储粮仓仓壁动态侧压力的树模型预测方法

针对储粮仓卸料时仓壁动态侧压力难以准确预测的问题,利用机器学习方法中的树模型建立了仓壁动态侧压力预测模型。首先,分析了仓壁动态侧压力的主要影响因素为筒仓的结构尺寸、贮料的物理参数及测点位置。利用收集的496组仓壁动态侧压力数据,构建机器学习预测模型的数据集。然后,基于树模型,建立了仓壁动态侧压力的决策树(decision tree,DT)预测模型,在此基础上,利用Bagging算法和Boosting算法,建立了仓壁动态侧压力的随机森林(random forest,RF)预测模型和梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预测模型。通过对比3种预测模型在测试集的均方误差(mean-square error,MSE)、决定系数和相对误差,表明GBDT预测模型的泛化性能最优。最后,通过开展模型试验和数值模拟,对GBDT预测模型进行验证,结果表明拟合良好。同时,根据树模型的分枝原理,判断出仓壁动态侧压力影响因素的重要性,得到对于贮料的物理参数,密度的重要性排第一;对于筒仓的结构尺寸,卸料口尺寸排第一。因此,在进行储粮仓设计时,建议优先考虑仓内散体物料的密度和仓的卸料口尺寸。

皮下和肌内注射MPTP诱导树鼩帕金森病模型的比较研究

【目的】通过运动症状表现和脑组织病理变化指标评价皮下和肌内注射1-甲基-4-苯基-1,2,3,6-四氢吡啶(1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine,MPTP)构建的树鼩帕金森病(Parkinson’s disease,PD)模型,为PD研究提供理想的树鼩模型。【方法】通过皮下和肌内注射MPTP药液2 mg/kg诱导树鼩PD模型,参考非人灵长类和PD患者运动症状量化评估标准,从震颤、姿势、运动、步态及平衡5个方面建立树鼩PD模型行为评分表,观察树鼩PD运动症状;通过酪氨酸羟化酶(tyrosine hydroxylase,TH)和α-突触核蛋白(α-synuclein,α-syn)免疫组织化学染色观察树鼩中脑形态学的变化;通过qPCR检测分析树鼩PD模型脑组织中TH和α-syn的mRNA表达。【结果】2种注射方法均在第3次注射后出现典型的PD运动症状,第4次注射后PD运动症状最明显,第7次注射后PD运动症状明显减弱,第15次注射时基本消失;TH和α-syn免疫组织化学染色检测发现:皮下和肌内注射模型组黑质均有TH阳性神经纤维数量减少、α-syn异常增加的现象,均能模拟典型的PD病理学表现。皮下和肌内注射模型组脑组织TH mRNA表达量极显著降低,α-syn mRNA表达量极显著升高。【结论】重复皮下和肌内注射2 mg/kg MPTP药液均能诱导树鼩产生较一致的PD典型运动症状和病理变化,均是较好的树鼩PD模型造模方法。

基于线性混合模型树在体质指数纵向轨迹中的应用

目的 探讨江苏省成年人体质指数纵向变化轨迹及分类。方法 基于中国营养健康调查数据,使用线性混合模型树探究江苏省18~65岁人群体质指数的变化轨迹及其分类情况。结果 线性混合模型树生成了13个节点,树的深度为6,分类节点为基线BMI、平均摄入卡路里、基线年龄。结论 线性混合模型树可以识别体质指数的变化轨迹,拓展了纵向数据动态变化的研究方法。

