课程文献中心 更多>>

关键词： 微电网   电动汽车   变量预处理   有序充放电   改进多目标蛇优化算法  

摘要： 针对大量电动汽车(electric vehicle,EV)入网使微电网运行控制难度增加以及经济调度等问题，提出一种基于EV充放电状态变量预处理和多目标蛇优化的微电网调度方法。首先，通过排列组合的方式得到每辆EV所有充放电方案，按一定顺序给予这些充放电方案编号，并采用可调度充放电时段结合分时电价的方式进行条件限定以削减变量的决策空间，实现EV变量预处理。其次，建立以等效净负荷波动性、微电网运行成本、EV用户充电成本最小为目标的微电网优化调度模型，利用改进多目标蛇优化算法进行求解。实验结果表明，所提EV预处理方法能实现EV的有序充放电并降低多方目标值；和其他多目标算法对比，所提算法有效降低了有序充放电模式下的各目标值。综上，所提方法与改进策略能有效提高算法的求解精度，实现电网的经济调度。

关键词： 安全函数计算   现场可编程门阵列   混淆电路   不经意传输   异构计算  

摘要： 当前，数据已成为关键战略资源，数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用，但也存在着数据泄露的风险。安全函数计算（securefunctionevaluation，SFE）可以在保证数据安全的前提下完成任意函数的计算。Yao协议是一种用于实现安全函数计算的协议，该协议在混淆电路（garbledcircuit，GC）生成和计算阶段中含有大量加解密计算操作，且在不经意传输（oblivioustransfer，OT）阶段具有较高的计算开销，难以满足复杂的现实应用需求。针对Yao协议的效率问题，基于现场可编程门阵列（fieldprogrammablegatearray，FPGA）的异构计算对Yao协议进行加速，并结合提出的轻量级代理不经意传输协议，最终设计出轻量级异构安全计算加速框架。该方案中，混淆电路生成方和代理计算方都实现了CPU-FPGA异构计算架构。该架构借助CPU 擅长处理控制流的优势和FPGA的并行处理优势对混淆电路生成阶段和计算阶段进行加速，提高了生成混淆电路和计算混淆电路的效率，减轻了计算压力。另外，相比于通过非对称密码算法实现的不经意传输协议，在轻量级代理不经意传输协议中，混淆电路生成方和代理计算方只需执行对称操作，代理计算方即可获取用户输入对应的生成方持有的随机数。该轻量级代理不经意传输协议减轻了用户和服务器在不经意传输阶段的计算压力。实验证明，在局域网环境下，与Yao协议的软件实现（TinyGarble框架）相比，该方案的计算效率至少提高了128倍。

关键词： 苜蓿   苏打盐碱   隶属函数   聚类分析   综合评价  

摘要： 针对黑龙江省苏打盐碱地适宜栽培的苜蓿品种少的问题，本研究选用11种较耐寒的苜蓿品种为试验材料，以采自松嫩平原的苏打盐碱土为基床，利用土壤培养法，测试苜蓿的发芽指标、幼苗生长指标及根部生理指标，利用聚类分析和隶属函数分析方法评价苜蓿种质苗期耐盐碱性。研究发现，高pH的苏打盐碱抑制苜蓿发芽和生长（P<0.05），平均发芽势降低53.83%、平均发芽率降低29.36%、平均发芽指数降低34.90%，各生长指标（根长除外）均降低52%以上。根据分析结果，将11个苜蓿品种分为4类，Ⅰ类为‘3010’‘骑士’‘公农1号’‘公农5号’，Ⅱ类为‘东苜2号’‘龙牧801’，Ⅲ类为‘东苜1号’‘肇东’‘敖汉’‘中苜1号’，Ⅳ类为‘北极熊’。结论：11种较耐寒的苜蓿品种中，‘骑士’和‘3010’耐苏打盐碱性最强，为黑龙江苏打盐碱地的苜蓿种植奠定了理论基础。

关键词： 口服非甾体抗炎类药品   临床综合评价   疼痛管理  

摘要： 目的 通过对临床使用广泛的口服非甾体抗炎类药品(nonsteroidal anti-inflammatory drugs,NSAIDs)构建并实践科学、规范的临床综合评价，补充此类药品临床综合评价结果，为其他临床药品综合评价工作提供参考。方法 温州医科大学附属第二医院药学部为发起单位，组织温州各市县三级及二级医院药学、临床及护理专家，成立“温州市药品临床综合评价组”。在国家及其他省市药评指南/共识、说明书、权威循证医学证据的指导和支持下，通过研讨会、访谈等方式，采用德尔菲法纳入38位药学、临床及护理专家对临床综合评价体系构建及赋分建议，对12个常用口服NSAIDs疼痛管理效果开展临床综合评价。结果 此次评价体系采用百分制，评价维度更加细化地兼顾了不同层级医院及不同学科专家的需求，从有效性、安全性、经济性、可及性、适宜性以及创新性6个维度对药品进行量化评分。综合评价结果显示，排名前5的药品为塞来昔布胶囊(西乐葆)、塞来昔布胶囊(优得宁)、美洛昔康片(莫比可)、双氯芬酸钠肠溶片(扶他林)、依托考昔片(安康信)。结论 此次工作是该类药品临床综合评价体系构建及结果的补充，可为临床合理用药以及医疗机构目录遴选提供指导建议和决策依据，为其他类药品的临床综合评价体系的构建与实施提供参考。

