F.Leberl模型与干涉测量模型相结合的InSAR影像区域网平差

为解决西部测图中缺少控制点的问题,提出了一种新的干涉合成孔径雷达(InSAR)影像区域网平差方法.该方法将F.Leberl模型与干涉测量模型相结合,并采用交替趋近与LDL’稀疏矩阵分解技术求解大规模法方程.实验结果表明,与传统的基于F.Leberl模型的平差方法相比较,提出的方法精度更高.由于新模型中增加了三个定标参数,因此能够同时实现多航带幅度图像以及数字高程模型(DEM)的联合平差.最后结合实际机载InSAR系统参数对影响平差精度的因素进行了详细的分析.

基于F.Leberl模型机载SAR影像联合平差

机载SAR影像定位时需要进行影像的联合平差,而传统的定位方法需要在地面控制条件较好的情况下才能进行平差。因此采用少量的地面控制点完成影像定位是我们需要研究的问题。论文基于F.Leberl构像模型研究了在控制点较少的情况下进行机载SAR影像联合平差的理论与方法。实验中分别对两景影像和四景影像进行联合平差,实验结果表明随着加密点数量的增加,加密点的精度有所提高,多景影像的联合平差可以减少地面控制点的数量,从而实现稀少控制点条件下的机载SAR影像高精度定位。

基于FGFR非对称二聚化模型的FGF19改构体的设计及活性评估

目的:探究以成纤维细胞生长因子受体(FGFR)非对称二聚化模型为结构基础设计成纤维细胞生长因子19(FGF19)的非促肿瘤型改构体,并对其增殖活性和代谢活性进行评估,使其成为治疗胆汁淤积症的候选药物之一。方法:利用pymol软件分析蛋白晶体结构并设计FGF19改构体,将构建好的FGF19改构体(FGF19^(F159A))与FGF19野生型(FGF19^(WT))的质粒转化到大肠杆菌感受态细胞中,经过诱导表达、变性、复性获得正确构象的蛋白,经过镍柱亲和层析与分子排阻色谱方法纯化得到目的蛋白;通过蛋白邻位连接技术(PLA)对比FGF19^(WT)和FGF19^(F159A)诱导受体二聚化的程度;MTT实验检测细胞增殖活性;Western blot实验检测磷酸化成纤维细胞生长因子受体底物2(P-FRS2)、磷酸化细胞外调节蛋白激酶(P-ERK)、胆固醇7α-羟化酶(Cyp7A1)的蛋白表达水平;免疫组化法检测动物肝脏中促增殖指标Ki67和增殖细胞核抗原(PCNA)的蛋白表达水平;RT-qPCR法检测动物肝脏中肿瘤指标甲胎蛋白(AFP)、细胞周期蛋白A2(CCNA2)、表皮生长因子受体(EGFR)的相对mRNA水平;质谱法测定肝脏中胆酸(CA)、脱氧胆酸(DCA)、熊去氧胆酸(UDCA)、鹅去氧胆酸(CDCA)的含量;以db/db小鼠为模型,连续给药1个月,监测药物的慢性降糖效果,糖耐量实验检测其对糖耐量的改善能力。结果:以蛋白结构为基础成功构建了FGF19^(F159A),经过表达纯化得到了高纯度的目的蛋白;PLA结果显示,与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)诱导受体二聚化的能力明显减弱(P<0.01);MTT实验显示,与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)的促增殖活性明显减弱(P<0.05);Western blot实验表明,与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)明显下调P-FRS2和P-ERK的蛋白表达水平(P<0.05);免疫组化结果显示,与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)组Ki67和PCNA的蛋白表达水平显著降低(P<0.01);与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)组AFP、CCNA2、EGFR的mRNA水平明显降低(P<0.01);与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)组肝脏中Cyp7A1的蛋白表达水平,胆汁酸CA、DCA、UDCA、CDCA的含量差异无统计学意义(P>0.05);与FGF19^(WT)组相比,FGF19^(F159A)组的降糖能力和改善糖耐量的能力差异无统计学意义(P>0.05)。结论:基于FGFR非对称二聚化模型设计的FGF19改构体FGF19^(F159A)能够在极大减弱细胞增殖活性的同时保留其代谢活性,有望成为治疗胆汁淤积症的候选药物。

