基于GIS的“房地一体”农村不动产确权登记预审分析系统设计与实现

广州市南沙区“房地一体”工作正式进入登记发证阶段,对申请“房地一体”登记发证的不动产单元,需要进行预审分析,判断是否符合登记发证条件后才可进行后续工作。为提高农村“房地一体”预审分析的质量和效率,本文利用GIS技术设计了“房地一体”农村不动产确权登记预审分析系统,实现了不动产空间分析、地图自动化生成、镇街审核整理、规整与判断及成果输出归档等多项功能,有力支撑了“房地一体”预审分析及登记发证工作。实践证明,该系统具有较强的实用性、拓展性和稳定性。

理肺散提取物乙酸乙酯层的化学成分及其对RGC-5细胞损伤的保护作用研究

目的分析理肺散提取物乙酸乙酯层的化学成分,并探讨其对RGC-5细胞损伤的保护作用。方法采用硅胶柱、MCI柱等柱色谱技术对理肺散提取物乙酸乙酯层进行分离,采用制备型高效液相色谱进行纯化,利用核磁共振法对化合物进行结构鉴定,采用CCK-8法检测化合物对丙泊酚诱导的RGC-5细胞损伤的保护作用。结果共分离鉴定出15个化合物,分别为capsaicin(化合物1)、homodihydrocapsaicinⅠ(化合物2)、secoisolariciresinol(化合物3)、lariciresinol(化合物4)、dehydrodiconiferyl alcohol(化合物5)、cleomiscosin A(化合物6)、curcasinlignan B(化合物7)、syringaresinol(化合物8)、oleanolic acid(化合物9)、ursolic acid(化合物10)、methyl 4-benzoyloxy-3-methoxybenzeneacetate(化合物11)、(R)-6-methyl-4,6-bis(4-methylpent-3-enyl)cyclohexa-1,3-dienecarbaldehyde(化合物12)、2-hydroxy-1-methoxy-anthraquinone(化合物13)、isoscopoletin(化合物14)、1H-indole-3-carboxaldehyde(化合物15)。化合物1,4,6-8对丙泊酚诱导的RGC-5细胞损伤具有一定保护作用,其中化合物4、化合物7活性最强,分别使RGC-5细胞的活力提升了15.89%和13.09%。结论化合物1-7为首次从耳草属中分离发现,化合物9-10,13为首次从理肺散中分离发现。化合物4、化合物7对丙泊酚诱导的RGC-5细胞损伤显示出较好的保护作用。

基于无人机倾斜摄影三维技术的房地一体数据质检和举证方法研究

为满足房地一体成果确权登记的质量要求,需对房屋测量成果进行全面质检和举证。传统人工现场复测方法,具有效率低、人工成本高等弊端,本文提出基于无人机倾斜摄影三维技术的可视化质检和举证方案。实践表明,该方法提高质检效率和质量,满足房地一体精度要求,可为后续类似项目提供借鉴。

基于全驱系统方法的高阶严反馈系统时变输出约束控制

针对输出受不对称时变约束的不确定高阶严反馈系统,提出一种基于全驱系统方法的高阶自适应动态面输出约束控制方法.所研究的高阶严反馈系统,每个子系统都是高阶形式,通过非线性转换函数将原输出约束系统转换为新的无约束系统,从而将原系统输出约束问题转化为新系统输出有界的问题.进一步结合全驱系统方法和自适应动态面控制,直接将每个高阶子系统作为一个整体进行控制器设计,而不需要将其转化为一阶系统形式,有效简化了设计步骤;同时通过引入一系列低通滤波器来获得虚拟控制律的高阶导数,以代替复杂的微分运算.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统所有信号是一致最终有界的,系统输出在满足约束的条件下能有效跟踪期望的参考信号,且可通过调整参数使得系统跟踪误差收敛到零附近的足够小的邻域内.最后,通过对柔性关节机械臂系统进行仿真,验证了所提出控制方法的有效性.

利培酮对未成年精神障碍患者糖脂代谢影响的Meta分析

目的为未成年精神障碍患者临床合理使用利培酮提供循证参考。方法检索PubMed、Web of Science、Science Direct、中国知网、维普和美国临床试验数据库,检索时限为各数据库自建库起至2022年12月,纳入利培酮治疗未成年精神障碍疾病的随机对照试验(RCT)文献及研究,收集并整理数据。采用Cochrane偏倚风险评估工具(第二版)评估文献质量;采用RevMan 5.4统计学软件进行Meta分析,采用倒漏斗图分析潜在的发表偏倚。结果共纳入21篇文献和1项研究;其中3篇为高风险,7篇和1项研究有一定风险,11篇为低风险;共涉及1745例患者。试验组患者体质量增加、总胆固醇升高、食欲增加的发生率均明显高于对照组(P<0.05)。试验组门诊、住院患者体质量增加发生率及门诊患者三酰甘油升高发生率均明显高于对照组相应亚组(P<0.05),但试验组两亚组患者食欲增加发生率与对照组相应亚组无明显差异(P>0.05)。结论未成年精神障碍患者经利培酮治疗后体质量和食欲增加发生率会明显升高,血糖、血脂指标也会出现异常,通过合理控制饮食,在能量消耗方面进行干预,可改善利培酮所致糖脂代谢紊乱问题。

