基于SA-Apriori的道路事故风险评估研究

道路事故风险评估是提高道路安全水平的有效方式。为实现在道路网络特征视角下的道路事故风险评估,融合线段分析与频繁集算法,提出SA-Apriori的特征提取算法,进而构建SA-Apriori道路事故风险评估模型,以重庆市大渡口区作为分析对象,建立以道路网络特征变量为指标的道路事故风险等级划分体系,评估其道路事故风险水平,结合商业点位分布情况对该评估方法的有效性进行验证。并针对大渡口区道路事故风险情况,提出道路事故风险的管理对策与建议。结果表明:该道路事故风险评估方法具有较高的可靠性,可为基于路网特征的道路事故风险评估提供参考。

卫生健康标准中关系型数据共现矩阵计算及SAS程序实现

目的设计卫生健康标准中关系型数据共现矩阵的求解路径及其SAS实现方法。方法文章以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,将“标准-起草单位”二维表格导入SAS(版本号:9.4),按照“两两相乘”的计算思路自行设计宏程序计算起草单位之间的共现矩阵。结果以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,采用自行构建的模拟数据进行演示。首先,导入宏循环起始的数据集,并计算共现频次C_(j,k);然后,导出为out数据集,进一步合并数据集,形成最终的共现矩阵。结论SAS宏程序计算标准中关系型数据共现矩阵具有灵活高效的优势,可用于社会网络分析和互动演进规律总结。

基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究

为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。

结合机器学习的SA湍流模型闭合系数修正

将修正Morris分类筛选法与极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)相结合,在计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数据驱动下,用于SA(Spalart-Allmaras)湍流模型闭合系数的修正.利用分类筛选法有效缩小闭合系数研究范围,同时依据XGBoost方法在小规模数据集下取得精度较高的拟合模型,有效提升系数修正效率.在三维DLR-F6-WB构型下进行了数值实验,实验结果显示利用本方法能够在三维复杂模型上基于小样本数据进行系数修正,修正后的升阻力系数计算精度得到了显著提升.

类风湿关节炎合并骨关节炎病人血清anti-Sa、anti-CCP水平与骨关节损伤、全身炎症反应的相关性分析

目的:分析类风湿关节炎(RA)病人血清anti-Sa、anti-CCP抗体水平与其骨关节损伤、全身炎症反应的相关性。方法:选择RA合并骨关节损伤病人108例,根据血清anti-Sa、anti-CCP抗体水平分别列入高anti-Sa组和低anti-Sa组、高anti-CCP组和低anti-CCP组。比较各组病人WOMAC骨性关节炎指数、lysholms膝关节功能评分值,血清白细胞介素(IL)-1β、IL-6、IL-27、肿瘤坏死因子α(TNF-α)水平。采用Pearson检验评估有关指标的相关性。结果:高anti-Sa组、高anti-CCP组病人的WOMAC骨性关节炎指数明显高于低anti-Sa组(P<0.01),lysholms膝关节功能评分明显低于低anti-Sa组(P<0.01);血清中IL-1β、IL-6、IL-27、TNF-α的水平明显高于低anti-CCP组(P<0.01)。RA病人血清anti-Sa、anti-CCP抗体水平与骨关节损伤、全身炎症反应严重程度呈正相关关系(P<0.05~P<0.01),与lysholms膝关节功能评分呈负相关关系(P<0.01)。结论:RA病人血清中anti-Sa、anti-CCP抗体水平显著升高与关节损伤及全身炎症反应有一定的相关性,可作为临床判断病情活动性与骨关节损伤的参考指标。

分位数回归模型在公共卫生领域中的应用及SAS实现

目的探讨分位数回归模型在公共卫生领域中应用及SAS实现,为该方法推广使用提供参考。方法在介绍分位数回归模型基本概念基础上,介绍了分位数回归模型应用情景与优势,并以血清克拉拉细胞蛋白水平和第一秒用力呼气容积/用力肺活量(FEV1/FVC)变化数据为例,与简单线性回归模型相比,探讨分位数回归模型应用及SAS实现过程。结果分位数回归模型不仅可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC均值的影响,还可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC不同分位数的影响,得到更全面的信息,且通过统计软件SAS可方便实现。结论分位数回归模型可弥补简单线性回归模型仅关注应变量均值特征而不能分析其完整分布特征的不足,SAS软件提供了相对成熟的分析语句,值得推广。

