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基于Bagging-WOA-SVR的粮堆温度场预测模型
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作者 韩建军 张梦琪 +2 位作者 赵道松 郭妍妍 杨雅冰 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期7-12,共6页
采用阵列式分布的测温电缆检测粮仓温度变化情况,利用机器学习技术来预测粮食温度,用粮仓1年监测数据来预测粮堆未来27 d温度。传统的BP、RBF、RF、SVR单模型对粮堆温度进行预测存在误差大、泛化能力差等缺点,提出一种基于Bagging集成... 采用阵列式分布的测温电缆检测粮仓温度变化情况,利用机器学习技术来预测粮食温度,用粮仓1年监测数据来预测粮堆未来27 d温度。传统的BP、RBF、RF、SVR单模型对粮堆温度进行预测存在误差大、泛化能力差等缺点,提出一种基于Bagging集成的鲸鱼算法优化支持向量回归模型(Bagging-WOA-SVR),并与灰狼算法优化支持向量回归模型作比较。将影响粮堆温度的多种因素做灰色关联分析,选取粮仓内温度、粮仓内湿度、粮仓外温度、粮仓外湿度、粮仓平均温度、地表温度作为神经网络的输入,粮堆平均温度作为预测输出,选取3个指标为评判标准,对比分析模型预测精度。结果表明:提出的Bagging-WOA-SVR模型相比之下有着较好的稳定性,均方误差为0.24,相关系数为0.9892。 展开更多
关键词 粮堆温度 回归预测 bagging-WOA-SVR 预测模型
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糙皮侧耳BAG家族蛋白鉴定及其基因表达模式分析
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作者 于振 田甜 +5 位作者 刘元栋 麦非凡 胡延如 文晴 戚元成 王风芹 《食用菌学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期17-26,共10页
在NCBI、JGI数据库检索糙皮侧耳(Pleurotus ostreatus)BAG蛋白(PoBAGs),对其进行生物信息学分析,并测定不同发育(菌丝、原基、子实体)阶段和高温(42℃)、低温(4℃)胁迫时PoBAG基因的表达情况,分析其表达模式。结果表明:共检索到3个(分... 在NCBI、JGI数据库检索糙皮侧耳(Pleurotus ostreatus)BAG蛋白(PoBAGs),对其进行生物信息学分析,并测定不同发育(菌丝、原基、子实体)阶段和高温(42℃)、低温(4℃)胁迫时PoBAG基因的表达情况,分析其表达模式。结果表明:共检索到3个(分别命名为PoBAG-1、PoBAG-2、PoBAG-3)具有BAG结构域的蛋白,其中,PoBAG-1、PoBAG-2还分别含有1个IQ基序和类泛素化结构域;PoBAG-1、PoBAG-3为亲水性不稳定蛋白,且亲缘关系较近,可能主要定位于细胞核和细胞质中;PoBAG-2为亲水性稳定蛋白,与其他具有类泛素化结构域的BAG蛋白具有较近的亲缘关系,可能主要定位于线粒体和细胞质中。与菌丝相比,3个PoBAGs在原基和子实体中相对表达量均显著上调;与对照(25℃)相比,42℃高温胁迫时,PoBAG-1、PoBAG-3相对表达量极显著上调,PoBAG-2显著下调;4℃低温胁迫时,PoBAG-1和PoBAG-2相对表达量显著上调,PoBAG-3显著下调。研究结果为进一步解析BAG家族蛋白在糙皮侧耳生长发育以及温度胁迫响应过程中的功能提供参考。 展开更多
关键词 糙皮侧耳 bag家族蛋白 QRT-PCR 生长发育 温度胁迫
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基于MLP-Bagging集成分类模型的在线学习行为分析
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作者 普运伟 姜萤 +1 位作者 田春瑾 余永鹏 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期852-861,共10页
针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题,提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性,从学习准备行为、知识获取行为、交互学... 针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题,提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性,从学习准备行为、知识获取行为、交互学习行为、学习巩固行为和辅助特征5个方面构建在线学习行为模型,并采用MLP-Bagging集成分类模型对学习者进行分类判别.实验结果表明,所构建的学习模型可对在线学习者的学习行为进行符合实际的建模,加入辅助特征有利于对各类学习者的在线学习行为进行深入的分析与指导,并且在分类模型中加入嵌入层可以有效克服标签编码带来的数据冗余和误差缺陷,从而获得更好的分类效果.与其他分类模型相比,融合多个MLP分类器的Bagging集成模型可以减少单个MLP分类器的方差,其分类准确率达到98.72%,具有较好的实际应用价值. 展开更多
关键词 在线学习行为 学习者分类 嵌入层 MLP神经网络 bagging集成学习
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肺缺血再灌注细胞模型的建立及Bag-1表达
