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Solvents incubatedπ-πstacking in hole transport layer for perovskite-silicon 2-terminal tandem solar cells with 27.21%efficiency
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作者 Qiaoyan Ma Jufeng Qiu +10 位作者 Yuzhao Yang Fei Tang Yilin Zeng Nanxi Ma Bohao Yu Feiping Lu Chong Liu Andreas Lambertz Weiyuan Duan Kaining Ding Yaohua Mai 《Journal of Energy Chemistry》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第7期25-30,I0002,共7页
Room temperature sputtered inorganic nickel oxide(NiO_(x))is one of the most promising hole transport layers(HTL)for perovskite-sillion 2-terminal tandem solar cells with the aid of ultrathin and compact organic layer... Room temperature sputtered inorganic nickel oxide(NiO_(x))is one of the most promising hole transport layers(HTL)for perovskite-sillion 2-terminal tandem solar cells with the aid of ultrathin and compact organic layers to passivate the surface defects.In this study,the aromatic solvent with different substituent groups was used to regulate the conformation of poly[bis(4-phenyl)(2,4,6-trimethylphenyl)am ine](PTAA)layer.As a result,the single-junction perovskite solar cell(PSC)gained a power conversion efficiency(PCE)of 20.63%,contributing to a 27.21%efficiency for monolithic perovskite/silicon(double-side polished)2-terminal tandem solar cell,by applying the alkyl aromatic solvent to enhance theπ-πstacking of PTAA molecular chains.The tandem solar cell can maintain 95%initial efficiency after aging over 1000 h.This study provides a universal approach for improving the photovoltaic performance of NiO_(x)/polymer-based perovskite/silicon tandem solar cells and other single junction inverted PSCs. 展开更多
关键词 Tandem solar cells Low temperature deposition Hole transporting property π-πstacking Alkyl aromatic solvent
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Self-aggregating behavior of poly(4-vinyl pyridine)and the potential in mitigating sand production based onπ-πstacking interaction
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作者 Jian-Da Li Gui-Cai Zhang +4 位作者 Ji-Jiang Ge Wen-Li Qiao Hong Li Ping Jiang Hai-Hua Pei 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2022年第5期2165-2174,共10页
Unconsolidated sandstone reservoirs are most susceptible to sand production that leads to a dramatic oil production decline.In this study,the poly(4-vinyl pyridine)(P_(4)VP)incorporated with self-aggregating behavior ... Unconsolidated sandstone reservoirs are most susceptible to sand production that leads to a dramatic oil production decline.In this study,the poly(4-vinyl pyridine)(P_(4)VP)incorporated with self-aggregating behavior was proposed for sand migration control.The P_(4)VP could aggregate sand grains spontaneously throughπ-πstacking interactions to withstand the drag forces sufficiently.The influential factors on the self-aggregating behavior of the P_(4)VP were evaluated by adhesion force test.The adsorption as well as desorption behavior of P_(4)VP on sand grains was characterized by scanning electron microscopy and adhesion force test at different pH conditions.The result indicated that the pH altered the forms of surface silanol groups on sand grains,which in turn affected the adsorption process of P_(4)VP.The spontaneous dimerization of P_(4)VP molecules resulting from theπ-πstacking interaction was demonstrated by reduced density gradient analysis,which contributed to the self-aggregating behavior and the thermally reversible characteristic of the P_(4)VP.Dynamic sand stabilization test revealed that the P_(4)VP showed wide pH and temperature ranges of application.The production of sands can be mitigated effectively at 20-130℃ within the pH range of 4-8. 展开更多
