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分子动力学模拟研究孪晶界对单层二硫化钼拉伸行为的影响 被引量:7
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作者 邵宇飞 孟凡顺 +1 位作者 李久会 赵星 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第21期241-248,共8页
孪晶界是单层过渡金属二硫族化物材料中的一种重要结构缺陷.本文通过分子动力学模拟结合Stillinger-Weber势函数研究单轴拉伸过程中孪晶界对单层MoS2力学行为的影响.结果表明:1)孪晶界能够诱发裂纹在孪晶界附近形核,并促使裂纹沿界面扩... 孪晶界是单层过渡金属二硫族化物材料中的一种重要结构缺陷.本文通过分子动力学模拟结合Stillinger-Weber势函数研究单轴拉伸过程中孪晶界对单层MoS2力学行为的影响.结果表明:1)孪晶界能够诱发裂纹在孪晶界附近形核,并促使裂纹沿界面扩展,从而降低晶体的断裂应变;2)温度的升高能够加剧孪晶界附近的裂纹形核过程,从而进一步减弱单层MoS2的断裂强度和断裂应变;3)孔洞能够造成应力集中,从而进一步触发断裂过程,但孪晶界能够阻碍孔洞应力场的扩散,从而延缓单层MoS2材料的断裂过程;4)孪晶片层间距对单层MoS2断裂应变具有重要影响,特别是对于含孔洞的单层MoS2材料,材料断裂应变能够随着片层间距的减小而显著提高. 展开更多
关键词 单层二硫化钼 孪晶界 力学性能 分子动力学
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基于以资源消耗为基础的相对价值表和关键绩效指标的PDCA医院绩效管理研究与应用 被引量:11
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作者 李宝祥 袁小红 +3 位作者 秦大伟 孟凡舜 姜良美 周浩 《中国当代医药》 2019年第2期213-217,255,共6页
构建一套符合我国医药卫生行业特点、公平合理、科学系统、行之有效的医院绩效管理体系是国家和公立医院进行改革的需求。本文通过查询国内外相关文献和研究医院绩效管理现状,分析对比医院绩效考核方法,总结出一套基于以资源消耗为基础... 构建一套符合我国医药卫生行业特点、公平合理、科学系统、行之有效的医院绩效管理体系是国家和公立医院进行改革的需求。本文通过查询国内外相关文献和研究医院绩效管理现状,分析对比医院绩效考核方法,总结出一套基于以资源消耗为基础的相对价值表(RBRVS)和医院关键绩效指标(KPI)的PDCA医院绩效管理体系,为我国医院实行绩效管理提供一定的现实经验和指导意义。 展开更多
关键词 医院绩效 以资源消耗为基础的相对价值表 关键绩效 绩效管理
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基于HMC算法的贝叶斯神经网络方法在套损预测中的应用研究 被引量:2
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作者 王璐 孟凡顺 +1 位作者 张旭 伊天宇 《内蒙古石油化工》 CAS 2020年第3期9-12,共4页
近年来,大庆油田南一区出现了严重的套损问题,产生了巨大的经济损失。本文根据大庆油田南一区西西区块地质、开发及工程部分数据,首次采用混合蒙特卡洛(HMC)算法学习的贝叶斯神经网络方法(BNN)来对套管状况进行预测。并与BP神经网络算法... 近年来,大庆油田南一区出现了严重的套损问题,产生了巨大的经济损失。本文根据大庆油田南一区西西区块地质、开发及工程部分数据,首次采用混合蒙特卡洛(HMC)算法学习的贝叶斯神经网络方法(BNN)来对套管状况进行预测。并与BP神经网络算法和Laplace算法学习的BNN算法进行预测分析比较,HMC算法学习的BNN的预测结果比BP神经网络算法和Laplace算法学习的BNN算法的误差值小。结果表明HMC算法学习的BNN具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为套损预测提供有力的手段,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 贝叶斯神经网络 套损预测 蒙特卡洛方法 哈密顿动态系统
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Static and Ultrafast Transient Photophysics of Mono- and Dual-Branched Triarylamines
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作者 LI Feng-Ming meng fan-shun +3 位作者 FENG Wen-Ke WANG Shu-Feng TIAN He GONG Qi-Huang 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2010年第6期246-249,共4页
Mono- and dual-branched molecules, { 4-[2-(4-benzothiazol-2-yl-phenyl)-vinyl]-phenyl}-(4-methoxy-phenyl)-phenyl- amine (BS1) and bis-{4-[2- (4-benzothiazol-2-yl-phenyl)-vinyI]-phenyl}-(4-methoxy-phenyI)-phen... Mono- and dual-branched molecules, { 4-[2-(4-benzothiazol-2-yl-phenyl)-vinyl]-phenyl}-(4-methoxy-phenyl)-phenyl- amine (BS1) and bis-{4-[2- (4-benzothiazol-2-yl-phenyl)-vinyI]-phenyl}-(4-methoxy-phenyI)-phenyl-amine (BS2), are investigated with one- and two-photon static spectroscopy, and the femtosecond fluorescence up-conversion technique. The molecules show branch-based fluorescence emission at low quantum yield. U1trafast non-radiative decay on a picosecond time scale is found and is attributed to intramolecular charge-transfer bridged by the central triphenylamine. The two-photon absorption cross-sections of BS1 and BS2 are 19.1 and 19.4 GM, respectively. 展开更多
