基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究

针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。

信息物理多重攻击下配电网状态估计关键技术评述

配电网数字化转型将进一步促进信息系统与物理系统的深度耦合,由于配电网信息安全防御资源有限,难以将信息侧安全风险隔离于物理系统之外,这也使得配电网状态估计正面临全新的挑战。首先,文中简要介绍了配电网信息物理系统体系结构,并构建了面向信息物理系统的配电网状态估计技术框架;其次,较为全面地梳理了信息物理融合背景下配电网状态估计技术的国内外研究现状,包括考虑网络攻击的配电网伪量测建模与分析、配电网虚假数据注入攻击分析与防御以及配电网信息物理系统安全风险分析与可靠性评估等方向;最后,对该领域未来进一步发展所面临的关键问题进行了探讨和分析。

带有状态/输入量化的无人艇航向跟踪控制

[目的]针对水面无人艇(USV)的海上通信受限的问题,提出一种带有状态/输入量化的USV航向跟踪控制方法。[方法]基于反步法设计系统控制律,结合动态面技术降低虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项及外界干扰,利用扩张状态观测器(ESO)进行估计。采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化,且量化后的状态反馈信息仅用于跟踪控制。利用量化状态递归设计基于ESO的USV航向控制器,证明闭环控制系统中量化变量和非量化变量间误差的有界性。[结果]基于李雅普诺夫稳定性理论,提出了量化误差考量及闭环系统稳定性判定方法,严格证明了所设计的带有状态量化和输入量化的USV航向跟踪控制系统的稳定性,仿真实验验证了该控制策略的有效性。[结论]结果表明,所提方法可为USV航向跟踪控制提供借鉴。

癫痫持续状态死亡法医学鉴定1例

1案例1.1简要案情赵某,女,33岁,某日晚与宋某入住宾馆。期间二人发生性关系。00:00,赵某反复出现四肢抽搐、口吐白沫及气喘症状,宋某认为其可自行恢复,故在其发作期间未采取任何救助措施。赵某在症状发作间歇期持续昏迷,于当日17:00死亡。经查赵某生前无颅脑外伤史,有癫痫病史5年余,规律服用抗癫痫药物(奥拉西坦片、左乙拉西坦片、奥卡西平片),死亡前2 d自行停用抗癫痫药物。

基于改进MobileNetV2的铣削振动状态辨识

针对现有铣削振动状态辨识模型准确率不高,训练耗时较长的问题,提出基于改进MobileNetV2的铣削振动状态辨识方法。以MobileNetV2骨干结构为主干特征提取网络,联合多尺度注意力聚融层(MAFL)与层递式分类器(LC)对MobileNetV2顶层结构进行重建,从而达到模型改进目的;其次,以变分模态分解与希尔伯特变换为基础开展铣削振动状态数据预处理,并以迁移学习(TL)与Fine-tune相结合对改进模型进行训练;进而,以不同转速下变切深侧铣工艺为对象,利用改进MobileNetV2模型及多种经典分类模型对铣削振动状态进行辨识与对比分析。结果表明,改进MobileNetV2在准确率和耗时方面均具有优势,所提辨识方法更适应制造工程领域对切削状态实时认知与颤振预警的应用需求,具有较广阔的工程应用前景。

大宝山含钨褐铁矿中钨的赋存状态与嵌布特征

通过多种分析方法,探究广东大宝山含钨褐铁矿的物相组成、元素分布等工艺矿物学特征,以揭示矿石中关键金属钨的赋存状态与嵌布特征。X射线荧光分析(XRF)、粉末X射线衍射(XRD)以及扫描电子显微镜和能谱(SEM-EDS)结果表明:矿石中主要矿物为含钨褐铁矿和石英,关键金属钨品位为1.35%。微区X射线衍射(Micro-XRD)和矿物解离度分析仪(MLA)结果表明:钨主要赋存于高铁钨华((W,Fe)(O,OH)_(3))中,而高铁钨华则以剥离和带状形式紧密分布在褐铁矿中。同时,还定量分析了有价元素在各主要矿物中的赋存和分布情况,并讨论了含钨褐铁矿风化演变和形成机制。最终提出了一种选冶联合分选回收流程,为高效回收含钨褐铁矿中关键金属钨提供理论基础。

