基于GCA-ConvLSTM预测网格的短临降水雷达回波外推方法

短临降水预报对于暴雨和强对流天气监测预警服务具有重要意义,使用雷达回波外推方法进行短临降水预报是目前较为常用的预报方法之一,但是传统的雷达回波外推方法普遍存在数据利用率低、外推准确性差和外推模糊等问题。针对上述问题,利用陕西全省雷达拼接数据资料,选择深度学习中编码器-解码器结构,以卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory Network,ConvLSTM)作为循环单元,构造了基于全局通道注意力的ConvLSTM预测网络(Global Channel Attention based ConvLSTM,GCA-ConvLSTM);此外,为进一步提高GCA-ConvLSTM预测网络的拟合能力,使用集成学习算法对其进行改进,通过装袋算法对数据集进行采样,训练3个GCA-ConvLSTM预测网络作为基学习器,使用加权投票策略将这3种基学习器进行有效组合,最终获得了一个性能更优的组合模型。试验结果表明,基于集成学习算法改进的GCA-ConvLSTM雷达回波外推方法与现有深度学习方法相比,提升了短临降水预报方法的准确性和时效;该方法在25 dBz、35 dBz和45 dBz反射率阈值下的评估试验中分别比对比的主流深度学习模型CSI值平均高出0.149、0.192、0.085;同时该方法的外推结果拥有更加清晰的边缘和细节性纹理,减轻了外推后期模糊问题。

面向密集型钢筋计数的GCA-MobilenetV2-YOLOv4算法

为提高建筑工地的钢筋计数效率,围绕施工单位硬件设备算力不足,钢筋图像物体密集遮挡严重的情况,提出一种改进的轻量化YOLOv4算法。提出GCA-MobilenetV2轻量级网络替换CSPDarknet53,作为YOLOv4算法的主干特征网络。针对钢筋图像密集,物体间遮挡严重的情况,提出融合通道注意力机制的attention-CSP-PANet结构。针对深层网络SPP结构参数量大,模型训练时梯度消失的问题,提出DepthLite-SPP结构,增强深层网络的感受野,提高算法的检测速度。针对一阶段回归的算法正负样本失衡问题,设计CIOU-Focal损失函数。实验证明,在自建钢筋数据集中检测精度为98.78%,对比原算法精度提升了3.36%,检测速度FPS提升了7.6,参数量仅为原算法的1/3。

血清GCA、CA19-9和IAP联合检测对胃癌手术前后动态观察的价值

目的 探讨血清中GCA、CA19- 9、IAP对胃癌诊断和动态观察中的价值。方法 检测经病理确诊的 34例胃癌病人术前术后血清中的GCA、CA19- 9、IAP含量及其动态变化。同时检测了 15 6例正常人进行对照分析。结果 此三项指标对胃癌诊断的敏感性和特异性分别为 76 .5 %、82 .4%、5 3 .1%和 91.7%、78%、5 4.6 %。三项联合检测敏感性和特异性分别为 91%和 10 0 %。手术前后动态检测显示 ,满意的手术患者术后三项指标正常。对术中有较大癌残留者手术后三项指标测定值下降未能达正常值 ,复发者其值亦升高。结论 GCA、CA19- 9、IAP是对胃癌的诊断和术前、术后监测较好的肿瘤标志物 ,联合检测能大大提高敏感性及特异性 。

