摘要：为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度预测对模型进行了验证。结果表明:WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。

摘要：肿瘤基因MYC在人类70%癌细胞中高表达,抑制其转录是治疗肿瘤的有效手段.c-MYC启动子区P1近端的核酸酶超敏元件III1(NHE III1)控制MYC基因近90%的转录激活.NHE III1区域富含碱基G序列并且形成G-四链体(G4),调控c-MYC基因转录,是抗肿瘤药物靶标.但G4-DNA和G4-RNA的三维结构高度相似,小分子与其他G4(如端粒G4、mRNA G4、c-Kit G4等)的非特异性作用会产生小分子药物“脱靶”效应,同时小分子药物会诱导其他G4形成从而干扰正常细胞的功能,造成靶向c-MYC G4抗癌药物设计困难.本文综述了近些年靶向肿瘤因子c-MYC G4-DNA的小分子药物研究进展,及核磁共振(NMR)技术在G4-DNA和G4-RNA结构确定中的作用,为靶向c-MYC G4-DNA的小分子药物设计等相关研究工作提供参考.

摘要：在论述了相变微胶囊(PCM)的特点及应用于热红外隐身技术(TIS)的可能性基础上,指出了TIS对PCM的要求、应用条件及困难,首次提出了热反射/温度自适应红外隐身复合涂层(TTC),并对其设计指导思想、涂层结构、涂层功能、实验结果以及在热红外隐身中的应用可能进行了分析。复合涂层面层为降温作用为主的热反射隔热层,中间层为调节温度为主的相变涂层,底层为耐蚀涂层,分析及初步试验结果表明:热反射/温度自适应红外隐身复合涂层在一定温度范围内,具有明显的降温及温度自适应功能,有利于实现目标与背景的红外融合,为对抗双波段红外热像仪反隐身技术提供可能。

摘要：自动电压控制(AVC)已经在各级电网调度中心广泛使用。传统上AVC中的电压限值、功率因数限值等控制参数由人工经验制定。当电网结构发送变化或局部电网区域的负荷特性变化时,经常出现多级电压限值不能适配,影响AVC控制效能。文章提出一种基于大数据分析自动提取的AVC精细规则来优化AVC控制限值参数的方法。首先提出基于控制仿真在环的滚动潮流计算方法来模拟全天的电网自动电压控制过程,并设计了并行快速仿真计算平台,为后续AVC控制规则提取提供海量仿真数据;然后基于海量数据采用人工智能机器学习方法自动学习AVC控制精细规则,自动发现AVC限值参数与电网运行状态指标的内在规律;最后,基于提取的AVC精细规则构建优化模型来自动决策AVC中的母线电压限值、功率因数限值等控制参数,从而实现AVC控制参数的自动优化和辅助决策。

摘要：以轮胎模具制造企业中的刀具消耗为研究背景,针对传统计算刀具消耗量方法的不足,结合回归分析的基本原理,重点分析影响刀具消耗量的因素,提出了基于回归分析的刀具消耗量预测模型。通过分析,利用定性因素并结合经验对刀具的消耗情况进行分类;利用定量因素,根据分类确定每种类型的回归模型,减小了模型的复杂度,提高了预测的先进性和合理性。同时对模型进行显著性检验和精度检验,证实其具有统计学意义,能较准确的预测刀具的消耗量,为企业的生产提供有力的指标参考。

摘要：目的通过梳理我国罕见病领域相关政策,分析总结相关政策文本的侧重点及潜在问题,为后续制订与完善我国罕见病领域政策提供决策参考。方法检索2018年-2023年国家层面罕见病领域相关政策文件,构建基于内容分析的我国罕见病领域“政策工具-利益相关者-政策力度”三维分析框架,并对政策工具、利益相关者、政策力度进行两两之间的交叉分析。结果最终纳入政策文本39份。政策工具维度共编码112条,其中环境型、供给型、需求型工具分别占比62.5%、30.36%、7.14%。利益相关者维度编码229条,其中政府部门、医疗机构、企业单位、患者及家庭分别占比42.79%、19.65%、19.65%、17.90%。政策力度的平均分数为2.2分。交叉分析显示,供给型工具、环境型工具、需求型工具维度下均为政府部门占比最高(分别为45.76%、43.45%、32.00%);环境型工具的政策力度最大(124分);政府部门的政策力度最大(78分)。结论我国罕见病政策工具设计及配置存在一定失衡,罕见病政策在利益相关者之间存在分布不均。虽然罕见病领域政策效力整体呈正增长趋势,但可能存在政策工具、利益相关者和政策力度不匹配的问题。

摘要：网络摄像头、网络打印机这类基于IP协议无用户交互界面的物联网哑终端通常基于嵌入式系统开发,存在程序固化难以更新、计算资源有限、采用简单的安全认证机制等问题,出现安全漏洞难以进行升级很容易被攻击者控制发起网络攻击.针对上述问题,本文设计并实现了基于流量特征识别的哑终端安全管控系统.该系统提取终端的流量特征,实现终端的身份鉴别和行为监管.在设备接入时,提取终端的流量静态特征实现身份鉴别;在设备接入后通过分析流量动态行为特征判断其是否存在异常行为.发现异常行为后阻断会话连接.该系统在实验环境和实测环境下性能均表现较好,设备识别准确率达到96.6%,异常检测准确率达到97.7%,可有效检测DOS、端口扫描等网络攻击行为.

摘要：针对机舰电磁兼容适配性问题,从顶层设计出发,提出一套适合舰载直升机电磁兼容性分析的方法,并针对分析出的干扰问题,给出了相应电磁兼容设计控制方法,文中的分析方法和设计控制方法对型号后续研制工作具有重要意义。

摘要：针对迭代学习控制算法在线性离散系统中的收敛性问题,建立了直线电机的离散化数学模型,并将迭代学习控制算法运用到电机控制系统,对其稳定性和收敛性进行了研究。提出了一种基于最优控制理论的迭代学习控制算法,利用迭代学习控制的收敛条件对所提出的控制算法的稳定性和收敛性条件进行了分析,并在前馈及反馈二自由度控制结构的基础上进行了控制器的设计;同时通过对前馈控制力引入一个加权矩阵系数,提高了基于最优控制理论的迭代学习控制算法的收敛速度,将其运用到Matlab仿真平台和实际机电控制系统。研究结果表明:基于最优控制理论和加权矩阵系数的迭代学习控制算法收敛效果显著,提高了运动轨迹跟踪性能。

摘要：为了解决传统PID控制器参数不易整定以及控制过程中无法进行参数动态调整的问题,引入了基于变容二极管的忆阻器模型,提出了忆阻PID自适应控制系统,实现了PID控制系统中参数的自动更新。在理论推导的基础之上,进行了Multisim仿真与物理实验。观察了对正弦波和三角波信号的控制结果,并在现有研究成果之上对冲激信号的控制效果进行分析。结果表明,忆阻PID控制系统对冲激信号的整定时间为10.724μs,优于一般传统PID系统的对应参数。基于变容二极管的忆阻PID自适应控制系统具有比传统PID控制器更好的控制效果,是一种实现智能PID控制器的新方法。