检索结果-南通市图书馆

汉语AB式状态形容词与越南语对应表达的对比与教学研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

汉语AB式状态形容词与越南语对应表达的对比与教学研究

作者：武氏燕玲（VO THI YEN LINH）吉林大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

云豫两省烟草干旱灾害风险评估及预估

云豫两省烟草干旱灾害风险评估及预估

作者：武熳秋南京信息工程大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

HMGN1缺失使肺癌细胞对化疗敏感

HMGN1缺失使肺癌细胞对化疗敏感

作者：武贤丽安徽医科大学

学位级别：硕士

基于频繁模式挖掘的村医务室药品信息管理系统设计与实现

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于频繁模式挖掘的村医务室药品信息管理系统设计与实现

作者：武子贤重庆三峡学院

学位级别：硕士

随着时代快速的发展,对信息处理提出更高的要求,尤其是农村因地域、资源、管理等多方面因素影响,医疗信息化存在严重滞后性。针对农村因传统式管理引起的记录不规范、信息孤立等问题,论文旨在用数据挖掘方法与手段研究分析村医务室患者... 详细信息

随着时代快速的发展,对信息处理提出更高的要求,尤其是农村因地域、资源、管理等多方面因素影响,医疗信息化存在严重滞后性。针对农村因传统式管理引起的记录不规范、信息孤立等问题,论文旨在用数据挖掘方法与手段研究分析村医务室患者病历数据,发现数据背后的信息与规律,实现村医务室智能推荐用药功能,辅助医护人员进行用药决策,同时开发村医务室数据信息化系统。提高村医务室资源配置效率,提升村医务室医疗卫生服务能力,推进乡村医疗信息化、智能化、现代化水平。首先,论文针对频繁模式挖掘算法FP-growth在处理大型与长事务型数据库时,计算任务重、运行时间长、挖掘效率滞后的问题展开研究并提出改进算法ICFM-growth。通过构建项目共现频次矩阵对事务集进行初筛,关注高频项与共现项对,减少不必要的计算,解决了FP-growth算法因构建大量FP树从而导致挖掘效率低的问题。初筛选出重要项对,算法可直接在这些项对与项上进行操作,而不是整个数据集,从而减少了搜索空间和计算复杂度。此外,结合FP树的结构能够更有效地存储和处理数据,避免在传统算法中频繁扫描整个数据库。通过仿真实验在公开数据集Movie Data与House Data上进行验证,采用交叉验证的方法证明ICFM-growth算法在时间与空间层面明显优于FP-growth,在不同的支持度阀值下,改进算法运行时间均比传统算法快1倍,因此ICFM-growth运行时间快,内存消耗小,挖掘效率优于FP-growth。其次,基于ICFM-growth挖掘药品频繁模式并实现智能推荐用药功能。利用算法ICFM-growth根据病症与疾病数据挖掘药品与药品之间的关联关系进行药品推荐。数据集为中文且含有多种属性,为符合算法数据输入需求,降低挖掘难度,方便后续频繁模式挖掘工作,对预处理后的数据进行分类,通过交叉验证选用最优模型,根据分类结果,利用ICFM-growth根据疾病类别进行药品频繁模式挖掘,根据患者病症、疾病与药品的关系特征挖掘,找出用药规律的频繁模式,并引入置信度与提升度对频繁模式进行优化,找出强关联规则,最终达到智能推荐用药目标。最后,针对村医务室信息管理系统模式单一的问题,设计并开发一种智能推荐用药与药品信息智能化管理相统一的村医务室信息系统。基于系统的需求分析以及系统的逻辑架构与功能设计,频繁模式挖掘算法作为底层支持,采用Think PHP框架、HTML、CSS、Java Script等编程技术实现一个交互友好、界面简洁、操作简单的村医务室药品信息管理系统。科学合理的管理药品基本信息、库存信息等,提高村医务室医务人员的工作效率与医务室的管理与决策水平。

关键词：频次矩阵频繁模式数据挖掘信息系统农村医疗

一组加速白茶寿眉陈化用菌株的筛选及其效果检测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

复旦学报(自然科学版) 2024年

作者：武全刘明秋复旦大学生命科学学院上海工业菌株工程研究中心

白茶是一种微发酵茶,因滋味香甜甘醇、药用价值高而倍受关注,但陈化期长限制了其市场发展。本研究利用从白茶寿眉中分离的10株菌种(W1～W10),对菌种产纤维素酶、淀粉酶、蛋白酶和多酚氧化酶的能力进行测定。纤维素酶活力较高的菌株有W1... 详细信息

白茶是一种微发酵茶,因滋味香甜甘醇、药用价值高而倍受关注,但陈化期长限制了其市场发展。本研究利用从白茶寿眉中分离的10株菌种(W1～W10),对菌种产纤维素酶、淀粉酶、蛋白酶和多酚氧化酶的能力进行测定。纤维素酶活力较高的菌株有W1和W5,其中最高的是W1,达到118.4U/mL。淀粉酶活力较高的菌株有W1、W3和W5,其中最高的是W3,达到2325.2U/mL。蛋白酶活力较高的菌株有W1和W3,其中最高的是W1,达到125.2U/mL。多酚氧化酶活力最高的菌株是W8,达到54.0U/mL。因此选择枯草芽孢杆菌(W1)、贝莱斯芽孢杆菌(W3)、解淀粉芽孢杆菌(W5)和嗜盐土地芽孢杆菌(W8)的三种组合形式(W3、W1+W3+W5、W1+W3+W5+W8)应用于未陈化寿眉的发酵,通过感官审评和内含物成分检测以探究菌种发酵效果。结果显示,菌种组合(W1+W3+W5+W8)可以起到加速寿眉陈化的作用,经发酵的未陈化寿眉在感官品质和内含物成分上均接近三年陈寿眉,且总黄酮量提升显著,有较高的药用价值。

