基于高阶累积量的脉冲激光雷达信号处理技术研究

当前,激光雷达在低信噪比条件下的微弱目标探测能力面临挑战。基于多脉冲累积、高阶累积量的信号处理技术备受关注。针对激光雷达全通道高阶累积量信号处理中的易溢出、高虚警率问题,提出了分段多层检测思路,并对高阶累积量信号处理技术开展了理论分析、算法仿真以及软、硬件实验研究。实验结果表明:在同等测试条件和不增加额外硬件资源的前提下,采用该信号处理方法,整机消光比提高约1.5 dB,探测距离提高约10%。该信号处理流程合理可行,算法简单有效,具有一定的工程应用价值。

基于互联网医院建设的肿瘤患者自助开单服务探索与实践

目的:探索自助开单服务模式的设计及实施效果,为患者提供高效、便捷的就医服务,提升患者服务效率。方法:采用χ~2检验、独立样本t检验对使用自助开单服务的患者及同期使用APP自约号来院就诊的患者的性别、年龄、来源、预约挂号至就诊的等待时间进行比较;测量系统应用后为患者节省的就医成本并对患者的就医流程进行比较。结果:使用自助开单服务的患者相比自约号的患者,老年人比例提升了5.4%(P=0.02)、京外患者比例下降了3.6%(P=0.028),患者预约挂号至就诊的平均等待时间减少了51.8个小时(P<0.01),平均为每位患者节省费用1 790元/次。结论:自助开单服务系统的应用有助于优化就医流程、缩短预约挂号到就诊的等待时间,节省就医成本,促进医疗资源合理配置,提高医疗服务效率。

水下高阶声场宽带信号最优检测后处理方法

针对小孔径传感器在实际多干扰目标条件下分辨能力弱、应用难的问题,提出一种高阶声场分阶的宽带信号最优检测后处理方法。利用典型噪声场在高阶声场各阶信号不相关的特性,通过分阶波束形成,对波束内信号功率以及噪声功率进行估计,根据各子带信噪比构建最优检测滤波器。通过千岛湖湖上实测数据验证,该方法的检测性能可以在原有HOA-MVDR方法的基础上提高2~7.5dB,并且能够提高强目标干扰条件下的多目标分辨能力。

基于相位补偿的过热汽温自抗扰控制

随着可再生能源接入电网比例的逐步增大,热力发电厂需要应对更加频繁、更大范围的负荷变化,给电厂的高阶大惯性过热汽温过程的控制带来严峻的挑战。为此,文中针对一类高阶大惯性过热汽温过程,提出一种基于相位补偿的自抗扰控制(phase compensation based active disturbance rejection control,PC-ADRC)方法。首先,阐述过热汽温系统的工作原理和控制难点。然后,采用低频近似法详细推导相位补偿(phase compensation,PC)网络模型,提出采用PC网络对模型动态特性进行补偿,得到等效降阶模型的简化思路。为便于工程应用,给出PC-ADRC系统的简单实现方法和等效模型分析。最后,对PC-ADRC系统的稳定性和鲁棒性进行研究。理论分析和仿真结果表明,所提出的PC-ADRC系统能有效提升高阶过程控制系统的鲁棒性和快速响应能力。

在整本书阅读中运用思维导图和过程评价提升高阶思维能力的实证分析

高阶思维能力的发展对于提升学生的学习效率和成绩具有重要价值,但在现实中这种高阶思维能力并未得到足够重视,也缺乏提升高阶思维能力的有效方法。结合一项为期14天的整本书阅读实验项目,探讨思维导图和过程评价在提升学生高阶思维能力方面的效果。结果显示:基于过程评价的思维导图训练能有效促进学生发散性思维、综合性思维、批判性思维、创造性思维以及元认知能力等高阶思维能力的提升,但不同学生高阶思维能力提升的幅度和速度有所不同,体现出学生高阶思维能力发展的非均质化和非线性化特点。