水中兵器锂原电池健康状态预测技术探究

锂原电池作为高效、清洁能源,在水中兵器装备中广泛应用,但是在长期贮存和使用过程中,暴露出了一些故障及安全隐患,因此对电池进行健康状态预测及对故障进行机理研究极为重要。针对锂原电池的故障及应用需求,梳理分析现有研究基础以及困难等,借鉴锂离子电池的成熟技术,探究性地对锂原电池故障模式、故障机理进行了分析,提出了状态预测技术的研究思路和方法,为水中兵器锂原电池健康状态预测技术体系的构建和研究提供了参考。

小样本学习驱动的无线频谱状态感知

无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一。针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况,该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类的无线频谱状态感知方法。首先,对捕获的稀疏频谱观测数据插值,构建频谱状态地图,作为频谱状态分类器的输入数据。其次,针对频谱数据类别分布不稳定、数据量严重不足的问题,基于小样本学习方法,利用嵌入模块和度量模块协同工作,以实现快速精确的频谱状态分类。具体地,利用嵌入模块将频谱数据映射到嵌入空间,提取频谱数据中的隐含特征;在度量模块的设计中,分别提出基于原型和基于样例的两种类别表示方式,通过计算待分类样本与类别之间的相似度判断待分类样本类别。最后,为了确保分类模型克服测试样本数量少导致过拟合问题,设置A-way B-shot任务训练模型。仿真结果表明,与传统机器学习方法相比,本文模型可以在低信噪比条件下进行精准分类;同时,在测试集样本数很少的情况下,或者在测试集中出现在训练集从未见到的新类时,所训练的模型也可以精准快速判别无线频谱的场景类别。

紧急行政:非常状态下的政府治理模式研究

现代社会已然成为公共危机高发的风险社会,对突发公共危机的高效处置是现代政府的法定职责。作为专务公共危机治理的一种公共行政模式,紧急行政是在特定的突发事件出现之时,有权机关展开识别和研判,并决定进行社会情境切换之后所采取的一系列特别的应对策略和治理手段。紧急行政涉及情境、制度和行动三个方面基本要素,即突发公共危机诱发了社会情境切换制度的运行,从而进入异于日常状态的、兼具事实性和规范性的非常状态,围绕紧急行政开展的公共行动也由此获得了出场的合法性。相比于日常状态下的公共行政,非常状态下的紧急行政的特殊之处在于任务的综合性、权力的优益性以及效力的时空性。基于此,应从情境转换机制、制度衔接机制以及行动协同机制等方面搭建和完善紧急行政的运行框架,推进国家治理现代化。

利用纳滤传质模型定量计算迷迭香酸分子状态的实验教学设计

该文设计了利用纳滤传质模型定量计算迷迭香酸分子状态的教学实验。实验以丹参中代表性的酚酸为研究对象,计算了迷迭香酸的纳滤膜通量、传质系数和截留率,构建了迷迭香酸分子态比例定量计算数学模型,对制药过程中的醇沉、树脂吸附、澄清过滤、浓缩、干燥等工艺的转移率和成分存在状态进行了相关性分析,研究了制药工艺成分量值传递的内在机制。实验结果表明,迷迭香酸存在状态对制药工艺中的成分转移率有重要影响。这一结论对提升生产过程的规范化和标准化很有意义。本实验与制药生产热点问题相结合,通过科研反哺教学,有助于增强学生的科研素养和实践能力,并实现科研应用与教学拓展的协同提升。

一种可解释的云平台任务终止状态预测方法

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加入云平台中任务的动态信息,采用沙普利加和解释(Shapley additive explain,SHAP)找出静态和动态属性对终止状态影响的重要性,利用变量重要性结合SHAP值和XGBoost模型,对任务终止状态预测模型建模后的结果进行解释,使用可视化技术呈现负载特征如何影响模型对不同任务终止状态的预测.用SHAP值绝对值的平均值衡量特征的重要性,实现任务不同终止状态特征重要性的全局可视化,根据结果筛选出对任务终止状态预测模型影响大的20个变量,作为特征筛选的依据;由可视化的结果可知,任务运行过程中,各特征的不同特征值对任务的终止状态有影响,不同特征值对终止状态的产生有不同的影响.特征选择结合模型可解释性方法运用于任务终止状态预测模型的构建流程中,可辅助构建高分类性能及易于理解的任务终止状态预测模型,通过对负载特征与任务终止状态之间映射机理的探索,可以优化云平台的调度机制.