马尾松3代杂交子代幼林松脂化学组分的GCA／SCA分析

[目的]研究马尾松松脂化学组分的一般配合力(GCA)/特殊配合力(SCA)效应,促进优质脂用马尾松的遗传改良。[方法]利用设置在浙江省淳安县姥山林场的5年生6×6半双列遗传交配设计的马尾松3代种质幼林,通过调查各单株生长性状以及测定松脂化学组分,揭示马尾松松脂化学组分的遗传变异规律及遗传控制方式和它们与生长性状的相关性。[结果]试验材料共检测出23种松脂组分,单萜类、倍半萜类、二萜类组分含量分别占松脂含量的7.29%、1.50%和91.17%。13种平均含量高于松脂总量0.1%且杂交组合间差异显著的马尾松松脂主要组分均表现出显著或极显著的GCA效应,而SCA效应较不显著。除去氢枞酸主要受显性基因效应控制,左旋海松酸/长叶松酸、8,12-枞二烯酸加/显性效应相当外,其余主要组分均是以加性基因效应占主导地位。各松脂主要组分家系遗传力为0.655 0.949,受中度或高度的遗传控制。研究还发现,马尾松松脂单萜主要组分中α-蒎烯、莰烯、β-蒎烯间呈极显著正相关关系,对其中一种组分的选择可能会带来其它单萜组分的同增或同减。而二萜组分中左旋海松酸/长叶松酸与单萜、倍半萜、二萜组分呈较普遍负相关,与长叶烯、海松醛、去氢枞酸、8,12-枞二烯酸、枞酸和新枞酸则呈极显著的负相关关系,对左旋海松酸/长叶松酸的选择将会对大部分松脂组分产生抑制作用。此外,马尾松多数松脂主要组分与树高、地径相关性并不明显,松脂化学组分与生长似受不同的遗传机制控制,两种性状可能相互独立。[结论]幼龄期马尾松松脂大部分组分具有显著的GCA效应,加性基因效应占主导地位,受中度或高度遗传控制。树高和地径与松脂各组分含量不相关,但部分松脂组分间存在显著的相关性。该结果为马尾松脂用性状的改良提供理论依据。

蔗糖水解物合成GCA的研究

研究利用蔗糖水解物合成GCA（2—甲基—5—（D—阿糖四羟基丁基）－3－甲酸乙酯呋喃）（GlucoseCycloacetata，简称GCA），对蔗糖水解及转化糖浆浓缩的条件进行了探讨，利用正交实验对转化糖浆与动酰乙酸乙酯反应合成GCA的工艺条件进行优化，取得了较好的结果。

玉米主要农艺性状GCA效应相对值及相关分析

以82份改良PH6WC的DH系及PH6WC、WG6320为母本,以相对应优势群通A6、通694、WG5603、PHB1M、PH4CN为父本,作(84×5)NCⅡ遗传交配设计,对主要农艺性状的GCA相对效应值进行了相关分析。结果表明:与单株产量GCA相对值达极显著正相关的性状有7个,即出苗期、株高、穗长、行粒数、容重、籽粒水分、抽雄期SPAD值。单株产量GCA效应值为正值的有38份材料,占89个供试自交系的42.7%。在5个父本系中,只有PHB1M的GCA效应值为正值,说明DH母本系与PHB1M构成优势模式。

胃液中GCA检测对胃癌诊断的意义

本文采用金标免疫斑点法检测胃液中胃癌相关糖蛋白抗原(GCA),对胃癌阳性率达 80.8%,与非胃癌组对照,差异有显著性(X^2=51.3 P<0.l),结果揭示,GCA对胃癌进行筛查和辅助诊断有参考价值.

杉木育种中GCA与SCA的相对重要性

选取九个待测优树无性系（材料Ⅰ），进行９×９杉木半双列交配试验，以及采用经过生长性状方面ＧＣＡ测定评选出来的六个速生优良无性系（材料Ⅱ），进行６×６杉木全双列交配试验。杉木配合力分析结果表明：采用Ⅱ类材料，进一步进行遗传测定时，群体一般配合力（ＧＣＡ）方差σｇ２小于群体特殊配合力（ＳＣＡ）方差σｓ２；而采用Ⅰ类材料，进行遗传测定时则：σｇ２＞σｓ２。不同的试验得出不同的结果，这主要是由研究材料的性质决定的。在杉木遗传改良领域中，加性学说与显性学说其实并不矛盾。

GCA-90A型SPECT机架驱动电路故障和电路改造

详细分析了 GCA- 90 A型 SPECT机架驱动电路故障原因、检查和测量方法 。

基于AHP和GCA的第三方医药物流中心选址研究

针对第三方医药物流的发展特点,结合物流中心的选址要求,分析第三方医药物流中心选址的主要因素,构建第三方医药物流中心选址指标体系,该体系以社会效益、经济效益和技术效益为准则层,以地价因素等8个指标为子准则层。建立基于层次分析法和灰色关联度分析法相结合的第三方医药物流中心选址模型,采用层次分析法确定各指标的权重,灰色关联分析法计算选址决策量化指标。为了验证模型的可行性,以黑龙江省第三方医药物流中心为例,分析选择决策过程。计算结果表明,该模型具有可行性和实用性。