基于梯度提升树模型的坡耕地土壤水蚀模拟与分析

[目的]针对黄土高原坡耕地土壤侵蚀过程复杂、人为干扰强烈且难以量化的特点,利用机器学习定量解析主要影响因素对坡耕地土壤水蚀的作用与贡献,模拟分析坡耕地土壤水蚀特征并探究其机理,为坡耕地土壤侵蚀的预报提供基础支撑。[方法]基于黄土高原子洲试验站坡耕地小区1959—1969年产流产沙观测数据,精细化表征其影响因子,运用梯度提升树模型对侵蚀量和径流深的变化及其影响因素的贡献进行分析。[结果]数据集中次降雨侵蚀量(0~122.72 t/km^(2))、径流深(0.02~17.20 mm)、降雨历时(2~1410 min)及平均雨强(0.02~4.63 mm)属强变异,变异系数均>1,且多数变量呈右偏态;在相同训练集和测试集划分情况下,对侵蚀量模型预测精度(R^(2)=0.81)略优于径流深模型(R^(2)=0.80),但侵蚀量模型的层数(8层)大于径流深模型(5层),表明侵蚀机理相较径流机理更为复杂;通过梯度提升树模型与SHAP算法对自变量重要性进行排序发现,影响侵蚀模型与径流模型的自变量重要性不同。[结论]受特征提取的限制,在侵蚀量与径流深较小时预测结果不理想,未来研究应当通过引入更多自变量组合方式寻找更多相关变量以提高对侵蚀事件的预测。产流和产沙的主要影响因素存在差异,降水本身特征对产流过程起主要作用,侵蚀产沙过程中主要受到降水与地形相关自变量的共同影响。基于数据驱动,为揭示黄土高原坡耕地侵蚀机理提供参考,并为区域坡耕地土壤侵蚀防治提供科学依据。

基于MaxEnt模型的东北地区槭树潜在地理分布

槭属植物是东北地区针阔混交林的重要组成成分,研究东北地区槭树的地理分布具有重要生态意义。为了解影响槭树潜在分布的关键气候因素,保护槭树的种质资源和可持续发展提供参考,基于野外调查数据,结合19个气候因子,应用MaxEnt模型模拟当代(1970-2000年)和未来(2030s、2050s)4种气候情景下槭树(东北槭Acer mandshuricum Maxim、色木槭A.mono Maxim、茶条槭A.ginnala Maxim和紫花槭A.pseudosieboldianum(Pax)Komarov)的潜在地理分布。结果表明,1)AUC值>0.9,表明模型具有较高的准确性。2)在当代气候情景下,4种槭树的地理分布区主要集中在长白山和小兴安岭地区,其中茶条槭分布最广,面积为3.79×10^(5)km^/(2)。东北槭与适生区分布相关性最高的气候因子为年降水量,色木槭为降水量季节性变化,茶条槭为最湿季度平均温度,紫花槭为最干季度降水量。3)在未来4种气候情景下,槭树的适生区中心呈向高纬度地区迁移的趋势,适生区分布面积均减少,其中色木槭向北迁移最远,迁移距离为338 km,茶条槭面积缩减最大,减少比例为89.1%。未来气候情景下,影响槭树适生区分布的主要因子为年降水量、降水量季节性变化和最干季度降水量。综上,降水因子是决定槭树分布格局的主要气候条件。气候因子间交互探测分析为非线性增强,表明降水和温度因子交互作用大于降水因子单独作用。该研究考虑了多种气候因素的作用,有助于全面了解影响槭树分布的关键因素,提供了不同气候情景下槭树的潜在分布的情况,为槭树的管理、保护和合理选址提供科学依据。

基于事故树的N-K模型施工事故风险耦合分析

为了研究水平定向钻施工事故风险,考虑事故树定性分析与N-K模型(N为系统的组件数量,K为每个组件与其他组件的交互数量)定量分析方法的缺点,从人为、设备、环境及管理4类风险因素构建一种基于事故树的N-K施工事故风险分析综合模型。通过建立事故树施工底层事件与N-K模型耦合风险因素集合映射关系,分别计算单因素、双因素以及多因素耦合风险概率,求解风险耦合值。结果表明:水平定向钻施工事故风险概率随着风险耦合因素的增加而增大;三因素耦合作用时,设备-环境-管理耦合作用值最大为0.2608,人为-设备-管理次之为0.2034;双因素耦合作用时,环境-管理耦合作用值最大为0.1554;水平定向钻施工事故共有50种引发事故的可能途径,可以按照准备阶段、导向孔钻进阶段、扩孔阶段、管道回拖阶段与规划管理阶段对整体事故风险进行分阶段预防。研究成果一方面可为风险研究提供新的综合模型,另一方面也可为水平定向钻安全施工提供重要的参考依据。

