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关键词： 悬臂式掘进机   智能截割   模糊控制   煤岩强度   CNN  

摘要： 针对悬臂式掘进机截割效率和智能化程度低，在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）及模糊PID的掘进机截割控制方法。首先，智能截割系统将截割电动机电流、回转油缸压力、截割臂振动加速度作为控制变量，通过CNN实现煤岩硬度的动态感应。然后，针对不同的截割路径进行分析，提出一种符合要求的截割路径。最后，设计自整定模糊PID控制器，以CNN识别的煤岩硬度信息为依据，来实现截割臂摆速控制。仿真结果表明：① CNN模型在15次迭代后达到了误差要求。② 通过仿真分析优化截割路径，提高了断面成形效率，为掘进机智能截割控制提供了理论依据。③ PID控制在煤和煤岩夹杂工况下的超调量分别为1.4，0.3 (°)/s，而模糊PID控制在煤和煤岩夹杂强度下的超调量几乎为0。现场实验验证结果表明：当掘进机截割较软介质与煤时，截割臂以高摆速工作；当截割复杂岩层时，摆速随截割信号的增大而降低，截割信号在0～1之间变动；当掘进机截割较硬岩层时，截割载荷信号接近1，截割臂的摆速降低至0。

关键词： 物联网   LoRa   功率控制   冲突率   参数分配  

摘要： 远距离无线电LoRa（Long Range Radio）网络具有连接数量多、传输距离远、功耗低的特点，然而海量LoRa终端的接入将使得LoRa网络的数据包碰撞率激增，制约网络传输性能。为优化LoRa网络参数分配和功率控制，以A类终端设备建立了LoRa网络冲突率的计算公式，提出了一种基于传输时间的LoRa网络参数分配与功率控制算法，其目标是最小化网络数据包传输平均冲突率时最小化网络能耗，通过优化网络整体节点的参数和发送功率来实现。仿真结果表明，与传统的AAPA等参数分配算法相比，基于传输时间的LoRa网络参数分配与功率控制算法能显著降低冲突率24.8%以上，降低网络能耗30.7%以上。

关键词： 轨道交通运营   风险管理   事理图谱   贝叶斯网络   灵敏度分析  

摘要： 轨道交通是提供城市公共客运服务的运输系统，其风险管理是一项艰巨且复杂的系统工程，需从技术应用综合性和管理决策科学性等方面，对轨道交通运营风险状态进行评估并制定相应管控措施。以轨道交通运营风险事件为基础，建立轨道交通运营风险事理图谱，利用泛化、自然语言处理技术构建演化网络，开展演化网络分析，根据度中心性计算演化网络的重要度，再利用贝叶斯网络模型对事件节点计算其灵敏度。最后以最大、随机、最小重要度处理循环节点的方式，得出对整个灵敏度分析过程无较大影响，触发节点下灵敏度高的节点在演化网络中的关联性越强，并构成风险演化链。其中，重要度与无条件的灵敏度变化趋于相似。研究表明，（1）基于Neo4j构建轨道交通运营风险事件事理图谱，展示出具有逻辑关系且完整的风险演化过程。（2）对演化网络分析得出重要度较高的节点，再以贝叶斯网络计算触发节点的灵敏度，得出其关联的重要风险节点及风险链，其各节点的计算结果高于0.3。（3）以最大、随机、最小重要度3种情况，利用拓扑排序算法处理演化网络中的循环边和孤立点，其计算结果无较大变化。