^(18)F-FDG PET图像联合可解释的深度学习影像组学模型对原发性帕金森病和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断

目的探究^(18)F-FDG PET图像结合可解释的深度学习影像组学(IDLR)模型在原发性帕金森病(IPD)和非典型性帕金森综合征鉴别诊断中的应用价值。资料与方法本横断面研究纳入2015年3月—2023年2月复旦大学附属华山医院帕金森病PET成像基准数据库330例帕金森病患者的^(18)F-FDG PET图像,其中IPD 211例、进行性核上性麻痹(PSP)59例、多系统萎缩(MSA)60例;包括2个队列(训练组270例和测试组60例)。采集所有受试者的^(18)F-FDG PET图像及临床信息并进行比较。开发一种IDLR提取特征指标,在影像组学特征的监督下从神经网络提取器收集的特征中筛选IDLR特征,并在测试组中构建二分类支持向量机模型,分别计算构建的IDLR模型、传统影像组学模型、标准化摄取值比值模型、深度学习模型在IPD/PSP/MSA组间两两分类的模型性能指标与曲线下面积。采用100次10折交叉验证在2个队列中进行独立分类与测试。通过特征映射展示大脑相关感兴趣区,使用梯度加权类激活图突出大脑中最相关的信息并可视化,检查不同疾病组的模型输出热力图,并将其与临床诊断位置进行比较。结果IDLR模型在不同帕金森综合征患者中分类效果最好,测试组中的曲线下面积(MSA与IPD 0.9357,MSA与PSP 0.9754,IPD与PSP 0.9825)优于其他模型(影像组学模型:Z=1.31~2.96,P均<0.05;标准化摄取值比值模型:Z=1.22~3.23,P均<0.05)。筛选后的IDLR特征映射的影像组学感兴趣区与梯度加权类激活图切片热力图可视化高度一致。结论IDLR模型在^(18)F-FDG PET图像中具备对IPD和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断潜力。

基于F.Leberl改进模型的星载SAR影像精纠正

介绍SAR影像的F.Leberl几何模型,分析星载条件下零多普勒条件不满足的原因,重点提出利用距离向像坐标ys的多项式拟合多普勒中心频率的方法修正零多普勒条件方程,建立星载SAR影像严格的F.Leberl模型,最后阐述利用改进的F.Leberl模型纠正SAR影像的具体步骤。ERS卫星影像的实验结果表明,提出的F.Leberl改进模型在检查点上可达到距离向2.1像素、方位向1.6像素的定位精度。

基于F分数模型的大唐发电财务风险预警

电力企业是以火电为主的高碳型企业,作为保障社会经济活动与人民日常生活的重要单位,在“双碳”背景下,承担着落实国家政策、实现企业转型的重要责任,外部经营环境的骤变势必会对其业务结构造成极大的冲击。因此,以大唐国际发电股份有限公司为例,对其财务风险重新研判,构建风险预警体系意义重大。运用F分数模型对大唐国际发电股份有限公司的财务风险进行研判并构建预警模型,对其财务风险防范、实现转型升级提出建议,以期为行业内其他企业提供借鉴。

机载条带SAR F. Leberl扩展模型无参考点定位

针对机载合成孔径雷达(SAR)条带成像模式,基于距离多普勒(RD)算法,建立了F. Leberl扩展模型,推导了不考虑地形起伏情况下基于该模型的图像无参考点定位公式体系,分析了多普勒参数估计误差、斜距及载机高度测量误差对定位精度的影响,并通过仿真给出了有用的结论.