关键词 Self-aggregating Poly(4-vinyl pyridine) π-πstacking Sand migration control
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Enhanced photochemical oxidation ability of carbon nitride by π-πstacking interactions with graphene 被引量:9
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作者 郝强 郝思濛 +3 位作者 牛秀秀 李巽 陈代梅 丁浩 《Chinese Journal of Catalysis》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期278-286,共9页
A one-pot method for the preparation of g-C3N4/reduced graphene oxide(rGO) composite photocatalysts with controllable band structures is presented.The photocatalysts are characterized by Fouirer transform infrared s... A one-pot method for the preparation of g-C3N4/reduced graphene oxide(rGO) composite photocatalysts with controllable band structures is presented.The photocatalysts are characterized by Fouirer transform infrared spectroscopy,X-ray diffraction,scanning electron microscope,transmission electron microscope,and Mott-Schottky analysis.The valance band(VB) of g-C3N4 exhibits a noticeable positive shift upon hybridizing with rGO,and thus results in a strong photo-oxidation ability.The g-C3N4/rGO composites show a higher photodegradation activity for 2,4-dichlorophenol(2,4-DCP) and rhodamine B(RhB) under visible light irradiation(λ≥420 ran).The g-C3N4/rGO-1sample exhibits the highest photocatalytic activity,which is 1.49 and 1.52 times higher than that of bulk g-C3N4 for 2,4-DCP and 1.52 times degradation,respectively.The enhanced photocatalytic activity for g-C3N4 originates from the improved visible light usage,enhanced electronic conductivity and photo-oxidation ability by the formed strong π-π stacking interactions with rGO. 展开更多
关键词 Graphitic carbon nitride Graphene oxide π–π stacking PHOTOCATALYST Interaction
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Molecular dynamics simulation study onπ-πstacking of Gemini surfactants in oil/water systems 被引量:1
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作者 Jule Ma Peiwen Xiao +6 位作者 Pingmei Wang Xue Han Jianhui Luo Ruifang Shi Xuan Wang Xianyu Song Shuangliang Zhao 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第10期335-346,共12页
Whereas theπ-πstacking interactions at oil/water interfaces can affect interfacial structures hence the interfacial properties,the underlying microscopic mechanism remains largely unknown.We reported an all-atom mol... Whereas theπ-πstacking interactions at oil/water interfaces can affect interfacial structures hence the interfacial properties,the underlying microscopic mechanism remains largely unknown.We reported an all-atom molecular dynamics(MD)simulation study to demonstrate how the Gemini surfactants with pyrenyl groups affect the interracial properties,structural conformations,and the motion of molecules in the water/n-octane/surfactant ternary systems.It is found that the pyrenyl groups tend to be vertical to the interface owing to theπ-πstacking interaction.Besides,a synergistic effect between theπ-πinteraction and steric hindrance is found,which jointly affects the coalescence of liquid droplets.Therefore,the existence of aromatic groups and a moderate number of surfactants helps to form microemulsion.This work provides a molecular understanding of Gemini surfactants with aromatic groups in microemulsion preparation and applications. 展开更多