关键词： 桥梁结构   损伤模式识别   领域对抗神经网络   领域不变特征   源域   目标域  

摘要： 为解决桥梁结构损伤识别中有限元模型与实际结构之间存在较大差异问题，并充分利用多通道数据提高实际桥梁结构损伤模式的识别精度，提出了一种基于多通道数据特征融合和领域对抗神经网络（multi-channel data feature fusion and domain-adversarial neural networks, Multi-channel DANN）模型的结构损伤识别方法。首先，分别采用移动车辆荷载作用下基于有限元模型和实际桥梁结构的位移响应，构建源域和目标域数据集，作为Multi-channel DANN模型输入；然后，利用多分支特征提取器分别提取各通道数据的特征，并通过特征集成方法融合提取的特征；最后，将融合后的特征结合领域信息，采用对抗训练方法提取对损伤敏感且具有领域不变性的特征，将源域损伤标签信息向目标域迁移，实现实际桥梁结构损伤模式的精确识别。车桥耦合振动系统数值模拟与模型试验结果验证了所提方法的正确性和有效性。结果表明，Multichannel DANN模型、领域对抗神经网络（domain-adversarial neural networks, DANN）模型与一维卷积神经网络（one dimensional convolutional neural Network, 1D-CNN）模型在车桥耦合振动系统数值模拟目标域数据集中的损伤识别准确率分别为95.9%、82.56%和63.13%；在车桥耦合振动系统模型试验实测数据集中的损伤识别准确率分别为97.64%、85.96%和67.38%。相比1D-CNN模型与DANN模型，基于Multi-channel DANN模型的结构损伤识别准确率显著提高，具有更优的跨域适应性。所提方法为解决实际桥梁结构的损伤模式识别问题提供了一种有效的解决途径。

关键词： 网络舆情   舆情管理   舆情演化   问责舆情   事故舆情   突发事件  

摘要： [研究目的]突发事件与相应问责结果都将引发网络舆情。当前,学界鲜有研究同时关照事故本身带来的“事故舆情”与问责结果带来的“问责舆情”。因此,文章期望通过分析“双重舆情”来厘清突发事件网络舆情的演化规律及其内在机制,助推地方政府网络舆情治理能力建设。[研究方法]研究通过网络爬虫收集了2017-2021年间24起突发事件的相关微博评论,利用LDA主题模型和文本编码分别对“事故舆情”和“问责舆情”的文本演化规律进行分析。最后,从公众认知视角出发廓清文本背后的演化机制。[研究结果/结论]研究结果表明,“事故舆情”持续向突发事件相关线索跳跃和拓展,最终使舆情的议题结构高度复杂;“问责舆情”映现了在固有观念影响下网民态度的消极走向。突发事件网络舆情在文本上的演化规律是“危机归因冲动”“认知立场分歧”“问责期望差异”共同作用的结果。研究结果为突发事件网络舆情的管理提供了理论参考。

关键词： 网络药理学   分子对接   舒肝宁注射液   黄芩苷   作用机制  

摘要： 目的 利用网络药理学和分子对接技术探讨舒肝宁注射液治疗非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD）的潜在作用机制。方法 2024年5月23日-28日通过检索多个公共数据库收集舒肝宁注射液活性成分及其作用靶点、NAFLD相关疾病靶点的信息，进行蛋白相互作用网络分析、通路富集分析等。构建舒肝宁注射液治疗NAFLD的“中药-成分-靶点-疾病”多层次网络，并对“核心靶点-活性成分”网络中的度中心性评分排名前5位的关键活性成分与核心作用靶点进行分子对接。结果 最终获得舒肝宁注射液的140个活性成分及其486个潜在作用靶点，得到1 058个NAFLD相关靶点和舒肝宁注射液治疗NAFLD的154个共有靶点。共有靶点蛋白相互作用网络的拓扑分析筛选出包括蛋白激酶B1、过氧化物酶体增殖物激活受体α、过氧化物酶体增殖物激活受体γ、甾醇调节元件结合蛋白1、白细胞介素-6和基质金属蛋白酶-9等的16个关键作用靶点蛋白。其基因本体富集分析显示，共涉及179个生物学过程、13个细胞组分和48个分子功能；京都基因与基因组数据库富集分析显示，共涉及癌症、脂质与动脉粥样硬化、NAFLD和胰岛素抵抗等99条通路。构建的“中药-成分-靶点-疾病”多层次网络由102个节点和208条边组成。分子对接结果显示，黄芩苷、刺槐黄素、谷甾醇、β-谷甾醇和灵芝酸A这5个关键活性成分与核心作用靶点蛋白的亲和力均较高。结论 舒肝宁注射液可能通过黄芩苷、刺槐黄素、谷甾醇、β-谷甾醇和灵芝酸A等成分作用于蛋白激酶B1、过氧化物酶体增殖物激活受体α、过氧化物酶体增殖物激活受体γ、甾醇调节元件结合蛋白1、白细胞介素-6和基质金属蛋白酶-9等关键靶点蛋白，参与调控脂质与动脉粥样硬化、NAFLD和胰岛素抵抗等通路，从而对NAFLD发挥治疗作用。

