水闸除险加固工程结构应力分析

为了探究拦河闸除险加固工程中闸室结构的受力情况,以海塘安澜工程胜利长胜塘水闸为例,提出除险加固方案,并对方案进行受力分析。首先,对拦河闸现状进行分析,并对拦河闸提出除险加固方案;然后,基于水体的参数计算和拦河闸的整体分析,对拦河闸闸室结构在除险加固工程中的受力情况进行分析。最后,利用ANSYS有限元软件,对拦河闸闸室进行应力分析,验证分析方法的有效性。研究结果可为拦河闸除险加固工程中闸室结构应力分析提供新的思路。

基于聚类分析和半监督学习的蛋白质质谱数据分类

目的针对高维冗余的SELDI蛋白质质谱数据,提出一种基于聚类分析和半监督学习的数据分类方法。方法算法首先运用t-test对蛋白质质谱数据进行初步降维;然后将处理后的数据用聚类分析算法进行进一步降维;最后运用半监督学习算法传递标签,充分提取有标记样本和无标记样本的信息,从而进行分类。结果在公共卵巢癌数据集OC-WCX2b和公共前列腺癌数据集PC-H4上获得了99.15%和96.75%分类准确率。在浙江省肿瘤医院临床乳腺癌数据集BC-WCX2a上获得了95.18%的分类准确率和100%的敏感性。结论基于聚类分析的半监督学习方法能够有效利用未标记的质谱样本信息,与经典的监督学习算法相比,其分类性能更理想、实用性更好。

基于嵌入式的血压测量系统设计与实现

设计了一种基于ARM和Linux的嵌入式血压测量系统.血压信号通过袖带、信号处理电路传送到ARM处理器,在建立了交叉编译环境的Linux系统下利用Qt编程分析处理血压信号,通过网络编程实现了系统和上位机软件之间的数据通信,实现了血压测量数据的存储功能.实际测量表明,测量系统使用方便、测量精度高,有很高的应用价值.

基于多步降维和半监督学习的蛋白质质谱特征提取算法

目的提出一种基于半监督学习的多步降维特征提取方法。方法算法首先运用t-test对样本特征进行筛选,初步降低特征维度;然后进行离散小波变换,对小波系数进行相对熵排序,筛选出新的特征子集;接着进行主成分分析,提取主成分;最后运用半监督学习算法BB-LLGC进行标签传递,充分提取有标记和无标记样本的判别信息。结果在公共卵巢癌数据集OC-WCX2b和公共前列腺癌数据集PC-H4上获得了99.13%和97.20%分类准确率。在浙江省肿瘤医院临床乳腺癌数据集BC-WCX2a上获得了92.78%的分类准确率和100%的敏感性。结论多步降维的特征提取方法可以有效降低SELDI质谱数据的特征维度,结合半监督学习算法BB-LLGC,可以获得较好的分类效果。

基于一次二阶矩法的水工隧洞围岩稳定可靠度研究

针对水工隧洞围岩稳定可靠度,提出基于一次二阶矩法的水工隧洞围岩稳定可靠度研究方法,对围岩稳定可靠度与围岩-衬砌联合承载稳定可靠度进行分析,解决传统方案中结构模拟困难、数据表达复杂等问题。结果表明,一次二阶矩法相较于蒙特卡洛法具有更高的准确性;圆形截面具有最高的围岩稳定可靠度,其次是马蹄形截面隧洞。结合施工成本和施工环境等问题综合考量,马蹄形截面隧洞的综合评价最高,更适合实际施工。