其前科的犯罪人构建轻罪前科封存制度,以5年作为封存上限,根据罪行的差异分类配置个罪的具体封存期限。

网络平台数据垄断行为之刑法规制

网络平台数据垄断行为不仅会产生扰乱市场竞争秩序的垄断效果,还会对数据法益造成侵害。同时,以行政规制手段为核心的反垄断框架威慑力不足,难以保证行为社会危害性与所受惩治严厉性相适应,因此,刑法的介入十分必要。但刑法的谦抑性要求对犯罪行为的界定须足够精准,故数据垄断行为刑法规制体系的建立应紧扣双重法益侵害性这一特征,借助法定犯原理的论证与罪名间的对比,使数据垄断行为作为法定犯的适格性得以证成。通过梳理量化的方式将定性标准与定量标准交织具象化,有助于准确锚定罪与非罪的边界。同时,通过对比刑法教义学与立法论两个角度的规制路径,综合刑罚配置的均衡性考量,增设数据垄断罪是实现数据垄断行为刑法规制的有效路径。

在建与生产矿山生态修复数据库搭建探索——以湖南省汝城县为例

为坚持节约资源和保护环境的基本国策,实行最严格的生态环境保护制度,国家自然资源部与各省级自然资源厅陆续出台了相关法律、法规、办法,明确要求对矿山进行生态修复。为了真实反映矿山生态破坏及修复现状,更好地统筹管理矿山生态修复工作,结合湖南省汝城县矿山地质环境调查评价工作现状,探索基于ArcGIS软件平台搭建矿山生态修复数据库,对在建与生产矿山生态修复情况进行更有效地监管,使得矿山生态修复监管工作朝着常态化、动态化的方向发展。

基于改进信息熵和LSTM网络的轴承故障诊断

针对传统的时频域故障诊断方法无法对故障实现自适应识别和分类,且准确率较低的问题,提出一种基于改进信息熵(improved information entropy,IIE)的长短时记忆网络(long-short time memory network,LSTM)方法。首先对原始信号分别进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD);将包含故障信息的所有本征模式分量(intrinsic mode functions,IMF)进行信息熵的求取;通过信息熵反映IMF的信息量和峭度指标对描述冲击成分的优势改进信息熵,构成特征向量;最后结合LSTM处理非线性数据的优势,利用组合特征训练LSTM网络建立诊断模型。实验结果表明:该方法能准确、高效地识别多种故障,准确率要比单一的EEMD-LSTM、VMD-LSTM、人工神经网络等传统方法更高。

基于空洞因果卷积网络的风电机组异常检测

准确可靠的异常检测对于保障风电机组安全高效运行尤为重要。然而,由于风电机组内部结构复杂,运行工况复杂多变,导致所获取的数据采集与监控(SCADA)系统数据往往呈现出复杂的非线性和关联耦合特性。为了更加有效地捕获不同传感器变量之间的空间相关性,提出基于空洞因果卷积网络的风电机组异常检测方法,并采用Focal Loss改进损失函数解决了数据不平衡问题对模型性能的影响。该方法可通过不同的感受野大小从多尺度角度提取丰富的空间相关特征,有效建模并挖掘不同传感器数据间存在的空间因果关系。同时,该模型提供了一种端到端的异常检测方案,可直接从原始SCADA数据中提取空间特征,建立数据与状态标签之间的非线性映射关系,从而输出异常检测结果。通过某风场的SCADA数据实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性。

论我国数据法益刑法保护之法益内涵

在我国随着大数据时代的到来,对数据法益的保护成为法学界关注的热点问题。在刑法领域,通过保护计算机信息系统进而保护数据的传统立法方式存在失焦的可能,而对公民个人信息的保护也只属于数据保护的部分内容,因此当前数据法益的刑法保护尚不完善。愈发猖獗的涉数据犯罪对我国的国家安全造成了严重威胁,建立起更加完善的数据法益刑法保护机制是行之有效的应对之策。对数据法益的认识模糊使得相关立法、司法尺度不一,可以从定性、定量两个角度结合数据法益的公私双重属性,对数据的不同类型、不同数据的入罪门槛进行详细界分,进一步厘清数据法益的内涵,为数据法益的刑法保护框定合适的范围。