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作者 王成 彭兴男 +3 位作者 李泽明 王越 李洋 吕纪玲 《临床肺科杂志》 2024年第4期541-545,共5页
目的 建立肺缺血再灌注细胞模型并研究BCL-2结合抗凋亡基因(BCL-2 associated anthanogen-1,Bag-1)在肺缺血再灌注中的表达,以期为研究Bag-1在肺缺血再灌注疾病的作用机制提供实验基础。方法 本课题以A549细胞系作为肺缺血再灌注模型的... 目的 建立肺缺血再灌注细胞模型并研究BCL-2结合抗凋亡基因(BCL-2 associated anthanogen-1,Bag-1)在肺缺血再灌注中的表达,以期为研究Bag-1在肺缺血再灌注疾病的作用机制提供实验基础。方法 本课题以A549细胞系作为肺缺血再灌注模型的细胞模型,实验分5组,将A549细胞给予不同缺氧时间:0 h、6 h、12 h、18 h、24 h缺氧,再复氧24 h处理后,通过低温、低氧、葡萄糖剥夺建立缺血再灌注细胞模型。通过比较5组细胞活性、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)以及活性氧自由基(reactive oxygen species,ROS)水平,确定建模效果,同时观察Bag在肺缺血再灌注中的表达。结果 不同缺氧时间处理后,缺氧组细胞活性均较正常组细胞活性降低(P<0.01),并随缺氧时间延长细胞活性下降,各时间点间细胞活性存在显著差异(F=85.03,P<0.001)。缺氧组LDH、ROS浓度均较正常组细胞明显升高(P<0.01),各时间点间LDH(F=107.67,P<0.001)、ROS(F=42.61,P<0.001)水平具有统计学意义,Bag-1表达在缺氧6 h时最高,后随时间延长水平逐渐下降。结论 以A549细胞系作为模型细胞,以低温、低氧、葡萄糖剥夺为方法可成功建立缺血再灌注细胞模型,Bag-1在缺血再灌注损伤中表达趋势为先升高,再降低。 展开更多
关键词 肺缺血再灌注 bag-1基因表达 乳酸脱氢酶 活性氧自由基
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BAG-1通过MAPK/ERK通路调控乳腺癌细胞对吉非替尼敏感性的研究
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作者 高永昌 《医药前沿》 2024年第23期11-15,共5页
目的:探讨B淋巴细胞瘤-2(Bcl-2)结合抗凋亡基因1(BAG-1)在乳腺癌细胞中的表达及与吉非替尼作用敏感相关性研究。方法:应用小干扰RNA(siRNA)在MDA-MB-231和T47D细胞系中特异性干扰BAG-1的表达,应用0、0.1、1、5、10、20及50μmol/L不同... 目的:探讨B淋巴细胞瘤-2(Bcl-2)结合抗凋亡基因1(BAG-1)在乳腺癌细胞中的表达及与吉非替尼作用敏感相关性研究。方法:应用小干扰RNA(siRNA)在MDA-MB-231和T47D细胞系中特异性干扰BAG-1的表达,应用0、0.1、1、5、10、20及50μmol/L不同梯度浓度吉非替尼暴露BAG-1 siRNA转染的细胞并应用MTT实验检查细胞生长增殖情况。以BAG-1 siRNA组为实验组,以未转染细胞和阴性对照control siRNA为对照组,在吉非替尼(10μmol/L)作用下检测不同组别细胞凋亡和周期变化。应用蛋白质印迹检测不同组别丝裂原活化蛋白激酶/细胞外信号调节激酶(MAPK/ERK)相关通路蛋白和磷酸化蛋白的表达。免疫组织化学分析87例三阴性乳腺癌BAG-1与表皮生长因子受体(EGFR)表达相关性。结果:干扰BAG-1表达后,相对于阴性对照,BAG-1siRNA实验组EGFRmRNA及其蛋白表达同样显著增加(P<0.05)。MTT检测MDA-MB-231以及T47D细胞中BAG-1表达减低后对不同浓度梯度吉非替尼介导的生长抑制变化差异有统计学意义(P<0.05),吉非替尼(10μmol/L)作用下MDA-MB-231、T47D的对照组比实验组细胞增殖抑制显著(P<0.05)。干扰BAG-1基因表达增加吉非替尼作用下细胞凋亡并促进细胞G1期阻滞(P<0.05)。BAG-1敲低时下调磷酸化MAPK激酶(p-MEK)和磷酸化ERK(p-ERK)表达(P<0.05),并上调小泛素相关修饰物(SUMO)特异性蛋白酶1(SENP1)和COP9信号小体5(CSN5)蛋白水平(P<0.05)。免疫组织化学结果验证三阴性乳腺癌标本中BAG-1与组织学分级和EGFR表达密切相关(P<0.05)。结论:BAG-1通过EGFR/MAPK/ERK通路抑制信号传导可能增强乳腺癌细胞对吉非替尼的敏感性,BAG-1基因是乳腺癌治疗的前瞻性生物学靶点。 展开更多
关键词 乳腺癌 bag-1 表皮生长因子受体 吉非替尼
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基于MLP-Bagging的PCB电热耦合建模方法
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作者 耿悦 周远国 +2 位作者 任强 梁尚清 杨国卿 《半导体技术》 CAS 北大核心 2024年第10期912-919,共8页
