基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

数据驱动的铝基复合材料性能预测和逆向设计

采用数据驱动的方法对 SiCp(0.5CNT)/7075Al 铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析, 针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析, 构建了包含 8 种机器学习算法的集成框架, 自动进行模型的参数调优和最优模型选择, 并在此基础上进行了材料逆向设计. 实验结果表明, 在 470 ${^\circ}$C 固溶 40 min, 120${^\circ}$C 时效 15 h 的热处理工艺下, SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg 复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为 617.48 MPa 和 2.98%, 实验值为 647.0 MPa 和 3.31%, 两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors, MAPE)较小, 依次为 4.56% 和 9.97%. 这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义.     

高职生“学习参与度”对创新创业核心素养的影响机制研究

通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。     

深井孤岛工作面过探巷技术研究

邢东矿2225工作面为孤岛工作面,承受地压大,回采过程中经过2225探巷,巷道围岩破坏剧烈,尤其是底鼓变形严重,初期采取排木垛、打单体等措施在一定程度上控制了探巷顶板下沉,而工作面临近时在煤帮注化学浆形成锚注加固结构使煤体自身强度及承载能力显著增强,锚注加固结构具有较好的整体性和稳定性,从而实现工作面顺利回采。     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于修正斜压场的RC框架边节点剪切性能分析

为研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度对钢筋混凝土(RC)框架边节点剪切性能的影响规律,基于修正斜压场理论(MCFT),对某框架边节点的剪切应力-应变骨架曲线进行数值模拟,并与试验结果进行对比.在验证MCFT算法的精度后,研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度两个参数变化对RC框架边节点剪切应力-应变骨架曲线和峰值剪切应力的影响规律.结果表明:基于MCFT可以较好地模拟RC框架边节点的剪切应力-应变关系曲线; RC框架边节点的峰值剪切应力对混凝土抗压强度的变化更为敏感,但当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过16.45%时,对钢筋屈服应力的变化更为敏感;当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过10%时,节点发生钢筋滑移破坏,此时峰值剪切应力会大幅下降.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

Predicting Initial Formation Temperature for Deep Well Engineering with a New Method

With the progress of science and technology, human beings explore the energy under-ground with thousands of meters. As a thermophysical parameter, initial formation temperature (IFT) plays an essential...     

感应熔敷WC/Ni基复合涂层的组织和性能

采用高频感应熔敷技术，以Ni60A自熔合金粉末、微纳米碳化钨粉末为原料，在16Mn钢表面制备出以微纳米WC颗粒为增强相的Ni基金属陶瓷涂层，并测试了涂层的显微硬度。利用磨擦磨损试验机，以45#钢为对磨偶件，评价了涂层的滑动干磨擦性能。实验结果表明：涂层的硬度为890～910,磨擦系数为0．3-0．4，耐磨性比16Mn钢提高4倍以上。