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%。     

25%小偏置碰撞策略及测试评估研究

随着汽车事故的增加,且小重叠碰撞事故死亡率居高不下,小偏置碰撞试验逐渐成为焦点。基于IIHS公布的最新车辆碰撞试验结果,统计超过100余款不同类型的25%小偏置碰撞车辆,建立碰撞转角与碰撞区域的数学模型,将25%小偏置碰撞归结为三种不同的碰撞策略,分别是吸能策略、掠过策略和掠过与吸能策略;并进行试验验证,对三种策略的优缺点进行分析。结果表明,小偏置碰撞试验可运用合理的碰撞策略达到法规要求,对25%小偏置碰撞试验具有一定的参考价值。     

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。     

农村光棍成因及治理机制研究

以驻村扶贫点滇西南L县X村的光棍为研究对象,侧重个体精准性,强调个体因果性的特征,运用小数据分析该村光棍的贫困特征和生成原因,基于马斯洛需求层次理论探索光棍内生动力激发机制.研究表明:农村光棍趋于年轻化,形势严峻;光棍成因受到外部资源匮乏的限制,又受到自身资源缺陷的制约,内外因相互影响,但外因只有通过内因才能发挥作用.探讨通过需求原理激发光棍群体的内生动力,构建长效治理机制,让光棍群体最大限度实现人生价值,提升社会获得感和幸福感.     

环己酮生产装置中环己醇精馏塔技术改造

针对环己酮生产系统中环己醇精馏塔分离效果差、蒸汽消耗量大、精馏塔外排重组分中环己醇含量高、环己醇浪费严重等问题,采用环己醇精馏塔内部中心位置增设小分离塔,直接耦合插入精馏塔底部的方式,利用小分离塔在精馏塔内进行再沸加热回流,使重组分中的环己醇进一步分离.降低了外排塔釜液中环己醇的含量,在达到精馏分离效果的同时,也节约了精馏塔蒸汽的消耗,取得了很好的经济和环保效益.     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

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。     

河南省灵宝市董家埝银矿原生晕特征及地质意义

董家埝银矿是豫西小秦岭矿集区南成矿带目前发现的唯一大型矿床。为了矿床深部勘查工作的顺利进行,了解有用元素在垂向上的变化规律,选用原生晕地球化学方法,通过典型矿床剖面的原生晕特征研究,实现对深部矿体变化趋势的判断。经计算,确定As、Sb、Ag、Au、Cu、Pb、Zn、Co和Mo等9种元素可作为指示元素,其中As和Sb为前缘晕指示元素,Ag、Au、Cu、Pb和Zn为近矿晕指示元素,Co和Mo为尾晕指示元素。分带指数和浓集指数2种方法计算得出的元素在分带序列上的位置总体趋势一致。用分带指数法确定的主矿体自上而下的原生晕轴向分带序列为Co-Mo-Cu-Au-Sb-Zn-Pb-Ag-As,出现"反分带"现象。结合原生晕地球化学参数变化特征、矿体剥蚀程度研究和理想模型,预测M1-I主矿体向深部仍有较大的延伸。研究成果可以为区域同类型矿化地质体深部的趋势判断和决策提供参考。     

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。