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基于注意力机制的兵棋对抗态势预测方法

火力与指挥控制 2023年第3期48卷 18-24页

作者：陈锦阳郝文宁靳大尉陈刚余晓晗陆军工程大学南京210000 解放军77606部队拉萨850000

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各... 详细信息

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各个六角格视为单独的类,将算子位置预测转化为稀疏特征下的多分类问题,达到33.47%的top_1预测准确率,相较其他模型至少提高2.57个百分点,并具有良好的可解释性。

关键词：陆战场兵棋算子预测注意力机制

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渐开线圆柱齿轮副侧隙的计算

拖拉机与农用运输车 2018年第4期45卷 48-52,57页

作者：郝晓晗毛瑞卿王永强王言言中国一拖集团有限公司技术中心河南洛阳471039

通过建立外啮合齿轮副端面齿廓侧隙的几何模型,推导出法向侧隙、圆周侧隙及径向侧隙的基本公式,并分析了工程中使用的两种修正后的计算公式。最后,通过实例,计算了齿轮副的侧隙。

关键词：法向侧隙圆周侧隙径向侧隙计算

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美国白蛾内参基因的鉴定及筛选

林业科学 2019年第9期55卷 111-120页

作者：陶蓉李慧孙宇航于晓航朱晗郝德君南京林业大学南方现代林业协同创新中心南京林业大学林学院

【目的】为筛选美国白蛾在不同温度处理、不同发育阶段、幼虫不同组织中稳定的内参基因,为美国白蛾相关的基因定量研究奠定基础。【方法】在美国白蛾转录组测序结果中筛选出8个候选内参基因GAPDH、ACT、RPL12、RPL18a、RPS16、EF1α、EF... 详细信息

【目的】为筛选美国白蛾在不同温度处理、不同发育阶段、幼虫不同组织中稳定的内参基因,为美国白蛾相关的基因定量研究奠定基础。【方法】在美国白蛾转录组测序结果中筛选出8个候选内参基因GAPDH、ACT、RPL12、RPL18a、RPS16、EF1α、EF1β、18S rRNA,获得碱基序列。将以上序列进行克隆、测序、比对最终证明其为美国白蛾的基因且碱基序列正确,之后将其上传到NCBI获得登录号。设计以上8个候选内参基因的实时荧光定量PCR(qRT?PCR)引物,利用qRT?PCR技术测定8个候选内参基因在美国白蛾不同发育阶段(幼虫1~6龄)、不同温度处理下(-10、-5、0、25、35、40、45℃处理2 h)、幼虫的不同组织(头、肠道、脂肪体、马氏管、表皮)中的表达量,记录Ct值;然后通过ΔCt法、GeNorm、NormFinder和BestKeeper共4种方法对8个候选内参基因在不同条件下的Ct值进行统计分析,最后综合RelFinder选出最稳定的内参基因。通过GeNorm计算Vn/(n+1)最合适内参基因的数目。【结果】Ct分析表明,在不同发育阶段和在不同温度处理下表达最稳定的是RPL12;在幼虫不同组织中,最稳定的是RPS16。GeNorm分析结果与ΔCt分析结果相同。NormFinder分析表明,在不同的发育阶段和不同温度处理下最稳定的候选内参基因分别是RPL18a和EF1α;在幼虫组织中,最稳定的是ACT。BestKeeper分析认为,不同发育阶段,ACT、GAPDH不适合作为内参基因;不同温度处理下,ACT、RPL18a、RPL12、RPS16、EF1β不适合作为内参基因;在不同幼虫组织中,RPL18a、EF1α、EF1β、18S rRNA不适合作为内参基因。最后RelFinder综合评价显示,在不同的发育阶段最稳定的内参基因组合是RPL12和EF1β,最不稳定的是ACT;在不同的温度处理下,最稳定的内参基因组合是EF1α和GAPDH,最不稳定的是ACT;在不同组织中,最稳定的组合是ACT和RPS16,最不稳定的是RPL18a。经GeNorm软件计算,最合适的内参基因数目应该是2个。【结论】在美国白蛾不同发育阶段的基因定量研究中,建议以RPL12和EF1β作为内参基因;在不同温度处理的基因定量研究中,建议以EF1α和GAPDH作为内参基因;在幼虫不同组织的基因定量研究中,建议以ACT和RPS16作为内参基因。此外,亦初步说明了昆虫内参基因在不同试验条件下的不稳定性。

