儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫因果关系的两样本孟德尔随机化研究

目的:应用两样本孟德尔随机化(MR)方法探讨儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果联系。方法:以单核苷酸多态性(SNP)为工具变量,从全基因组关联分析数据中筛出与儿童期体重指数及出生体重相关的SNP,用MR Egger回归法、逆方差加权法(IVW)和加权中位数法3种两样本MR方法分析儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果关联。结果:随着儿童体重指数增加,未来妊娠期高血压(IVW的随机效应模型:OR=1.417,95%CI:1.144~1.755,P=0.001;加权中位数法:OR=1.277,95%CI:1.028~1.587,P=0.027)和子痫前期-子痫(IVW:OR=1.399,95%CI:1.130~1.733,P=0.002)发病风险均增加。出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果关联无统计学意义(P均>0.05)。敏感性分析支持上述因果关联的稳健性。结论:儿童期体重指数与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间存在正向因果关联。出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果关联无统计学意义。

运用小学语文课外阅读促进小学生习作能力发展的研究

在新课程标准改革的背景下,教育部门再次强调了培养学生学科核心素养的重要性,并明确了小学语文学科的核心素养,即语言运用、思维培养、审美创造和文化传承,这为小学语文教师的教学指明了方向。在小学语文教学中,阅读教学和写作教学作为其中两大部分,小学语文教师应当采用以读促写的方法,开展小学语文写作教学,促进小学生的习作能力的发展。本文将从课外阅读与习作能力的关系、影响小学生习作能力发展的原因、课外阅读对小学生习作能力发展的意义以及运用小学语文课外阅读教学促进小学生习作能力发展的策略四个方面进行分析和论述。

三聚氰胺甲醛包覆环氧树脂微胶囊的制备研究

以三聚氰胺-甲醛(MF)树脂为壁材,环氧树脂E51为芯材,通过原位聚合法制备了MF环氧树脂微胶囊。采用光学显微镜(OM)和扫描电镜(SEM)研究了阿拉伯胶、聚丙烯酰胺-丙烯酸钠盐和苯乙烯-马来酸酐共聚物3种保护胶体、不同pH调节阶段对MF环氧树脂微胶囊形成及其表面形态和结构的影响,利用激光粒度仪研究了不同转速下MF环氧树脂微胶囊粒径分布的影响。结果表明,采用苯乙烯-马来酸酐共聚物为保护胶体,分散速率为2000 r/min,在滴加MF预聚体之前调节体系pH值至4.5时,制备的微胶囊表面形态最好,球形饱满,表面光滑,具有明显的核壳结构,平均粒径为9.8μm,粒径分布较窄。

饲料中四环素类药物含量的高效液相色谱测定

建立了高效液相色谱法测定饲料中四环素类药物含量的方法：样品经甲醇一盐酸溶液提取，Waters Oasis HLB固相萃取柱净化，进行HPLC分析。标准校正曲线线性范围为0．05～2、0mg／L，相关系数r〉0．999。饲料中土霉素、四环素、金霉素和强力霉素的定量下限（LOQ）依次是2、0、2．0、4、0和4、0mg／kg；不同添加水平样品加标回收率为78％～103％，RSD小于11％。

高效液相色谱法测定饲料和宠物食品中三聚氰胺含量

目的：建立高效液相色谱法测定饲料和宠物食品中三聚氰胺含量的方法。方法：样品经盐酸溶液提取，离心后取5ml上清液于预平衡的Waters Oasis MCX固相萃取柱净化，进行HPLC分析。结果：校准曲线在0．05～1．0mg／L的范围内，相关系数r〉0．999。饲料和宠物食品中三聚氰胺的定量检测限（LOQ）是1．0mg／kg；添加水平为1．0mg／kg时，样品加标回收率为81％～105％，RSD〈10％。结论：方法简便可行，净化效果好，检测灵敏度、准确度及精密度均满足检测要求。

ZigBee无线技术在顶板压力监控系统中的应用

针对目前顶板压力监测系统中组网方式存在的不足,采用Zig Bee无线技术设计了智能顶板压力监控系统,该系统由网关节点、终端节点和路由节点组成,通过在工作面安装压力传感器检测顶板压力,在环境复杂的煤矿井下经Zig Bee无线传感器网络传输至上位机进行数据分析.研究结果表明:该设备具备测量精度高、通信便捷、操作方便、价格低廉等优势.该成果对于有效预防冒顶事件的发生,确保煤矿安全生产起到重要作用.