随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个... 随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个激活函数进行学习和训练,建立了精度更高的MLP模型。之后,结合Bagging算法构建多个并行的MLP模型。所提出的神经网络多物理模型可以快速准确地预测PCB的电热响应。实验结果表明,此方法与有限元法相比,可以节省约97%的计算内存和99%的计算时间,与传统神经网络如随机森林(RF)、长短时记忆(LSTM)网络、MLP相比,该方法表现优良且泛化能力较好,为提高PCB设计效率提供了一种可行方法,为PCB热分析提供了更高效的解决方法。 展开更多
关键词 有限元法(FEM) 人工神经网络(ANN) 多层感知机(MLP)-bagging 多物理场 电热耦合
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含BAG-nMgO的新型牙科复合树脂的抗菌及再矿化性能研究 被引量:2
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作者 田静 武忠圆 +3 位作者 王源 郭迪 周子璇 付静 《口腔颌面修复学杂志》 2023年第2期99-106,共8页
目的:联合应用生物活性玻璃(BAG)和纳米氧化镁(nMgO)改性牙科光固化复合树脂,以获得兼备优良的抗菌性及再矿化性能的新型牙科复合树脂。方法:将不同含量的BAG(2.5 wt%、7.5 wt%、12.5 wt%)和2.5 wt%nMgO引入牙科光固化复合树脂中,制备成... 目的:联合应用生物活性玻璃(BAG)和纳米氧化镁(nMgO)改性牙科光固化复合树脂,以获得兼备优良的抗菌性及再矿化性能的新型牙科复合树脂。方法:将不同含量的BAG(2.5 wt%、7.5 wt%、12.5 wt%)和2.5 wt%nMgO引入牙科光固化复合树脂中,制备成含BAG-nMgO的实验树脂,并以卡瑞斯玛复合树脂作为对照。通过菌落计数、代谢活性分析(MTT)和活/死细菌染色,评价实验树脂的抗变形链球菌(S.mutans)能力;将脱矿人牙牙本质片及实验树脂在模拟体液(SBF)中浸泡21 d后,通过扫描电子显微镜(SEM)和X射线能谱仪(EDS)观察分析脱矿牙本质表面形貌和元素组成,评估实验树脂再矿化特性;通过万能试验机、维氏硬度仪等测试树脂的固化深度、压缩强度及维氏硬度。结果:实验组树脂的抗S.mutans活性显著高于卡瑞斯玛对照组,且与BAG的含量相关;当BAG添加量为7.5 wt%时,脱矿牙本质开始矿化;BAG添加比例为12.5 wt%时,可见厚的矿化层,牙本质小管几乎被完全封闭;实验组的固化深度均显著高于卡瑞斯玛,维氏硬度优于或与其相近,随着BAG比例的增加,各实验组的固化深度、压缩强度间无显著性差异。结论:BAG和nMgO的联合应用提高了实验树脂的抗菌性,并赋予其再矿化性能。新型复合树脂预期可减少细菌入侵和促进早期龋损的再矿化。本研究为新型多功能复合树脂的研究开发提供了理论依据和研究基础。 展开更多
关键词 bag nMgO 抗菌性 再矿化 光固化复合树脂
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基于BS_Bagging-cLightGBM模型的电动汽车故障预测方法
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作者 田晟 张津铭 +1 位作者 李成伟 李嘉 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期9-19,共11页
针对因电动汽车故障数据样本类别不平衡引起的机器模型分类性能欠佳、故障查全率低的问题,本文提出一种以LightGBM为基学习器改进的Bagging集成电动汽车故障预测模型:在Bagging集成学习中使用Borderline_SMOTE方法对训练集重新采样,改... 针对因电动汽车故障数据样本类别不平衡引起的机器模型分类性能欠佳、故障查全率低的问题,本文提出一种以LightGBM为基学习器改进的Bagging集成电动汽车故障预测模型:在Bagging集成学习中使用Borderline_SMOTE方法对训练集重新采样,改善训练子集的数据不平衡程度,避免小类样本信息缺失;将权重系数和正则化项嵌入LightGBM基学习器的损失函数中,提高训练中小类样本的错分类代价。实验结果表明,该模型可有效提高故障查全率、宏平均和AUC值,其中AUC值达到0.898 4,故障样本的查全率为0.808 3,在电动汽车不平衡数据集上的故障分类性能显著优于传统单一模型和其他对比算法。 展开更多
关键词 故障诊断 LightGBM模型 bagging集成学习 不平衡数据 Borderline_SMOTE
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BAG3蛋白在心脏疾病中的研究进展
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作者 李丹 陈建淑 +2 位作者 谢亚斐 丁虹 张小卫 《中国药理学通报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2017-2021,共5页
Bcl-2相关永生基因3(Bcl-2 associated athanogene 3,BAG3)是一种多功能的细胞保护蛋白,也被称为CAIR-1(CAI stressed-1)/Bis(BCL-2 interacting cell death suppressor)。BAG3在心肌和骨骼肌中高表达,发挥多种生理学功能,如维持Z盘的... Bcl-2相关永生基因3(Bcl-2 associated athanogene 3,BAG3)是一种多功能的细胞保护蛋白,也被称为CAIR-1(CAI stressed-1)/Bis(BCL-2 interacting cell death suppressor)。BAG3在心肌和骨骼肌中高表达,发挥多种生理学功能,如维持Z盘的稳定性、减少心肌细胞凋亡,调节蛋白质量控制系统、线粒体稳态以及心肌收缩力等。BAG3和扩张型心肌病、心力衰竭、限制型心肌病、Tako-Tsubo心肌病等多种心脏疾病的发病有关。调控其表达及相关信号通路可能为心脏疾病的诊断和防治提供新的可能性。但目前尚缺少对于BAG3在心脏疾病中的作用的系统阐述。该文综述了BAG3的基本结构和功能,以及相关调控机制,聚焦于BAG3在多种心脏疾病中的作用,以期为疾病的诊断和治疗提供相应的理论支持。 展开更多