耦合变密度地下水流降阶模型与高斯过程的蒙特卡罗模拟

变密度地下水流系统受水力梯度和密度梯度共同驱动,非线性强,数值模型计算量大,尤其在开展不确定性分析时需要的计算成本很高。常规的数据驱动机器学习方法只能对点监测信息进行模拟分析,不能模拟整个地下水流系统。本研究发展了变密度地下水流降阶模型,利用高斯过程模型对降阶模型的数值误差进行修正组成耦合模型。耦合模型既能克服高斯过程只能模拟有限监测点信息的缺陷,又能提高降阶模型对监测点信息的模拟精度。考虑二维剖面变密度地下水流案例,将渗透系数场设定为空间随机变量,采用基于全阶模型(FSMC)、降阶模型(ROMC)和耦合模型(GP-ROMC)3种蒙特卡罗模拟方法进行不确定分析。研究结果表明:(1)ROMC能替代FSMC开展不确定性分析;(2)水头和盐度的平均相对二范误差与降阶模型维度的关系可用指数函数描述(决定性系数R2≥0.99);(3)GP-ROMC对监测点信息的模拟精度比ROMC高,GP-ROMC可有效修正降阶模型误差提高蒙特卡罗模拟的精度。研究成果可为地下水建模、不确定性分析、风险评估及参数反演等工作提供重要技术支撑。

基于二阶价值梯度模型强化学习的工业过程控制方法

为了实现对高延时、非线性和强耦合的复杂工业过程稳定准确的连续控制,提出了一种基于二阶价值梯度模型强化学习的控制方法。首先,该方法在模型训练过程中加入了状态价值函数的二阶梯度信息,具备更精确的函数逼近能力和更高的鲁棒性,学习迭代效率更高;其次,通过采用新的状态采样策略,可以更高效地利用模型进行策略学习。最后,通过在OpenAI的Gym公共实验环境和两个工业场景的仿真环境的实验表明:基于二阶价值梯度模型对比传统的基于最大似然估计模型,环境模型预测误差显著降低;基于二阶价值梯度模型的强化学习方法学习效率优于现有的基于模型的策略优化方法,具备更好的控制性能,并减小了控制过程中的振荡现象。可见该方法能有效地提升训练效率,同时提高工业过程控制的稳定性和准确性。

基于AHP与TOPSIS的水电站能效管理水平评价方法研究

针对现有水电站能效管理水平评价方法的不足,将层次分析法(AHP)和优劣解距离法(TOPSIS)引入评价过程中,综合考虑经济、安全和管理3个方面的因素,构建了水电站能效管理评价指标体系;针对九分位标度法的不足,采用指数标度法确定各指标权重;分别利用TOPSIS方法和专家打分法对定量指标、定性指标进行评分,并进一步实现水电站能效管理水平的综合评价;以某实际水电站为例,分析和计算2018-2022年的水电站能效管理水平得分,结果表明该电站能效管理水平总体上呈上升趋势。

工艺管线高效预制方案探讨

工艺管线材料种类繁多、建造工艺复杂、检验要求高,车间预制需优化图纸材料前端输入,施工过程加强管控,通过简化工序流程和提高焊接、检验效率的方式,达到快速释放的目的。采用预制前图料匹配、工单精准配送、高效管线组对工艺与自动焊接等施工措施,可加快管线预制施工效率。生产管理系统、PAUT及批次放行等现代化检验方式的应用,在保障产品质量的同时,缩短了检验周期。

指向高阶思维的初中物理实验探究学历案设计研究——以摩擦力的大小与哪些因素有关为例

实验探究是初中物理学习的重要内容,是获取物理知识的重要手段,也是提升学生学科核心素养和思维能力的重要方法。文章提出了指向高阶思维培养的实验学习路径、实验探究学历案的关键栏目和学历案的编制路径。并以“探究—摩擦力的大小与哪些因素有关”为例,展示了指向高阶思维培养的初中物理实验探究学历案关键栏目的具体撰写方法。

考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法

针对柔性设备网络综合调度算法,难以合理选择加工设备加工相关工序进而影响产品完工时间的问题,该文提出考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法(SP-FENIS)。首先,采用逆序层优先策略,将各工序分配至逆序层待调度工序集;然后,提出均值逆序紧后路径策略,确定了各逆序层待调度工序集中工序的调度顺序;最后,提出最早完工时间策略和设备空闲插入策略,当工序在柔性设备上最早完工时间相同时,考虑了在柔性设备上的加工时间和同层后道工序的加工设备,确定了目标工序的加工设备以及加工时间。实例表明,和已有算法相比,该算法能够缩短产品完工时间。

