摘要：针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度。首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征。最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值。采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性。在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717。

摘要：针对表面肌电信号解码模型因缺乏时空信息等重要性表征,面临解码精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于循环时空深度神经网络的手势识别模型,来提高挖掘表面肌电信号的表征能力。首先,设计多通道卷积神经网络,并融入双向循环神经网络来提取强判别力的时空特征信息。其次,采用通道注意力机制来捕捉时空特征中通道重要性信息,设计基于时空特征的注意力模块以进一步增强时空特征信息。同时,基于特征金字塔网络思想来设计多尺度特征融合模块,从多尺度、多角度获取多级特征信息,提高模型对肌电信号的解码能力。最后,将所提出的手势识别模型在大型手势识别数据库Ninapro上进行测试,结果表明所提方法能有效提高对表面肌电信号的表征挖掘能力,为人体手势动作识别的深度学习建模工作提供借鉴意义。

摘要：试验旨在探究饲料中添加L-肉碱、纤维素酶和植酸酶组合效应对肉鸡营养利用率和体沉积率的影响。试验采用L9(34)正交试验设计,将270只1日龄AA肉鸡随机分为9组,每组3个重复,每个重复10只鸡,试验期7周。在玉米-豆粕日粮基础上添加L-肉碱(25、50、75 mg/kg)、纤维素酶(500、1 000、2000mg/kg)与植酸酶(150、250、350mg/kg)。结果表明:当3种饲料添加剂的组合为75mg/kg肉碱、1 000 mg/kg纤维素酶、150 mg/kg植酸酶时,能够提高肉鸡粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、钙(Ca)和磷(P)的代谢率,其中植酸酶是影响CP和P代谢率的主效因子,L-肉碱是影响EE和Ca代谢率的主效因子;当3种饲料添加剂的组合为25 mg/kg L-肉碱、500 mg/kg纤维素酶、250 mg/kg植酸酶时,可提高机体CP沉积率,植酸酶是影响机体CP沉积的主效因子;当组合为50 mg/kg L-肉碱、1 000 mg/kg纤维素酶、350 mg/kg植酸酶时,能够改善机体EE沉积率,纤维素酶是影响机体EE沉积的主效因子。由此可见,在本试验条件下,肉鸡日粮中添加75 mg/kg L-肉碱、1 000 mg/kg纤维素酶、150 mg/kg植酸酶,可提高肉鸡营养物质代谢率;添加25 mg/kg L-肉碱、500 mg/kg纤维素酶、250 mg/kg植酸酶,有利于肉鸡机体营养物质的沉积。

摘要：为了避免喀斯特塌陷对孙祖河橡胶坝工程项目实施造成威胁,通过野外调查、工程地质测绘、钻探、现场试验、稳定性分析等手段,系统分析研究区喀斯特塌陷的特征,探讨喀斯特塌陷的成因演化机制,查明喀斯特塌陷的诱发因素,并对研究区喀斯特塌陷的稳定性及其演化趋势进行预测。结果表明,研究区目前处于土洞形成阶段,外界水动力条件的改变是研究区喀斯特塌陷稳定性的主要影响因素,具备进一步发展形成喀斯特塌陷的空间条件、物质条件和水动力条件,在进行地下水开采时应控制地下水位最大降深。

摘要：DNA纳米结构因其可编程性、自主设计性和良好的生物相容性,在生物医学领域显示出巨大的应用潜力. DNA纳米花(DNA nanoflower,DNF)作为一种独特的DNA-有机无机杂化纳米结构,在近几年内引起了相当多的关注.其矿化的无机内核不仅有助于维持DNA的稳定性,还提供了金属离子的辅助矿化功能.其中DNF凭借其高密度的核酸序列和良好的载荷能力,可高效装载药物、荧光探针、酶及核酸适配体等功能性分子.此外,还可通过控制反应条件调节纳米颗粒的尺寸,实现在不同生理环境下的高渗透、长滞留效应,进而应用于生物医学的多个领域.综述了DNF的合成及其生物医学应用.首先简要介绍了DNF的合成方法以及合成条件的控制;其次总结了工程化的DNF在生物检测、生物成像和药物治疗方面的应用;最后,讨论了DNF在生物医学应用中的挑战并对其在实际临床的应用进行展望.未来基于DNF更广泛的生物医学发展有待研究人员们的探索.

