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莱芜猪种质资源特性研究——脂肪沉积性状

江西农业大学学报 2015年第4期37卷 679-687页

作者：方绍明张震季久秀周礼渝陈从英江西农业大学猪遗传改良与养殖技术国家重点实验室

莱芜猪是我国优良的地方猪种,具有肉质好、繁殖力高、脂肪沉积能力强等优良种质特性。本试验选取了333头纯种莱芜去势公猪与母猪,在300日龄进行屠宰,测定了不同部位背膘厚、花油质量、腹脂质量、板油质量等脂肪沉积性状指标。通过对不... 详细信息

莱芜猪是我国优良的地方猪种,具有肉质好、繁殖力高、脂肪沉积能力强等优良种质特性。本试验选取了333头纯种莱芜去势公猪与母猪,在300日龄进行屠宰,测定了不同部位背膘厚、花油质量、腹脂质量、板油质量等脂肪沉积性状指标。通过对不同指标测定所得数据按不同性别和不同屠宰季节进行分类,利用SPSS的数据分析功能统计分析出性别效应和屠宰季节效应对莱芜猪脂肪沉积性状的影响。此外,将莱芜猪脂肪沉积性状的相关数据与苏太猪、杜长大进行对比分析。分析结果表明：（1）去势公猪与母猪在不同部位背膘厚、花油质量、板油质量均具有极显著性差异（P〈0.01）,腹脂质量差异不显著（P〉0.05）。（2）冬季屠宰与夏季屠宰的猪在不同部位背膘厚、花油质量、板油质量均具有极显著性差异（P〈0.01）,但腹脂质量差异不显著（P〉0.05）。（3）莱芜猪与二花脸猪、杜长大在脂肪沉积性状方面具有极显著性差异（P〈0.01）。从以上分析结果可以看出性别效应和屠宰季节效应对莱芜猪的脂肪沉积性状均有极显著性影响,这对莱芜猪育肥猪的选择以及饲养育肥周期的确定具有一定的指导意义。

关键词：莱芜猪种质特性脂肪沉积性状

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多级趋近反馈式可闻声波水位计设计分析

水利规划与设计 2025年第02期 107-111+149页

作者：周礼贵周骅赵麒贵州大学大数据与信息工程学院贵州民族大学机械与电子工程学院

针对高密度水位监测的水利工程资金有限、工况复杂等难点，文章利用可闻一维声波能量大、衰减少且可均匀地沿管道传播等特性，设计了一种多级趋近反馈式可闻声波水位计。在垂直高度10m的范围内得到优于5mm的测量误差。解决了传统水位计... 详细信息

针对高密度水位监测的水利工程资金有限、工况复杂等难点，文章利用可闻一维声波能量大、衰减少且可均匀地沿管道传播等特性，设计了一种多级趋近反馈式可闻声波水位计。在垂直高度10m的范围内得到优于5mm的测量误差。解决了传统水位计存在的安装繁琐，测量精度易受温度漂移等问题，使水位监测达到“精确、可靠、安装简易”的要求。提出了创新性的声波激励方式，实时声速测量方法，异常回波的识别机制，渡越时间的线性拟合求解等算法。

关键词：可闻声波 ZYNQ 水位监测多级反馈线性拟合

基于logistic回归模型的Pull Request合并结果预测

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软件导刊 2025年

作者：陈萍周礼亮张卫丰南京医科大学图书馆中国电子科技集团公司第十研究所南京邮电大学计算机学院

Pull Request是GitHub中代码贡献的一种重要方法，当开发人员希望将其代码更改从本地机器合并到存储项目中所有源代码的主存储库时，需要提交Pull Request。基于logistic回归模型对Pull Request被拒绝情况进行预测实验，预测实验中考虑... 详细信息

Pull Request是GitHub中代码贡献的一种重要方法，当开发人员希望将其代码更改从本地机器合并到存储项目中所有源代码的主存储库时，需要提交Pull Request。基于logistic回归模型对Pull Request被拒绝情况进行预测实验，预测实验中考虑的输入特征为通过数据挖掘关联规则找出的影响Pull Request被拒绝的相关因素，主要包括修改变更的代码特性、Pull Request描述的文本特性、开发人员以前行为的贡献者特性以及Pull Request过程的交互等。实验评估了包含12个开源项目中140 155个Pull Request的有效性。结果表明，基于logistic回归模型的预测结果准确率为0.84，召回率为0.99,F1分数为0.91，相较基线方法均有一定提高。分析预测实验结果表明，通过数据挖掘中关联规则找出的影响因素对Pull Request合并结果具有足够的影响力，可以帮助开发人员将精力集中在主要因素上，或分配更多资源来克服关键问题，有利于避免开发人员提交的Pull Request被拒绝，减少项目成本和时间。

关键词： Pull Request 影响因素数据挖掘回归模型 GitHub

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基于程序语义与度量的代码缺陷检测

中北大学学报(自然科学版) 2025年

作者：卢跃嵇友晴周礼亮吕青张迎周南京邮电大学计算机学院中国电子科技集团公司第十研究所

软件中存在的代码缺陷严重影响了软件用户使用的体验感和安全性，传统的代码缺陷检测方法存在准确率较低的问题，而结合深度学习的现有方法的检测粒度较粗，检测效果也不够理想。为此，本文提出了一种基于程序语义与度量的代码缺陷检测... 详细信息

