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流场波系引导的三维消波翼优化设计方法

航空学报 2024年第6期45卷 183-197页

作者：戴今钊陈海昕清华大学航天航空学院北京100084

为提升高超声速飞行器的升阻比,一种重要设计思想是让飞行器各组件的激波、膨胀波产生有利的相互作用,获得增升、减阻的效果。基于上述设计思想的高升阻比构型通常根据无黏二维/轴对称流场的激波-膨胀波关系设计。由于三维效应与空气黏... 详细信息

为提升高超声速飞行器的升阻比,一种重要设计思想是让飞行器各组件的激波、膨胀波产生有利的相互作用,获得增升、减阻的效果。基于上述设计思想的高升阻比构型通常根据无黏二维/轴对称流场的激波-膨胀波关系设计。由于三维效应与空气黏性的影响,其实际性能相比理想设计性能往往存在较明显的退化。针对上述问题,提出流场波系引导的优化设计方法。不同于以气动性能指标为目标的传统优化方法,该方法以设计流场的波系形态为目标引导几何参数的优化方向。设计方法在一种主翼、上翼产生有利干扰的三维消波翼的设计中得到应用验证。通过将优化构型的流场、气动性能与根据二维无黏方法设计的初始构型对比,证明了优化设计方法的有效性。通过与菱形翼对比,验证了消波翼在设计工况下相比于常规构型的升阻比优势。

关键词：优化设计消波高超声速高升阻比气动布局

论替代型人工智能产品缺陷的认定——以自动驾驶汽车为视角

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贵州社会科学 2024年第2期410卷 42-50页

作者：申卫星阙梓冰清华大学北京100084

以自动驾驶汽车为代表的替代型人工智能致人损害时应适用产品责任规则,但在产品缺陷判断问题上存在实践难题。究其根源,是传统的缺陷判断理论均建立在设计工艺已高度成熟的工业产品之上,无法匹配以复杂算法为主导的智能产品需要。对智... 详细信息

以自动驾驶汽车为代表的替代型人工智能致人损害时应适用产品责任规则,但在产品缺陷判断问题上存在实践难题。究其根源,是传统的缺陷判断理论均建立在设计工艺已高度成熟的工业产品之上,无法匹配以复杂算法为主导的智能产品需要。对智能产品缺陷的判断需立足于新的事实基础,进而完成价值权衡和规范设计。大规模工业生产的风险性使得确保产品安全成为法律治理的首要目标,但人工智能技术发展之于整体福利提升的意义,促使治理者在管控安全风险的同时需兼顾技术创新价值。生产者过失要素能够妥当表达此种价值判断结论,依循自动驾驶汽车可能致害的具体情境建构生产者的理性设计和全流程警示说明义务,并以义务的违反作为判断产品缺陷的指针,是认定替代型人工智能产品缺陷的可行路径。

关键词：替代型人工智能自动驾驶汽车设计缺陷生产者过失

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计算声场外问题的复回缩等效源法

声学学报 2024年

作者：陈洁向宇石梓玉广西科技大学机械与汽车工程学院广西科技大学广西汽车零部件与整车技术重点实验室合肥工业大学噪声振动工程研究所

针对常规等效源法在相应特征频率处的非唯一解问题，根据等效源点位置坐标虚部的阻尼特性，分析了在等效源法中添加虚拟阻尼的基本原则，并通过复回缩的方式构建复源点来给等效源系统添加虚拟阻尼，提出了具有全波数域唯一解的复回缩等... 详细信息

针对常规等效源法在相应特征频率处的非唯一解问题，根据等效源点位置坐标虚部的阻尼特性，分析了在等效源法中添加虚拟阻尼的基本原则，并通过复回缩的方式构建复源点来给等效源系统添加虚拟阻尼，提出了具有全波数域唯一解的复回缩等效源法。根据特征指示函数的零点特征，从理论、建模方式和阻尼参数选取等方面阐述了复回缩等效源法克服非唯一解问题的作用机理。典型声辐射和声散射问题的仿真分析表明，对于任意形状声源，该方法可以非常简单有效地获得全频域唯一解，其计算精度与效率均与常规等效源法相当，解决了复数矢径法适应性不强的问题。

