基于非线性目标函数的时间卷积网络RUL预测

机械设备剩余使用寿命(RUL)预测是系统维护策略的重要组成部分。在建立深度学习预测方法的目标函数的过程中,退化模型通常以分段线性函数的形式建立,异常值对预测结果的影响很容易被放大。提出了一种基于分段非线性退化的时间卷积网络回归模型。非线性函数能较好地描述传感器的退化趋势,减少线性模型预测引起的系统偏差。在美国航天局公布的涡扇发动机(C-MAPSS)数据集上验证了该模型的有效性,实验表明该模型比目标函数为分段线性函数的模型具有更低的误差,优于现有的一些预测方法。

相依部件平均剩余强度的非参数贝叶斯估计

应力-强度系统是一种普遍的系统结构,估计系统平均剩余强度时通常假设部件间相互独立。然而,基于部件独立假设会造成平均剩余强度估计的不准确。利用copula理论建立部件强度间的相依关系,得到了系统平均剩余强度的表达式。采用非参数贝叶斯方法估计了系统的平均剩余强度,对串联系统和并联系统数据进行蒙特卡罗模拟,验证了方法的有效性。结果表明,在部件强度相依的情况下,基于独立假定的串联系统平均剩余强度被低估,并联系统的平均剩余强度则被高估。因此,系统部件间的相依影响不能忽略。

基于外部知识检测的数学几何单词问题求解

随着人工智能技术的不断发展,深度学习方法在数学单词问题智能求解方面得到了广泛应用。基于图到树的编解码网络表现出良好的性能,但外部知识缺乏使得模型求解准确率提升受到限制,构建一种基于几何知识库的检测模块,将其融入编解码器网络模型,提高了模型的预测能力。通过在中文数学问题数据集GeometryQA上进行验证,模型表现出更高的准确率,具有一定的优越性。

用于图像复原的二阶与四阶结合的偏微分方程滤波

针对目前现有的用于图像复原的二阶偏微分方程滤波和四阶偏微分方程滤波的不足之处,提出了一个二阶偏微分方程滤波和四阶偏微分方程滤波相结合的非线性滤波.该滤波充分利用了二阶滤波保持边缘和四阶滤波在平滑区域去除阶梯效应的优点,能够在恢复的图像中保持边缘和避免阶梯效应.数值实现结果表明:该模型的去噪效果好,而且还具有较快的收敛速度.将实验结果与其他二阶和四阶模型相比,恢复的图像质量较高,体现了该模型在图像复原上的有效性.

基于字典学习的非局部均值去噪算法

针对非局部均值中相似度的衡量问题,提出了一种基于字典学习的度量算法。首先利用局部像素群块匹配方法消除不相似的图像块带来的干扰,然后对含有噪声的相似块采用字典学习的方法降噪。与经典的字典学习不同的是,对相似块采用联合稀疏编码的思想,利用主成分分析法学习一个高效紧字典,保留相似块间的相关性信息。采用降噪后的图像块间的欧氏距离计算像素间的相似度,能更好地反映相似块的相似性。实验结果表明,所提出的方法在峰值信噪比和视觉效果方面都优于传统算法,尤其对含有较多细节且结构相似性强的图像,细节和纹理部分的保持效果更好,算法的鲁棒性也优于传统算法.

时间模上一阶积分边值问题的单调迭代方法

运用单调迭代方法和上下解方法构造了两个单调序列,从上下两个方向分别收敛到一阶积分边值问题。

时标积分边界条件脉冲动力方程解的存在性

在利用巴拿赫压缩不动点定理得到线性脉冲初值问题存在唯一解的基础上,考虑时标上一阶拥有积分边界条件的脉冲动力方程,通过上下解方法结合单调迭代技术得到所考虑问题存在两个单调并且一致收敛的序列,从而得到耦合极值解(极值解)及唯一解存在的充分条件.研究结果包括了初值问题,所得结果推广并丰富了已有文献的结论,并举例说明了该结论的应用.

