基于元模型订单的联合作战仿真协同建模机制

研究了不同层次作战实验室协同开展联合作战仿真建模的问题。分析了联合作战仿真建模需求,并运用元模型建模原理及其特点,建立了一种基于元模型订单的联合作战仿真协同建模机制。基于该机制,战役层与战术层作战实验室围绕元模型订单的下发与提交,在统一作战想定下进行了元模型功能分解、参数确定、试验构建和聚合应用等活动,从而实现了联合作战协同建模。以面向海上封锁作战效能评估的联合作战仿真建模为例,验证了该机制的有效性。

基于Meta-SEM的建筑工人安全行为影响机制研究

为梳理建筑工人安全行为的前因变量并分析其影响机制,基于从众动机和计划行为理论,构建了建筑工人安全行为影响机制理论模型,运用元分析-结构方程模型(Meta-Structural Equation Modeling,Meta-SEM)法对国内外64项实证研究中的128个独立样本进行系统分析,以明确各前因变量与建筑工人安全行为的相互作用关系并探讨企业规模的调节作用。结果表明:在个体层面,安全意识、安全态度、安全动机与建筑工人安全行为的相关系数分别为0.663、0.513、0.509;在组织管理层面,安全氛围与建筑工人安全行为的相关系数为0.678;安全意识、安全态度、安全动机是安全氛围与建筑工人安全行为之间的中介变量;企业规模对安全意识、安全动机、安全氛围与建筑工人安全行为的关系间存在显著调节作用,其中,中小型企业的影响更显著。研究结论可为后续建筑工人安全行为研究提供一定的理论基础,也为建筑业管理者提供了管理依据。

《废旧电器电子产品逆向物流信息追溯数据交换应用规范》标准研制

围绕研制《废旧电器电子产品逆向物流信息追溯数据交换应用规范》(TCRRA 1311-2023)团体标准,本文针对废旧电器电子产品回收处理现状,分析企业庞大异构系统与异构数据源导致逆向物流信息追溯中面临的数据交换困难的问题,通过调研我国追溯系统数据交换标准体系的相关标准建设情况,以此为基础提出了废旧电器电子产品逆向物流信息追溯数据结构模型、数据元模型和数据交换接口等关键概念与技术。该标准颁布实施对促进废旧电器电子产品回收处理行业的发展,提高追溯系统的效率和可靠性具有重要意义。

认知视角下社交媒体持续使用行为的元分析

针对社交媒体持续性使用行为的实证研究结果存在不一致现象,有必要从平台认知层面和个体认知层面进行统一,明确社交媒体用户持续使用行为的前置变量与后置变量的关系并验证关键调节变量。文章构建认知视角下社交媒体持续使用行为的理论模型,筛选出包含15227个样本的41篇中英文实证类文献。采用元分析方法,基于期望确认模型综合分析12组变量间的关系强度,从性别、社会群体以及平台类型三个维度,探讨影响因素与社交媒体持续使用行为间的调节效应。结果表明:社交媒体用户持续使用模型中12组变量均显著相关,验证了期望确认模型在社交媒体领域的普适性,平台和个体认知因素对用户满意度以及持续使用意愿均有正向影响,调节变量性别与平台类型在变量之间具有部分调节作用,其中工作学习型平台的调节作用最强。

我国绿色财政产出效率的地区差异、动态演变及时空收敛性

本文使用2007—2020年我国省级面板数据,测算并分析我国绿色财政产出效率差异、变化趋势、效率损失来源以及未来提升重点,并对绿色财政产出效率的地区差异、动态演变及时空收敛特征进行探究。研究发现:我国绿色财政产出效率的地区差异逐渐缩小、均衡化水平不断提升,效率总体差异变化主要来源于财政发展不同水平地区之间的交叉重叠影响;各省的绿色财政产出均存在不同程度的效率损失;不同产出效率类型省份之间存在效率等级的动态转移现象,具有正向空间溢出效应;我国绿色财政产出效率不存在σ收敛,但存在明显的空间β收敛特征,各省的绿色财政产出效率最终会趋向于同一个最优稳态水平。

在线交互对大学生元认知和持续学习意愿的影响研究

在新一轮课程改革和在线学习质量革命的背景下,学生元认知能力的培养和持续学习意愿的提升成为在线教学研究领域的重要课题。借助SOR理论框架,基于问卷调查和访谈,在线学习中的四种交互行为对元认知可以起到中介作用,同时对学生的持续学习意愿具有不同的影响。

