基于模糊DEMATEL方法的建筑施工安全影响因子分析

近年来,建筑施工安全问题层出不穷。为加强建筑施工安全管理,本文识别了影响施工安全的6个影响因子和产生安全事故的7个因子并对其重要程度进行排序。首先,通过文献分析,结合建筑事故数据的事故因子,提出施工安全管理的发展现状;其次,建立施工安全因子模型,采用模糊DEMATEL法根据建筑行业专家对影响因子的打分情况进行分析,找出各安全因子的特点;最后,在此基础上,结合安全因子分析建筑施工的安全管理的具体内涵,并提出安全施工的办法。     

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。     

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。     

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。     

一种新的多渐消因子容积卡尔曼滤波

将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter，CKF），建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下，滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法，发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素，并没有考虑各个状态之间的相关性，不能充分发挥多渐消因子的优势。为此，本文提出渐消因子矩阵，基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法，提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制，也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性，能更好的满足工程应用的要求。     

急性炎性疾病患者乳酸林格氏液液体动力学

目的:探索炎性疾病患者的乳酸林格氏液（Ringer's lactate,RL）液体动力学特征以及炎性生物标记物是否可以作为协变量影响RL分布和排泄。方法:本研究为前瞻性队列研究。选择40例美国麻醉医师分级（ASA）I-II级，腹腔镜下择期胆囊切除术（胆囊炎组，n=20）或者腹腔镜下急诊阑尾切除术（阑尾炎组，n=20）。所有患者麻醉诱导前开始输注RL，按15 mL/kg，35 min内输毕。采用酶联免疫（enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA）方法测定血浆炎症（TNF-α,IL-10和CRP）或者内皮损伤生物标记物（syndecan-1,SDC-1）；利用血红蛋白（Hb）稀释-时间曲线和尿量，使用Phoenix软件，采用非线性混合效应模型分析计算RL液体动力学参数和协变量的影响。结果:与胆囊炎组相比，阑尾炎组RL从组织间隙到血浆的转运速率常数（k21）显著降低（14×10-3min-1 versus 35×10-3min-1;P=0.012）。阑尾炎组C反应蛋白（CRP）升高［中位数38.1(1.8-143.6) μg/mL versus 1.3(0.1-159.0) μg/mL;P<0.001］；与清醒状态相比，麻醉期间（输液开始后30～45 min），液体从中央室中到外周室的转运速率常数（k12）显著增加（57×10-3min-1 versus 32×10-3min-1；P<0.01）。清除速率常数（k10）降低90%（0.6×10-3min-1 versus 5.3×10-3min-1;P<0.001）。无论在清醒状态还是麻醉状态下低血压均能降低液体清除；炎症或者内膜损伤的生物标记物不能作为显著影响RL液体动力学参数的协变量。结论:阑尾炎或者胆囊炎患者术前输入液体后“炎症反应的生物标记物”不是RL的液体动力学的协变量，但是两组患者中，全身麻醉期间输入液体的清除率下降。     

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。     

可溶性肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体在E.coil中的表达、纯化及其生物学活性

目的表达纯化可溶性肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosisinducing ligand,TRAIL)蛋白,并测定其生物学活性。方法利用E.coli中表达C-端带有6×His标签的可溶性TRAIL蛋白,并优化诱导时间(4、6和8 h)和诱导剂IPTG的浓度(0.06、0.125、0.25、0.5、1 mmol/L)。表达产物经Ni亲和层析和离子交换层析纯化后,采用MTT法测定不同浓度TRAIL(终浓度分别为100、200、400 ng/ml)的活性,并检测亲和层析过程中两种洗脱方式(洗脱液4℃留柱过夜后进行洗脱和洗脱液进柱后直接收集流出液)及纯化过程中两次透析的时间(均为24和48 h)对TRAIL活性的影响。结果最佳诱导时间为6 h,最佳IPTG诱导浓度为0.5 mmol/L。表达产物的表达量占菌体总蛋白的20%,相对分子质量为20 000,可与兔抗人TRAIL单克隆抗体发生特异性结合。TRAIL终浓度为100、200和400 ng/ml的实验组的抑制率分别约为36%、53%和73%。亲和层析的两种洗脱方式的TRAIL活性差异无统计学意义(P0.05),透析48 h比透析24 h获得的TRAIL活性显著降低(P0.05)。结论 TRAIL蛋白成功在E.coli中表达,具有抑制肿瘤细胞生长的作用,优化后的TRAIL诱导条件和纯化方法可进一步大量生产高TRAIL蛋白的活性,满足了TRAIL的基础及临床相关研究的要求。