基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

基于滚动摩擦作用下玉米颗粒在模拟筒仓卸料中的力链分析（网络首发、推荐阅读）

针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究，通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟，并与筒仓卸料实验作流态对比，验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理，对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明：颗粒间摩擦系数越大，卸粮完成的最终时间越长；颗粒间滚动摩擦系数越小，颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说，减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限，从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应；减小滚动摩擦，玉米颗粒卸料较稳定，未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减；增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应，且出现成拱高度距离漏斗口更高。     

基于有限元的低成本塔桅设计及承载能力分析

为研究铁塔公司发布的最新《低成本铁塔标准图集V1.0》的共享改造能力,文章选取了单斜撑三管塔0.65 kN/m2基本风压下的系列塔图,从各塔段的主管应力比和塔顶位移角两个角度,考虑新增天线设备、馈线、爬梯荷载,以及天线设备之间的相互遮挡,利用有限元软件SAP2000对每种塔型进行了常规设计分析和改造增载后的研究分析.由分析结果可知,每种塔型均有可共享改造能力,且随着塔身高度的增加,共享改造的能力逐渐降低.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

变压器内部故障在线检测方法仿真及误差分析

为研究变压器内部故障在线检测方法的有效性及抗干扰性,搭建实际变压器的非线性三维有限元模型.对变压器常见几种类型的内部故障进行详细的结构仿真,通过"场-路耦合法"构建各类型故障的ΔV-I1轨迹.同时,通过对正常绕组的测量信号设置一定的误差,构建了考虑测量误差时的误差轨迹.在此基础上,将正常时的标准轨迹、误差轨迹和各种类型的故障轨迹进行对比分析,通过对ΔV-I1轨迹特征差异的定性分析与定量计算,验证该方法在实际应用中的有效性,总结判断各类型故障的规则,同时针对测量误差所造成的干扰提出了建议.     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

压裂水平井产能预测方法研究进展

水平井压裂技术在低渗透及非常规储层中得到了广泛应用,压裂后水平井的产能预测关系到油田开发方案的制定,因此,国内外学者对压后渗流模型的建立和求解方法做出了不懈的努力。本文详细回顾了国内外学者所建压裂水平井产能预测模型及求解方法,指出了不同模型和求解方法的优缺点,并展望了压裂水平井产能模型的发展方向。