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滞后性选择行为下的投影逐日动态分配模型研究: 智能交通系统是未来交通系统的发展方向，其核心部分包括交通诱导与交通控制，其中动态交通流分配模型与算法的研究更是智能交通系统发展的关键技术。因此，通过研究动态交通流分配模型、算法，从而建立适当数学模型，可以为交通诱导和交通...; 张凡; 关键词：道路交通出行者; 文献传递

车辆服役环境对高速列车轴箱轴承温度的影响分析: 2024年; 构建考虑轴箱表面散热及轴承内部传热的功率损耗模型,分析轴箱轴承在不同服役环境下的载荷;综合考虑轴箱表面空气流场对流换热的影响,建立精细化轴箱轴承温度模型,分析不同服役环境对轴箱轴承温度分布和温度特性的影响,并通过轴承试验台验证模型的有效性。研究结果表明:当车辆速度由220 km/h增至300 km/h时,轴承的总摩擦力矩增大11.4%;当车轮多边形阶数由16阶增加到22阶时,摩擦力矩平均增大2.8%;轴箱轴承最高温度出现在内圈与滚动体接触的区域,最低温度出现在轴上且接近环境温度;当车速由220 km/h增加到300 km/h时,轴承的最高温度上升9.2℃,各节点处温度均有一定程度增加,当车轮多边形阶数由16阶增加到22阶时,最高温度平均升高1.1%;当多边形深度幅值由10 dB增加到18 dB时,最高温度平均升高1.4%。; 黄梓幸宋冬利罗亚萍张凡田光荣; 关键词：轴箱轴承有限元

基于多特征嵌入的中文医学命名实体识别: 2023年; 针对基于字符表示的中文医学命名实体识别模型嵌入信息单一、缺失词边界和结构信息的问题,文中提出了一种融合多特征嵌入的医学命名实体识别模型。首先,将字符映射为固定长度的嵌入表示;其次,引入外部资源构建词汇特征,该特征能够补充字符的潜在词组信息;然后,根据中文的象形文字特点和文本序列特点,分别引入字符结构特征和序列结构特征,使用卷积神经网络对两种结构特征进行编码,得到radical-level词嵌入和sentence-level词嵌入;最后,将得到的多种特征嵌入进行拼接,输入长短期记忆网络编码,并使用条件随机场输出实体预测结果。将自建中文医疗数据和CHIP_2020任务提供的医疗数据作为数据集进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型同时融合了词汇特征和文本结构特征,能够有效识别医学命名实体。; 黄健格贾真张凡张凡; 关键词：命名实体识别

一种IGZO超晶格纳米线阵列的制备方法: 本发明公开了一种IGZO超晶格纳米线阵列的制备方法，包括以下步骤：步骤1：将铟盐、镓盐、锌盐按照In：Ga：Zn原子比为5:5:4的比例溶于溶剂中，加入稳定剂；步骤2：将步骤1制备的溶液在60～70℃，搅拌条件下充分反应...; 曹宝宝张凡; 文献传递

道岔转辙机故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质: 本发明提供了道岔转辙机故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取不同类型的道岔转辙机的动作曲线，所述动作曲线包括A相电流曲线、B相电流曲线、C相电流曲线和功率曲线；对每一个所述动作曲线进行故障标注，得到标...; 滕飞乔露罗金屯李博张凡李天瑞

一种IGZO超晶格纳米颗粒的制备方法: 本发明公开了一种IGZO超晶格纳米颗粒的制备方法，包括以下步骤：步骤1：将铟盐、镓盐和锌盐按照原子比为In：Ga：Zn=5:5:4的比例溶于溶剂中；步骤2：在步骤1形成的混合溶液中加入稳定剂，搅拌均匀后，陈化形成In‑G...; 曹宝宝张凡; 文献传递

一种基于IGZO纳米颗粒的ppb级别硫化氢气体传感器及其制备方法: 本发明公开了一种基于IGZO纳米颗粒的ppb级别硫化氢气体传感器及其制备方法，传感器包括气敏涂层、陶瓷管、金属电极Ⅰ、金属电极Ⅱ、电阻丝，所述金属电极Ⅰ和金属电极Ⅱ平行环绕在所述陶瓷管两端，所述金属电极Ⅰ伸出引脚Ⅰ和引脚...; 曹宝宝张凡谭家宁李硕; 文献传递

一种基于几何特征挖掘的在途列车实际运行区域检测方法: 本发明公开了一种基于几何特征挖掘的在途列车实际运行区域检测方法，属于轨道区域检测技术领域，包括：S1、采集在途列车运行时的铁路图像，使用铁路区域分割模型对其处理，获得钢轨分割结果；S2、基于钢轨分割结果，提取钢轨骨架，形...; 滕飞陈裔钧代黎赖培张凡彭博李琳

基于情感知识的双通道图卷积网络的方面级情感分析被引量：2: 2023年; 方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问题,文中提出了一种基于情感知识的双通道图卷积网络的情感分类模型(Dual-channel Graph Convolutional Network with Sentiment Knowledge,SKDGCN)。该模型由情感增强的依存图卷积网络(Sentiment-enhanced Dependency Graph Convolutional Network,SDGCN)和注意力图卷积网络(Attention Graph Convolutional Network,AGCN)组成,两个图卷积网络分别学习方面词与上下文词的句法依赖关系和语义关系。具体地,SDGCN在句法依存树上融合SenticNet中的情感知识以增强句子的依赖关系,使得模型既考虑了上下文词与方面词的句法关系,也考虑了上下文中意见词与方面词的情感信息;AGCN使用注意力机制学习方面词与句子中上下文的语义相关性;最后使两个图卷积网络交互学习各自的信息进行情感分类。实验结果表明,该模型在多个公开数据集上表现优异,并通过消融实验验证了各个模块的有效性。; 阳影张凡李天瑞

基于交互注意力和图卷积网络的方面级情感分析被引量：5: 2023年; 方面级情感分析是细粒度情感分析中的一项关键任务,旨在预测一个句子中不同方面术语的情感倾向。针对目前结合图卷积网络的研究忽略方面术语本身的含义以及方面术语与上下文之间的交互的问题,文中提出了基于交互注意力和图卷积网络的模型(Interactive Attention Graph Convolution Network,IAGCN)。该模型首先结合BiLSTM和修正动态权重层对上下文进行建模,其次在句法依存树上使用图卷积网络对句法信息进行编码,然后利用交互注意力机制学习上下文和方面术语中的注意力,重构上下文和方面术语的表示,最后通过softmax层获取给定方面术语的情感极性。与基线模型相比,所提模型在5个数据集中的准确率和F1值分别提高了0.56%~1.75%和1.34%~4.04%。同时,将预训练模型BERT应用到此任务中,相比基于GloVe的IAGCN模型,其准确率和F1值分别提高了1.47%~3.95%和2.59%~7.55%,模型效果有了进一步的提升。; 王娅丽张凡余增李天瑞

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张凡