采用压缩感知和GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法

针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对上层观测节点收集到的下层检测节点温度测量数据进行处理,同时结合温度数据稀疏度未知特点,构造有效的稀疏矩阵和测量矩阵,并重新定义测量矩阵正交变换预处理策略,使得CS观测字典满足约束等距(RIP)条件;其次,重新定义了离散蜘蛛编码方式,蜘蛛种群不断协同进化,以获得稀疏结果中非零元素的位置信息,利用最小二乘法得到非零元素的幅度信息,实现了对未知数量检测节点数据的精确重构。在此基础上可以由蜘蛛种群迭代进化得到优化后GM(1,1)的参数序列,通过检测参数序列的相关阈值来判定节点是否发生异常。实验仿真结果表明,与OMP-IGM等异常检测方法相比,该方法的异常检测准确率提高了约7%~33%,网络能耗降低了约18%~43%。     

广西民族地区中学生生活压力事件问卷编制报告

在参考相关文献的基础上,从理论上构建了中学生生活压力事件问卷的大致结构,并形成了原始的调查问卷,对广西少数民族聚集地区的中学生先后进行了两次调查,运用探索性因素分析及项目分析对问卷的题项进行筛选后,正式确定了广西民族地区中学生生活压力事件问卷的题项及其结构;在第二次的调查中,运用分层面因素分析法进行了进一步分析,并检验了该问卷的信度、效度。     

蓬莱19-3油田溢油事件及其应急管理综述

当今社会并不太平,不管是自然因素还是人为因素,都引发了各种类型的突发事件。频繁发生的突发事件对人们的生命财产造成了极大的损失。蓬莱19-3油田溢油事件的发生不仅造成了比较严重的经济、环境和社会影响,还会推动我国的石油发展战略以及海洋石油开发技术,并会将中国的应急管理引向一个新的方向。本文将从中国的应急管理、蓬莱19-3油田溢油事件造成的影响以及启示三个方面,深入分析此次事故带来的影响。     

维管植物导管元素分化与细胞程序性死亡

通过遗传控制的细胞死亡是植物正常生长和发育的重要过程,是近年来国内外的研究热点之一。维管植物的导管和筛管由死亡的管导分子组成,本文着重讨论了维管植物的导分子形成过程中的细胞程序性死亡（ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ ｃｅｌｌｄｅａｔｈＰＣＤ）的形态和化特性以及参与找在因,并介绍了植物生长发育过程中ＰＣＤ存在的时空广泛性。虽然植物发育生殖过程中的ＰＣＤ与动物细胞通过遗控制的细胞死亡是植物正常生长和发育的重要过程,是近年来国内外的研究热点之一,维管植物的导管和筛管由天文馆的导管分子组成。本文着重讨论了维管植物的导管分子形成过程中的细程序性死亡（programmed cell death PCD)的形态和生化特征以及参与的基因,并介绍了植物生长发育过程中ＰＣＤ存在的时空广泛性。虽然植物发育和生殖过程中的ＰＣＤ与动物细胞凋亡存在许多相似的形太必生化特征,但细胞通过自溶或自自我吞噬来死亡,而并不形成动物细胞凋亡中典型的凋亡小体。说明这些ＰＣＤ类型本质上凋亡型ＰＣＤ。导管分子的死亡是一种典型的植物ＰＣＤ。近年来体外系统研究表明,导管元素分析中的细胞死亡程序与动物细胞凋亡不同。     

基于事件的文本相似度计算

大量研究成果已经表明,事件在很多文本中是客观存在的.从语义的角度理解,诸多文本是由事件组成的,事件是文本表示的最小语义单位.给出了基于事件的文本表示模型,在此模型的基础上,从文本类型相似度计算和文本内容相似度计算两个层面论述了文本相似度计算的方法.     

