• 基于改进的黑翅风筝算法的风电直流输电系统中级联故障的风险评估

  本文针对风功率直流输电系统连锁故障提出综合识别与评估方法，基于线路参数建立故障序列预测指标，融合主客观权重确定方法，结合改进黑翅 kite 算法优化指标，通过IEEE-39系统验证其有效性和准确性。

  来源：Electric Power Systems Research

  时间：2026-02-11

• 一种利用多个中继线圈实现多频段同时无线电力传输和数据传输的系统

  多频段同时无线供电与数据传输系统设计及验证，基于多谐振线圈架构实现一电源三数据通道，采用高阶补偿拓扑消除非相邻线圈互耦，通过交替排列DD型与矩形线圈抑制交叉耦合，仿真验证可嵌入35kV复合绝缘子并满足电场分布要求，实验显示18.7W供电效率73.5%及6kbps数据传输速率。

  来源：Electric Power Systems Research

  时间：2026-02-11

• 税收结构如何影响发展中国家的外国直接投资（FDI）吸引力和经济增长？

  税收结构对发展中国家FDI吸引力和经济增长的影响研究，基于2000-2021年57国面板数据，运用固定效应模型、分位数回归和3SLS方法。研究发现：货物服务税与收入税均抑制经济增长，但对FDI吸引力呈反向作用；低增长国家两者均促进增长；FDI通过中介效应调节税制与经济增长的关系。

  来源：Economic Modelling

  时间：2026-02-11

• 在多模态数据环境中提升聚类的稳定性、紧凑性以及数据之间的区分度

  客户细分依赖稳定且有效的聚类方法，传统方法多聚焦结构化数据，难以处理多模态信息。本研究提出整合类别、数值和文本数据的多模态框架，采用Transformer嵌入文本、数据融合层整合异构数据及生成模型优化聚类。通过五项稳定性指标（ARI、AMIS、BG、HAN、OTA）和DBS评估，实验证明该方法显著提升聚类稳定性、凝聚度和分离度，优于现有策略，为多模态学习在客户细分中的应用提供新方案。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• 从多表数据中选择用于分类的次要特征

  多表数据分析中的变量选择与聚合优化方法研究。针对现有工具在处理复杂多表数据时生成冗余变量的问题，提出基于单变量分析的重要性评估方法，通过构建特定聚合变量过滤非信息变量，实验表明该方法可有效提升分类模型性能。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• 基于混合正则化的HVDC绝缘体电荷密度反演算法

  高压直流输电设备绝缘子表面电荷密度反演方法研究。提出融合Tikhonov与总变分正则化的混合算法，结合LSMR算法与Golub-Kahan双对角化技术降低计算复杂度，通过广义交叉验证自适应调节正则化参数，有效抑制噪声干扰并避免半收敛问题。仿真验证表明该方法在不同噪声水平下均能实现高精度电荷分布重构，与双极电荷传输模型模拟结果吻合良好，可准确捕捉电荷突变区域，为优化绝缘设计提供理论支撑。

  来源：Electric Power Systems Research

  时间：2026-02-11

• 通过设定最低工资和最高工资来解决劳动力市场的不平等问题

  收入不平等源于底层薪酬不足与顶层报酬过高，意大利通过Eurogreen模型模拟发现，联合实施最低与最高工资政策能显著缩小工资差距（Gini和Theil指数），降低性别薪酬差异，同时避免就业和宏观经济负面影响。

  来源：Economic Modelling

  时间：2026-02-11

• 全球金融周期与投资与融资之间的期限错配

  全球金融周期（GFC）下行加剧中国非金融企业投资与融资期限错配，通过股票价格暴跌风险、企业价值下降、外部融资能力削弱及盈余管理激化等渠道。公司治理完善和执行人员具备财务背景可缓解负面影响。

  来源：Economic Modelling

  时间：2026-02-11

• 基于倾向的多标准群体推荐系统

  多准则群体推荐系统通过整合用户倾向、产品特征和定性排序，提出三种新聚合技术（加权偏好聚合、无加权偏好聚合、混合加权偏好聚合）及基于产品特征结构的top-n推荐机制，在Yahoo!Movies和TripAdvisor数据集上对比单准则方法，验证了其在1、5、10%群体规模下显著提升推荐效果。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• 两家联邦认证的健康中心开具的PrEP（暴露前预防）处方

  预暴露预防（PrEP）处方率在性别和种族间存在显著差异，男性处方率是女性的3-21倍，黑人、拉丁裔及女性群体处方率显著低于白人男性。研究基于佛罗里达州和伊利诺伊州两家联邦认证健康中心2023年数据，揭示PrEP可及性不平等问题。