岩土材料中冰分布状态的冷冻电镜表征方法

为从微观角度定量描述冰在岩土材料中的分布特征,基于冷冻电镜技术提出了一种微观尺度的实验表征方法。针对不同冰饱和度人造岩芯样品的二次电子图像和能谱分析图,通过元素含量分布、升华前后图像对比确认了冰在岩土材料中的分布状态。随着冰饱和度的增加,骨架孔隙被冰填充、骨架颗粒表面被冰包裹区域增大,样品断面更密实平整,岩土骨架的堆积结构特征变弱。在背散射电子图像中,冰的图像比岩土骨架亮度低、灰度高,基于此构建了冰饱和度的数字图像计算方法。该方法计算的升华前冰饱和度与样品预制冰饱和度偏差小于5%,验证了其可靠性。

基于驾驶员意图采集的车辆状态控制系统分析

驾驶员操作意图是整车状态变化的基础,对整车运行具有重要影响。以驾驶员操作意图为研究的出发点,对驾驶员执行车辆各种操作时,车辆的状态进行分析,主动包括启动自检工况,档位变化、加速、制动、转向等工况;基于分析结果对各工况的控制流程进行分析和设计;提出了实现车辆基本功能的控制模式,并对控制电路进行设计。在此基础上,应用实车调试,对控制系统进行了测试。结果可知:对车辆进行准确控制的前提是对驾驶员意图进行准确的分析采集,控制流程应简洁明了,尽可能减少控制器的执行周期,缩短控制周期;实车测试表明系统能准确的实现驾驶员的操作意图,实现加速、减速、制动等,表明所设计的控制系统的可靠性与准确性,为此类设计提供参考。

基于赋能理论的延续性干预对脑梗死患者应对情况及心理状态的影响

目的探讨基于赋能理论的延续性干预对脑梗死患者应对情况及心理状态的影响。方法采用随机数字表法,将2021年7月至2022年3月在河北医科大学第二医院接受治疗的脑梗死患者112例分为对照组和观察组,每组56例。对照组给予常规护理,观察组在对照组的基础上,采用基于赋能理论的延续性干预,2组均干预6个月。比较2组干预后的治疗依从性及满意度,干预前后的医学应对方式问卷(MCMQ)、神经功能缺损量表(NIHSS)、日常生活活动能力(ADL)、脑卒中残损评定法量表(SIAS)、生活质量评分、心理状况[汉密尔顿焦虑量表(HAMA)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、心理弹性量表(CD-RISC)]。结果2组回避、屈服、NIHSS、HAMA、HAMD评分干预后较干预前降低,且观察组低于对照组(P<0.05);面对、ADL、SIAS、CD-RISC、生活质量各项评分升高,且观察组高于对照组(P<0.05);观察组的治疗总依从性高于对照组(P<0.05),观察组总满意度高于对照组(P<0.05)。结论基于赋能理论的延续性干预应用于脑梗死患者中,能够帮助调节患者的负性情绪,改善其神经功能,促进其身体功能恢复,提升生活质量、心理弹性恢复能力以及生活的自理能力,患者对其有较高的满意度,且能够提高患者面对疾病的信心,使其更加配合治疗。

二氧化锆全瓷冠修复前牙的效果及对局部炎症状态的影响

目的:探究及观察二氧化锆全瓷冠修复前牙的效果及对局部炎症状态的影响。方法:选取2019年1月—2021年1月深圳市龙岗区妇幼保健院口腔科的100例需进行前牙冠修复的患者为研究对象,根据随机数字表法分为对照组(镍铬合金烤瓷冠组)和观察组(二氧化锆全瓷冠组),每组50例。比较两组的修复效果(颜色匹配度、完整度及边缘密合度)、不良情况发生率、局部炎症状态指标[龈沟液炎症因子白介素-1β(IL-1β)及白介素-6(IL-6)、炎症介质前列腺素E2(PGE2)]、炎症趋化因子[调节活化正常T细胞表达和分泌因子(RANTES)]、患者满意度。结果:观察组的颜色匹配度、完整度及边缘密合度均显著优于对照组,不良情况发生率显著低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。治疗前,两组的局部炎症状态指标比较,差异均无统计学意义(P>0.05);治疗后3、6个月,观察组的局部炎症状态指标均显著优于对照组,患者满意度显著高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:二氧化锆全瓷冠修复前牙的效果较好,且可有效控制患者的局部炎症状态,更受患者认可。