旅游目的地创新影响因素及其作用机制研究——以乌镇为例

随着旅游市场竞争日趋激烈和旅游者的需求不断演变,旅游目的地只有不断创新,才能在竞争中保持领先地位。以创新扩散理论为切入点,利用质性元分析法归纳现有旅游目的地创新研究成果,提炼出影响目的地创新的7个前因因素(资源开拓、理念革新、产品升级、市场深耕、业态转型、支撑体系、服务生态系统)和1个中介传导因素(创新扩散),并以乌镇为案例,利用SEM模型对目的地创新的影响机制进行定量检验。检验结果发现:资源开拓、理念革新、产品升级、市场深耕、业态转型对目的地创新具有显著正向影响,创新扩散在以上关系中具有显著的中介效应。因此,应创新开发旅游资源、贯彻新发展理念、升级创新旅游产品、持续发力市场攻坚、主动拥抱旅游新业态,以有助于我国旅游目的地开展创新实践和可持续发展。

两相自适应训练策略与高效可靠度分析方法研究

概率密度演化方法对于复杂工程结构的系统可靠度分析有良好的适用性,但对于高维随机系统依然存在效率不高的问题.近年来通过少量训练样本训练目标代理模型,来替代目标随机系统提升可靠度分析效率的做法受到众多研究者的青睐.为提升构建自适应代理模型的精度和效率,文章提出了一种两相自适应训练策略,通过对概率空间分层次剖分,逐层次获得训练样本集.在两相训练策略的基础上分两步训练Kriging模型,不仅提升了Kriging模型对概率空间内失效边界的近似精度,更进一步降低了训练过程对计算机物理内存的消耗需求.随后通过结合概率密度演化理论,提出了一种基于等价极值理论的高效可靠度分析方法.为验证建议方法的有效性,分析了不同类型功能函数为目标的代理模型构建效率,并进行了一幢钢筋混凝土框架结构的抗震可靠度分析.结果表明:两相自适应训练策略极大提升了目标代理模型的导出速率并保有较高的分析精度,弥补了概率密度演化理论在处理罕遇失效事件时精度不足的缺陷.值得说明的是,两相训练策略不仅适用于基于Kriging模型的代理模型训练,同时对其他类型的自适应代理模型的训练也有指导意义,并不受代理模型基本类型限制.

循证视角下的偏倚识别:基于Egger拓展模型的大数据元分析

证据综合是实现学术研究发现向实践指南制定转化的桥梁,元分析作为证据整合与转化工具,是循证体系建设的核心。然而,由于偏倚的存在,元分析结果的可靠性难以保障。针对循证研究过程中普遍存在的选择偏移和结果报告偏倚,本研究旨在围绕Egger等发展的模型,通过元回归对其加以拓展,并通过数学分解的方法对选择偏移和结果报告偏倚加以有效识别,从而发展出一种用于识别偏倚的新方法。在建立了精确的偏倚识别拓展模型的基础上,本研究使用一组经验研究数据,验证了拓展模型的合理性与科学性。本研究提出的拓展模型有效提高了Egger检验的效率,有助于提升元分析质量、构建和完善科学化的循证社会科学基础理论体系。

基于迁移学习-元学习的ADS-B攻击分类研究

准确分类通航领域ADS-B攻击类型,采取预防攻击措施,对保障通航运行安全性具有重要意义。针对通航领域ADS-B攻击数据样本少,提出一种基于迁移学习-元学习的ADS-B攻击分类模型。该模型将迁移学习与深度卷积自编码器相结合,建立ADS-B攻击特征提取模型,提取数据样本的攻击有效特征表示,并运用元学习策略在特征空间中实现ADS-B攻击准确分类。实例研究表明,基于迁移学习-元学习的攻击分类模型可有效分类小样本ADS-B攻击,且正确率在95%以上。

