基于非结构数据和EMD-WTS二层分解的AQI组合预测方法

针对具有高复杂性与非平稳性的空气质量指数(AQI)时间序列,提出一种融合非结构数据的EMD-WTS二层分解组合预测模型;首先,筛选百度指数关键词并提取对应数据,运用局部线性嵌入算法(LLE)对之降维;其次,对AQI历史序列与降维结果进行经验模态分解(EMD)与重构;接着,对所得高频项进行小波分解(WT)与重构;然后,运用Holt指数平滑法、支持向量回归(SVR)与人工神经网络(ANN)分别对二层分解结果与原始低频、趋势项进行组合预测并运用BP神经网络集成;最后,叠加集成结果得到AQI预测值;对比实验说明预测方法充分利用了多源数据信息,具有较高的预测精度。     

基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏病变分类

为了实现对不同肝脏肿瘤病变的精确分类,提出了一种基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏肿瘤病变分类方法.首先通过扩充通道的预处理方式对输入网络的图像进行数据增强处理,使得网络能从原始输入图像中提取到更多的特征信息;然后设计了联合特征学习双流卷积神经网络提取特征,避免由于网络深度增加造成部分特征信息丢失的问题;采用了集成分类器实现最终的分类,并通过多重损失约束方法对整个集成分类器进行约束优化;最后在模型的训练过程中结合参数迁移和域适应来减少损耗并提高模型的拟合性能.采用155张腹部平扫CT图像进行试验,设计了特异性、灵敏性、精确度、F1-score、准确率和误差率几种评价指标.结果表明,此方法能够实现对肝细胞癌(HCC)、转移性肝癌(MET)、血管瘤(HEM)以及正常肝脏组织的分类,平均分类准确率达到96％.     

深井沿空巷道快速掘进及围岩控制技术研究

深埋煤矿采掘衔接紧张是制约矿井安全高效生产的主要问题之一,回采巷道的快速掘进将有利于缓解这一紧张局面.以顾桥煤矿1126(1)回风巷为例,利用弹塑性理论分析了1125(1)工作面侧向应力分布规律及分区破坏特征,阐明了1126(1)回风巷围岩应力环境;利用FLAC3 D数值模拟研究了掘进期间锚索"1-0"、"2-0"、"3-0"、"4-0"等不同布置形式对巷道围岩变形及应力分布特征的影响,通过巷道围岩稳定性对比分析,降低巷道掘进期间支护强度,采用"2-0"锚索布置的初始支护控制掘进期巷道围岩变形,使掘进工作面后方永久支护与掘进平行作业,从而提高了掘进效率.     

基于CBDT和KNN的地铁施工坍塌事故应急措施生成研究

为了使历史事故经验在地铁施工坍塌事故的应急决策中起到高效、准确的辅助作用,提出一种基于案例决策理论(case-based decision theory,CBDT)和改进的K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法的地铁施工坍塌事故应急措施生成方法.在CBDT视角下,基于中文分词技术筛选出事故描述单元因素,并将这些因素用于结构化的事故信息记录中,构建历史事故案例库.基于改进的KNN算法,设计了权重、结构相似度、局部相似度、可替代度和全局相似度计算5个步骤组成的事故相似度计算算法,检索相似历史事故,从而输出应急措施建议.最后,通过案例分析验证了本研究方法的可行性和有效性.     

中小微企业的信贷风险评价研究与实证分析

中小微企业在推动我国经济发展方面做出了重要的贡献,但由于信息不对称导致企业融资困难、银行坏账率升高,故建立信贷风险评价体系,以实现银行对中小微企业的信贷风险作出评估,已成为银行迫在眉睫的问题.首先,选取四个财务指标和六个非财务指标,建立信贷风险评价模型.其次,根据模糊层次分析法,构造模糊判断矩阵并计算指标权重.然后,运用功效系数法对定量指标进行量化,运用模糊综合评价法对定性指标进行量化,得到各指标分值.最后,将模型应用于某银行的123家有信贷记录的中小微企业中,得到企业的信贷风险得分和排名,验证了评价体系的有效性,为银行进行中小微企业信贷风险评估和管理提供了一定的理论依据和参考价值.     

铁路运输态势推演系统架构及关键技术研究

在分析国内外铁路运输态势推演系统研究现状的基础上,提出了铁路运输态势推演系统(Railway Transportation Situation Deducing System,RTSDS)架构,探讨了 铁路运输生产关键数据实时采集和融合、铁路日常运输综合态势感知指标构建及评价、基于大数据的运输日常生产态势演化及预警等关键技术,初步开发了基于实时大数据的铁路货运日常运输生产总体态势推演原型系统,为进一步研发实际生产系统,更精准掌控运输生产演化规律和预见可能出现问题,提升调度生产管理水平和运输效益提供技术支撑.     

深度优先局部聚合哈希

已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11％,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2％.     

钢纤维混凝土的本构模型及力学性能分析

为充分研究钢纤维混凝土的力学性能,基于混凝土的弥散开裂模型,并考虑纤维与混凝土之间的黏结作用,建立了新的钢纤维混凝土本构模型.在模型中分两种情况考虑纤维作用,混凝土开裂前,纤维与混凝土完全黏结,服从复合材料理论;混凝土开裂后,将分别考虑混凝土和钢纤维的贡献.通过黏结滑移模型,计算钢纤维在混凝土中脱黏和拔出过程中,纤维对开裂后混凝土的增强作用.采用Fortran编程,利用有限元软件ABAQUS中提供的子程序Umat,将提出的本构模型引入ABAQUS,并用于有限元模型去模拟钢纤维混凝土的拉伸和四点弯曲试验.通过数值模拟结果和试验数据的对比,充分验证了所提出的钢纤维混凝土本构模型的准确性.并对钢纤维混凝土的受拉强度、残余强度、受弯强度以及韧性等力学性能进行详细的分析.     

基于事件触发的TCP网络滑模控制

针对存在不确定参数和UDP流干扰的TCP网络拥塞问题,提出了一种基于事件触发的TCP网络滑模控制策略.通过利用全局滑模控制方法,使整个系统的响应过程都具有鲁棒性,在此基础上引入事件触发机制,在保证系统状态稳定的同时,节约了网络资源.通过李雅普诺夫理论证明了TCP网络闭环系统里的所有信号是有界的,同时也有效地避免了Zeno现象.仿真结果表明了所提控制方法的有效性.     

猕猴结肠镜检查前的肠道准备

摘要:猕猴是非常重要且珍贵的实验动物。 不处死猕猴为前提,以反复多次对猕猴进行全结肠肠道检查及研究为。目的,建立猕猴全结肠内镜检查前的肠道准备方法尤为重要。 本研究补充此方法目前尚无报道的空白。 30 只猕猴,结肠镜检查前 3 h 分多次予以芒硝溶液管喂。 通过肠镜观察肠道清洁情况,其中 3 只猕猴肠道准备为Ⅲ 级,其余猕猴肠道准备均为Ⅰ ~ Ⅱ 级。 所有猕猴在洗肠过程中,无严重脱水、休克、死亡等并发症发生,肠道准备为Ⅰ ~ Ⅱ级猕猴顺利完成全结肠内镜检查。