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关键词： 去噪自编码器   动量编码器   动态队列   信息噪声对比估计   时间卷积网络   Transformer  

摘要： 在真实的工业物联网环境中，传感器信号常受外界噪声干扰，难以获取纯净数据，这影响了基于数据驱动的时间序列预测任务的准确性。为此，基于改进的对比盲去噪自编码器（Contrast Blind Denoising Autoencoder， CBDAE）和TCN-Transformer网络，本文提出一种新型时间序列预测框架，称为MoCo-CBDAE-TCN-Transformer。该框架通过引入额外的动量编码器、动态队列和信息噪声对比估计（Information Noise-Contrastive Estimation， InfoNCE）正则化，增强了对时间序列数据动态特征的捕捉能力，并有效利用历史负样本信息。在无需噪声先验知识和传感器纯净数据的前提下，通过捕捉和对比时间相关性和噪声特征，实现传感器数据的盲去噪。去噪后的数据通过TCN-Transformer网络进行时间序列预测。TCN-Transformer网络结合残差连接和膨胀卷积的优势以及Transformer的注意力机制，显著提高了预测的准确性和效率。最后，在公开的四缸过程数据集上进行仿真验证，实验结果表明，与传统的去噪方法和时间序列预测模型相比，本文设计的模型能够获得更好的去噪效果和更高的预测精度，其实时处理能力适合部署在实际的工业环境中，为工业物联网中的数据处理和分析提供一种有效的技术方案。

关键词： 配电网   概率区间潮流   相关性   仿射优化模型   证据理论  

摘要： 为了更加准确地模拟分布式风电接入对配电网不确定性潮流分布的影响，提出考虑相关性的配电网概率区间潮流计算方法。将分布式风电出力区间划分成若干个子区间并赋予子区间对应的概率，并构建分布式风电出力的焦元模型；结合仿射算术将基于焦元模型的配电网概率区间潮流模型转化为仿射优化模型，并采用平行四边形模型、凸多边形模型、椭球模型来描述分布式风电出力的相关性，通过坐标变换将相关性模型转换为仿射约束条件嵌入仿射优化模型中进行联立求解；根据证据理论合成规则得到配电网概率区间潮解的概率边界。2个配电网的算例仿真结果表明，所建模型可以通过最大、最小概率描述潮流解的不确定度，同时椭球模型对相关性的建模比其他2类方法更准确。

关键词： 智能决策   强化学习   行为克隆   生成对抗模仿学习  

摘要： 针对传统模仿学习方法在处理多样化专家轨迹时的局限性，尤其是难以有效整合质量参差不齐的固定模态专家数据的问题，文章创新性地融合了多专家轨迹生成对抗模仿学习（Multiple Trajectories Generative Adversarial Imitation Learning， MT-GAIL）方法与时序差分误差行为克隆（Temporal-Difference Error Behavioral Cloning， TD-BC）技术，构建了一种混合模仿学习框架。该框架不仅可以增强模型对复杂、多变的专家策略的适应能力，还能够提升从低质量数据中提炼有用信息的鲁棒性。框架得到的模型具备直接应用于强化学习的能力，仅需经过细微的调整与优化，即可训练出一个直接可用的、基于专家经验的强化学习模型。在二维动静结合的目标追捕场景中进行实验验证时，该方法展现出良好的性能。结果表明提出的方法可以吸收专家经验，为后续的强化学习训练阶段提供了一个起点高、效果佳的初始模型。

关键词： 虐待儿童   精神卫生   青春期发育   回归分析   学生   女(雌)性  

摘要： 目的 探究初中女生遭受童年期虐待忽视与身心健康之间的关联,为预防青少年身心健康提供基础数据。方法2023年4—6月,采用分层随机整群抽样方法抽取安徽省6座城市共5 083名初中女生,使用中文版儿童创伤问卷简表、躯体症状量表-8、7条目广泛性焦虑障碍量表和9条目患者健康问卷开展调查。采用χ2检验进行组间比较,采用Logistic回归分析和χ2趋势检验探讨童年期虐待忽视与初中女生身心健康的关联。结果 34.3%的初中女生报告在小学及以前遭受过至少1种童年期虐待忽视,躯体虐待、情感虐待、性虐待、躯体忽视和情感忽视的报告率分别为13.9%,27.1%,7.3%,7.0%和12.5%。不同类型童年期虐待忽视与初中女生焦虑症状、抑郁症状、躯体症状检出均呈正相关（OR=2.53～6.90,P值均<0.01）;且随着童年期虐待忽视数量的增加,女生焦虑症状、抑郁症状、躯体症状检出的可能性均增加(χ趋势2值分别为446.42,679.10,396.36;1种虐待忽视OR值分别为2.20,3.17,2.72;≥4种虐待忽视OR值分别为7.10,15.60,8.47,P值均<0.01)。结论 童年期虐待忽视与初中女生身心健康密切相关,加强童年期虐待忽视预防控制,有助于缓解初中女生的负面身心健康状况。

