面向双碳目标的自动化和智能化理论与技术

基于国家自然科学基金委员会第324期双清论坛,本文针对面向双碳目标高耗能工业低碳运行与多介质能源协同减碳调控的国家重大需求,围绕低碳工业智能化和多能互补协同智能调控的自动化与智能化系统理论、关键技术及面向应用层面的基础性问题,分析了面向双碳目标的自动化和智能化的现状与发展趋势。在低碳工业智能化方面,聚焦工业生产全流程碳排放智能建模方法,低碳工业生产全流程数字化网络化智能化,流程工业低碳绿色制造,制造业异质能源综合利用与优化调控;在多能互补协同智能调控方面,聚焦研究多介质能源转化,多介质能源供给协同调控,多能互补与源储荷调控,能源“源-网-荷-储”一体化决策与综合安全,零碳智慧能源系统的结构化变革,城市智慧能源管控。围绕上述内容,讨论了面临的挑战,给出了凝练的科学问题与主要研究方向,提出了相关的政策建议。

深度学习背景下计算机视觉算法应用探究——评《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》

近年来,基于深度学习算法的人工智能技术得到了迅猛发展,并与社会各个领域深度融合,推动着人类社会的教育、娱乐、工业以及农业等多个方面发生了重大变革,可以说人工智能热潮已席卷全人类社会。在人工智能领域,语音识别、自然语言处理以及计算机视觉是最主要的三大技术领域,现今已基本实现落地产业化,尤其是计算机视觉技术,被广泛应用于农业智能机械、汽车交通、医疗诊断以及工业检测与安防监控等领域,为人类社会发展作出了重要贡献。笔者参考由叶韵编写、机械工业出版社出版的《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》一书,探讨深度学习背景下计算机视觉算法的可行性应用场景。

耳穴压豆联合八段锦对肺癌患者睡眠质量、生活质量的影响

为肺癌患者应用耳穴压豆+八段锦,观察对患者睡眠与生活质量的影响。方法 本次研究共纳入64例患者,均为2022年1月至2024年1月期间到睢宁县人民医院肿瘤科就诊并住院治疗的肺癌患者,以随机数表法分为常规组和中医组,各有32例。常规组接受标准流程的常规干预,中医组接受耳穴压豆+八段锦干预,对比两组的肺癌患者的睡眠质量、癌痛改善情况以及生活质量变化。结果 干预后,中医组患者的匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)、疼痛评分(NRS)评分低于常规组(P<0.05)。干预后,中医组的欧洲癌症研究与治疗组织生命质量测定量表(EORTCQLQ-C30)各维度评分显著高于常规组(P<0.05)。结论 耳穴压豆+八段锦在肺癌患者中干预效果良好,可促进睡眠,改善生活品质。

增强型去除脂质技术结合气相色谱-三重四极杆串联质谱法检测水产饲料中45种除草剂和杀虫剂农药残留

本实验旨在建立增强型脂质去除(EMR-lipid)技术结合气相色谱-三重四极杆串联质谱(GC-MS/MS)同时检测饲料中的45种除草剂和杀虫剂农药残留的测定方法,优化了仪器参数、提取试剂、样品净化方式、增强型脂质去除吸附剂活化用水的体积和N-丙基乙二胺(PSA)吸附剂添加量和样品的基质效应等,实验选用低流失的DB-5MS气相色谱柱,超高惰性的453A1925-UI石英棉衬管,采用1%的乙酸乙腈超声提取、EMR-lipid和PSA混合吸附剂净化,EMR-lipid吸附剂活化用水的体积为5 mL,PSA吸附剂的用量为0.12 g,用气相色谱串联质谱,多反应监测(MRM)模式检测,基质匹配外标法定量。结果表明:在该实验条件下,45种农药在10~500μg/L内均呈现出良好的线性关系,相关系数为0.9911~0.9999,方法的检出限为0.5~3.3μg/kg,定量限为1.7~10.1μg/kg,除了杀扑磷回收率为58.01%~59.27%外,其他项目的回收率为68.34%~114.7%,方法精密度(RSD)为0.7%~11.0%(n=6),该方法的净化效果及检出限等指标均优于现行的饲料检测标准,将该方法用于分析市场上30份饲料样品中45种农药的残留污染情况,结果显示,有3份样品中3种农药被检出,分别是毒死蜱8.3μg/kg、阿特拉津10.1μg/kg、氟乐灵20.1μg/kg,该方法样品操作简单、灵敏度高、重复性好、环境友好,可用于饲料中多种农药残留的快速定量检测。