神经网络方式下的电力系统无功优化控制

为提升电能质量,保证电网的安全运行,选择理论分析和实验的方法,通过使用神经网络来对电网中复杂而庞大的数据进行处理,同时通过探讨神经网络的结构特点并与晶闸管相控电抗器型相互结合,并进行无功优化.采用此种方法是因为控制电网中的无功,需要通过无功补偿装置来对无功进行平衡,而最常见的一种无功补偿装置就是晶闸管相控电抗器,另外电力系统的无功优化对电网的稳定运行非常重要,属于非线性的混合整数类的规划.研究结果表明:通过引入神经网络的方法,能够提高供电的质量、可靠性以及经济性.无功优化涉及到很多的变量,而且属于非线性最优化的问题,采用神经网络能够很好的处理这类问题.

煤与瓦斯突出强度预测的AFSA-PCA-FCM耦合模型

针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法在预测煤与瓦斯突出强度时不精确的问题,提出了一种基于人工鱼群算法(AFSA)和FCM聚类算法相结合的主成分分析(PCA)筛选的混合新方法。使用AFSA优化FCM聚类算法的初始参数,在公告板中更新AFSA的最优解,从而确定当次的聚类中心,通过PCA找到一个最佳聚类中心。通过无线传感网络系统实时采集井下影响煤与瓦斯突出的主要因素数据作为样本,将预处理后的数据进行分析、建模,并与AFSA—BP,FCM等方法进行比较、讨论。结果表明:对于煤与瓦斯突出强度的预测,该方法具有较高的准确性、快速性并能够稳定地收敛于全局最优解。

基于改进LS-SVM的变压器油中气体浓度预测

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用改进的最小二乘支持向量机的鲁棒性及稀疏性理论建立了同时预测变压器油中氢气的浓度预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势,具有较高的预测精度和泛化能力。并且通过实例分析验证了该模型的有效性。

基于GWO-SVM的红外热成像低零值绝缘子识别

为了准确识别电网中的低零值绝缘子,提高劣化绝缘子诊断的准确率,提出了一种使用灰狼算法优化(grey wolf optimizer,GWO)与二进制支持向量机(support vector machine,SVM)分类器相结合的模型,对红外图像中的低零值绝缘子进行自动检测。首先对绝缘子红外图像进行增强,利用Ostu算法对红外图像进行分割,并对得到的二值图像进行倾斜角度矫正和切割,提取绝缘子串的有效区域,然后将图像特征用于向量机的分类识别。实验结果表明,灰狼算法优化支持向量机比常用的网格搜索算法(grid search,GS)、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)等得到的分类模型能更准确、有效地对低零值绝缘子进行识别,且准确率更高。

基于中枢模式发生器的仿生机器狗步态控制的应用研究

由于人工规划产生的步态是比较僵硬的、缓慢的,缺乏灵活的自组织能力,与真正的动物步态存在很大差别;文章提出了机器狗生物步态的概念;以生物的中枢模式发生器CPG模型为核心建立仿生四足机器狗运动控制系统;根据哺乳动物的肢体运动关系,建立机器狗膝髋关节运动关系方程,并设计系统软硬件;设计的控制器能够有效地克服机器狗关节轨迹跟踪控制中耦合、力矩非线性等因素的影响,且具有自适应能力;通过仿真验证了应用于机器狗的生物CPG控制机理的控制方法是有效的。

适于井下WSN节点的故障诊断算法研究

井下传感器分布的特点对WSN节点分簇式DFD故障诊断算法的分簇方方式、簇头节点选择方法及各簇稳定后信息传递方式等做了改进,提出一种适合井下无线传感器网络特点的节点故障诊断算法.由于井下环境相比普通应用环境有其特殊性,所以环境监测传感器一般为呈长条形的链式分布在巷道内,不能按照普通的随机分布网络结构进行诊断.本算法符合井下无线传感器网络节点的故障诊断对故障定位精度、算法低耗能和高度稳定的要求.最后并通过仿真验证相比普通算法其能耗更小,精度较高,从而拥有更强的生存能力.

差动式小电流单相接地故障选线

针对小电流接地系统发生单相接地故障时,故障识别可靠性低,灵敏度差等问题,提出一种差动式拓扑结构,研究其故障选线的原理及方法.该方法通过引入补偿支路,实现补偿支路前后零序电流测量值产生差异,根据差异的特征实现对故障的识别,以此作为故障选线判据.利用Matlab对小电流接地系统单相接地故障进行仿真分析,并得到满足电力系统安全性的最佳补偿方式;同时搭建电力系统模型,通过模拟实验验证选线判据的可行性和有效性,结果表明,故障线路与非故障线路差动特征值存在差异,可以准确识别故障线路,对提高配电网供电可靠性,降低故障影响,提高电能质量,减少故障损失具有重要意义.