澳加F1代荷斯坦母牛生长发育规律研究

本研究的目的是探究澳加F1代荷斯坦母牛(澳大利亚荷斯坦奶牛×加拿大奶牛性控冻精)生长发育规律,为其选育和合理的饲养管理提供理论依据。实验对70头健康的澳加F1代荷斯坦母牛进行0、3、6、9、12、15、17月龄的体重和体尺数据统计。结果得出澳加F1代荷斯坦母牛在犊牛阶段,3~6月龄的体重和体尺增长最快,尤以体重增加最为明显,增重了95.25±9.50 kg;在育成母牛阶段,9月龄以前体重增长最快,其次是胸围、体斜长和十字部高,且各项指标增长均高于育成母牛阶段其他月龄,到15月龄以后体重增加和体尺增长均较为缓慢;澳加F1代荷斯坦母牛体重与体高、十字部高、体斜长和胸围均呈现极显著正相关;体重和体高拟合效果最好的生长模型为Gompertz,十字部高和体斜长的Gompertz和Logistic生长模型拟合指数相同,胸围拟合效果最好的生长模型为Logistic。预测值与实测值比较得出Gompertz模型与真实值之间的残差范围较小。综上可得,Gompertz模型能很好地描述澳加F1代荷斯坦母牛的体重和体尺随月龄的变化规律,生产中可通过月龄及该模型估测澳加F1代荷斯坦母牛的体重和体尺,有利于提高牧场科学的饲养管理水平。

COSINE两流体八方程子通道程序湍流交混与空泡漂移模型有效性验证

COSINE是我国自主研发的核电厂堆芯与系统安全分析的一体化软件包,其中子通道程序cosSubc-2F采用两流体,三相场(连续液相、液滴相和气相)的建模方法,除了连续液相和液滴相共用一个能量守恒方程外,其余各相均包含质量、动量和能量三个守恒方程,共计八个独立的守恒方程。在子通道程序中,燃料组件被划分为一定数目的平行子通道,这些通道并不是封闭的,它们之间由于压力梯度等因素的影响发生着流体的质量、动量和能量交换。作为通道间相互作用的关键模型,湍流交混与空泡漂移模型对于子通道程序模拟结果的准确性十分重要。文章详细介绍了子通道程序cosSubc-2F中的湍流交混与空泡漂移模型机理,选取一系列实验进行测试,程序中湍流交混与空泡漂移模型有效性得到了充分验证,并通过结果的对比分析,为模型的开发优化提出建议。

基于SICAS模型的直播营销效果优化研究——以F品牌为例

近年来,抖音、快手等主流直播平台的发展白热化,消费者的购买习惯逐渐从传统电商转移至直播电商,网络直播的用户群体也日趋庞大,加速了网络直播营销的发展。F品牌的自播正处于起步阶段,急需开辟品牌自播的新路径,构建壁垒占据市场。因此,本文基于SICAS模型,根据F品牌的已有数据,结合问卷调研数据,提出SICAS模型五个维度的优化措施,为F品牌触达网络直播营销的精准用户、提升销售转化率、抢占滋补类目直播市场提供指导与借鉴。

基于区域阈值模型的地震信号凸集投影高效重建方法

地震信号重建广泛应用的凸集投影(POCS)算法大都采用线性或指数阈值模型,虽然计算效率高,但由于难以完全消除缺失信号泄露引起的噪声,重建效果不佳。为此,提出了一种基于区域阈值模型的POCS地震信号重建方法,将数值阈值转化为区域阈值,将区域滤波窗口作为阈值进行迭代更新。其核心思想是根据时—空域缺失地震信号的频率—波数(F⁃K)谱分布范围,在每次POCS重建迭代时按照一定规律选取固定大小的矩形或扇形区域作为阈值,将区域内和区域外的变换系数分别保留和置零,以尽可能地保留有效信号的变换系数,构建了地震信号POCS重建的矩形与扇形区域阈值模型。数值试验结果表明:相比于F⁃K域指数阈值模型的POCS重建,F⁃K域区域阈值模型对连续缺失信号的重建精度更高;相比于扇形区域阈值模型,矩形区域阈值模型的重建精度和计算效率均略高;与曲波域指数阈值模型的POCS重建相比,F⁃K域区域阈值模型的重建精度相当,但计算效率提高了约90%。