关键词：内参基因基因筛选 qRT-PCR

新电力体制改革对电网企业投资运营及管理的影响

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粘接 2019年第12期40卷 163-165,188页

作者：周平崔荣陶凜梁文举郝晓晗余彪国网重庆市电力公司经济技术研究院重庆401120 国网重庆市电力公司重庆400014 四川华汇智研电力科技有限公司四川成都610041

随着中国近年来的不断崛起,中国发展呈现出一片红的局势,为保障我国经济的正常发展,电力消耗不断加强,我国电网企业可以说是起到了非常重要的作用。与此同时,为了跟上时代发展需要,更好满足社会发展需求,形成一套健全的电力体制对电力... 详细信息

随着中国近年来的不断崛起,中国发展呈现出一片红的局势,为保障我国经济的正常发展,电力消耗不断加强,我国电网企业可以说是起到了非常重要的作用。与此同时,为了跟上时代发展需要,更好满足社会发展需求,形成一套健全的电力体制对电力发展具有深远的意义。在这深远意义背后我们能解析出很多问题,主要体现在新电力体制会让电网各方面的触及利益的矛盾日益明显。与此同时电网诸多方面的问题会不断显现出来。福祸相依,机遇与挑战共存,文章将讨论新电力体制改革带来的影响,并提出了相应处理的措施。

关键词：新电力体制改革电网企业影响战略

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基于随机森林算法的胰腺癌术后预测模型构建

吉林大学学报（医学版） 2022年第2期48卷 426-435页

作者：李承圣包绮晗郝晓燕潘庆忠王素珍石福艳潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053 潍坊医学院护理学院内外科教研室山东潍坊261053 潍坊医学院公共卫生学院数学教研室山东潍坊261053

目的:通过随机森林算法构建胰腺癌患者术后5年生存情况预测模型,为胰腺癌患者术后预后评估提供指导。方法:利用美国国立癌症研究所监测、流行病学和结果数据库(SEER)收集符合本研究要求的42618条胰腺癌患者及其预后数据,经过数据筛选最... 详细信息

目的:通过随机森林算法构建胰腺癌患者术后5年生存情况预测模型,为胰腺癌患者术后预后评估提供指导。方法:利用美国国立癌症研究所监测、流行病学和结果数据库(SEER)收集符合本研究要求的42618条胰腺癌患者及其预后数据,经过数据筛选最终纳入4020条患者信息。将研究对象随机分为训练集和测试集,采用χ2检验、多因素Logistic回归分析和随机森林变量重要性排名进行特征变量选择;利用合成少数样本过采样技术(SMOTE)将训练集调整为平衡数据集;基于平衡后数据集利用随机森林算法构建预测模型;利用测试集,基于G-mean指数、灵敏度、特异度和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)4个评价指标,分别与Logistic回归分析、支持向量机、决策树和人工神经网络算法进行比较,对预测模型做出评价。结果:原始训练集中包含2814个样本,其中生存时间≥5年的患者有196例,占比约1/13,是不平衡数据集,经过SMOTE方法调整后获得平衡数据集,二分类样本数量基本达到平衡。最终纳入模型的变量有年龄、种族、肿瘤原发部位、肿瘤分化程度、是否放疗、T分期、N分期、婚姻状况、肿瘤大小和淋巴结阳性比率。基于随机森林算法构建的胰腺癌患者术后预测模型G-mean指数为0.830,AUC为0.833[P<0.05,95%置信区间(CI)(0.784,0.876)],优于Logistic回归分析、支持向量机、决策树和人工神经网络。结论:基于随机森林算法构建的胰腺癌术后预测模型对胰腺癌患者术后5年生存情况的预测性能优于其他常见机器学习方法,能够为临床医生改善胰腺癌患者的预后和生存状况提供依据。

关键词：胰腺肿瘤随机森林算法预测模型预后模型比较

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核行业团体标准化建设初探

核标准计量与质量 2023年第1期 24-29页

作者：李晗杨丛松郝晓雨李运文王璟诚王维哲中核战略规划研究总院有限公司北京100048

目前,团体标准是我国开展标准化改革的重要组成部分,其在促进技术革新、规范市场秩序、引领行业发展中发挥重要作用。通过总结我国团体标准的主要发展历程与核行业团体标准化发展现状,以高温气冷堆示范工程的团体标准化实践为例,介绍我... 详细信息

