基于整群抽样和支持向量回归模型的高功率半导体激光器剩余使用寿命预测

剩余使用寿命（RUL）预测是高功率半导体激光器在各种环境应力作用下可靠性评估的核心问题。在实际应用中,现有支持向量回归（SVR）方法均侧重于保证所训练模型的回归曲线的整体误差最小,以追求方法的泛化性,这往往造成关键预警阶段特别是临近故障失效前的预测结果不理想,不能可靠地支持维护决策。提出了一种基于整群抽样的SVR模型训练方法,对测试样本后期观测数据进行多次整群抽样后用于SVR模型测试,SVR模型中的参数使得SVR模型对训练样本的后期数据拟合得更好。实例分析验证了该方法的有效性和稳健性,研究结果表明,所提方法的预测性能和实用价值优于现有几种代表性的小样本分析方法。     

核工业某厂早期过量受照人员40年医学随访

本文报道核工业某厂106例早期过量受照人员40年医学随访结果。结果表明,未发现放射性白内障,且晶体混浊及染色体畸变率无差异,淋巴细胞微核率显著高于对照组。