关键词 SURFACTANTS Interface Interfacial tension p-p stacking MICROEMULSION Molecular simulation
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基于Stacking-SHAP的煤自燃倾向性影响因素研究
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作者 崔忠麒 徐娅煊 苏皓 《煤炭技术》 CAS 2025年第1期150-155,共6页
为对煤自燃倾向性做出准确的预测,挖掘不同煤样属性对煤自燃倾向性的贡献程度,提出基于Stacking-SHAP的煤自燃倾向性预测模型。分别将煤体自身属性及其自燃倾向性综合判定指数作为模型输入和输出。该模型融合支持向量回归(SVR)、极限梯... 为对煤自燃倾向性做出准确的预测,挖掘不同煤样属性对煤自燃倾向性的贡献程度,提出基于Stacking-SHAP的煤自燃倾向性预测模型。分别将煤体自身属性及其自燃倾向性综合判定指数作为模型输入和输出。该模型融合支持向量回归(SVR)、极限梯度提升归回树(XGBoost)、随机森林(RandomForest)、梯度提升决策树(GBDT),并利用网格搜索法对各基础模型参数进行优化,同时结合SHAP算法对不同影响因素的贡献度进行计算。结果显示,优化后的SVR、XGBoost、RF、GBDT和Stacking的判定系数R^(2)分别为0.933、0.887、0.950、0.925、0.984。在煤自燃倾向性影响因素中,重要性程度靠前的特征依次是氧含量、挥发分含量、脂肪烃峰面积值、C/H、羟基峰面积值以及总孔体积共6种特征。模型的建立为煤自燃倾向性预测与煤自燃灾害防治提供了一种新方法。 展开更多
关键词 煤自燃倾向性 stacking SHAP 机器学习 数据挖掘
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基于stacking融合机制的自动驾驶伦理决策模型
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作者 刘国满 盛敬 罗玉峰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期462-468,共7页
虽然自动驾驶技术在线路规划和驾驶控制方面取得较大进展,但遇到伦理困境时,当前自动驾驶汽车仍然很难作出确定、合理的决策,导致人们对自动驾驶汽车安全驾驶产生怀疑和担忧。所以有必要研究自动驾驶伦理决策模型和机制,使得自动驾驶汽... 虽然自动驾驶技术在线路规划和驾驶控制方面取得较大进展,但遇到伦理困境时,当前自动驾驶汽车仍然很难作出确定、合理的决策,导致人们对自动驾驶汽车安全驾驶产生怀疑和担忧。所以有必要研究自动驾驶伦理决策模型和机制,使得自动驾驶汽车在伦理困境下能够作出合理决策。针对以上问题,设计了基于stacking融合机制的伦理决策模型,对机器学习和深度学习进行深度融合。一方面将基于特征依赖关系的朴素贝叶斯模型(ACNB)、加权平均一阶贝叶斯模型(WADOE)和自适应模糊模型(AFD)作为stacking融合机制上基学习器。依据先前准确率,设定各自模型权重,再运用加权平均法,计算决策结果。然后将该决策结果作为元学习器训练集,对元学习器进行训练,构建stacking融合模型。最后,运用验证集分别对深度学习模型和stacking融合模型进行验证,依据验证中平均损失率和准确率以及测试中正确率,评价和比较深度学习模型和stacking融合机制决策效果。结果表明,深度学习模型平均损失率最小为0.64,最大平均准确率为0.7,最高正确率为0.61。stacking融合机制平均损失率最小为0.35,最大平均准确率为0.90,最高正确率为0.75,说明stacking融合机制相对于深度学习模型,决策结果准确率和正确率方面有了较大改进。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 伦理决策 stacking融合机制 深度学习
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Stacking算法对凝给水系统故障诊断的适用性研究
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作者 陈砚桥 孙彤 顾任利 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第1期138-142,共5页
针对船用凝给水系统设备之间耦合关系较强,对该系统的研究只是选取部分参数而并非像设备一样基本涵盖全部特征参数,且该系统在实际运行过程中可以通过自调节来掩盖某些已发生的故障从而无法准确形成运行参数和故障间的映射关系这一现状... 针对船用凝给水系统设备之间耦合关系较强,对该系统的研究只是选取部分参数而并非像设备一样基本涵盖全部特征参数,且该系统在实际运行过程中可以通过自调节来掩盖某些已发生的故障从而无法准确形成运行参数和故障间的映射关系这一现状,以传统单一机器学习算法为基础,通过拓展建立针对Stacking算法的多分类器性能评价指标,准确寻找运行参数和故障之间的映射关系,解决了多分类器性能评价难题。并利用样本数据设计出比较Stacking算法和单一算法综合性能的试验方法,验证了Stacking模型在凝给水系统故障诊断任务中的适用性和优越性。 展开更多
关键词 凝给水系统 stacking算法 故障诊断
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基于VMD-Stacking集成学习的新能源发电功率预测模型 被引量:1
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作者 慈铁军 廖子恒 +2 位作者 任梦晨 梁音 吴自高 《电力科学与工程》 2024年第9期14-23,共10页