目前,团体标准是我国开展标准化改革的重要组成部分,其在促进技术革新、规范市场秩序、引领行业发展中发挥重要作用。通过总结我国团体标准的主要发展历程与核行业团体标准化发展现状,以高温气冷堆示范工程的团体标准化实践为例,介绍我国核行业团体标准化建设工作的探索过程,分析了我国核行业开展团体标准化建设工作现存的问题,并就促进核行业团体标准优质发展提出了建议。

关键词：核行业团体标准高温气冷堆标准化

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基于模拟退火策略的Sarsa强化学习方法

计算机仿真 2019年第4期36卷 219-222,228页

作者：王现磊郝文宁陈刚余晓晗中国人民解放军陆军工程大学指挥信息系统学院江苏南京210000

针对传统强化学习算法(如Sarsa算法)收敛速度缓慢的问题,提出了基于模拟退火策略的Sarsa(SA-Sarsa)算法。在策略选择上使用模拟退火策略替代ε-greedy策略,利用退火速率控制算法的收敛速度,有效克服了Sarsa算法直接通过随机数与贪婪值... 详细信息

针对传统强化学习算法(如Sarsa算法)收敛速度缓慢的问题,提出了基于模拟退火策略的Sarsa(SA-Sarsa)算法。在策略选择上使用模拟退火策略替代ε-greedy策略,利用退火速率控制算法的收敛速度,有效克服了Sarsa算法直接通过随机数与贪婪值比较选择策略而导致的陷入局部最优解的问题,达到了保证最优解、提高收敛速度的目的。通过迷宫的路径规划问题仿真,将SA-Sarsa算法与Q-Learning和Sarsa两种传统算法进行了对比,实验表明,SA-Sarsa学习算法在取得同等最优解下探索效率高且收敛速度更快。

关键词：强化学习算法模拟退火迷宫仿真

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基于种群扩散的害虫综合治理模型研究

基于种群扩散的害虫综合治理模型研究

作者：郝诗晗陕西师范大学

学位级别：硕士

害虫是影响农作物产量的主要因素,害虫治理也是人们十分关注的问题.控制害虫最普遍、有效的方法是化学控制(即喷洒杀虫剂),如何制定合理的喷洒策略:选择怎样的杀虫剂?何时喷洒?喷洒频率怎么确定?这些问题的解决尤为重要.通过建立数学模... 详细信息

害虫是影响农作物产量的主要因素,害虫治理也是人们十分关注的问题.控制害虫最普遍、有效的方法是化学控制(即喷洒杀虫剂),如何制定合理的喷洒策略:选择怎样的杀虫剂?何时喷洒?喷洒频率怎么确定?这些问题的解决尤为重要.通过建立数学模型,并对其进行分析,可以有助于我们确定最优害虫治理策略.在许多农业害虫中,其世代是不重叠的,而化学控制措施往往是在一个世代中间进行实施的,如何用数学模型去刻画这种化学控制措施下的害虫增长?其次,当杀虫剂具有效应残留及滞后,害虫对杀虫剂产生抗药性发展时,如何将这些因素考虑到害虫治理模型中?本文第二章针对以上问题进行分析.首先,我们假设害虫种群在一个世代内符合Logistic增长规律,并考虑一个世代内多次喷杀虫剂,分别考虑杀虫剂具有效应残留、效应滞后以及抗药性发展等因素,经过分析建立了三类不同的世代不重叠的害虫增长模型.同时,考虑到种群扩散对害虫治理的影响,我们利用积分差分方程建立了具有扩散的害虫治理模型:(?)其中F(P)为考虑杀虫剂效应残留、效应滞后、抗药性三种情况下种群增长函数的统一表示.在考虑抗药性发展时,假设每个周期内喷洒2次杀虫剂,在第次使用杀虫剂后转而使用新的杀虫剂.第三章,我们分别选取两类不同的扩散核函数,分析了杀虫剂具有效应残留时,害虫治理模型行波解的最小波速的存在性,以及参数对波速的影响;探讨了行波解的近似波形,以及主要参数对行波解的影响.用同样的方法,我们也分析了不同扩散核函数下,杀虫剂具有效应滞后时,最小波速的存在性以及行波解的近似波形.考虑到长期、高频的使用同类杀虫剂,害虫会对其产生抗药性.本文第四章,我们分析了具有抗药性发展下的害虫治理模型的行波解的最小波速的存在性,以及波形的近似解.同时,采用数值模拟,分析了主要参数对行波解的波速以及波形的影响.本文研究结果表明:扩散核函数取指数分布时,杀虫剂杀死率越高,杀虫剂使用时间越早,衰减率越低,最小波速越小,越有利于目标害虫的控制;扩散核函数取双指数分布时,杀虫剂杀死率越高或者在一定范围内,杀虫剂使用剂量越大,害虫种群行波速度越小.尽早喷洒杀虫剂、增加杀虫剂喷洒次数反而导致害虫种群密度增加.当杀虫剂具有效应残留时,要缩短杀虫剂喷洒周期;当杀虫剂具有效应滞后时,加大喷洒周期.无论杀虫剂具有效应残留还是效应滞后,当杀虫剂衰减率较低时,将出现高剂量、低衰减率的杀虫剂反而导致害虫种群密度增加的生态悖论现象;当杀虫剂衰减率较高时,增加杀虫剂剂量或降低衰减率均可达到控制害虫密度的目的.当目标害虫具有抗药性发展时,可在一定范围内适当增加杀虫剂喷洒次数,而杀虫剂有效杀死率过高反而会导致害虫对杀虫剂的敏感性降低,进而导致害虫数量的增加.

