刘浩然〖油画作品〗

刘浩然（1983一），男，汉，江苏宿迁入，武汉理工大学文学（设计艺术学）硕士，桂林航天工业学院传播与设计系讲师。

基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究

为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。

部分型圆头精子症患者精子超微结构研究

目的:探讨部分型圆头精子患者中圆头精子和正常精子形态与超微结构差异及辅助生殖结局。方法:收集2023年3月至2024年3月山西省妇幼保健院及山西省人民医院生殖中心6例确诊为部分型圆头精子症患者的临床信息及精液样本,对样本行Diff-Quik染色、铀铅染色,在光学显微镜和透射电子显微镜下观察精子形态,对比圆头精子与正常精子的超微结构区别,分析临床治疗结局。结果:光学显微镜下正常精子头部形态规则,为光滑的椭圆形,顶体区域清晰可见,头、尾部衔接流畅;圆头精子头部无顶体结构,呈圆形,可伴有尾部异常;透射电子显微镜下正常精子头部质膜完整,顶体发育正常,尾部轴丝微管排列整齐;圆头精子头部质膜溶解、顶体缺失或小顶体、核质颗粒化、核区巨大空泡,颈部线粒体肿胀、缺失、排列紊乱,尾部“9+2”微管结构排列混乱且缺失。6例部分型圆头精子症患者均接受了卵细胞胞质内单精子注射(ICSI)助孕治疗,其中1例获得妊娠结局。结论:通过形态学分析,对比正常精子与圆头精子的超微结构差异,部分型圆头精子患者其精子细胞器结构存在显著损伤和超微结构异常,可能是导致其不育问题的一个关键因素,ICSI可以帮助部分圆头精子症患者实现生育愿望。

湖南大学化学化工实验教学中心的建设与实践

本文以国家级实验教学示范中心阶段性评估为契机,全面总结了2018–2022年间化学国家级实验教学示范中心(湖南大学)在管理制度和安全责任体系建设、教学条件改善、实验教学体系构建、实验课程与教材建设、人才培养成效、教学团队建设和引领示范作用等方面的建设经验,并从示范中心承载能力、实验教学体系优化和实验项目开发、实验数字化建设、教学队伍建设、发挥示范辐射作用等方面制定了下一阶段建设规划,以期更好地支撑我校化学、化工、应化国家一流本科专业的建设,促进化学化工高质量人才培养。

基于知识图谱的固体推进剂质量缺陷根因变量识别方法研究

针对固体推进剂生产过程中机理复杂、工艺参数众多,导致质量缺陷频发的问题,提出了一种基于知识图谱的固体推进剂质量缺陷根因变量识别的方法。首先通过历史数据挖掘对质量缺陷进行预测,并通过SHAP模型对预测结果进行具体解释。再将数据挖掘结果、专家经验与工艺机理进行结构化表示与融合,建立固体推进剂质量缺陷领域的知识图谱。最后将图谱中包含参数信息和结构关系的子图映射到贝叶斯网络中进行参数学习,从而推断出不同特征参数导致推进剂存在质量缺陷的后验概率。最终通过实际生产数据样本进行验证,结果表明:该方法能有效识别生产过程中造成固体推剂质量缺陷的根因变量,准确识别率可达85%。

一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究

遗传算法是目前优化搜索算法中应用比较广泛的一种,但基本遗传算法存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。针对上述问题对遗传算法(GA)的选择算子进行改进,在最优保存策略的基础上将每代种群按照适应度由小到大排序,平均分成前中后3段,按照0.6、0.8、1的比例进行选择;从尾段中随机抽取个体来补足种群由于选择操作而损失的个体;既利用了最优保存策略的全局收敛特性同时也保持了种群的多样性;用改进的遗传算法调整神经网络的权值形成了新的改进遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP);通过与选择算子为适应度比例选择算子的GA-BP网络进行比较,结果表明算法改进后缩短了收敛时间同时减少了运行误差;最后将该改进算法应用于水泥回转窑的故障诊断中,验证了算法的可行性。

能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型

网络生命期是衡量无线传感器网络性能的重要指标,无标度拓扑对节点随机失效的强容错性在一定程度上能够延长网络生命期,但是其拓扑结构的不均匀会造成网络能耗的不均衡.为此,针对无标度拓扑能耗不均衡导致网络生命期缩短的问题,该文考虑节点剩余能量和节点间距离,建立能耗模型,根据此模型评估网络的生命期,分析节点能量和节点间距离对网络生命期的影响,得出网络生命期与节点能量正相关,与节点间距离负相关的关系.将此关系应用于无标度拓扑演化规则的择优连接机制中,提出一种能够均衡网络能耗的无线传感器网络容错拓扑动态演化模型.在建模过程中,将节点剩余能量与节点间距离的比值作为适应度函数,并考虑网络拓扑变化时存在的链路增减的动态行为,利用平均场理论分析此演化模型节点度分布的幂率特性,最终得到一个具有无标度特性的容错拓扑.在MATLAB仿真平台下,分析由所提演化模型形成拓扑的度分布形式,验证出该拓扑的度分布服从幂率特性.同时,将此模型与其他经典模型进行网络性能对比分析,验证出该模型不仅能够均衡节点和网络的能量消耗,延长网络的生命期,还能够增强网络的容错和容侵能力.

