基于参数σ的截波球隙工作点搜寻算法

阐述了基于正态分布参数 σ的截波球隙工作点的搜寻算法 ,并通过冲击试验自动测控系统 (ATC)实现了寻找截波球隙工作点的自动跟踪控制。

两参数σ-域族的性质

本文给出了两参数σ-域族的F4条件的一个等价命题，仅在F4条件下从同纹集出发讨论了两参数σ-域族的构造，证明了在F5条件下本文的同纹集就是局部可比较集，由此我们得到了伴随σ-域族和伴随鞅。

色谱峰形参数σ、τ与保留值间线性关系的新探讨

本文从质量平衡理论出发考察了色谱参数对柱末端谱带的σ、τ值的影响。结果表明柱末端以长度为量纲的σ、τ值在不同的k′下基本为常数,柱末端的σ值较τ值为大,这也说明在色谱柱内的色谱谱带也并非是完全对称的高斯峰。而柱外因素对σ的影响比对τ的影响要小得多。本文认为导致色谱图上以时间为量纲的σ、τ值与保留值间的线性关系主要由柱末端过程所产生。

Gaussian滤波参数σ在使用Snake进行医学图像分割时的影响

目的:探讨选取σ值的一般规律,改善Gaussian滤波在使用主动轮廓模型进行医学图像分割时的效果。方法:通过使用不同的Gaussian滤波参数σ对不同的医学图像进行分割,总结出使用Snake对医学图像分割的影响。结论:Gradient方法和GVF方法选取σ的一般规律对医学图像的处理具有一定的理论和实践意义。

考虑双参数σ_mσ_a的零件疲劳寿命验算

工程机械与起重机械经常承受随机变化的工作载荷，机构的零部件易于疲劳破坏。鉴于应力幅σａ和平均应力σｍ都对材料寿命产生影响，本文在已求得零件在工作循环内的内力、应力时间历程的基础上以两维参数表示应力循环，按材料的Ｗ．Ｌ曲线、Ｓｍｉｔｈ曲线和Ｍｉｎｅｒ累积损伤理论进行零件的疲劳损伤有限寿命验算。

复杂地形上垂直扩散参数σ_z的计算

考虑了平均风速与垂直扩散系数随高度变化的非高斯型模式；并利用兰州市西固区域发展环境评价试验资料求取大气低层平均风速与垂直扩散系数的分布，从而计算出垂直扩散参数σｚ；并与Ｐａｓｑｕｉｌ－Ｇｉｆｏｒｄ－Ｔｕｒｎｅｒ（Ｐ－Ｇ－Ｔ）扩散曲线方法和ＳｕｒｆａｃｅＳｉｍｉｌａｒｉ－ｔｙＴｈｅｏｒｙ（ＳＳＴ）方法的计算结果进行比较分析；结果发现：除强稳定Ｆ级１ｋｍ以外的值，非高斯扩散模式的σｚ一般都比Ｐ－Ｇ－Ｔ大。在稳定情况下的Ｅ级，非高斯模式的σｚ几乎高出Ｐ－Ｇ－Ｔ的σｚ一倍；在其它的情况下高出近５０％。

在大气污染模式计算中初始扩散参数σ_(yo)、σ_(zo)的确定和应用

通常在计算大气污染浓度时,采用一般的正态烟云模式,对于高架点源、地面浓度的计算公式是:

2023年12月18日甘肃积石山6.2级地震震源参数和破裂特征

2023年12月18日23时59分(北京时间)甘肃积石山发生6.2地震。中国地震局地球物理研究所在震后启动快速响应,组织相关领域研究人员对此次地震的震源参数、震源机制、破裂过程和地震辐射能量等进行了估计,余震序列进行了重定位,基于震源模型进行了震动图模拟、同震形变场模拟。结果表明,此次地震发生在拉脊山东侧,以逆冲机制为主,能量集中在前约8 s内释放;极震区震动烈度可能达Ⅷ度以上,可能的受灾范围近6 000 km~2;此次地震引起了显著的同震位移,最大水平向位移达到7.8 cm、垂直向位移达到15.8 cm。