关键词：害虫控制 Logistic模型积分差分方程行波解波速

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京东生鲜产品在线评论对其销量的影响研究

京东生鲜产品在线评论对其销量的影响研究

作者：郝娅晗河南财经政法大学

学位级别：硕士

近年来,冷链物流发展迅速,生鲜产品销量也随之上升,新型冠状病毒的爆发更是加速了生鲜产品线上销售占比的增长,与此同时生鲜电商平台的顾客在线评论也持续积累,因此研究生鲜产品在线评论对其销量的影响意义重大。对于顾客,能够减少其在... 详细信息

近年来,冷链物流发展迅速,生鲜产品销量也随之上升,新型冠状病毒的爆发更是加速了生鲜产品线上销售占比的增长,与此同时生鲜电商平台的顾客在线评论也持续积累,因此研究生鲜产品在线评论对其销量的影响意义重大。对于顾客,能够减少其在购买过程中支付的时间与成本,进而高效做出购买决策;对于生鲜店铺,能够使其精准掌握顾客关注的产品特征,以增长产品销量;对于生鲜电商平台,为其提供科学有效的在线评论管理建议,助力其打造良好的口碑。鉴于此,本文以京东生鲜为研究对象,用销量排名作为销量的量化指标,将在线评论划分为结构化数据和非结构化数据,通过展开以下工作来研究其对产品销量的影响:第一,文献梳理。本研究阐述了生鲜产品、在线评论、以及在线评论影响产品销量的相关概念及国内外研究现状。第二,数据采集及处理。本文采用不等概率抽样确定所要爬取的生鲜产品小类别,运用八爪鱼采集器按照销量排名抓取了350个生鲜产品共96265条在线评论数据;再利用社会网络语义图、词云图对在线评论文本进行可视化;最后利用Word2vec与K-means相结合的办法确定非结构化数据的细分维度,以此作为实证分析的基础。第三,实证分析。本研究将生鲜产品细分为五种类别,依次提出在线评论七个细分维度对其产品销量的研究假设;接着将在线评论的非结构化数据转化为结构化数据,将其与销售排名、评论数量、好评率及评分均值等数据进行汇总;随后运用统计软件Stata对其进行描述性统计分析、相关性分析、假设检验以及调节效应分析。通过分析得出以下结论:（1）在线评论的非结构化数据细分维度依次为:产品质量、产品价值、物流包装以及品牌售后;顾客购买生鲜产品时,比较关注产品品质、物流快慢、包装及性价比等因素。（2）五类生鲜产品的在线评论数量与评分均值均显著正向影响生鲜产品销量;新鲜水果类、冷饮冻食类及蔬菜蛋品类生鲜产品的好评率均积极影响产品销量,而其他两类产品的好评率对产品销量无显著影响。（3）五类生鲜产品评论文本的产品质量、产品价值、物流包装、品牌售后均显著正向影响产品销量。（4）好评率在新鲜水果类和蔬菜蛋品类生鲜产品的评分均值和产品销量之间起到调节作用,而在其他三类产品中不存在调节效应。根据以上结论,本文提出几点建议:（1）生鲜店铺要以直接、清楚的方式展示产品评价,简化顾客信息搜寻过程;（2）创新开发新的评价量化指标,进一步优化评论激励机制;（3）建立全面的评价审核制度,防止虚假的评论信息误导潜在顾客;（4）从评论文本中提取多个可衡量的指标添加到排序选择中,进一步帮助顾客在短时间内做出购买行为,达到增销目的。

关键词：生鲜产品在线评论产品销量文本挖掘回归分析