在“双碳”背景下,新能源发电功率的准确预测对于电力系统的平稳运行至关重要。提出了一种自适应性的VMD-Stacking集成模型,以解决数据集变化时传统学习模型预测精度不高的问题。利用皮尔逊相关系数选择与发电功率强相关的气象特征,通... 在“双碳”背景下,新能源发电功率的准确预测对于电力系统的平稳运行至关重要。提出了一种自适应性的VMD-Stacking集成模型,以解决数据集变化时传统学习模型预测精度不高的问题。利用皮尔逊相关系数选择与发电功率强相关的气象特征,通过变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)将功率数据分解为多个模态分量,由此构成新的数据集。运用贝叶斯优化算法调整超参数,综合评判随机森林等8种学习模型的评价指标,自适应选出预测性能最优的3种模型作为基学习器,并选用稳定性和泛化能力相对较强的线性回归(Linear Regression)作为元学习器,建立Stacking融合模型。对各分量的预测值叠加,得到最终预测结果。以某新能源场站为例,对风、光电站的发电功率进行预测。算例验证结果表明,该模型在面对不同数据集时,体现出较强的适应性,预测性能也得到显著的提升。 展开更多
关键词 新能源功率预测 stacking集成学习 VMD 皮尔逊相关系数 贝叶斯超参数优化
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基于Stacking融合的LSTM-SA-RBF短期负荷预测 被引量:1
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作者 方娜 邓心 肖威 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第4期131-137,共7页
为了解决单个神经网络预测的局限性和时间序列的波动性,提出了一种奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和Stacking框架相结合的短期负荷预测方法。利用随机森林筛选出与历史负荷相关性强烈的特征因素,采用SSA为负荷数据降噪,简... 为了解决单个神经网络预测的局限性和时间序列的波动性,提出了一种奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和Stacking框架相结合的短期负荷预测方法。利用随机森林筛选出与历史负荷相关性强烈的特征因素,采用SSA为负荷数据降噪,简化模型计算过程;基于Stacking框架,结合长短期记忆(long and short-term memory,LSTM)-自注意力机制(self-attention mechanism,SA)、径向基(radial base functions,RBF)神经网络和线性回归方法集成新的组合模型,同时利用交叉验证方法避免模型过拟合;选取PJM和澳大利亚电力负荷数据集进行验证。仿真结果表明,与其他模型比较,所提模型预测精度高。 展开更多
关键词 奇异谱分析 stacking算法 长短期记忆网络 径向基神经网络 短期负荷预测
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Molecule-based vertical transistor via intermolecular charge transport throughπ-πstacking
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作者 Cheng Liu Cheng Fu +9 位作者 Lingyu Tang Jianghua Wu Zhangyan Mu Yamei Sun Yanghang Pan Bailin Tian Kai Bao Jing Ma Qiyuan He Mengning Ding 《Nano Research》 SCIE EI CSCD 2024年第5期4573-4581,共9页
Theπ-πstacking is a well-recognized intermolecular interaction that is responsible for the construction of electron hopping channels in numerous conducting frameworks/aggregates.However,the exact role ofπ-to-πchan... Theπ-πstacking is a well-recognized intermolecular interaction that is responsible for the construction of electron hopping channels in numerous conducting frameworks/aggregates.However,the exact role ofπ-to-πchannels within typical single crystalline organic semiconductors remains unclear as the orientations of these molecules are diverse,and their control usually requires additional side chain groups that misrepresent the intrinsic properties of the original semiconducting molecules.Therefore,the construction of conduction channels with intrinsicπ-πstacking in the molecule-based device is crucial for the utilization of their unique transport characteristics and understanding of the transport mechanism.To this end,we present a molecular intercalation strategy that integrates two-dimensional layered materials with functional organic semiconductor molecules for functional molecule-based electronics.Various organic semiconductor molecules can be effectively intercalated into the van der Waals gaps of semi-metallic TaS_(2) withπ-πstacking configuration and controlled intercalant content.Our results show that the vertical charge transport in the stacking direction shows a tunneling-dominated mechanism that strongly depends on the molecular structures.Furthermore,we demonstrated a new type of molecule-based vertical transistor in which TaS_(2) andπ-πstacked organic molecules function as the electrical contact and the active channel,respectively.On/off ratios as high as 447 are achieved under electrostatic modulation in ionic liquid,comparable to the current state-of-the-art molecular transistors.Our study provides an ideal platform for probing intrinsic charge transport acrossπ-πstacked conjugated molecules and also a feasible approach for the construction of high-performance molecule-based electronic devices. 展开更多