基于高阶多元回归和遗传优化的白云鄂博铌粗精矿最佳焙烧条件研究

针对白云鄂博铌粗精矿还原焙烧产生富铌矿相过程中,内部反应复杂,耦合因素多,调控成本高等问题。提出了一种基于高阶多元回归和遗传优化的最佳焙烧条件研究方法,通过模拟计算的手段,大大降低了时间和人力成本。对于焙烧结果的评价,构建了迁移率指标,用于探究铌粗精矿中的含铌矿物和焙烧后的富铌矿相之间的元素迁移情况。通过斯皮尔曼相关系数对各元素之间的相关性进行分析,结果表明,Ti、Sr、La、Ce、Nd等元素与铌元素具有较强正相关性,可以作为协调调控的元素。基于四阶多元回归算法建立元素迁移模型,得到了元素迁移率与FeO含量和CaO/SiO_(2)含量之间的四阶线性模型。对于模型准确性的验证,计算均方根误差RMSE为2.6382;可决系数(R^(2))为:0.87492,证明了模型具有较高的精度。针对最佳焙烧试验条件的寻优问题,利用启发式算法—遗传算法,对训练的模型寻找全局最优解;经过200代迭代后,得到最优适应度函数为-13.3882%,对应的试验条件为:CaO/SiO_(2)含量为1.001,还原Fe的含量为18.3961。在此最优操作条件下,焙烧后富铌矿相中Nb元素的迁移率提升了30%。该计算方案具有很好的可扩展性,可在更高维度的试验条件下推广,相比传统试验方法具有更好的精度和效率。

基于AHP和TOPSIS-模糊综合评价的多场景储能选型方法

目前储能技术路线多样,不同类型的储能各具应用前景,但储能选型需要综合考虑经济性、安全性等因素,是一个复杂的多目标决策问题,因此储能选型是工程应用中的关键问题之一。提出一种将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)-模糊综合分析法相结合的储能选型评价体系。首先,通过建立评价体系的判断矩阵,利用AHP获取指标权重;其次,将判断矩阵里量纲不同的指标类型用TOPSIS做规范化处理,以此获得更客观的权重向量,改善AHP法的主观性;而后,将指标权重对角化处理并与标准化后的矩阵相乘获得加权判断矩阵,并求取贴近度向量。最后,加权判断矩阵与模糊综合分析法关系矩阵相乘获取储能类型的隶属度评价结果,并以隶属度最大值所在的等级为最终评价,处于等级Ⅰ中最佳,等级Ⅱ次之并以此类推;由此通过TOPSIS获得更客观的权重向量,改善AHP法的主观性,得到的权重向量也更客观。最后以锂离子电池、钠硫电池和铅酸电池等七种储能类型在应用于削峰填谷、电网保供电和改善电压质量场景为例,并与现有的储能选型方法进行比较,体现该评价体系的创新,检验所提评价体系和选型方法的有效性。

基于组合赋权-偏序集的应急供应链可靠性评价

为协调好应急供应链中物资的分配与使用,基于文献分析等方法提炼应急供应链可靠性评价指标,建立由组织保障可靠性、系统制度可靠性以及运作流程可靠性3个一级指标及其对应的17个二级指标组成的应急供应链可靠性评价指标体系;利用层次分析法(AHP)、熵权法(EWM)和三角模糊数计算指标权重,将蕴含权重信息的偏序关系引入评价研究中,构建组合赋权-偏序集模型评价应急供应链的可靠性,并应用该模型评价分析C市5个县级城市的应急供应链可靠性水平。结果表明:5个县级城市的应急供应链可靠性程度可分为4类,其中,地区03的可靠性水平高,地区04、02的可靠性水平较高,地区05的可靠性水平中等,而地区01的可靠性水平低;通过对比分析,获取各地区的优势环节和薄弱环节以及需改进的地方。该评价模型可有效评估应急供应链可靠性水平。