情境犯罪学视域下危险驾驶罪之预防——从人工智能赋能的角度

近年来中国危险驾驶罪案件数居高不下,体现了现有危险驾驶罪防控体系的孱弱,相关犯罪防控手段亟须调整。情境犯罪学在犯罪预防领域发挥了不可替代的作用,在人工智能的科技赋能下,情境犯罪预防理论成本高、可能侵犯私权等方面的局限性能够被有效解决。危险驾驶情境中,个体主观差异性弱、行为即时性强,与情境犯罪预防理论具有高度契合性,同时,将情境犯罪学运用于危险驾驶罪所代表的轻微罪领域,一定程度上也能够消解风险刑法带来的负面因素。借助人工智能对于实时情境的监测,情境犯罪预防机制的视角能够进一步微观化,分析具体情境中的行为人特征,推进情境预防措施的情境化、具体化,实现情境犯罪学视域下精准、有效的危险驾驶罪预防。

融合脑电与近红外脑地形图特征学习的多模式分类

脑地形图可以用来可以监测大脑的活动状态,为了准确提取被试大脑活动产生信号的空间特征以及有效提高分类准确率,结合脑地形图和卷积神经网络提出一种多模态脑地形图神经网络分类算法(MBTMNN),对运动想象和心算进行分类识别。对脑电和近红外信号进行预处理,提取脑电的能量特征和近红外中氧合血红蛋白浓度特征,结合各自电极位置统一所有样本的colormap后生成脑地形图,将二者同时输入到卷积神经网络并在特征层进行融合得到训练模型。利用2017年柏林脑电-近红外公开数据集进行六折交叉验证实验,数据集包含29名被试,各300个样本,在运动想象左/右、心算/静息、运动想象/心算/静息和运动想象左/右/心算/静息等4种分类场景中,分别达到了82.91%、94%、90.34%和78.18%的准确率,高于同数据集的近期研究和单模态方法。所提出方法能够有效融合脑电和近红外信号以提高分类精度。

单位行贿罪合规不起诉制度研究

随着经济全球化的持续深入推进,新型跨境商业贿赂犯罪频繁发生,司法实践中采取单一的刑事惩戒制度难以满足我国改革开放深入阶段优化营商环境的目的。贿赂犯罪合规制度的构建,能够为在华跨国企业应对海外合规风险提供切实可行的具体指引,也能为我国相关罪名的进一步完善或体系整合提供更为确切的参考。具体而言,可以考虑将刑事合规作为企业在单位行贿罪中刑事责任减免的积极抗辩事由,通过提供刑事政策上的配套措施要求企业完善合规计划,并从免责、减刑等角度激励企业完善合规,建立健全反贿赂模式。

基于卷积自编码器的风电机组变桨轴承故障预警与定位

以变桨轴承为研究对象,文章提出了一种基于卷积自编码器的变桨轴承故障预警与定位方法。首先,在分析不同风速工况下风电机组变桨控制运行特性的基础上,选取恒功率阶段运行数据进行分析;其次,建立卷积自编码网络(CAE)模型对多个相关特征变量进行编码和解码重构,实现对不同特征变量间内在相关性的建模与特征挖掘,进一步通过余弦相似性函数和差异性函数分析特征变量重构残差的变化来检测和定位故障;最后,基于某风电场风电机组SCADA数据进行验证分析。相较于传统主成分分析和自编码器网络以及全工况监测,文章所提方法能够更早预警故障的发生,且误报率低,能够实现故障准确定位。

基于条件卷积自编码高斯混合模型的风电齿轮箱健康评估

为实现对风电齿轮箱健康评估、发现齿轮箱部件早期故障,提出一种基于条件卷积自编码高斯混合模型的风电齿轮箱健康评估网络。在编码器部分,同时对传感器信息和时序信息进行编码解码并提取压缩特征,根据高斯混合模型设计基于信号本身概率分布的能量设计评价指标进行健康评估。根据核密度估计确定阈值,并利用某真实风电场数据进行实验,验证方法的有效性。

