基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用

针对医疗行业海量数据的数据挖掘应用少、基础差,数据分析的需求迫切等问题,提出一套创新型数据采集与挖掘方案.该方案选用Apriori算法就目前产科数据集展开关联分析,重点研究剖宫产与体征、药品之间的关联,并分析了产妇入院时间及新生儿出生时间分布与数量的关系.另外,还对关系到数据采集与传输效率的移动医疗系统进行研究,选用便携数字终端(portable digtital assistant,PDA)进行移动式数据采集,并阐述了基于新型分布式多层系统模型和SSH2框架的设计方案.在北京市某妇产医院的临床应用表明:该系统能够为医护人员提供精确、客观的数据支持,优化医护流程.数据挖掘分析结果对于药房的备药、发药,手术室准备,医护人员排班等具有指导意义和参考价值,可为后续医疗数据的统计和处理提供良好的技术基础.     

三河口水利枢纽泄洪消能工体型优化试验研究

通过水力学模型对三河口水利枢纽泄洪消能工体型进行了试验研究。结果表明:两底孔出口采用矩形不对称宽尾墩形成的窄缝体型,三表孔采用左、右表孔差动式齿坎与中表孔舌型鼻坎组合的优化方案具有表孔、底孔出口水舌上下分层、前后拉开、横向扩散的特点,从而改善了水垫塘内的水流流态,提高了消能效率,水垫塘底板所受动水冲击压力及脉动压力达到了设计要求。     

温控射频消融温度场分布的模拟与预测

为实现射频消融参数的术前规划,对温控射频消融温度场进行实验研究.首先根据射频消融针结构建立恒温激励射频消融有限元模型,然后利用ANSYS有限元分析软件模拟计算射频消融温度场分布.通过离体猪肝和体模实验,验证和改进所建有限元模型,提高计算温度场分布的准确性.实验结果表明:所建立的恒温激励有限元模型能较好预测射频消融温度场分布.     

融合多数据源的蛋白质功能模块的挖掘算法

针对蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络的信息不完善和高噪声问题,提出一种融合多生物数据的二分图聚类集成方法以检测网络中的功能模块.该方法结合了基因本体论(gene ontology,GO)、基因表达谱数据以及多种基础聚类算法,用一种新的二分图来组织多种基础聚类算法的中间结果,并结合对称非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法挖掘其中功能意义上最一致蛋白质功能模块,同时,该算法能处理蛋白质功能重叠问题.实验结果表明:所提算法整体优于基准比较方法,是一种融合多种生物信息源和不同的聚类方法的有效途径.     

新一代视频编码标准HEVC关键技术及其应用

ITU-T/VCEG和ISO-IEC/MPEG两大国际标准组织联合推出下一代视频编码标准(high efficient video coding,HEVC),主要为高清/超高清以及3D视频编码服务,目标是实现在保证H.264/AVC视频质量基础上,压缩率可提高50%.针对之前的编码标准,在介绍HEVC技术发展背景的同时,重点介绍了其预测编码和变换编码相结合的混合编码器框架,基于4叉树和扩分块单元的数据结构,多角度的帧内预测模式和采用先进运动矢量预测技术的帧间预测模式,以及其对并行化特有的数据处理方式和针对3D视频编码应用.最后,总结了HEVC的最新应用并对其未来发展方向进行了展望.     

改进型特征权重自调节K-均值聚类算法

针对特征权重自调节K-均值聚类(FWSA-KM)算法对噪声敏感的问题,提出一种改进型特征权重自调节K-均值聚类(IFWSA-KM)算法。用一种非欧氏距离代替FWSA-KM算法中的欧氏距离,以增加聚类算法的抗噪声性能。通过用人工数据和真实数据的对比性实验,可验证IFWSA-KM算法的有效性。     

公共权力运行中的公共利益悖论及其消解

公共利益是公共权力运行的逻辑起点和价值追求。然而,公共利益的抽象性与具体性、正当性与恰当性、整体性与个体性、公共性与私利性以及“权利优先于善”还是“善优先于权利”之间,存在着悖论现象。消解公共利益悖论,需要遵照合法性、正当性、价值位阶和比例原则,建立健全利益表达、政府回应、冲突整合、行政公益诉讼、法律约束等长效机制。     

三网融合环境下移动学习网络传送网组网方式研究

在学习者(移动学习终端)和移动学习平台之间,如何构建一个对移动学习网络能起到有效支撑作用的传送网络,成为网络建设者和网络运营者面临的一个重要研究课题。阐述移动学习网络传送网的必要性,对三网融合下各种移动学习网络传送网网络技术进行分析和选择,采用分组传送网技术和光传送网技术联合组网构建三网融合环境下移动学习网络传送网组网模型,最后介绍该组网模型的系统特点。     

河南胡襄煤田煤层赋存特征及控气因素

以河南胡襄煤田为研究区,通过定性分析和定量研究,探讨了煤层厚度、煤层埋深、上覆基岩厚度、地质构造、顶底板岩性以及变质程度等因素对煤层气富集的控制作用.通过数理统计方法,得出了煤层厚度、埋深、上覆基岩厚度与煤层含气量的回归方程,并进行了显著性检验.研究结果表明,随着煤层厚度的增加,含气量有着增大的趋势,两者之间具有线性正相关关系;随着埋深和上覆基岩厚度的增加,含气量都有着先快速增大而后缓慢增大的趋势,且具有对数正相关关系;煤变质程度是二1煤层和二2煤层含气量变化的影响因素之一,且含气量随Ro,max的增加而增大;次级褶曲向斜翼部和背斜轴部富气,且向抬升区域运移;断层或煤层露头线附近,含气量较小;断层的上升盘含气量明显小于下降盘;断层尖灭端附近,含气量大;煤层顶底板岩性对含气量有一定的影响.     

探空温度传感器误差预测技术研究

随着气候诊断、气候变化、天气预报等学科的深入开展,对探空温度传感器的测量精度提升到了 0. 1 ℃ 的量级要求,而 由于太阳辐射、升空速度、入云出云等因素的干扰,引起的测量误差可达 3℃甚至更高,已成为制约气象探测精度提升的主要障 碍。 针对此问题,首先通过三维建模及流体力学分析,得到了温度传感器最优的设计方案,从传感器形态设计上实现了测量误 差最小化。 然后对历史气象探测数据进行分析和汇总,构造出国内首个基于真实环境的、包含 900 000 条探测记录的高空气象 探测数据集,以解决仿真环境与真实环境存在偏差的问题。 最后,将 Morlet 小波作为深度神经网络的激活函数,并将支持向量 机、XGBoost、深度神经网络、线性回归相融合,构造出一个针对探空温度传感器测量误差的预测模型。 经过本文所提出的误差 预测模型,平均误差从 0. 817 降低到了 0. 008,均方误差从 0. 878 降低到了 0. 068,标准差从 0. 458 降低到了 0. 204,拟合系数 R 2 为 0. 93,使温度传感器的测量精度得到显著提升,更有利于气象学科相关内容的展开。