基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法

针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度.

基于多模式预报的四川盆地强降水订正方法

四川盆地地形地貌复杂,强降水预报难度大,对模式降水预报产品进行订正,是提升强降水预报质量的重要手段。本文选取2018—2019年发生在四川盆地的35次强降水过程,对ECMWF、CMA_MESO和SWC_WARMS三种模式的24 h强降水预报采用常规评分和空间平移两个方法进行检验,并利用最优评分、多模式集成和位移订正三种方法进行订正试验。结果表明:最优评分订正方法可以有效改善各模式降水预报的强度,而多模式集成订正法可以改进降水落区和极值预报,在此基础上计算位移偏差,根据最优的位移偏差值对降水预报进行位移订正,可以进一步改进强降水落区预报效果。然后利用2020—2021年强降水过程进行订正效果验证,结果显示:经订正后的降水极值预报更接近实况,各量级降水预报评分明显优于单一模式,暴雨和大暴雨预报的TS评分提高率较最优单模式分别可达24.3%和42.8%,订正后空报率基本维持,漏报率显著下降,订正效果良好。

两种降水客观统计方法对ECMWF集合平均降水预报的订正研究

提升降水量级预报精度,有助于优化灾害预警与决策支持。选取2018年1月1日至2021年1月山东省逐12 h降水观测数据和欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)的集合预报集合平均(Ensemble Prediction Ensemble Mean,EPEM)结果进行72 h内逐12 h降水量级预报统计订正,然后对比ECMWF集合平均降水预报插值的原始预报(EC_EPEM)、基于EC_EPEM的输出统计(Model Output Statistics,MOS)预报(EC_EPEM_MOS)、利用最优TS(Threat Score)评分订正(Optimal Threat Score,OTS)预报(EC_EPEM_OTS)的效果。结果表明:EC_EPEM_MOS在较小量级上表现最优,但在大量级上订正效果稍差,甚至略低于EC_EPEM;EC_EPEM_OTS仅在0.1、10 mm量级上低于EC_EPEM_MOS,其他量级均为最优,尤其在较大量级上订正效果更明显。在50、100 mm大量级上,EC_EPEM_OTS在12~72 h时效订正效果均最优,这是由于EC_EPEM_OTS在稍大量级上提高订正系数使得大量级降水漏报率减小,同时对大量级降水使用较小订正系数也减小了空报率。在较小量级降水中短期预报时效除了山东中部山区外EC_EPEM_MOS表现最佳,山区EC_EPEM_OTS最佳;中等以上量级、尤其较大量级降水,山东大部分地区EC_EPEM_OTS表现最佳。EC_EPEM_MOS订正预报有效地减小了EC_EPEM的空报问题。EC_EPEM_OTS的订正效果最佳,在大范围强降雨过程中与实况降雨分布更为接近,降水总体分布把握较好。

基于体验记忆模型的服务触点优化策略研究

目的将体验记忆模型应用于服务触点的优化研究,结合体验与记忆两个因素筛选需优化服务触点(即威胁触点),建立基于体验记忆模型的服务触点优化策略。方法首先,基于特定服务系统梳理并确定用户群,建立用户画像。基于行为追踪获取服务触点,并采取量表法对服务触点进行体验评价。其次,根据艾宾浩斯遗忘曲线确定记忆评分的3个时间点,选取定量用户并分别对服务触点进行记忆评分,结合服务触点体验评价构建体验记忆分区图,明确服务系统中的威胁触点。最后,结合用户需求,提出威胁触点的优化建议,并最终完成服务触点原型输出。结果以公园骑行服务触点优化为例证,验证了该策略的可靠性。结论体验记忆模型可有效筛选服务触点,提高设计效率,降低服务优化成本。

