电流密度因子及其分布规律

给出了具有裂纹的无限大导电薄板通入电流时，裂纹尖端电流密度因子的表达式，由电流密度与温度场的关系式进一步导出了电流密度因子与温度场的表达式，通过算例，描述了电流密度因子在裂尖附近的分布规律，为电磁热效应裂纹止裂方法的应用打下了理论基础。     

古植物组合与煤岩类型关系的研究

本文研究了成煤物质－植物与成煤结果－煤（煤岩类型）两者之间的关系，认为煤岩类型与植物组合有关．     

深圳河口潮间带泥滩多毛类的数量变化及环境影响

1996年1月至1998年12月在深圳河口潮间带泥滩获得多毛类25种,隶属15科23属,多毛类优势种为羽须鳃沙蚕（Dendronereis pinnaticirrus）、腺带刺沙蚕（Neanthes glandicincta）、尖刺缨虫（Potamilla acuminata）、独毛虫（Thar yx sp.）寡鳃齿吻沙蚕（Nephtys oligobranchia）和大小头（Capitella capitata）,A断面多毛类生物量的季节变化为每年4月（春季）最高,10月（秋季）最低,RB断面的多毛类从1996年7月起,以及ET断面的多毛类从1997年7月至1998年4月,均处于密度和低生物量状态,根据不同时间内多毛类优势种、密度和生物量的比较,判断了多毛类栖息环境受扰动状况,A和ET断面1997年10月至1998年10月、RB断面1996年7月至1998年10月均受到污染扰动。     

转录因子和组蛋白修饰的分布特征

转录因子的结合与组蛋白修饰对于基因表达的精确调控是至关重要的.基于染色质免疫共沉淀的二代测序技术得到了大量转录因子结合和组蛋白修饰的ChIP-seq数据,借助于信号峰搜索(peak finders)算法,ENCODE数据库提供了转录因子结合和组蛋白修饰信号峰(Peaks)数据.利用人类GM12878与K562两类细胞系55种转录因子结合与11种组蛋白修饰最新的信号峰数据,统计了转录因子结合和组蛋白修饰在两类细胞系中全基因组范围及TSS附近的分布,计算了不同转录因子结合位点与组蛋白修饰的重叠率和平均重叠率,分析了转录因子之间发挥调控功能的相互作用模式,比较了转录因子结合与组蛋白修饰的细胞系特异性.     

伴随修理中的维修任务调度策略

伴随修理是一种重要的维修保障形式, 合理地调度维修任务将提高伴随修理的效率, 进而将提高作战单元的作战效能. 应用离散事件仿真方法对伴随修理中的维修任务调度策略进行了研究. 首先, 对伴随修理及维修任务调度策略进行了探讨. 其次, 建立了装备作战单元伴随修理的仿真模型. 最后, 应用仿真模型对几种维修任务调度策略进行了仿真评估, 并分别对 平均故障间隔时间(MTBF)、任务持续时间、抢占资源、优先级更新方式的影响进行了分析. 仿真结果表明, 应尽可能 允许重要维修任务抢占所需资源, 调度过程中优先考虑重要的维修任务, 在故障频繁的时候使用"改进的先到先服务(MFCFS)"策略, 故障不频 繁的时候使用"改进的最小处理时间(MSMPT)"策略, 比较可靠的策略是"改进的预测最早完成时间(MEETOC)"策略.     

心电信号的房颤自动识别算法

为提高房颤识别的准确率和效率,提出基于心电信号的房颤自动识别算法.首先,采用二阶差分阈值法对R波进行初筛;然后,引入指数移动平均的方法动态验证初选出的R波,通过整体上移心电图、结合一阶差分阈值和实时调整窗口时间的方法解决影响R波准确率的问题;最后,基于临床经验,提出3条判别规则,从而筛选出相应的房颤片段.实验结果表明:文中算法的阴性预测率和特异性分别可达99.7%和99.8%,可有效帮助医生减少阅读量,提高工作效率和诊断准确率.     

阜新矿区矿井水量动态影响因素与补给机理

为了合理有效利用矿井水资源,采用水文与水文地质学和数值模拟方法,研究了阜新矿区矿井水量动态的影响因素与补给机理.研究表明:矿井水量动态变化与当地大气降水动态变化具有相关一致性,地下水向矿井的运动为似稳定状态.该矿区现役矿井年排水量一直高于当地大气降水量(蒸发后)和地下水综合补给量,与巨大降落漏斗影响范围、采动裂隙网络扩张范围等有利于增加接受降水和地下水补给能力的次生水文地质条件有关.矿井水强烈持续抽排,导致土壤趋于干化并产生相应的生态环境问题.当前矿井排水量为矿井水最大可利用量,等同于开采补给量;影响阜新煤矿区矿井涌水量动态的主要因素是大气降水量及其年际分布.     

Python环境下的航空安全报告信息分析方法

为了从大量日常收集的航空安全信息中快捷、准确、高效地获取可能存在的安全隐患,为安全风险控制提供明确的改进方向,结合文本分析和机器学习对给定类型的航空安全信息根据其内容聚类是挖掘有效信息的重要基础.以2017年中国民航收集的系统失效/卡阻/故障事件为样本,在Python 3.6环境下通过对文本预处理,采用对数的词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)进行特征提取以及K-means方法,建立该样本信息的自动聚类模型,基于多维缩放(multi dimensional scale,MDS)降维输出可视化结果.分析结果表明,文本信息聚类和可视化能够快速自动地对信息整理归档,识别各样本信息之间相似程度,轻松锁定关键信息,为下一步风险管控提供有针对性的措施.