超声参数与瘢痕妊娠分型的关联性及诊断价值研究

目的 探讨超声参数与瘢痕妊娠分型的关联性及诊断价值。方法 选取2021年10月~2022年12月河北省衡水市第二人民医院73例CSP患者设为研究组,另选取同期正常妊娠女性73例设为对照组。两组受检者均接受TVS检查,统计研究组与对照组、研究组不同CSP分型患者超声检查参数[瘢痕肌层厚度(CSM)、子宫下段前壁血流阻力指数(RI)、最小矢状肌厚度],分析超声检查参数与CSP分型的关联性,并比较各参数对CSP的单独及联合诊断效能。结果 研究组CSM、RI、最小矢状肌厚度低于对照组(P<0.05)。不同CSP患者CSM、RI、最小矢状肌厚度间存在显著差异(P<0.05);多重比较,Ⅱ型CSP患者CSM、RI、最小矢状肌厚度低于Ⅰ型CSP患者,Ⅲ型CSP患者CSM、RI、最小矢状肌厚度低于Ⅱ型CSP患者(P<0.05)。CSM、RI、最小矢状肌厚度与CSP疾病分型存在显著负相关关系(P<0.05)。CSM、RI及最小矢状肌厚度联合诊断CSP的AUC为0.719%,大于CSM、RI及最小矢状肌厚度单独诊断的0.706、0.660、0.625。结论 CSP经超声检查可见明显异常,不同CSP分型患者各检查参数存在显著差异,两者具有紧密相关性,临床可通过超声检查对疾病进行诊断评估。

基于瘤体及瘤周多参数MRI对乳腺病变良恶性诊断列线图预测模型的构建与评价

目的:建立基于瘤体及瘤周多参数MRI的乳腺病变良恶性鉴别诊断的列线图模型,并验证其预测效能。方法:纳入经病理学检查明确乳腺病变性质的100例患者作为研究对象,所有患者均行核磁共振(MRI)检查和病理检查,根据病理检查结果分为乳腺良性病变组(n=62)和乳腺恶性病变组(n=38)。收集患者临床资料、瘤体各参数、瘤周各参数以及乳腺病变良恶性情况。多因素Logistic回归分析筛选乳腺恶性病变的危险因素并构建列线图预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验验证模型的预测效能及拟合优度;内部验证采用Bootstrap。结果:乳腺恶性病变组病灶直径、平均扩散峰度(MK)、MDp/t、瘤周与瘤体MKp/n高于乳腺良性病变组(均P<0.05);乳腺恶性病变组表观扩散系数(ADC)值、平均扩散率(MD)、非对称磁化转移率(MTRasym)、MKp/t、MDp/n低于乳腺良性病变组(均P<0.05)。多因素分析结果显示,病灶直径、MK、MDp/t、MKp/n升高,ADC值、MD、MTRasym、MKp/t、MDp/n降低是乳腺恶性病变的独立影响因素(均P<0.05)。基于上述独立影响因素构建乳腺恶性病变的列线图预测模型,曲线下面积(AUC)为0.827。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示P值为0.004。采用Bootstrap法,生成的校准曲线拟合良好。结论:瘤体及瘤周多参数MRI对乳腺病变良恶性鉴别诊断具有重要预测价值,基于乳腺恶性病变的独立影响因素构建的列线图预测效果良好,能直观预测乳腺发生恶性病变的概率。

基于机器学习的数据库系统参数优化方法综述

参数优化是影响数据库性能和适应性的关键技术,合理的参数配置对于保障数据库系统的高效运行至关重要,但由于参数较多且参数间具有强关联性,传统参数优化方法难以在高维连续的参数空间中寻找最优配置,机器学习的发展为解决这一难题带来新的机遇。通过总结和分析相关工作,将已有工作按照发展时间和特性分为专家决策、静态规则、启发式算法、传统机器学习方法和深度强化学习方法。对数据库参数优化问题进行定义,并说明启发式算法在参数优化问题上的局限性。介绍基于传统机器学习的参数优化方法,包括随机森林、支持向量机、决策树等,描述机器学习方法解决参数优化问题的一般流程并给出一般实现。由于需要大量带标注的数据,传统机器学习模型在适应性和调优能力等方面存在不足。侧重介绍深度强化学习模型的工作原理,定义参数优化问题与深度强化学习模型的映射关系,比较基于深度强化学习的相关工作对数据库性能提升、模型训练时间和涉及的技术,描述基于深度神经网络构建和训练智能体的具体流程。最后,总结已有工作的特点,对当前机器学习在数据库参数优化方面的研究热点和发展方向进行展望,指出多粒度调优、自适应算法和自运维是未来的研究趋势。

滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识

针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

大跨度斜拉桥模态参数长期追踪及其变异性分析

为了丰富大跨度斜拉桥模态参数的实测数据库,依托苏通大桥结构健康监测系统采集的数据,采用所建立的模态自动识别和追踪方法,获取了2010年期间该桥的模态参数值,并据此分析了在温度和风速作用下桥梁模态参数的变异性。研究结果表明,大桥主梁模态频率的变化受温度和风速共同影响,随着温度的升高而降低,随着风速的升高而增加。大桥主梁模态阻尼比的变异性显著大于模态频率,低风速下主梁一阶侧弯阻尼比在0.5%~15%之间波动,风速大于9 m/s时逐渐降低并稳定在2%左右。大桥主梁前四阶竖弯阻尼比受气动阻尼的影响较大,在风速较小时随着风速的增加略有增加。研究结果可为大桥的服役性能评估与运营管理提供参考。

