液压挖掘机极限复合挖掘力建模及其不同理论挖掘力计算结果分析

现有复合挖掘力模型缺少对实际作业中挖掘阻力存在阻力矩的考虑,导致计算的复合挖掘力偏小,不能反映真实作业中挖掘机的复合挖掘性能。因此,基于挖掘阻力特性建立了以阻力矩和复合挖掘力方向角的主值区间为依据的极限复合挖掘力模型,选取某22 t反铲液压挖掘机任一常态复合挖掘轨迹,求解其挖掘阻力和不同理论挖掘力模型的挖掘力大小,证实了极限复合挖掘力在挖掘作业中是最大的。此外,基于某36 t反铲液压挖掘机两种不同工况的实际挖掘轨迹求解了不同理论挖掘力模型的轨迹挖掘力和主挖区内图谱挖掘力。结果表明:极限复合挖掘力模型能更为确切地表征复合挖掘轨迹挖掘力性能,并给出挖掘轨迹的最佳理论挖掘力表征方式。主挖区图谱挖掘力表明不同挖掘方式不同作业域所发挥的最大挖掘力是各有差异的。

基于数据挖掘技术的拖拉机发动机故障诊断

拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

中央苏区红色资源整理挖掘的实践与思考--以《闽西革命史珍稀史料集》编辑出版为例

文章通过梳理总结中共福建省委党校图书馆与该校中央苏区史研究中心联合整理挖掘中央苏区红色资源、编辑出版《闽西革命史珍稀史料集》的实践经历,提出中央苏区红色资源开发与利用的三点建议:一是福建、江西、广东三省文化主管部门加强统筹协作,做好顶层设计;二是运用数字技术构建开放共享的中央苏区红色资源知识平台,实现跨地区、跨领域、跨主体的中央苏区红色资源共建共享;三是加强图书馆、档案馆和革命博物馆等红色资源管理部门与党校、高校及其他科研机构之间的联动协作,形成合力,创新红色资源传播形式,搭建全媒体传播平台。

基于数据挖掘的物联网设备通信异常检测方法

常规的物联网设备通信异常检测方法易受数据采集间隔变化影响,导致检测识别效果不佳,因此基于数据挖掘设计了一种全新的物联网设备通信异常检测方法。首先提取了物联网设备通信异常行为特征;然后构建了物联网设备半监督通信异常检测模型;最后利用数据挖掘生成物联网设备通信异常检测流程,从而实现对物联网设备通信异常的检测。实验结果表明,设计方法在不同通信通道下均能有效进行设备通信异常检测,证明设计方法的检测效果较好,具有极高的可靠性和应用价值。

基于FAERS数据库对舒尼替尼不良事件信号挖掘和用药风险分析

目的基于美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库挖掘舒尼替尼不良事件(AE)信号,为合理用药提供参考。方法应用报告比值法(ROR)、比例报告比值比法(PRR)、多项式伽马泊松分布缩减法(MGPS)和贝叶斯可信区间递进神经网络法(BCPNN)分析FAERS数据库2006年第一季度至2023年第三季度舒尼替尼的数据风险信号强度。结果检索到舒尼替尼AE报告35720份,阳性信号310个;大多数AE发生在用药后30 d(39.71%);严重AE占76.37%;阳性信号共涉及27个系统器官分类(SOC),前3位为全身性疾病及给药部位各种反应、胃肠系统疾病和各类检查;死亡、腹泻、疾病进展和疲劳等发生频次较高;发生强度前20位AE中,新的不良反应占65%,如肿瘤破裂和葡萄膜黑色素细胞弥漫性增殖等。结论应完善舒尼替尼用药评估,加强用药监护,保证患者安全用药。

