检索结果-南通市图书馆

中华神经创伤外科电子杂志 2023年第6期9卷 355-359页

作者：聂玉金曹培成山东第二医科大学临床医学院潍坊261021 山东第二医科大学第一附属医院神经外科潍坊261021

目的探讨创伤性颅脑损伤(TBI)患者保守治疗后发生创伤性脑积水(PTH)的危险因素。方法选取山东第二医科大学第一附属医院神经外科自2018年6月至2021年11月收治的168例行保守治疗的TBI患者作为研究对象,根据治疗后是否发生PTH将患者分为PT... 详细信息

目的探讨创伤性颅脑损伤(TBI)患者保守治疗后发生创伤性脑积水(PTH)的危险因素。方法选取山东第二医科大学第一附属医院神经外科自2018年6月至2021年11月收治的168例行保守治疗的TBI患者作为研究对象,根据治疗后是否发生PTH将患者分为PTH组和非PTH组,比较2组患者的临床资料,并采用多因素Logistic回归模型分析PTH发生的危险因素。结果168例PTH患者中,PTH组46例,非PTH组122例。2组患者的年龄、创伤性蛛网膜下腔出血、脑室出血、入院GCS评分、颅内感染比较,差异有统计学意义(P<0.05);进一步采用多因素Logistic回归分析显示,年龄≥56岁、创伤性蛛网膜下腔出血、脑室出血、入院时GCS评分<12分、颅内感染为TBI保守治疗后PTH发生的独立危险因素(P<0.05)。结论年龄≥56岁、创伤性蛛网膜下腔出血、脑室出血、入院时GCS评分<12分、颅内感染为TBI保守治疗后PTH发生的独立危险因素,临床应采取针对性的预防及治疗措施,以降低PTH的发生几率,改善患者的预后。

关键词：创伤性脑积水创伤性颅脑损伤保守治疗危险因素

基于复杂热解模型的CLT房间火灾温度场数值模拟及iBMB参数化火灾升温曲线修正

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建筑结构学报 2024年第3期45卷 70-80页

作者：聂玉晗张晋姜坤邢智岩东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室江苏南京211189 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司江苏南京211100

为研究正交胶合木(cross laminated timber,CLT)自身可燃性对CLT房间火灾温度场的影响,在FDS(fire dynamics simulator)软件中采用复杂热解模型对CLT构件和可移动火灾荷载(木垛)进行精细化实体建模,建立CLT房间火灾试验模型,结果表明,... 详细信息

为研究正交胶合木(cross laminated timber,CLT)自身可燃性对CLT房间火灾温度场的影响,在FDS(fire dynamics simulator)软件中采用复杂热解模型对CLT构件和可移动火灾荷载(木垛)进行精细化实体建模,建立CLT房间火灾试验模型,结果表明,复杂热解模型能够合理反映CLT房间火灾衰减前的温度发展趋势,较准确地预测轰燃温度、峰值温度和火灾充分发展时长,与已有试验结果的误差范围分别为-3.4%~-27.8%、-1.1%~-12.5%和0.3%~34.0%。在上述研究的基础上,基于iBMB参数化火灾升温曲线将可移动火灾荷载简化为一个自定义热释放速率的燃烧器,在FDS中对可移动火灾荷载简化建模,该方法能够提高计算速度,得到的温度-时间曲线在火灾增长和充分发展阶段与试验结果较一致,但会高估火灾充分发展时间,延长15~20 min。最后,通过考虑木材可燃性修正iBMB参数化火灾升温曲线中的火灾荷载密度和峰值热释放速率,得到适用于通风控制型CLT房间火灾升温曲线的理论计算方法,计算结果与试验值吻合较好,峰值温度与试验值的误差范围都在10%以内,与其他学者提出的考虑木材可燃性参数化火灾升温曲线相比,修正的iBMB参数化火灾升温曲线理论计算方法在预测火灾升温时间及火灾衰减阶段温度发展方面更为准确。

关键词：正交胶合木复杂热解模型 FDS模拟 iBMB参数化火灾升温曲线

基于学习型滑模预测控制的无人驾驶车辆非结构化环境轨迹跟踪及稳定性控制

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机械工程学报 2024年第10期60卷 399-412页

作者：刘聪刘辉韩立金聂士达北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京理工大学前沿技术研究院济南250000

针对高速无人驾驶车辆在复杂非结构化环境下轨迹跟踪精度和横摆稳定性之间难以协调平衡的难题,提出一种基于学习型滑模预测控制的轨迹跟踪及稳定性协调控制方法。首先,基于高斯过程回归方法构建数据学习型预测模型,以解决复杂非结构化... 详细信息