不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法

样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。

早期心理干预对乳腺癌患者术后SAS、SDS及SIS评分的影响

目的探讨早期心理干预对乳腺癌患者术后SAS(焦虑自量量表)、SDS(抑郁自量量表)及SIS评分(社会影响量表)的影响。方法应用奇偶法随机将150例乳腺癌患者分为对照组和研究组,对照组行常规护理,研究组在其基础上实施早期心理干预,评估两组患者术后心理情况、病耻感、生活质量及护理满意度。结果研究组患者SAS评分、SDS评分及SIS评分均低于对照组(P<0.05);研究组患者社会功能、生理功能、躯体能力及活力均高于对照组(P<0.05);研究组患者护理满意度(96.00%)高于对照组(84.00%)(P<0.05)。结论在乳腺癌患者治疗中实施早期心理护理干预有助于稳定患者情绪、减少病耻感,生活质量与满意度更高,值得临床推广。

基于PSO-SA算法的源项反演方法研究

针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合,对事故源项数据进行反演。实验结果显示:在所选监测点监测数据的反演实验中,基于粒子群-模拟退火算法(PSO-SA)结合了两种算法的优势,能够获得与期望值较为符合的反演结果。进一步分析了监测点数据误差及监测点数量对反演结果的影响,并将文中方法与粒子群算法(PSO)进行对比,同等条件下,较粒子群算法精度提高了8%,能够快速实现对大气污染源强和位置的准确估计。

基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明:机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。

5G SA用户的短信接收容灾方案研究与实践

当VoLTE短信网关主用数据中心(DC)发生故障切换到容灾DC时,在用户刷新注册前,容灾DC收到短信中心下发的手机终呼(MT)消息会通过3G电路域网络完成消息终呼。但5G SA用户只附着在5G核心网络,无法通过3G电路域网络下发短信。随着5G SA用户的快速发展,需要解决VoLTE短信网关容灾切换后5G SA用户不能及时接收短信的问题。另外,当IMS网络中服务呼叫会话控制功能(S-CSCF)节点发生容灾倒换时,4G用户可通过回落至3G电路域进行短信的再投递,而5G SA用户在没有重新发起新的注册请求前,由于没有3G电路域注册信息,也无法从3G电路域接收短信。文章阐述了当VoLTE短信网关单DC故障和核心网S-CSCF发生故障时,5G SA的容灾问题。

AZ31镁合金基Cu-MOF-SA超疏水膜的制备及其耐腐蚀性能研究

腐蚀是影响镁及其合金大规模应用的关键技术难题之一,因可有效隔离金属基底与腐蚀介质的直接接触,从而降低腐蚀速率,制备超疏水表面成为提高镁合金耐蚀性的有效途径。通过一步电沉积方法,在AZ31镁合金基底上成功制备了铜-金属有机骨架-硬脂酸(Cu-MOF-SA)超疏水膜,并对超疏水膜的耐腐蚀性、化学稳定性和耐热性进行了综合研究。结果表明,表面的水接触角可达158°,超疏水膜覆盖的试样在3.5%NaCl溶液中表现出良好的耐腐蚀性能,相比AZ31镁合金基底,其腐蚀电位正移了0.24 V,腐蚀电流密度降低了1个数量级。在pH值为1~14的溶液中浸润24 h后,超疏水膜的水接触角仍可达135°以上,浸泡在pH=1的溶液24 h的超疏水膜的腐蚀电位比AZ31镁合金基底高0.21 V。在20~90℃空气中保温24 h后,超疏水膜的水接触角仍保持在154°以上,80℃下保温24 h后其腐蚀电位比AZ31镁合金基底的高0.22 V,腐蚀电流密度比AZ31镁合金基底的小1个数量级。结果表明,本研究制备的Cu-MOF-SA疏水膜具有良好的超疏水性和耐腐蚀性。

基于NSA/SA双模技术的锚点与非锚点精准切换对比

在5G基站的高层覆盖场景中,锚点与非锚点的切换是关键问题。锚点是提供稳定服务的主要基站,非锚点则是附近的辅助基站。通过设计优化算法来实现锚点与非锚点的切换可以提高网络资源利用效率和用户体验,进一步增强网络容量和性能。选择NSA/SA双模共享技术方案,确定5G基站高层覆盖场景部署情况,自行选择单锚点或双锚点共享载波方式。在移动性管理中获取5G基站高层覆盖场景,根据分流形式等特征定义锚点与非锚点的切换容量,以更新路径为前提设计切换流程。实验结果表明,在所提算法下可以保证锚点与非锚点的切换时延,且数据传输的丢包率可以控制在8%以内。