RCMNAAPE在旋转机械故障诊断中的应用

针对精细复合多尺度排列熵(RCMPE)无法充分提取旋转机械振动信号中的故障信息,从而导致旋转机械故障识别准确率不稳定这一缺陷,提出了一种基于精细复合多尺度归一化幅值感知排列熵(RCMNAAPE)、拉普拉斯分数(LS)和灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用幅值感知排列熵替换了RCMPE中的排列熵,提出了RCMNAAPE,并将其用于提取旋转机械振动信号的故障特征生成特征样本;随后,采用了LS从原始的高维故障特征向量中筛选出较少的能够更准确描述故障状态的特征,构造敏感特征样本;最后,将低维的故障特征向量输入由灰狼算法优化的支持向量机中进行了训练和测试,完成了旋转机械样本的故障识别和分类,利用滚动轴承和齿轮箱故障数据集将RCMNAAPE-LS-GWO-SVM与其他故障诊断方法进行了对比分析,并开展了评估。研究结果表明:基于RCMNAAPE-LS-GWO-SVM的故障诊断方法能够有效识别旋转机械的各类故障,其识别准确率高于其他对比的故障诊断方法,其中滚动轴承故障的识别准确率达到99.33%,齿轮箱故障的识别准确率达到98.67%。虽然,该方法的特征提取效率不佳,平均特征提取时间分别为153.02 s和163.98 s,仅优于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE),但其综合性能更加优异。

价格-积分联合激励下考虑消费舒适度的居民需求响应优化策略

针对居民家庭生活能耗占比高、碳排放量基数大、用电分散性与随机性明显的问题,为进一步发掘居民用户的节能降碳潜力,引导其规模有序地参与电力需求响应,提出了价格信号与积分制联合激励下考虑消费舒适度的居民用户需求响应优化策略。首先,分析价格-积分联合激励的运营架构,构建考虑居民用电消费心理学的行为不确定性模型。其次,提出价格-积分联合激励量化模型与积分激励兑换策略,结合家用电器运行特征,构建居民柔性负荷的积分激励数学模型。进而,考虑居民用电量、时间与温度多元舒适度,构建计及消费舒适度与边界效用递减效应的居民用户需求响应多目标优化模型。最后,以我国北方某社区某个居民家庭负荷为例进行仿真计算,结果表明,所提模型能在保障居民电力消费舒适度的前提下,降低日电费支出18.21%,相比于其他两种策略,在负荷电量转移率、居民负荷峰值削减量方面的优势更为显著。

基于前馈神经网络的多模式集成降水预报研究

为提高山东定量降水预报准确率,采用深度前馈神经网络(Deep Forword Neural Networks,DFNN)和降水分级最优TS(Threat Score)权重集成方法对多模式集成降水预报进行研究。对2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)全球数值预报系统、中国气象局上海数值预报模式系统(China Meteorological Administration Shanghai 9 km,CMA-SH9)和中国气象局中尺度天气数值预报系统(China Meteorological Administration Meso⁃scale,CMA-MESO)逐24 h累积降水量预报进行有监督训练,得到4组DFNN(ES、EM、SM、ESM)深度学习模型,并利用多模式降水分级最优TS权重集成方法建立Mul-OTS(Multi-mode Optimal Threat Score)集成模型。用2020年4—9月各模式逐24 h累积降水量进行降尺度格点预报,对5种集成方案对比检验、个例分析应用。结果表明:不同起报时间、不同预报时效,5组集成方案均降低了平均相对误差,ESM方案最好,Mul-OTS方案最差;4组DFNN方案均提高了晴雨准确率,ESM方案最好,Mul-OTS方案低于模式预报;4组DFNN方案均提高了各降水等级TS、ETS评分,对弱降水的提高幅度大于强降水,Mul-OTS方案对小量级降水等级订正是负技巧,对大量级降水等级的订正效果较好,但仍不如ESM方案;个例分析发现降水强度和落区预报ESM方案均优于其他集成方案。因此业务上采用最优的ESM方案建立了定量降水格点预报系统,为智能网格预报提供重要支撑。

