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有宋一代，作为教育组织的书院一直是以“乡党之学”的性质存在的，兼具国家与社会两重性。国家层面，是地方官员表达政治态度和朝廷处置官员的场所，社会层面，其促进了士人的跨区域流动，且在地方的存在虽然有官员的参与，但不得不依靠地方势力，在南宋末年更是成为朝廷统合地方士人的重要组织。
本文正是从这两个维度出发，探索其丰富的面相。并取得如下创新：
（1）对书院作为社会组织的政治面相作了探索。书院在入宋以后一直都扮演着政治场域的角色，对于新统治之地区，书院是地方新秩序建立的标志，是宣布政治政策、处置官员的场所。
（2）对于书院与地方社会的关系作了新的探究。书院促进了各地区之间士人的流动，且在地方的存在不得不依靠于地方势力，虽然有着官学化的趋势，但始终都是官员和地方士人协调治理地方的场所。
（3）对于书院的发展线索得出了与前人不同的认识。本文认为宋代作为教育组织的书院实际上是私人宅院衍生的产物。
（4）对于书院的性质判断，有了不同以往的认识。本文认为宋代的书院既与官学有别，但又为官学的补充。
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[1]刘敏、邓洪波：《宋元传记资料中的夏竦形象塑造及其政治文化背景》，《史学史研究》（CSSCI）2023年第3期。
[2]邓洪波、刘敏：《东坡书院述略：从苏轼和书院的关系谈起》，《大学教育科学》（CSSCI）2024年第3期。
[3]刘敏：《五代至宋大程官文书传递职能探究》，《宋史研究论丛》（CSSCI）（待刊）。
[4]刘敏：《凌登龙墓志铭所见南宋末年的道学士人和广西局势》，《宋史研究论丛》（CSSCI）（待刊）。
[5]刘敏、邓洪波：《张栻记文中的“微意”：以书院记、学记为中心的考察》，《历史文献研究》（CSSCI）（待刊）。
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学位论文简介
德文术语“die Bestimmung des Menschen”可被理解为“人的使命”，它是十八世纪德国启蒙运动的核心主题之一。康德（I. Kant）作为德国启蒙运动最具影响力的思想家，其人的使命思想具有丰富的哲学内涵，在一定程度上反映了其整体的哲学规划，对我们深入理解康德哲学体系具有重要意义。康德关于人的使命的讨论在其不同时期的文本中均有出现，而且不同时期有不同的论述重点，从而围绕人的使命衍生出不同的使命概念。本研究认为，可以通过以下两点达到对康德人的使命思想的全面理解。第一，康德人的本性理论能够帮助我们全面理解人的使命的内在层次；第二，康德理性的运用学说能够帮助我们理解人的使命的内在根据。康德关于人的使命的论述主要以人的本性理论为展开，该理论为我们理解康德人的使命思想的发展脉络提供了一条清晰线索。按照人的本性理论，人的使命应当包含动物性使命、人性使命和人格性使命三个层次。这三层使命按照本性的完善性程度由低到高，共同构成了一个关于人的使命的层级系统。同时，人作为理性主体，他通过对理性能力作出正确运用来认识和追求自己的使命。无论是理性的理论运用还是实践运用，抑或是作为判断力的目的论运用，理性在其正确运用中向人类揭示出他们内在地具有的使命。
创新点：
（1）本研究致力于通过人的使命概念从整体上对康德哲学进行诠释和把握。本研究是在承认勃兰特（Reinhard Brandt）的“人的使命是康德哲学的主导核心”这一论断之上对康德人的使命思想的进一步探究。本研究与勃兰特研究的区别主要表现为两方面：1、关注重点的不同；2、对人的使命作出解读的出发点不同。
（2）本研究通过康德人的本性理论来全面把握人的使命的内在层次，以康德理性的运用学说来把握人的使命的内在根据，来将人的使命解读为由诸使命概念构成的一个概念整体。
（3）本研究致力于将康德人的使命思想置于德国启蒙运动的历史背景下，与其他启蒙思想家进行比较，以突出其人的使命思想的独特性。这主要通过比较康德与施帕尔丁（J. J. Spalding）、阿伯特（T. Abbt）、门德尔松（M. Mendelssohn）和赫尔德（J. G. Herder）人的使命思想来实现。
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[1]张杨. 康德的“人的使命”概念内涵探微——兼评国内两种解读模式. 外国哲学. 2024年上半年刊（总第47辑）: 64-83.（CSSCI集刊）
[2]张杨. 理论的规定与实践的使命——康德“人的使命”思想的内在逻辑. 第三届中国康德哲学专业委员会：“自主与共同体”国际学术研讨会. 2023: 367-374.（国家一级学会年会）
[3]张杨. 实用人类学是康德伦理学说的第二部分吗？——论一种可能的回答方案. 宜宾学院学报. 2024, 24(05): 69-75.（普刊）
[4]张杨. 德国启蒙运动后期“人的使命”话题的衍变——从康德到费希特. 哈尔滨学院学报. 2023年10月接收, 待刊.（普刊）
[5][美] 马库斯·科尔/文. 张杨/译. 康德与“应当蕴含能够”. 德国哲学. 2022年卷上（总第41期）: 35-58.（CSSCI集刊，译文）
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旋转机械，例如风力涡轮发电机，容易受到多种因素的影响而发生故障，其故障诊断系列关键科学问题被列为“面向国家重大战略需求的基础研究”。因此，本文从源领域和目标领域数据分布的差异、领域间数据不平衡现象构建四种知识迁移故障诊断场景，研究基于不平衡领域迁移的旋转机械智能故障诊断方法。取得了以下主要创新性研究成果：