关键词 π-πstacking electrochemical intercalation organic semiconductor electrical transport tunneling field effect transistor
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基于FIR-Stacking的刀具磨损预测
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作者 李备备 陈春晓 +1 位作者 郑飂默 张强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期87-91,共5页
针对铣刀加工工件时传感器信号存在噪声、单一传统机器学习模型预测效果不理想的问题,提出一种基于自适应FIR滤波器和Stacking集成模型的刀具磨损预测方法。首先,采用自适应FIR滤波器去噪,计算时域、频域和时频域常用统计量作为信号特征... 针对铣刀加工工件时传感器信号存在噪声、单一传统机器学习模型预测效果不理想的问题,提出一种基于自适应FIR滤波器和Stacking集成模型的刀具磨损预测方法。首先,采用自适应FIR滤波器去噪,计算时域、频域和时频域常用统计量作为信号特征,并对同一信号的多源信号特征进行拼接,经Pearson相关系数筛选保留相关系数大于0.2的特征;最后,以LightGBM、支持向量回归(support vector regression,SVR)、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)作为基模型,Lasso作为元模型,构建Stacking集成模型进行刀具磨损预测。使用铣削加工数据集进行验证,结果表明该方法可有效提高预测准确性。 展开更多
关键词 刀具磨损预测 FIR滤波器 stacking集成模型 机器学习
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坝基灌浆量预测ISSA-Stacking集成学习代理模型研究 被引量:3
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作者 祝玉珊 王晓玲 +3 位作者 崔博 陈文龙 轩昕祺 余红玲 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期174-185,共12页
灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型... 灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型仅将单一模型结果进行加权平均,预测精度仍有待提高.为解决上述问题,本文提出一种ISSA-Stacking集成学习代理模型新方法用于灌浆量预测研究.首先,针对灌浆量预测具有数据量小、影响因素与灌浆量之间非线性关系复杂且预测不确定性较大等特性,基于Stacking集成学习策略,选取在小样本预测中表现优越的支持向量回归(SVR)、具有良好非线性拟合能力的BP神经网络(BPNN)和预测泛化性能及稳定性高的随机森林(RF)等算法作为基学习器,采用自适应学习和不确定性处理能力强的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为元学习器以集成上述机器学习算法的优势,构建具有更优预测性能和泛化能力的Stacking集成学习方法作为代理模型;其次,为进一步提高模型预测精度,采用混沌理论和Lévy飞行策略改进的麻雀搜索算法(ISSA)对集成学习代理模型进行参数同步优化;最后,将所提ISSA-Stacking集成学习代理模型应用于某实际灌浆工程的灌浆量预测并与其他方法进行对比分析.结果表明,所提方法具有较高的预测精度,绝对平均误差仅为0.21 m^(3);与组合代理模型及单一代理模型(SVR、BPNN和RF)相比,平均精度分别提高24.34%、30.84%、32.68%和26.56%,为灌浆量预测提供了一种新思路. 展开更多
关键词 灌浆量预测 stacking集成学习方法 代理模型 麻雀搜索算法
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基于MIC-iAFF-Stacking集成学习的航空器滑出时间预测 被引量:1
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作者 李浩 卢朝阳 +2 位作者 谈翌平 苟利鹏 张慧子 《交通运输工程与信息学报》 2024年第4期142-153,共12页
针对当前单一模型预测航空器滑出时间精度提升存在瓶颈的问题,提出一种结合最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)的迭代注意力特征融合模块(iterative Attentional Feature Fusion,iAFF)和Stacking集成学习框架组合的... 针对当前单一模型预测航空器滑出时间精度提升存在瓶颈的问题,提出一种结合最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)的迭代注意力特征融合模块(iterative Attentional Feature Fusion,iAFF)和Stacking集成学习框架组合的航空器滑出时间预测模型。首先利用MIC提取出与滑出时间相关性较高的因素作为模型原始特征序列;然后以支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和极限梯度提升机(XGBoost)为基学习器模型对原始特征进行特征构造,并利用iAFF模块对基学习器得到的构造特征和原始特征进行特征融合,通过MLP对融合后的特征进行学习,最终得到预测滑出时间。经实际算例对比验证表明,与单一模型相比,MIC-iAFF-Stacking集成学习模型在±2、±3、±5 min误差范围内的预测精度分别提升了6.14%、6.40%、2.31%,证明了该模型在滑出时间预测中的有效性。 展开更多
关键词 航空运输 离港滑行时间 最大互信息系数 注意力特征融合 stacking集成学习
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基于DBSCAN-AIC-Stacking的混凝土抗压强度预测研究
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作者 丁熠亮 文汉云 +3 位作者 李素若 柯超 杨华钟 黄锦帆 《混凝土》 北大核心 2024年第12期29-34,共6页
