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南岭自然保护区常绿阔叶林优势树种叶片中11种化学元素含量特征

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林业科学研究 2013年第6期26卷 759-765页

作者：许伊敏龚粤宁习丹李炯旷远文王发国中国科学院华南植物园广东广州510650 中国科学院大学北京100049 南岭国家自然保护区广东韶关512727

为探讨南岭自然保护区常绿阔叶林优势树种叶片营养特征及重金属含量水平,测定了保护区16个优势树种叶片中N、P、K、Ca、Al、Na、Mg、Mn、Ni、Cu和Pb共11种化学元素的含量,并分析了其在叶片中的变异特征和相关性。结果表明:该地区植物叶... 详细信息

为探讨南岭自然保护区常绿阔叶林优势树种叶片营养特征及重金属含量水平,测定了保护区16个优势树种叶片中N、P、K、Ca、Al、Na、Mg、Mn、Ni、Cu和Pb共11种化学元素的含量,并分析了其在叶片中的变异特征和相关性。结果表明:该地区植物叶片N、P含量均低于我国陆生植物叶片含量的平均值,叶片Ca、K、Mg含量处于陆地植物叶片的正常范围,叶片Mn含量与广东植物叶片含量接近;16个优势树种叶片重金属含量均处于正常范围;南岭自然保护区优势树种受P限制强烈;尽管16个优势树种叶片暂未受到重金属和Al毒危害,但因华南地区酸沉降引发土壤重金属活化的风险仍存在,应加强对该地区森林土壤化学性质和树木叶片化学元素含量的定期监测研究。

关键词：南岭常绿阔叶林生态监测化学元素含量森林健康

基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 126-133页

作者：毛伊敏刘绍芬江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 韶关学院信息工程学院广东韶关512026

针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher ... 详细信息

针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher score的特征选择策略(FS-NRS),通过衡量特征的相关性和冗余度,对特征进行过滤,有效减少了冗余及无关特征的数量;其次,提出了一种随机选择和等距提取的扫描策略(S-RSEE),保证了所有特征能够同概率被利用,解决了多粒度扫描两端特征利用率低的问题;最后,结合Spark框架,实现级联森林并行化训练,提出了基于重要性指数的特征筛选机制(FFM-II),筛选出非关键性特征,平衡增强类向量与原始类向量维度,从而加快模型收敛速度,同时设计了基于SCA的任务调度机制(TSM-SCA),将任务重新分配,保证集群负载均衡,解决了级联森林并行效率低的问题。实验表明,PDF-SNRSCA算法能有效提高深度森林的分类效果,且对深度森林并行化训练的效率也有大幅提升。

关键词：并行深度森林算法 Spark框架邻域粗糙集正弦余弦算法多粒度扫描

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基于互信息和融合加权的并行深度森林算法

计算机应用研究 2024年第2期41卷 473-481页

作者：毛伊敏李文豪江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 韶关学院信息工程学院广东韶关512000

针对大数据环境下并行深度森林算法中存在不相关及冗余特征过多、多粒度扫描不平衡、分类性能不足以及并行化效率低等问题,提出了基于互信息和融合加权的并行深度森林算法(parallel deep forest algorithm based on mutual information ... 详细信息

针对大数据环境下并行深度森林算法中存在不相关及冗余特征过多、多粒度扫描不平衡、分类性能不足以及并行化效率低等问题,提出了基于互信息和融合加权的并行深度森林算法(parallel deep forest algorithm based on mutual information and mixed weighting,PDF-MIMW)。首先,在特征降维阶段提出了基于互信息的特征提取策略(feature extraction strategy based on mutual information,FE-MI),结合特征重要性、交互性和冗余性度量过滤原始特征,剔除过多的不相关和冗余特征;接着,在多粒度扫描阶段提出了基于填充的改进多粒度扫描策略(improved multi-granularity scanning strategy based on padding,IMGS-P),对精简后的特征进行填充并对窗口扫描后的子序列进行随机采样,保证多粒度扫描的平衡;其次,在级联森林构建阶段提出了并行子森林构建策略(sub-forest construction strategy based on mixed weighting,SFC-MW),结合Spark框架并行构建加权子森林,提升模型的分类性能;最后,在类向量合并阶段提出基于混合粒子群算法的负载均衡策略(load balancing strategy based on hybrid particle swarm optimization algorithm,LB-HPSO),优化Spark框架中任务节点的负载分配,降低类向量合并时的等待时长,提高模型的并行化效率。实验表明,PDF-MIMW算法的分类效果更佳,同时在大数据环境下的训练效率更高。

关键词： Spark框架并行深度森林互信息负载均衡

随机Bagley-Torvik方程的非平稳解析解

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振动工程学报 2024年

作者：孔凡许伊键郭文杰洪旭曹鸿猷合肥工业大学土木与水利工程学院武汉理工大学土木工程与建筑学院华东交通大学交通运输工程学院

Bagley-Torvik(B-T)方程是一种带分数（3/2）阶导数项的运动微分方程，被应用于描述刚性板在牛顿流体中的振动状态。本文发展非齐次项为随机过程的B-T方程非平稳解析解。将B-T方程转化为矩阵形式的半阶状态空间方程并进行特征分析，得... 详细信息