针对高速无人驾驶车辆在复杂非结构化环境下轨迹跟踪精度和横摆稳定性之间难以协调平衡的难题,提出一种基于学习型滑模预测控制的轨迹跟踪及稳定性协调控制方法。首先,基于高斯过程回归方法构建数据学习型预测模型,以解决复杂非结构化环境下无人驾驶车辆的剩余模型不确定性和环境噪声干扰问题。其次,提出一种基于高斯-滑模预测控制的轨迹跟踪及稳定性协调控制方法,将基础模型与高斯不确定性预测相结合作为控制模型,设计基于滚动预测优化的滑模控制方法,满足多约束下控制器的实时性和鲁棒性要求。此外,构建车辆未来时刻行驶风险预测模型,利用基于预测时域内相对残差的递归贝叶斯定理提前决策多目标融合型函数的权重系数,满足全局性能最优。仿真结果表明,所提方法有效提高了存在路面噪声干扰的非结构道路下高速无人驾驶车辆轨迹跟踪精度和动力学稳定性。

关键词：无人驾驶汽车轨迹跟踪及稳定性高斯过程滑模预测控制行驶风险预测

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平面波超声多普勒血流成像

平面波超声多普勒血流成像

作者：聂玉如电子科技大学

学位级别：硕士

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混频数据有序多分类模型及应用

系统科学与数学 2024年

作者：蒋翠侠聂玉冰许启发合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥工业大学管理学院

在有序多分类分析中,混频数据观测越来越普遍。为了解决大频率倍差下的有序多分类问题,本文将混频数据采样(MIDAS)技术与有序Logit (OLogit)模型相结合,构建MIDAS-OLogit模型。MIDAS-OLogit模型运用高频解释变量来预测低频的有序多分类... 详细信息

在有序多分类分析中,混频数据观测越来越普遍。为了解决大频率倍差下的有序多分类问题,本文将混频数据采样(MIDAS)技术与有序Logit (OLogit)模型相结合,构建MIDAS-OLogit模型。MIDAS-OLogit模型运用高频解释变量来预测低频的有序多分类结果,扩大了OLogit模型的应用范围,能够适应大频率倍差下混频数据有序多分类分析。为了验证其有效性,本文进行Monte Carlo数值模拟,结果表明MIDAS-OLogit模型的预测性能优于竞争模型。此外,本文运用MIDAS-OLogit模型,对2008-2021年中国上市公司发行的公司债进行信用评级,结果进一步验证了其分类预测与实时预报的优越表现。

关键词：有序多分类有序Logit模型混频数据 MIDAS-OLogit模型信用评价

急性大血管闭塞性缺血性脑卒中患者行机械取栓治疗后的预后影响因素的研究进展

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广西医学 2023年第14期45卷 1755-1759页

作者：郑俊飞闫学磊曹学民聂玉金秦时强潍坊医学院临床医学院山东省潍坊市261053 潍坊市人民医院神经外四科山东省潍坊市261000

急性缺血性脑卒中是脑的供血动脉发生阻塞导致脑功能障碍的一种常见性疾病,其中有40%的急性缺血性脑卒中是由大血管闭塞引起的。机械取栓是目前治疗急性大血管闭塞性缺血性脑卒中最有效的方法,其可有效改善患者的临床预后,但仍有部分患... 详细信息

急性缺血性脑卒中是脑的供血动脉发生阻塞导致脑功能障碍的一种常见性疾病,其中有40%的急性缺血性脑卒中是由大血管闭塞引起的。机械取栓是目前治疗急性大血管闭塞性缺血性脑卒中最有效的方法,其可有效改善患者的临床预后,但仍有部分患者预后不良。本文针对急性大血管闭塞性缺血性脑卒中患者行机械治疗后的预后影响因素进行综述。

关键词：急性大血管闭塞性缺血性脑卒中机械取栓预后影响因素综述

基于ER-ELM模型的锂离子电池剩余使用寿命预测

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电源学报 2024年

作者：聂灶金何晓霞吴传菊武汉科技大学理学院冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室

容量和阻抗通常是用于确定锂离子电池健康状态的直接特征，但不易直接测量。针对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的问题，提出一种基于期望分位数回归（ER）的间接预测方法。首先，从电池的充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接... 详细信息

容量和阻抗通常是用于确定锂离子电池健康状态的直接特征，但不易直接测量。针对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的问题，提出一种基于期望分位数回归（ER）的间接预测方法。首先，从电池的充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接健康因子，并利用Pearson和Spearman相关性分析法分析与容量之间的相关性；其次，通过结合极限学习机（ELM），开发了一种新的期望分位数回归-极限学习机（ER-ELM）模型；引入BFGS拟牛顿法优化ER-ELM模型参数，建立锂离子电池RUL预测模型；最后，利用CALCE锂电池数据集进行模型验证。结果表明，与标准ELM模型相比，ER-ELM模型预测结果输出稳定，预测结果的最大均方根误差为0.0289，拟合优度均在98%以上，在追踪容量衰退和再生方面具有更好的性能。

