基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

血管内皮生长因子结合可降解壳聚糖治疗大鼠心肌梗塞的研究

摘要:目的 研 究 血 管 内 皮 生 长 因 子 ( vascular endothelial growth factor, VEGF ) 结 合 可 降 解 壳 聚 糖 ( degradablechitosan,DC)对心肌梗塞大鼠的治疗作用。 方法 将 32 只 SD 大鼠随机分为假手术组、模型组、VEGF 组和 VEGF+ DC 组,每组 8 只。 4 组大鼠均采用结扎冠状动脉左前降支的方法进行造模,其中假手术组只穿线不结扎。 造模后, 向模型组大鼠心肌注射 100 μL 生理盐水,VEGF 组大鼠于同一位置注射同体积 VEGF 溶液,VEGF+DC 组大鼠注射 VEGF+DC 溶液。 造模 4 周 后,对 所 有 实 验 大 鼠 进 行 超 声 心 功 能 检 测,考 察 左 心 室 收 缩 期 及 舒 张 期 前 壁 厚 度( LVAW;s 和 LVAW;d) 、左心室收缩期及舒张期内径( LVID;s 和 LVID;d) 、左心室收缩期及舒张期容积( LV Vol;s 和 LV Vol;d) 、左室射血分数( EF% )及短轴缩短率( FS% ) ,血流动力学考察左室舒张末压( EDP ) 和等容收缩期及 舒张期左心室内压力上升最大速率( + dp / dt 和 - dp / dt) ,计算左心室指数( LVM / BW) 并对心肌进行苏木素-伊红 ( HE)染色观察各组实验大鼠心肌病理变化。 结果 VEGF 组和 VEGF+DC 组大鼠的心肌梗塞均得到有效改善,其 中 VEGF+DC 组的改善作用更加显著。 结论 VEGF 结合 DC 对心肌梗塞大鼠的心功能具有改善作用,具有一定的治疗作用。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

石杉碱甲片联合丁苯酞软胶囊对轻度阿尔茨海默病患者认知功能的疗效观察

目的 评价石杉碱甲片联合丁苯酞软胶囊对阿尔茨海默病患者认知功能的临床疗效.方法 将100例轻度阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)患者随机分为石杉碱甲片联合丁苯酞软胶囊组(治疗组)及单独应用石杉碱甲组(对照组).治疗前及治疗90 d后分别评价两组患者简易智力状态检查(Mini-mental State Examination,MMSE)量表、事件诱发电位P300潜伏期、波幅及不良反应.结果 石杉碱甲片联合丁苯酞软胶囊组治疗90 d后,MMSE评分和P300潜伏期、波幅与治疗前比较差异均具有统计学意义(P<0.05);与单独应用石杉碱甲组比较差异具有统计学意义(P<0.05).结论 石杉碱甲片联合丁苯酞软胶囊对轻度阿尔茨海默病患者认知功能有明显改善,且优于单独应用石杉碱甲片组.     

上海市亚微米颗粒物中水溶性含氮组分的分布特征

细颗粒态无机和有机含氮组分的形成、转化、传输和沉降在大气氮循环中发挥重要作用. 为了解上海亚微米颗粒物(PM$_{1}$)中含氮物质的质量浓度、组成及季节变化特征, 使用大流量采样器采集了 2017—2018 年 66 个 PM$_{1}$ 样品, 并应用离子色谱仪和紫外/可见光光度计分析了水溶性无机离子和水溶性有机氮(water-soluble organic nitrogen, WSON)的质量浓度. 结果表明: 上海 PM$_{1}$中NH$_{4}^{+}$-N、NO$_{3}^{-}$-N、WSON 的年平均质量浓度分别为 1.79、0.97、0.41 μg/m³; NH$_{4}^{+}$-N 对水溶性总氮(water-soluble total nitrogen, WSTN)的贡献最高(56%), NO$_{3}^{-}$-N 次之(31%), WSON 为 13%. 上海PM$_{1}$中含氮组分的质量浓度存在冬季最高、夏季最低的季节变化趋势, 但NH$_{4}^{+}$-N、NO$_{3}^{-}$-N 和 WSON 对 WSTN 贡献的季节变化存在明显的不同, NH$_{4}^{+}$-N 在不同季节变化较小, NO$_{3}^{-}$-N 表现出显著的冬高(38%)、夏低(18%)的特点, 而 WSON 夏季最高(22%)、冬季最低(8%). 正矩阵因子分解(positive matrix factorisation, PMF)法的源解析结果表明: 二次反应和生物质燃烧贡献了上海 PM$_{1}$ 中 WSON 的 48%, 燃煤贡献了 11%, 植物源挥发性有机化合物二次转化贡献了 20%, 餐饮和机动车贡献了 21%. WSON 的来源有显著的季节变化.     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

一类Schrödinger-Poisson系统非平凡解的存在性

利用变分方法和临界点理论,研究了一类Schrödinger-Poisson系统,其中泊松项为更一般的形式,通过给非线性项加拟临界增长和AR条件,得到了该系统非平凡解的存在性。补充和推广了以往研究Schrödinger-Poisson系统的相关结果。     

对数非线性薛定谔方程基态解的数值解法

针对对数非线性薛定谔方程，本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。