过盈配合工况下收缩管吸能特性分析及结构参数优化

轨道车辆收缩管在轴向冲击载荷及过盈配合下的吸能特性是吸能结构研究中的重要课题,其吸能过程依靠收缩管与锥形衬套之间的摩擦做工及收缩管的塑性变形实现,过盈配合通过影响收缩管与衬套间的接触力提高收缩管的能量耗散。为提高收缩管的吸能特性,研究过盈配合对吸能能力的影响,采用试验与有限元模型相结合的方法,基于多目标优化算法获取包括过盈量在内的收缩管最优结构参数。进行空心轴与轴套过盈静压试验,验证接触力理论公式的正确性;利用台车冲击试验研究收缩管碰撞过程中的吸能特性,构建有限元模型进行验证;推导过盈配合条件下收缩管接触表面压力的理论模型;使用全因子和Hammersley设计方法对过盈配合工况下收缩管结构参数进行研究,包括厚度(T)、过盈量(I_(ntf))、锥角长边(α_(x))和收缩比(R_(atio))。基于此,利用移动最小二乘法(MLSM)构建峰值力(PCF)、比吸能(SEA)和平均力(MCF)的近似模型。主效应分析表明,收缩比对PCF、SEA和MCF的影响最为显著。以获取最小PCF、最大SEA以及MCF最接近设计要求650 kN为优化目标,进行全局响应面(GRSM)优化,获得最优结构配置,与初始设计相比,SEA提高28.54%,PCF降低12.37%。代理模型最优解得出的MCF与有限元模型误差为2.01%,证明构建的代理模型具有较高的精度,可用于优化计算。优化后的结构有效提高了收缩管的吸能能力,降低了碰撞的初始峰值力。

弱电网下光伏并网系统锁相环参数自适应控制

针对弱电网下PLL(phase-looked loop,PLL)会使并网逆变器的稳定性下降问题,提出一种锁相环带宽自适应控制策略来实现锁相环参数依据电网实时阻抗值来获得最优的控制参数,保证系统最佳控制性能和稳定运行,从而提升跟网型逆变器在弱电网下的对电网阻抗的适应能力。利用PSCAD/EMTDC进行仿真验证,仿真结果证明自适应控制策略正确、有效。

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

考虑锚杆预应力作用下隧道围岩力学分析及参数设计

隧道工程中锚杆设计多依靠经验法和类比法,为研究预应力锚杆支护体系下围岩的力学效应,建立预应力锚杆与围岩力学耦合模型,考虑围岩开挖损伤效应,通过弹塑性力学理论推导出隧道开挖后围岩应力分布及径向位移解析表达式,采用有限差分软件FLAC3D进行算例验证并分析预应力锚杆参数对围岩状态的影响。研究结果表明:理论解析和数值模拟中最大切向应力和围岩塑性区半径分别为4.77 MPa、15 m和4.49 MPa、15.86 m,理论解析与数值模拟所计算隧道围岩应力分布、位移基本一致,在Ⅳ、Ⅴ级围岩地层中验证了理论解析解的合理性;随着预紧力增大,处于塑性区的围岩径向位移及塑性区半径逐渐减小,弹性区基本不受影响;当锚杆自由段长度位于塑性区时,随着锚杆长度增加,围岩塑性区径向位移及塑性区半径逐渐减小。在实际工程中应尽量增大锚杆预紧力,锚杆长度增加对围岩位移以及塑性区的发展控制效果有限,应控制锚杆自由段长度在塑性区内。

