基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

基于泰勒级数展开法的船舶水动力数值预报

为减小由大、小时间参数区域划分不明确所导致的三维时域Green函数的数值误差,在大、小时间区域交界处采用泰勒级数展开法对三维时域Green函数进行计算.基于线性叠加原理,采用脉冲响应函数法对船舶辐射问题与绕射问题进行求解.将Wigley Ⅰ型船作为研究算例,数值计算结果表明:本文计算的三维时域Green函数数值精度在大、小时间参数过渡区域内提高了四个数量级,水动力数值计算结果与其他文献结果及试验结果吻合较好,证明了本文所建立的水动力分析模型的可靠性.     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

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。     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

基于盒维数的锚杆工作荷载无损检测研究

为研究锚杆工作荷载,应用了分形理论中的盒维数方法。根据一维杆波动理论,在锚杆外露端头安装一个自激式加速度传感器,利用锚杆无损检测加载试验台分级加载、检测标定测得锚杆-围岩相互作用体系在激发荷载作用下的速度响应,计算其加速度响应曲线的盒维数,拟合得出荷载-盒维数曲线,直观地判断锚杆工作荷载和锚固质量。     

浅析“四项负责制”在高校图书馆的实施——以湖北工程学院图书馆为例

分别从"四项负责制"的基本概念入手,阐述了在高校图书馆实施"四项负责制"的基本内容及基本要求,以湖北工程学院图书馆为例,介绍了该馆倡导和推行"四项负责制"的情况,以提高图书馆整体服务质量。     

南岳地区全风化花岗岩崩解特性试验研究

基于阿基米德定律,采用自制大型全风化花岗岩崩解仪,分别对南岳地区全风化花岗岩原状、烘干、风干、带有护筒支护等不同状态的试样进行崩解试验研究.试验中运用最小二乘法,拟合量筒读数与崩解仪排水体积的直线关系方程式,改进浮筒初始读数方法,减少读数误差.试验结果表明,试件整个崩解过程中分为3个阶段:第二阶段的崩解速率最大,其次为第一阶段,崩解速率最小为第三阶段;失水方式直接影响崩解时间,烘干状态下,试件失水最为剧烈,崩解时间最短;护筒支护状态下,减少了水与试件的接触面积,延长了试件崩解时间.该研究成果为南岳全风化花岗岩地区的土建工程建设提供参考依据.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.