摘要：不饱和醛的选择性加氢作为一类重要的精细化学品加工转化过程,在香精香料、药物食品生产、农产品加工等领域具有广泛应用。但是目前所应用催化剂的反应活性仍有待提高,需对催化剂进行进一步调控。本文总结了提高催化剂加氢选择性的三种策略,包括:改变金属活性位点的电子性质、增强金属活性位点与亲电位点之间的协同作用和利用结构效应来改变催化剂对于C=O键或C=C键的吸附能力和加氢活性。概括了氢源种类、反应溶剂、反应温度和氢气压力等反应条件对催化性能的影响。并归纳了不饱和醛选择性加氢有关的密度泛函理论计算、反应的动力学模型及反应中的构效关系。最后,讨论了不饱和醛选择性加氢催化剂面临的问题和挑战,并提出了可行的解决方案。

摘要：针对当前物流企业无法预测货物的装箱方案在运输过程中的货物运送损伤情况等问题,设计了货物运送损伤分析云服务系统,给物流企业提供合理、安全的装箱布局方案。首先,结合ANSYS APDL命令流编写了面向装箱方案的静力学分析程序、模态分析程序及随机振动分析程序;然后,通过***三维可视化技术实现了装箱布局方案的可视化、有限元分析结果的可视化;最后,将所有功能集成到系统中,使物流企业的运输人员只需上传相应的装箱布局结果数据,通过系统的仿真分析,便能预测装箱布局的损伤情况。以实例演示了该系统功能,证明该系统能有效地指导配送人员完成安全的装箱布局。

摘要：移动应用(APP)软件的版本更新速度正在加快,对软件缺陷的有效分析,可以帮助开发人员理解和及时修复软件缺陷.然而,现有研究的分析对象大多较为单一,存在信息孤立、零散、质量差等问题,并且没有充分考虑数据验证及版本失配问题,分析结果存在较大误差,导致无效的软件演化.为了提供更有效的缺陷分析结果,提出一种面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法(ASD-TAOVE).首先,从多源、异构的APP软件数据中抽取APP软件缺陷内容并挖掘缺陷事件的因果关系;接着,设计了一种APP软件缺陷内容验证方法,基于信息熵结合文本特征和结构特征定量分析缺陷怀疑度,用于缺陷内容验证并构建APP软件缺陷内容异构图;然后,为了考虑版本演化带来的影响,设计了一个APP软件缺陷跟踪分析方法,用于在版本演化中分析缺陷的演化关系,并将其转化为缺陷/演化元路径;最后,通过一个基于深度学习的异构信息网络完成APP软件缺陷分析.针对4个研究问题(RQ)的实验结果,证实了ASD-TAOVE方法在面向版本演化过程中对缺陷内容验证与跟踪分析的有效性,缺陷识别准确率分别提升约9.9%和5%(平均7.5%).与同类基线方法相比,ASD-TAOVE方法可分析丰富的APP软件数据,提供有效的缺陷信息.

摘要：针对空间非合作目标空间态势感知任务中弱可观测无源定轨状态的快速捕获问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的双星协同稀疏无源测角定轨方法。首先,在限制性三体问题的假设下建立了考虑地球非球形J2项摄动的轨道动力学模型和赤经赤纬测量模型。然后,构建了基于RBFNN的双星协同仅测角定轨框架,设计了训练数据集生成器、数据预处理方法和RBFNN结构。最后,利用地球静止轨道任务进行了数值仿真验证,并对测角频率等参数的定轨敏感性进行分析。仿真结果表明,在240 s内仅进行三次角度观测的条件下,该模型对初始相对距离估计的平均绝对百分比误差约为0.36%,目标轨道速度的估计误差在米/秒量级,可实现高精度的超短弧段稀疏无源测量定轨。

摘要：考虑永磁同步电机调速控制系统中传统电流环数学模型的耦合非线性,结合无模型控制的优势,提出了一种基于扩展滑模观测器(extended sliding mode disturbance observer,ESMDO)的级联双模型永磁同步电机鲁棒控制方法,有效解决了传统PI控制器的鲁棒性差、动态响应慢的问题。首先,在转速环利用传统永磁同步电机数学模型设计了引入自校正开关增益的离散滑模转速控制器,通过离散的ESMDO观测综合扰动项并进行补偿。然后,在考虑电机参数的不确定性和外部扰动的情况下,建立了电流环超局部模型,设计了基于离散的ESMDO的无模型无差拍电流预测控制器。最后,以PI控制为对比方法进行仿真分析,仿真结果表明了所提方法的可行性与有效性。