倾斜入射下的单截面平面度绝对检验

针对大尺寸光学平面的直线度的纳米级测量精度需求，提出了倾斜入射下单截面平面度绝对检验方法，实现了对超过相移干涉仪口径的长平晶绝对检验。利用棱镜转向实现倾斜入射角度的精密预标定，棱镜标定角度的精度高于圆光栅和图像分析等方法，可提高测量不确定度到0.0042 μm。对比了常规三面互检绝对检验结果与本方法的差异，在相同尺寸下，直线度误差仅为1.2 nm。在确认标定反射镜位置后，整个倾斜入射的干涉图调整过程将被完全集中到待测长平晶的工作面上，不需要再对反射平晶进行操作。调整长平晶时各个维度的操作互不干涉，可快速简便地得到测量结果。     

两种猴头菇复合物对胃粘膜损伤的辅助保护研究

目的研究2种猴头菇复合物对无水乙醇诱导的急性胃粘膜损伤模型辅助保护作用。方法将70只SD大鼠按体重随机分为空白对照组、模型对照组、阳性对照组、配方1(猴头菇提取物+壳聚糖+沙棘籽油)低、高剂量组,配方2(猴头菇提取物+壳聚糖)低、高剂量组, 10只/组,连续灌胃30 d。末次给药后,无水乙醇造模,游标卡尺测量出血点或出血带的长度和宽度,计算积分,并进行病理组织学观察评分。结果与空白对照组相比,模型对照组肉眼观察评分及组织病理学评分显著升高,有统计学差异(P0.01);与模型对照组相比,阳性对照组和配方1和配方2高剂量组组织病理学评分及肉眼观察评分降低(P0.05)。结论 2种猴头菇复合物对无水乙醇诱导的急性胃粘膜损伤模型具有辅助保护作用。     

A deep neural network based classifier for brain tumor diagnosis

Classification process plays a key role in diagnosing brain tumors. Earlier research works are intended for identifying brain tumors using different classification techniques. However, the False Alarm Rates (FARs) of existing classification techniques are high. To improve the early-stage brain tumor diagnosis via classification the Weighted Correlation Feature Selection Based Iterative Bayesian Multivariate Deep Neural Learning (WCFS-IBMDNL) technique is proposed in this work. The WCFS-IBMDNL algorithm considers medical dataset for classifying the brain tumor diagnosis at an early stage. At first, the WCFS-IBMDNL technique performs Weighted Correlation-Based Feature Selection (WC-FS) by selecting subsets of medical features that are relevant for classification of brain tumors. After completing the feature selection process, the WCFS-IBMDNL technique uses Iterative Bayesian Multivariate Deep Neural Network (IBMDNN) classifier for reducing the misclassification error rate of brain tumor identification. The WCFS-IBMDNL technique was evaluated in JAVA language using Disease Diagnosis Rate (DDR), Disease Diagnosis Time (DDT), and FAR parameter through the epileptic seizure recognition dataset.     

一种外LET柔顺半铰的动力学建模与分析

对一种外LET柔顺半铰进行建模与动力学特性分析。采用斜率不连续的绝对节点坐标法（ANCF）建立了该柔顺半铰系统动力学方程；对外力作用下半铰中心线和外轮廓的运动变形进行仿真，与实验结果对比，证明了绝对节点坐标法对柔顺半铰动力学建模的有效性；进一步分析了半铰外形尺寸变化对其变形规律的影响。     

Möbius变换下四次有理抛物-PH曲线的C2 Hermite插值

目的 曲线插值问题在机器人设计、机械工业、航天工业等诸多现代工业领域都有广泛的应用，而已知端点数据的Hermite插值是计算机辅助几何设计中一种常用的曲线构造方法，本文讨论了一种偶数次有理等距曲线，即四次抛物-PH曲线的C² Hermite插值问题。方法 基于M bius变换引入参数，利用复分析的方法构造了四次有理抛物-PH曲线的C² Hermite插值，给出了具体插值算法及相应的Bézier曲线表示和控制顶点的表达式。结果 通过给出"合理"的端点插值数据，以数值实例表明了该算法的有效性，所得12条插值曲线中，结合最小绝对旋转数和弹性弯曲能量最小化两种准则给出了判定满足插值条件最优曲线的选择方法，并以具体实例说明了与其他插值方法的对比分析结果。结论 本文构造了M bius变换下的四次有理抛物-PH曲线的C² Hermite插值，在保证曲线次数较低的情况下，达到了连续性更高的插值条件，计算更为简单，插值效果明显，较之传统奇数次PH曲线具有更加自然的几何形状，对偶数次PH曲线的相关研究具有一定意义。     