自动驾驶汽车的高效对抗性场景测试方法研究

在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而,现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在对参数空间的探索过程中,效率低下。在计算成本的约束下,这些算法甚至无法在更复杂的环境中测试出足够多、足够丰富的失效样本。复杂环境中的对抗性场景测试面临三大挑战:信息匮乏;对抗性样本在庞大的参数空间中稀疏分布;搜索过程中探索与利用难以平衡。该文从这三大挑战出发,提出一种高效的对抗性场景测试框架,通过代理模型来获取更多关于参数空间的信息,精选小样本,以打破庞大空间中稀疏事件的制约,对未知区域和对抗性样本附近的目标进行有针对性的搜索和更新,以实现探索和利用的平衡。实验证明,该文提出方法的搜索效率是随机采样的4倍,与通用遗传算法相比,效率提升一倍以上,在有限的仿真测试次数下,生成了更多容易使被测自动驾驶系统失效的对抗性测试用例。特别地,该文提出的方法能够找出许多离群的对抗性样本,揭示出现有算法无法识别的失效模式。此外,该文提出的方法能够快速、全面地定位出被测算法的脆弱场景,为自动驾驶算法的测试验证、迭代升级提供支持。

社交媒体过载、疲惫对用户不持续使用意愿的作用机制——基于元分析结构方程模型的分析

文章在整合相关实证文献的基础上,构建了过载视角下社交媒体用户不持续使用意愿整合模型,并基于元分析结构方程模型方法,揭示了社交媒体过载对用户不持续使用意愿的影响效应。元分析方法结果显示:疲惫对社交媒体用户不持续使用意愿平均效应最大;过载因素中,交流过载对不持续使用意愿相关系数均值最大,其次为信息过载、技术过载。结构方程模型方法分析结果显示:疲惫、交流过载对不持续使用意愿具有显著的正向直接影响;技术过载对信息过载、交流过载、疲惫均有正向显著影响;信息过载通过疲惫的中介作用间接影响不持续使用意愿;文化背景、社交媒体类型对信息过载、疲惫与不持续使用意愿的影响具有调节作用。

基于MBSE的作战能力跨域描述元建模方法

针对作战能力跨域描述存在语义二义性、不利于交流等问题,提出一种基于模型系统工程的元建模方法。抽象出作战能力元模型并给出形式化定义;从能力、作战和信息视角扩展作战能力元模型定义作战能力描述语言;通过UML Profile技术实现作战能力描述语言建模工具;借鉴面向对象分析方法思路提出作战能力描述语言建模方法。以美军“分布式防御”概念为例对提出方法进行实例验证。结果表明,提出的方法易于理解、可靠性和可扩展性强,有效消除语义二义性的同时满足多视角跨域描述作战能力的需求。

少样本下基于元学习的柱塞泵故障诊断方法

针对柱塞泵故障样本少、在噪声干扰下故障信号微弱及传统深度学习依赖大量训练样本的问题,提出了一种基于模型不可知元学习(MAML)的少样本柱塞泵故障诊断方法。首先,利用改进的带自适应噪声的完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)方法来分解采集到的一维振动信号,得到本征模态函数的IMF分量,并筛选故障信息丰富的敏感分量以增强振动信号中的特征信息。其次,建立了多通道一维卷积模型,该模型构建了一个具有高效通道注意力机制的通道交互特征编码器,旨在关注不同通道间的交互故障信息,进而有效地提取多个诊断元任务的通用诊断知识。最后,将一维卷积模型作为基模型,并通过MAML方法训练获得了最优的模型初始化参数;最优的初始化模型能够快速适应新工况下的少量柱塞泵故障样本,从而实现了少样本下的柱塞泵故障诊断。利用柱塞泵实验数据验证了模型的性能,结果表明,所提方法在少样本条件下对于各种诊断任务的诊断准确率都达到90%以上。

大鼠急性血瘀证模型造模方法的网状Meta分析

目的:采用网状Meta分析评价不同急性血瘀证模型造模方法的效果,为中医实验研究急性血瘀证动物模型的制备提供循证依据。方法:检索中国期刊全文数据库(CNKI)、中国学术期刊数据库(CSPD)、中文科技期刊数据库(CCD)中有关急性血瘀证模型的建模方法,应用Stata软件进行网状Meta分析。结果:最终纳入32项研究,共纳入9种造模方案。各项指标最优前3位概率排序分别为:1)全血黏度:1 S^(-)1切变率右旋糖酐>高脂>氢化可的松+肾上腺素,10 S^(-)1切变率冰水浴>肾上腺素>高脂+力竭游泳,30 S^(-)1切变率多因素刺激>右旋糖酐>肾上腺素,60 S^(-)1切变率多因素刺激>右旋糖酐>肾上腺素,150 S^(-)1切变率肾上腺素>冰水浴>高脂+力竭游泳,200 S^(-)1切变率右旋糖酐>氢化可的松+肾上腺素>角叉莱胶+内毒素;2)血浆黏度:右旋糖酐>多因素刺激>肾上腺素;3)红细胞聚集指数:冰水浴>多因素刺激>高脂+力竭游泳。受纳入研究质量和数量的限制,所得结论仍待进一步验证。结论:右旋糖酐、冰水浴、多因素刺激、肾上腺素造模效果更显著。