化学-药学融合型实验的设计与探索

化学与药学有密切的联系。在医药类院校或综合性院校中开设化学-药学融合型实验,是一种新的尝试。在实验设计上,可分为以下几种类型:(1)利用药物开展化学类基本原理试验;(2)利用化学知识开展药物类实验;(3)制备化学物质,以药学手段来评价功能。通过开设化学-药学沟通型实验,可使学生化学与药学知识融汇贯通,既运用了化学知识,又拓展了药学技能。对化学专业学生而言,可增强实验的亲切感,提升其应用能力。对药学学生而言,在早期化学类实验中导入药学内容,可增强对专业的兴趣,又巩固了化学知识与技能。

基于蚁群节点寻优的贝叶斯网络结构算法研究

K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足,以及蚁群算法搜索空间庞大的问题,提出了一种新的贝叶斯结构学习算法-MWST-ACO-K2算法。该算法通过计算互信息建立最大支撑树(MWST),得到最大父节点数;然后利用蚁群算法(ACO)搜索最大支撑树,获得节点顺序;最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构。仿真实验结果表明,该方法不仅解决了K2算法依赖先验知识的问题,而且减少了蚁群算法的搜索空间,简化了搜索机制,得到较好的贝叶斯结构。最后将该算法应用到冀东水泥回转窑的实际数据中,构建水泥回转窑的贝叶斯网络结构,提高了故障诊断的准确率。

轧机辊系滞后非线性垂直振动系统的振动特性

考虑轧件弹塑性变形的滞后非线性作用,建立一种轧机辊系滞后非线性垂直振动动力学模型。运用奇点稳定性理论分析该滞后非线性系统的稳定性,得到了系统出现各种不同奇点的条件。同时采用渐进法求解系统在主共振情况下的解析近似解,得到了系统的主共振幅频特性方程。最后以实际轧机参数为例,分析轧件的非线性刚度、阻尼等参数对轧机主共振幅频响应的影响,并研究轧机在不同外部扰动下的分岔行为,发现在不同的外部扰动下,轧机表现出周期、倍周期以及混沌等多种动力学行为,这为研究和抑制轧机振动问题提供了理论参考。

基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究

贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法。通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率。最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断。

难度可调的仪器分析实验:气相色谱法测定风油精中薄荷脑、水杨酸甲酯等主要成分的含量

风油精是一种常见的家庭用药,其中含有桉油精、樟脑、薄荷脑、水杨酸甲酯及丁香酚5种主要成分。教师可根据实验条件及教学目标确定检测其中一种或多种成分。该研究推荐一个气相色谱测定风油精中各成分含量的实验。它既可以设计为高职院校的简单实验,也可设计为本科院校难度较高的实验;设计课时4h或8h,适合化学、药学或其他相关专业本、专科学生选用。

多非线性弹性约束下轧机辊系振动特性

考虑四辊轧机在轧制过程中液压压下缸和平衡缸的非线性弹性约束作用,建立轧机辊系的多分段非线性动力学方程。运用平均法求解系统的频率响应方程,并采用奇异性理论分析系统的分岔行为,得到系统的转迁集以及6组不同的分岔图。以轧机实际参数为例,分析各非线性参数对系统幅频特性曲线的影响,发现系统幅频曲线在各分段处具有向高频段拐弯的特性,适当选取系统参数可有效减小这种行为的发生,这为抑制轧机辊系振动提供了理论参考。

具有路径能耗优化特性的WSN无标度容错拓扑控制算法

针对数据传输型的大规模无线传感网络中路径能量损耗问题,建立在多跳模式下的网络路径能耗优化模型,得出可以使网络通信能耗最小的节点度取值规律。依据节点度的最优取值,通过控制网络平均节点度的适应度模型来构建网络拓扑,提出一种具有路径能耗优化特性的无标度容错拓扑控制算法EETA(energy efficiency topology algorithm)。动态性能分析表明,由该算法生成的网络拓扑,其节点的度分布服从幂律,具有无标度拓扑的强容错能力。仿真实验结果显示,该算法同时也降低了网络路径能量消耗,具有路径节能性。

轧机非线性传动系统冲击扭振的研究与抑制

以轴系含非线性阻尼和非线性刚度的两惯量轧机主传动系统为研究对象,建立其在冲击扰动作用下的动力学方程。分析了该系统的稳定性,得到了阻尼与刚度对系统稳定性的影响关系。采用多尺度法求解系统的一阶近似解,得到系统的扭转冲击响应,并通过对其进行数值仿真,讨论了主传动轴系阻尼非线性和刚度非线性对轧机传动系统冲击响应的影响规律,从而找出轧机系统冲击减振的方法。研究结果为抑制冲击扰动引起的轧机轴系扭转振动提供一定理论指导。

基于双目立体视觉实现物体三维测量的研究

以双目立体视觉理论为基础,提取立体图像的Harris角点作为特征点,经过基于小波变换的子线段匹配方法,采用由粗到细的匹配策略匹配端点,盒滤波技术加速法,解决了匹配准确度和匹配速度之间的平衡问题.采用该方法对水泥冷却机内熟料进行测量,实验表明该方法能够较精确的对物体实现三维测量.