关键词 bag3 抗凋亡 自噬 肌节 心脏疾病 调控机制
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基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法 被引量:1
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作者 赵静 李俊 +4 位作者 龙春 吴玉磊 万巍 魏金侠 王显珉 《高技术通讯》 CAS 2023年第1期1-14,共14页
物联网(IoT)网关作为多种网络间异构数据传输与交换的关键节点近年来长期遭受大规模攻击,可靠性差,大规模流量处理延时大、抗攻击能力差等问题显著。而现有对物联网网关的可靠性研究主要集中在加密技术和可信认证机制方面,没有解决大规... 物联网(IoT)网关作为多种网络间异构数据传输与交换的关键节点近年来长期遭受大规模攻击,可靠性差,大规模流量处理延时大、抗攻击能力差等问题显著。而现有对物联网网关的可靠性研究主要集中在加密技术和可信认证机制方面,没有解决大规模攻击环境下物联网的可靠性及安全性问题。因此,本文提出了基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法,设计了可低功耗集成在物联网网关上并能够快速检测出大规模多步骤攻击的模型。首先,不同于传统的单一流量分类,本方法将相关流量聚合到一个包中,并利用基于信息熵相关性的特征增强算法提高检测准确率。其次,区别于传统的特征提取与约简方法,本文提出基于包内相似度的特征扩展方法,挖掘出隐藏的关联信息并能保证包内数据在噪声扰动下的不变性。最后,本文提出基于高斯混合模型(GMM)的特征压缩算法,将聚合包映射为一维向量并由此训练简单的卷积神经网络,以提高检测效率。实验结果表明,基于BagR-CNN检测模型在准确率、召回率和F1值等方面均优于目前对于大规模多步骤攻击的检测方法。同时,在模拟网关上运行时平均CPU利用率(不使用GPU)低于20%,证明该方法适合集成到网关而不影响网关正常的数据传输工作。 展开更多
关键词 物联网(IoT)网关 安全性 可靠性 大规模攻击 聚合包表示 卷积神经网络(CNN)
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基于Bagging混合策略的多风电场稀疏向量自回归概率预测 被引量:2
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作者 徐扬 张耀 +2 位作者 陈宇轩 王建学 黎淦保 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期95-106,共12页
风电功率预测对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。针对多风电场的超短期概率预测问题,提出了一种基于Bagging混合策略和核密度估计(kernel density estimation,KDE)的稀疏向量自回归预测方法。首先通过时间序列分解和余项自举,生成... 风电功率预测对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。针对多风电场的超短期概率预测问题,提出了一种基于Bagging混合策略和核密度估计(kernel density estimation,KDE)的稀疏向量自回归预测方法。首先通过时间序列分解和余项自举,生成若干自举时间序列。对于每个时间序列,采用向量自回归(vector autoregression,VAR)模型进行预测。针对传统模型在风场数量较多时容易出现的过拟合问题,采用稀疏向量自回归模型,筛选最有效的回归系数,得到稀疏系数矩阵。每个时间序列训练的预测模型分别产生点预测结果,对于多重点预测结果,使用KDE方法产生概率密度的预测结果。在真实风电集群数据上,验证所提多场站概率预测方法的有效性,采用分位数得分评估概率预测精度。相关实验结果表明,该方法可以有效提高概率预测精度。 展开更多
关键词 bagGING 稀疏向量自回归 超短期风电预测 核密度估计 概率预测
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基于Bagging-异质k近邻的输电电缆故障诊断方法 被引量:1
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作者 张育粱 夏向阳 +3 位作者 夏君山 陈善求 王瑞琪 周欣 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期104-112,121,共10页