时间模上一阶周期边值问题的单调迭代方法

考虑了时间模上一阶周期边值问题,运用上下解方法和单调迭代方法得出了此边值问题存在极值解的充分条件,所谓时间模T是实数集上一个非空子集,当时间模为R时,此结果为一个新结果。

基于变指数各向异性扩散和非局部的最大似然期望最大低剂量CT重建算法

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种模型的变指数,以及代替梯度检测边缘和细节的相似度函数运用到传统各向异性扩散中,从而达到所期望的效果。该算法在每次迭代中首先采用基本的MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建;然后利用基于非局部的相似性测度以及变指数和模糊数学的理论对各向异性扩散的扩散函数进行改进,用改进后的各向异性扩散对重建图像进行降噪;最后使用中值滤波对图像进行处理从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,所提出算法的均方绝对误差、归一化均方距离均比有序子集惩罚最小二乘(OS-PLS)、有序子集惩罚最大似然一步迟疑(OS-PML-OSL)、基于传统P-M、基于方差的算法小,获得了高达10.52的信噪比。该算法重建出的图像可以在有效消除噪声的同时较好地保持图像的边缘和细节信息。

基于小波和非局部的全变差中值先验重建算法

针对最大后验法只能提供有限的局部先验信息,使重建图像出现阶梯状边缘伪影及过度平滑等问题,提出一种基于小波收缩和非局部的全变差(total variation,TV)中值先验重建算法。在中值先验分布重建算法的目标函数中加入降噪能力优异的TV先验,提出基于TV的中值先验(median prior,MP)重建算法;针对重建图像边缘依然不清晰且存在块状伪影的问题,利用平稳小波变换具有良好的时频局部特性和平移不变性的特点,在基于TV的MP重建算法的每次迭代中,进行小波收缩和非局部降噪,进一步优化图像。仿真结果表明,该算法可以获得高质量的图像。

用蚯蚓制备复合氨基酸小肽螯合微量元素的研究

蚯蚓水解液中含有小肽和氨基酸超过80%,其中游离氨基酸含量超过50%,与Zn-SO4、CuSO4和MnSO4等微量元素进行螯合反应,在不同的pH条件下螯合率均超过80%,因此,蚯蚓是制备复合氨基酸小肽螯合微量元素最理想的原料之一。

时标上二阶周期边值问题解的存在性

研究了时标上二阶周期边值问题极值解的存在性。利用直接分析法得到了一个比较性结果,应用此结果和单调迭代技术得到周期边值问题存在极大解和极小解的充分条件。特别地,所得结果推广了一些已有的结论。

基于片相似性和最大似然期望最大化的低剂量CT重建算法

针对低剂量计算机断层成像(CT)重建的图像产生严重退化的问题,提出一种基于片相似性各项异性扩散和最大似然期望最大化(MLEM)的低剂量CT重建算法。首先,采用基本的MLEM算法对低剂量投影数据进行重建;然后,由于片相似性在降噪的同时,也能较好地保持图像的边缘和细节信息的特点,对重建后的图像使用基于非局部理论思想的片相似性降噪方法处理;最后,由于低剂量投影数据还存在脉冲噪声点,使用中值滤波对图像进行处理。采用Sheep-Logan体模作为实验模型进行低剂量CT图像重建的仿真,与BI-MART、BI-MLEM、基于方差的ELEM和基于结构相似性的MLEM算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的信噪比(SNR)高达10.216308 dB,与对比算法相比,视觉效果更优,且有更小的归一化均方误差(NMSE)、均方绝对误差(MAE)和归一化均方距离(NMSD)。所提算法重建出来的图像能在光滑去噪的同时有效地保持图像的细节和边缘信息,既能有效地保持弱梯度和纹理,又不存在各项异性扩散存在的明显阶梯效应。

蒲地蓝消炎口服液联合降阶梯方案治疗儿童疱疹性咽峡炎的临床效果

目的 观察蒲地蓝消炎口服液联合降阶梯方案治疗儿童疱疹性咽峡炎(HA)的临床效果。方法选取2021年6月至2023年6月商河县人民医院收治的80例HA患儿为研究对象,按照随机数字表法分为对照组(n=40)与研究组(n=40)。对照组给予常规对症治疗,研究组给予蒲地蓝消炎口服液联合降阶梯方案治疗,比较两组临床疗效、中医证候积分、炎症因子水平及不良反应总发生率。结果 研究组治疗总有效率为95.00%(38/40),高于对照组的77.50%(31/40)(P <0.05);治疗后,两组中医证候积分均降低,且研究组中医证候积分低于对照组(P <0.05);治疗后,两组白细胞介素(IL)-2水平均升高,IL-6、IL-10水平均降低,且研究组IL-2水平高于对照组,IL-6、IL-10水平低于对照组(P <0.05);研究组不良反应总发生率为2.50%(1/40),低于对照组的20.00%(8/40)(P<0.05)。结论 蒲地蓝消炎口服液联合降阶梯方案治疗儿童HA的临床效果显著,能够改善中医证候、炎症因子水平,降低不良反应的发生风险,值得推广。