关键词： 适应性进化   甘肃鼢鼠   头骨   几何形态学   生态因子  

摘要： 【目的】 从形态学角度来揭示地下啮齿动物甘肃鼢鼠（Eospalaxcansus）的适应性进化过程。【方法】 选取高低海拔分布的4个甘肃鼢鼠种群，使用几何形态学分析其头骨形态的种内变异，并选取海拔、年均温、年降水量及植被归一化指数作为生态因子，利用偏最小二乘（Two-blockpartialleastsquares，Two-blockPLS）来探索头骨形变与环境之间的联系。【结果】不同海拔分布下的甘肃鼢鼠种群间头骨大小无显著差异，但头骨形状间差异显著，基于头骨形状数据可以将4个地理种群准确判别；鼻骨、顶嵴、枕骨、听泡、臼齿及颌颌缝等具有重要生态功能的结构形状随海拔、年降水量及植被归一化指数变化的趋势明显，反映了环境在甘肃鼢鼠种群间头骨形状差异形成中的作用。此外，甘肃鼢鼠的头骨形状进化符合“距离隔离”模型。【结论】甘肃鼢鼠种群间头骨形状差异显著；在海拔、降雨及植被等生态因子的影响下，头骨背面结构鼻骨、顶嵴及枕骨等和头骨腹面结构听泡、臼齿及颌颌缝等具有明显的形变趋势，反映了不同环境下甘肃鼢鼠头骨的适应性进化。

关键词： 汽车工程   自动驾驶   非线性模型预测控制   决策控制   多任务与多需求集成  

摘要： 集成多种驾驶任务与驾驶需求是自动驾驶决策控制技术的发展趋势。多任务集成后的驾驶工况范围拓展，导致决策控制的复杂度与维度激增，使得现有方法无法满足多种工况下的高安全性与高舒适性等驾驶需求，以及高实时性的应用需求。为此，基于非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control，NMPC）理论，提出了具备多种驾驶功能且满足多种需求的高实时性的决策控制方法。首先，针对驾驶工况拓展后变得显著的需求指标冲突问题，基于需求优先级等特点设计了需求指标的调度策略，该策略通过动态调整需求指标的集成方式消解冲突。随后，针对复杂指标函数以及大量模型离散点会降低NMPC求解效率的问题，基于灵敏度理论，通过传递函数的幅频特性分析了控制量对需求指标的影响因素，进一步通过简化弱影响项构建了平衡计算精度与复杂度的指标函数。除此之外，提出了基于自适应拉格朗日插值的NMPC模型离散化方法，该方法通过较少的离散点保障控制精度。仿真与实车试验结果表明，所提出的方法能保障常规工况下的舒适驾驶以及紧急工况下的安全稳定，且算法的最大单步求解时间小于50ms。