机器学习应用于随机退化设备剩余寿命预测的综述

为了研究机器学习在设备剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测领域发挥的作用及面临的挑战,对机器学习在设备剩余寿命预测领域的应用方法研究及每类方法特点开展系统性总结。根据模型训练方式以及有无标签的差异,将常见机器学习应用于随机退化设备剩余寿命预测的研究分为监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习及强化学习5类,综述了每类方法在设备剩余寿命预测领域的应用现状;列举了多种方法优势结合、相互弥补的典型案例,并阐述了不同方法在预测中所起到的作用;简要介绍了各类方法的特点及应用领域,并分析了不同方法的优势与缺陷;着眼设备运行过程中所面临的现实问题和需求,探讨了随机退化设备剩余寿命预测未来所面临的挑战与难题。

新的证据冲突衡量标准下的D-S改进算法

针对传统证据冲突衡量标准存在的不足及高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,通过pignistic变换,定义了新的证据冲突衡量标准,基于此,提出了一种新的D-S改进算法.该方法依据少数服从多数的决策思想,引入了描述证据重要度的权重系数,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合.通过仿真算例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在处理证据冲突方面的性能显著改进,加快了收敛速度,同时降低了决策风险.

强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用

粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题.再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化,但易导致样本贫化;扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题,但难以跟踪突变状态.本文提出了强跟踪粒子滤波算法,将强跟踪滤波引入粒子滤波更新粒子,产生重要性密度,缓解粒子退化和样本贫化问题,提高跟踪突变状态的能力.仿真结果显示该算法可行并能及时准确地预报系统故障.

支持向量机用于性能退化的可靠性评估

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法。给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型———单一模型和加权模型。实例分析表明,所提方法有较好的预测精度。加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支。

一种RVM模糊模型辨识方法及在故障预报中的应用

对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型,通常难以建立精确的数学模型,相比之下构建其模糊模型是一个有效途径.本文研究了相关向量机(Relevance vector machine,RVM)与模糊推理系统(Fuzzy inference system,FIS)之间的内在联系,证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性,并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradient descent,GD)算法的模糊模型辨识方法.基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法.仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单,而且能达到更高的预测精度,所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.

遥感数据云层检测和处理研究概述

目前国内外对遥感数据云层检测和处理的研究取得了诸多成果,但对各类云层检测和处理算法的整理分析相对滞后,一定程度上阻碍了研究的进展。鉴于此,通过分析拥有代表性的相关文献,对现有云层检测和处理算法进行了整理概括,得到主流算法能有效满足当前需求,但对遥感数据特征的综合运用不足,无法有效满足将来需求的结论。同时,对将来研究的方向进行了展望,认为基于开源在线平台的深度学习和多时相、多源遥感数据处理的综合运用能有效应对云层的检测和处理。

基于试验设计与弹道仿真的制导工具误差快速评价方法

提出一种以射击精度作为评价标准,通过弹道仿真对制导工具误差进行快速综合评价的方法。讨论了正交试验设计、均匀设计、拉丁超立方设计等三种试验设计方法,并根据抽样数据的特点和不同抽样方法的要求,提出将拉丁超立方抽样法与对偶变数方差缩减技术相结合用于弹道仿真分析,建立了射击精度与制导工具误差系数的简明函数关系式,实现了对制导工具误差的有效评价。经仿真验证,本方法可行有效。

赖型钩端螺旋体外膜蛋白基因结构比较性研究

用 PCR方法扩增不同毒力赖型钩体 Omp L1基因片段 ,进行序列测定 ,用相关软件比较分析核苷酸序列、蛋白质二级结构以及限制性内切酶谱 .不同毒力赖型钩体均能扩增出960 bp的片段 ,非致病 Patoc株未能扩出相应片段 ,中国赖型参考株 Omp L1序列 ( Gene BankNo.AF2 50 31 8)与流感伤寒型相应序列比较有 98个核苷酸差异 ,同源性为 89.8% ,二级结构预测和氨基酸疏水图显示变异主要发生在跨膜蛋白的膜外区 ,其膜上成分并未明显变化 ;赖型强弱毒力株之间 Omp L1序列仅 8个核苷酸差异 ,6个氨基酸变异 ,且集中在 C末端 2 92 -30 5位氨基酸之间 ;限制性内切酶谱分析显示赖型 Omp L1基因位点发生特异变化 .结果提示 ,外膜蛋白 Omp L1基因是钩体保守性较强的致病标记 ;赖型钩体减毒致弱可能与 Omp

