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Abstract ：
为避免非完备地震需求样本集所导致的地铁车站结构地震易损性分析认知不确定性,提出了一种可考虑地震需求统计不确定性的地铁车站结构地震易损性分析方法.首先,基于Bootstrap法将有限地震需求样本问题转换为大样本问题;其次,结合最大熵原理和Copula理论构建统计不确定性变量的联合概率分布模型;在此基础上,进一步量化由地震需求统计不确定性所导致的地震易损性水平变异性,并求解得出均值地震易损性曲线以及对应一定置信度的包络地震易损性曲线;最后,以大开地铁车站为具体对象,系统分析了地震需求统计不确定性的影响规律.研究表明:在有限地震需求样本条件下地铁车站结构地震易损性水平具有显著的变异性,且该变异性会随着地震动强度的增加呈现出先增大后减小的变化趋势;均值与包络易损性曲线可有效考虑基于有限地震需求样本的地铁车站结构地震易损性不确定性程度,且具有良好可信度.所提出的相关分析方法和结论可为地铁车站结构抗震性能和地震风险评估提供参考和指导作用.
Keyword ：
Bootstrap法 最大熵原理 地铁车站结构 地震易损性 认知不确定性
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| GB/T 7714 | 崔春义 , 许民泽 , 许成顺 et al. 考虑地震需求统计不确定性的地铁车站结构地震易损性分析 [J]. | 岩土工程学报 , 2025 , 47 (3) : 453-462 . |
| MLA | 崔春义 et al. "考虑地震需求统计不确定性的地铁车站结构地震易损性分析" . | 岩土工程学报 47 . 3 (2025) : 453-462 . |
| APA | 崔春义 , 许民泽 , 许成顺 , 赵经彤 , 刘海龙 , 孟坤 . 考虑地震需求统计不确定性的地铁车站结构地震易损性分析 . | 岩土工程学报 , 2025 , 47 (3) , 453-462 . |
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Abstract ：
针对智能网联车队的组队和离队场景从宏观基本图与微观跟驰行为2方面进行建模：首先在宏观层面，研究含有智能网联车队的混合交通流组态概率分布，紧接着对网联车渗透率p以及车队长度S这2个重要参数分别研究其对混合交通流通行能力的影响；其次，从微观角度出发，分别对车队的组队场景和分离场景进行仿真研究其微观运行状况。结果表明：当网联车渗透率为1时，道路通行能力可达到3 777辆/h,是不含车队交通流通行能力的1.5倍以上；车辆组成车队所需的时间主要受车间距离以及车队规模影响；车队分离场景的效率以及稳定性均高于组队场景。研究结论可支撑未来车队动态演化过程的研究，同时也可为车队的宏观与微观运行管理提供理论支撑。
Keyword ：
车队微观组织 智能网联车队 通行能力分析
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| GB/T 7714 | 李海舰 , 韩宗霖 , 郑金子 et al. 智能网联车辆组队与离队行为对混合交通流影响特性分析 [J]. | 交通工程 , 2024 , 24 (06) : 113-121 . |
| MLA | 李海舰 et al. "智能网联车辆组队与离队行为对混合交通流影响特性分析" . | 交通工程 24 . 06 (2024) : 113-121 . |
| APA | 李海舰 , 韩宗霖 , 郑金子 , 李宗典 . 智能网联车辆组队与离队行为对混合交通流影响特性分析 . | 交通工程 , 2024 , 24 (06) , 113-121 . |
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Abstract ：
本申请提供一种基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法、装置、存储介质及电子设备，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：基于第一运行信息，得到目标公交线路的站点间公交车辆行驶时间概率分布函数，基于第二运行信息，确定目标公交线路的关键站点，并基于关键站点，生成固定时间控制点集合；基于概率分布函数以及固定时间控制点集合，利用确定性混合整数线性规划模型，生成目标运行方案。本申请提供的基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法，用于通过建模科学决策各班次自动驾驶公交时间控制点方案及其在各时间控制点处计划到站时刻，充分发挥自动驾驶技术的优势，提升线路运行可靠性，改善公交服务质量。
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| GB/T 7714 | 窦雪萍 , 杨明慧 , 李同飞 . 基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法及装置 : CN202410795562.3[P]. | 2024-06-19 . |
| MLA | 窦雪萍 et al. "基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法及装置" : CN202410795562.3. | 2024-06-19 . |