关键词：等效源法复源点虚拟阻尼非唯一性特征频率

基于GBD数据分析2000—2021年中国人群胃癌所致伤残调整寿命年负担趋势

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中国肿瘤 2024年

作者：李贺高梓茗李凯国家肿瘤区域医疗中心办公室中国医科大学附属第一医院

[目的]分析2000—2021年中国人群胃癌所致伤残调整寿命年（DALY）的现况与趋势，并开展国际比较分析。[方法]基于2021年全球疾病负担研究（GBD 2021）数据库提取胃癌DALY数据，描述2021年中国胃癌所致DALY数和标化率及其2000—2021年趋... 详细信息

[目的]分析2000—2021年中国人群胃癌所致伤残调整寿命年（DALY）的现况与趋势，并开展国际比较分析。[方法]基于2021年全球疾病负担研究（GBD 2021）数据库提取胃癌DALY数据，描述2021年中国胃癌所致DALY数和标化率及其2000—2021年趋势变化，并采用年龄-时期-队列（APC）模型评估并比较中国、全球、日本、韩国、美国2000—2021年DALY率的平均年度变化百分比（AAPC）。以2000年中国胃癌DALY为基准参照，采用因素分解法计算中国2001—2021年归因于人口老龄化、人口数量增长和年龄别率的胃癌DALY数和比例。[结果] 2021年中国胃癌所致DALY总数为1 064.21万人年，占全球胃癌DALY负担的46.70%，占我国全部癌种DALY负担的14.94%，其中65岁及以上人群占49.97%。2000—2021年，我国胃癌所致DALY总数降低4.59%，标化率从959.29/10万降低至501.26/10万，降幅与日本相近、大于全球和美国但小于韩国，AAPC分别为-3.58%、-3.72%、-2.79%、-1.48%和-5.04%。2000—2021年间，中国胃癌年龄别DALY率下降和人口老龄化的归因占比快速上升，所致胃癌DALY归因数分别为-760.41万人年和494.56万人年，归因比例分别为-14.84%和9.65%。[结论] 20年来我国胃癌所致DALY负担整体呈现下降趋势。我国人口老龄化所致胃癌DALY负担持续加重，且已经成为我国胃癌DALY增长的首位驱动因素。应稳步扩大胃癌筛查的人群覆盖率并强化人口老龄化的干预措施。

关键词：胃癌疾病负担伤残调整寿命年中国

基于关联规则的中医药知识发现——以肺病医案为例

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现代情报 2024年第3期44卷 34-46页

作者：马捷王馨梓何美慧吉林大学商学与管理学院吉林长春130022 吉林大学信息资源研究中心吉林长春130022

[目的/意义]中医医案作为重要的医疗资源含有大量的数据与信息,深度挖掘中医医案,围绕医案内容进行知识发现,有利于隐性知识的发掘,提高中医临床诊疗的效率与医疗服务的精准性。[方法/过程]以实地肺病医案为数据源,基于统计分析与关联... 详细信息

