角色、时间与意义:关于自我的“情节”

传统意义上,有关“情节”的探讨,主要围绕文本凝缩之后所得的具体信息,及其可被还原的某种叙述模式。本文基于符号叙述学的视角,将叙述之于自我的意义,视为情节构建及分析的关键,并认为:“情节”构建中的叙述元素,应当同时在“什么”(what)与“如何”(how)两个层面展开,由此为卷入文本的自我(无论是文本的发出者、接收者还是其中的角色)提供一个意义栖居之处。

基于不同统计模型对压力蒸汽灭菌器故障数据集的可靠性分析

目的:基于医院压力蒸汽灭菌器的故障数据,分析评估医疗机构中压力蒸汽灭菌器的可靠性。方法:利用威布尔分布(Weibull分布)、指数分布(Exponential分布)、对数-正态分布(Log-Normal分布)和q-威布尔分布(q-Weibull分布)4种统计模型对压力蒸汽灭菌器的故障数据进行分析,并使用图表工具展示不同分布统计模型在拟合数据时的性能。结果:4种统计模型对比显示,Log-Normal分布统计模型的修正赤池信息准则为564.4512,贝叶斯准则(568.7691)值最低,柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(KS)统计量(0.0739)最小,P值最大(P>0.05),表明分布拟合效果最好,最适合用于分析压力蒸汽灭菌器故障数据集的模型。结论:通过使用不同统计模型对压力蒸汽灭菌器故障数据的可靠性分析,可以为临床工程师优化压力蒸汽灭菌器维护策略提供依据。

天然气管道可靠性增长预测方法研究

为减少天然气管道投产前的设计和制造缺陷,提高使用寿命、运行可靠性和安全性、减少后期维修费用,通过统计模型结合试验数据实现对天然气管道可靠性增长水平的预测,提出天然气管道可靠性增长预测方法;分析常用可靠性增长模型并结合天然气管道可维修、小子样的特点,将Duane模型与AMSAA模型应用于天然气管道,结合点估计、趋势检验、拟合优度检验、区间估计和标准差,得出天然气管道可靠性增长模型,预测可靠性增长并进行实例验证。研究结果表明:Duane模型与AMSAA模型作为天然气管道可靠性增长试验具有可行性;其中AMSAA模型更具优势,得出天然气管道的瞬时无故障工作时间(MTBF)估计值可达到试验目标值,并预测MTBF达到2000 h时所需要的试验时间为317954611.3 h,未来第51次故障预测区间为[848.4609,939.6226],误差为1.25%,方法具有良好的适用性,可有效预测天然气管道可靠性增长。研究结果可为天然气管道设计改进提供指导。

离散时间的完全服务并行优化轮询排队系统特性分析

轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应的系统状态方程,并精确解析出系统特性参数的完整数学解析表达式.此外,还提出了一种系统状态稳定性的判定方法,对不同负载状态下的系统稳定性进行了定量分析.计算机仿真的统计分析结果与理论计算值相一致.最后,系统性能分析表明,在保持周期性、无冲突服务的基础上,系统的队长、时延特性和稳定状态下负载能力均得到了较大的提高.

东北抗联精神的核心意蕴、时代价值及赓续路径

九一八事变后,中国共产党创建和领导的东北抗日联军坚持抗战14年之久,成为东北抗战的中坚力量,用血肉之躯铸造了一座铁血丰碑,也铸就了东北抗联精神。其核心意蕴为“忠诚于党的坚定信念,勇赴国难的民族大义,血战到底的英雄气概”,是中国共产党人的底气和志气、勇气和骨气、锐气与豪气的集中体现。深度凝练东北抗联精神的核心意蕴、时代价值和赓续路径,有助于传承红色基因,启人心智并催人奋进,为实现中华民族伟大复兴注入强大精神力量和精神滋养。

基于改进多稳态系统随机共振的轴承微弱故障诊断

针对传统随机共振方法在强噪声背景下对轴承微弱故障诊断中存在严重的边频干扰问题,提出了一种应用改进多稳态随机共振模型进行轴承微弱故障诊断的方法.在高斯白噪声和周期性激励作用下,推导得到了改进多稳态系统的平均首次穿越时间和功率谱放大因子的解析表达式.研究发现,存在一组最优的参数使得改进多稳态系统的随机共振效应最大化.将改进的多稳态随机共振模型应用于轴承内外圈的微弱故障诊断,并利用量子粒子群优化算法对系统参数和阻尼系数进行优化.研究结果表明,所提方法能够在强噪声背景下有效识别出微弱故障特征频率,且与传统多稳态随机共振方法相比,该方法解决了严重的边频干扰问题,输出信号特征频率处的频谱峰值更高,大大提高了轴承微弱故障诊断的性能.