| APA | 窦雪萍 , 杨明慧 , 李同飞 . 基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法及装置 : CN202410795562.3. | 2024-06-19 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种基于自回归循环网络的城市建筑光伏发电量概率预测方法，考虑到城市建筑群的复杂日照环境，计算周边建筑遮挡系数，根据测得的太阳辐射强度、历史光伏发电数据构建参数的概率分布，基于自回归循环网络LSTM与极大似然估计方法建立概率预测模型，该模型充分挖掘了太阳辐射与光伏发电量数据之间的内在关联以及其时间序列特征，考虑了周边建筑群的遮挡因素，适用于城市中心建筑群遮挡环境下的建筑光伏系统发电量预测，与传统RNN循环神经网络相比，解决了多时序间的幅度差异问题，减少人为分组带来的预测偏差问题，提高预测准确率。
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| GB/T 7714 | 李炎锋 , 雷晨彤 , 杜甜美 et al. 一种基于自回归循环网络的城市建筑光伏发电量概率预测方法 : CN202311762919.X[P]. | 2023-12-20 . |
| MLA | 李炎锋 et al. "一种基于自回归循环网络的城市建筑光伏发电量概率预测方法" : CN202311762919.X. | 2023-12-20 . |
| APA | 李炎锋 , 雷晨彤 , 杜甜美 , 陈超 , 杨石 , 李博宇 et al. 一种基于自回归循环网络的城市建筑光伏发电量概率预测方法 : CN202311762919.X. | 2023-12-20 . |
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Abstract ：
本发明涉及一种面向水质污染溯源的方法，特别是涉及一种基于机理模型，贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗算法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的水体污染物溯源方法。首先，设计基于水质污染物的对流扩散模型。其次，将污染物的对流扩散模型结合贝叶斯推理框架，获得基于实验数据的排污源待反演参数的后验分布。最后，针对贝叶斯推理中后验分布概率函数参数维度高、连续性可微性差、计算极其复杂的问题，使用MCMC概率分布抽样方法实现高维复杂概率分布抽样的简化。该方法可实现在缺乏先验知识的情况下大幅度缩小排污参数的取值范围，最终给出排污参数的参数总结。
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| GB/T 7714 | 毕敬 , 李艺博 , 王梓奇 et al. 基于贝叶斯推理和MCMC采样的水质污染溯源方法 : CN202410897864.1[P]. | 2024-07-05 . |
| MLA | 毕敬 et al. "基于贝叶斯推理和MCMC采样的水质污染溯源方法" : CN202410897864.1. | 2024-07-05 . |
| APA | 毕敬 , 李艺博 , 王梓奇 , 乔俊飞 , 吴仁人 . 基于贝叶斯推理和MCMC采样的水质污染溯源方法 : CN202410897864.1. | 2024-07-05 . |
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Abstract ：
本发明公开了属于环境工程与数据科学技术领域的一种基于工业互联网的后生命周期家电碳足迹核算方法。该方法包括：步骤1：根据调研数据计算小作坊数量，建立小作坊概率分布模型；步骤2：整合已有数据，计算小作坊到家电回收厂的平均运输距离；步骤3：计算单个小作坊的碳排放量和所有小作坊的总碳排放量；步骤4：基于物联网收集并分析监测数据；步骤5：计算直接和间接能源消耗导致的碳排放量；步骤6：构建数据库系统来追踪家电拆解后材料的流向和状态；步骤7：利用大数据分析和机器学习算法计算最大碳节约量。本发明在回收和拆解阶段的碳足迹核算误差减少了约40％，相比传统核算方法更加精确。
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| GB/T 7714 | 翟梦瑜 , 苏帅 , 陈灿洋 . 一种基于工业互联网的后生命周期家电碳足迹核算方法 : CN202311733011.6[P]. | 2023-12-15 . |
| MLA | 翟梦瑜 et al. "一种基于工业互联网的后生命周期家电碳足迹核算方法" : CN202311733011.6. | 2023-12-15 . |
| APA | 翟梦瑜 , 苏帅 , 陈灿洋 . 一种基于工业互联网的后生命周期家电碳足迹核算方法 : CN202311733011.6. | 2023-12-15 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种基于拓扑排序的大规模脑效应连接深度学习方法，属于脑神经及脑机接口技术等领域；首先通过多头注意力机制来深入挖掘脑区体素时间序列中的长期依赖关系，使模型能够更准确地建模脑区体素时间序列的分布特征。然后采用去噪扩散训练方法，使模型不受特定概率分布假设来提高模型鲁棒性。最后，通过拓扑排序技术获取脑区间的拓扑序列，来压缩图搜索空间，进而降低计算开销，更高效地学习大规模脑效应连接网络。本发明在建模脑区体素时间序列分布时能够更全面、准确地捕捉神经活动的复杂变化。本发明摒弃对特定概率分布的假设，使模型更灵活地适应各种脑区体素时间序列的特征。
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| GB/T 7714 | 冀俊忠 , 范经栋 , 刘金铎 . 一种基于拓扑排序的大规模脑效应连接深度学习方法 : CN202410691681.4[P]. | 2024-05-30 . |