基于R语言数据挖掘间质性肺病(肺痹)的古代源流与方药规律

目的通过系统梳理间质性肺病(肺痹)的中医理论源流,并基于R语言数据挖掘分析中医古籍治疗肺痹的用药规律,为现代中医临床诊疗提供参考。方法通过查阅专业书籍,确定以“肺痹”为检索词,对第5版《中华医典》《中医药古籍数据库》及《广中医古籍数据库》中符合纳入标准的条文进行提取,探讨肺痹的理论发展源流,基于R语言平台(V4.2.3)对中药处方进行频次分析、关联规则分析以及聚类分析、Phi相关性分析等。结果肺痹的中医病名及病因病机制论首见于《黄帝内经》,隋唐时期沿袭其理论并继承发展,宋朝《圣济总录》首次单列肺痹章节,并提出治法方药,进一步发展了肺痹理论,明清时期记载的肺痹条文占80%以上,理法方药趋于完善。筛选得到治疗肺痹的方剂45首,中药112味,中药频次居于前五位依次为杏仁、陈皮、瓜蒌、人参和茯苓,关联规则分析得到最为常用的药对:郁金-杏仁,瓜蒌-杏仁,瓜蒌-郁金-杏仁等,聚类分析得到2个核心药物组方:瓜蒌-郁金-杏仁-栀子-贝母-桑叶,陈皮-茯苓-半夏-人参-白术-甘草-紫菀-桔梗。结论古籍论治肺痹的病机关键是“郁、痰、瘀、虚”,形成的核心处方用药符合以行气开痹、化痰祛瘀、补虚通络的治疗原则,可为肺痹分期的临床诊治、后续开展临床研究及新药研发提供参考。

基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GR-SGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网络子图评分函数,以此捕捉伪装后的特征,提取出僵尸网络子图,并对原始图和重构图进行预检测,以提高检测的准确率和效率,减少重构误差;最后,对预检测结果和僵尸网络子图进行综合评分,以获取完整的僵尸网络信息。在ISCX2014僵尸网络数据集和CICIDS2017僵尸网络数据集上的实验结果表明:GR-SGM的检测准确率分别达到99.98%和99.91%,F 1分别达到99.94%和99.65%,相较于其他僵尸网络检测模型,GR-SGM能更加高效准确地识别僵尸网络节点,同时具有更低的误报率。

三七土壤参数测定及挖掘铲优化研究

针对三七挖掘过程中挖掘铲所受阻力过大的问题,对传统的平面三七挖掘铲进行了优化。首先,对三七土壤参数进行了试验测定,并通过离散元仿真得到了土壤的堆积角,经试验验证所选土壤参数的准确性;其次,采用离散元软件EDEM建立了挖掘铲的仿真模型,计算了其在挖掘过程中所受到的阻力,通过与平面铲对比验证了该结构可以降低挖掘铲在行驶过程中所受到的阻力;再次,以行进过程中所受阻力为指标对挖掘铲进行优化,分析挖掘铲的铲面弧度、铲尖角度、铲的间距和入土角度等参数对挖掘阻力的影响,结果表明:铲面弧度为116°、铲尖角度为120°、铲的间距为86 mm、入土角度为12°时,挖掘阻力最小,相较于传统挖掘铲阻力降低了23.6%;最后,对优化后的挖掘铲进行了试验验证,结果表明:平均误差为2.78%,在5%以内,满足设计需求。研究结果可为块茎类农作物挖掘铲的设计提供参考。

基于数据挖掘研究针刺治疗偏头痛的选穴规律

目的基于数据挖掘研究近5年针刺治疗偏头痛的选穴规律。方法检索CNKI、VIP、WANFANG数据库2017年1月1日—2022年7月3日针灸(含中西医结合)治疗偏头痛的相关文献,提取其中的穴位组成。运用中医传承计算平台V3.0的频数统计、关联规则分析、聚类分析等功能,统计不同穴位使用频率并分析穴位配伍规律及关联、聚类效果。结果纳入文献共66篇,筛选穴位处方107首,涉及穴位114个。其中使用频次>20次的穴位共13个,包括风池、率谷、太阳等;使用频次>1次的穴位归经以足少阳胆经、手少阳三焦经为主,穴位分布以头颈部及四肢部为主。常用穴位配伍9个,以率谷-风池支持度最高,聚类为3时效果较好。结论偏头痛的配穴注重远近、阴阳、上下相结合,运用远近、表里经等经典配穴原则,达到缓解患者临床症状的作用。