金融安全指数构建及状态识别研究

运用TVP-SV-FAVAR模型构建金融安全指数,通过马尔可夫状态识别与时变脉冲响应分析,揭示金融安全指数状态转换特征,解析金融安全各维度指数间的相互影响及其响应模式。研究发现:(1)构建的金融安全指数能有效识别尾部事件冲击,准确刻画金融安全各维度状态及发展趋势。(2)我国金融安全指数在高区制以及中区制状态下具有显著持续性,表现出较高的中高区制稳态概率。(3)各维度金融安全指数对金融安全的影响存在期限异质性,短期内金融安全较大程度受到金融发展质量以及金融监管能力的正向冲击;中长期我国金融安全主要受到金融竞争力、金融监管能力和金融稳定水平的影响。

高围压状态下堆石料湿化变形特性

堆石料是土石坝的主要填筑材料,其湿化变形特性对土石坝蓄水期变形有显著影响。对两河口水电站的2种筑坝堆石料,采用单线法分别开展围压为0.5、1.0、2.0、3.0 MPa的大型三轴湿化变形试验。结果表明:随着应力水平和围压增加,堆石料轴向湿化变形和体积湿化变形都显著增大,与中低围压下的湿化变形规律相近。高围压下的各向等压湿化变形,堆石料体积湿化应变与围压在双对数坐标中仍服从直线关系,轴向湿化应变与围压不再满足直线关系。高围压下的偏压湿化变形,堆石料体积湿化应变与轴向湿化应变之比一般在0~2范围内,与围压呈现近似水平发展趋势,随应力水平的增加而逐渐降低。采用六参数湿化模型,仍能准确表达轴向湿化变形、体积湿化变形随应力水平、围压的变形规律。

肝癌患者营养状态与肝功能、炎症因子及预后的相关性分析

目的探讨肝癌患者营养状态与肝功能、炎症因子及预后的相关性。方法选取2019年1月至2020年12月在巴彦淖尔市医院行半肝切除术治疗的原发性肝癌患者170例临床资料进行回顾性分析。通过患者主观整体评估(PG-SGA)结果将患者进行分组,0~≤1分组(13例)、2~≤3分组(34例)、4~≤8分组(58例)、≥9分组(65例)。比较各组患者肝功能指标与炎症因子水平差异,分析PG-SGA评分与肝功能指标、炎症因子水平的相关性,并比较营养良好组(4~≤8分组+≥9分组)、营养不良组(0~≤1分组+2~≤3分组)预后生存状态。结果PG-SGA≥9分组患者直接胆红素(DBIL)、总胆红素(TBIL)、谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)、白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-1(IL-1)分别高于0~≤1分组、2~≤3分组、4~≤8分组(F=20.870、18.633、835.004、1190.48、26.283、28.242、31.109,P<0.05),白蛋白(ALB)分别低于0~≤1分组、2~≤3分组、4~≤8分组(F=-18.755,P<0.05)。Pearson相关性分析显示:PG-SGA评分与ALB呈负相关(r=-0.403,P<0.05),与DBIL、TBIL、ALT、AST、TNF-α、IL-1、IL-6呈正相关(r=0.412、0.451、0.862、0.849、0.530、0.543、0.515,P<0.05)。Kaplan-Meier生存分析显示,营养良好组总生存情况优于营养不良组(χ^(2)=6.364,P<0.05)。结论肝癌患者多存在营养不良状况,且营养状态与肝功能、炎症因子及预后相关密切,临床需注重肝癌患者营养状态监测,保证患者术前营养状态良好.

基于知识图谱多集池化的健康状态智能评估方法

为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依赖关系。在此基础上,设计了图多集池化网络模型,该模型通过节点特征学习、第一级图池化、自注意力特征学习和第二级图池化能够生成图谱的整体向量表示,将健康状态评估转换为基于表示学习的图谱分类任务。在公开的发动机数据集上对所提方法进行了实验评价,结果表明,该方法能够获得较高的评估准确度,在小样本情况下也表现出良好的优势。