基于元学习的无数据模型压缩

针对现有深度学习无数据蒸馏框架下,数据合成效率低下以及蒸馏模型性能不足的问题,提出一种基于元学习的快速数据合成方法。通过批量标准化层的平均值和方差,及动量自适应调整,提取可重用特征,对特定任务执行少量更新,达到提高数据合成效率的目的;通过提出同异构教师鉴别器提取双采样知识,解决数据样本多样性与泛化性问题;改进传统知识蒸馏损失,采用学生自恢复蒸馏,通过一个生成块,提高模型性能。实验结果表明,提出方法优于现有无数据蒸馏方法。

肝硬化门静脉血栓形成风险预测模型的Meta分析

目的:对肝硬化门静脉血栓形成(PVT)的风险预测模型进行Meta分析。方法:计算机检索中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献数据库、Web of Science、the Cochrane Library、PubMed、Scopus、EMbase数据库中关于肝硬化门静脉血栓形成风险预测模型的研究,检索时限从建库至2023年11月21日;由2名研究者独立进行数据检索和资料提取,采用预测模型偏倚风险和适用性评估工具(PROBAST)评价文献质量,采用RevMan 5.4和MedCalc软件进行Meta分析。结果:共纳入15篇文献,涉及10 077例病人,PVT占6.0%~50.0%;15个风险预测模型的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.667~0.949。Meta分析结果显示,D-二聚体水平升高[OR=1.49,95%CI(1.30,1.70),P<0.001]、内镜治疗史[OR=18.91,95%CI(11.31,31.59),P<0.001]、食管胃静脉曲张程度[OR=2.26,95%CI(1.75,2.92),P<0.001]、门静脉主干内径增宽[OR=1.38,95%CI(1.29,1.48),P<0.001]、脾切除史[OR=5.51,95%CI(4.26,7.13),P<0.001]、血浆凝血酶原时间延长[OR=1.21,95%CI(1.12,1.31),P<0.001]是肝硬化PVT的预测因子。结论:D-二聚体水平升高、内镜治疗史、食管胃静脉曲张程度、门静脉主干内径增宽、脾切除史、血浆凝血酶原时间延长是肝硬化PVT形成的有效预测因子;未来仍需从模型构建过程、模型验证和结果报告等方面进一步优化。

基于DM2的航空电子系统架构任务元模型设计方法

探究了一种基于DoDAF元模型的航空电子系统架构任务元模型设计方法,通过构建标准、规范和统一的任务元模型数据,表达航空电子系统任务架构设计的需求、结构、行为和参数要素。该方法可推进航空电子体系结构数据的规范性,促进设计数据的共享和重用,有效提升航空电子系统架构设计效率。

基于元模型的装备体系知识图谱构建

针对当前军事领域知识图谱描述装备体系存在的数据规范程度不高、实体不统一和实体关系不一致等问题,提出一种基于元模型的军事领域本体模型构建方法。该方法采用体系架构元模型技术框架下的概念数据模型和逻辑数据模型定义装备体系本体,从而生成装备体系知识图谱,避免不同兵种、不同业务领域装备体系本体不一致的影响。选取协同打击任务场景构建无人机集群装备体系应用本体,导入Neo4j软件生成知识图谱。结果表明,所提方法能够满足装备体系知识图谱构建需求。

学习策略:系统综合与概念模型(下)

本文旨在构建一种学习模型,说明不同学习策略在学习周期不同阶段的强大作用。该模型描述了3个输入和输出因素(技能、意愿和动机)、成功标准和学习的3个阶段(表层学习、深度学习和迁移学习),以及表层学习和深度学习过程中各自的获取阶段和巩固阶段。根据228个元分析的综合结果得出最有效的学习策略。结果表明存在一个有效的子策略,但这种有效性取决于实施这些策略时所处的学习阶段。此外,最好不要单独开展学习策略培训,而是将各种策略嵌入学科内容,明晰发展表层学习和深度学习,促进相关的最佳策略并传授学习迁移的技能。最后,本文针对模型有待进一步研究的问题进行了讨论。