基于CEEMDAN的爆破地震波信号时频分析

爆破监测信号多为含噪信号,噪声会使经验模态分解(EMD)的结果产生严重的模态混淆,使用改进算法EEMD对模态混淆有一定的抑制作用但效果并不明显。为此本研究将使用自适应补充集合经验模态分解(CEEMDAN)来处理含噪信号。比较EMD、EEMD、CEEMDAN对仿真信号的分解结果,计算EMD、EEMD、CEEMDAN得到的IMF的排列熵值,对EMD、EEMD、CEEMDAN的分解结果进行Hilbert变换,并比较三者时频谱的分辨率。最后将CEEMDAN用于水下钻孔爆破地震波时频分析中,结果表明:CEEMDAN不仅对模态混淆具有一定的抑制作用,且其分解结果经过Hilbert变换得到的时频谱在时域和频域上都具有较高的分辨率。     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

NA样本下双指数分布位置参数的经验Bayes估计

在平方损失NA样本下获得了双指数分布参数θ的经验Bayes估计,构造了经验Bayes(EB)估计量,证明了渐近最优且收敛速度阶为O(n-(rs-2)/2(s+2)).     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

基于病例对照母子对数据的遗传关联分析中的经验贝叶斯方法（英文）

病例对照母子对数据常用于研究母亲和子代的遗传效应以及环境风险因子对产科和早期生命表型的影响。回溯似然方法可以充分利用已有的信息，如孟德尔遗传、母亲环境因子（协变量）在给定母亲基因型下与子代基因型的条件独立性，从而有效地提高统计推断。如对母亲基因型和环境变量之间不作任何关系假设，则相应估计量比较稳健。而假设母亲基因型和环境变量独立下的估计量可以显著提高统计推断效率，但是当独立性假设不成立时会有系统偏差。本文通过对上述基于回溯似然的两个估计量进行适当的加权，得到了两个经验贝叶斯（empirical Bayes,EB）估计量，这两个EB估计量可以直观地平衡统计效率和稳健性。我们对两个EB估计量建立渐近正态性，并利用该渐近正态性构建遗传效应和基因-环境交互效应的置信区间和显著性检验。模拟和实际数据分析说明了我们新方法的表现。     

郭志远教授抗纤化瘀法临床应用举隅

目的阐述郭志远教授"抗纤化瘀"理论在疑难病症中的应用。方法选择有代表性的疑难顽症并进行分析。结果对这些疑难顽症采用"抗纤化瘀"法治疗,临床效果满意。结论郭志远教授"抗纤化瘀"理论可推广应用。     

考虑协变量的相关多响应稳健优化设计

研究了协变量之间以及多响应之间同时存在相关性的问题,考虑了多响应的最优性与稳健性,提出了基于主成分分析与似然不相关回归相结合的方法解决含有多个协变量的多响应稳健设计问题。该方法分析了决策者在协变量概率取不同阈值的情况下,将相关多响应优化问题转化为求解相应情况下的综合满意度函数最大值的问题。并结合具体的实例进行分析研究,结果表明了本文所提出的方法能够有效地解决此类多响应稳健设计问题。     

浅谈核电工程建设阶段经验反馈体系策划与工作实施

经验反馈是核电厂重要管理工作之一,对于保障核电厂建造质量和核电厂安全稳定远行有着重要意义。该文介绍了核电工程建设阶段经验反馈体系构建和开展经验反馈工作的思路,以期为在建核电工程经验反馈体系策划和具体实施工作提供借鉴和参考。该文参考运行核电厂经验反馈管理标准,结合工程建设阶段核电厂管理实践,总结提出工程建设阶段核电厂经验反馈管理体系策划和管理实施方面的良好实践,以期为核电工程建设单位经验反馈体系构建和工作实施提供借鉴和参考。     

两类树图的Hamiltonian色数

一个n阶连通图G的Hamiltonian染色是从G的顶点集V(G)到正整数集N(称为颜色集)的一个映射c,使得对于G的任意2个不同的顶点u和v满足|c(u)-c(v)|+D(u,v)≥n-1,其中D(u,v)表示G中u到v的最长路径的长度。对一个Hamiltonian染色c,将max{c(u):u∈V(G)}称为c的值,记作hc(c)。将min{hc(c):c是G的任意Hamiltonian染色}称为G的Hamiltonian色数,记作hc(G)。本次研究得到了满足max{D(u,v)|u,v∈V(G),u≠v}≤n/2的d-重似星树和广义双星这两类树图的Hamiltonian色数的确切值。     

基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法

引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。