基于多参数MRI影像组学评估前列腺癌侵袭性

目的 探讨多参数MRI上不同感兴趣区的影像组学模型和结合影像组学、PI-RADS 2.1评分、临床变量的综合模型在评估前列腺癌侵袭性方面的价值。方法 收集本院2018年5月至2022年9月2个医疗中心经病理确诊为前列腺癌患者245例:渝中院区176例,其中低侵袭性组[Gleason评分≤7(3+4)]77例,高侵袭性组[Gleason评分≥7(4+3)]99例;江南院区69例(低侵袭性组33例,高侵袭性组36例)。所有患者行多参数MRI检查后,在多参数MRI图像上分割2种ROI:肿瘤病变区域(tumor region, TR)和前列腺区域(prostate gland, PG)。评估与前列腺癌侵袭性相关的临床变量,并记录每位患者的PI-RADS 2.1评分。使用逻辑回归算法作为机器学习算法,建立多个前列腺癌侵袭性分层模型:影像组学模型(ModelTR、ModelPG、ModelPG+TR)、影像组学-临床联合模型、影像组学-PIRADS联合模型、临床-PIRADS联合模型和影像组学-临床-PIRADS综合模型。分别采用受试者工作特性(ROC)曲线、曲线下面积(AUC)和决策曲线分析(DCA)比较各模型的诊断价值和临床收益。结合影像组学评分、独立临床变量和PI-RADS2.1评分构建影像组学列线图。通过校准度、区分度和临床应用评价列线图性能。结果 在3种影像组学模型中,ModelPG+TR的AUC值为0.919,高于ModelTR(AUC=0.874)和ModelPG(AUC=0.887)。在联合模型中,影像组学-PIRADS-临床综合模型的AUC为0.954,优于影像组学模型(AUC=0.919)、影像组学-临床联合模型(AUC=0.919)、影像组学-PIRADS联合模型(AUC=0.921)和临床-PIRADS联合模型(AUC=0.769)。列线图在评估前列腺癌侵袭性方面显示出良好的风险分层性能(AUC=0.919)和校准效能。决策曲线分析显示,影像组学模型ModelPG+TR和影像组学-临床-PIRADS综合模型获得了较高的临床净收益。结论 结合前列腺和肿瘤区域特征的影像组学模型可准确评估前列腺癌的侵袭性;结合影像组学、PI-RADS 2.1评分和临床变量的综合模型能进一步提高对前列腺癌侵袭性的评估性能。

超声测量胎儿静脉导管血流动力学参数联合血清胎盘生长因子预测妊娠期高血压疾病患者妊娠结局的价值

目的探讨超声测量胎儿静脉导管血流动力学参数联合血清胎盘生长因子(PLGF)预测妊娠期高血压疾病(HDP)患者妊娠结局的价值。方法回顾性分析2022年4月—2023年4月在承德市中心医院产检诊断为HDP的80例患者的临床资料,将其作为研究组。另取同期该院健康产检孕妇100例作为对照组。比较两组胎儿静脉导管血流动力学参数[搏动指数(PI)、阻力指数(RI)、血流速度峰谷比(S/D)、静脉导管分流率]、血清PLGF水平及不良妊娠结局发生率。根据HDP患者妊娠结局分为不良结局组(18例)、结局良好组(62例)。比较两组基线资料、胎儿静脉导管血流动力学参数、PLGF水平,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析胎儿静脉导管血流动力学参数及血清PLGF水平预测HDP患者不良妊娠结局的价值,采用多因素逐步Logistic回归模型分析HDP患者不良妊娠结局的危险因素。结果研究组胎儿静脉导管血流动力学参数(PI、RI、S/D、静脉导管分流率)均高于对照组(P<0.05),血清PLGF水平低于对照组(P<0.05)。研究组不良妊娠结局发生率高于对照组(P<0.05)。不良结局组年龄≥35岁占比、孕前BMI、PI、RI、S/D、静脉导管分流率均高于良好结局组(P<0.05),血清PLGF水平低于良好结局组(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,胎儿静脉导管血流动力学参数及血清PLGF水平均可用于预测HDP患者不良妊娠结局。孕前BMI、PI、RI、S/D、静脉导管分流率、血清PLGF水平及其联合预测HDP患者不良妊娠结局的敏感性分别为77.8%(95%CI:0.713,0.854)、83.3%(95%CI:0.682,0.951)、83.3%(95%CI:0.813,0.927)、94.4%(95%CI:0.847,0.952)、94.4%(95%CI:0.907,0.983)、72.2%(95%CI:0.682,0.841)、94.4%(95%CI:0.921,0.965),特异性分别为85.5%(95%CI:0.690,0.873)、54.8%(95%CI:0.522,0.764)、91.2%(95%CI:0.871,0.925)、75.8%(95%CI:0.723,0.862)、91.8%(95%CI:0.857,0.931)、93.6%(95%CI:0.748,0.964)、95.2%(95%CI:0.917,0.980)。多因素逐步Logistic回归分析结果显示,年龄[OR=1.357(95%CI:1.033,1.783)]、孕前BMI[OR=1.536(95%CI:1.118,2.110)]、PI[OR=1.797(95%CI:1.122,2.878)]、RI[OR=1.751(95%CI:1.121,2.735)]、S/D[OR=1.886(95%CI:1.075,3.309)]、静脉导管分流率[OR=1.967(95%CI:1.142,3.388)]、PLGF[OR=2.132(95%CI:1.176,3.865)]均为HDP患者不良妊娠结局的危险因素(P<0.05)。结论胎儿静脉导管血流动力学参数异常高表达、血清PLGF水平下降均与HDP发生、发展关系密切,以上指标可有效预测妊娠结局,且联合检测价值更高。