针对110 kV交叉互联电缆输电线路故障分类不全、分类准确率低等问题。提出了一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的交叉互联电缆故障分类方法,首先通过对各类故障得到的主芯及护层电流、电压等相关电气参数归一化处理,构建电气参数特征矩... 针对110 kV交叉互联电缆输电线路故障分类不全、分类准确率低等问题。提出了一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的交叉互联电缆故障分类方法,首先通过对各类故障得到的主芯及护层电流、电压等相关电气参数归一化处理,构建电气参数特征矩阵;然后基于k近邻(k-NN)算法采用不同k值及不同距离度量作为个体学习器并构建高差子学习器,通过引入Bagging算法提高异质学习器的整体学习效率,可以实现针对不同类型、不同区域交叉互联输电电缆故障的有效区分。该方法相比于传统SVM、k-近邻及逻辑回归等分类方法,降低了多分类误差率及空间复杂度并提高了模型泛化能力,具有较大的工程运用潜力。 展开更多
关键词 高压电缆 护层接地 bagGING 异质k-NN 故障诊断
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低银BAg10CuZnSnInNd钎料组织与性能 被引量:1
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作者 余丁坤 薛鹏 +3 位作者 陈融 黄世盛 王萍 唐卫岗 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期93-97,I0008,I0009,共7页
研究了复合添加微量In和Nd元素对低银BAg10CuZnSn钎料熔化特性、润湿性能、显微组织及钎焊接头力学性能的影响.结果表明,In元素的添加可以显著降低钎料的固、液相线温度,而Nd元素对钎料的固、液相线温度没有明显的影响.适量In元素和Nd... 研究了复合添加微量In和Nd元素对低银BAg10CuZnSn钎料熔化特性、润湿性能、显微组织及钎焊接头力学性能的影响.结果表明,In元素的添加可以显著降低钎料的固、液相线温度,而Nd元素对钎料的固、液相线温度没有明显的影响.适量In元素和Nd元素的添加可以显著提高钎料在304不锈钢和紫铜上的铺展面积,同时钎料的显微组织得到了明显细化,过量添加In元素和Nd元素后钎料组织中出现了富铟相和稀土相.当In和Nd元素的添加量分别为2%和0.1%时,304不锈钢/304不锈钢接头的抗剪强度达到最大值430 MPa,而304不锈钢/紫铜的钎焊接头发生断裂,且均断于紫铜处,说明钎焊接头的强度大于紫铜. 展开更多
关键词 低银bag10CuZnSnInNd钎料 富铟相 钕元素 显微组织 力学性能
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联合自适应邻域和Bagging的协同表示集成学习方法
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作者 虞瑶 范雪婷 丁婷 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第4期161-167,共7页
近年来,协同表示分类(collaborative representation classification,CRC)算法成为高光谱遥感影像分类的研究热点,其中基于bagging的协同表示集成学习算法(bagging-based collaborative representation classification,BagsCRC)利用bagg... 近年来,协同表示分类(collaborative representation classification,CRC)算法成为高光谱遥感影像分类的研究热点,其中基于bagging的协同表示集成学习算法(bagging-based collaborative representation classification,BagsCRC)利用bagging集成方式有效地提高了基分类器协同表示分类算法的精度。为进一步提升BagsCRC算法的有效性,文章提出了一种联合自适应形状邻域和bagging协同表示集成学习算法(shape-adaptive bagging-based collaborative representation classification,SABagsCRC)。该算法通过构建训练样本和测试样本的自适应形状邻域,进而构建空间信息约束的分类器集成模式。实验采用Indian pines和Washington DC Mall两组高光谱遥感影像,对所提出算法的性能进行了评价。实验结果表明,SABagsCRC算法在分类效果上比BagsCRC算法有明显的提升。 展开更多
关键词 自适应形状邻域 bagGING 协同表示 集成学习 高光谱影像分类
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Novel Soft ComputingModel for Predicting Blast-Induced Ground Vibration in Open-Pit Mines Based on the Bagging and Sibling of Extra Trees Models 被引量:1
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作者 Quang-Hieu Tran Hoang Nguyen Xuan-Nam Bui 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第3期2227-2246,共20页