(1) 从领域不平衡故障诊断研究的角度出发，对迁移学习所讨论的问题进行明确的定义，从理论角度讨论迁移学习故障诊断泛化误差边界。从方法需求的角度出发，通过经验性的分析多个传统迁移学习诊断方法的跨域诊断性能发现：当训练模型的训练集与测试集来自领域不平衡领域时这些方法的泛化性能均会降低。
(2) 针对旋转机械故障数据的类间和类内不平衡问题，提出一个“类别不平衡感知深度对抗性自适应网络（CIDAA）”。结合5 兆瓦参考传动链模型获得的轴承损伤数据集发现了故障诊断的类间和类内不平衡规律，结果表明，CIDAA 模型可以减少时变环境条件和类别不平衡数据的影响。
(3) 针对开放集无监督领域适应故障诊断问题，提出基于对抗域自适应的双分类器互学习网络（DCML）；通过在两个公开数据集上进行广泛的实验测试，验证所提方法的性能，提出开放集无监督领域适应场景下故障诊断需求及其诊断算法，为实现旋转机械的智能故障诊断提供参考。
(4) 针对通用集无监督领域适应故障诊断问题，提出基于离群阈值和域不变特性学习（OTDI）的新颖样本选择方法。通过引入离群值阈值学习，同时保持已知类别与离群类别之间的差异。在面向标签空间异构的通用知识迁移故障诊断实验中，证明该方法在解决领域和标签空间不一致性方面的良好性能。
(5) 针对开放集多源领域泛化故障诊断问题，提出一个多域对比编码（MDCC）框架。通过将多源领域的公共类别设置为“正对”，公共类别和私有类别之间设置为“负对”，以同时保留域唯一知识和跨域泛化知识。以两个多域数据集上的实验验证提出的MDCC 框架在开放集域泛化方面的优势。
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[1]B. Lu, A. Dibaj, Z. Gao, A. R. Nejad, and Y. Zhang, “A class-imbalance-aware domain adaptation framework for fault diagnosis of wind turbine drivetrains under different environmental conditions,” Ocean Engineering, pp. 116-902, 2024. (SCI, 第一作者)
[2]B. Lu, Y. Zhang, Q. Sun, M. Li, and P. Li, “A dual-classifier mutual learning unsupervised domain adaptation network for intelligent diagnosis of rotary machinery under open-set conditions,”(Under review, 第一作者)
[3]陆碧良，张英杰，孙庆帅，李蒲德，“基于加权对抗域自适应的旋转机械开放集跨域故障诊断,”(控制与决策二审中，第一作者)
[4]B. Lu, Y. Zhang, Z. Liu, H. Wei, and Q. Sun, “A novel sample selection approach based universal unsupervised domain adaptation for fault diagnosis of rotating machinery,”Reliability Engineering & System Safety, vol. 240, pp. 109-618, 2023. (SCI, 第一作者)
[5]B. Lu, Y. Zhang, Q. Sun, M. Li, and P. Li, “A novel multidomain contrastive-coding-based open-set domain generalization framework for machinery fault diagnosis,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024. (SCI, 第一作者)
[6]B. Lu, Z.-H. Liu, H.-L. Wei, L. Chen, H. Zhang, and X.-H. Li, “A deep adversarial learning prognostics model for remaining useful life prediction of rolling bearing,” IEEE Transactions on Artificial Intelligence, vol. 2, no. 4, pp. 329–40, 2021.(SCI, 第一作者)
[7]B. Lu, A. Dibaj, Z. Gao, A. R. Nejad, and Y. Zhang, “A land-to-floating cross-domain wind turbine gearbox fault detection in different environmental conditions using deep adversarial neural network,” (Under review, 第一作者)
来源 | 湖南大学研究生院