方便粥的干燥方式优选与风味优化

为探索不同干燥方式对方便粥品质的影响,对比了热风干燥、真空干燥和真空冷冻干燥3种方式对方便粥失水率、复水率和收缩率的影响。将红枣、藕粉和木糖醇与方便粥进行复配,采用单因素试验和响应面试验,基于感官评价对其配方进行优化。对复水后的方便粥,进行挥发性风味物质检测。结果表明:采用真空冷冻干燥法制得的方便粥的品质优于真空干燥法和热风干燥法。经优化后,方便粥的最佳复配比例为红枣14.8%,藕粉12.9%,木糖醇5.9%,其感官评分为92.09分。从复水后的方便粥中检测出主要风味物质69种,香气以油脂香、果香为主。

改进F-score特征选择的MPSO-BP神经网络短期负荷预测

针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数(F-score)特征选择的改进粒子群优化的BP(Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP)神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测精度各个特征的F-score值,再通过F-score Area法设定阈值筛选出最优特征子集,然后将最优特征子集作为MPSO-BP神经网络模型的输入变量完成对预测日一天24点负荷的预测,并与MPSO-BP神经网络短期负荷预测和传统BP神经网络短期负荷预测进行对比。算例表明,文中提出的短期负荷预测方法可以较好地对海量数据进行挖掘,具有较高的预测精度。

基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型财务预警研究

针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财务预警模型,构建出SOA算法优化Z-Score财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的Z-Score财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于SVM算法和AdaBoost算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。

Z-score模型最优分割点的确定方法比较——基于违约风险预测能力的分析

Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优分割点的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要。本文以医药生物行业上市公司为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-score模型,并尝试采用加权平均法和考虑先验概率及误判成本的ZETAc模型法分别确定最优分割点。研究发现,ZETAc模型法预测企业违约风险的能力明显优于加权平均法。

响应面法优化新疆椒麻鸡腿煮制工艺

为开发出新疆椒麻鸡腿休闲食品,该研究以三黄鸡鸡腿为原料,以出品率、质构分析和感官评分为主要评价指标,通过单因素试验和响应面试验优化鸡腿的煮制工艺。结果表明,椒麻鸡腿的最佳煮制工艺参数为煮制时间26 min、煮制温度90℃、食盐添加量3.00%(以肉质量计),在此条件下制作的椒麻鸡腿的感官评分为88.30分,接近理论值。以该研究研发出的煮制工艺煮制的椒麻鸡腿有嚼劲,椒麻鲜香,咸淡适中,无异味,可为新疆椒麻鸡腿的开发应用提供一定的科学依据。

正交试验法优选熏洗舒筋汤的制备工艺

[目的]优选熏洗舒筋汤的提取工艺。[方法]以浸泡时间、乙醇体积分数、乙醇用量为考察因素,新乌头碱、次乌头碱为评价指标,采用L9(34)正交试验设计,根据综合评分优选提取工艺。[结果]熏洗舒筋汤最优提取工艺为:按熏洗舒筋汤处方比例称取生川乌、生草乌粗粉1份量,加入2倍量的80%乙醇浸泡12 h,装入渗漉筒中再加入10倍量的80%乙醇渗漉。收集渗漉液,减压回收乙醇至液体无醇味。再将生川乌、生草乌的药渣与艾叶、宽筋藤、苏木、红花、两面针、海桐皮、爬山虎、透骨草等八味药水煮提取2次,第一次1.5 h,第二次1 h,过滤,弃去残渣,滤液浓缩,放凉,与渗漉液合并混匀。将樟脑研磨成细粉,与酒精按1∶10的比例溶解加入浓缩的药液中,加水定容至1 000 ml,即得。[结论]优选的熏洗舒筋汤工艺稳定可行,可为进一步的工业生产提供依据。

