隧道爆破力学模型相似材料配比的正交试验

以砂岩作为模拟对象,研究满足隧道爆破力学模型试验要求的相似材料配比问题.基于正交试验法,选取石英砂、重晶石粉、石膏、水泥和水为相似材料,设置以石英砂/固体、水泥/石膏、重晶石粉/(重晶石粉+石英砂)的质量比为3个因素,每个因素3个水平,共9组配比的正交试验方案.通过室内试验,得到相似材料的密度、单轴抗压强度、弹性模量和声波波速的实测数据.试验结果表明:相似材料的物理力学参数分布范围较广,可满足不同隧道模型试验对相似材料的配比要求.利用极差敏感分析法分析各因素对相似材料参数的敏感性,并通过各因素对相似材料参数影响的直观分析图,分析各因素对相似材料物理力学参数的影响规律.对试验数据进行多元线性回归分析和室内试验,发现最优配合比下的相似材料与原型砂岩的单轴应力-应变曲线具有相似的脆性破坏特征;相似材料物理力学参数的设计值和实测值误差较小.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

卫星干扰环境下惯性/卫星组合导航系统性能试验方法

本文针对靶场惯性/卫星组合导航系统试验现状和不足,阐述了开展组合导航系统抗干扰性能测试的必要性,并分别从实装试验和仿真试验两方面,论述了测试实现的方法,通过实装测试和仿真试验案例,验证了方法的可行性。     

基于SNP分子标记的波叶杜鹃遗传特征分析

利用ddRAD-seq测序技术研究波叶杜鹃居群的遗传多样性与遗传结构，探讨种群演化历史，为其种质资源的保护利用和回归引种提供科学依据.研究结果表明，波叶杜鹃在居群水平上具有丰富的遗传多样性（He=0.226 7±0.002；π=0.241 0±0.003 2），居群间的遗传分化处于中等水平（FST=0.062 6）. AMOVA分析表明，总遗传变异中有98.42%的变异来自居群内，居群间的变异仅占1.58%.观测杂合度和期望杂合度分别为0.163 6±0.002和0.226 7±0.002，居群内近交系数（FIS）为0.222 0±0.022 2，所有居群均表现出杂合子缺失.聚类分析表明，6个居群可归类为2个类群，大多数个体（98.8%）谱系清晰.在近期的进化过程中，波叶杜鹃的有效种群大小（Ne）在持续下降，直到约1000年前.波叶杜鹃在物种和居群水平上，具有丰富的遗传多样性，进一步选择和育种利用的潜力较好.遗传分化水平中等，遗传变异主要来源于居群内.由于近期冰期气候环境的变化，再加上人为活动（发展旅游、基础设施建设等）导致波叶杜鹃的生存环境逐步恶化，使得该物种面临极高的灭绝风险.从对...     

基于回归-卡尔曼滤波组合模型的航道整治区域船舶交通流时空预测

为分析及预测工程不同阶段航道整治区域船舶交通流量变化,通过确立研究断面,获取交通流数据,对研究断面处的船舶交通流时空特性进行分析.基于现有数据,将回归模型预测值替代卡尔曼滤波模型中的状态转移值,建立回归-卡尔曼滤波组合模型,在卡尔曼滤波模型预测具有实时性的基础上,提高预测精度,并利用历史数据进行了预测.预测结果与实际数据对比验证了回归-卡尔曼滤波组合模型在航道整治区域船舶交通流时空预测方面的有效性与可靠性.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

基于参数化分位回归模型的非寿险准备金评估

准备金及其风险边际对保险公司的偿付能力具有决定性影响.均值回归模型在非寿险准备金评估中的应用较为普遍,但需要通过Bootstrap等方法计算准备金的风险边际.分位回归模型可以一次性求得准备金及其风险边际的预测值,所以在非寿险准备金评估中具有独特的应用价值.基于GB2(Generalized Beta type 2)分布建立了一种参数化分位回归模型,该模型首先对GB2分布中的位置参数和尺度参数同时引入流量三角形数据中的事故年和进展年作为解释变量,增加了模型的灵活性;其次,根据模型参数的极大似然估计结果,借助分位数函数的表达式,计算了不同分位数水平下的准备金预测值;最后,利用极大似然估计的渐近性质,通过Delta方法给出了准备金预测值的误差.基于一组增量赔款数据的实证研究结果表明,GB2参数化分位回归模型在非寿险准备金评估及其风险边际的预测中具有良好的应用价值.