基于数据挖掘模型的智能插秧机作业实践探究

以进一步优化插秧机的整机作业效率为研究目标,选取插秧机智能控制系统为研究对象,基于数据挖掘模型及算法理念展开实践应用探究。结合插秧机的作业特征及网控系统结构原理,从降低网络信号传输延迟及提升抗干扰能力角度搭建数据挖掘算法优化模型,并进行实际的插秧状态算法路径设计及控制指令下发,确保各个环节衔接准确。插秧作业结果表明:基于数据挖掘模型的插秧机智能化作业水平得到显著提升,挖掘算法精度与系统控制准确率分别可相对提升7.90%和5.75%,整机插植均匀度可达90.72%,对于插秧机的智能化开发与优化具有促进作用。

基于R语言数据挖掘的脓毒症中医证型及用药规律分析

目的:利用R语言数据挖掘技术分析脓毒症的中医证型及用药规律,为脓毒症临床中医诊疗方案提供参考。方法:通过检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方、维普和中国生物医学文献数据库,收集从建库至2023年12月31日收录的符合纳入标准的中医药治疗脓毒症临床研究文献,建立相关处方数据库。运用Excel整理并分析方药信息,包括中医辨证分型、治法治则,中药的使用频次、性味、归经、功效等;并利用R语言进行关联规则分析及聚类分析。结果:共检索出文献10345篇,纳入分析280篇,涉及中药215味,其中排名前10的中药分别是大黄、甘草、赤芍、厚朴、黄芪、芒硝、黄芩、丹参、地黄、枳实;四气以寒、温为主,五味以苦、甘、辛为主,归经以脾、胃、肺为主,功效以清热、补虚、泻下为主,证型以热毒内盛证、瘀毒内阻证为主。关联规则分析得到核心组方为大黄、芒硝、枳实、厚朴、当归、川芎、赤芍、桃仁、地黄、红花。高频药物聚类分析得到4个聚类群,适用于不同证型。结论:治疗脓毒症的用药规律以清热、泻下、化瘀、补虚为主,核心证型-处方有4类,临床上应根据患者的证候特点进行辨证论治,在核心证型-处方的基础上随证加减。

基于文本挖掘的防护用品顾客满意度影响因素研究

随着信息技术和物流技术的迅猛发展,电子商务产品的种类和规模不断扩大。网上购物的在线评论数据呈现出爆炸式增长的趋势,在线评论成为关注的热点。文章以京东平台的口罩、消毒液、洗手液等防护用品为例,通过词频分析、情感倾向分类和主题建模技术,分析影响顾客的满意度因素,并提出建议。实验结果表明,消费者最为关心的是防护用品的价格、品质、使用效果和物流速度。文章结论可以为防护用品维护品牌形象有针对性提升经营策略、提高服务质量、提升物流服务提供参考。

基于耦合关系挖掘的电力网络错误数据注入检测

为了提高电力网络稳定性和脆弱性评估的准确性,以及有效地检测和处理错误数据注入问题,提出了基于耦合关系挖掘的电力网络错误数据注入检测方法。根据电力网络与注入错误数据耦合关系,挖掘电力网络与错误注入数据之间一对一、一对多、多对多对应关系。根据耦合关系挖掘结果,构建电力网络错误数据注入检测模型,结合时间更新数据完成电力网络错误数据注入检测。由检测评估结果可知,该方法能够确定所在区域是脆弱区域,与实际区域一致。网络崩溃指数在0.9~1.0范围内波动,与实际模块2所处情况一致,具有精准的检测结果。