西罗莫司酯化物对肾癌细胞系786-0的抑制作用及其机制初探

目的:研究西罗莫司酯化物(Temsirolimus)对肾癌细胞786-0增殖与凋亡的影响,并探讨分子作用机制.方法:采用显微镜形态学观察和MTT法检测细胞增殖抑制;流式细胞仪分析用药48h后肾癌细胞周期变化和细胞凋亡率;Western免疫印迹法检测P70S6K,4EBP-1蛋白水平表达变化.结果:西罗莫司酯化物作用786-0细胞的IC50=3.31μmol/L;给药48h后,细胞明显阻滞于G0/G1期,G2/M期细胞比例减少,细胞凋亡率增加;肾癌786-0细胞中P70S6K和4EBP-1蛋白的磷酸化水平明显下降.结论:西罗莫司酯化物能显著抑制肾癌细胞786-0的细胞增殖作用,阻滞细胞周期于G0/G1期且诱导细胞凋亡,其机制可能与P70S6K和4EBP-1磷酸化相关.

一种新的基于模型和参数估计的过程故障诊断

提出了一种故障特征化的方法和基于距离分类的故障模式识别方法，既利用参数估计拓展了模式识别的特征空间，又避免了基于模型故障诊断方法求解非线性特征方程Ｐ＝ｆ１（θ）的困难，提高了故障诊断定位能力。

非全姿态惯性平台小角度射前自标定方法

为实现非全姿态惯性平台全装弹状态下的射前自标定,提高导弹射击精度,提出了非全姿态惯性平台在小角度状态下射前自标定方法。通过对导弹飞行过程中平台的受力分析,确定了平台误差模型中产生漂移最主要的六项误差系数,设计了使平台转动到预设角度并自动锁定的控制电路,控制平台在初始和小角度倾斜两位置处锁定,使六项误差系数受到重力加速度的有效激励,最后利用构建的闭环力矩反馈回路进行测漂,分离出各误差系数。精度分析表明,标定精度能够很好地满足系统要求。与传统方法相比,该方案利用小角度倾斜状态实现三轴同时测漂,仅需平台在两个位置间转动一次,其自标定时间缩短为借助转台多位置标定时间的25%。

数字式惯性平台稳定回路的离散变结构控制

为了实际实现具有良好跟踪精度和抗干扰能力的惯性平台稳定回路,建立了平台伺服电机的离散时间模型,设计了由单片机和高速DSP组成的数字控制系统,与惯性平台组成了基于采样数据的平台稳定控制回路,研究了离散变结构控制趋近律的选取方法,采用改进趋近律设计了离散变结构控制律,提出了一种数字式平台稳定回路的离散变结构控制方法,通过实物实验得出了平台伺服电机转轴摩擦力矩模型系数的估计值,并将其引入到控制系统中。仿真实验结果表明,该回路系统对于摩擦力矩和系统参数不确定性具有一定的抗干扰性能,对于阶跃干扰力矩输入具有良好的动态特性,且静态力矩刚度提高到1.2×104N·m/rad,系统对于斜坡和加速度输入信号实现了平稳跟踪,跟踪误差最大值分别为0.0056rad和0.0597rad。

小姿态导航平台射前快速自标定

为了实现某型导弹小姿态惯性导航平台射前自标定,分析并建立了精确实用的小姿态导航平台静态误差模型,设计了转动控制与测漂电路,充分利用射向条件和平台稳定性,实现导航平台在全装弹状态下自动转动、锁定和测漂,并以加速度计和陀螺输出作为开环观测量,结合误差模型分离出各误差系数。通过对各种误差进行综合仿真分析,得到标定系数的相对误差不超过4,其标定时间缩短为借助转台标定所需时间的40,满足了射前标定的精确性和快速性要求。方案在不改变现有装备的情况下,控制平台按照预设轨迹小角度旋转两次,仅分别在三个预设位置同时对三个陀螺进行测漂标定,适合实际导弹发射。

用矩阵奇异值分解设计鲁棒故障诊断观测器

基于观测器的故障诊断是控制系统故障诊断的一种重要方法，其关键是对未建模误差和嗓音等未知干扰因素（简称未知输入）的鲁棒性．作者从频域中分析了观测器的误差，得出了对未知输入具有鲁棒性的条件方程式，基于矩阵的奇异值分解理论提出了一种可用于计算机迭代求解的算法，大量的仿真实例验证了本文提出方法的有效性．

一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断的方法 ,该方法利用小波包分解的精确细分的特点 ,分别对正常系统和故障系统的采样信号进行精确特征提取 ,并构造一系列基于信号能量且具有表征系统状态能力的特征向量 ,然后利用人工神经网络分类器对系统在各种状态下的特征向量进行分类决策 。