神黄豆茎叶中酚性成分研究

对傣药决明属植物神黄豆(Cassia agnes Brenan)茎叶的化学成分进行研究.运用硅胶、HPLC等多种色谱技术从傣药神黄豆90%乙醇提取物中分离得到10个单体化合物.化合物1～9为黄酮类化合物.根据化合物的理化性质及波谱数据分析,将其分别鉴定为:山奈酚-3-O-α-L-鼠李糖苷(1),桑色素-3-O-α-鼠李糖苷(2),山奈酚(3), 5, 7, 3′, 4′-四羟基黄酮(4), 3-甲氧基槲皮素(5), 3, 5, 7, 3′, 4′-五羟基黄酮(6),表阿夫儿茶精(7),表儿茶素(8),表儿茶素-(4β→8′)-表儿茶素(9),原儿茶酸(10).其中,1～6、8和10为首次从该植物中分离得到.     

沼气热电联产耦合吸收式热泵的系统性能

为解决大中型沼气工程供能不足的问题,以兰州某80 kW沼气热电联产工程为例,构建了一套耦合双效溴化锂吸收式热泵系统.运用Aspen Plus软件建立了双效溴化锂吸收式热泵模型,并对热电联产余热利用方式进行了优化.结果表明:耦合系统实现能量综合梯级利用,同时保证寒冷季节维持发酵温度35℃,与原系统相比增加供能4 390.92 MJ/d,系统综合效率0.99,与燃煤锅炉供能方式相比,每年可节约标煤12.45 t,节省费用14 900元,减少二氧化碳排放31.12 t;其他季节增加制冷量2 662.92 MJ/d,节约电费36 500元,系统综合效率0.8,该耦合系统可使发酵系统在不同季节均保持恒温厌氧发酵,保证稳定运行.     

基于FPGA的BAN认证算法硬件实现

针对智能传感节点采集的隐私生理信息在人体局域网(body area network, BAN)通信过程中存在的安全隐患问题,结合BAN的IEEE 802.15.6标准,提出一种将挑战/应答(challenge/response)的身份认证机制应用到BAN的认证中的设计方案,该方案使用HMAC-SHA256算法。采用硬件描述语言Verilog和流水线(pipeline)设计思想对该算法进行硬件实现。在Quartus II集成开发环境下,以Altera公司的Cyclone IV系列ED2-115开发板作为硬件平台完成了设计综合,并使用Modelsim软件进行功能仿真,验证了算法的正确性。实测结果显示,该方案满足BAN系统功耗和资源消耗的设计要求,可应用于BAN的身份认证设计。     

我国大气可降水量变化特征分析

水汽是水文循环的物质基础和能量来源,也是大气降水的必要条件。深入研究我国大气可降水量的变化特征,对于气象防灾减灾具有重要意义。该文利用我国1998-2010年72个探空站点资料,采用探空法计算得到我国月平均大气可降水量,并以此为基础,计算得到我国各站点的季节、年平均可降水量,最后再对结果进行显著性检验和分析。结果表明,我国大部分地区年平均可降水量呈递减趋势。我国可降水量总体呈由东南沿海向西北内陆递减的趋势,南方地区年平均可降水量最大,约为40mm,西北地区年平均可降水量在10mm左右,北方地区在20mm左右。在季节方面,我国大气可降水量在冬季最少,夏季最多,秋季次之。地理纬度、环流系统、海陆分布、地形因子、季节是影响我国大陆可降水量的主要因素。四川盆地地区有一高湿区,在云贵高原东部递减趋势显著,其地形因素影响显著。     

半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法

针对当前网络入侵具有多样性和易变性, 单一方法很难获得理想网络入侵检测结果的问题, 为提高网络入侵检测正确率, 有效拦截各种网络入侵, 提出一种将半监督技术与主动学习相结合的网络入侵检测方法. 首先, 采集网络入侵数据, 提取网络入侵特征, 并采用半监督技术根据特征对网络入侵数据进行聚类处理; 其次, 采用主动学习算法对聚类后的数据进行训练, 构建网络入侵检测的分类器, 并引入蚁群算法对构建网络入侵检测的分类器进行优化; 最后, 采用标准数据集对网络入侵检测方法进行仿真测试. 测试结果表明, 该方法解决了当前入侵检测方法存在的缺陷, 提升了网络入侵检测正确率, 漏检率和误检率明显少于经典网络入侵检测方法, 同时缩短了网络入侵检测时间, 改善了网络入侵检测效率, 能更好地保证网络通信和数据传输安全.     