微织构对挖掘机铲斗关节摩擦副表面耐磨性能研究

为了改善挖掘机铲斗关节摩擦副的磨损问题,以特定的挖掘机模型为例,通过模拟挖掘机铲斗关节摩擦副的典型工况确定其相应的载荷,采用有限元法对此加载条件下各种形貌微织构表面的应力分布进行了研究。采用GY-LC-01型飞秒激光打标机对1Cr13基体表面加工一定尺寸的微织构,在有油润滑条件下,使用端面摩擦磨损试验机进行摩擦磨损试验,利用三维扫描深度显微镜观察磨损表面,研究了不同微织构的摩擦机理以及润滑条件下摩擦副的减摩效果。研究结果表明,织构表面的摩擦性能优于非织构表面,应力集中在织构边缘,圆形织构表面应力最小、减摩耐磨特性最好,具有最低的平均摩擦因数。

矿用挖装机挖掘臂运动学建模及动力学仿真

针对矿用挖装机挖掘臂的运动学建模和动力学仿真问题,首先采用D-H法建立挖掘臂的坐标系,推导出挖掘臂的正运动学方程;然后基于SolidWorks建立挖掘臂的三维模型并将其导入ADAMS,设定驱动关节的驱动函数后对挖掘臂进行仿真,得到各关节的合力和力矩随时间变化的曲线。仿真结果表明:关节1受到的力矩和合力均为最大值;各关节的力矩和合力受到其他关节的耦合作用,同时关节力矩随角加速度的变化而变化,仿真结果符合实际工况,为后续挖掘臂的结构优化奠定了基础。

基于物联网和数据挖掘的用电异常精细化核算算法

为了优化用电异常核算效果,提高用电异常检出率,借助物联网与数据挖掘技术,提出了一种用电异常精细化核算算法。首先,利用物联网技术,采集用户用电数据,并对采集到的用电数据进行标准化转换处理;然后,提取用户用电数据特征,计算特征向量的重要性指数并排序;最后,利用数据挖掘算法中的孤立森林算法,划分多尺度特征节点数据空间,使用iTree深度计算用电数据异常分值,实现用电异常核算。实验结果表明,在应用该算法后,用电异常的检出率显著提升,最高可达98%。

初中地理会考中“乡土地理”内容的挖掘与拓展

在当前教育改革的背景下,地理学科是连接人与自然、现在与未来的重要桥梁,其教育意义日益凸显。尤其在初中阶段,地理教学不仅承载着传授基本地理知识、培养地理技能的任务,更肩负着激发学生探索兴趣、树立可持续发展观念的重任,在此情境下,“乡土地理”作为地理教学的特色内容,其重要性不言而喻。基于此,文章旨在探讨初中地理会考中“乡土地理”内容的现状,通过对“乡土地理”内容的深入分析,提出“乡土地理”内容的挖掘与拓展策略,以期能够为初中地理教学提供有益的参考和借鉴。

“标准地”改革背景下的地方产业空间挖掘策略研究

经济社会高质量发展的时代背景对产业发展提出新的诉求。土地是保障产业项目落地的基础要素,如何从土地资源中挖掘产业空间潜力,支持产业用地供应改革,是新形势下产业发展面临的直接诉求。文章提出以详细规划“地块”为单元,融合多源管理数据,构建产业空间分类挖潜路径,服务于产业用地“标准地”供应,为“地等项目”产业用地空间要素保障研究提供参考。

初中语文教材中民俗文化的挖掘

在全球文化日益交融的背景下,民俗文化作为民族精神的独特表达,其传承与教育在语文教学中显得尤为重要。本文探讨了初中语文教材中民俗文化的多维度挖掘路径,并分析了相应的教学策略。实践表明,深入挖掘语文教材中的民俗文化,不仅能够提升学生文化素养,还能增强学生的民族认同感和文化自信。

一种基于信息熵差异的大数据挖掘技术

为了解决大数据挖掘问题,在常规决策树模型的基础上构建了一种新的大数据挖掘方法。这种方法的突出特点在于,充分利用属性特征的信息熵差异,对常规决策树模型进行精简,在简化树形结构的情况下,达到提升挖掘效率的目标。以科技企业创新经济大数据为实验对象,实验结果表明:信息熵差异的挖掘方法获得的决策树更加精简,挖掘效率更快,适合于大数据的挖掘处理。