关键词： 扶梯   图神经网络   危险行为识别   多尺度特征   层次边缘卷积  

摘要： 为了使图神经网络从前后相邻帧中获取缺失的人体骨架信息，解决自动扶梯狭长环境的遮挡问题和相似人体骨架动作准确识别问题，提出一种注意力引导的多尺度层次边缘聚合时序图卷积网络（AMH GCN）。首先，对时序卷积网络加入不同扩张率的多尺度特征，延展出的7个分支可增强网络对时间域的特征提取能力；其次，在多尺度特征时序卷积网络后面加入层次边缘卷积，使局部特征向全局特征扩张；最后，在每个时空图卷积块中，加入空间通道注意力机制，强化网络对空间、通道信息的处理，使AMHGCN在分类过程中更加关注不同行为的细节特征，提高分类的准确率。在NTU RGB+D数据集和扶梯危险行为数据集上，对AMHGCN进行评估。结果表明：相较于基线方法 STGCN++,AMHGCN在NTU RGB+D数据集和扶梯危险行为数据集上的识别准确率均有较大的提高。

关键词： 改进BP神经网络   轨道交通   不间断电源设备   设备故障   故障检测系统  

摘要： 轨道交通不间断电源设备的工作状态复杂多变，其中存在大量非线性关系，使得电源设备的工作状态变得更加复杂多变，不同因素之间相互影响，导致故障检测的难度增加。为保证轨道交通不间断电源设备的运行安全，设计并开发了电源设备故障检测系统。改装电源工作温度、电流/电压传感器，调整信号采集器、转换器和处理器的内部组成结构，实现硬件系统的优化。从物理和逻辑两个方面，构建系统数据库，为数据存储提供空间。模拟轨道交通不间断电源设备工作过程，确定设备故障的检测标准。利用硬件系统中的传感器设备，采集电源设备的工作数据，利用改进BP神经网络提取电源设备工作特征。采用特征匹配的方式得出轨道交通不间断电源设备的故障类型检测结果，以可视化的形式输出故障检测结果。通过系统测试结果得出结论：与传统故障检测系统相比，优化设计系统的故障类型错误检测率降低约30%，平均故障量检测误差为1.00kWh。

关键词： WiFi信号可视化   双流网络   手势识别   跨模态交互   谱特征转移  

摘要： 手势动作根据信号波动范围可分为对应于人机交互中的基础大尺度动作与富含复杂语义信息的精细小尺度动作。现有的WiFi手势识别系统在面对这些不同尺度的动作时，不仅需依赖多个独立的网络模型，还需多对收发器按照严格限制的位置进行布设。基于WiFi信号可视化技术和双流网络的系统，通过引入跨模态交互模块和谱特征转移模块，展现出了对收发设备位置和手势动作尺度的自适应能力，并成功应用于单发单收场景。在公开数据集Widar3上进行的实验表明，该系统在同样的实验场景下识别准确率高于其他方法。在单发单收场景下，对同时包含大尺度与精细小尺度手势动作的数据集，当WiFi收发器位置固定时，系统平均识别准确率达到94.85%；而在收发器位置不固定的情况下，平均识别准确率仍能达到91.26%。

关键词： 肝癌   数据挖掘   黄芪   半枝莲   网络药理学   分子对接  

摘要： 目的/意义通过数据挖掘技术和网络药理学方法探析中药复方专利治疗肝癌的用药规律及其核心对药的作用机制。方法/过程建立肝癌复方专利数据库，采用Excel、SPSS Modeler、Cytoscape、Origin、RStudio进行频数、功效、性味归经、聚类及关联规则分析，挖掘用药规律和核心对药。利用TCMSP、OMIM、GeneCards等数据库收集药物有效活性成分、作用靶点及肝癌相关疾病靶点，通过STRING数据库收集交集靶点、关键靶点和蛋白质互作网络，运用微生信平台和分子对接技术，对有效活性成分与关键基因的结合性能进行富集分析及预测。结果/结论 中药复方专利治疗肝癌用药重在肝脾并调以扶其正，同时辅以解毒抑癌、活血化瘀的策略以消除病邪。黄芪、半枝莲可通过多成分、多靶点、多途径的综合作用机制治疗肝癌。