基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.     

基于组合赋权法的岩质边坡稳定性敏感因素研究

边坡稳定性评价是一个涉及多因素、多层次的高度非线性系统。针对影响边坡稳定性因素的复杂性和不确定性以及敏感因素区分度的不显著性,结合G316抚州资溪花山界至南城黄狮渡段公路改扩建工程,以岩质边坡内部参数、几何形状以及外部荷载所包含的7个因素作为稳定性敏感分析对象。通过有限元强度折减法和单因素分析法确定评价指标因素的敏感度,得出两两因素间的相对重要程度关系,利用层次分析法将定性、定量分析相结合,合理确定各因素的权重。通过岩质边坡原始数据间的关系,运用熵值法来确定各因素的变异性和权重,最后借助主客观组合赋权法对各因素权重进行赋权,确定对边坡稳定性最为敏感的因素,以期为边坡治理和优化设计提供参考。     

基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法

近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和梯度提升学习(light gradient boosting machine, lightGBM)组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用张北曹碾沟风电场的风电数据集,以未来4 h风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明：相较于其他3种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。     

Analytical determination of flow resistance characteristic for combination channel inside hydraulic manifold block

Computational fluid dynamics （CFD） was used in conjunction with BP neural network to study the flow resistance characteristic of the combination-channel inside hydraulic manifold block （HMB）. The input parameters of the combination-channel model were confirmed to have effect on the pressure-drop by the numerical method, and a BP neural network model was accordingly constructed to predict the channel pressure-drops. The flow resistance characteristic curves of various channels were achieved, and a performance parameter was given to evaluate the through-flow characteristic of the channel according to the curves. The predictions are in agreement with the numerical computation, indicating that the method can be utilized to accurately determine the flow characteristic of the combination channel with high efficiency.     

吉非替尼与紫杉醇合用于胃癌细胞的实验研究

联合应用靶向ErbB1的抗肿瘤药吉非替尼与传统化疗药紫杉醇,观察ErbBs高表达胃癌细胞的生长抑制作用及对ErbBs的影响.采用MTT法检测两药不同比例联合应用时对ErbBs高表达胃癌细胞的抑制作用,在此基础上通过计算CI值（Combination Index Value）,考察两药合用于ErbBs高表达胃癌细胞株时的相互作用关系（协同,相加或拮抗）.发现在两药浓度比例为330∶1,联合抑制率在60%~80%时,能够协同抑制ErbBs高表达胃癌细胞.并进一步探讨其可能的机制,通过Western Blot法检测药物作用对ErbBs,磷酸化ErbBs以及下游信号通路中（如PI3K-Akt信号途径）信号分子（Akt/磷酸化Akt）表达的影响.最终导致细胞死亡增多,通过DNAladder、Hochest33342染色、及检测凋亡相关蛋白的表达情况进一步确证协同促进细胞凋亡的作用.结果表明两药适宜配比可协同抑制ErbBs高表达胃癌细胞.     

基于遗传算法的非线性模式识别

文章设计了一种人工神经网络模型结构,以一种遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,将其用于非线性模式识别.该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法.实例表明,遗传算法仅繁殖40代就能达到理想结果,其识别率达100%.     

非齐线性常微分方程的基本解组

引进了非齐线性常微分方程的基本解组,证明了非齐线性常微分方程的通解由其基本解组的所有凸线性组合构成,由此给出了非齐线性常微分方程通解的又一表达形式.     

天宫一号与载人飞船组合体能源管理设计与验证

天宫一号和载人飞船构成组合体期间,载人飞船处于停靠状态,由天宫一号负责组合体能源管理.基于供电安全性和传输功率的要求,组合体进行了近端采样反馈电压控制的并网供电架构设计.经过仿真、地面测试和在轨飞行试验验证,表明天宫一号与载人飞船组合体供电并网设计正确,为载人空间站工程各组合体间供电并网设计提供了有力保证.     

永磁同步电机的结构与其电磁参数关系分析

永磁同步电机的结构多种多样 ,磁场复杂 ,在电机的设计和仿真时 ,电磁参数不易得到。论文提出一种新的方法 ,从电机电磁场的角度 ,研究电磁参数和电机结构的关系。在永磁同步电机的设计和仿真时 ,直接根据具体电机结构调入所需电磁参数 ,不但缩短了仿真程序的开发周期 ,而且能进行多种结构电机的设计 ,增加了程序的通用性。另外 ,从电磁场的角度直接计算电磁参数 ,保证了参数的精确性。针对内置径向式永磁同步电机 ,研究了电磁参数与其结构关系 ,并将所得参数用于电机的设计和仿真。仿真和试验结果表明该方法能快速精确地设计永磁同步电机     

中国共产党对马克思主义结合中国实际逻辑进路的选择

在马克思主义与中国实际结合的过程中,存在着＂四化＂即马克思主义中国化、马克思主义化中国、中国化马克思主义、中国马克思主义化。在结合的过程中,中国共产党选择了一条沿着＂马克思主义化中国——马克思主义中国化——中国化马克思主义——中国马克思主义化＂的逻辑进路,表现为对马克思主义摹写——建构——运用的过程。其实质是理论——实践——理论——实践的逻辑发展过程。这条与＂实践——理论——实践＂道路相悖的道路选择既有符合中国社会实际的方面,但也给中国社会的发展带来了一些问题。