基于响应面法和ARO算法的桥梁有限元模型修正

针对桥梁结构模型修正过程中计算量大、全局寻优难等问题,提出一种基于响应面法和人工兔优化算法(artificial rabbits optimization, ARO)的桥梁有限元模型修正方法。该方法通过F检验法明确对结构响应影响显著的参数并建立响应面模型作为桥梁有限元模型的代理模型进行迭代计算,然后通过静动力联合修正法基于特征响应的响应面模型计算值和试验值构建目标函数,并通过人工兔优化算法对目标函数进行迭代计算进而获得精确的有限元模型参数。采用该方法对变截面连续刚构黄河特大桥有限元模型进行修正,结果显示:基于显著性分析结果建立的桥梁响应面模型相关系数大于0.98,且平均绝对误差低于0.05;模型修正后主梁关键截面竖向位移最大相对误差由32.97%降至5.72%,平均相对误差由20.67%降至3.61%,桥梁前3阶竖向自振频率平均相对误差仅为0.18%。可见,采用所提方法修正的模型能用于评价桥梁结构实际受力性能。

F分数模型对房地产企业的适用性分析

当前房地产企业频频“暴雷”,如何保证现金流充足是相关企业亟待解决的问题。对企业的财务风险进行预警分析有助于提前发现企业经营中存在的问题,以促进其改善现金流情况。本研究首先分析了财务风险预警的概念,然后选取了房地产行业中20家非ST(正常经营)企业和13家ST(非正常经营)企业的2020-2022年的相关财务指标作为分析基础,运用F分数模型分别计算其F值,然后根据其结果计算得出该模型运用在房地产行业中的预警效果。最终发现,F分数模型对于预测我国房地产行业的企业财务风险具有一定的实践价值,并对房地产企业进行财务风险预警提出建议。

以剩余收益F095模型为基础的价值评估法的主要缺陷及其改进分析

期权定价法,收益法和市场法是评估中的主要方法,其应用场合都具有较为严格的条件和限制,收益法的基本要求是标的企业在经营过程中能够产生稳定的正净现金流,如果存在付现金流,则不适用收益法;市场法需要资本市场提供可以比照的企业交易案例或是上市公司可比数据,但规模不同的房企业其财务数据并不具有直接可比性,因此在应用中也存在一定的困难;而期权定价法需要相当高的人员素质,目前在我国的资产评估行业,想要评估师都拥有较高的金融经济知识是相对困难的。因此本文尝试引入一种各方面条件均较为适合我国国情的评估方法即剩余收益F095模型,但F095模型也存在一定的缺陷,因此本文将重点对其缺陷进行分析同时引入模型的改进方法以便完善原有模型。引入剩余收益F095评估模型对我国的企业价值评估是具有积极意义的,F095模型直接利用企业会计信息来预测剩余收益,这样会较少诸多可能的人为干扰因素,保障评估数据的有效性。相对于常用的三种传统评估方法而言,剩余收益评估模型尤其是其改进模型使用了杜邦财务分析系统以便于充分利用既有会计信息,同时使用P/B率指标以便于解决剩余收益可靠性的问题,因而具有理论及实践操作上的双重优势。

极区电离层N_(m)F_(2)观测与国际参考电离层对比研究

利用南北极极隙区与极光带纬度3个台站对电离层F2层峰值电子密度(N_(m)F_(2))长达1个太阳活动周的观测数据,对国际参考电离层IRI-2016模型在极区的适用性进行系统的定量研究。结果表明,在极光带纬度的北极Tromsø站,IRI预测与观测符合最好,大部分季节相对误差在40%以内,在太阳活动高年略好于太阳活动低年。在极隙区纬度的南极中山站和Longyearbyen站,IRI预测精度在太阳活动低年高于太阳活动高年。在中山站和北极Longyearbyen站仅个别月份相对误差在20%以内,大部分月份相对误差超过40%,冬季相对误差接近100%,特别是Longyearbyen站,在太阳活动高年冬季相对误差超过100%。从季节上看,3个台站都是冬季符合最差,夏季符合最好。IRI-2016模型对极区电离层进行预测时,难以如实反映极区等离子体对流和能量粒子沉降等极区特有的物理过程对极区电离层N_(m)F_(2)的影响。