| MLA | 冀俊忠 et al. "一种基于拓扑排序的大规模脑效应连接深度学习方法" : CN202410691681.4. | 2024-05-30 . |
| APA | 冀俊忠 , 范经栋 , 刘金铎 . 一种基于拓扑排序的大规模脑效应连接深度学习方法 : CN202410691681.4. | 2024-05-30 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法，包括以下步骤：在小鼠造血干细胞的sc‑RNA‑seq数据集上进行实验，评估构建基因调控网络的性能。利用稀疏Transformer对scRNA‑seq数据进行稀疏特征提取，以便于后续更准确地构建基因调控网络；在稀疏特征提取完之后，将稀疏特征输入生成流网络模型进行基因调控网络的构建。通过生成流网络模型的多次迭代更新，得到与小鼠造血干细胞sc‑RNA‑seq数据集相关联的基因调控关系的一个概率分布，通过设定调控提取阈值提取得到最终的基因调控网络。本发明有效缓解了现有方法难以从稀疏的scRNA‑seq数据捕获复杂的基因调控关系的问题，可以作为一个有效工具为医学研究者分析基因调控机理提供参考。
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| GB/T 7714 | 刘金铎 , 翟继豪 , 冀俊忠 . 一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法 : CN202410337864.6[P]. | 2024-03-24 . |
| MLA | 刘金铎 et al. "一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法" : CN202410337864.6. | 2024-03-24 . |
| APA | 刘金铎 , 翟继豪 , 冀俊忠 . 一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法 : CN202410337864.6. | 2024-03-24 . |
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Abstract ：
本发明提出了一种利用像素权重提高伪标签置信度的半监督医学图像分割方法，包括下述步骤：采集2D磁共振成像医学图像；对图像进行裁剪，缩放，过滤处理，并添加随机扰动；为每个样本添加一个像素权重矩阵，将带有不同扰动的图片分别放入教师模型和学生模型中，让两个模型进行协同训练，直至收敛。本算法在mean‑teacher模型的基础上，使用伪标记图像结合标记图像来更新分割模型，并将教师和学生模型输出的置信度矩阵进行融合对比从而生成更高质量的伪标签。另为每一个图像添加一个像素权重矩阵，训练时更加关注分割有争议的部分，像素权重矩阵通过两个模型输出的概率分布和置信度矩阵来进行更新。本方法使用少量标注数据训练出分割模型。
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| GB/T 7714 | 李建强 , 李瑞琪 , 刘博 et al. 一种利用像素权重提高伪标签置信度的半监督医学图像分割方法 : CN202311313000.2[P]. | 2023-10-11 . |
| MLA | 李建强 et al. "一种利用像素权重提高伪标签置信度的半监督医学图像分割方法" : CN202311313000.2. | 2023-10-11 . |
| APA | 李建强 , 李瑞琪 , 刘博 , 汪婧懿 . 一种利用像素权重提高伪标签置信度的半监督医学图像分割方法 : CN202311313000.2. | 2023-10-11 . |
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Abstract ：
本文基于Copula函数提出了一种新的建立风速风向联合概率分布的模型,该模型可用于工程结构的抗风设计和场地风能源评估。将极坐标系下的风速风向投影在笛卡尔坐标系中后,将得到两个风矢量,对于这两个风矢量,其边缘分布均采用混合高斯分布,两个风矢量的边缘分布通过Copula函数连接后得到对应的联合分布,最后通过雅可比变换得到极坐标系下的风速风向联合概率分布。风数据选自NIWE记录的2014-2016年的风速风向数据,日最大风速和对应的风向用于本文研究。传统基于Copula函数建立风速风向联合分布的模型用于对比,其中,风速边缘分布选用Gumbel分布,风向边缘分布选用混合von
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Copulas 风矢量 AIC准则 雅可比变换 风速风向联合分布模型 混合高斯
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| GB/T 7714 | 程正兵 , 冀骁文 . 一种新的基于Copula函数的风速风向联合分布模型研究 [C] //第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议 . 2023 . |
| MLA | 程正兵 et al. "一种新的基于Copula函数的风速风向联合分布模型研究" 第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议 . (2023) . |
| APA | 程正兵 , 冀骁文 . 一种新的基于Copula函数的风速风向联合分布模型研究 第十三届全国随机振动理论与应用学术会议暨第十一届全国随机动力学学术会议 . (2023) . |
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