基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

负面在线评论及商家回复对顾客购买意愿的影响

从负面在线评论比例和失误严重性两个角度出发，通过引入归因理论、感知信任和商家回复等相关内容，探究负面在线评论对潜在顾客购买意愿影响机制和内部机理。对496份调查问卷所得数据进行统计分析，研究结果表明：负面在线评论比例和失误严重性都对潜在顾客购买意愿有显著的负向影响，且两者都通过影响失误的归属性归因、可控性归因、稳定性归因和感知信任影响潜在顾客购买意愿；在负面在线评论比例与失误严重性不同的情况下，商家应采取不同的回复策略实现节约成本与减小损失的目的。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

基于生物信息的未知二进制协议聚类方法

协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步，针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点，提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法，能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式，使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵，并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇；其次，将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链，得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明，该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类，具有较高的应用价值.     

双重不确定冷贮备系统的可靠性分析

运用不确定理论研究了无充足样本的冷贮备冗余系统。假设系统所有元件的寿命服从具有不确定参数且相互独立的不确定分布,基于可靠度函数和平均寿命建立了3类冗余系统可靠性的数学模型:转换开关完全可靠型、转换开关离散型、转换开关连续型的冷贮备系统。此外,针对元件寿命为独立同分布的特殊情况进行了分析,给出数值算例,进一步印证模型的合理性。     

赣南花岗岩风化带岩土体强度特征及边坡破坏模式分析

为研究赣南地区花岗岩风化带岩土体强度特性及边坡破坏模式,采用室内岩矿鉴定、X粉晶衍射试验和电镜扫描等方法对原岩和全风化花岗岩进行矿物成分和微观结构分析,同时通过全风化花岗岩三轴固结不排水剪切试验,中风化花岗岩单轴和三轴试验对风化带岩土体的强度特征和破坏模式进行了研究。结果表明:随着围压增大,全风化花岗岩应力-应变关系发生了转型,破坏模式为先鼓胀再剪切破坏;中风化花岗岩在单轴压缩条件下经历了四个破坏阶段,三轴试验得到岩块的抗剪强度参数,经虎克布朗准则反演得到了岩体的强度参数。结合野外特征,赣南花岗岩风化带岩土体边坡失稳破坏模式主要有5种,其中坡面冲刷破坏占比较大。     

基于土颗粒三维理想模型的黏性土渗透系数研究

黏性土是一种低渗介质,常作为土石坝、提防、公路路基等构筑物的防渗层,其渗透系数的准确表达直接关系到堤坝的安全以及公路的耐久性。利用土颗粒三维理想模型对黏土颗粒表面结合水进行研究,认为结合水就是黏土颗粒的一部分,不参与土中水的渗流,土体中有效孔隙体积不包含结合水的体积;在此基础上引用有效孔隙比概念分别对太沙基、柯森-卡门、达西等3种渗透系数经验公式进行了修正;对广西贵隆高速工程现场的典型红黏土进行了渗透试验,将实测值与修正前后的3种公式分别进行了对比,验证了修正公式的合理性。通过对修正公式计算结果的对比分析认为,经修正后的柯森-卡门渗透系数经验公式比之其他公式更符合广西地区红黏土渗透系数的计算。该研究可为广西地区高速公路路基的防渗设计与施工提供重要参考。     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一，诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法，整体研究基于编码-解码框架，采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时，可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势；引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度；并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示，基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求；在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析，显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此，Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

高温下/后钢筋混凝土梁抗冲击性能:细观分析

冲击(或爆炸)和火灾往往伴随发生并威胁工程结构的使用安全,高温和高应变率对钢筋混凝土(RC)结构的耦合作用引起了研究者的广泛关注.本文结合混凝土细观非均质性,考虑钢筋和混凝土材料的应变率增强效应及高温退化效应,同时考虑钢筋与混凝土间的黏结-滑移行为,建立了RC梁抗火抗冲击性能研究的细观数值模型.与室温下落锤冲击试验结果对比,验证了细观数值模型的合理性,进而比较分析了高温下及高温后RC梁在冲击作用下的力学响应,揭示了RC梁的破坏模式与失效机制.结果表明:建立的细观数值模型能够有效描述RC梁在高温和冲击荷载联合作用下的破坏模式;相同受火时间,高温下RC梁表现出比高温后RC梁更为严重的破坏,且随受火时间的增加,差异逐渐扩大.