关键词： 轻质路基   地基沉降   预测   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 为更好地掌握轻质路基施工过程中的沉降变形情况,选取宁芜保通线部分轻质路基沉降监测数据,在BP(back propagation)神经网络模型的基础上,采用遗传算法对其进行优化,并将优化后的模型应用于轻质路基沉降预测。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络在全局搜索能力和收敛能力方面具有明显优势;在轻质路基沉降预测任务中,多数预测结果的相对误差集中在更低的范围内,监测点1和监测点2预测结果的模型评价指标MAE、RMSE、MAPE分别为0.017 mm、0.021 mm、0.679%和0.013 mm、0.016 mm、1.395%,预测结果拟合程度高,误差小,模型泛化能力强。因此,遗传算法优化的BP神经网络的沉降预测模型具有可靠的预测效果与预测精度,在实际工程中可行性较高,可作为轻质路基沉降预测和预警的一种辅助手段。

关键词： 野营器材   云自适应   遗传算法   路径优化模型   仿真  

摘要： 针对野营器材运输投送过程中存在的及时性不强、精准性不高和匹配性欠佳等问题,论文围绕现代联合作战保障和现代军事物流体系建设,综合考虑野营器材运输投送中的时间要求、经济成本和风险制约,构建运输路径优化模型,并采用基于云自适应遗传算法优化求解,以期制定合理的野营器材运输方案,供野营器材保障决策参考。

关键词： 全球限硫令   燃油补给   航速优化   遗传算法  

摘要： 本文基于全球限硫令生效的实施背景,以一个往返航次内船舶总营运成本最小化为目标,分别针对燃料转换和加装洗涤器2种解决方案建立集装箱班轮燃油补给策略与航速优化模型,联合优化船舶航速、燃油补给港、燃油补给量以及航线配船数量,使用混合编码遗传算法对模型进行优化求解,并通过实际算例验证模型和算法的有效性。结果表明,2种方案下船舶最优航速和燃油补给策略不同,适当放宽船舶抵港时间要求可以有效降低船舶营运成本。

关键词： 骨关节炎   诊断模型   人工神经网络   机器学习  

摘要： 背景:生物信息学领域的快速发展为骨关节炎的诊断提供了新的方法。人工神经网络具有强大的数据计算能力和分类能力,研究表明其在诊断疾病方面表现出了较好的性能。目的:旨在使用人工神经网络建立一种新的骨关节炎诊断预测模型,并通过外部数据集验证其在骨关节炎中的诊断价值。方法:通过GEO数据库搜索下载符合要求的骨关节炎相关数据集,将其分为Train组与Test组。对Train组的基因表达矩阵进行差异分析,筛选差异表达基因。对差异基因进行GO、KEGG富集分析;通过Lasso回归模型、支持向量机模型、随机森林树模型从差异基因中进一步鉴定骨关节炎关键基因。随后使用R软件“neuralnet”包构建基于人工神经网络的骨关节炎诊断模型,5折交叉验证评估模型表现;使用Test组中2个独立的数据集来验证其诊断效果。结果与结论:通过差异分析共得到90个与骨关节炎相关的差异基因,其中33个下调,57个上调。GO富集分析显示其生物过程主要参与白细胞介导的免疫、骨髓白细胞迁移、趋化因子产生等过程;KEGG富集显示差异基因主要富集在类风湿关节炎、白细胞介素17信号通路、破骨细胞分化等通路。通过3种机器学习方法筛选并取交集后共得到5个诊断骨关节炎的关键基因,分别为HMGB2、GADD45A、SLC19A2、TPPP3、FOLR2。Train组中5个关键基因建立的人工神经网络模型显示其准确率为96.36%,曲线下面积(AUC)为0.997,对神经网络模型的5折交叉验证表明其平均AUC>0.9,具有一定的稳健性;Test组中2个独立的数据集结果显示其AUC分别为0.814和0.788。提示:建立的人工神经网络骨关节炎诊断模型具有一定的诊断价值。

关键词： 湿消化   过硫酸铵   混酸   原子荧光   总砷  

摘要： 目的比较硝酸、硫酸、高氯酸混酸与过硫酸铵两种消解法-原子荧光测定尿中总砷的方法。方法前处理分别用硝酸、高氯酸、硫酸混酸在310℃下对尿样消解1 h后加硫脲-抗坏血酸还原样品和用饱和过硫酸铵溶液在310℃下对尿样消解1 h后加入硫脲-抗坏血酸还原,进入原子荧光仪检测。结果在1.00~20.00μg/L砷含量范围内,标准曲线回归方程:y=106.587 x-11.979,相关系数优于0.9990,混酸消解法的精密度2.06%~3.03%,平均加标回收率101.2%~104.3%,检出限0.012μg/L;饱和过硫酸铵消解法的精密度3.31%~4.05%,平均加标回收率97.9%~101.6%,检出限0.006μg/L。结论两种方法的准确度、精密度均符合卫生标准《尿中砷的测定氢化物发生原子荧光法》(WS/T 474-2015)的要求,适于大批量尿中总砷含量的检测。

