一种新的FMS混合调度算法

在综合一种新的Petri网模型以及另一种新的混合优化策略的基础上,提出了一种具有全局优化特征的PMS调度算法,最后,仿真结果验证了该算法的有效性以及良好的研究与应用前景。     

基于EHR的医疗知识图谱研究与应用综述

电子健康记录(EHR)作为一种医疗信息化手段,在数十年的使用过程中储存和积累了越来越多的医疗过程和结果大数据.知识图谱作为一种从海量数据中抽取结构化知识的手段,近年来在多个行业展示了广阔的应用前景.知识图谱的优势在于对海量、异构的数据进行组织,完成知识推理.知识图谱适用于自然语言的分析,有助于在以自然语言形式存在的海量EHR数据中获得宝贵的医疗知识和医疗经验. EHR分析研究的价值主要集中在辅助诊断、辅助治疗和疾病预测.利用大量的EHR数据构建医疗知识图谱,当新的患者数据来临之时,知识图谱可以发挥查询扩展、临床决策支持和疾病预测等作用.本文首先简要介绍了EHR的发展现状,以及现有著名的EHR数据集及其应用成果.其次,在概括介绍知识图谱发展总体现状基础上,分析了知识图谱在医疗领域的发展趋势和热点迁移.然后,对基于EHR的医疗知识图谱研究与应用进展进行了比较全面的总结,包括EHR的信息抽取、数据整合、查询扩展、临床决策支持和疾病预测等.最后,对该领域未来发展方向和面临的挑战作了展望.     

基于深度迁移学习的多点频域振动响应预测EI北大核心

针对多输入多输出神经网络(MIMO-ANN)进行多点频域振动响应预测时需要为每个频率点独立建立神经网络模型、独立随机选择神经网络模型初值导致的训练时间长、预测精度低等问题,提出了一种基于多输入多输出人工神经网络(MIMO-ANN)和模型迁移学习的多点频域振动响应预测方法。本研究对于多源不相关载荷未知条件下的基于数据驱动的振动响应预测问题进行了形式化描述,并比较了其与不相关多源载荷已知情况下基于数据驱动的多点频域振动响应预测问题的不同之处。首先,将某频率点下的多个振动响应已知的测点的自功率谱作为输入,多个振动响应未知的测点的自功率谱作为输出,将两部分历史数据集构造成为训练集,利用MIMO-ANN建立该频率下的未知点振动响应预测模型;其次,根据传递函数在频域的连续性,利用该频率下训练好的MIMO-ANN的权值迁移到相邻频率作为其MIMO-ANN的初值;再次,利用此相邻频率下的历史数据进行训练,从而得到此频率下的预测模型;最后,不断循环此过程,直到所有频率点的模型全部训练完成。该方法解决了矩阵病态求逆问题,可以获得更好的神经网络模型的初值,不容易陷入局部最优,加快了神经网络的收敛速度。在圆柱壳声振实验数据集的多点响应预测结果表明,在多源载荷未知条件下,该方法比基于无迁移学习神经网络、多元线性回归、传递函数的方法,预测精度、训练效率更高。