Bagley-Torvik(B-T)方程是一种带分数（3/2）阶导数项的运动微分方程，被应用于描述刚性板在牛顿流体中的振动状态。本文发展非齐次项为随机过程的B-T方程非平稳解析解。将B-T方程转化为矩阵形式的半阶状态空间方程并进行特征分析，得到复特征值和特征向量；引入广义坐标变换将方程解耦为独立的1/2阶微分方程组，并利用Laplace变换求解得到广义坐标下的解；将广义坐标解转换为自然坐标解，得到脉冲或阶跃响应函数的解析解。方程非齐次项为随机过程时，可利用Laplace变换求解时变频响函数并基于激励与响应功率谱密度之间的关系得到非平稳随机响应解析解。以Spanos-Solomos完全非平稳随机激励为例，通过数值案例验证方法的正确性。

关键词： Bagley-Torvik方程随机振动分数阶导数完全非平稳 Mittag-Leffler函数

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城市轨道交通信号电源系统的特点与发展趋势

电池 2024年第2期54卷 I0005-I0006页

作者：杨菁刘伊敏张烨宇成都地铁运营有限公司四川成都610000

随着城市发展和人口增加,城市交通问题日益突出,合理设置和管理城市轨道交通信号系统可改善城市交通状况,保障人们日常安全、便捷出行,推动经济社会快速发展。城市轨道交通信号电源系统主要为信号系统提供稳定可靠的电力供应,对于信号... 详细信息

随着城市发展和人口增加,城市交通问题日益突出,合理设置和管理城市轨道交通信号系统可改善城市交通状况,保障人们日常安全、便捷出行,推动经济社会快速发展。城市轨道交通信号电源系统主要为信号系统提供稳定可靠的电力供应,对于信号系统正常运行十分关键。深入研究信号电源系统的工作原理、性能特点与未来发展趋势,可以为城市轨道交通的可持续发展提供技术支持和保障。

关键词：城市轨道交通信号电源城市交通问题信号系统城市交通状况轨道交通信号电源系统可持续发展

磁性分子印迹聚合物对石榴皮中白藜芦醇的选择性富集

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食品科学 2024年

作者：热阳古·阿布拉热萨莱提·伊敏吴泽喀什大学化学与环境科学学院新疆特色药食用植物资源化学实验室

白藜芦醇因其丰富的生物活性在食品和医药领域得到了广泛的应用。本文采用表面分子印迹技术，以四氧化三铁颗粒为磁芯，以白藜芦醇为模板分子，以多巴胺(Dopamine， DA)为功能单体和交联剂制备了Fe3O4磁性分子印迹聚合物(Fe3O4@Molecula... 详细信息

白藜芦醇因其丰富的生物活性在食品和医药领域得到了广泛的应用。本文采用表面分子印迹技术，以四氧化三铁颗粒为磁芯，以白藜芦醇为模板分子，以多巴胺(Dopamine， DA)为功能单体和交联剂制备了Fe3O4磁性分子印迹聚合物(Fe3O4@Molecularly Imprinting Polymer， Fe3O4@MIPs)。利用扫描电子显微镜、红外光谱仪、X射线衍射仪及振动样品磁强计对磁性分子印迹聚合物表面基团，颗粒形状、骨架结构及磁化强度进行了表征，并利用高效液相色谱法检测Fe3O4@MIPs对白藜芦醇的吸附性能。结果表明，Fe3O4@MIPs具有较高的磁化强度和更稳定的形态结构，当吸附时间150min，白藜芦醇初始浓度40μg/mL时，最高吸附量达35.101μg/mg，说明该材料对白藜芦醇具有良好的吸附性能。以Fe3O4@MIPs为吸附剂，固相萃取石榴皮中白藜芦醇时，能够达到选择性识别及富集目标物的目的。

关键词： Fe O 磁性分子印迹聚合物(Fe O @MIPs) 白藜芦醇吸附性能石榴皮高效液相色谱法

基于精益管理理论的DMAIC模式在降低ICU机械通气患者呼吸机相关性肺炎发生中的应用价值

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国际护理学杂志 2024年第7期43卷 1201-1204页

作者：许伊佳孙芹无锡市第二人民医院重症医学科无锡214000

目的探讨基于精益管理理论的DMAIC模式在降低重症监护室(ICU)机械通气(MV)患者呼吸机相关性肺炎(VAP)发生中的应用价值。方法选取2019年1月至2021年6月在无锡市第二人民医院住院的ICU机械通气患者86例,应用随机数字表法分为观察组和对照... 详细信息

