基于模型校准的建筑冷负荷短期预测模型人工内扰特征变量获取方法

准确的短期建筑冷负荷预测对于建筑供能系统的运行优化具有重要意义。数据驱动模型因在挖掘建筑实际负荷特性、提高预测精度方面具有较大的优势而得到广泛应用。然而,内扰特征变量的缺失严重影响着数据驱动负荷预测模型的预测效果。为此,本文提出了一种利用模型校准技术从冷负荷时间序列中反向挖掘内扰相关数据信息的方法。案例研究结果表明,利用该方法获得的人工内扰特征变量数据对使用人工神经网络模型的短期建筑冷负荷预测效果的提升具有显著作用。相比于完全缺失内扰特征变量的预测模型,预测误差可降低11.46%,相比于使用日历信息作为内扰特征变量的预测模型,预测误差可降低6.51%。

新型针灸模型人的设计构想

介绍新型针灸模型人的设计与制造材料构想。对传统针灸人模型与人体解剖断层虚拟三维可视化结构综合研究,结合人体CT断层数据设计新型针灸模型人,丰富针灸器械领域的不断发展,进一步推动针灸医学与解剖学以及数字化三维现代科学技术相结合知识的普及与推广。

基于GARCH族模型人民币离岸价格收益率波动预测分析

我国是个外贸依存度很高的国家,汇率的较大波动会对我国经济造成重大影响,准确预测汇率波动性能够为降低中国企业的外贸、投资的汇率风险规避提供一定的参考价值。因此,本文选取了2022年1月3日~2023年7月15日香港美元人民币市场的每日收盘价格,用2022年1月3日至2022年6月30日的样本内数据建模,并用模型进行2023年7月3日至2023年7月21日的样本外预测以评价模型的预测能力。研究结果显示,IGARCH模型是数据拟合模型最优的,反映了人民币离岸价格收益波动率受冲击影响持久。

虚拟仿真模型人结合PBL教学法在老年护理学课程中的应用

研究虚拟仿真模型人结合PBL教学法在老年护理学课程教学中应用的效果。方法为:选取某院校2017级护理学本科共79名护生作为研究对象,采用随机数字表法将79名护生分为对照组(n=39例)和观察组(n=40例)。理论教学观察组和对照组为整班教学,实验教学时分别将观察组和对照组护生分成2个小组,每个小组19~20人。观察组采用虚拟仿真模型人结合PBL教学法进行理论和实验教学。对照组则采用传统教学方法。比较并分析两组护生教学后的教学满意度、考核成绩、评判性思维能力的评价。结果:本次研究从理论课程考试成绩、技能考核成绩、评判性思维能力、教学满意度等4个方面对护生进行测评,结果发现观察组护生各项成绩均优于对照组,且差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:在老年护理学教学中应用虚拟仿真模型人结合PBL教学模式应用效果良好,有助于提高护生的评判性思维能力、综合学习能力、教学满意度,值得推广应用。

在模型人上研究比较Glidescope~喉镜和Macintosh喉镜的插管压力

目的:研究比较Glidescope喉镜和Macintosh喉镜的插管压力。方法:选10名10年以上临床工作经验的麻醉医师,分别使用Glidescope喉镜(A组)和Macintosh喉镜(B组),在同一模型人身上模拟气道管理,计算机测压软件记录插管时压力。结果:与B组相比,A组可获得同等或者更好的声门视野,并且测量的舌体基底部冲击力、平均压力、峰值力要低于55%、58%、66%,两组设计的远端传感器记录的最大压力和两组的压力分布比较相似。结论:在人体模型上证实视频喉镜需要更小的压力就可获得相似或者更好的喉镜视野。

iStan智能模型人虚拟病例的设计

以iStan智能模型人为载体,筛选临床典型病例,并将其提炼加工为虚拟病例,完善虚拟病例(包括场景设定、八大状态流程设计、场景状态变换、情景编辑与输入等)。以急性缺血性脑血管病为例,分析场景状态,设置相应参数的数值,输入iStan智能模型人,完成虚拟病例制作。虚拟病例具有仿真度高、模拟再现、安全有效、重复操作、多向结果等优点,在其设计过程中,应以拓展学生临床思维为宗旨,精选案例,合理应用。

利用iStan智能模型人与标准化病人进行临床思维训练初探

目的探讨iStan智能模型人与标准化病人(SP)相结合在临床思维训练中的应用效果。方法选取我校2016级临床医学专业8班和9班共217名学生为研究对象,9班为实验组(n=108),8班为对照组(n=109)。实验组采用iStan智能模型人与SP相结合的方法进行临床思维训练,对照组采用传统教学模式,比较两组教学效果。结果实验组考核成绩与对照组比较差异有显著性(P<0.05),学习主动性、解决问题能力和临床思维能力明显优于对照组(均P<0.01)。结论利用iStan智能模型人与SP进行临床思维训练,能够提高教学效果,提升学生综合素质以及教师教学素养。

加权合成的嵌入式隐Markov模型人脸识别

嵌入式隐 Markov模型能提取人脸的二维主要特征并对姿态和环境的变化具有较好鲁棒性 .讨论了嵌入式隐 Markov模型的进一步改进及其实现 .首先分析了形成观察向量的采样窗大小和其二维 DCT系数项数的不同对人脸识别结果的影响 ,然后确定最优的采样窗大小和其二维 DCT系数项数 .鉴于不同角度的照片包含信息量的不同 ,提出了一种加权合成的模型参数重估算法 .重估模型参数时 ,首先计算每幅脸像相对应的模型参数 ,然后进行加权合并 ,权值由迭代公式求得 ,训练结束后用一个合成的模型来表示一个对象 .采用基于该方法的原型系统对 ORL人脸库进行测试 ,识别正确率达到了 99.5 % .