基于因果模型的破碎机故障树自动构建方法

圆锥破碎机的安全运行是矿山正常生产的前提,利用故障树对其进行可靠性分析是十分必要的。传统的完全基于专家经验构建故障树的方法自动化程度低,系统迭代升级后需要重新进行安全检查,故障树维护成本高。为了解决上述问题,提出了一种基于因果模型的圆锥破碎机故障树自动构建方法。首先,通过部件故障之间的因果关系检查,将圆锥破碎机无向图转换为对应故障下的有向图;然后,基于此有向图,利用图遍历方法和模块图设计模式自动构建故障树结构。将所提方法应用到实际的圆锥破碎机生产率故障树构建中,应用结果证明了所提方法的实用性和有效性。基于此故障树构建的圆锥破碎机故障自动诊断系统在东鞍山露天矿的实际应用中起到了有效的辅助诊断作用。

基于MaxEnt模型预测湖南省榧树适宜分布区

【目的】榧树Torreya grandis是我国特有的珍稀经济树种,预测榧树在湖南省的适宜分布区,探究影响其分布的主导环境因子,有助于其保护策略的制定和开发利用适宜地的选择。【方法】以湖南省193个野外调查榧树分布点为基础数据源,选取了22个影响其分布的环境变量,运用MaxEnt最大熵模型和ArcGIS10.7软件,分析影响其分布的主导环境因子,预测其在湖南省的适宜分布区。【结果】1)ROC曲线下训练数据集10次交叉验证拟合的平均AUC值为0.914,测试数据集10次交叉验证拟合的平均AUC值为0.867,标准差为0.074,模型预测精度可靠。2)限制榧树当前潜在适生区分布的4个关键因素依次是海拔、坡度、最干季平均温度以及最热季降水量,其百分比贡献率依次为29.40、16.90、8.60、7.30;置换重要性依次为53.30、14.60、5.70、6.50。43)榧树在湖南省的适生区总面积为9.114×10 km^(2),高适生区、中适生区、低适生区面积分别为0.872×10^(4)、2.659×10^(4)、5.583×10^(4) km^(2);榧树适生区主要集中在湘中、西、东南地区,高、中适生区集中分布在邵阳北部、南部、西南部,益阳西南部,永州中南部,娄底西北部以及怀化中南部。【结论】地形、气候等因子综合影响着湖南省榧树的地理分布格局,邵阳、益阳、永州、娄底、怀化等地区中,海拔较低、地势相对平缓、气候凉爽的溪谷地区可能适合榧树的引种栽培。

基于优化故障树模型的机械液压系统原位检测研究

为了能够在不破坏系统现有内部结构的前提下,给机械液压系统的维修工作提供有效数据参考,提出基于优化故障树模型的机械液压系统原位检测方法;考虑机械液压系统的组成结构,模拟机械液压系统运行过程,设置机械液压系统原位检测测点;在测点位置上采集系统运行数据,利用构建的优化故障树判断当前机械液压系统是否处于故障状态,针对故障状态下的机械液压系统,计算流量、液压泄漏量等参数,得出机械液压系统的原位检测结果;通过性能测试实验得出结论:与传统检测方法相比,优化设计方法在液压值、液压油流量和泄漏量三个方面的参数检测误差分别有不同程度的降低,且检测过程对系统的不良影响更低,这表明优化设计方法具有更高的检测性能。