基于集合覆盖的异构有向传感网寿命优化策略

在由感知半径、感知角度和携带能量不同的有向传感器节点组成的异构有向传感器网络中,对满足优先级不同的监测目标有不同覆盖要求条件下的网络寿命最大化问题进行研究。利用集合覆盖的思想,将有向传感器节点划分为满足目标覆盖要求的集合,通过集合之间的切换来达到延长网络寿命的目的。首先证明本文问题是NP-hard问题,然后利用改进的和声搜索算法进行求解,一方面引入带有混沌参数的微分变异因子,改进种群的多样性;另一方面,与模拟退火算法结合增强算法的局部搜索能力。同时为对比算法性能,提出一种贪婪算法。仿真结果显示:较之原始和声搜索算法和贪婪算法,改进和声搜索算法能有效延长网络的寿命,证明了改进算法的有效性。     

基于EAST改进的任意方向场景文本检测

高效和准确的场景文本(efficient and accuracy scene text,EAST)检测算法速度快且结构简单,但是由于文本结构的特殊性,导致在检测中尺寸较小的文本会被遗漏,而较长的文本则完整性较差.针对EAST算法存在的问题提出一种新的自然场景文本检测模型.该方法利用自动架构搜索的特征金字塔网络(neural architecture search feature pyramid network,NAS-FPN)设计搜索空间,覆盖所有可能的跨尺度连接提取自然场景图像特征.针对输出层进行修改,一方面通过广义交并比(generalized intersection over union,GIOU)作为指标提升边界框的回归效果;另一方面通过对损失函数进行修改解决类别失衡问题.输出场景图像中任意方向的文本区域检测框.该方法在ICDAR2013和ICDAR2015数据集上都取得了较好的检测结果,与其他文本检测方法相比,检测效果也得到了明显提升.     

基于可解释性机器学习的丘陵缓坡地区滑坡易发性区划研究

【目的】提出一种基于随机森林与Permutation Importance、PDP和LIME结合的可解释性模型,对滑坡易发性区划进行全局和局部解释,旨为滑坡灾害精准防治与城市规划提供理论依据。【方法】以重庆市江津区为例,选取地形地貌、地质构造、气象水文、环境条件和人类活动共5个方面的21个因子,结合江津区899个历史滑坡点,建立30 m×30 m精度的栅格空间数据库,按照滑坡与非滑坡1∶1的比例选取899个非滑坡点,利用随机森林算法构建滑坡易发性模型,将结果分为极低、低、中、高、极高等5个易发性等级,探讨了随机森林模型在三峡库区滑坡易发性区划中的普适性,最后通过Permutation Importance, PDP, LIME方法研究随机森林模型的可解释性。【结果】滑坡高-极高易发区内滑坡点数占历史总滑坡点的71.3%,面积占区域总面积的20.42%,混淆矩阵准确率为0.968,全体数据集AUC值达0.962。通过模型解释可知地形起伏度、年平均降雨量、坡度是滑坡易发性区划中最重要的因子,且地形起伏度、坡度为正影响,当年平均降雨量小于1 300 mm时,对滑坡的发生也产生正影响。【结论】基于可解释性机器学习的滑坡易发性区划模型预测精度高,对滑坡的精准防治有重要的实践意义。     

压力知觉对离职意愿的影响被调节的中介效应

员工流动性大,将严重影响创业企业可持续发展。基于社会认知理论和资源保存理论,运用层级回归和Bootstrap方法,以361名企业员工为样本探究了压力知觉与离职意愿之间的关系,通过引入情绪调节自我效能感和职场友谊分别作为中介变量和调节变量,构建了一个有调节的中介模型。研究表明：（1）压力知觉对员工离职意愿具有显著的正向影响,情绪调节自我效能感在上述关系中起中介作用;（2）职场友谊不仅在压力知觉与情绪调节自我效能感之间起调节作用,同时还在情绪调节自我效能感对压力知觉与离职意愿之间的中介作用中起着调节作用;（3）当员工具有较高职场友谊时,情绪调节自我效能感在压力知觉与离职意愿之间的中介作用更显著。研究结果对员工心理建设和单位组织环境建设提供参考,以减少人员离职率。     

一种基于深度学习的移动端隐写方法

隐写是隐蔽通信的主流方法之一,而移动端则是当下最常用的通信设备,二者的结合研究具有较高的实际意义.近年来,基于深度学习的隐写方法得到快速发展,然而在性能提升的同时,各类网络结构向着更复杂、庞大的方向演变,逐渐脱离以隐蔽通信为核心的实际应用场景,实用性较低.针对这一现象,本文提出一种适用于移动端的轻量级图像隐写方法.对网络整体进行轻量化设计,结合深度可分离卷积降低模型计算量,在精度和速度之间取得较好的折中平衡.以生成对抗网络的思想,将编码器、解码器和判别器构成的整体模型纳入对抗训练中,使子网络在迭代对弈中实现螺旋式上升发展.为应对真实环境下的各类挑战,模型被落地部署于移动设备上进行真机实验.在移动端,精简后的模型性能会出现小幅下降.对此,在方法中引入BCH纠错码以确保正确提取信息.实验结果表明,该移动端隐写方法生成图像质量好,且具有较高的响应速度,能满足现代社会中人们对便捷性的高要求.值得注意的是,该方法的所有计算工作均可在移动端独立完成,不需要通过网络请求服务器,能避免网络窃听攻击.