数值模式降水预报OTS订正法的实现技术

本文以ECMWF模式的逐12 h累计降水预报的订正试验为例,以福建、江西、浙江和上海为研究区域,详细介绍了福建省气象台在实现最优TS评分(Optimal Threat Score,OTS)订正法时引用或首创的三项技术,并与同类技术进行对比。结果表明:(1)用3年期准对称滑动窗口取样法采集训练样本计算OTS订正阈值,其效果优于取之前3年的当季样本的取样方法。(2)OTS订正阈值F1(即消空阈值)的大小与最高2 m温度密切相关,随着温度升高,消空阈值先变大后减小。相比不分组的方案,基于最高2 m温度预报分组计算消空阈值的方案能同时降低小雨的空报率和漏报率,使ETS评分提高5.0%~8.2%。(3)先用反距离加权插值法对模式降水预报进行插值,再应用OTS订正法对降水预报进行订正,其效果优于先用最邻近点插值法对模式降水预报进行插值,再应用OTS订正法对降水预报进行订正。

老年人专用面包的工艺研究

以高筋面粉为原料,以青稞粉、荞麦粉、山药粉、枸杞粉、红枣粉、酸枣仁粉、茶氨酸、γ-氨基丁酸、滁菊粉、低聚果糖、美拉德风味肽、黄精粉及黑米花青素为辅料,开发一种适合老年人群食用的面包。首先,以面包的感官品质为指标,通过单因素试验,确定原辅料(滁菊、低聚果糖、黄精、黑米花青素及食盐)添加量,以及发酵时间、烘焙时间和烘焙温度。并在此基础上,以面包的感官品质为指标,以发酵时间、烘焙时间及烘焙温度为因素,进行了烘焙工艺条件的正交试验,其结果为发酵时间60 min,烘培时间25 min,烘焙温度170℃。最后,分析了该面包的质构特性(硬度、黏性、弹性、咀嚼性及回弹性)。

基于FKPCA与ISO-LSSVM的变压器故障诊断方法研究

针对变压器故障的特点,提出一种Fisher-Score核主成分分析(fisher-score kernel principle component analysis,FKPCA)与改进的蛇优化算法(improved snake optimization,ISO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法。该方法主要是将溶解气体分析技术与无编码比值相结合得到21维变压器的故障特征,将其作为LSSVM模型的输入,输出变压器故障诊断的类型。采用自适应因子和黄金莱维策略来对蛇优化(snake optimization,SO)算法进行改进,利用ISO算法对LSSVM模型的参数进行联合寻优,使变压器故障诊断精度最优;然后,利用FKPCA对21维变压器故障特征数据进行重新选择降维处理,加快了模型的收敛速度。结果表明该模型具有91.67%的诊断精确度,同SO-LSSVM、SSA-LSSVM、WOA-LSSVM、GWO-LSSVM故障诊断模型相比,分别提高了4.45%、6.11%、8.34%、11.67%。因此,该故障诊断方法可以提高变压器的故障诊断能力。

优化急诊护理在脑出血患者中的应用效果

目的:观察优化急诊护理在急诊脑出血患者中的应用效果。方法:选取2019年1月至2020年1月该院急诊收治的120例脑出血患者进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为对照组和观察组各60例。对照组实施常规急诊护理,观察组在对照组基础上实施优化急诊护理。比较两组各流程时间、护理前后意识障碍程度[格拉斯哥昏迷评分(GCS)]评分、抢救成功率、护理满意度。结果:观察组病情检查时间、分诊转科时间、抢救时间及急救总时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);护理后,两组GCS评分均高于护理前,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组抢救成功率为98.33%(59/60),高于对照组的86.67%(52/60),差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理满意度为95.00%(57/60),高于对照组的76.67%(46/60),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在常规急诊护理基础上实施优化急诊护理可缩短急诊脑出血患者流程时间,以及提高GCS评分、抢救成功率和护理满意度的效果优于单纯常规急诊护理效果。