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深圳市小学一年级学生膳食模式与体质量指数的关联 被引量:3
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作者 孟凡顺 谌丁艳 +2 位作者 吴宇 谢红卫 周丽 《中国学校卫生》 CAS 北大核心 2018年第4期512-515,共4页
目的分析深圳市小学一年级学生的膳食模式及其与体质量指数(BMI)的关联,为指导学生科学膳食行为提供参考。方法按照随机整群抽样原则,于2016年7—10月在深圳市抽取33所小学,以抽中学校的全部一年级学生共6 089名为调查对象。采用家长自... 目的分析深圳市小学一年级学生的膳食模式及其与体质量指数(BMI)的关联,为指导学生科学膳食行为提供参考。方法按照随机整群抽样原则,于2016年7—10月在深圳市抽取33所小学,以抽中学校的全部一年级学生共6 089名为调查对象。采用家长自填问卷的方式进行膳食调查,共调查14种食物的摄入频率,分析学生的膳食行为模式。采用有序Logistic回归模型分析不同膳食行为与儿童BMI的关联。结果小学一年级学生中超重率为9.9%(605名),肥胖率为12.2%(742名);其中男生超重率为10.8%(360名),肥胖率为15.1%(489名);女生超重率为8.9%(345名),肥胖率为9.1%(253名)。男生超重、肥胖率均高于女生(χ~2值分别为6.587,43.747,P值均<0.01)。共提取了高糖高脂饮食、相对均衡饮食、高蛋白饮食、蔬菜水果饮食、补品饮食5种膳食模式,方差贡献率分别为0.245,0.170,0.076,0.070,0.069,累计方差贡献率为0.630。多因素Logistic回归分析显示,高糖高脂饮食会增加超重肥胖的风险(OR=1.069),相对均衡饮食则是超重肥胖的保护因素(OR=0.912)。结论深圳市不同性别小学一年级学生有不同的饮食模式和特点,高糖高脂饮食是主要的饮食行为,且与肥胖相关,应采取积极措施进行早期干预。 展开更多
关键词 膳食调查 人体质量指数 健康教育 学生
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贝叶斯神经网络方法在套损预测中的应用研究 被引量:5
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作者 张旭 王璐 +1 位作者 孟凡顺 郑志超 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2018年第3期1319-1324,共6页
油气是国家发展的重大战略资源.随着近年来对油气的开发利用,几大油气田都出现了严重的套损问题,严重影响了油气的开发,造成了巨大的经济损失.因此,寻找一种合理有效的方法来对套管状况进行预测并针对的采取预防措施,对延长油水井的工... 油气是国家发展的重大战略资源.随着近年来对油气的开发利用,几大油气田都出现了严重的套损问题,严重影响了油气的开发,造成了巨大的经济损失.因此,寻找一种合理有效的方法来对套管状况进行预测并针对的采取预防措施,对延长油水井的工作寿命、降低损失从而提高生产效率具有重要意义.首先介绍了贝叶斯神经网络的基本原理,以及ARD技术与模型比较技术;其次,与经典BP神经网络进行对照实验,验证贝叶斯神经网络在过拟合方面的优势;根据模型证据确定最优神经网络结构,整理大庆油田南一区西西区块部分井数据进行预测分析,获得套损因素相关权重.结果显示:油井与水井预测结果的准确率分别为82.86%和73.85%,具有较高的准确性;该区域套损的主控因素为高压注水导致的断层开启导水,油田方面应采取提高固井质量、选择合理的注水压力等措施来预防套管损坏. 展开更多
关键词 套损预测 贝叶斯神经网络 ARD
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优化卷积神经网络在道编辑中的应用 被引量:8
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作者 王文强 孟凡顺 孙文亮 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2019年第1期214-220,共7页
由于激发、接收及工区现场等导致野外采集的地震数据出现异常道,这时需要对地震记录道编辑处理.当数据量比较大时,人工进行道编辑工作量庞大.非人工做法主要是利用计算机将异常道剔除,没有对异常道细致分类,由此造成了大量的原始数据损... 由于激发、接收及工区现场等导致野外采集的地震数据出现异常道,这时需要对地震记录道编辑处理.当数据量比较大时,人工进行道编辑工作量庞大.非人工做法主要是利用计算机将异常道剔除,没有对异常道细致分类,由此造成了大量的原始数据损失,异常道的产生原因也无从得知.随着计算机性能的提高,深度学习发展迅猛,卷积神经网络(CNN)在深度学习领域起着至关重要的作用.CNN避免了前期很多工作,可以直接输入数据训练模型,将模型用于分类预测.作为一种快速高效的识别算法,可以广泛应用到各个研究领域.本文对极性反转、单频信号、强振幅噪声、空道四种常见的异常道和正常道进行细致分类编号,利用优化的深度卷积神经网络算法识别坏道并进行有效分类,不仅有利于后续对相应道的特殊处理,而且有利于推断产生异常道的原因,在以后的工作中针对产生原因做相应的工作调整. 展开更多
关键词 深度学习 反向传播 卷积神经网络 随机梯度下降 道编辑 正常道 异常道
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