课程文献中心 更多>>

关键词： 沙柳   平茬圆锯片   减磨优化   PSO-BP神经网络   遗传算法  

摘要： 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。

关键词： 轮式移动机器人   轨迹跟踪   模型预测控制   原-对偶神经网络   卷积神经网络  

摘要： 本文针对轮式移动机器人的不确定参数估计与轨迹跟踪问题,研究了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的移动机器人不确定模型参数估计方法,提出了移动机器人的原-对偶神经网络(Primal-Dual Neural Network, PDNN)模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)轨迹跟踪控制算法.对于轮式移动机器人而言,轮胎侧偏刚度受到负载扰动,未建模动态和路况变化等不确定因素影响,在实际行驶过程中难以实时测量.论文研究侧偏刚度的CNN回归模型,以估计机器人运行过程中的不确定性.考虑前轮偏角与加速度等状态的约束条件,研究基于CNN参数估计的移动机器人预测控制设计方法,提出基于PDNN的移动机器人预测控制问题求解算法,并证明了所提出基于CNN参数估计的PDNN-MPC算法稳定性.最后,为了验证控制器的有效性,对所提出的PDNN-MPC算法进行验证.

关键词： 对抗训练   全局指针网络   关系抽取   预训练模型   医疗文本  

摘要： 【目的/意义】在比较分析现有关系抽取方法的基础上，构建适用于医疗文本的关系抽取模型。【方法/过程】构建AGP模型实现关系抽取。该模型将医疗文本的嵌入表示输入Transformer编码器进一步提取文本特征，利用全局指针网络解码。为了提高鲁棒性，模型引入了对抗训练。【结果/结论】AGP模型在CMeIE-V1、CMeIE-V2和DiaKG数据集上F1值分别达到0.6190、0.5321和0.5684。实验结果证明AGP模型在医疗文本关系抽取任务上的性能优于基准模型。【创新/局限】本文提出的模型未整合大语言模型。

关键词： 媒介考古   网络论坛   金庸客栈   网络文学   数字礼俗   趣缘关系  

摘要： 金庸客栈是四通利方网站旗下的网络文化论坛，也是中国互联网早期著名的BBS之一。在金庸客栈的兴盛时期，论坛中出现了大量的网络文学作品，它们是中国网络文学早期的重要创作。然而，在金庸客栈爆发了新旧用户的冲突后，论坛内部出现动荡，其原有的网络文学土壤逐渐失去活力，最终走向衰落，这主要由内部和外部两方面的因素共同作用导致。在论坛内部，江湖文化的失效和用户权力的争夺引发了持续的纷争，用户的认同感逐渐削弱，论坛的趣缘性也因此减弱。在论坛外部，新浪网出于商业考量频繁对金庸客栈进行改版，导致用户体验感变差；加之互联网新应用的出现及论坛中意见领袖的出走导致论坛用户流失。尽管如此，金庸客栈至今仍对中国网络文学具有深远的影响，论坛中发帖式的写作逐渐演变为作家与读者之间的互动模式。此外，金庸客栈的兴衰史也成为网络文学网络性的另一种印证，这种属性依赖于读者的认同、互动及参与，以维持其开放性。

关键词： 晶格能   多晶型   密度泛函理论   神经网络   回归模型  

摘要： 晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质，对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算，对于数量庞大的晶型结构，两种方法均费时费力。本研究提出了一种基于密度泛函理论（Density Functional Theory， DFT）和晶体图卷积神经网络（Crystal Graph Convolutional Neural Networks， CGCNN）的晶格能回归模型。首先采用自洽屏蔽多体色散校正的DFT方法计算晶格能，建立了包含酸、醇、酰胺、氨基酸、酸酐等248种晶型的晶格能数据集；基于所建立的数据集，采用CGCNN进一步建立晶型和晶格能之间的定量回归模型，该模型训练集和测试集MAPE分别为1.24%和5.04%，R2分别为0.9978和0.9750，表明该模型具有较好的预测效果，可以为高通量筛选稳定的晶型提供理论指导。

关键词： 闭环供应链   网络优化   建材租赁  

摘要： 在分析闭环供应链网络成本结构基础上，研究不同策略下建材租赁闭环供应链网络优化问题，构建了以供应链总成本最小为目标函数、配送量和回收量为基本决策变量的优化模型，通过A公司实例分析，探寻降低供应链总成本的途径，提出通过优化运输线路、采用节能运输车辆、与同类企业合作共享资源设施、建立大数据分析和智能调度等措施，以降低运输成本；通过优化建材的质量控制、提供客户培训和使用指导、建立奖惩机制、加强维修保养管理等措施，以降低货失货损及维修成本。