This study considered and predicted blast-induced ground vibration(PPV)in open-pit mines using bagging and sibling techniques under the rigorous combination of machine learning algorithms.Accordingly,four machine lear... This study considered and predicted blast-induced ground vibration(PPV)in open-pit mines using bagging and sibling techniques under the rigorous combination of machine learning algorithms.Accordingly,four machine learning algorithms,including support vector regression(SVR),extra trees(ExTree),K-nearest neighbors(KNN),and decision tree regression(DTR),were used as the base models for the purposes of combination and PPV initial prediction.The bagging regressor(BA)was then applied to combine these base models with the efforts of variance reduction,overfitting elimination,and generating more robust predictive models,abbreviated as BA-ExTree,BAKNN,BA-SVR,and BA-DTR.It is emphasized that the ExTree model has not been considered for predicting blastinduced ground vibration before,and the bagging of ExTree is an innovation aiming to improve the accuracy of the inherently ExTree model,as well.In addition,two empirical models(i.e.,USBM and Ambraseys)were also treated and compared with the bagging models to gain a comprehensive assessment.With this aim,we collected 300 blasting events with different parameters at the Sin Quyen copper mine(Vietnam),and the produced PPV values were also measured.They were then compiled as the dataset to develop the PPV predictive models.The results revealed that the bagging models provided better performance than the empirical models,except for the BA-DTR model.Of those,the BA-ExTree is the best model with the highest accuracy(i.e.,88.8%).Whereas,the empirical models only provided the accuracy from 73.6%–76%.The details of comparisons and assessments were also presented in this study. 展开更多
关键词 Mine blasting blast-induced ground vibration environmentally friendly blasting peak particle velocity bagGING extra trees
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Analysis of the quick corrosion of blast furnaces’gas pipes after the installation of dry-type de-dusting equipment and discussion about measures
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作者 YANG Zhen YANG Qianyu +1 位作者 DENG Wanli QIAN Yuhai 《Baosteel Technical Research》 CAS 2011年第4期60-64,共5页