关键词： 健康教育   运动损伤   回归分析   学生  

摘要： 目的 了解高中体育特长生健康素养水平与运动伤害发生的关联,为干预体育特长生运动伤害发生提供参考依据。方法 于2023年3—4月采用方便抽样的方法抽取江西省上饶市、赣州市、南昌市城乡地区21所高中443名16～18岁体育专业生,并调查健康素养及运动伤害发生情况。运动伤害评估依据《儿童青少年伤害监测方法》,健康素养水平评估使用中国青少年互动性健康素养问卷。采用χ2检验比较体育特长生运动伤害报告率在人口学及运动训练特征组别间的差异及健康素养水平与运动伤害发生的关联。运用二元Logistic回归分析体育特长生健康素养水平与运动伤害发生的关联强度。结果 高中体育特长生运动伤害发生率为49.4%。二元Logistic回归分析结果显示,高中体育特长生健康素养中低水平相较高水平运动伤害发生风险增加（中水平:OR=1.98,95%CI=1.12～3.51;低水平:OR=2.08,95%CI=1.18～3.68）,高中体育特长生健康意识中低水平运动伤害发生风险较其他维度健康素养水平更高（中水平:OR=2.77,95%CI=1.48～5.19;低水平:OR=2.01,95%CI=1.04～3.88）(P值均<0.05)。分层分析结果显示,体育特长男生及田径类特长生总体健康素养中/低水平（男生:低水平,OR=2.46,95%CI=1.15～5.28;田径类:中水平,OR=2.17,95%CI=1.06～4.43,低水平,OR=2.09,95%CI=1.02～4.30）相较高水平学生运动伤害发生风险更高（P值均<0.05）。结论 高中体育特长生健康素养水平与运动伤害发生存在关联,提高学生健康意识有助于降低运动伤害发生风险。

关键词： 公益营销   消费者异质性   信任度   双渠道   温情效应  

摘要： 当制造商在实体和网络两个渠道销售同质产品时,实体和网络间会产生渠道竞争。相关主体在网络渠道实施公益营销可以提升消费者的在线购物信任度从而增强网络渠道产品竞争力。公益营销的成功实施离不开异质性消费者(亲社会和非亲社会消费者)中亲社会消费者产生的温情效应。温情效应的产生影响了产品定价。网络渠道可通过决策单位捐赠金额的大小改变温情效应的强度。本文以一个制造商和一个实体分销商组成的双渠道供应链为研究对象,通过构建Stackelberg动态博弈模型研究消费者异质性和在线购物信任度对双渠道供应链公益营销决策的影响问题。研究表明:制造商在网络渠道实施公益营销加剧了渠道之间的竞争。当温情效应较大时,网络渠道可以利用公益营销,采用定高价的方式仅服务于亲社会消费者,高价产生的边际收益增加足以弥补放弃非亲社会消费者转移至实体分销渠道的利润损失;当温情效应较小时,网络渠道应该兼顾两种异质性消费者,且与不实施公益营销时相比,制造商利润以及社会福利都会增加;捐赠总金额随着消费者在线购物信任度的提高先减少后增加,当温情效应较小时,单位捐赠金额与亲社会消费者比例以及公益营销偏好程度有关,而当温情效应较大时,单位捐赠金额只与公益营销偏好程度有关。

关键词： 临床预测模型   样本量估算   中医学  

摘要： 临床预测模型是指利用多因素模型对患有某病或者未来某结局发生的概率进行预测。近年来，中医药领域预测模型的相关研究逐渐兴起，构建中医临床预测模型可以辅助中医师进行临床诊断和循证决策。恰当的样本量对于提高临床预测模型的精准度和可信度至关重要。样本量不足可能导致无法得到具有统计意义的结论，而过大的样本量则可能造成资源浪费。本研究分析了包括每预测变量10个事件点（10EPV）原则、每预测参数10个事件点（10EPP）法则和四步法在内的临床预测模型样本量估算方法，同时通过实例进行展示。本研究旨在为临床预测模型的样本量估算提供实用参考，以促进中医药领域临床预测模型的相关研究。

关键词： 城乡居民医疗保险   不参保行为   逆向选择   医保筹资   报销水平  

摘要： 立足于中国“建立覆盖全民的医疗保障体系”和世界卫生组织“迈向健康保险全民覆盖”的发展倡议,运用中国家庭追踪调查(CFPS)2014—2020年四期数据,探讨影响中国城乡居民医疗保险的不参保行为的因素。研究发现:第一,年龄、婚姻状况、人均家庭纯收入、户籍、地区等个人特征影响了居民的参保决策。第二,自评健康水平越低、患有慢性病的居民越倾向于参加城乡居民医疗保险,即城居保存在逆向选择效应。第三,医保筹资及报销水平是解释居民不参保行为的另一个重要原因,最低个人筹资标准的提高对居民参保决策具有负面影响,医疗费用自付比对居民参保决策的影响呈倒U型曲线。因此,应充分认识到城乡居民医疗保险中可能存在的逆向选择风险以及在医保筹资及报销方面的漏洞并加以应对和完善,促进城居保从“制度全覆盖”迈向“实际全覆盖”。