基于三菱M701F4型高效一拖一双轴联合循环发电机组的热电联产系统优化与创新设计

此次研究以三菱M701F4型高效一拖一双轴联合循环发电机组为对象,通过优化与创新设计,旨在提高热电联产系统的能效和经济性。针对现有技术的不足,文章提出了联合循环结构优化、热能回收与利用创新、运行管理与控制优化等方面的解决方案。通过模型预测控制、涡轮机组结构优化和高效热交换技术的引入,实现了系统能源利用效率的提升和环境排放效果的改善。智能化监控系统和优化调度策略的应用,进一步提高了系统的运行效率和稳定性。通过对系统效果进行评估与验证,验证了所提方案的有效性和优越性,为热电联产系统的优化提供了重要参考。

预测油气田产量和可采储量的F模型

预测产量和可采储量是油气田编制开发规划、设计调整方案以及分析开发动态等研究工作必不可少的重要内容。用数学模型或增长曲线方法可以对油气田产量变化的全过程进行描述。根据数理统计学中的F分布,在完成模型转化的推导中首次引入时间转化常数,建立了预测油气田产量和可采储量的新数学模型———F模型。推导了F模型产量、累积产量、最高产量及其发生时间的计算公式,其中的产量和累积产量公式分别用贝塔函数和不完全贝塔函数表达。由于F模型中包含4个常数,模型曲线调节余地较大,因此既适用于油气田产量呈单峰的情形,也适用于产量为纯递减的情形;4个模型常数采用重复线性回归方法求解,便于在计算机上实现。应用F模型描述冀中坳陷的任丘雾迷山组碳酸盐岩油田和岔河集下第三系砂岩油田的产量变化,结果表明,该模型适用范围广,有较好的实用价值。图3参6(朱亚东摘)

U/f控制微电源的故障控制策略和故障模型分析

逆变型微电源的控制策略对其故障响应具有重要的影响。为了解决微电网的保护问题,有必要对这类微电源的故障控制策略进行深入研究。该文根据U/f控制微电源(U/f controlled micro source,U/f-MS)在故障条件下必须满足的电流和电压约束推导出U/f-MS的理想参考电压,能够在保证设备安全的前提下尽可能高地提升微电网的正序电压。考虑到实际应用可能对负序电压提出的要求,文章进一步给出了参考电压幅值的修正步骤。为了使U/f-MS快速平稳地度过故障暂态从而实现预期的控制目标,该文提出了一种分阶段的控制策略并通过Matlab仿真验证了该策略的有效性。最后,建立了U/f-MS的故障稳态模型,结合对称分量法可迭代计算其故障稳态响应,计算与仿真结果对比验证了模型的正确性。

道寒F_1羔羊体尺与体重的通径分析及回归模型

运用SPSS11.0软件分析了6月龄道寒F1羔羊的体尺与体重的相关关系、并将其划分为直接作用和间接作用,确立各项体尺指标对体重的决定程度,并建立体尺对体重的回归方程。结果表明,道寒F1羔羊的体尺指标均与体重有显著的相关性(P<0.05);其中体长和胸深以直接作用为主,其余则以间接作用为主。决定系数分析显示,道寒F1的胸深和体长指标对体重的决定程度较大。其体尺指标对体重的回归方程为!y=-36.798+1.797x6+0.419x4。

基于快速FCM算法的多目标分割CV模型

Chan-Vese(CV)模型是基于水平集方法演化不依赖图像梯度的算法,能很好地处理拓扑变化和弱边界,但对于目标和背景对比度低的边界以及多目标区域分割效果较差。针对上述问题提出一种基于快速模糊F均值(FCM)算法和邻域模板改进的CV模型。利用快速FCM算法提取图像特征信息,采用邻域模板阈值法对不同的目标区域分别处理,准确控制了轮廓线的分裂,能够分割出更多的目标区域。