高分散性活性剂SA-800在胎面胶中的应用

研究高分散性活性剂SA-800(简称SA-800)等氧化锌含量(简称等锌)或减氧化锌含量(简称减锌)替代普通氧化锌在胎面胶中的应用。结果表明:SA-800等锌替代普通氧化锌时,胎面胶的焦烧时间和正硫化时间延长,加工安全性好,其他性能基本相当,可在丁苯橡胶/顺丁橡胶/白炭黑胎面胶和天然橡胶/炭黑胎面胶中替代普通氧化锌;SA-800减锌替代普通氧化锌时,胎面胶的焦烧时间和正硫化时间与等锌替代时相比略有缩短,仍长于普通氧化锌胎面胶,其他性能变化不大,且与普通氧化锌胎面胶基本相当。使用SA-800可实现锌减量的目的。

基于SA二次开发的大部件外形自动化测量

针对飞机大部件外形的快速测量要求,利用激光雷达检测技术,进行了相关检测系统的研究。在基于Polyworks软件的基础上,利用宏脚本编辑器实现快速对部件外表面自动取点功能,开发了一套专用曲面自动采点软件,为后续自动化测量提供理论点数据库的调用;在基于测量软件SA的基础上,运用Measure-Plan完成二次开发,建立了适用于大部件的单站位数字化测量程序。以某型飞机大部件为例,利用所构建的测量系统对其外形进行了测量,测量结果表明:该程序高效可靠,运行稳定,克服了SA自身的非参数化、操作复杂等缺点,同时大幅度提高了飞机大部件检测的自动化程度和检测效率。

预防医学本科生SAS软件教学改革探索与实践

结合大数据时代对公共卫生人才统计思维与实践能力的新要求以及SAS(Statistical Analysis System)软件课程的特点,针对既往教学过程中存在的问题,从教学内容安排、教学案例设计和教学考核评价等方面对SAS软件课程教学进行改革与实践。教学内容安排强调数据管理与统计分析并重,强化学生编程技术训练;采用案例教学法,以实际案例为牵引,发挥学生的主观能动性;采取多元化考核方式,增强教学评价的科学性。课程改革提升了学生理论与实践相结合的能力,对培育学生的统计思维和公共卫生职业素养具有积极的意义。

基于A-SA-WOA算法的直流微电网全钒液流电池储能系统功率分配策略

全钒液流储能系统能够平抑直流微电网中光伏、风力发电引起的功率波动,该系统中功率的合理分配问题可以通过有效的控制策略去解决,进而实现提高储能系统运行效率的目的。首先,在荷电状态和功率平衡的约束条件下,建立以储能系统总成本及平均损耗率最低,荷电状态均衡度最好的优化目标函数;然后,提出基于自适应权重和模拟退火策略的鲸鱼优化算法(A-SA-WOA)功率分配策略;最后,将分配策略应用在场景1和场景2算例下运行仿真,并与传统策略进行对比分析。结果表明,该优化分配策略有效地降低了储能电池单元的运行成本和折损率,电池充放电次数明显减少,且荷电状态一致性较好。A-SA-WOA分配策略比传统策略下的目标值收敛速度快,验证了所提优化方法的准确性和模型的适用性。

基于自适应阈值的SA雷达发射机故障重构预警方法研究

新一代天气雷达的故障识别和判定一直是雷达运维面临的技术挑战,部分严重故障的滞后响应会导致雷达相应部件的损坏加剧。本文在结合人工智能技术和雷达数据特点的基础上,提出了基于自适应阈值的SA雷达发射机系统故障预警和判定方法,建立了基于重构模型的发射机故障在线监测的算法框架。该算法框架能够在雷达发射机故障发生早期识别异常并给出预警。采用实际运行记录进行计算分析,并验证了该方法在实际运行中有效可用。

《SAS及其应用》在数学建模中的应用

《SAS及其应用》作为应用统计学专业的核心课程,旨在培养大学生利用SAS软件和相关统计知识解决实际问题的能力及创新能力和实践能力.数学建模是应用数学理论和方法解决实际问题的过程,也是培养大学生自主创新能力和动手实践能力的有效途径和重要平台,是大学生数学应用、实践与创新的综合载体.以《SAS及其应用》在近两年全国大学生数学建模竞赛中的应用为例,展示了SAS统计软件在数据处理、数值分析和图表绘制等方面的优势,进而体现了《SAS及其应用》课程在数学建模中的重要性.

基于SA-RF的公路隧道交通流数据修复模型研究

为保障公路隧道交通流数据完整性,同时为公路隧道运营决策提供稳定数据支撑,采用SA-RF模型预测修补公路隧道交通流数据缺失数据,根据交通流数据缺失模式,分别建立单变量和多变量修复模式,并将两者相结合构建了SA-RF综合修复模型,以预测修补公路隧道交通流数据,同时对比分析了不同修复模型在3%、5%、10%和15%缺失率下的修复效果。实例证明,SA-RF综合修复模型在不同缺失率下均可高精度修复交通流缺失数据,且修复精度均高于同等缺失率的RF、LSTM、均值插补修复方法。