关键词：环境微生物寿眉陈化内含物成分总黄酮量

交流电场增强双相不锈钢S32750中温粉末法渗硼特性

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

金属热处理 2024年第7期49卷 168-173页

作者：武贤龙谢飞常州大学材料科学与工程学院江苏常州213164 常州大学江苏省材料表面技术重点实验室江苏常州213164

对双相不锈钢S32750进行800℃常规粉末法渗硼以及交流电场增强粉末法渗硼,并对交流电场渗硼后的试样进行固溶处理。利用光学显微镜、显微硬度计以及X射线衍射仪观察分析渗硼层组织、厚度、硬度以及相结构。结果表明:交流电场增强粉末法... 详细信息

对双相不锈钢S32750进行800℃常规粉末法渗硼以及交流电场增强粉末法渗硼,并对交流电场渗硼后的试样进行固溶处理。利用光学显微镜、显微硬度计以及X射线衍射仪观察分析渗硼层组织、厚度、硬度以及相结构。结果表明:交流电场增强粉末法渗硼层与常规粉末渗硼的形貌相似,其与基体之间的界面基本平直,呈非锯齿状,与基体结合良好,表层主要为FeB;施加交流电场可以有效促进硼的渗入,提高渗层硬度。但当电流提高至6 A时,渗层中会出现较多微孔。S32750钢在5 A交流电场渗硼后再经固溶处理,渗层厚度略增,FeB相显著减少,Fe_(2)B增加,渗硼过程中出现的析出相σ固溶进基体,这有助于双相不锈钢韧性的提高。

关键词：双相不锈钢S32750 粉末法渗硼交流电场

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

钞氏兄弟陶艺作品选登

陶瓷学报 2024年第4期45卷 849-850页

作者：钞氏兄弟景德镇陶瓷大学

关键词：

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

多点点焊件疲劳寿命分析

机械科学与技术 2024年第1期43卷 90-95页

作者：覃秋雷王瑞杰武陇岗昆明理工大学机电工程学院昆明650500

根据ST12钢的双点及三点拉剪电阻点焊试件的恒幅疲劳测试结果,分别使用缺口应力法和等效结构应力法进行疲劳寿命预测。在使用缺口应力法时,按试件的实际尺寸和国际焊接学会(International institute of welding, IIW)推荐标准,分别建立... 详细信息

根据ST12钢的双点及三点拉剪电阻点焊试件的恒幅疲劳测试结果,分别使用缺口应力法和等效结构应力法进行疲劳寿命预测。在使用缺口应力法时,按试件的实际尺寸和国际焊接学会(International institute of welding, IIW)推荐标准,分别建立了双点和三点拉剪试件的三维实体有限元模型进行弹性应力分析,从有限元分析结果提取von Mises最大应力变化值,结合IIW推荐标准中的S-N曲线对试件进行疲劳寿命分析预测;在使用结构应力法时则采用梁壳混合单元进行有限元应力分析,并且根据主S-N曲线进行疲劳寿命预测。结果表明,在低周疲劳范围内,缺口应力法和等效结构应力法预测的结果相对于试件的实际寿命有较好地相关性,其中等效结构应力法的结果更接近实验寿命结果。

关键词：电阻点焊有限元弹性分析缺口应力法等效结构应力法疲劳寿命

基于驾驶行为量化因子的电动汽车剩余续驶里程预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国科学：技术科学 2024年第5期54卷 955-967页

作者：李骏孙亚诚李继秋单丰武刘俊宇曾建邦华东交通大学机电与车辆工程学院南昌330013 同济大学汽车学院上海201804 江西江铃集团新能源汽车有限公司南昌330013

针对基于聚类算法提取驾驶行为难以考虑聚类类别中每个样本点对能耗的影响,建立了一种基于驾驶行为量化因子的电动汽车剩余续驶里程预测模型.首先,从车速和加速度等影响能耗方面选取了七个驾驶行为评价指标,使用随机森林算法对指标进行... 详细信息

针对基于聚类算法提取驾驶行为难以考虑聚类类别中每个样本点对能耗的影响,建立了一种基于驾驶行为量化因子的电动汽车剩余续驶里程预测模型.首先,从车速和加速度等影响能耗方面选取了七个驾驶行为评价指标,使用随机森林算法对指标进行赋权,将指标归一化后的加权和作为驾驶行为量化因子;其次,将电池荷电状态、驾驶行为量化因子、环境温度、电器用电负荷率和工况信息作为模型输入,建立电动汽车剩余续驶里程预测模型.结果表明:考虑驾驶行为量化因子的预测模型相比未考虑时预测的均方根误差和平均绝对误差更小;与支持向量回归、前馈神经网络和循环神经网络算法相比,长短期记忆网络(LSTM)的预测效果最好.最后,通过实车运行数据,验证了该模型可提高剩余续驶里程预测的准确度.可见,本文所取得的研究成果对改善驾驶员驾驶体验具有重要意义.

关键词：电动汽车剩余续驶里程驾驶行为量化因子 LSTM