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物理、数据先验认识融合的叠前解耦分步反演

石油地球物理勘探 2024年第2期59卷 250-259页

作者：张繁昌吴继安兰南英深层油气全国重点实验室(中国石油大学(华东)) 山东青岛266580

AVA三参数反演在地层弹性参数预测中发挥着重要作用。由于AVA理论公式(即物理先验认识)中的角度不易确定,加之大型稀疏矩阵的病态性,导致常规叠前反演过程不稳定。为此,提出物理、数据先验认识融合的叠前解耦分步反演方法。首先,基于物... 详细信息

AVA三参数反演在地层弹性参数预测中发挥着重要作用。由于AVA理论公式(即物理先验认识)中的角度不易确定,加之大型稀疏矩阵的病态性,导致常规叠前反演过程不稳定。为此,提出物理、数据先验认识融合的叠前解耦分步反演方法。首先,基于物理先验认识构建非稀疏正演框架,以增加参数反演的稳定性,为解耦分步反演奠定基础;然后,以井资料为数据先验认识,将物理、数据先验认识融合,对叠前地震数据进行解耦,以得到更准确的叠前地震属性数据;最后,对解耦后的叠前地震属性进行反演得到地层弹性参数。该方法通过井数据先验认识修正反演过程,可以避免因物理先验认识中角度不准带来的误差。实际数据测试结果表明,相比于业界三参数AVA反演方法,本方法的反演结果具有更高的精度,其中拉梅参数、剪切模量和密度的精度分别提高14.1%、13.6%和11.9%。

关键词：解耦分步反演物理先验认识数据先验认识叠前地震属性

国际二语写作和国内汉语二语写作研究内容比较--基于11种期刊12年(2010—2021)的统计分析

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首都师范大学学报（社会科学版） 2024年第2期 97-107页

作者：吴继峰首都师范大学国际文化学院

文章对比了国内外11种语言类期刊12年(2010—2021)的二语写作研究,发现国内汉语二语写作研究内容在广度和深度上均有较大欠缺,提出未来应加大以下几方面的研究:加强合作写作、多模态写作和各种具体写作方式的研究;加强体裁研究,尤其是... 详细信息

文章对比了国内外11种语言类期刊12年(2010—2021)的二语写作研究,发现国内汉语二语写作研究内容在广度和深度上均有较大欠缺,提出未来应加大以下几方面的研究:加强合作写作、多模态写作和各种具体写作方式的研究;加强体裁研究,尤其是学术汉语写作研究;加强写作教师教育和发展研究;深化语言特征研究,尤其是语义和功能复杂度研究;加强书面纠错反馈、任务复杂度和任务难度效应研究;加强青少年和多语者汉语二语写作的研究;加强学习者个体差异尤其是工作记忆、自我效能感、自我调节等方面的研究;加强写作过程、影响因素、写作理论、写作评估等方面的研究。

关键词：国际二语写作国内汉语二语写作研究内容比较

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某多塔连体高层结构抗震性能化分析

建筑结构 2024年第9期54卷 30-34页

作者：吴继华上海中森建筑与工程设计顾问有限公司上海200062

某多塔连体高层建筑由3栋高度不同的高层建筑和高位钢结构连接体组成,连接体与主体结构之间设置摩擦摆隔震支座,支座位移较大的位置设置黏滞阻尼器。对整体结构进行了考虑支座非线性的整体建模分析,并与单塔独立模型的模拟结果进行对比... 详细信息

某多塔连体高层建筑由3栋高度不同的高层建筑和高位钢结构连接体组成,连接体与主体结构之间设置摩擦摆隔震支座,支座位移较大的位置设置黏滞阻尼器。对整体结构进行了考虑支座非线性的整体建模分析,并与单塔独立模型的模拟结果进行对比。结果表明:设计所选用的弱连接有效减小了连接体对主体结构的影响,设置摩擦摆隔震支座和黏滞阻尼器减小了各塔楼的地震响应。最后,对整体结构进行了动力弹塑性时程分析,研究了结构的位移和层剪力、摩擦摆隔震支座和阻尼器的响应以及构件的损伤变化过程。结果表明:整体结构、摩擦摆隔震支座和黏滞阻尼器、结构构件均满足预定的抗震性能设计目标,该多塔结构在罕遇地震作用下的弹塑性反应及破坏机制,符合结构工程抗震概念设计的要求。