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2026-02-11

• 基于图卷积网络和因果推理的配电网电压超限可追溯性仿真模型

  电压越限溯源的GCN+Causal混合模型研究，提出动态图卷积网络融合因果推理方法，通过时空特征编码与反事实推理提升高可再生能源渗透电网的故障定位精度至93.2%，支持毫秒级边缘部署。

  来源：Electric Power Systems Research

  时间：2026-02-11

• 人口老龄化和数字化转型如何重塑劳动收入份额？企业层面的替代机制与城市就业扩张的作用

  本研究探讨人口老龄化和数字化转型对劳动收入份额的交互影响。基于2010-2020年中国企业及城市数据，发现老龄化在微观企业层面加剧数字化替代效应，导致资本密集度上升和劳动收入份额下降；在宏观城市层面则强化数字化就业创造效应，推动灵活就业和自雇增加，从而提升劳动收入份额。研究揭示资本替代与平台就业创造的相反机制，为促进再培训、包容性数字化和劳动力市场改革提供政策启示。

  来源：Economic Modelling

  时间：2026-02-11

• 质量至关重要：对物联网环境中数据质量进行的十年系统性研究

  本研究通过系统文献综述，分析了过去十年物联网数据质量相关研究，揭示了现有框架和方法论的多方面挑战，并提出了未来研究方向，为数据驱动的智能决策提供理论支持。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• MRV-RSA：在银行业领域开发的改进型随机值爬行搜索算法与基于深度学习的欺诈检测模型

  本文提出基于深度学习的银行欺诈检测框架，通过PCA、t-SNE和统计特征提取数据，采用MRV-RSA优化算法进行特征融合，并基于DCL-MDA模型实现高效异常检测，在两个数据集上分别达到93.86%和97.15%的准确率，有效提升金融安全。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• 美国中西部北部一个原住民社区中性传播感染检测的相关因素

  北美印第安社区毒品使用者性病及HIV/HCV检测行为研究，发现近一年检测率仅23-33%，显著影响因素包括年轻年龄、女性/性别少数、注射毒品史、多性伴侣及HIV检测包分发意愿。研究强调需通过文化适配的干预措施提升检测覆盖率，缓解公共卫生差异。

  来源：Sexually Transmitted Diseases

  时间：2026-02-11

• 神经网络与蜣螂优化器的交互作用在表征大型电力变压器性能中的应用——同时考虑了故障穿越保护能力

  本文提出一种结合 dung beetle 优化算法（DBO）和人工神经网络（ANN）的混合方法，用于精确估计电力变压器在正常和故障条件下的未知参数。通过对比多种元启发式算法，验证了 DBO 在参数优化中的高效性，并利用 ANN 预测变压器故障保护能力曲线。该方法成功应用于40MVA和4kVA变压器，揭示了机械和电气损伤故障的临界电流特性。

  来源：Electric Power Systems Research

  时间：2026-02-11

• 变频控制下双向CLLC谐振变换器的参数优化设计

  双阻尼CLLC谐振转换器基于FHA方法建模，推导了电压增益与软开关条件的关系，提出参数优化设计方法，通过k和Q参数的显式约束实现高效设计。实验验证500W原型效率达97.6%，实现全频段软开关运行。

  来源：Electric Power Systems Research

  时间：2026-02-11

• 数字化转型与企业并购：机制检验与实证证据

  数字转型通过缓解融资约束和提升信息透明度显著促进企业并购，尤其在非国企、竞争激烈市场和财务稳健企业中效应更明显。研究采用机器学习与文本挖掘方法，基于A股上市公司数据验证机制。

  来源：Economic Modelling

  时间：2026-02-11

• 日语同形异义词的全字发音估计

  同音异义词发音估计系统基于BERT模型开发，通过自动标注数据（BCCWJ）和真实标注数据（CSJ）结合提升训练效率，并利用众包数据集NIKKEI验证模型效果，证明自动标注数据有效且众包方法优于传统单一致认可标准。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• 在非随机分配偏差数据上的多重处理效果评估

  多治疗场景下非随机分配偏差对提升模型的影响研究。提出新型评估协议生成合成数据，系统评估主流方法（如S-Learner、Meta-Learners等）的鲁棒性，发现偏差率、处理维度及效应对比度显著影响模型性能。实验表明随机森林和梯度提升树在偏差下表现更优，但需改进标准化方法。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

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