为解决实际工程中混凝土的强度预期问题,采用堆叠集成算法(Stacking),并引入水灰比作为新特征,结合基于密度聚类算法(DBSCAN)和赤池信息准则(AIC)的基模型选择方法,提出DBSCAN-AIC-Stacking(DASA)模型以提高混凝土抗压强度预测的准确性... 为解决实际工程中混凝土的强度预期问题,采用堆叠集成算法(Stacking),并引入水灰比作为新特征,结合基于密度聚类算法(DBSCAN)和赤池信息准则(AIC)的基模型选择方法,提出DBSCAN-AIC-Stacking(DASA)模型以提高混凝土抗压强度预测的准确性。DASA模型的预测结果大部分落在±10%的范围内,在实际工程中具有显著的优势,为混凝土强度预测问题提供了一种可行且有效的解决方案。 展开更多
关键词 抗压强度 集成学习 力学性能 stacking 模型选择
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基于WOA-Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测
15
作者 陈忠杭 王舟挺 +2 位作者 沈加明 胡燕海 倪德香 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期135-141,163,共8页
在现有的基于机器学习的注塑产品尺寸预测模型中,存在单一模型预测精度不高的问题,为了提高实时监测注塑产品尺寸变化的精度,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测方法。首先,整合注塑过程收集到的数... 在现有的基于机器学习的注塑产品尺寸预测模型中,存在单一模型预测精度不高的问题,为了提高实时监测注塑产品尺寸变化的精度,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化Stacking集成学习的注塑产品尺寸预测方法。首先,整合注塑过程收集到的数据,使用3σ准则进行异常值筛选,再通过随机森林法和互信息法选取关键的特征,作为后续模型的输入特征;其次,在Stacking集成学习框架中,选择K近邻、随机森林和轻量级梯度提升机作为基学习器,选择弹性网络回归作为元学习器,使用WOA优化各个基学习器中的超参数,构建WOA-Stacking集成学习预测模型;最后,将所提的模型应用到注塑产品尺寸预测并与其他模型进行对比分析,以验证本方法的有效性。以第四届工业大数据创新竞赛数据为例,在包含3种集成模型和3种单一模型的对比实验中,选择产品的三维尺寸作为预测目标,实验结果表明WOA-Stacking集成学习模型具有更高的预测精度和拟合能力。 展开更多
关键词 注塑 尺寸预测 鲸鱼优化算法 stacking集成学习 特征选择
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基于SMOTEENN-CGAN-Stacking的岩爆烈度等级预测研究
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作者 高梅 张成良 +1 位作者 张华超 吴泽鑫 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期2264-2276,共13页
随着地下工程的不断发展和扩大规模,岩爆灾害在施工过程中频繁发生,对工程及施工人员生命造成了严重威胁。因此,岩爆烈度等级预测成为防范岩爆灾害的重要的研究方向。本文选取围岩最大切应力σ_(θ)、单轴抗压强度σ_(c)、单轴抗拉强度... 随着地下工程的不断发展和扩大规模,岩爆灾害在施工过程中频繁发生,对工程及施工人员生命造成了严重威胁。因此,岩爆烈度等级预测成为防范岩爆灾害的重要的研究方向。本文选取围岩最大切应力σ_(θ)、单轴抗压强度σ_(c)、单轴抗拉强度σ_(t)和弹性能量指数W_(et)作为预测模型的4个特征值,提出了一种基于SMOTEENN-CGAN数据处理的Stacking集成算法的组合模型,用于岩爆烈度等级的预测。在该模型中,首先使用SMOTEENN和CGAN算法以过采用、欠采样、对抗生成的方法处理原始数据;随后采用10种经典算法验证SMOTEENN-CGAN的有效性;最后以Stacking集成算法构建出4组含不同基模型和元模型的岩爆烈度等级预测模型。结果表明:(1)SMOTEENN-CGAN能用于处理多分类问题,新生成的岩爆数据符合原始分布特征,预处理后的数据特征值离散程度,异常点明显减少;(2)数据经过预处理后,10种经典算法的性能得到不同程度的提升,各算法的平均准确率提高了1.87%~7.75%不等;其中MLP与NP提高较多,分别为7.75%与7.43%。(3)不同的基模型与元模型的搭配会影响Stacking的性能,在组合(4)中,基模型为XGBoost+LGBM+ETC时,元模型中的Adaboost最高预测准确率为96.12%。通过工程实例验证Stacking岩爆烈度等级预测模型的可靠性时,预测最高准确率可达92.3%。本文模型为岩爆烈度预测提供了一种有效可行的机器学习预测方法。 展开更多
关键词 不平衡数据集 CGAN SMOTEENN stacking 岩爆烈度等级预测
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VMD-Stacking集成学习的多特征变量短期负荷预测模型 被引量:2
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作者 王士彬 何鑫 +2 位作者 余成波 张未 陈佳 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期218-224,共7页
针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要... 针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要性较高的特征变量,再建立由轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)与极限梯度提升机(extreme gradient boosting, XGBoost)融合的Stacking集成学习预测模型,并比较不同天气情况下对预测模型准确度的影响。经实际算例对比验证表明:多特征的VMD-Stacking集成学习预测模型的误差较小。采用VMD算法分解历史负荷序列,分解后子模态分量的周期性体现了出来,让模型预测波动性较大的负荷时更容易;温度、天气、农历和节假日情况等影响负荷变化的关键因素有被考虑到,模型的准确度得以提高;Stacking集成学习模型对各算法取长补短,泛化能力增强,预测的准确度高于单一模型。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 变分模态分解 stacking集成学习 多特征变量 轻量级梯度提升机 极限梯度提升机
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How Does Stacking Pressure Affect the Performance of Solid Electrolytes and All-Solid-State Lithium Metal Batteries? 被引量:2
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作者 Junwu Sang Bin Tang +3 位作者 Yong Qiu Yongzheng Fang Kecheng Pan Zhen Zhou 《Energy & Environmental Materials》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期93-98,共6页