基于ISSA-XGBoost模型的多特征融合露天矿卡车行程时间预测

针对露天矿运输系统卡车行程时间预测问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀算法优化XGBoost的露天矿卡车行程时间预测模型。模型充分考虑了卡车特征、道路特征、气象特征以及时间特征对卡车行程时间的影响,并使用皮尔逊系数法深入分析影响因素的贡献度。针对麻雀算法中全局搜索能力薄弱的问题引入反向学习和螺旋搜索策略,以提高算法的收敛性能。最后,使用改进的麻雀算法对XGBoost的关键参数进行寻优,进而构建露天矿卡车行程时间预测模型。选取国内某大型露天矿卡车调度系统采集的数据进行仿真模拟,并将所提出模型与SVM、BP、RBF和RF等其他机器学习模型进行对比。结果表明:所提出模型的预测误差均低于其他模型,相关系数可达0.9819。开发的模型和分析结果可以极大地帮助决策者规划、运营和管理更高效的露天矿运输系统。

Stackelberg微分博弈下的鲁棒最优投资-再保险问题

考虑一个以模糊厌恶再保险公司为领导者,模糊中立保险公司为追随者的Stackelberg随机微分博弈问题.通过求解拓展的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程组,给出时间一致性均值-方差准则下的鲁棒最优投资-再保险策略以及相应的值函数.最后,通过数值例子和敏感性分析说明最优策略与主要参数之间的关系.

无人机系统MTBF和使用可用度的建模与仿真

针对无人机系统组成结构复杂、影响其可靠性可用性的维修保障因素较多的问题,基于设备寿命分布假设,构建了考虑预防性维修和起飞前故障检查的系统平均故障间隔时间(mean time between failures,MTBF)和使用可用度解析模型。并模拟无人机的维修过程,采用蒙特卡罗仿真的方法进行MTBF和使用可用度的仿真分析。解析与仿真两种方法的结果具有较好的一致性,可为无人机确定保障方案提供技术途径。

鄱阳湖湿地碟形湖-河流水稳定同位素变化特征及其指示意义

为深入认识鄱阳湖湿地区域水循环过程,于2019年112月在鄱阳湖国家级自然保护区对降水、河流水、主要碟形湖水进行系统采集,综合分析碟形湖-河流水稳定同位素的动态变化特征及其指示意义。结果表明,鄱阳湖湿地修河和赣江的同位素组成具有明显的季节性变化规律,4月河水同位素最为富集,57月逐渐贫化,之后呈现出不断富集的变化趋势,整体上与降水同位素的时间变化特性相似。在空间分布上,各段河水的同位素组成均具有相对稳定的沿程分布特征,赣江在修河汇入点上、下游的同位素特性在大多数月份没有呈现出明显变化。碟形湖水同位素的年内变化范围比河水大,并且相对富集。主要碟形湖水的δ2 H-δ18 O关系接近当地大气降水线,具有更小的蒸发线斜率以及系统性偏离的特征,反映碟形湖主要受到当地降水补给,经历了一定程度的蒸发作用。基于指数模型方法估算修河和赣江水体的平均滞留时间(mean residence time,MRT)分别为1.54和0.81年,赣江较短的MRT表明鄱阳湖流域具有不同水体组分相互快速转化的水力条件,修河上游柘林水库的调蓄作用导致其MRT明显大于赣江。通过假定碟形湖水的蒸发过程遵循瑞利分馏模型,全年的同位素监测结果揭示蚌湖、沙湖、大湖池的年平均蒸发损失量分别为15.5%、15.0%、14.1%,不同碟形湖之间蒸发程度的差异可能与地形、植被和水动力条件等因素的综合影响有关。

基于大数据分析的高校多媒体设备可靠性研究

随着教育事业发展,多媒体教学成为各高校最普遍、使用频率最高的教学模式。充分利用多媒体设备运行数据优化管理工作,延长设备使用寿命,降低设备维护成本,始终是教育技术部门关注的问题。通过对天津大学卫津路校区6年来多媒体设备报修数据进行统计分析,利用SPSS分析软件对2020和2021年的数据进行线性回归,分析总报修数量与年度使用时间和设备实际使用年限的线性相关性;基于平均故障间隔时间对近2年的硬件报修进行分设备类型统计,从概念引入到推导计算,均给出详细验证过程。结合对非硬件问题造成的软件报修的前5位问题进行详细分析,据此提出设备更新科学化,定期巡检规范化和培训方式多样化的对策建议。

融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法

为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高.