关键词： 交通运输系统工程   随机网络   约束最可靠路径   行程时间相关性   乘子交替方向法  

摘要： 为分析行程时间相关性和资源约束对交通网络最可靠路径选择的影响，建立考虑行程时间相关性的随机交通网络约束最可靠路径模型，提出了改进乘子交替方向法的求解方法。通过Cholesky分解和二次项放缩，将目标函数转化为可分离结构的矩阵形式，采用块坐标下降法将增广拉格朗日松弛问题分解为一系列子问题，上下界迭代获得近似最优解。针对Sioux Falls网络和Chicago sketch网络进行数值模拟试验并对比分析改进交替方向法和拉格朗日松弛算法的性能。结果表明：有无路段行程时间相关性的约束最可靠路径问题是有区别的；行程时间相关性和资源约束对最可靠路径的选择有显著影响；改进乘子交替方向法的计算效率和收敛性优于拉格朗日松弛算法。

关键词： 无人机集群   网络通信   智能组网   高效通信   分层网络   网络编码   TCP   误码率  

摘要： 针对无人机(Unmanned Aerial Vehicles， UAV)集群网络通信中存在的智能组网协议和高效通信技术问题，文中采用了一种可行的基于分层网络架构的信息交互与协同组网方法。从网络编码层、网络层、链路层、物理层和无线通信硬件设计等方面对系统总体设计方案进行了详细描述，提出了基于分层网络架构的网络编码通信方法。使用地面站参与初始分簇、空中节点自组织维护的方式得到面对集群节点移动表现相对稳定的分簇网络，设计出基于网络编码的增强型TCP(Transmission Control Protocol)协议，能够实现无人机网络数据链中信息的高吞吐量快速传输。仿真实验结果表明，网络编码TCP方法优于传统TCP性能，适用于误码率较大的无人机集群通信环境，利用网络编码的优势能够实现节点之间、节点和地面站之间数据的高效快速传输。

关键词： 枳术汤   儿童肥胖   脂肪组织炎症   巨噬细胞   网络药理学  

摘要： 运用网络药理学和分子对接技术探讨枳术汤调控巨噬细胞极化改善儿童肥胖脂肪组织炎症的作用机制，并进行动物实验验证。使用中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）筛选枳术汤的活性成分和作用靶点；通过GeneCards、OMIM、DisGeNET数据库搜集儿童肥胖脂肪组织炎症相关靶点，绘制药物-疾病靶点交集图；利用STRING数据库构建蛋白-蛋白互作（PPI）网络筛选核心靶点；通过R语言进行基因本体论（Gene Ontology，GO）功能和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）通路富集分析；利用AutoDock软件对核心靶点和活性成分进行分子对接分析。将24只SPF级6周龄C57B/6J雄性小鼠适应性饲养1周，随机选取8只作为空白组，其余16只通过8周的高脂饲料喂养构建高脂肪饮食诱导小鼠肥胖模型，造模成功后将16只小鼠随机分为模型组和枳术汤组，每组8只。枳术汤组灌胃给药干预14 d，每日1次，空白组和模型组给予等量无菌双蒸水(ddH2O)灌胃。末次灌胃后取小鼠血清和腹股沟脂肪组织进行检测。通过苏木素-伊红（HE）染色观察腹股沟脂肪组织形态，酶联免疫吸附（ELISA）法检测炎症因子白细胞介素-6（IL-6）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）含量，免疫荧光染色检测巨噬细胞标记分子一氧化氮合酶（iNOS）和表皮生长因子样激素受体1（F4/80）蛋白表达。网络药理学显示，从枳术汤中筛选出木犀草素、柚皮素、川陈皮素等主要活性成分，核心靶点15个；KEGG通路富集分析发现涉及核因子κB（NF-κB）关键信号通路；分子对接显示，枳术汤活性成分与核心靶点结合良好；动物实验显示，与模型组相比，枳术汤组小鼠腹股沟脂肪组织中炎症因子分布明显减少，血清TNF-α、IL-6含量明显降低（P<0.05，P<0.01），巨噬细胞标记分子iNOS和F4/80蛋白表达明显降低（P<0.05）。结果表明，枳术汤中的活性成分木犀草素、柚皮素和川陈皮素通过抑制脂肪组织巨噬细胞的聚集，下调其经典激活的巨噬细胞（M1）型极化，减少炎症因子IL-6和TNF-α的表达，从而改善肥胖小鼠脂肪组织炎症。

关键词： 激光超声   深度学习   焊深测量  

摘要： 焊深是衡量焊接质量的重要参数，其对焊接产品的性能有极大影响，因此发展焊深的无损测量方法尤为重要。在众多无损测量方法中，激光超声凭借其无耦合剂、高时空分辨率等特点，在小结构焊深测量中具有独特的优势。由于小尺寸结构中存在超声模式混叠且焊缝的衍射波微弱的问题，该文提出将激光超声与深度学习相结合的焊深测量方法，在线切割模拟焊接样品上进行激光超声扫描实验。将超声A扫信号压缩为矩阵格式可加速深度网络收敛、减少网络参数规模。与反射横波模式方法相比，训练得到的深度分类模型能够实现焊深测量误差小于0.1 mm。最终的结果表明，深度网络在焊深测量中具有良好的发展前景。