红曲霉的分离鉴定及其在米酒中的应用

为满足米酒的多元化发展需求,该实验以筛选得到的红曲霉进行红曲米酒发酵,并通过单因素与正交试验进行红曲米酒发酵工艺优化并进行挥发性风味物质的测定。试验从红曲米中分离筛选到1株霉菌,依据形态和ITS序列鉴定,确定该菌株为紫色红曲菌(Monascus purpureus),命名为JXY。以此红曲霉制作的小曲、活性干酵母为糖化发酵剂,糯米为原料,经工艺优化发酵后的红曲米酒色泽淡红,澄清透亮,酒香浓郁,富含淡淡的清香,是一款具有红曲独特风格的低酒度新型保健米酒。此红曲米酒的最佳工艺条件为:料液比1:2.0g/mL,发酵时间8d,红曲霉种子液接种量体积分数6‰,pH值6.0,发酵温度28℃。在此最佳条件下,红曲米酒酒精度为13.21%vol,经10名专业人员品评后得到感官评分达最高92分,同时通过挥发性风味物质测定发现酯类物质种类共有8种,醇类物质相对含量达到82.22%。这对红曲霉在米酒酿造中的应用和红曲米酒的品质提升有一定指导作用。

Effectiveness of Combined Application of Shock Index and Early Warning Scoring System in Patients with Acute Gastrointestinal Hemorrhage

Objective:To explore the effect of the combined application of the Shock Index(SI)and the Early Warning Score(EWS)in patients with acute gastrointestinal bleeding.Methods:Seventy patients with acute gastrointestinal bleeding admitted to a hospital from June 2022 to May 2024 were selected and randomly divided into two groups:the control group and the observation group,with 35 patients in each group.The control group received conventional emergency care measures,while the observation group received SI combined with NEWS emergency care measures.The treatment effects in both groups were compared.Results:The observation group had shorter waiting times for consultation(4.45±1.59 minutes),intravenous access establishment(6.79±2.52 minutes),hemostasis time(4.41±1.52 hours),and hospital stays(8.39±2.13 days)compared to the control group,which had times of 5.46±1.34 minutes,8.41±2.16 minutes,5.16±1.47 hours,and 10.26±2.98 days,respectively.The differences were statistically significant(P<0.05).Before management,there were no significant differences in the levels of hemoglobin,prealbumin,and serum protein between the two groups(P>0.05).However,after systematic emergency management,the serum indexes in both groups significantly improved,with the observation group showing greater improvement than the control group,and these differences were statistically significant(P<0.05).In the observation group,only one case of cardiovascular complications occurred during the rescue period,with an incidence rate of 2.86%.In contrast,the control group experienced eight cases of complications,including hemorrhagic shock,anemia,multi-organ failure,cardiovascular complications,and gastrointestinal rebleeding,with an incidence rate of 22.85%.The difference between the groups was statistically significant(P<0.05).Conclusion:The application of SI combined with EWS emergency care measures in patients with acute gastrointestinal hemorrhage can effectively improve serum indexes,shorten resuscitation time and hospital stay,and reduce the risk of complications such as hemorrhagic shock,anemia,infection,multi-organ failure,cardiovascular complications,acute renal failure,and gastrointestinal rebleeding.This approach has positive clinical application value.

响应面法优化羊肝复合香肠的工艺配方研究

采用响应面法对羊肝复合香肠工艺配方进行优化。以新鲜羊肝为原料,添加不同量的食盐、羊油、淀粉、胡萝卜、杏鲍菇,通过设计单因素试验和响应面试验,对其配方比例进行优化试验得到最佳参数,分析不同添加物对羊肝复合香肠的持水力、质构特性和感官评价指标的影响。结果表明,当添加食盐2%、淀粉7%、羊油15%、胡萝卜10%、杏鲍菇10%时,感官评分为79.30分,制作的羊肝复合香肠具有羊肝和羊油的独特风味,与预测值的吻合度较高,具有实际参考意义。