关键词：多塔连体结构弱连接动力弹塑性分析抗震性能化设计

数字经济赋能扩大内需的影响机制研究——基于多重中介模型

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华东经济管理 2024年

作者：吴继英崔静江苏大学财经学院

数字经济为我国实施扩大内需战略提供重要动力。本文基于2013—2021年省级面板数据分析我国数字经济和内需发展水平的时空演化特征，通过双向固定效应模型和中介效应模型的实证检验，深入探究数字经济赋能扩大内需的影响机制。研究发现... 详细信息

数字经济为我国实施扩大内需战略提供重要动力。本文基于2013—2021年省级面板数据分析我国数字经济和内需发展水平的时空演化特征，通过双向固定效应模型和中介效应模型的实证检验，深入探究数字经济赋能扩大内需的影响机制。研究发现：数字经济能够有效提升区域内需发展水平，在一系列稳健性检验之后这一结论仍然成立。此外，数字经济影响内需发展存在区域异质性，对中西部和低内需发展水平地区的促进作用更强。机制分析表明技术创新、产业结构升级以及收入增加是有效的赋能机制。数字经济通过促进技术创新能力提高、产业结构升级和农村居民增收拉动消费需求和投资需求从而助力扩大内需，其中产业结构升级发挥的中介作用最强。

关键词：数字经济扩大内需技术创新产业结构升级收入增加

基于多组学数据的癌症类型识别与分期诊断研究

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基于多组学数据的癌症类型识别与分期诊断研究

作者：吴继明景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

癌症的发生通常起源于一个或多个细胞的DNA发生损坏或突变,这会导致其失去正常生长的调控机制。作为全球范围内的重大健康问题,癌症对患者及其家人的生活产生了重大的影响。DNA甲基化是表观遗传修饰过程其中之一,在癌症中甲基化异常会... 详细信息

癌症的发生通常起源于一个或多个细胞的DNA发生损坏或突变,这会导致其失去正常生长的调控机制。作为全球范围内的重大健康问题,癌症对患者及其家人的生活产生了重大的影响。DNA甲基化是表观遗传修饰过程其中之一,在癌症中甲基化异常会促进癌细胞的生长和增殖。基因表达受到复杂的调控机制的控制,而当这些调控机制异常时,可能导致基因表达异常,进而与癌症相关。此外,某些微生物的感染被认为是某些癌症类型的危险因素。在这个背景下,多组学数据、特征选择方法和机器学习算法为癌症研究带来了巨大的机遇和价值。它们能从生物数据中提取有价值的信息,以协助医学界更准确地诊断癌症。本文主要研究了五种常见男性癌症类型的DNA甲基化450K数据,以及肺癌患者的基因表达数据和微生物组数据。研究的主要目标是进行癌症类型的识别和肺癌的分期诊断,具体的研究工作主要包括以下几点:(1)建立了一个基于DNA甲基化450K数据的癌症类型识别模型。首先,从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获得DNA甲基化450K数据。随后,引入一种组合特征选择方法,从高维数据集中选择最具癌症生物信息的特征,从而提高癌症类型识别算法的性能。关于组合特征选择方法,它首先利用卡方检验(chi-square test)进行降维,然后使用基于L1正则逻辑回归模型(L1 penalized logistic regression)进行特征选择。此外,还采用Stacking集成学习方法来整合七种常见的多分类模型。实验结果表明,利用多种分类模型的Stacking集成学习方法优于任何单一的基础分类模型。在独立测试数据中,所提出的模型的总体准确率(ACC)达到了惊人的99.2%。(2)建立了一个基于多组学数据的肺癌分期诊断模型。首先,从国际癌症基因组计划(ICGC)数据库中获取了基因表达数据和微生物组数据。接下来,对这些数据进行差异分析,以识别差异表达的基因和微生物属。随后,采用LightGBM方法对差异特征进行进一步的特征选择,并运用Bagging集成学习方法构建了一个肺癌分期诊断模型。经过5折交叉验证对模型进行评估后,结果显示模型在肺癌分期任务上的各项指标均超过了88%,显示该模型在肺癌分期方面上具有较好的性能。本文首先研究了DNA甲基化450K数据与五种不同癌症类型之间的关系,并成功构建了一个用于癌症类型识别的模型。其次,本文进一步利用基因表达数据和微生物组数据来探究肺癌不同阶段之间的关联,并成功构建了一个用于肺癌分期诊断的模型。在这些研究中,本文探讨了多组学数据在相关癌症发展中的作用,以提高对癌症的理解和诊断能力。通过这些工作,本文希望能够为癌症研究和临床实践提供有益的信息和工具,以推动癌症治疗和预防的进展。

