一类分数阶比率依赖型捕食系统的动力学分析

讨论了一类食饵带有疾病的分数阶比率依赖型捕食系统的动力学行为。利用线性化方法定性分析了各类平衡点的稳定性,并给出了其正平衡点局部渐近稳定的充分条件。数值模拟显示,参数和阶数对平衡点的收敛速度及其稳定性产生很重要的影响。     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

基于CAN协议汽车动力转向系统标定的软件设计

由于汽车标定系统软件难以普遍适用于不同应用场景,按照国家标准,设计了一种基于CAN协议的动力转向系统方向盘角度标定诊断软件。根据通信协议类型配置初始参数,建立诊断设备与汽车ECU之间的数据通信连接,再对汽车ECU进行数据采样并对采样数据进行分析提取,建立标定模拟数据库,通过设计标定功能函数运行程序,最终实现诊断仪标定功能。经测试运行,显示该软件可以实现预期标定功能,降低标定工作的复杂程度。     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

2021年诺贝尔物理学奖：复杂系统科学的新纪元

2021年度诺贝尔物理学奖授予3位科学家，以表彰他们“对理解复杂物理系统的开创性贡献”。真锅淑郎(Syukuro Manabe)和克劳斯?哈塞尔曼(Klaus Hasselmann)共同分享了1/2的奖金，获奖理由是“对地球气候建立物理模型、量化可变性并可靠地预测全球变暖”。乔治?帕里西 (Giorgio Parisi)获得另外1/2的奖金，获奖理由是“发现从原子到行星尺度的物理系统中无序和涨落之间的相互影响”。文章介绍了这几位科学家的工作以及他们的贡献。     

具有不可靠修理设备的退化系统维修策略研究

研究一个单部件退化系统的维修策略,假设系统故障后不能立即得到修理并且不能修复如新,修理设备在修理故障系统的过程中也可能发生故障,修理设备发生故障后会立即替换一个新的修理设备,特别的,这里的修理时间服从一般分布.在如上假设下,通过几何过程以及补充变量技术建立了系统的偏微分方程,利用Laplace便换得到系统可用度,最后进一步研究基于系统故障次数的策略替换,给出系统平均费用C(N)的精确表达式并且得到使得C(N?)最小的最优替换策略N?,即当系统的故障次数达到N?时将会更换一个新的系统.     

StyS激酶自磷酸化对Pseudomonas putida B3中靛蓝生物合成的调节作用

在恶臭假单胞菌Pseudomonas putida B3中,靛蓝生物合成关键酶基因styAB上游存在一个二元调控系统StyS-StyR。StyS蛋白属于激酶家族,是磷酸化信号转导的重要媒介,但激酶StyS的自磷酸化传导机制对靛蓝生物合成的调节作用尚未探明,因此,研究以Pseudomonas putida B3中激酶蛋白StyS作为研究对象,发现了两个磷酸化结合位点,构建了磷酸化位点突变株。通过分析野生菌株P. putida B3、styS基因缺失菌株P. putida B3-ΔstyS、styS基因回补菌株P. putida B3-ΔstyS-8和磷酸化位点突变株P. putida B3-ΔstyS-1之间的靛蓝产量及酶活发现,P. putida B3产量为10.14mg/L,P. putida B3-ΔstyS-8产量为3.63mg/L,磷酸化位点突变菌株无激酶活性且失去了产生靛蓝的能力。结果表明,StyS自磷酸化作用在靛蓝发酵体系中起重要作用。研究结果将为靛蓝生物合成途径的进一步研究提供参考。     

面向拥堵传播阻断的城轨站点分类

针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.