基于远近视角驾驶员模型人机合作转向PDC/H_∞控制策略

基于远近视角驾驶员模型获得了非线性车路和人车路闭环T-S模型,运用状态反馈γ-次优H∞范数和线性矩阵不等式约束得到了反馈增益矩阵。应用模糊并行分布补偿控制设计了车路和人车路闭环T-S模型全局控制器。CarSim/Simulink仿真结果表明,基于人车路闭环模型的人机合作转向控制的车道保持能力和跨道时间均优于车路模型,从而减少了车道偏离的风险。通过合作转向评价准则得出的人车路闭环PDC/H_∞控制器的人机合作程度较高。

一种隐马尔可夫模型人脸表情分析算法

文章采用DCT变换对整幅人脸图像进行降维并获取有效特征,从而减少了观察值序列的维数,提高了训练和识别系统的速度。其后,根据提取的特征设计了基于隐马尔可夫模型的人脸表情分析方法,选取表情脸与中性脸图像的2D-DCT系数差值,经ZIG-ZAG扫描、K均值聚类生成观察值序列。最终对高兴、生气、吃惊、厌恶、恐惧、悲哀6种表情进行了分类识别。

基于聚类优化主动模型人脸识别算法研究

研究人脸识别和跟踪准确度问题。针对在使用大数据样本进行训练前提下,以往AAM算法人脸识别与定位不准确的缺陷,提出了一种新的利用聚类算法对样本空间进行划分,并在此基础上训练多个AAM的分层人脸识别和跟踪算法。首先利用所有训练样本训练得到初始AAM,然后利用一个全新的相似度计算公式,将所有训练样本划分成若干个子类别,在此基础上,针对每个子类别,训练一个相对稳定的AAM。在识别与跟踪过程中,先使用初始AAM进行定位,然后根据子类AAM进行精细化定位,从而得到比以往算法更为精确的定位效果。仿真结果显示改进的算法能准确定位出人脸所在位置,并且具有很高的运算效率,可以方便的实现实时监控系统的人脸跟踪定位及识别等目标。

校企联合培养手板模型人才的实践研究

文章从手板模型在产品设计行业中的地位与现状出发,指出手板模型行业的发展优势与制约因素,提出校企联合进行手板人才培养的必要性与可行性。从工业设计教学体系内外的培养方案展示了苏州工艺美术职业技术学院在校企联合培养手板模型人才的实践研究成果。

基于加权主动形状模型人脸定位研究

主动形状模型方法常常用于人脸图像描述,但由于受到初始情况、光照等诸多因素的影响,主动形状模型容易陷入最优化过程中的最小问题,为了解决此问题,用一种基于评价信息的加权主动形状模型(Weighted-ASM)或者WASM[1],首先描述局部纹理模型,然后用了一种形状评价函数衡量描述得到的形状与训练数据的匹配程度。WASM采用形状评价信息,把搜索得到的形状用加权的方式投影到形状子空间,加权投影可以利用搜索过程中的信息,使得搜索可能跳出局部极值,从而得到更准确结果。实验证明该方法非常有效。

人体结构参数模型人工神经网络法拟合及虚拟测量

利用神经网络的非线性映射能力,寻找身高、体重和性别与个体结构静态尺寸的普遍性规律,建立统计参数的网络数学模型,为虚拟测量及人机工程设计提供一种分析方法。

基于DCC-BGARCH模型人民币升值风险动态管理研究

在人民币升值背景下,我国出口企业面临潜在外汇风险。根据人民币汇率波动"聚集性",使用DCC-BGARCH模型设计动态套期保值策略,与传统结果比较得到DCC-BGARCH模型策略标准差较小、效率较高等结论。因此,我国外贸企业可以借鉴该策略有效规避人民币升值风险,稳定生产收益。

利用智能引导和KDML增强可拓模型人机建模能力研究

为了利用计算机协助人们建立待求解问题的可拓模型,必须让计算机识别用自然语言描述的问题,而且要理解问题的含义,这是相当困难的任务。本文提出利用人机界面Agent的智能引导并结合知网(How Net)中的知识系统描述语言(KDML),增强计算机语义处理能力的方法。以求职问题为实践的结果说明了方法的有效性。由于KDML有较强的表示语义信息的作用,通过人机交互也能减轻计算机自然语言理解的困难。因此该方法能将自然语言描述的待求解问题的目标和条件进行分离和形式化,使计算机更有效地建立待求解问题的可拓模型。

基于EGARCH模型人民币汇率波动的实证研究

"8.11"汇改后,人民币汇率不再盯住单一美元,而是选择若干种主要货币,这种变化对人民币汇率的波动有着较大影响,本文建立EGARCH(1,1)模型,对汇改后人民币收益率序列进行拟合检验,得出收益率序列仍然有集聚波动性、尖峰厚尾的特点,还存在杠杆效应,最后对央行以及规避利率市场化所面临的汇率风险提出建议。

体育教学模型人的制作与使用

会＂变形＂的体育教学模型人,给学生一个直观的感知,帮助学生进一步理解动作的方法,增强体育教学的实效性,提高教具的多用率和多变性。

现代护理教育对护理实验用模型人的要求

伴随着医学模式的转变和高新科技的发展，医学教育理念不断更新，虚拟培训、考核系统逐渐进入医学领域。医学模拟教学广泛应用于临床教学，并且越来越多地得到国内外医学教育界的认可与支持。而护理专业学生的在校教育主要是靠模型人来练习护理基本技能，而模型人的仿真性极大的影响着学习效果。