关键词：多组学数据特征选择癌症类型识别癌症分期诊断癌症标志物

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整本书阅读的育人价值与实践策略

语文建设 2024年第8期 71-73页

作者：吴继桃李凌慧江苏省连云港市新浦实验小学江苏省连云港市苍梧小学

阅读是儿童健康成长与全面发展的重要路径。在整本书阅读教学中,读什么和怎么读是两个值得探讨的问题。设计阅读指导系列活动,发挥家校联动共育作用,可以有效激发儿童的阅读兴趣,有助于儿童学习阅读方法,从而形成良好阅读习惯。

关键词：整本书阅读育人价值实践策略

基于PISA问题解决能力框架,设计初中生物学实践型作业

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生物学教学 2024年第2期49卷 59-60页

作者：李霞吴继衡清华附中湾区学校广州510600 华南师范大学生命科学学院广州510631

以PISA中问题解决能力的框架为依据,结合生物学学科的特点,构建了初中生物学实践型作业落实问题解决能力培养的设计框架。结合相关作业案例,具体阐述如何应用该框架培养学生的问题解决能力,以期为生物学教师提供一定的参考借鉴。

关键词： PISA框架问题解决能力实践型作业

基于聚类和AdaBoost的ADS⁃B数据质量综合评估方法

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航空学报 2024年第13期45卷 381-392页

作者：张召悦阳颖中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为更好地发挥ADS-B数据应用价值,针对ADS-B数据质量评估过程中传统方法无法客观准确得到质量等级的问题,在分析行业应用、发射设备性能、数据安全等方面对ADS-B数据质量需求的基础上,构建了ADS-B数据质量评估指标体系,提出了基于集成学... 详细信息

为更好地发挥ADS-B数据应用价值,针对ADS-B数据质量评估过程中传统方法无法客观准确得到质量等级的问题,在分析行业应用、发射设备性能、数据安全等方面对ADS-B数据质量需求的基础上,构建了ADS-B数据质量评估指标体系,提出了基于集成学习自适应提升算法(AdaBoost)的新型数据质量评估方法。该方法通过K-means聚类确定最佳质量等级类别,结合熵权法和双基点法(TOPSIS)打分确定数据标签,并采用AdaBoost算法对评估模型进行了训练和优化。以天津机场数据为例,实验得出ADS-B数据质量的最佳等级划分为5级,得到的数据质量评估模型准确率高达98.5%,验证了该方法可以有效避免主观因素对评估结果的影响,并得到最优的质量等级划分,能够提高评估结果的稳定性和精确度。

关键词： ADS-B数据质量 K-means聚类熵权法双基点法 TOPSIS 自适应提升算法

时空融合的堆石坝变形预测模型及在安全监测中的应用

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水利学报 2024年第5期55卷 564-576页

作者：吴继业马刚艾志涛杨启贵周伟武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室湖北武汉430072 武汉大学水工程科学研究院湖北武汉430072 武汉大学水工岩石力学教育部重点实验室湖北武汉430072 长江设计集团有限公司湖北武汉430010

变形预测是堆石坝安全监测与健康诊断的重要手段,现有研究多根据堆石坝监测数据建立单测点预测模型,未充分考虑测点之间相关性进行整体建模,且现有模型难以对漂移数据进行长期精准预测。本文考虑堆石坝变形序列的时序依赖性和测点之间... 详细信息

变形预测是堆石坝安全监测与健康诊断的重要手段,现有研究多根据堆石坝监测数据建立单测点预测模型,未充分考虑测点之间相关性进行整体建模,且现有模型难以对漂移数据进行长期精准预测。本文考虑堆石坝变形序列的时序依赖性和测点之间的协同相关性,提出了基于图卷积和循环神经网络、引入概率预测与全过程训练的时空融合变形预测模型。该模型首先采用图卷积网络对多测点特征进行自适应汇聚,然后利用循环神经网络中细胞状态与隐层记忆沿时间轴的传递性,实现对时空信息的挖掘与融合,最后通过线性层得到概率预测参数,提高了模型对监测数据噪声的鲁棒性。采用全过程训练方式,提高模型对影响因子与累积变形量内在关系的学习能力,实现对漂移数据的长期精准预测。最后以水布垭面板堆石坝为例,进行了模型对比实验与消融实验,介绍了该模型在堆石坝安全监测和健康诊断中的三种具体应用。结果表明,本文模型有效融合了时空信息,在预测精度方面显著高于现有模型,解决了现有模型对大坝整体变形规律学习能力差、漂移数据预测精度低的问题,可用于堆石坝变形长期预测、测点异常检测与缺损数据补全。

关键词：堆石坝变形预测时空融合图卷积网络长短期记忆网络概率预测

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