目的探讨基于精益管理理论的DMAIC模式在降低重症监护室(ICU)机械通气(MV)患者呼吸机相关性肺炎(VAP)发生中的应用价值。方法选取2019年1月至2021年6月在无锡市第二人民医院住院的ICU机械通气患者86例,应用随机数字表法分为观察组和对照组,每组43例,对照组行常规护理,观察组在对照组基础上给予患者基于精益管理理论的DMAIC模式护理。比较两组患者护理后VAP发生情况,护理前护理1个月后两组患者血气指标水平,护理后临床指标、急性生理学及慢性健康状况系统(APACHEⅡ)评分情况。结果护理后观察组与对照组VAP发生率分别为4.65%、18.60%,观察组VAP发生率明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组患者血气指标明显优于护理前,差异有统计学意义(P<0.05),观察组血氧分压(PaO_(2))、血氧饱和度(SaO_(2))水平明显高于对照组,血二氧化碳分压(PaCO_(2))水平显著低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组呼吸机通气时间、住ICU时间、住院时间较对照组均明显缩短,APACHEⅡ评分较对照组明显提高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于精益管理理论的DMAIC模式可明显降低ICU机械通气患者VAP发生概率,改善血气指标,促进患者康复,有利患者预后。

关键词：精益管理理论 DMAIC模式重症监护室机械通气呼吸机相关性肺炎

面向电力物联网流数据的一种具有隐私保护的KNN查询方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1198-1207页

作者：易叶青易颖杰刘云如毛伊敏韶关学院信息工程学院广东韶关512005 电子科技大学(深圳)高等研究院广东深圳518038

电力物联网是一个智慧服务系统,为人们提供了状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的服务,然而在享受服务的同时却面临着隐私泄露的风险。目前有关电力数据的隐私保护的成果主要集中在安全聚合,对于诸多基础服务的核心技术(如KNN查... 详细信息

电力物联网是一个智慧服务系统,为人们提供了状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的服务,然而在享受服务的同时却面临着隐私泄露的风险。目前有关电力数据的隐私保护的成果主要集中在安全聚合,对于诸多基础服务的核心技术(如KNN查询)却鲜有涉及。与传统关系型数据不同的是,电力物联网采集的是用户用电的流数据,并且电力参数的各数据之间还具有动态相关性,攻击者可以通过数据挖掘等手段推测未来数据的变化趋势。为此,提出了一种具有隐私保护的KNN查询方法。首先,提出了基于桶距离的相似性度量模型,并证明了桶距离的相似性度量模型与基于欧氏距离的相似性度量模型的误差上界和下界;同时通过该模型,能将相似性度量转换为集合的交操作;构造了一种隐私保护函数,通过代入不同参数,可为各智能终端生成不同的数据隐私保护函数和查询隐私保护函数;在此基础上,提出了基于桶划分和随机数分配的数据编码方案,编码数据经过隐私保护函数加密后,具有密文不可区分的特点,能有效抵抗选择明文攻击、数据挖掘攻击、统计分析攻击、ICA攻击以及推理预测等攻击手段。分析和仿真表明,提出的安全KNN查询方法不仅具有较高的安全性,而且开销较低。

关键词：电力物联网隐私保护安全KNN查询边缘服务器

地质灾害危险性评价中不同机器学习方法优劣对比：以宁强县大安镇为例

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中国地质 2024年

作者：冯旻譞毛伊敏贾俊齐琦孟晓捷刘港高波高满新自然资源部黄土地质灾害重点实验室/中国地质调查局西安地质调查中心长安大学地质工程与测绘学院韶关学院信息工程学院

【研究目的】地质灾害的孕育和发生受多种因素的影响，具有不确定性和复杂性，给地质灾害的危险性评价带来一定困难。随着AI技术的发展，智能算法能更准确地计算地质灾害孕育与诱发因素之间的多元复杂非线性关系，大大提高了地质灾害危... 详细信息

【研究目的】地质灾害的孕育和发生受多种因素的影响，具有不确定性和复杂性，给地质灾害的危险性评价带来一定困难。随着AI技术的发展，智能算法能更准确地计算地质灾害孕育与诱发因素之间的多元复杂非线性关系，大大提高了地质灾害危险性模型的准确性，在区域地质灾害危险性评价中逐步得到应用。【研究方法】本文结合宁强县大安镇野外地质调查数据，挑选与地质灾害发生密切相关的 12 种致灾因子，即高程、坡度、坡高、坡向、坡型、工程地质岩组、断裂距离、水系距离、道路距离、植被覆盖、降雨及地震动峰值等作为危险性分区评价因子。通过构建样本集，运用贝叶斯、神经网络、策略梯度神经网络、KNN、随机森林算法这5种模型进行宁强县大安镇地质灾害危险性建模并进行比较。【研究结果】计算结果表明，贝叶斯模型（AUC 0.894）表现最好，绝大多数已发生的地质灾害点位于评价的极高和高危险区，且贝叶斯模型计算结果达到预测精度评价要求。【结论】在宁强县大安镇地质灾害样本数目很少的情况下选择贝叶斯算法模型进行地质灾害危险性评价，是具有可行性的。

关键词：地质灾害危险性评价机器学习灾害地质调查工程大安镇宁强县陕西