多齿螯合酰腙配体的合成及其防腐性能

针对常用无机缓蚀剂存在螯合固化速率较慢,形成的无机锈蚀螯合物与有机涂层相容性差等缺点,以2-噻吩甲酰肼和1H-苯并咪唑-2-甲醛为原料合成了多齿螯合酰腙配体(THL)。采用傅立叶变换红外光谱仪(FT-IR)、核磁共振氢谱仪(1H NMR)、紫外分光光度计等对其结构进行了表征。并将THL作为有机缓蚀剂添加至环氧树脂中制备环氧清漆,通过电化学阻抗谱(EIS)测试、中性盐雾实验、附着力测试、扫描电子显微镜(SEM)等手段研究了不同THL添加量的清漆涂层耐腐蚀性,并探索了其缓蚀机理。结果表明:掺杂THL后的清漆涂层耐腐蚀性显著优于纯环氧涂层,当THL添加量为2%时,清漆涂层具有最佳的耐盐雾性以及附着力(16.25 MPa),涂层初始电化学阻抗模值可达6.27×108Ω·cm2,在3.5%NaCl溶液中浸泡20 d后,仍高达1.89×108Ω·cm2,保持在较高水平。由此可见,有机缓蚀剂(THL)的掺杂可有效提高环氧涂层与基体间的结合力,进而提高涂层的耐腐蚀性。

集体法益之本土化形塑与内在限制

在刑法扩张的背景下,我国增设了诸多以保护集体法益为内容的罪名,其中,以危险驾驶罪、帮助信息网络犯罪活动罪等为代表的个罪,引起了理论和实务界的广泛讨论。然而,理论基础层面的关涉集体法益的正当性根据、界定标准等问题始终未能厘清。从本土化视角反思集体法益的相关争论:集体法益不应再与古典自由主义的法益概念过分纠缠,也不应掣肘于自由主义原子式的个人设想。集体法益能够实现对风险社会以及后疫情时代的现实观照,也与“新集体主义”价值观念存在契合之处。基于我国刑法的具体规定,借鉴二元论的观点,对集体法益进行重新分类,可分为纯正的集体法益与不纯正的集体法益;同时,对集体法益进行内在限制,设立目的正当性、内容重大性以及创设紧迫性的三重检验标准。

论我国涉兴奋剂犯罪的刑法规制

要实现我国竞技体育的健康发展以及体育强国的目标,涉兴奋剂犯罪之刑法规制的完善十分必要。全面检视涉兴奋剂犯罪的相关罪名,发现我国涉兴奋剂犯罪的刑事立法存在罪名分散、附属刑法形式化、行为类型不完善、刑罚配置不合理等问题,进而限制了我国兴奋剂法治理进程。借鉴欧洲诸体育强国打击兴奋剂犯罪的相关立法经验,提出以下几点完善建议:确立独立的体育法益,在相关附属刑法中制定罪刑罚则,乃至在条件成熟时制定专门的《反兴奋剂法》。增设非法提供兴奋剂罪,弥补对供应型行为打击之不足。同时,注重罚金刑和资格刑在打击涉兴奋剂犯罪中的独特价值,以期实现刑罚配置的科学化。

多元共治背景下涉医药企业之刑事合规的制度完善

在预防主义思想指引下,通过刑事合规建设激励医药企业积极地自我管理,与当下促进医药产业持续健康发展的顶层设计相契合。有效的刑事合规机制,不仅可强化“非罪化”治理功能与价值,同时能推动涉药品犯罪规制模式“从监管型向共治型”转变;在严峻的涉药品犯罪形势下,可重点从涉税和商业贿赂专项合规突破,进而实现医药企业的全面合规。刑事合规制度的建构,需立足刑事风险识别与评估机制,以此开展重点专项合规建设,从“决策、管理和执行”三个层面进行合规组织的内部构建;同时需配套监督者保证人义务和“吹哨人”制度的建立和完善,通过医药行业协会和第三方监管人的力量,共同实现对医药企业犯罪的多元有效治理。

