基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断

针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络(Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs)的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩网络,利用软阈值函数进行非线性变换,再基于注意力机制模块自主学习阈值提取面向负荷状态的高级特征,通过全连接层、softmax层实现球磨机负荷状态的准确分类与判别.实测结果证明,本文提出的DWRSNs方法的拟合度、收敛速度及学习能力均优于现有DCNNs、ResNets和DRSNs诊断方法,且提取的振动信号特征具有高代表性,经TSNE可视化后簇内紧密度高、簇间分界明显.本文方法诊断测试集的准确率超过99%,交叉熵损失为0.077 2,相较于现有负荷状态诊断方法具有更高的准确率且诊断耗时更短,可实现球磨机负荷状态的准确判别,为选冶磨矿过程优化控制、提高磨矿效率提供有效、可靠的判据.

共同冗思视角下妇科恶性肿瘤患者生育忧虑研究

了解妇科恶性肿瘤患者共同冗思现状,探讨其对生育忧虑的影响。研究表明,妇科恶性肿瘤患者共同冗思处于中等水平,生育忧虑处于中下水平。共同冗思与生育忧虑呈正相关,共同冗思程度越深,生育忧虑水平越高。应重点关注年轻、有生育意愿、尚未生育、过度关注疾病不良预后者,可从降低共同冗思程度入手,改善患者生育忧虑水平。

爱,从这里起航

本案打破了传统的儿童教育空间设计,以全新的视角和手法处理多功能空间,把设计重心放到学习的过程之中,以安排最合理的孩童学习环境。设计师的动因在于采用了双重视角,即成人和孩子的视野,打造出了这个无论教还是学,都有着无限愉悦的空间。大厅以木质装饰墙面和接待台,使人备感亲切,内置的灯带透过云石灯片,散发出淡淡的暖光,黑色的欧式小吊灯点缀在吧台上方。蓝色的LOGO在原木色的木饰面上显得格外突出,