Compared with the traditional wet-type de-dusting technology ,the dry-type de-dusting technology is considered to be environmentally friendly and energy-saving. However, the pipes carrying the de-dusted blast fiLrnace... Compared with the traditional wet-type de-dusting technology ,the dry-type de-dusting technology is considered to be environmentally friendly and energy-saving. However, the pipes carrying the de-dusted blast fiLrnace gas (BFG) tends to be corrosive more quickly and seriously. In order to investigate the reasons for the quick corrosion, the gas pipes and auxiliary bellows installed in Baosteel' s newly built BFG dry-type de-dusting system are studied. The corrosive properties of the condensed water, such as the pH value, are measured and analyzed. Meanwhile, various factors that may influence the corrosion rate of the pipes are studied by experiment. On the basis of the investigation and research, the causes of corrosion and leakage on the pipes are discovered. It is the process of dry de-dusting that is responsible ,to a large extent, for the quick corrosion of the pipes. The equipment of spray tower is introduced and its effects are then discussed. This tower is designed to eliminate most of chloridion and neutralized the acid by spraying the alkaline water to the dedusted gas flow. The practical operation shows that the tower helps to lessen the corrosiveness of the dry de-dusted gas effectively. The last part of this study analyzes the possible impacts of the dry-type de-dusting process of the newly built blast furnace (BF) on the main BFG piping which has been in the state of being corroded for years by estimating its potential corrosion rate, and some suggestions on maintenance are given as well. 展开更多
关键词 blast furnace gas (BFG) dry-type de-dusting technology gas piping CORROSION
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Bagging集成RW-RBF的水厂消毒预测模型
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作者 唐宇 徐冰峰 +3 位作者 山丕斌 姜月月 伍籼融 施谨超 《能源工程》 2023年第1期66-71,共6页
采用RW(随机游走算法)优化RBF(径向基函数)神经网络后作为集成学习(Bagging)的弱学习器。选取清水池进水流量(Q)、滤后浊度(NTU)、滤后余氯(Cl-into)、出厂水余氯(Cl-out)、耗氧量作为输入因子,投药量作为输出因子,建立基于Bagging集成R... 采用RW(随机游走算法)优化RBF(径向基函数)神经网络后作为集成学习(Bagging)的弱学习器。选取清水池进水流量(Q)、滤后浊度(NTU)、滤后余氯(Cl-into)、出厂水余氯(Cl-out)、耗氧量作为输入因子,投药量作为输出因子,建立基于Bagging集成RW-RBF模型对水厂消毒投加进行预测。相较于RBF神经网络和RW-RBF模型,Bagging集成RW-RBF模型平均相对误差降低了90.3%、73.7%;均方根误差分别降低了83.7%、40.6%,说明该模型具有强大的非线性拟合能力,泛化能力强,稳定性高,对供水行业滤后消毒药剂投加量预测有指导作用。 展开更多
关键词 RBF神经网络 bagging集成算法 水厂 消毒 预测模拟
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基于bagging-GWO-LightGBM模型的城市房地产风险测度与预警研究
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作者 刘佳丽 段永辉 +1 位作者 郭一斌 王翔 《商丘师范学院学报》 CAS 2023年第12期9-15,共7页