基于谐振跟踪的液压振动台的DSP实现

以液压振动台为研究对象,提出了利用谐振原理来提高系统内部能量的利用率,并通过改变输入信号的频率,使输出信号在幅值增大的情况下仍能较好的跟踪输入信号变化的一种控制算法;然后介绍了以DSP为核心的信号处理和数据传输的实时监控系统,通过对液压振动台电网络模型控制的实验结果表明,所提出的算法是正确的、可行的。

具有辨识死区的降阶鲁棒自校正控制

提出了一种实用的鲁棒自校正控制算法，该算法克服了未建模动态的影响，不仅获 得了系统的有界稳定，消除了稳态误差，而且采用递归辨识途径解决了因未建模动态未知靠试 凑选择死区的不足，仿真实验说明了算法的有效性.

具有μ均值强收敛于零的鲁棒自校正控制

提出了一种鲁棒自校正控制算法，该算法不仅保证了自适应系统有界稳定，而且还获得了μ均值强收敛于零的控制效果，仿真结果说明了其有效性．

K_(ATP)通道基因在大鼠组织中的表达

为检测大鼠肺动脉平滑肌及支气管平滑肌中KATP通道亚基的表达情况 ,应用RT -PCR技术 ,从原代培养的Wistar大鼠肺动脉平滑肌及支气管平滑肌细胞第 3- 5代提取总RNA ,逆转录 ,并进行PCR扩增鉴定 ,发现肺动脉平滑肌细胞有Kir6 .1、SUR1和SUR2B的表达 ,其中SUR1表达量较弱 ,支气管平滑肌细胞有Kir6 .

一类含建模误差系统的稳定性定理

提出了一类含建模误差系统的稳定性充分条件，并给出了一些有指导意义的结论．

控制受限加权预报自校正系统的稳定性分析

针对控制幅值受限的、含稳定的未建模动态和有界干扰的对象 ,给出了一种鲁棒加权预报自校正控制算法。这种算法是在最小二乘型参数估计的基础上通过引入死区而得到的 ;通过引入一补偿函数f(t) ,并结合关键性技术引理便捷地对系统的鲁棒稳定性作了详细证明。结果表明 ,即使受控对象不稳定 (通常涉及控制幅值受限的控制系统稳定都需要对象稳定 ) ,所建立的系统也可以稳定。

CMAC模糊控制器在液压振动台中的应用

针对液压振动台,提出了一种CMAC神经网络和模糊控制器的复合控制方案。仿真研究表明,该方案能很好地应用于液压振动台,使其输出信号稳定地跟踪输入信号。

基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测

实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。基于采用ARIMA(p,d,0)模型结构的时间序列分析方法,提出一种短时交通流实时自适应预测算法。在该算法中采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:减小遗忘因子可以提高一步预测的性能。此外,将该算法分别应用于工作日和双休日的数据时,仿真实验都取得了较好的预测效果,说明该算法对不同交通流状况具有较好的适应性。

麻黄碱对支气管平滑肌细胞增殖的影响

在前人工作的基础上,采用一种更简省的方法分离培养支气管平滑肌细胞;并且利用显微镜观察和MTT的方法,研究了麻黄碱对支气管平滑肌细胞形态和增殖的影响。结果表明:麻黄碱对支气管平滑肌细胞的形态没有明显影响,但是对平滑肌细胞的增殖有一定的抑制作用,并进一步阐述了麻黄碱治疗哮喘等呼吸系统疾病的作用机理。