挺水植被影响下滞水区滞留时间预测模型

对于河道修复工程,为了增加河流地貌多样性,常会沿岸布置一些丁坝形成回流区(也称作滞水区)。滞水区的低速环流特点有利于泥沙落淤、营养质积累,为水生植物提供了适宜的生长环境,同时影响着河道内的物质输移扩散过程,对河流生态系统有着重要意义。采用量纲分析与遗传算法研究了挺水植被影响下滞水区滞留时间特性。对于植被化滞水区,影响水体滞留时间的因素可以归纳为三类,包括混合层流动特性、滞水区形貌特征以及植被拖曳作用。首先在前人工作基础上,应用π定理引入了能够反映植被阻滞效应的参数1+C_(D)ad_(c),对于无植被情形1+C_(D)ad_(c)=1,表明物质交换不受该因素影响,而对于有植被情形1+C_(D)ad_(c)>1,表明交换活动会受到影响。其次通过分析比较,筛选了其他影响滞留时间的主控因素,包括体现来流强度的主流傅汝德数Fr,以及体现滞水区形貌特征的三维形状因子(Wdc)0.5/L和宽长比W/L。然后以上述四种因素为自变量,构建了植被化滞水区滞留时间的一般性预测模型(即幂函数乘积模型)。最后基于收集的85组试验数据,采用遗传程序Eureqa对该幂函数乘积模型进行训练,拟合了植被化滞水区的滞留时间预测公式。对判定系数R2与平均绝对误差MAE的评价表明该公式具有较好的预测能力;对各因素变化区间的分析表明该公式具有较宽广的适用范围。此外,通过比较这4种因素对模型结果的作用程度,发现宽长比W/L是影响滞水区水体滞留特性的关键参数,在开展相关工程设计时应予以重点考虑。

基于符号表示的可度量shapelets提取的时序分类研究

在时序分类问题中,基于符号表示的shapelets提取方法具有良好的分类精度和分类效率,但对符号进行质量度量的过程,如计算TFIDF分数,耗时较长且计算量大,导致分类效率较低。此外,提取的shapelets候选数量仍然较多,判别力有待提高。针对这些问题,本文提出了一种基于符号表示的可度量shapelets提取方法,该方法包含时间序列数据预处理、确定shapelets候选集和学习shapelets 3个阶段,可以快速得到高质量shapelets。在数据预处理阶段,将时间序列转化为符号聚合近似(SAX)表示以降低原始时间序列的维度。在确定shapelets候选集阶段,利用Bloom过滤器过滤重复的SAX词,并将过滤后的SAX词存储在哈希表中进行质量度量。随后,对SAX词的相似性进行判别,基于相似性和覆盖度等概念确定最终的shapelets候选集。在学习shapelets阶段,采用logistic回归模型学得真正的shapelets用于时序分类。在32个数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提方法的平均分类精度和平均分类效率均排名第二。与现有的基于shapelets的时序分类方法相比,该方法可以在保证精度的同时提高分类效率,并且具有良好的可解释性。

基于限制平均生存时间的多组疗效比较

目的在临床随访研究中,基于时间尺度指标的限制平均生存时间(restricted mean survival time,RMST)越来越受到关注,然而目前基于RMST的统计推断主要用于两组比较,缺少进行两组以上比较的方法。方法本文提出RMST多组间的假设检验法,包括经典法(naive)、对数转换法(log)、双对数转换法(cloglog)三种检验法,并通过Monte Carlo模拟评价其Ⅰ类错误和检验效能,最后进行实例分析。结果综合Monte Carlo模拟的Ⅰ类错误及检验效能结果,显示所提出的RMST检验可以处理多组比较的问题,特别是cloglog转换法最为稳健。结论针对生存数据的多组比较问题,若考虑从时间尺度指标分析,推荐使用cloglog转换法的RMST多组检验。

