基于Fine-tune与DDC的变工况数控设备部件故障诊断

针对复杂工业环境下的数控设备部件故障诊断数据样本少、变工况诊断困难和准确率不高等问题,提出一种基于模型迁移的故障诊断方法。利用连续小波变换对不同工况下的原始振动数据进行预处理,建立二维时频数据集,并分为源域与目标域;利用源域数据集与CNN进行模型预训练;分别引入微调(Fine-tune)与深度域混淆(DDC)2种迁移学习方式改进模型;最终实现了基于Fine-tune与基于DDC的故障诊断模型的构建。以轴承与数控铣刀2种部件为例进行实验验证,结果证明:Fine-tune与DDC均可以有效提高数控设备部件的故障诊断准确率,其中Fine-tune的泛化能力强,而DDC训练耗时更短且在复杂环境下的性能更优。

融合大模型与图神经网络的电力设备缺陷诊断

电力系统中不同装置设备的缺陷评级和分析处理常受运维人员主观性影响,导致同一缺陷文本描述出现不同的严重程度评级。专业知识的差异也导致诊断分析差异和诊断效率不同。为提升缺陷诊断的准确性和效率,提出一种基于图神经网络的缺陷文本评级分类方法和大模型智能诊断分析助手。构建专业词典,使用自然语言处理算法规范化文本描述。通过统计方法,优化缺陷文本的语义表示。集成图注意力神经网络和RoBERTa模型对缺陷文本进行精确评级分类。基于大语言模型Qwen1.5-14B-Chat进行低秩适配(LoRA)微调训练得到电力设备诊断大模型Qwen-ElecDiag,结合检索增强生成技术开发设备缺陷诊断助手。此外,整理提供微调电力设备诊断大模型的指令数据集。对比实验结果表明,提出的基于图神经网络的缺陷评级分类方法在准确性上较最优基准模型BERT提升近8个百分点;诊断助手的电力知识以及缺陷诊断能力得到提升。通过提高缺陷评级的准确率并提供全面专业化诊断建议,不仅提高电力设备运维的智能化水平,也为其他垂直领域的智能运维提供新的解决方案。

精细化手术室护理对宫腔镜下电切手术患者体温控制和应激反应的影响

目的探究精细化手术室护理对宫腔镜下电切手术患者体温控制和应激反应的影响。方法选取在本院开展宫腔镜下电切手术治疗的患者48例为研究对象,按照随机信封法将其分为两组,每组24例。对照组患者采用常规护理,观察组患者采用精细化手术室护理。比较两组患者麻醉前、麻醉5min、手术15min与麻醉清醒后的体温水平,以及术中应激反应指标(心率、平均动脉压)。结果两组患者麻醉前、麻醉5min体温比较差异无统计学意义(P>0.05),观察组手术15min与麻醉清醒后体温高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组术中心率及平均动脉压低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论精细化手术室护理应用在宫腔镜下电切手术患者护理中的效果显著,对患者体温控制与应激反应具有积极影响,可保证患者手术效果,值得临床推广与应用。

基于改进灰狼优化算法的自动导引小车路径规划及其实现原型平台

针对智能优化算法求解自动导引小车路径规划问题效率低且易早熟的缺陷,提出一种用于求解复杂环境下自动导引小车路径规划问题的改进灰狼优化算法。算法引入路径微调算子和邻域变异算子来提高灰狼优化算法的局部开发能力,又引入新的初始解生成算法提高初始种群的质量;采用改进的路径片段与障碍物相交判断算法来提高算法的运行效率,再采用新的避障算子来提高路径片段避开障碍物的效率。基于MATLAB GUI开发工具开发了带有多种智能优化算法的自动导引小车路径规划仿真原型平台,并与单种群遗传算法、多种群遗传算法和改进遗传算法进行对比,验证了改进灰狼优化算法求解自动导引小车路径规划的有效性。