基于最小支撑树模型的镇辖村级燃气管网规划布局研究——以长阳县龙舟坪镇为例

在“乡村振兴”的时代背景下,以长阳县龙舟坪镇为例,应用图论中的最小支撑树理论模型,结合卫星影像GIS测量技术,研究了镇辖村级地下燃气管网的规划布局,研究结果为当地城乡建设局与城乡规划部门提供了科学且可靠的总体实施方案,具有重要的参考价值。Under the era background of “rural revitalization”, taking Longzhouping Town of Changyang County as an example, the planning and layout of the village level underground gas pipeline network under the jurisdiction of the town was studied by using the minimum spanning tree theory model in graph theory and combining with the satellite image GIS measurement technology. The research results provide a scientific and reliable overall implementation plan for the local urban and rural construction bureau and the urban and rural planning department, which has important reference value.

使用XGBoost集成树模型作为铁路IT基础设施健康评估模型

本文探讨了使用XGBoost集成树模型作为铁路IT基础设施健康评估模型的方法。IT设施是组织中不可或缺的重要资产,对其健康状况进行准确评估至关重要。XGBoost是一种基于梯度提升算法的集成树模型,具有优秀的预测性能和可解释性。本文首先对需要用到的铁路IT基础设施健康评估指标进行了罗列,然后对这些铁路IT基础设施健康特征的预处理方式进行介绍,最后介绍了XGBoost的原理和特点,并详细讨论了如何将其应用于铁路IT基础设施健康评估的流程中。结果表明,基于XGBoost的IT设施健康评估模型能够有效检测和预测潜在的故障和问题,为铁路基础设施相关维护人员提供有价值的决策支持。

基于序列公式树模型的电学问题解答方法

自适应理解和求解语义多变的问题文本是机器解答电学问题的关键挑战,现有方法多侧重于问题文本的语义分析和结构分析,无法将问题文本解析为类人解答的求解形式。为此,构建一种基于序列公式树模型的电学问题解答方法。首先通过问题文本预处理标准化文本元素、关系提取,生成预编码序列和直陈关系序列。其次使用双向门控循环编码器对预编码序列进行特征编码,生成隐藏状态序列。再通过构建电学定理图,使用图卷积神经网络(GCNN)编码器建立直陈关系序列和定理之间的关联关系,将定理图中的关系结点转化为向量表示,生成公式结点嵌入状态序列,并提取不同变量之间的隐含电学关系。最后构建树形结构的解码器对隐藏状态序列和公式节点嵌入状态序列进行解码,形成问题的序列-公式树结构的求解式,实现电学问题的可读解答。构建一个包含3027个电学问题的数据集TexPE-3K,并对其进行标准化和信息标注。在数据集TexPE-3K上的实验结果表明,关系提取的平均准确率达到了96.8%,可读解答的平均准确率达到了55.57%,验证了该方法的可行性和有效性。

基于元素树模型的GUI软件自动化测试用例生成

随着计算机技术飞速发展,软件行业展现出蓬勃的生机与活力,软件测试作为软件开发流程中不可或缺的一环,是软件质量保证的关键。但GUI软件的结构日益复杂,其手工测试也受限于人力资源、测试效率、测试成本等因素。因此,本文针对GUI软件自动化测试需求,对控件元素进行分类,提出一种元素树模型,用于测试用例生成,以实现自动化测试。通过实例证明该元素树模型可以增加自动化测试用例推荐的准确性,有效地节约测试成本和时间,为GUI软件自动化测试用例生成提供了可行的方法。