房地产风险的测度和预警是防范和化解重大金融风险的重要手段,是高质量发展的基础.从房地产市场的需求和供给视角分别进行分析,构建了房地产市场风险指标体系,并采用主成分分析方法和机器学习模型对房地产风险进行测度和预警.并且进行... 房地产风险的测度和预警是防范和化解重大金融风险的重要手段,是高质量发展的基础.从房地产市场的需求和供给视角分别进行分析,构建了房地产市场风险指标体系,并采用主成分分析方法和机器学习模型对房地产风险进行测度和预警.并且进行了实证研究,结果表明:(1)综合房地产风险指数,较好地反映了郑州市房地产风险的周期性波动.(2)与其他模型相比,基于bagging-GWO-LightGBM的预警模型具有较好的泛化能力以及更高的预警精度,该预测方法也为郑州市房地产风险预警提供了有价值的参考. 展开更多
关键词 房地产风险 主成分分析 bagging-GWO-LightGBM 测度 预警
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基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型研究
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作者 邱山 龚文杰 张智晟 《电气工程学报》 CSCD 2023年第2期142-148,共7页
为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用... 为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用粒子群算法对两个核函数的最优权值进行优选。为提高模型的泛化能力,采用Bagging算法对原始数据多次抽样构造训练样本集。通过实际算例仿真,与多种相关向量机预测模型对比分析,验证了该模型具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 相关向量机 组合核函数 bagGING算法 小波核函数
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In-plane spin excitation of skyrmion bags
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作者 李爽 李可欣 +9 位作者 刘照华 朱起源 赵晨博 张虎 石兴强 王江龙 王瑞宁 连如乾 巩朋来 金晨东 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第11期585-590,共6页
Skyrmion bags are spin structures with arbitrary topological charges, each of which is composed of a big skyrmion and several small skyrmions. In this work, by using an in-plane alternating current(AC) magnetic field,... Skyrmion bags are spin structures with arbitrary topological charges, each of which is composed of a big skyrmion and several small skyrmions. In this work, by using an in-plane alternating current(AC) magnetic field, we investigate the spinwave modes of skyrmion bags, which behave differently from the clockwise(CW) rotation mode and the counterclockwise(CCW) rotation mode of skyrmions because of their complex spin topological structures. The in-plane excitation power spectral density shows that each skyrmion bag possesses four resonance frequencies. By further studying the spin dynamics of a skyrmion bag at each resonance frequency, the four spin-wave modes, i.e., a CCW-CW mode, two CW-breathing modes with different resonance strengths, and an inner CCW mode, appear as a composition mode of outer skyrmion–inner skyrmions. Our results are helpful in understanding the in-plane spin excitation of skyrmion bags, which may contribute to the characterization and detection of skyrmion bags, as well as the applications in logic devices. 展开更多
关键词 skyrmion bags spin-wave mode power spectral density micromagnetic simulation
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