• 基于人工神经网络分析的儿童心理丰盈感问卷跨文化编制与效度验证

  本研究旨在采用描述性研究方法，在不同文化情境下编制并验证儿童心理丰盈感（PR）问卷。研究样本包括1041名10–17岁儿童，平均年龄为12.94 ± 2.14岁，其中沙特阿拉伯儿童440名，埃及儿童601名。结果表明，在沙特样本和总样本中，该问卷总体呈现单因子

  来源：Behavioral Sciences

  时间：2026-06-10

• 一种估算紧凑城市形态所减缓的交通温室气体(Transport GHGs)排放量的简易工具

  本文介绍schAUT项目的研究成果，该项目是由柏林洪堡大学、法兰克福歌德大学和White Unicorn e.V.发起、由德国联邦教育与研究部(BMBF; FKZ: 01NV2104)资助的参与式研究项目，旨在识别并减少主流学校中的学习与参与障碍，特别关注自闭

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-10

• 面向多旋翼无人机的融合数据驱动执行器故障估计的鲁棒自适应容错控制算法开发

  现有多旋翼无人机（UAV）容错控制方法在执行器故障与建模不确定性条件下常表现出性能退化；因此，本文提出一种适用于执行器故障工况的多旋翼无人机鲁棒自适应控制算法。研究人员采用一种基于人工神经网络（ANN）的数据驱动方法，利用惯性测量单元（IMU）测量值对执行器故

  来源：Machines

  时间：2026-06-10

• 工业系统故障诊断的随机掩码因果图网络(Stochastic Mask Causal Graph Network for Industrial System Fault Diagnosis)

  尽管图神经网络（Graph Neural Network, GNN）在建模工业故障诊断中传感器交互网络方面已被证实有效，但仍面临两个关键局限：黑箱操作导致故障识别与传播分析缺乏透明性，以及不可靠的注意力机制——其权重无法真实反映传感器或其交互的真实相关性。为解

  来源：Machines

  时间：2026-06-10

• 基于SHAP可解释性混合CNN–BiLSTM–Attention深度学习框架的逆变器驱动PMSM系统行为故障诊断

  可靠的故障检测与诊断（Fault Detection and Diagnosis, FDD）在逆变器驱动的永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）系统中具有关键作用，尤其在运行连续性不可妥协的应用场景中。

  来源：Machines

  时间：2026-06-10

• 一种基于小波包分解（WPD）时频特征增强的新型轴承故障诊断方法

  准确的轴承故障诊断对于确保电驱动系统的安全性和可靠性至关重要。针对轴承故障时频特征信息未能充分利用以及缺乏自适应特征选择机制导致的诊断不准确问题，本文提出了一种基于小波包分解（WPD）时频特征增强的智能轴承故障诊断方法。首先，利用WPD对采集的振动信号进行增强

  来源：World Electric Vehicle Journal

  时间：2026-06-10

• 线性回归(Linear Regression, LR)与前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network, FNN)混合方法预测锂离子动力电池健康状态(State of Health, SOH)

  将电动汽车(Electric Vehicle, EV)接入电网构成Vehicle-to-Grid(V2G)微网模型以促进多能源协同管理，其中V2G规划的目标之一是降低电能消耗。微网的有效管控依赖先进的自动化与控制系统，而此类系统的建立与维护颇具挑战。为此，研究

  来源：World Electric Vehicle Journal

  时间：2026-06-10

• 面向神经多样性的自动叙事：多层LSTM、高级嵌入与现代叙事生成技术之间的比较评估

  训练时间是一个需要重点考虑的重要问题，因为它会因不确定性、多样性和叙事连贯性等因素而对生成故事的集合产生显著影响。本文对不同训练时长与随机种子条件下的预测熵动态进行了系统分析，研究了在概率语言生成模型中，熵与词汇多样性、重复性、语义一致性及实体连续性之间的相互

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-10

• 基于常微分方程神经网络(NODE)与对抗训练(Adversarial Training)的遥感影像红树林鲁棒分割方法

  红树林生态系统因其卓越的固碳潜力和对海岸生态平衡的关键贡献而备受关注。然而，红树林面积的急剧减少使得利用遥感技术进行高效监测成为迫切需求。尽管深度神经网络(DNN)在分割任务中表现优异，但其鲁棒性仍显不足。这一局限源于离散层间变换缺乏连续性理论保证，导致模型不

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-10

• 融合BERT与超图注意力网络(HyperGAT)及孪生神经网络(Siamese Networks)和参考答案集(Reference Answer Set, RAS)的短答案自动评分方法

  摘要：本文提出一种新颖框架HyperGAT-BERT-RAS，该框架整合：(1) 融合BERT的超图注意力网络(HyperGraph Attention Network with BERT, HyperGAT-BERT)以增强语义表示；(2) 通过对满分答案聚

  来源：Behavioral Sciences

  时间：2026-06-10

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