基于梯度提升树算法的广州市紫外辐射拟合模型构建与相关因子分析

利用2019—2021年广州市紫外辐射数据、常规气象观测数据以及环境空气质量观测数据,对广州市紫外线辐射强度变化特征及与气象、环境因子的相关性进行分析,选择与广州市紫外辐射显著相关的7种特征因子,采用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法建立广州市紫外辐射拟合模型。结果表明:(1)广州市紫外线辐射强度具有明显的季节变化和日变化特征,季节变化表现为夏秋季高、冬春季低的特征。2020、2021年紫外辐射强度的最大值出现在7月,2019年出现在9月。3年紫外线辐射最小值都出现在3月,2020年最小为15.9 W·m^(-2)。日变化呈现出早晚小中午大的特征,于12:00左右达到日最大值;(2)与紫外线辐射强度显著相关的因子为气温、能见度、总云量、相对湿度、太阳高度角、臭氧(O3)浓度、二氧化氮(NO2)浓度;(3)紫外线辐射模型拟合效果较好,训练集和测试集的决定系数R2分别为0.93、0.80,对应的均方根误差RMSE为2.7 W·m^(-2)、4.9 W·m^(-2)。模型拟合估算等级正确的为75%,相差1级的占21%,相差2级的比例为4%。

基于优化故障树模型的液压机械可靠性评估

针对现有液压机械可靠性评估方法存在的评估时间过长、评估结果精度较差等问题,提出基于优化故障树模型的可靠性评估方法。确定液压机械全部故障类型及逻辑关系,建立液压机械故障树模型,采用T-S模糊门取代逻辑门优化故障树模型。利用层次分析法(AHP)测定中间事件重要度,应用T-S模糊门规则对底事件故障概率与模糊数进行设定与计算,获取液压机械故障概率,从而计算出液压机械可靠性评估结果。实验结果显示:该方法的评估时间为4.8 s,液压机械可靠性评估结果与实际结果相同。

一种基于回归树模型的精准营销业务解析方法

数字营销是各大电信运营商进行客户价值挖掘及存量维系的总趋势,当前业务人员均积极使用各种机器学习模型对目标客户群进行圈选以支撑后续的深度精准营销工作,但是不易理解的“黑盒”化机器学习模型给业务人员的营销策略制定带来了巨大的挑战。文章创新性的提出了一种模型可解释的方法,其通过回归树算法对前向的机器学习挖掘模型进行反向解释,从而透析出有明显特征差异的业务规则链条,助力业务人员实现精准营销和精细化决策。

基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的砂岩储层相控孔隙度预测

孔隙度是一种描述储层物性特征的重要参数。考虑砂岩与泥岩的孔隙度存在明显差异,提出了一种基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的相控孔隙度预测方法,以实现砂岩储层孔隙度的精细描述。首先利用少量具岩相标签的测井数据确定高斯混合模型的初始聚类中心及对应的岩相类别;其次利用大量无标签测井数据优化高斯混合模型,实现砂岩与泥岩的准确划分;再次基于地质认识将泥岩孔隙度解释为固定的极小值,从而后续只开展砂岩孔隙度预测;然后将测井曲线拟合方法导出的孔隙度先验信息和测井敏感属性作为梯度提升树算法的多元输入信息,通过学习统计性岩石物理关系建立砂岩孔隙度的计算模型;最终根据岩相结果将砂岩段与泥岩段的孔隙度进行组合得到相控孔隙度。D油田的18口井数据测试结果表明:半监督高斯混合模型的岩相分类效果优于K均值、支持向量机、随机森林等机器学习算法,2口盲井的岩相分类准确率达到94.5%;所构建方法对2口盲井预测的相控孔隙度结果与真实孔隙度具有较高的一致性,平均相关系数达0.805。

基于状态树的链上数据高效可信查询索引模型及方法

区块链技术以其去中心化,不可篡改等特性在分布式数据管理领域中逐渐得到关注。但区块链系统在数据查询处理方面存在查询功能单一、效率低以及查询可信性难以保证等问题。笔者基于以太坊状态树的设计思路,在保证索引不可篡改的前提下,提出一种全局索引结构KMPT,可一次定位目标区块,避免了遍历区块的检索过程,同时结合块内索引TMPT,实现了基于内容的高效区块链数据检索。经实验验证,相比于仅构建块内索引的方法,该索引模型在可接受的索引构建代价内极大提升了查询检索的效率和稳定性,还可同时提供查询数据存在或不存在证明,提升了查询结果的可信性。