[目的/意义]中医医案作为重要的医疗资源含有大量的数据与信息,深度挖掘中医医案,围绕医案内容进行知识发现,有利于隐性知识的发掘,提高中医临床诊疗的效率与医疗服务的精准性。[方法/过程]以实地肺病医案为数据源,基于统计分析与关联规则的方法对中医医案内容进行挖掘,以咳嗽为主证为出发点,挖掘相关中医用药规律与临床症状以及症—药规律,探究关联规则分析在中医药知识发现方面的创新应用。[结果/结论]本地治疗咳嗽的高频药物包括炙甘草、杏仁、半夏、川贝母、茯苓、陈皮等,舌诊症状以苔薄白、苔薄黄、舌红、舌暗红、有齿印等为常见。基于Apriori算法的关联规则分析显示常见的药物配伍为丹参,桔梗—炙甘草、柴胡,桔梗—炙甘草、前胡,枳壳—桔梗等;舌诊症状以薄淡黄—舌暗红、有齿印—舌暗红、苔薄腻淡黄—有齿印等组合为强关联组合,苔薄淡黄—舌暗红症状组合的强关联药物有桔梗、炙甘草、丹参、白前等。咳嗽患者的类型有外感咳嗽与内伤咳嗽,涉及风热证、痰湿证、阴虚证、肺气虚证、痰热壅肺证等证型。

关键词：关联规则知识发现 Apriori算法中医医案用药规律

基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2381-2393页

作者：王宁郭梓昱田淑珂李可雨阳郑州大学商学院郑州450001 郑州大学国际质量发展研究院郑州450001

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方... 详细信息

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.

关键词：控制图模式识别复杂产品制造过程 t分布随机近邻嵌入(t-SNE) 卷积神经网络(CNN)

基于JS-VME-DBN和MS-UMAP的行星齿轮箱故障诊断方法

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航空动力学报 2024年第3期39卷 231-243页

作者：戚晓利程主梓崔创创杨艳安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243032

为了解决行星齿轮箱振动信号存在噪声干扰和特征提取困难的问题,提出一种基于水母搜索优化变分模态提取(JS-VME)、深度置信网络(DBN)和监督型马氏距离的均匀流形逼近与投影算法(MSUMAP)的行星齿轮箱故障诊断方法。采集行星齿轮箱的振动... 详细信息

为了解决行星齿轮箱振动信号存在噪声干扰和特征提取困难的问题,提出一种基于水母搜索优化变分模态提取(JS-VME)、深度置信网络(DBN)和监督型马氏距离的均匀流形逼近与投影算法(MSUMAP)的行星齿轮箱故障诊断方法。采集行星齿轮箱的振动信号,利用JS-VME对其进行预处理,获得相关性较强的期望IMF(intrinsic mode function)分量;然后将该IMF分量应用DBN提取特征向量,构建高维故障特征集;采用MS-UMAP进行维数约减,获得低维、敏感的故障特征;将低维故障特征集应用水母搜索优化核极限学习机(JS-KELM)判别故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果表明:与UMAP、t-SNE、Isomap、LPP、WIsomap、LLE、LTSA和MDS等方法相比,MS-UMAP算法对JS-VME-DBN的特征提取结果有着最佳的降维效果,所提方法对行星齿轮箱的裂纹、磨损和缺齿等故障的识别率达到了100%,具有一定的有效性。

关键词：故障诊断行星齿轮箱变分模态提取(VME) 深度置信网络(DBN) 均匀流行逼近与投影算法(UMAP) 核极限学习机(KELM)

中医古籍医案知识发现研究 ——以《千金翼方》为例

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中医古籍医案知识发现研究 ——以《千金翼方》为例

作者：王馨梓吉林大学

学位级别：硕士

中医药学包含着中华民族几千年的健康养生理念及其实践经验,是中华民族的伟大创造和中国古代科学的瑰宝。要做好守正创新、传承发展工作,积极推进中医药科研和创新,注重用现代科学解读中医药学原理,推动传统中医药和现代科学相结合。中... 详细信息

