• 基于多维特征数据融合的锂离子电池SOH预测方法

  针对锂离子电池在老化过程中退化机制复杂且单一特征难以全面表征电池健康状态（SOH）的问题，该研究提出了一种基于多维健康特征（HF）加权融合的锂离子电池SOH预测方法。首先，从电池充放电数据中提取健康特征（HF），并利用皮尔逊相关系数分析各HF与SOH之间的相关

  来源：Modelling

  时间：2026-06-10

• 拓扑信息引导的金融网络方法结合模糊决策与遗传算法的投资组合优化：来自伊斯坦布尔证券交易所的证据

  本研究提出一种混合投资组合优化框架，整合金融网络分析（financial network analysis）、自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems，ANFIS）和遗传算法（Genetic Algo

  来源：Risks

  时间：2026-06-10

• 基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)用于带RBF(Radial Basis Function)神经网络补偿的6自由度(DOF)商用车压电主动悬架

  为解决六自由度(6-DOF)半车模型的减振问题并改善行驶平顺性与操纵稳定性，本研究引入基于逆压电效应的压电堆叠作动器(Piezoelectric Stack Actuator)，基于拉格朗日方程建立了耦合驾驶室、车身及车轮的6-DOF半车动力学模型。基于此模型

  来源：Vibration

  时间：2026-06-10

• 基于偏差动态区特征与物理信息神经网络(PINN)的风力机故障诊断新方法

  有效诊断风力机叶片及旋转机械故障对保障运行可靠性与降低运维成本至关重要。研究人员提出一种健康基准建模框架，结合物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network, PINN）与基于偏差的偏差动态区特征（deviation-base

  来源：Wind

  时间：2026-06-10

• 激光诱导荧光光谱结合机器学习对葵花籽油与橄榄油混合样品进行小样本分类的研究

  食品质量验证自古以来便是科学家面对的问题，如今科学与技术的进步使其成为一个极具挑战性的任务。激光诱导荧光（Laser-Induced Fluorescence, LIF）光谱已成为样品表征的有用工具，但复杂多组分光谱的分析较为困难。近年来，人工智能的能力备受关

  来源：Physchem

  时间：2026-06-10

• 基于深度学习(Deep Learning)从衰减曲线(Attenuation Curve)数据重建粒子束能谱(Energy Spectrum)

  摘要：本文提出一种基于深度学习(Deep Learning)的方法，用于从实验测得的衰减曲线(Attenuation Curve)数据重建粒子束能量能谱(Energy Spectrum)。该问题涉及求解第一类Fredholm积分方程(Fredholm Inte

  来源：Plasma

  时间：2026-06-10

• 基于循环的噪声鲁棒深度光学卷积神经网络

  研究人员展示了一种基于循环的深度光学卷积神经网络（DOCNN），该网络通过重复使用单个自由空间光学硬件，经过多次传递实现网络深度。卷积通过可编程空间光调制器（SLM）与傅里叶平面核实现，非线性由硅酸铋（BSO）晶体的光折变相位响应提供，并通过空间滤波转换为有效

  来源：Photonics

  时间：2026-06-10

• 走向全球性现象觉知的数学结构

  近期关于意识的结构主义方法的研究表明，该方法作为研究体验的现象特质（即感受质（qualia））的形式与经验范式具有广阔前景。在此范式中，感受质通过对一次体验内部各组成部分之组织方式的建模，或通过对不同体验实例间外部关系的建模来加以刻画。结构主义方法下一步的重要

  来源：Entropy

  时间：2026-06-10

• 基于量子神经网络的自然语言处理中CBOW模型的影响因素分析

  为了解决传统连续词袋（CBOW）模型在自然语言处理（NLP）中特征提取能力有限和训练效率不足的问题，量子神经网络增强的CBOW模型（QNN-CBOW）将量子神经网络（QNN）与CBOW模型集成，有效提升了训练性能。本研究旨在系统性地探究关键因素（激活函数类型、

  来源：Entropy

  时间：2026-06-10

• 基于人工神经网络的Cattaneo–Christov Carreau–Yasuda三杂化纳米流体开发与优化

  本研究开发了一种基于Levenberg–Marquardt（LM）算法的人工神经网络（ANN）预测模型，用于预测Cattaneo–Christov Carreau–Yasuda三杂化纳米流体（CCHMF–THNF）在多孔拉伸片上的非线性传热与传质特性。该现象的

  来源：Mathematical and Computational Applications

  时间：2026-06-10

知名企业招聘：