摘要：可计算模型能够有效替代生物实验进行长链非编码RNA(lncRNA)-疾病的关联预测,但由于存在已知数据稀疏性问题,导致现有模型的预测精度不高。针对这一局限性,提出基于图注意力网络与归纳式矩阵补全技术的双融合机制lncRNA-疾病关联预测模型(DFMP-LDA)。引入n头注意力机制,设计带有双重聚合器的图注意力网络,增强lncRNA节点与疾病节点的特征,避免数据稀疏性导致模型预测精度不高的问题。在此基础上,针对传统图注意力网络不能直接应用于潜在lncRNA-疾病对关联预测的问题,引入归纳式矩阵补全技术,应用增强后的节点特征重建lncRNA-疾病关联网络,进一步提高模型的预测精度。5折交叉验证结果表明,DFMP-LDA预测lncRNA-疾病关联的AUC值为0.9322,AUPR值为0.7705,在时间成本上分别较DMF-LDA、SDLDA、TPGLDA模型节省33.89%、32.17%、16.12%,预测性能较优。

摘要：针对图像中累积的雨水严重干扰高层视觉算法运行的问题,提出了一种高效的图像去雨方法。该方法利用注意力机制设计了一个多尺度特征融合去雨网络。首先用一个预处理模块提取出雨水的浅层特征,再将浅层特征送入多尺度特征融合模块获得深层次的特征,在多尺度特征融合模块中引入注意力机制将这些特征进行融合,提高模块中使用平滑扩张卷积减少伪影问题。实验结果表明,该方法在公开雨水数据集Rain100 H、Rain100 L和Rain12上获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似比(SSIM)指标相比其它方法分别平均提高了0.93 dB和1.43%,获得了更清晰的去雨结果。

摘要：在实际大规模复杂工程任务的处理中,因目标级联分析法(ATC)在初始设计变量的选择上具有一定随机性,增加了优化过程中变量协调的复杂度,导致解的质量欠佳。为此,提出一种改进的OLHD-SS-ATC方法。通过引入最优拉丁超立方设计方法选择合理的初始设计变量值,降低优化系统中变量之间协调的复杂度,并将模拟退火算法和序列二次规划算法分别应用到ATC方法的系统和子系统层次优化中,通过系统级和子系统级之间的循环优化,最终获得满足系统一致性约束条件的最优解。实验结果表明,该方法在齿轮减速器最小质量的优化中发挥了明显效果,在满足整体性约束的条件下找到了最优解,表明该方法对于解决复杂工程问题的有效性和可行性。

摘要：针对磁悬浮系统的时滞问题,根据磁悬浮球系统的物理参数建立了单自由度磁悬浮系统的数学模型,分析了磁悬浮球系统的时滞特性,参考规定的相位裕度设计了一种磁悬浮球系统的相位超前校正控制器,采用Matlab/Simulink对相位超前校正控制器与Smith-PID控制器进行了仿真分析,并在磁悬浮球系统实验台上进行了悬浮实验。结果表明,与Smith-PID控制器相比,所设计的磁悬浮系统相位超前校正控制器具有较好的稳态性能与较小的波动范围,能很好地解决磁悬浮系统的时滞问题。

摘要：为解决现有传统环境声音识别技术识别率不高和普通卷积神经网络易出现网络退化的问题,提出一种基于滤波器组和残差网络的环境声音识别算法。采用滤波器组对声音信号进行特征提取,设计14层的残差网络,使用学习率衰减策略,将提取的特征输入到14层残差网络之中训练并测试。实验结果表明,在使用相同数据集ESC-10的情况下,与传统分类器模型和DCASE基线系统提供的识别方法相比,识别准确率分别提高了22.3%、17.4%和9.5%,验证了该方法在小样本情况下具有更高的识别准确率。

摘要：为帮助普通高校宿舍管理员更好地对高校宿舍及学生进行管理,弥补传统宿舍监控管理系统的不足,以STM32单片机最小系统为核心,通过声音传感器监测每个宿舍休息时间段的噪声,通过烟雾传感器监测宿舍的火灾隐患,通过红外对管传感器统计进出宿舍的人数。同时结合LED显示器和GSM通信模块等外围电路,设计实现了基于物联网技术的高校宿舍监控管理系统。结果表明,该系统满足普通高校宿舍监控管理的需求,功能齐全、运行稳定可靠,易于维护,具有一定的实际应用价值。

摘要：将一种半导体制冷技术应用于智能水杯,实现水杯的制冷、加热、恒温等功能。设计电路采用STM32F103R8T6单片机为控制器,控制MOSFET器件搭建的H桥驱动半导体制冷片TEC1-12706,实现制冷、加热、恒温等功能;用DS18B20采集水杯中的水温,经单片机计算实现对水温的闭环控制;利用蓝牙模块把实时温度数据传送给智能手机。经实验测试,加热时温度达到70℃以上,制冷时温度可达到10℃以下。

摘要：对现有的分解方法进行改进,提出一种基于弱关联的自适应高维多目标进化算法(WAEA).首先,提出一种基于夹角子空间的关联策略,使得一个解能与多个参考向量相关联;其次,提出弱关联概念,并基于此概念设计双模态标量函数,使算法能够更好地处理复杂PF问题,此外,算法通过检测参考向量子空间内解的数量,自适应调整惩罚参数大小,使其能有效处理各类多目标问题;最后,将WAEA算法与8种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明WAEA算法在处理复杂Pareto前沿的高维多目标问题时能更好地平衡Pareto最优解的收敛性与多样性.

摘要：多肉植物由于品种繁多、体态娇小、形状各异、适合设计各种微景观等特点受到越来越多消费者的关注和喜爱,多肉植物大棚也应运而生。但多肉植物与普通花卉植物的养护存在很大区别,为了更好地控制多肉植物的生长环境,使多肉植物健康生长,同时为了帮助多肉植物大棚管理者实现对多肉植物大棚更加高效的管理,设计了多肉植物大棚环境控制系统。系统以STC89C52单片机为核心,基于物联网技术,针对多肉植物在休眠期和生长期的浇水规则及对外界环境温湿度、土壤湿度的特殊要求,同时考虑了光照对多肉植物生长的重要性,分别设计了浇水模块、遮阳模块、补光模块和通风模块。通过对系统进行测试,结果证明,该系统反应灵敏,能够满足基本要求,且具有简单易操作和经济实用等优点。

摘要：为了提高轴承故障诊断的准确度,采用深度卷积神经网络算法来实现轴承故障分类。首先根据轴承振动故障特征频率建立轴承故障数据库,接着对轴承的振动信号按不同切片长度和固定宽度进行周期提取,建立特征向量矩阵,然后建立深度卷积神经网络的故障诊断模型,在网络设计时,差异化设置卷积核与池化尺寸,优化神经网络训练的核心参数,最后获得稳定的卷积神经网络模型。经过实例仿真,基于深度卷积神经网络的轴承故障分类准确率高,标准差小。