基于K-means聚类分析和多元线性回归的相关流量数据处理方法

相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用。但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差。对此提出基于K-means聚类算法对渡越时间样本数据聚类分析,并根据聚类结果建立多元线性回归预测模型,合理预测渡越时间值,以修正渡越时间的异常值。对预测值与实际值进行比较,最终获得准确的相关流量数据。采用多相流装置的实验数据对所建立的方法进行验证,结果表明,该方法可有效消除渡越时间的异常,优化流量测量的数据,对两相流流量测量有一定的实践意义。

11 GHz不同室内场景的WBAN信道特性研究

为了探索高频段室内无线体域网通信的可行性,对11 GHz室内无线体域网的传播特性进行了测量与研究。基于大量的测量数据,给出了11 GHz频段室内无线体域网的路径损耗、阴影效应与均方根时延扩展的统计特性。针对体对体通信时人体相对角度变化的场景,提出了一种具有相对角度影响的路径损耗模型,该模型利用了与身体角度相关的路径损耗指数、浮动截距以及身体角度因子修正相对角度变化引入的路径损耗。为了验证模型的适用性,对比分析了在小型空教室和大型会议室两种不同场景下相对角度变化对信道传播特性的影响。研究结果表明:在收发端距离固定的情况下,路径损耗指数、浮动截距和由相对角度引起的路径损耗(Path Loss caused by Relative Angle,PLRA)均与相对角度具有三角函数关系;在收发端相对角度固定时,PLRA与收发端距离无关,仅与相对角度有关。上述研究结果可以为11 GHz频段在未来室内无线体域网的使用提供理论基础与实践依据。

路径选择准则对随机供需路网运行效率的影响

为研究不同路径选择准则对随机供需路网运行效率的影响,在假定需求服从对数正态分布、容量服从Beta分布的前提下,构建了三种路径选择准则:期望行程时间最短、行程时间预算最短以及超预算期望行程时间最短。基于这三种准则,分别构建了相应的交通分配变分不等式模型,并设计了求解算法。从交通周转角度出发,提出了路网运行效率的测算方法。通过算例分析,探讨了三种路径选择准则以及路段容量降级程度、需求结构、需求总量和行程时间可靠度对路网运行效率的影响。研究结果表明:期望行程时间最短择路准则下的路网运行效率最高,而超预算期望行程时间最短准则下的路网运行效率最低;无论采用哪种择路准则,路网运行效率均随路段容量降级程度的增加而显著下降;当路段容量降级程度与需求的“均值-方差比”一定时,在三种路径选择准则下,均存在一种特定的需求结构与总量,使运行效率达到最大值;在行程时间预算和超预算期望行程时间最短准则下,路网运行效率随行程时间可靠度的增加而显著下降。

基于时频域特征和朴素贝叶斯的滚动轴承故障诊断方法研究

【目的】为了解决滚动轴承故障特征提取困难、诊断性能偏低的问题,提出了一种基于时频域特征和朴素贝叶斯的故障诊断方法。【方法】首先,通过局部均值分解方法对原始振动信号进行处理,获得多个乘积函数分量。其次,基于原始振动信号和各个乘积函数分量,提取时频域特征,并采用主成分分析实现特征降维,获得低维敏感特征。最后,依据低维敏感特征集,结合朴素贝叶斯模型,实现对江南大学—机械工程学院滚动轴承数据集的分析。【结果】实验结果表明,该方法相较于传统朴素贝叶斯准确率高39.49%,相较于主成分分析准确率高5.94%,由此得出该方法对滚动轴承故障的诊断表现较好。【结论】对于传统的单一的故障诊断模型,基于时频域特征和朴素贝叶斯的故障诊断模型具有更高的准确率,解决了滚动轴承故障特征提取困难、诊断性能偏低的问题。

污染物实时小时均值算法在环保管理中的应用

针对机组运行工况变化过程中,三项污染物瞬时值大幅波动,导致机组经济性降低,甚至发生污染物小时均值超标的问题,为实现对数据变化趋势的监控,充分掌握DCS控制系统特性并克服系统局限性,自行设计了实时小时均值计算逻辑组态算法,实现对三项污染物实时小时均值的监控,通过科技创新加强环保管理工作。