锤击预应力管桩内力测试及荷载传递试验研究

锤击预应力管桩桩身量测元件埋设难度大、成活率低,限制了通过现场试验对预制管桩桩基设计参数、桩基受力性能的深入研究。为解决这一难题,对比分析已有预制桩桩身量测元件埋设方法,针对锤击预应力管桩的成桩特点,提出一种新型应变计埋设工艺,并在某高速铁路路基工程中实施了6根试验桩(共188个应变计),成活率达到90%。结合桩基的静载试验,实测不同荷载水平下桩身内力沿深度的分布规律,并通过对桩身轴力、桩侧摩阻力、桩端阻力、桩周不同土层侧摩阻力的综合分析,研究深厚软土地基中预应力管桩的荷载传递特征。试验结果表明,工作荷载(1200 kN)下,桩侧摩阻力占95.6%,桩的受力特性表现为纯摩擦桩;桩身上部3层土(约31.4 m)桩侧摩阻均达到其各自极限值,中下部土层均远小于其极限摩阻力。

UPLC-Q-TOF-MS结合网络药理学及实验验证探讨益气平喘豆乳粉药物成分及其干预COPD的作用机制

目的运用UPLC-Q-TOF-MS、网络药理学和实验验证探讨益气平喘豆乳粉干预慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)的作用机制。方法采用UPLC-Q-TOF-MS解析益气平喘豆乳粉中药复方中的活性成分,在SwissTargetPrediction中筛选靶点;在GeneCards中收集COPD靶点,运用Venny 2.1.0平台,对活性成分靶点与COPD靶点取交集获得潜在靶点;将潜在靶点导入STRING和DAVID中进行蛋白质相互作用网络分析(protein-protein interaction,PPI)、GO和KEGG分析。将36只小鼠按随机数字表法分为正常组、模型组、高剂量组(12.0 mL/kg)、中剂量组(6.0 mL/kg)、低剂量组(3.0 mL/kg)、地塞米松组(1.0 mg/kg),每组6只。1天1次,连续给药30 d。除正常组外,其余小鼠采用脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)联合香烟烟雾诱导法建立COPD小鼠模型。造模成功后,每周测量1次小鼠体质量,末次给药后,HE染色观察肺组织及脂肪组织形态变化;ELISA检测血清及支气管肺泡(bronchoalveolar lavage fluid,BALF)灌洗液中炎症因子TNF-α、IL-6水平;RT-PCR检测肺组织中TNF-α、ICAM-1、SELE mRNA水平。结果UPLC-Q-TOF-MS分析得到143个活性成分,297个潜在交集靶点。PPI、GO和KEGG分析发现,益气平喘豆乳粉可能通过作用于TNF、AKT1、IL-6等靶点,调节TNF、PI3K-Akt、癌症等信号通路以干预COPD病理机制。动物实验结果显示,与正常组相比,模型组小鼠肺组织可见大量炎性细胞浸润,脂肪组织中空泡脂滴增多,体质量明显降低(P<0.01),血清中TNF-α和IL-6含量升高(P<0.01)。与模型组相比,各用药组肺组织炎症细胞浸润程度减轻,脂肪细胞分布增多排列紧密,中剂量组小鼠体质量降低最少(P<0.05),高剂量组小鼠血清中TNF-α含量显著降低(P<0.05),各用药组肺组织中ICAM-1 mRNA的相对表达量显著降低(P<0.01)。结论益气平喘豆乳粉可能通过干预TNF、PI3K-Akt通路,抑制TNF-α、IL-6的释放,发挥抗炎、改善营养不良等作用。

基于深度学习的结构光包裹相位展开算法

针对传统编码结构光多频时间相位展开算法在实际三维测量中,由于不可忽略的噪声和其他误差源所导致的条纹阶次错误,严重影响三维测量精度的现象,提出一种基于深度学习的多频绝对相位展开算法。通过复杂曲面模型三维重建实验验证了该算法的可行性,实验结果表明在不同程度高斯噪声影响下,该算法三维重建结果相较于传统多频外差算法测量精度更高。