检索结果-南通市图书馆

作者：曾俊铭哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

近年来,镁基复合材料优异的综合性能引起了众多学者的极大研究热情。镁基复合材料可以在保持镁合金原有性质的基础上,改善镁合金低绝对强度、低室温成型性能、低耐蚀性等缺点,但其复杂的制备过程和难以调控的性能使得其生产应用受到限... 详细信息

近年来,镁基复合材料优异的综合性能引起了众多学者的极大研究热情。镁基复合材料可以在保持镁合金原有性质的基础上,改善镁合金低绝对强度、低室温成型性能、低耐蚀性等缺点,但其复杂的制备过程和难以调控的性能使得其生产应用受到限制。众多学者对各种增强体的复合材料的研究显示,增强体材料的选择也极大影响着复合材料的制备工艺及性能。本文选择石墨烯(GNPs)配合稀土Sm元素作为镁基复合材料的增强体材料,利用脉冲电流烧结及脉冲电流多向锻造(PCMDF)工艺制备了石墨烯镁基(GNPs/Mg-8Al-1Sm)复合材料,分析了GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料变形过程中的组织演变情况,探索了GNPs及PCMDF对GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料强度、塑性的影响。首先对410℃、415℃、420℃的脉冲电流烧结温度及0、0.4、0.7、1wt%的GNPs含量进行实验探索,确定了420℃烧结0.4wt%GNPs含量的0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料具备较好的力学性能,其抗压强度(UCS)、压缩屈服强度(CYS)、延伸率(EL)分别达到198MPa、165MPa、8.4%。然而,在GNPs含量提高的同时,其团聚程度不断增大,到达一定程度后形成晶界夹杂物,由此使得复合材料的力学性能减弱。随后对烧结态的0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料进行一道次的PCMDF。测试结果显示,PCMDF后0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的强度和塑性协同提升,其UCS、CYS、EL分别为367MPa、164MPa、10.1%。对一道次PCMDF后的0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料显微组织分析结果显示:锻造后的0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料主要在GNPs偏聚区产生动态再结晶(DRX),晶粒得到细化并且形成了双尺寸分布的晶粒,在织构方面,形成了偏转的双峰(0001)基面织构。其原因是此时的GNPs在部分区域偏聚,能够促进此区域诸如MgAl、AlSm第二相的析出,同时作为异质形核点,对此区域DRX的进行施以促进效应,导致此处的晶粒细化,且新产生的再结晶晶粒在取向上不同于基体的晶粒,使得织构偏转,形成了偏转的双峰基面织构。通过热压缩模拟实验,探讨各类热变形活动影响0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料变形行为状况。算得一次PCMDF后0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的变形激活能为:163.56KJ/mol,用Arrhenius双曲正弦函数模型计算得到一次PCMDF后0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的压缩变形本构方程。绘制了0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的热加工图,分析得到0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的热加工安全区为375℃～420℃,1s～0.1s附近,据此,选择0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的PCMDF工艺为400℃,0.1 s。最后,进行了二、三道次的PCMDF实验。随PCMDF的锻道次增加,0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的UCS不断提升(388MPa、400MPa),但EL略有下降(9.7%、9.5%)。0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的DRX水平持续增强,晶粒不断细化并且产生了纳米晶粒,并且在锻造过程中GNPs的尺度、弥散程度、基体和第二相之间的结合程度不断得到改善。织构强度随锻造道次增加而增加,且双峰特征逐渐减弱,最终产生单峰的(0001)基面织构。在变形过程中非基面滑移参与到变形过程改善了0.4GNPs/Mg-8Al-1Sm复合材料的塑性变形能力,但施密特因子逐渐降低意味着后续的塑性变形将变得更加困难。

关键词：石墨烯镁基复合材料脉冲电流多向锻造热压缩模拟强化机理

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基于机器学习的非晶合金玻璃形成能力的研究

基于机器学习的非晶合金玻璃形成能力的研究

作者：潘佳铭湖南大学

学位级别：硕士

非晶合金因优异的物理、化学和力学性能广泛应用于许多领域,备受关注。然而在工业生产中很难高效准确地预测非晶合金的玻璃形成能力(Glass forming ability,GFA),严重限制了其工业化生产。由于目前没有相关的理论来描述非晶合金的GFA,... 详细信息