基于邻域空间模式的运动相关电位特征提取方法

为解决脑-机接口(BCI)研究中所采集的脑电图(EEG)信号数据分布复杂和训练样本不足的问题,文中提出了一种新的特征提取方法--邻域空间模式(NSP)算法,用于提取BCI想象肢体运动分类算法中使用的重要分类特征--运动相关电位(MRPs).NSP算法不需要对样本的数据分布进行假设,主要利用样本的邻域关系和类别信息寻找最佳投影方向,使得映射后邻域内异类样本距离之和与同类样本距离之和的比值最大化.采用BCI竞赛2003和2001的其中两组数据进行实验,结果表明NSP算法能更有效地提取MRPs特征.     

基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。     

基于极大代数法的铝板轧制系统鲁棒性能

为了优化铝板轧制的时间,提高系统的鲁棒性,以极大代数法和排队论为工具,对铝板多队列轧制系统进行分析.根据轧机与工件之间的工艺路径规则和加工条件规则,以极大代数法为理论依据建立轧制控制系统的闭环控制模型,对极大代数法的运算特性进行分析;构造轧制过程的多队列多服务器模型;定义多队列系统中参数摄动和鲁棒性的概念;用基于极大代数法的串行生产线的闭环线性模型来研究采用不同的铝板轧制队列对系统稳态周期性能的影响;以轧制过程的最短生产周期为优化目标,运用摄动分析对系统的多个调度队列的性能进行比较讨论,从而通过周期配置得到铝板轧制的优化调度方案.分析结果表明:基于极大代数法的系统分析能有效地对调度队列的摄动性进行比较,从而改善了轧制系统的鲁棒性,缩短了系统总运行时间,提高了运行效率.     

Bc1-2 基因加强表达对 OA 诱发的细胞编程死亡的效应

ＯＡ能诱发人神经母细胞瘤ＳＫ细胞进行编程死亡．死亡细胞缩小变圆，细胞质凝聚，ＤＮＡ有控降解成约２００ｂｐ左右的片段，且这一过程可由蛋白质合成抑制剂亚胺环己酮（ＣＨＸ）抑制．将编码Ｂｃ１－２全长蛋白质的ｃＤＮＡ植入ｐＸＪ４１ｎｅｏ载体中，使其表达由ＨＣＭＶ病毒启动子控制．形成的顺义（ｐＢｃｌ－２－Ｓ）及反义（ｐＢｃｌ－２－ＡＳ）表达质粒经转染导入ＳＫ细胞中获得稳定转染子，Ｗｅｓｔ－ｅｒｎ印迹表明顺义转染子表达较大量的２６ｋｄＢｃ１－２蛋白，而反义转染子则不表达．增强表达的Ｂｃ１－２基因产物对ＯＡ引ＳＫ细胞编程死亡无抑制效应．     

GRACE评分联合血栓弹力图对急性冠脉综合征患者主要心血管不良事件的早期预测价值

目的 探讨GRACE评分联合血栓弹力图(TEG)对急性冠脉综合征(ACS)患者主要心血管不良事件(MACEs)的早期预测价值。方法 选取新疆医科大学第一附属医院自2018年1月至2018年12月期间收治的632例ACS患者作为研究对象,收集临床资料及TEG相关指标,并逐一进行GRACE评分。所有研究对象接受定期随访,最终有590名ACS患者纳入本次研究。根据是否发生MACEs,分为事件组和非事件组。分析比较两组间基线资料、TEG指标及GRACE评分的差异;应用二元Logistics回归分析确定早期MACEs的独立危险因素;绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估GRACE评分联合TEG相关指标对早期MACEs的预测价值。结果 事件组年龄、K时间、MA值、GRACE评分、Gensini评分较非事件组显著升高,差异具有统计学意义(P<0.05);二分类Logistic单因素回归分析显示：性别、K时间、MA值、GRACE评分以及Gensini评分是ACS患者早期MACEs的危险因素(P<0.05)。筛选P<0.1的变量以及年龄、吸烟史等可能对结局产生偏倚的因素进行Logisti...