All-solid-state lithium metal batteries(ASSLMBs)with solid electrolytes(SEs)have emerged as a promising alternative to liquid electrolyte-based Li-ion batteries due to their higher energy density and safety.However,si... All-solid-state lithium metal batteries(ASSLMBs)with solid electrolytes(SEs)have emerged as a promising alternative to liquid electrolyte-based Li-ion batteries due to their higher energy density and safety.However,since ASSLMBs lack the wetting properties of liquid electrolytes,they require stacking pressure to prevent contact loss between electrodes and SEs.Though previous studies showed that stacking pressure could impact certain performance aspects,a comprehensive investigation into the effects of stacking pressure has not been conducted.To address this gap,we utilized the Li_(6)PS_(5)Cl solid electrolyte as a reference and investigated the effects of stacking pressures on the performance of SEs and ASSLMBs.We also developed models to explain the underlying origin of these effects and predict battery performance,such as ionic conductivity and critical current density.Our results demonstrated that an appropriate stacking pressure is necessary to achieve optimal performance,and each step of applying pressure requires a specific pressure value.These findings can help explain discrepancies in the literature and provide guidance to establish standardized testing conditions and reporting benchmarks for ASSLMBs.Overall,this study contributes to the understanding of the impact of stacking pressure on the performance of ASSLMBs and highlights the importance of careful pressure optimization for optimal battery performance. 展开更多
关键词 critical current density solid electrolyte solid-state lithium metal batteries stacking pressure
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Transformation of long-period stacking ordered structures in Mg-Gd-Y-Zn alloys upon synergistic characterization of first-principles calculation and experiment and its effects on mechanical properties 被引量:1
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作者 Mingyu Li Guangzong Zhang +4 位作者 Siqi Yin Changfeng Wang Ying Fu Chenyang Gu Renguo Guan 《Journal of Magnesium and Alloys》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第5期1867-1879,共13页
Based on experiments and first-principles calculations,the microstructures and mechanical properties of as-cast and solution treated Mg-10Gd-4Y-xZn-0.6Zr(x=0,1,2,wt.%)alloys are investigated.The transformation process... Based on experiments and first-principles calculations,the microstructures and mechanical properties of as-cast and solution treated Mg-10Gd-4Y-xZn-0.6Zr(x=0,1,2,wt.%)alloys are investigated.The transformation process of long-period stacking ordered(LPSO)structure during solidification and heat treatment and its effect on the mechanical properties of experimental alloys are discussed.Results reveal that the stacking faults and 18R LPSO phases appear in the as-cast Mg-10Gd-4Y-1Zn-0.6Zr and Mg-10Gd-4Y-2Zn-0.6Zr alloys,respectively.After solution treatment,the stacking faults and 18R LPSO phase transform into 14H LPSO phase.The Enthalpies of formation and reaction energy of 14H and 18R LPSO are calculated based on