树鼩脑微血管内皮永生化细胞系的建立及最适D-半乳糖浓度诱导BMECs衰老细胞模型的探讨

目的建立树鼩永生化脑微血管内皮细胞(brain microvascular endothelial cells,BMECs),明确D-半乳糖对BMECs衰老的影响,探索其潜在机制。方法用携带SV40T基因的慢病毒转染BMECs,传至50代后进行形态观察、生长曲线测定以及免疫荧光和核型鉴定;再用不同浓度D-半乳糖(D-galactose,D-gal)诱导BMECs,通过细胞增殖实验确定最适诱导条件,用衰老相关β半乳糖苷酶染色分析细胞衰老情况,Western Blot检测衰老相关蛋白p53的表达水平,超氧化物歧化酶和脂质氧化检测试剂盒检测细胞内氧化应激水平。结果永生化的细胞生长状态较好,不同代次的细胞形态一致,单个细胞呈短梭形或多角形,整体呈典型的铺路石状;细胞生长曲线显示细胞数量在第2~5天时处于对数生长期,在第6天时达到高峰,之后缓慢增长进入平台期;免疫荧光显示该细胞特异蛋白vWF和CD31及永生化基因SV40T为阳性;细胞核型结果显示永生化细胞染色体数目与滇西亚种树鼩的染色体数量相符;D-gal诱导BMECs抑制细胞增殖,有时间和浓度依赖性;实验组,即浓度为10 g/L的D-gal诱导48 h的BMECs,β-半乳糖苷酶染色阳性明显增多、衰老相关蛋白p53显著增多、细胞内SOD酶活性降低和MDA含量增多。结论成功构建树鼩永生化脑微血管内皮细胞系,10 g/L的D-gal是建立永生化BMECs衰老模型的适合浓度,D-gal在体外促进细胞衰老可能是通过促进氧化应激水平、抑制细胞增殖来实现的。

超级地幔树对全球构造的控制作用

全球横波低速异常体成像发现:Jason超级地幔柱与Tuzo超级地幔柱彷佛植根于地球外核顶部、生长在核幔边界(core-mantle boundary,CMB)上的两株榕树,我们将其命名为超级地幔树(super mantle tree),以突出Jason超级地幔柱与Tuzo超级地幔柱连接地核与地壳的纽带特征,强调它们在地球演化过程中对全球构造的作用。地幔柱仅是超级地幔树的局部分支。我们定义超级地幔树为4层结构:(1)植根于地球外核顶部;(2)1600~2890 km为“树干”;(3)110~1600 km为“树冠”;(4)110 km以上为“树枝”。“树枝”平面分布形态与全球板块轮廓大致相似,意味着板块构造可能起始于地球110 km处。推测地球深度1550~1600 km之间可能存在一个地球化学过渡层;Jason超级地幔树与Tuzo超级地幔树之间可能存在地球化学分隔面(简称地幔分隔面),地幔分隔面将地球划分为太平洋半球与大西洋半球;它的地面投影北端大致指向地磁北极,南端基本指向地磁南极。外核顶部脉动作用可能是地幔运动的动因,地核运动控制地幔运动。Tuzo超级地幔树逆时针旋转控制大西洋半球旋转形态,Tuzo超级地幔树的“细树干”伸向南大西洋,Tuzo超级地幔树“粗树干”伸向北大西洋,使得中大西洋脊减薄。Jason超级地幔树顺时针旋转控制太平洋半球旋转形态以及环太平洋地区地貌构造形态。青藏高原及邻区地质地球物理三维构造模型说明:向北运动的Tuzo超级地幔树“树枝”与向西运动的Jason超级地幔树“树枝”共同作用,形成青藏高原东构造结。