基于调整学习的聚类算法

调整学习是一种逐步求精的近似学习方法,是提高局部搜索解质量的重要途径之一。该方法调用调整算子填平局部最优解陷阱,构造一系列不同粒度的搜索空间,降低局部最优解对解质量的影响。利用调整学习的基本原理设计了聚类算法框架CAT-L,并给出了适合处理聚类问题的噪声平滑调整算子。实验对比了经典FCM算法与FCM-CAT-L(以FCM算法作为CAT-L框架的聚类算子)算法的聚类质量。实验结果表明,调整学习方法对提高聚类质量是有效的。

转型期报业运营六种模式探析

市场经济曾给中国报业带来勃勃生机,报业通过打造优质内容占领市场,取得了运营效益。进入互联网时代之后,传统报业与新媒体融合发展的重构碰到了瓶颈。相当一部分报业在变革中停留在"以内容传播力拉动广告"的二次销售模式上,无法实现新突破。在新一轮的变革中各报业正在探索多样化的模式,包括在现有模式中引进新的方式的微调式运营、改变传播介质的转型、从大众传播到产品个性化服务、内生型转型与外生型转型相结合、与运营经验丰富的商业门户网站合作、多元经营反哺报业等路径。

基于改进云模型的公路施工安全防护系统评价

为了保障公路施工现场人员的生命安全,针对安全防护系统建立基于改进云模型的综合评价模型。首先,构建公路施工安全防护系统评价指标体系,从劳动防护用品、人员通道、临边洞口防护和高处作业等4方面开展评价研究;然后,提出一种微调合成算子对权重云矩阵和安全云矩阵进行模糊合成计算,降低熵值对期望的依赖程度;最后,通过正向云发生器生成安全云图和标准云图,评价安全防护系统整体和各级评价指标的安全状态。应用上述方法评价某工程实例。结果表明:该公路施工安全防护系统整体和高处作业的安全等级为良,劳动防护用品的使用和监督安全等级为中;基于改进云模型的安全评价方法具有较好的可行性与适应性,实例评价结果与实际情况基本一致。

基于改进灰狼优化算法的仓储物流机器人路径规划方法

仓储物流机器人目前的路径规划算法存在生成的规划路径过长、工作效率较低等问题。基于此提出基于改进灰狼优化算法的仓储物流机器人路径规划方法。先根据仓储物流调度情况构建机器人调度数学模型,再结合Logistic混沌映射模式改进灰狼路径规划算法,最后通过启发式路径微调算子,加强路径规划算法的局部开发能力,并利用K-means算法生成最优规划路径。仿真实验结果与文献研究方法应用效果相比,规划路径长度缩短了47.52 m、59.98 m。本方法具有一定应用价值,可提高仓储机器人的工作效率。

预调微调、货币市场利率波动与利率走廊机制

本文实证检验了我国中央银行预调微调对货币市场利率波动的影响,考察了其对构建利率走廊的作用。研究发现,预调微调在总体上平抑了货币市场利率的波动,同时预调和微调两者对不同期限利率的影响在结构上具有期限互补的特点。预调通过预期引导缓解了中长期利率的波动,且书面和口头两种操作方式的影响较为一致。微调中的常备借贷便利对超短期利率较好发挥了利率走廊上限的功能,而短期流动性调节工具加剧了超短期利率的波动。尽管中期借贷便利总体加大了利率的波动,但其对不同期限品种的作用效果差异明显。这表明.近年来我国中央银行实施的预调微调操作总体上能有效平抑利率波动.降低利率走廊运行成本,有利于实现构建利率走廊的长期目标。

美英两国利率微调的操作经验及其借鉴

在利率微调逐渐成为货币政策主要操作手段之时,宏观调控目标和政策手段机制化建设的表现形式之一,就是如何促使利率微调向更加规范的操作方式迈进。比较而言,我国经济发展水平与西方发达国家还有一定差距,利率政策操作也不如西方发达国家那般娴熟。但即便如此,西方发达国家正在采用的利率微调操作模式,及其实施过程中展现出来的一些思路与方法,对我国无疑具有一定的借鉴意义。