Ⅱ型双截尾下逆威布尔分布尺度参数的估计

基于Ⅱ型双截尾样本,通过极大似然法得到了尺度参数极大似然估计的迭代公式.选取尺度参数的先验分布为无信息分布和伽玛分布,分别在平方损失和熵损失下,给出尺度参数的贝叶斯估计.利用Monte-Carlo模拟比较了各种估计的均方误差,结果表明,当选取伽玛先验和熵损失时,参数的贝叶斯估计最优.     

求解分布式并行机调度的新型帝国竞争算法

提出一种求解异构工厂分布式并行机调度问题(DPMSP)的新型帝国竞争算法(ICA),以最小化最大完成时间作为优化目标.首先,将DPMSP的优化简化为对工厂分配子问题的求解,提出相应的编码方案并采用最大处理时间规则解码;然后,采用基于加工速度的概率分配方法构建初始种群,引入殖民国家同化以加强对优秀个体的搜索并在革命中运用基于工件-工速积的新型插入算子以改善解的质量;最后进行大量数值实验.计算结果表明该新型ICA在分布式并行机调度问题求解方面具有较强的搜索优势和较好的稳定性.     

改进的平衡解码器在OCDMA中的性能分析

构建了基于改进型平衡解码器光电检测输出电流均值和方差的概率统计分析模型,推导在频谱幅度光码分多址系统中的封闭误码率性能表达式.仿真结果表明:改进型平衡解码器无论采用固定或非固定互相关值序列都能消除多接入干扰,取消了传统双平衡解码器的恒定互相关值约束条件,推导的系统误码率性能介于上下边界之间,模拟结果与理论分析一致.同时以并发上线用户数、传输速率和码重为参数,仿真得到这些参数对系统误码率的影响,并根据应用场景调整它们使其满足系统性能需求.     

一种任意起始位姿的连续曲率泊车路径在线规划方法

针对目前泊车路径规划算法对起始位姿要求严格，且难以兼顾最终位姿精度、路径质量及计算效率等问题，提出了一种任意起始位姿的连续曲率路径在线规划方法。该方法将整个泊车路径规划分为库位内调整与入库过程两部分。库位内调整采用以最终位姿高精度与调整次数最少为目标函数的最优化方法进行逐段规划；入库过程采用连续曲率曲线组用于混合A*算法的状态节点扩展以直接生成无需后处理的可执行路径。设计考虑路径的曲率变化与方向改变次数的估价函数；采用由路径几何形状特征点构建特征多边形的碰撞检测方法以提高计算效率。离线仿真与实车试验结果验证了该方法的有效性。     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于Lightgbm和XGBoost的优化深度森林算法

教育规模不断扩大，高校在校生人数持续上升，导致学生的能力参差不齐.为了提升教育水平，教师需掌握学生在校期间的学习状态，预测学生期末成绩是教师掌握学生学习状态的重要途径之一.目前的研究工作主要采用传统的机器学习算法进行成绩预测，如随机森林、贝叶斯、深度森林等，但精度不高；也有利用深度学习算法进行预测，但模型缺少可解释性. Lightgbm(Light Gradient Boosting Machine)算法内存消耗低，时间复杂度低，而XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法精度高.因此，基于提高精度与降低模型内存消耗的策略，将深度森林中的随机森林与极限随机森林模块分别替换为Lightgbm和XGbBoost，提出一种基于Lightgbm和XGBoost算法的优化深度森林算法LIGHT-XDF.在八个数据集上与其他模型进行对比实验，结果表明，LIGHT-XDF算法的综合性能最好.     

人工规范场中冷原子气体的薛定谔方程的格点规范差分算法

对于空间不均匀的人工规范场,由于位置和动量耦合在一起,冷原子物理中常用的时间分裂谱方法将不再适用。为了计算空间不均匀的人工规范场中的冷原子动力学行为,这里给出人工规范场中冷原子气体的薛定谔方程的差分算法,在我们的算法中人工规范场使得动能项的差分出现和人工规范场的联结函数,在文中分别就阿贝场和非阿贝场用待定系数法和格点规范理论给出了处在人工规范场中的冷原子气体的薛定谔方程的格点规范差分格式。我们先以最简单的U(1)的虚拟阿贝规范场为例,用两种方法分别给出相同的差分形式。对于更为复杂的SU(N),我们以SU(2)为例用两种方法给出了差分形式。然后用所得到的差分格式计算了冷原子物理中一个很典型的现象自旋霍尔效应。     

OSAHS合并T2DM与血浆UⅡ及Ghrelin的相关性

目的:探索尾加压素Ⅱ(UrotensinⅡ,UⅡ)、生长素释放肽(Ghrelin)在阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS)合并2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者发病和疾病进展中的病理生理作用及相关可能性机制.检测OSAHS与T2DM的独立相关性.方法:选取健康人、单纯OSAHS患者、单纯T2DM患者和T2DM合并轻中度OSAHS患者各20人测定受试者的身高、体质量、空腹血糖水平、平均血氧饱和度、呼吸暂停低通指数(AHI)水平.采用双抗体一步夹心酶联免疫吸附试验(ELISA)法测定血浆中UⅡ、Ghrelin水平.结果:试验组单纯OSAHS患者、单纯T2DM患者、T2DM合并轻中度OSAHS患者血浆UⅡ的水平分别为(233.31±46.02)、(217.88±41.57)、(233.86±49.02)ng/mL;对照组为(203.53±35.50)ng/mL,组间比较差异有统计学意义(P0.05).试验组单纯OSAHS患者、单纯T2DM患者、T2DM合并轻中度OSAHS患者血浆Ghrelin的水平分别为(34.99±8.02)、(35.50±5.81)、(36.35±5.16)ng/mL;对照组为(33.91±8.28)ng/mL,组间比较有统计学意义(P0.05).结论:单纯T2DM、单纯OSAHS患者皆有UⅡ和Ghrelin的升高,而OSAHS合并T2DM患者UⅡ、Ghrelin的水平更高.UⅡ、Ghrelin的增高可能是OSAHS和T2DM患者疾病发生、发展的重要因素.     

基于Simulink的电力测功机算法模型研究

根据交流电力测功机工作原理,搭建基于直接转矩控制技术的交流电力测功机数学模型;根据转矩和磁链需求,设计最优电压矢量开关控制表,输出电压矢量来控制IGBT模块的开关频率,从而控制三相交流电机的电磁转矩。在电动状态下,通过对三相交流电机调速来拖动负载到一定转速;在发电状态下,通过设置不同的工作模式进行各个工况点的测试。最终基于Simulink平台对算法模型在交流电力测功机动态加载特性的实现进行论证。     

浅谈供电局对事故应急管理的认识不足与改进

为防止供电企业事故的发生和降低事故的严重度,本文对电力企业事故应急预防和应急管理的不足进行了举例分析,并分析了事故后果的严重性,以此让供电企业认识到应急管理的重要性,促进了电力企业的安全发展。