first-principles.Results show that the alloying ability of 18R is stronger than that of 14H.The reaction energies show that the 14H LPSO phase is more stable than the 18R LPSO.The elastic properties of the 14H and 18R LPSO phases are also evaluated by first-principles calculations,and the results are in good agreement with the experimental results.The precipitation of LPSO phase improves the tensile strength,yield strength and elongation of the alloy.After solution treatment,the Mg-10Gd-4Y-2Zn-0.6Zr alloy has the best mechanical properties,and its ultimate tensile strength and yield strength are 278.7 MPa and 196.4 MPa,respectively.The elongation of Mg-10Gd-4Y-2Zn-0.6Zr reaches 15.1,which is higher than that of Mg-10Gd-4Y0.6Zr alloy.The improving mechanism of elastic modulus by the LPSO phases and the influence on the alloy mechanical properties are also analyzed. 展开更多
关键词 Mg-Gd-Y-Zn alloys Long-period stacking ordered First-principles calculations ENTHALPIES Mechanical properties
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Detection and defending the XSS attack using novel hybrid stacking ensemble learning-based DNN approach 被引量:1
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作者 Muralitharan Krishnan Yongdo Lim +1 位作者 Seethalakshmi Perumal Gayathri Palanisamy 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2024年第3期716-727,共12页
Existing web-based security applications have failed in many situations due to the great intelligence of attackers.Among web applications,Cross-Site Scripting(XSS)is one of the dangerous assaults experienced while mod... Existing web-based security applications have failed in many situations due to the great intelligence of attackers.Among web applications,Cross-Site Scripting(XSS)is one of the dangerous assaults experienced while modifying an organization's or user's information.To avoid these security challenges,this article proposes a novel,all-encompassing combination of machine learning(NB,SVM,k-NN)and deep learning(RNN,CNN,LSTM)frameworks for detecting and defending against XSS attacks with high accuracy and efficiency.Based on the representation,a novel idea for merging stacking ensemble with web applications,termed“hybrid stacking”,is proposed.In order to implement the aforementioned methods,four distinct datasets,each of which contains both safe and unsafe content,are considered.The hybrid detection method can adaptively identify the attacks from the URL,and the defense mechanism inherits the advantages of URL encoding with dictionary-based mapping to improve prediction accuracy,accelerate the training process,and effectively remove the unsafe JScript/JavaScript keywords from the URL.The simulation results show that the proposed hybrid model is more efficient than the existing detection methods.It produces more than 99.5%accurate XSS attack classification results(accuracy,precision,recall,f1_score,and Receiver Operating Characteristic(ROC))and is highly resistant to XSS attacks.In order to ensure the security of the server's information,the proposed hybrid approach is demonstrated in a real-time environment. 展开更多
关键词 Machine learning Deep neural networks Classification stacking ensemble XSS attack URL encoding JScript/JavaScript Web security
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