基于主动重心的青年高血压患者心肺运动时序数据增强

精准医疗的逐步兴起,如挖掘青年高血压患者的心肺运动时序数据,可以了解不同个体对有氧运动训练的响应性,有助于提高患者高血压管理计划的制定效率,更有效地实现有氧运动干预的治疗。开展该研究的瓶颈之一在于难以获取充足的样本数据。为了解决获取数据难度大、成本高等问题,利用加权动态时间规整重心平均算法来进行时间序列数据增强,重点针对重心选择和权重分配进行了研究。针对重心选择问题,首次引入了主动重心的概念,提出了代表性重心与多样性重心选择策略,改善了数据增强的效果。此外,针对现有权重分配策略的不足,提出了随机权重距离递减分配策略,避免了合成重复样本,进一步提升了模型的泛化能力。实验结果表明,在该研究背景下同时考虑重心选择与权重分配进行数据增强,可以进一步提升青年高血压患者有氧运动干预疗效预测的准确性。

主动重心控制系统目标重心位置研究

目标重心位置的确定是主动重心控制系统设计的一个难题,提出一种目标重心位置设计方法,以指导主动重心控制系统的设计。通过梳理阻力与重心关系的相关参考文献,总结出理论最小阻力重心位置的关系式;考虑飞机重心测量的误差,对主动重心控制系统的目标重心位置的设计进行研究;并以空客A340飞机为例,对主动重心控制策略进行分析。结果表明:阻力最小重心位置并不总是越靠后越好,目标重心位置应根据理论最小阻力重心位置和重心测量的误差进行设计,且燃油重心的测量误差对其影响很大;通过合理设计燃油转输门限,能在减小阻力、节省燃油消耗与减轻燃油系统/设备工作负担之间取得平衡。

融合学习机制的多混沌麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(SSA)易受初始解的影响陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合学习机制的多混沌麻雀搜索算法(MMCSSA)。首先,引入重心反向学习策略(COBL)生成精英种群增强对多源优质搜索区域的勘探能力,提升算法的局部极值逃逸能力和收敛性能。其次,提出一种动态调整的黄金正弦领导策略并嵌入SSA中以改善发现者的搜索方式,增强算法的全局搜索能力。然后,提出一种基于学习机制的多混沌映射策略,该机制利用多混沌多扰动模式的特性,通过动态调用不同混沌映射赋予算法不同类别的扰动特征。混沌扰动失败时,引入高斯变异策略对当前解进行深度开发,两种策略协同作用,相互促进,极大增强了算法逃逸局部最优的能力。最后,将所提算法应用于12个不同特征的基准函数进行实验,结果表明与其他算法相比,MMCSSA在收敛精度、寻优速度和鲁棒性方面有更好的表现。

“一带一路”倡议与中国参与国际经贸规则重塑

目前国际经贸规则重塑朝着区域规则先行、高标准化、更多关注金融和非传统经济规则构建的方向发展,使"一带一路"倡议对中国参与国际经贸规则重塑非常重要。由于"一带一路"倡议下的规则重塑存在如何实现公平规则修订、协调大国关系及关系性资产投入偏大等难点,需要中国重点从争端解决机制、货物贸易、金融及非传统经济的域内规则统一入手,增强新兴国家与美欧等谈判的集体力量。为实现规则统一,中国应建立"一带一路"倡议下的高级别多边磋商机制、对接内外自贸区规则、先行实现域内金融规则统一、增加"一带一路"国家语言学习投入及由简入繁分批推进不同领域的规则一体化。

中原经济区社会管理创新特殊性研究

立足中原经济区实际,加强和创新社会管理,对于促进中原经济区建设具有重要意义。通过发掘中原经济区在地域、人口、经济、文化等面的特殊性,结合社会管理创新的时代要求,找出中原经济区社会管理创新的重心,即实现统一性和自主性相结合,促进区域政治、经济、文化、社会协调发展,并抓住重点领域和人群,探索点、线、面相结合的社会管理创新格局。

融合聚类算法的改进麻雀搜索算法

聚类算法与群智能算法有着各自的优点,为克服麻雀搜索算法陷入局部最优且依赖于初始化种群的缺陷,提出融合聚类算法的改进麻雀搜索算法,采用K-medoids对每次迭代后的种群进行动态更新,使得种群个体分布均匀,再引入基于重心的反向学习策略,提高了发现者的搜索范围且极大地防止算法出现早熟现象,在追随者的位置更新上引入了自适应余弦权重此策略,使得追随者的搜索更加细致且灵活,平衡了算法的局部和全局性搜索。通过8个标准测试函数验证了改进算法的有效性及可行性。