基于DEA-GCA法的导弹装备保障能力综合评估

针对导弹装备保障体系结构复杂,保障能力模型评估片面与不足的问题,文中将数据包络分析法与灰色关联度分析法相结合(DEA-GCA),构建了导弹装备保障效能综合评估模型并进行了计算。结果表明,该型导弹装备保障效率与保障人员考评合格率、装备完好率、保障时间高度相关,保障单位要充分利用与加强保障资源建设,方能有效提高导弹装备保障效率。

玉米主要穗性状GCA和SCA效应值的因子分析

为明确玉米DH系选择和杂交组合鉴定穗性状的权重,为玉米遗传育种工作提供参考,以79份改良15D969育成DH系(NSS)和3份骨干系(PH6WC、PH2VK、PH6JM,SS)进行NCⅡ遗传交配设计,对GCA和SCA相对效应值进行因子分析。结果表明,穗粒重为DH系选择和杂交组合鉴定的首要因素。实际育种操作中,DH系田间选择应侧重果穗要长、适宜穗行数(≥14)、高粒穗比,从而实现最大穗粒重目标;杂交种田间鉴定应侧重高粒穗比、百粒重要大、果穗要长,从而确保最大穗粒重。

GCA将建世界级合成氨项目

墨西哥湾沿岸合成氨公司(GCA)近日宣布,将在今年晚些时候在得克萨斯州得克萨斯市建一座130万t/a的无水合成氨厂。该计划还需等待两个新的所有者喜达屋能源集团(Starwood Energy Group Global,SEGG)和德国Mabanaft的融资获批。该公司新任CEO肯尼思·科耶(Kenneth Koye)表示,GCA将为合成氨项目投资6亿美元,空气产品公司(Air Products)将投资5亿美元。这是Air Products在美国有史以来最大的单一项目投资,用于建造和运营工业气体工厂,将为新建合成氨生产设施按长期协议独家供应氢气和氮气原料。

基于GCA和LSTM神经网络的配电网网损预测

配电网馈线和节点较多且负荷多变,使得配电网中损耗分析预测困难。为此提出一种基于灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的配电网网损预测方法。首先采用GCA法定量分析输入变量与网损的关联度,确定最佳特征指标;然后基于LSTM网络提取多时间尺度下网损的时间序列特征,并对配电网网损进行预测,以增强预测模型对时间的感知能力,提高预测精度。算例测试结果表明:该网损预测模型具有较高的精确度和可靠性,可应用于配电网网损预测,为电网降损节能提供决策依据。

浅析降低N109车型后侧门与侧围段差不合GCA问题的工作过程

为了解决白车身在制造过程中发现的问题,利用白车身三坐标尺寸测量、检具测量数据统计分析等方法对问题产生原因进行分析,提出了从主机厂车身车间焊接拼台定位改进、总装车间装配方法优化等几个环节来制订方案,为提高白车身尺寸制造精度提供了较为系统的问题解决思路。

浅谈降低N109前门与翼子板间隙GCA扣分值的工作过程

为了提高白车身制造精度,对其在制造过程中存在的问题进行了分析,提出了从供应商质量控制、主机厂拼台定位改进、料架改进等几个关键环节进行监控,为提高白车身的外观尺寸提供了较为系统的见解和具体的操作方法。

一种基于PKI/GCA的对等网络安全与公平解决方案

对等网络能否推广普及很大程度上取决于系统所提供的安全性以及是否能够推动用户积极提供资源.提出了在PK I/GCA的参与下实现对等网络中的接入控制、用户认证、虚拟货币支付,从而实现安全性和公平性.

胃液中GCA检测对胃癌诊断的意义

目的：探讨胃液中GCA检测对胃癌诊断的意义。方法：采用金标免疫斑点法检测胃液中胃癌相关糖蛋白抗原（GCA），与非胃癌组对照。结果：胃癌组阳性率达80．8％，与对照组有显著性差别（X2＝51．3，P＜0．05）。结论：GCA对胃癌筛查和辅助诊断有参考价值。

HHT和GCA-NBC在S700K转辙机故障诊断中的应用

针对S700K转辙机故障现象与故障类型之间存在不确定性关系,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT),灰色关联分析(GCA)和朴素贝叶斯分类器(NBC)的转辙机故障诊断方法。首先对转辙机功率曲线进行HHT,提取转辙机故障特征;其次采用属性约简对故障特征进行约简降低其维度;最后运用GCA-NBC模型将约简后的故障特征融合,通过网络推理计算各类型的后验概率值,从而确定故障类型。通过实例分析,验证了该方法的准确性和快速性。