Deterministic and probabilistic ship pitch prediction using a multi-predictor integration model based on hybrid data preprocessing,reinforcement learning and improved QRNN

The deterministic and probabilistic prediction of ship motion is important for safe navigation and stable real-time operational control of ships at sea. However, the volatility and randomness of ship motion, the non-adaptive nature of single predictors and the poor coverage of quantile regression pose serious challenges to uncertainty prediction, making research in this field limited. In this paper, a multi-predictor integration model based on hybrid data preprocessing, reinforcement learning and improved quantile regression neural network (QRNN) is proposed to explore the deterministic and probabilistic prediction of ship pitch motion. To validate the performance of the proposed multi-predictor integrated prediction model, an experimental study is conducted with three sets of actual ship longitudinal motions during sea trials in the South China Sea. The experimental results indicate that the root mean square errors (RMSEs) of the proposed model of deterministic prediction are 0.0254°, 0.0359°, and 0.0188°, respectively. Taking series #2 as an example, the prediction interval coverage probabilities (PICPs) of the proposed model of probability predictions at 90%, 95%, and 99% confidence levels (CLs) are 0.9400, 0.9800, and 1.0000, respectively. This study signifies that the proposed model can provide trusted deterministic predictions and can effectively quantify the uncertainty of ship pitch motion, which has the potential to provide practical support for ship early warning systems.     

求解绝对值方程的捕鱼算法

提出一种求解绝对值方程的捕鱼算法。算法首先将绝对值问题转化为一个最小化问题,然后使用三种搜索模式对目标函数进行寻优。数值实验结果表明,与粒子群算法和人群搜索算法以及他们的改进算法相比,所提算法不仅获得了稳定的求解结果,而且在最小值、最大值、平均值和方差等指标上均明显优于其他对比算法。     

基于Copula函数的郑州市夏季双重城市热岛及其影响因素关系分析

城市热环境变化影响城市小区域气候，探究影响因子与其作用机制，可有效减缓城市热岛现象。利用郑州市1960～2017年长序列数据，从相对热岛（RHI）和绝对热岛（AHI）两个层面探究驱动因子降雨（R）、蒸发（E）、建成区面积(B_BUA)、城镇化率(U_UR)的影响关系，利用交叉小波和小波相干探究热岛与降雨的雨热关系，采用Copula函数计算影响因子在不同取值条件下与热岛的遭遇概率。结果表明，相对热岛-相对降雨在短中周期、绝对热岛-降雨在短周期上均呈负相关关系，雨热关系不同步，且绝对热岛-降雨的关系最为显著；影响因子B_BUA、U_UR取值越大，R取值越小，则与RHI、AHI的遭遇概率越大；不同影响因子在不同评价层面，敏感性强弱不同，E在不同层面的反馈机制也不同，可见选取合适评价分析层面，有利于准确量化影响程度。     

刚度理论在结构设计中的作用和体现

结构设计中不仅必须重视属于结构外部因素的“力” ,而且要牢牢地掌握及控制好属于结构内部因素的“刚度”。前者所涉及的力的平衡、结构或构件变形的协调以及由此而产生的构件内力都是通过后者所包含的绝对刚度、线刚度及相连构件之间的相对刚度来体现的。通过举例 ,叙述并分析刚度理论在整体结构及单一构件中的体现 ,从中折射出刚度理论在结构设计中所起的重要作用 ,有助于结构设计人员对刚度理论有一个清醒的认识和清晰的概念 ,并在具体的结构设计中科学地运用 ,避免结构产生不安全因素 ,以达到结构受力合理且能获得最佳经济效益的目的