关键词： 雷斯青霉   遗传操作系统   基因敲除   潮霉素B   原生质体  

摘要： 雷斯青霉Penicillium raistrickii能够产生丰富的次级代谢产物,然而,对其生物合成途径和沉默基因簇的产物研究鲜有报道,这是由于高效遗传操作系统的缺乏严重阻碍了其分子生物学机制研究和天然产物的开发利用。本研究建立了未作为特定对象广泛研究的非模式真菌雷斯青霉CGMCC 3.1066的遗传操作系统。我们逐步确定了孢子萌发培养条件、抗生素筛选浓度、原生质体制备条件和转化DNA片段浓度,利用PEG介导的原生质体转化技术,成功敲除了5个长度分布在1-10kb的基因,平均敲除阳性率为17.5%。此外,我们敲除了雷斯青霉中黑色素前体1,8-dihydroxynaphthalene(DHN)-melanin的合成基因。结果表明,该基因的缺失会导致雷斯青霉孢子颜色变为白色,但不影响正常生长,这使得该位点可作为以雷斯青霉为宿主的异源表达整合位点,可快速可视化辨别整合外源基因的转化子。雷斯青霉遗传操作系统的建立,将为其基因功能鉴定、化合物生物合成途径解析等研究奠定基础,同时为其他非模式丝状真菌转化体系的建立提供重要参考。

关键词： 供热负荷预测   BP神经网络   遗传算法   支持向量回归机   长短期记忆网络  

摘要： 为保证用户的用热需求,提高能源利用率,精准预测供热负荷,将用户投诉率、室外气象条件以及历史负荷作为输入特征,利用BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、支持向量回归机(SVR)和长短期记忆网络(LSTM)分别建立了4种供热负荷预测模型,对未来一段时间的供热负荷进行逐时预测,并以实际供热数据进行训练和验证。研究结果表明:相较于其他3种预测模型,GA-BP的预测精度最高,拟合优度R 2可达0.994,平均绝对百分比误差最小为1.20%,可应用于实际供热负荷预测与调控。

关键词： 鲜食玉米   产量预测   神经网络   遗传算法   全局寻优   粒子群优化算法  

摘要： 鲜食玉米因其营养丰富、用途广泛、市场潜力大等优势而备受关注,目前,我国鲜食玉米种植面积逐渐扩大,鲜食玉米产量的高效预测对制定其生长期间的精准管理决策具有重要意义。针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型。基于2010—2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及鲜食玉米实际产量,分别采用BP神经网络、GA-BP神经网络模型及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO-BP)对所选地区鲜食玉米产量进行预测与相关性分析。结果表明,鲜食玉米产量与月最低土壤温度、月平均土壤温度、月大气最高温度和月平均大气湿度相关性极显著,相关系数高于0.8,与月最高温度、月土壤平均含水率、月大气平均温度、月降雨量相关性显著,与月大气最低温度相关性较弱。GA-BP神经网络模型精度明显高于PSO-BP及BP神经网络模型,R^(2)达到0.9564。因此,通过GA-BP神经网络模型可以更科学、合理地对鲜食玉米的产量进行预测,从而对鲜食玉米生产及管理措施的调整具有重要的指导意义。

关键词： 捷克   超现实主义   符号学   马克思主义   布拉格学派  

摘要： 在捷克斯洛伐克超现实主义运动的两次高潮中,符号学与马克思主义的交锋与对话发挥重要作用。20世纪20–30年代,受布拉格学派符号功能论影响,以“旋覆花社”为主的左翼先锋诗人结合日常生活诗学、技术唯物主义、弗洛伊德主义提出“诗歌主义”构想,受到恪守“社会主义现实主义”的马克思主义者的批判。20世纪50–60年代,以斯维塔克、埃芬伯格、史云梅耶为代表的战后超现实主义实践者致力于寻求先锋形式与社会批判间的对话,在“捷克新浪潮”电影实验的激活下,推动人道主义马克思主义与符号学的结合。捷克超现实主义运动是考察捷克马克思主义符号学变迁的棱镜,具有别于其法国同道的文化本土性。

关键词： 多光谱测温   发射率   BP神经网络   遗传算法  

摘要： 传统多光谱测温是假设发射率与波长之间的函数关系,通过上述函数关系式把多光谱测温模型转化为单目标规划问题来求解待测温度,然而发射率与波长的函数关系的准确性是亟待解决的关键问题。现分析了BP神经网络算法在发射率模型分类上的准确性,结果表明,BP算法最佳分类准确率基本都能保持在80%以上,甚至可以接近90%。