南水北调东线工程调水期洪泽湖水质变化规律分析

为了解南水北调东线工程调水期间洪泽湖水质变化,基于2013—2020年洪泽湖调水期水质监测数据,采用Daniel趋势检验分析水质年变化趋势,通过空间插值得出各湖区水质分布规律,并进一步用主成分分析法分析水质主要污染类型。结果表明：2013—2020年洪泽湖调水期水质在合格至轻度污染之间,TP和TN为主要超标因子;时间上水质有变好趋势,空间上过水区水质最差,但有转好趋势,而成子湖区和溧河洼区有所恶化;污染类型以富营养化污染为主,氮磷营养盐影响较大;水质污染以入湖河流输入和建设用地增加人类活动的污染为主要来源,还伴有偶发污染事故;时间上洪泽湖对东线输水的综合水质有改善趋势,建议进一步加强相关污染防治工作,保护洪泽湖水环境,保障南水北调东线工程输水水质安全。     

双船联合举升多体协同作业系统横摇稳性评估

基于ADAMS平台,构建特定场景双船联合举升多体协同作业系统虚拟样机,对新型一体化拆解作业双船联合举升过程中待拆除组块横摇稳性进行预测与评估。构建了该系统拓扑模型,使用几何参数描述系统中上部组块横摇运动特征;通过虚拟样机仿真探究了双船不同耦合运动情况时上部组块最危险失稳状态,并分析了上部组块重心至连接点连线垂直距离与水平距离比值对横摇角度的影响规律。结果表明:物理模型试验数据驱动的虚拟样机技术可以有效评估该系统运动特征,与几何拓扑模型得到的上部组块横摇失稳角度理论公式计算结果吻合;双船同相位横摇与反相位垂荡耦合运动时对上部组块横摇稳性影响最大;待拆除上部组块横摇失稳时的极限纵横比可以作为复杂多体系统横摇稳性评估参数,为实际工程方案选择提供参考。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

基于网络药理学和分子对接探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的作用机制

借助网络药理学和分子对接技术,探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的干预机制。通过TCMSP、TCMID等多个数据库寻找与智脑胶囊相关的化学成分及其作用靶点;利用GeneCard等数据库获取阿尔茨海默病的作用靶点;运用Venny2.1网站筛选出药物与疾病的交集靶点;使用STRING平台和Cytoscape软件进行拓扑分析得到智脑胶囊治疗阿尔茨海默病的核心作用靶点;采用Metaspace数据库对潜在核心作用靶点进行GO(gene ontology)及KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路富集分析;利用AutoDock软件使用分子对接验证活性化合物与核心靶点的结合能力。结果表明：在智脑胶囊中共筛选出44个活性成分和292个有效靶点,智脑胶囊与阿尔茨海默病共同靶点58个;蛋白质-蛋白质相互作用得出关键靶点包括AKT1、IL-6、TNF等;GO分析共包含1 419条,KEGG得到175条代谢通路,主要包括脂质与动脉硬化、TNF信号通路;分子对接显示关键成分与靶点具有良好的结合能力。研究表示智脑胶囊可能通过脂质与动脉硬化和TNF信号通路等途径来减轻...     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

高密度电法在非煤矿山老窑采空区探测中的应用

由于矿山开采存在不明废弃老窑及采空区、老窑采空区资料不详、边界和积水情况不明等问题,矿山生产存在严重安全隐患。本文以湖南冷水江某金属矿山老窑采空区探测为例,采用高密度电法实施了4条物探测量剖面,经数据反演处理解译,共推断出8个采空区异常,其视电阻率特征均为高阻异常,显示其均为非充水采空区,根据已有矿体产出形态,推测采空区体积共约2 484 m³,基本确定了采空区的整体情况。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.