混沌粒子群三维定位算法在井下WNS节点中的应用

为解决现阶段煤矿井下无线传感器网络(WNS)节点定位存在的一些问题,如定位精度差、功耗高等,提出一种以混沌粒子群算法为基础的三维定位算法,将混沌寻优这一特性巧妙的融入到粒子群算法中,并对该算法的可行性进行实验及仿真.研究结果表明:该方法能够更加有效的降低测距过程中所产生的误差对节点定位精度的影响,达到平衡全局和局部的搜索能力,提高收敛速度.

矿井主运输系统火灾预测的RS-SVM模型

为了更高效、准确地预测矿井主运输传送带火灾的发生,提出了一种基于粗糙集-支持向量机RS-SVM的煤矿火灾预测算法。利用RS理论对8个变量映射为粗集知识系统进行离散化处理以及属性约简,去除冗余信息,排除对于实验不必要的干扰,获得知识系统规则集;通过训练确定RS-SVM模型,再回判来验证此模型的准则性,最后对RS-SVM、贝叶斯、RBF-NN三种预测算法进行样本的预测分析,结果表明RS-SVM算法与其他两种算法相比有着明显的优势,在少样本时的预测准确性更高、速度快、抗扰性好、非线性能力强,现场实用性强,使用范围广,对于火灾的预测具有重要意义。

无线传感器网络中移动目标跟踪的预测模型

动态目标的实时监测是无线传感器网络覆盖的必备技术和发展趋势,针对由于目标运动带来的网络动态拓扑变化和耗能高等问题,提出了一个预测模型.该模型通过综合分析目标在当前时刻前的信息如移动速度、移动方向的基础上,基于二维高斯分布,预测目标未来可能出现的区域,从而激活相应的传感器,减轻无线传感器网络的工作压力.并且设计相应的通讯协议,以保证基站与传感器节点之间数据稳定、实时的传输.基于仿真实验表明了该方法的有效性和可行性.

基于支持向量机的传输线故障类型识别算法

针对电力传输路由线路故障类参数多识别率不高等问题,利用提取故障特征向量和支持向量机结合的算法识别线路故障类型.提取故障线路特征向量,采集变化量的有效值,计算突变量所占三相突变量有效值总和的比例系数,将比例系数与零序电流判别系数结合构造故障特征向量.训练支持向量机以测试集特征向量作为输入,利用训练好的支持向量机判别分类,实现故障类型识别.实验表明,提出算法可克服多重困难针对输电线路十种类型故障进行学习并识别,并保证精度和效率.

零序电流分量改进的多判据融合故障选线定位

针对中性点不接地系统发生单相接地故障时选线可信度低的问题,提出了一种基于零序电流分量的多判据融合故障选线定位方法.该故障选线定位系统以差动选线原理为主,并结合多个暂态、稳态选线方法进行信息融合,优势互补,采用德尔菲法对选线方法进行评价,确定隶属度函数.通过模糊综合评价法对各选线法系统适应度进行隶属度优化,提高选线准确率.利用Matlab进行仿真实验,验证该选线定位方法的有效性和可靠性,仿真结果表明该方法选线定位准确可信度得到明显提高,可快速准确定位接地故障区域.

高校应急管理视阈下大学生思想政治教育研究

我国高等教育大众化时代的到来,同时也迎来了我国高校大学生多样化与个性化时代。高校学生的逐年增多以及个体情况的日趋复杂直接导致近年来我国高校突发事件的频繁发生,高校应急管理研究应运而生。高校应急管理与大学生思想政治教育存在着相辅相成的耦合关系,在高校应急管理中,大学生思想政治教育承启着至关重要的地位与作用。

计及风险规避的综合能源系统分布鲁棒优化调度

随着综合能源系统的不断扩大和可再生能源并网的发展,如何提高新型能源下的电、热、气三网互联的运行效率和灵活性成为亟待解决的问题。在火力发电机组基础上,加入热电解耦的热电联产(combined heat and power,CHP)设备、电转气(power to gas,P2G)设备和储电、储热设备,构建电-热-气三网互联的综合能源系统。针对具有风电不确定性的综合能源系统,提出计及风险规避的分布鲁棒优化模型,以各发电机组的综合成本最小为目标函数,以电网、热网、气网和风电机组的约束为条件,用风险值表示风电不确定度。通过控制风险模糊概率模型中的风险值和置信度,实现系统的经济运行和优化调度,改善新能源消纳问题。最后采用IEEE 39节点系统验证了模型的可行性和有效性。