软件中存在的代码缺陷严重影响了软件用户使用的体验感和安全性，传统的代码缺陷检测方法存在准确率较低的问题，而结合深度学习的现有方法的检测粒度较粗，检测效果也不够理想。为此，本文提出了一种基于程序语义与度量的代码缺陷检测方法。该方法采用基于LLVM IR的代码缺陷的兴趣点检测算法，使用轻量级符号化程序切片工具SymPas获取与缺陷兴趣点相关的程序切片。通过预训练模型将程序切片代码片段转化为向量表示，并融合指令级切片度量——认知复杂度度量，深入分析了切片语句之间的关系和特征。通过构建混合模型ResCNN-GRU进行训练，将提取的特征进行了有效融合和学习。实验结果表明，本文利用符号化程序切片技术细化了漏洞检测的粒度，在中间表示LLVM IR下融合的语义和度量信息能更好地表示缺陷代码语句间的关系和特征，构建的混合模型一定程度上解决了时间序列问题以及样本数量不均衡问题，相比其他先进方法，本文方法的准确率达到了94.1%。

关键词：预训练模型程序切片切片认知域残差网络卷积神经网络门控制神经网络

三相高功率因数零电压零电流AC/DC变换器

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电工技术学报 2004年第1期19卷 26-30页

作者：谢勇周礼中方宇扬州大学江苏225009

提出一种用三电平零电压零电流AC/DC变换器构造的单级三相高功率因数整流电路,该电路能较好解决普通单级Boost三相功率因数校正电路中功率管耐压等级与取得高功率因数之间的矛盾,并能实现功率管的软开关工作状态。主要介绍了电路的工作... 详细信息

提出一种用三电平零电压零电流AC/DC变换器构造的单级三相高功率因数整流电路,该电路能较好解决普通单级Boost三相功率因数校正电路中功率管耐压等级与取得高功率因数之间的矛盾,并能实现功率管的软开关工作状态。主要介绍了电路的工作原理,分析了电路取得高功率因数的条件,并给出电路参数的计算方法,实验证实该方案是可行的。

关键词：三电平变换器零电压/零电流功率因数三相

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周礼全集

作者： [周礼全]

来源：南通市图书馆图书评论

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分频段最优加权平均提取脑干诱发电位

中国生物医学工程学报 1990年第1期9卷 1-12页

作者：吕晓东周礼杲清华大学

从头顶记录到的脑干听觉诱发电位的原始信号信噪比很低。一般情况下,需要1000～2000次刺激后的响应进行相干平均才能得到较满意的结果。这么多的刺激次数,使检查时间较长及人体可能产生生理上的疲劳反应,造成检查误差。根据脑干诱发电... 详细信息

从头顶记录到的脑干听觉诱发电位的原始信号信噪比很低。一般情况下,需要1000～2000次刺激后的响应进行相干平均才能得到较满意的结果。这么多的刺激次数,使检查时间较长及人体可能产生生理上的疲劳反应,造成检查误差。根据脑干诱发电位背景噪声有时变的功率和时变的功率谱分布,本文提出分频段最优加权平均提取脑干诱发电位。原始的诱发响应信号按频率分成几个频段的子信号,对每一子信号采用使信噪比最高的最优加权平均,实际处理的结果表明,分频段最优加权平均比常规的相干平均可减少刺激次数三分之二以上,取得了满意的结果。

关键词：脑干最优加权平均听觉诱发电位

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胎儿脐动脉血流的时域和频域特征分析

中国生物医学工程学报 1996年第2期15卷 140-147页

作者：王长林周礼杲清华大学

为了寻求胎儿监护新参数，研究了８９例脐动脉血流的时域和频域特征分析。采用ＡＲ谱估计方法，得到了典型的频谱。在时域分析中提出了ＦＶＲ快速血流参数。应用Ｂａｙｅｓ最小错误率决策准则，对时域参数和ＡＲ模型参数，进行模式分类。

关键词：脐动脉血流 AR模型模式识别胎儿监护

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分布式多区域多能微网群协同AGC算法

自动化学报 2020年第9期46卷 1818-1830页

作者：席磊周礼鹏三峡大学电气与新能源学院宜昌443002

综合能源多区域协同是电网发展趋势,而核心问题是采用何种方法对多区域进行协同.本文基于Q (σ)融入了资格迹及双重Q学习,提出一种面向多区域多能微网群的多智能体协同控制算法,即DQ (σ,λ),避免传统强化学习动作探索值高估的同时,来... 详细信息

综合能源多区域协同是电网发展趋势,而核心问题是采用何种方法对多区域进行协同.本文基于Q (σ)融入了资格迹及双重Q学习,提出一种面向多区域多能微网群的多智能体协同控制算法,即DQ (σ,λ),避免传统强化学习动作探索值高估的同时,来获取分布式多区域的协同.通过对改进的IEEE两区域负荷频率控制模型及三区域多能微网群自动发电控制(Automatic generation control, AGC)模型仿真,结果表明,与传统方法相比,所提算法具有快速收敛性和更优动态性能,能获得分布式多区域多能微网群的协同.

关键词：综合能源多能微网自动发电控制强化学习双重Q 学习