关键词： 深度学习   模糊函数   残差网络   恒模约束   波形设计  

摘要： 基于模糊函数（Ambiguity Function，AF）赋型的恒模波形设计是雷达系统中的一项关键技术。该问题可构造为一个非线性的复四次问题（NP-hard）。现有的方法可分为两类：第一类方法通过松弛方式来求解该问题，但不可避免地会引入近似误差；第二类方法直接求解该问题，但该类方法的参数选取较为困难。我们注意到深度神经网络是一个天然的非线性系统，与上述的非线性问题模型高度契合。因此，本文提出了一种基于深度学习残差网络的方法来对AF赋型，该方法不需要松弛操作以及复杂的参数选取。具体步骤为：（1）将该问题转化为一个无约束的相位优化问题；（2）将该无约束问题的非凸目标函数构造为网络的损失函数；（3）使用残差网络直接优化波形的相位。仿真结果表明，与文献[9]和文献[12]中的方法相比，所提方法的信干比（Signal-to-Interference Ratio，SIR）提高了70.47 dB和26.86 dB，并且有着更好的目标探测性能。

关键词： Fibonacci组合型   三次多项式   几何衰减   不变测度  

摘要： A special class of cubic polynomials possessing decay of geometry property is studied. This class of cubic bimodal maps has generalized Fibonacci combinatorics. For maps with bounded combinatorics, we show that they have an absolutely continuous invariant measure.

关键词： 金属   PM   健康风险评估   源解析   淄博  

摘要： 目的 研究2017—2021年淄博市大气PM2.5中10种金属或类金属元素的含量变化和健康风险。方法 于2017年1月至2021年12月每月10—16日采集淄博市张店区大气PM2.5,共采集样品420份。用重量法测定PM2.5质量浓度,用电感耦合等离子质谱法测定锑（Sb）、铝（Al）、砷（As）、镉（Cd）、铬（Cr）、铅（Pb）、锰（Mn）、镍（Ni）、硒（Se）、铊（Tl）等10种金属或类金属元素含量,采用富集因子法分析其主要来源,依据《化学物质环境健康风险评估技术指南》（WS/T 777—2021）评估其健康风险。结果 淄博市大气PM2.5质量浓度由2017年的67.00μg/m3降至2021年的53.20μg/m3,但仍超过《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）中二级标准限值（35μg/m3）。PM2.5中As、Cd、Pb年均含量在5年内呈逐年降低趋势,分别由8.88、2.60、58.40 ng/m3降低至3.35、1.21、29.72 ng/m3。PM2.5中10种金属或类金属元素总的慢性非致癌风险和致癌风险由2017年的1.51和4.64×10-5分别降至2021年的0.88和2.08×10-5。富集因子分析显示,Al、Cr主要来源为自然源,Ni既有自然源也有人为污染,Se、Cd、Sb、Pb、Tl、As主要来源于人为污染。结论 本次调查的淄博市大气污染状况有所改善,应继续巩固。

关键词： 近红外光谱   变量选择   正交匹配追踪   偏最小二乘   贝叶斯信息准则  

摘要： 为进一步解决正交匹配追踪算法用于近红外光谱定量分析时存在的偏差小、方差大、选择变量较多、模型容易过拟合的问题，提出了一种融合正交匹配追踪和偏最小二乘回归的正交匹配偏最小二乘变量选择方法OMPLS(Orthogonal Matching Pursuit Based Partial least squares Regression)。OMPLS为前向变量选择方法，算法根据OMP回归系数绝对值大小评价光谱变量重要性，使用偏最小二乘回归和贝叶斯信息准则确定剩余光谱变量中的重要变量，最终得到满足给定数量要求的最优变量集合。分别在corn数据集和wheat kernels数据集上进行变量选择实验，根据选择变量个数、RMSEC和RMSEP比较PLS、OMP、OMPLS三种变量选择方法的性能。实验结果表明：OMPLS方法在corn数据集和Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEP值均小于OMP方法，表明模型泛化能力有了一定程度的提高。OMPLS变量选择方法以BIC指标作为模型选择准则，在模型复杂度和预测能力之间取得平衡。与OMP方法相比，能够进一步减少选择变量的数量，防止过拟合，提高模型的预测能力和可解释性。