销售管理系统研究与设计

销售管理系统作为ERP(企业资源计划)系统中的一部分,伴随企业需求的日益增长,不断革新进步。在商业世界里,销售可谓是无处不在,是连接生产、物流和客户的重要纽带。因此,销售管理系统对于各类企业是不可或缺的。该研究基于YonBuilder低代码开发平台,设计构建销售订单管理系统模型,对提升效率、节约资源提供设计思路,给出设计框架以及流程介绍,并针对个别企业的特殊业务需求提供解决思路。

某院住院患者用药医嘱全程审核干预模式的实践

目的建立住院医嘱全程审核干预模式,促进临床合理用药。方法探索前置审核+医嘱执行中审核的干预模式,统计分析并评价该模式运行1年的效果。结果2020年12月-2021年12月共审核住院医嘱755104条,成功干预933条不合理医嘱;外科的不合理医嘱发生率较内科高。干预的不合理医嘱中,60.13%为审方药师干预,39.87%为临床药师干预。两类药师干预的不合理医嘱类型各有侧重点,临床药师更能发现并干预深层次的不合理医嘱。结论住院医嘱全程审核干预模式可充分发挥审方药师和临床药师的专业优势,有效干预不合理医嘱,促进临床合理用药。

基于直觉模糊环境的海上风机选型

选择合适的海上风力发电机机型对海上风电场的长期高效运行起着至关重要的作用。针对决策者在风机选型决策过程中存在不确定性和主观偏好等问题,提出一种改进的多准则决策(multi-criteria decision making, MCDM)框架及方法:在权重求解算法中将群体决策和直觉模糊数与层次分析法相结合,提出群体直觉模糊层次分析法(group intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process, GIAHP)计算指标权重;在备选方案排序算法中将余弦距离引入接近理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS),提出多距离TOPSIS确定备选方案排序。最后以山东省海上风电场风机选型为例,并通过敏感性分析验证框架及方法的鲁棒性。该框架及方法为中国海上风电场风机选型提供理论依据,可确保海上风电场长期稳定运行。

基于FreeSWITCH的电话约车系统方案与应用

随着移动互联网技术的发展,智能交通出行系统日益普及,老年人等不方便使用智能手机的人群面临约车难的问题。对这一难题进行了研究,提出一种基于FreeSWITCH的电话约车方案。该方案通过对接IMS/PSTN实现全自动叫车功能,并由约车平台进行车辆调度和结果反馈。该方案操作简便、无需智能手机,提高了出行效率和便利性。实际应用案例验证了系统的可行性和实用性,为不方便使用智能手机的人群提供了便捷的出行选择。

数据专线自动开通系统研究

随着运营商数据专线业务的不断扩展,在不同类型网络应用场景中进行标准化的业务自动配置显得尤为重要。文章从技术架构、功能架构、系统实现及功能验证等方面探讨了数据专线自动开通系统的构建及实现。

以用户需求为导向的智能床设计

智能床在提升家居体验、改善人们幸福感方面有着不可或缺的作用。为了有效提升用户对智能床的满意度,提出了一种集成AHP-AD-TOPSIS的智能家具设计方法,在设计过程中科学地获取智能床产品的用户需求权重、合理映射生产中设计参数及客观评估设计方案。首先,利用多渠道对智能家具产品的用户需求进行挖掘,收集智能家具的真实用户需求,运用AHP法构建用户需求层次分析模型并求解各用户需求权重值;其次,根据AD理论中的独立性公理和信息公理判断设计合理性和最优解,将用户需求转化为智能家具设计参数,并根据所得设计参数进行智能家具方案设计;最后,应用TOPSIS对设计方案及现有方案进行综合评估,以验证该方法指导下设计方案可行性,最终选出满足用户需求的智能家具设计方案。以智能床为例实证了集成AHP-AD-TOPSIS的智能家具模型可清晰呈现其设计中用户需求重要度,并规范了后续智能家具设计及评价流程。该方法可有效指导智能床产品设计决策和优选,一定程度上弥补了对用户睡眠情绪洞察欠佳和设计需求把握不足的问题,为智能家具的研发提供了新的思路。