中医药学包含着中华民族几千年的健康养生理念及其实践经验,是中华民族的伟大创造和中国古代科学的瑰宝。要做好守正创新、传承发展工作,积极推进中医药科研和创新,注重用现代科学解读中医药学原理,推动传统中医药和现代科学相结合。中央人民政府印发的《中医药发展战略规划纲要(2016-2030年)》同样强调了中医药在经济社会发展中的重要性。纲要中明确了未来我国中医药发展方向和工作重点,提出需要继承、发展、利用好中医药,促进中医药事业健康发展,切实提高中医医疗服务能力。同时,现代信息技术与社会的数字化进程正蓬勃发展,在此时代背景下如何利用好计算机、网络智能技术以及数字化手段实现中医药的传承创新发展显得尤为重要。中医古籍作为中医文化传承的载体,记载了古今大量中医信息,是历代医家医疗实践活动沉淀下来的精华,而对中医古籍医案进行知识发现,可将中医古代的治疗经验、用药思想、症状规律等进行清晰化的表述,有利于思想的传承与现代临床治疗的经验借鉴。本文研究以古籍《千金翼方》为例,首先通过实体抽取的方法获取结构化的实体数据并在此基础上进行统计分析、关联规则分析、聚类分析与可视化分析等一系列数据挖掘工作,最后达到知识发现的目的,系统性地介绍了如何利用现代信息技术对中医古籍知识进行挖掘的过程。本研究结果显示,炙甘草-干姜医案中高频药物在药性方面以温性居多、药味以甘味、辛味居多,药物归经以心经、肺经、脾经、肾经为常见;症状以心、腹症状为多见;方剂的功效以治疗心腹绞痛、脾胃虚弱、腹泻为主;基于apriori算法的关联规则分析发现当归、细辛、芍药、肉桂、川芎等药物与炙甘草-干姜药对共现次数较高,而除上述几味药物以外,泽泻、茯苓、秦艽、羊脂等药物分别与高频症状有着密不可分的联系;聚类分析分成的几大类药物组合中以温中散寒、清心除烦、理气止痛为主要治疗方向。炙甘草-生姜医案中,高频中药在药性方面以温性、平性药物居多,药物药味以甘味、辛味居多,药物归经最为常见的是脾经,其次是肺经、胃经、心经;症状以不能食、腹痛、心愦愦、目中不了了、胸满等为高频症状;方剂的功效以治疗视线模糊,四肢沉重、脏气不和等为主;基于apriori算法的关联规则分析发现当肉桂、茯苓、半夏、人参、黄芩等药物与炙甘草-生姜药对共现次数较高,而除上述几味药物以外,麦门冬、大枣、厚朴等药物分别与高频症状有着密不可分的联系;聚类分析分成的几大类药物组合中以疏风散热、滋阴润燥、温通经脉为主要治疗方向。

关键词：知识发现中医古籍千金翼方数据挖掘实体抽取

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基于定位置信度加权的半监督目标检测算法

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 249-258页

作者：冯泽恒王丰广东工业大学信息工程学院广州510006

为解决伪标签筛选过程的位置噪声数据问题,提出了基于定位置信度加权的Soft Teacher-LAH半监督目标检测算法。通过离散化目标检测网络定位分支的预测输出,引入具有定位感知功能的输出结构LAH。基于LAH预测输出,定义一种衡量定位精度的... 详细信息

为解决伪标签筛选过程的位置噪声数据问题,提出了基于定位置信度加权的Soft Teacher-LAH半监督目标检测算法。通过离散化目标检测网络定位分支的预测输出,引入具有定位感知功能的输出结构LAH。基于LAH预测输出,定义一种衡量定位精度的置信度指标,设计基于该置信度加权的无监督定位损失函数,降低伪标签位置噪声对模型训练的负面影响。实验结果表明了该算法的性能优势,针对微软COCO数据集,在有标注数据占比训练集分别为1%、5%和10%的场景下,该算法相比于现有Soft Teacher方案的平均精度分别提高了1.1、1.2和1.5个百分点;针对PASCAL VOC数据集,在使用VOC07和VOC12分别作为有标注和无标注训练数据的场景下,该算法相比Soft Teacher方案的平均精度提高了1.6个百分点。

关键词：目标检测半监督学习伪标签位置噪声定位置信度定位损失函数