关键词：锂离子电池剩余使用寿命期望分位数回归极限学习机拟牛顿优化算法

空间和路径视角下绿色金融对碳排放的影响研究

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空间和路径视角下绿色金融对碳排放的影响研究

作者：金世玉杭州电子科技大学

学位级别：硕士

2023年10月31日,中央金融工作会议上习近平总书记强调要把更多的资源用于促进技术创新和绿色发展。近年来我国政府和金融机构积极推进绿色金融的发展,为我国低碳清洁技术研发提供资金支持,促进产业结构升级,不断推动我国向绿色清洁生产... 详细信息

2023年10月31日,中央金融工作会议上习近平总书记强调要把更多的资源用于促进技术创新和绿色发展。近年来我国政府和金融机构积极推进绿色金融的发展,为我国低碳清洁技术研发提供资金支持,促进产业结构升级,不断推动我国向绿色清洁生产方式转变。绿色金融的发展对于碳排放是否存在影响?当地绿色金融的发展是否影响周边地区碳排放?绿色金融推动碳排放强度下降又是通过哪些途径实现?这些问题都值得进行深入研究。基于此,本文以空间和路径视角分析绿色金融对碳排放的影响。在构建绿色金融指数时,相较于早期研究仅仅选取绿色信贷或绿色投资衡量绿色金融发展水平,本文以4个维度进行构建,能比较全面地衡量各省份的绿色金融发展状况。在构建方法上使用TOPSIS-熵权法,相对于早期研究中的主观打分法等合成方式,更具客观性。同时考虑到夜间灯光数据能够在一定程度上反映人类的社会经济活动情况,因此在计算各省份碳排放时,使用夜间灯光数据对其进行优化补充。在研究视角方面,本文通过分析碳排放以及绿色金融的空间分布情况,构建空间计量模型,分析绿色金融对于碳排放的影响是否存在空间溢出效应,并深入分析具体效应。最后以技术创新、产业结构作为中间变量,探究绿色金融对于碳排放的影响路径。通过上述研究,本文主要得出以下结论:绿色金融的发展能够显著抑制碳排放强度,同时具有显著的空间溢出负效应,不仅会抑制当地的碳排放强度,同时推动邻近省份降低碳排放强度。产业结构升级和技术创新都是绿色金融实现降低碳排放强度的路径。绿色金融为环保和低碳技术的研发与应用提供了资金支持,从而推动技术创新,促进产业结构的升级优化,最终实现降低碳排放强度。

关键词：绿色金融碳排放 TOPSIS-熵权法空间溢出效应分析路径分析

用于含能分子性质预测的分子描述符增强图神经网络

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Science China Materials 2024年第4期67卷 1243-1252页

作者：高天宇纪玉金刘成李有勇 Institute of Functional Nano&Soft Materials(FUNSOM) Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials&DevicesSoochow UniversitySuzhou 215123China Macao Institute of Materials Science and Engineering Macao University of Science and TechnologyMacao SAR 999078China

含能分子在军事和民用应用中都发挥着重要作用.传统上,确定含能分子的物理化学参数需要实验工作量且具有风险,而新兴的机器学习方法有望解决这一问题.在这项工作中,我们报道了一种分子描述符增强的图神经网络(MD增强的GNN)模型,该模型... 详细信息

含能分子在军事和民用应用中都发挥着重要作用.传统上,确定含能分子的物理化学参数需要实验工作量且具有风险,而新兴的机器学习方法有望解决这一问题.在这项工作中,我们报道了一种分子描述符增强的图神经网络(MD增强的GNN)模型,该模型可以准确快速地预测含能分子的三个爆轰参数.该模型集成了基于序列的分子描述符和基于结构的图向量,提供了一个不需要自定义描述符的全面框架.因此,我们构建了一个包含18,991个CHNO含能分子的含能分子数据集,并将我们的模型与单一的分子指纹/描述符和GNN方法进行了比较.研究发现,我们提出的MD增强的GNN集成方法通过结合两个不同的互补特征,实现了卓越的精度,R2超过0.93,学习速度提高了20%以上,这突出了我们的模型在重塑含能分子设计格局方面的潜力,并有望在这一关键领域内大幅提高效率和有效性.

关键词：神经网络模型集成分子描述符物理化学参数机器学习方法爆轰参数分子指纹关键领域