国家自然科学基金自动化领域数据分析与研究热点变化

本文对国家自然科学基金1986～2017年自动化领域项目申请和资助数据进行了大量数据分析,统计和分析结果表明自动化领域自然科学基金成为研究者重要的研究资金来源,研究人员规模、研究成果数量、基金资助数据都在稳步提升,研究队伍正呈现年轻化趋势.通过数据挖掘30年来不同研究热点及其变化,笔者发现自动化领域基金资助的相关研究领域能紧跟国际国内研究前沿,热点领域中理论研究比重大于应用研究,近年来具有应用研究背景的项目资助比重逐年提高.本文可为广大自动化领域相关的研究者提供选题等方面的借鉴和参考.

复杂系统研究中几个值得关注的问题

阐述了作者关于复杂系统、复杂性特征、复杂性科学研究的对象以及复杂系统的控制等若干问题的看法,讨论了非线性系统、混沌系统和不确定系统等与复杂系统之间的关系,指出了复杂系统的控制与传统意义下的控制的区别,强调复杂性科学研究的对象应重点面向具有复杂性特征的真实系统.

自动化领域科学基金十年情况分析

以《2003年～2012年年度国家自然科学基金资助项目统计》及国家自然科学基金委员会信息中心提供的数据为依据,详细分析了近十年间信息科学部自动化领域科学基金项目的申请与资助情况,平均资助强度与资助率的变化情况,以及项目负责人的年龄层次和依托单位隶属关系的分布情况,并在此基础上给出了几点建议,供有关人员参考.

酸奶中6种合成甜味剂的测定方法

建立液相色谱-质谱/质谱法(liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry,LC-MS/MS)同时测定酸奶中安赛蜜、甜蜜素、阿斯巴甜、阿力甜、纽甜、糖精钠的分析方法。样品经甲酸-三乙胺缓冲溶液提取后,加入亚铁氰化钾和乙酸锌沉淀析出蛋白质,经HLB固相萃取小柱净化后,再通过Phenomenex XB-C18色谱柱分离,以含0.1%(体积分数)的甲酸溶液和甲醇为流动相,进行梯度洗脱,可以在3 min内完成6种人工合成甜味剂的基线分离。在ESI负离子模式下,采用多反应监测模式进行测定,在加标水平为10、25、50μg/kg时,被测物的回收率达到70.50%~102.10%,相对标准偏差为1.56%~4.83%。该方法可用于酸奶及其他乳酸菌饮品中合成甜味剂的测定。

薄煤层钻采对岩层移动及地表下沉影响研究

为了验证薄煤层钻机开采方式合理的钻采参数,基于该开采方式的岩层移动及地表下沉影响规律,通过相似试验研究薄煤层钻采方式下岩层移动及地表下沉,得出了在一定的采宽范围内岩层保持相对完整的最佳参数。

关联规则在股票分析中的应用

应用Apriori算法的思想,采用变支持度和变置信度进行股票数据的一维和多维关系的 挖掘。不同于传统的以股票代码作为数据预处理的结果,本文采用股票的交易日期作为预处理的结 果,把交易日期所在的列号作为算法的直接处理对象,把交易日期作为其间接的处理对象。这样可以 方便快捷地挖掘出用户感兴趣的规则,同时也避免了在进行多维数据挖掘时需进行再处理的麻烦。 有代表性规则的验证证实了挖掘结果的正确性。

一种改进的短时交通流多步自适应预测算法

实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。本文先介绍一种基于AR(p)模型的线性最小方差自适应预测算法。它采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。在该算法的基础上提出了一种改进的多步自适应预测方法。新算法增加了误差补偿项,能较好地满足时变模型的预测要求。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:改进算法在应用于时变性强的短时交通流量多步预测时具有较好的预测性能,而且其预测性能优于线性最小方差预报算法。