包络微分算子增强直流故障电弧特征及其半监督式辨识方法

针对生弧材料弱化故障电弧特征和监督式学习方法依赖于大量标记数据的问题,提出了包络微分算子增强故障电弧特征,并采用半监督学习模型融合该特征辨识直流故障电弧和生弧材料的方法。首先依据UL 1699B搭建直流故障电弧实验平台,采集了铝、黄铜、不锈钢、石墨铸铁以及球墨铸铁常见电力设备材料下的故障电弧信号,再采用包络微分算子增强电弧小波特征,有效提升了多生弧材料条件下的故障电弧特征显著性。然后通过K⁃Means算法进行离群点检测,有效降低了同种生弧材料的特征波动。最后通过采用半监督学习算法MixMatch改进长短期记忆网络(long short⁃term memory,LSTM)模型,实验结果验证了该模型可在有限故障数据条件下获得比现有监督式学习模型更高的故障电弧和生弧材料辨识性能,为直流故障电弧精准运维提供了可行的技术手段。

P38促细胞分裂蛋白酶活性抑制剂的分子对接及3D-QSAR研究(英文)

运用分子对接方法研究了26个以嘧啶基咪唑环为基底的一系列同源化合物与p38促细胞分裂蛋白酶晶体结构的结合模式。采用比较分子力场分析法(CoMFA)对选取的对接优势构象进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究。建立了3D-QSAR的CoMFA模型,其非交叉验证系数r^2为0.986,交叉验证相关系数q^2为0.755,外部验证的标准偏差(SD为0.13,表明该模型合理、可信,并具有良好的预测能力。有趣的是,配体与活性周围氨基酸残基4个距离之和与其活性之间具有良好的线性关系(R^2=0.752),揭示了配体分子大小及与氨基酸残基结合的紧密程度对化合物的抑制活性起着主要的作用。最后,根据研究总结的规律设计了4个具有潜在高活性的嘧啶基咪唑衍生物。研究结果可为实验工作者合成新药提供理论有意义的理论参考。