一类具有反应扩散和脉冲效应的Holling-Tanner捕食食饵模型研究(英文)

讨论了一类具有反应扩散和脉冲效应的Holling-Tanner捕食食饵模型,给出了系统一致持续的充分性条件.

时间模上二阶非线性边值问题

文章在 f取值不一定为正的条件下 ,研究时间模上二阶非线性动力方程yΔΔ (t) - f(t,yσ(t) ) =0两点边值问题的正解的存在性 ,得到了两个定理 ,推广了文 [1

基于小波收缩及变指数和片相似的最小二乘重建算法

在低剂量计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)重建方法中,针对最小二乘重建算法收敛速度慢,由于噪声而导致图像退化的问题,提出一种结合小波收缩以及基于变指数和片相似的最小二乘重建算法.它结合了小波收缩和各向异性扩散的优点,在最小二乘重建算法的每次迭代中对图像进行离散平稳小波分解,在小波域的高频部分使用小波收缩方法,低频部分使用基于变指数和片相似性的各向异性扩散进行消噪,最后用中值滤波处理图像残留的脉冲噪声点,从而进一步优化图像.仿真实验结果表明,混合去噪算法可以有效地去除低剂量图像的噪声,且在保持图像边缘和细节方面效果较好,从而可获得高质量的图像.

基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树模型

现有树解码器仅适合求解单变量问题而求解多元问题的效果欠佳,而大多数数学求解器对真值表达式的错误选择导致训练出现学习偏差。针对上述问题,提出基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树(GET)模型。首先,通过图编码器学习文本语义;其次,从方程树的底层开始逐层迭代地聚合数量和未知变量以得到子表达式;最后,结合输出表达式的最长前缀动态地选择真值表达式以实现偏差最小化。实验结果表明,所提模型在Math23K数据集上的精度达到83.10%,相较于图到树(Graph2Tree)模型提升了5.70个百分点。可见,所提模型适用于复杂多元数学问题的求解,并能降低学习偏差对实验结果的影响。

鼻内镜术后辅助应用香菊胶囊治疗慢性鼻窦炎伴鼻息肉的疗效分析

目的 探讨鼻内镜术后辅助应用香菊胶囊治疗慢性鼻窦炎伴鼻息肉的效果。方法 回顾性选取2021年5月—2022年6月商河县人民医院收治的86例慢性鼻窦炎伴鼻息肉患者的临床资料,按不同治疗方法分为两组,各43例。对照组予以鼻内镜手术治疗,研究组在对照组基础上辅助应用香菊胶囊治疗。比较两组的临床疗效、鼻腔通气功能指标、嗅觉功能评分、鼻内镜Lund-Kennedy评分、炎症指标水平及复发率。结果 研究组的治疗总有效率为95.35%(41/43),高于对照组的81.40%(35/43),差异有统计学意义(χ^(2)=4.074,P<0.05)。治疗后,研究组的鼻腔容积、鼻气道阻力、鼻腔最小横截面积等鼻腔通气功能指标改善程度、白细胞介素-2、白细胞介素-6、C反应蛋白水平、嗅觉功能以及鼻内镜Lund-Kennedy评分明显优于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。研究组复发率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 鼻内镜术后辅助应用香菊胶囊治疗慢性鼻窦炎伴鼻息肉能够提高临床疗效,改善鼻腔通气功能和嗅觉功能,减轻鼻部炎症反应,降低复发率。

矩阵理论课程考核方式改革的研究

矩阵理论是工科研究生的必修数学课程,是学生学习有关后续课程和将来进行科学研究的基础。针对矩阵理论课程教学实际中存在的问题,应该以改革传统的课程考核评价体系为切入点,加大形成性考核权重,减少终结性考核权重,增加科研小论文形式的教学实践环节,培养学生的学习兴趣、自主学习能力和创新精神,提高教学质量,实现学生和教师的双赢。