非晶合金因优异的物理、化学和力学性能广泛应用于许多领域,备受关注。然而在工业生产中很难高效准确地预测非晶合金的玻璃形成能力(Glass forming ability,GFA),严重限制了其工业化生产。由于目前没有相关的理论来描述非晶合金的GFA,只有基于有限实验结果的总结,所以利用机器学习方法预测非晶合金的GFA具有重要的理论和实践意义。本文主要研究二元和多元合金的GFA预测。在二元合金GFA的研究中,使用随机森林回归模型填充预测数据集中缺失的特征以建立完整的数据集。使用具有不同维度输入特征的数据集评估六个机器学习模型,发现采用9维输入特征时所有模型效果最佳,并采用预测性能最优的梯度提升决策树模型(Gradient boosting decision tree,GBDT)预测二元合金的GFA。分析表明,对二元合金GFA影响最大的特征为二元合金的液相线温度T,其次是溶剂原子分数c、液相线温度差ΔT和原子重量差W。在预测具有好GFA的合金中约有72.48%的二元合金满足原子尺寸差R≥0.12这一经验判据。通过对朴素贝叶斯算法(Na(?)ve bayes,NB)的属性独立性假设的研究,发现对数据进行规范化处理可能会NB算法的有效性。以多元非晶合金的最大临界直径(Critical diameter,D)作为预测目标来研究其GFA。我们从多篇文献中收集了1404个合金样本数据,并使用其成分信息、特征温度和几何特征作为输入特征。使用3种机器学习算法拟合数据集,实验发现使用XGBoost模型可以得到最优的预测效果,且比已发表的最佳预测性能提高了11.20%,说明本实验中使用的输入特征可以有效表征多元合金的GFA。为了进一步优化多元合金的输入特征,建立了7种不同组合的输入特征数据集,通过多组消融实验对比,发现使用成分信息和特征温度作为输入特征时,XGBoost模型的R预测性能可以进一步提高至0.7332,同时说明几何特征隐藏在成分信息中。

关键词：机器学习非晶合金玻璃形成能力金属玻璃

多特征融合条件下城市轨道交通短时客流预测研究

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多特征融合条件下城市轨道交通短时客流预测研究

作者：张艺铭兰州交通大学

学位级别：硕士

基于深度学习的电子元器件表面缺陷检测技术研究

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基于深度学习的电子元器件表面缺陷检测技术研究

作者：陈禹铭沈阳理工大学

学位级别：硕士

随着科技的不断进步,相关电子元器件的制造产业取得了高速发展,自动检测电子元器件产品质量也成为了电子元器件生产的现实需要。在自动检测领域中,“检测精度”与“检测速度”是两个十分重要的检测的指标。本文根据工业生产环境中对检... 详细信息

随着科技的不断进步,相关电子元器件的制造产业取得了高速发展,自动检测电子元器件产品质量也成为了电子元器件生产的现实需要。在自动检测领域中,“检测精度”与“检测速度”是两个十分重要的检测的指标。本文根据工业生产环境中对检测精度和速度的不同需求,提出以下两种需求目标:（一）允许少量精度损失的情况下以高速度为目标;（二）以较高精度的电子元器件表面缺陷检测为目标。针对这两种需求目标,本文分别设计了两种基于深度学习的电子元器件表面缺陷检测方法实现缺陷检测的自动化。为了实现“少量精度损失的情况下检测高速度与训练高速度”,本文提出了基于改进YOLOv4的一阶段电子元器件表面缺陷检测方法,使得在仅损失少量精度的情况下大幅提高了训练速度与检测速度;为了实现“较高精度的电子元器件表面缺陷目标检测”,本文提出了基于改进Faster-Rcnn的两阶段电子元器件表面缺陷检测方法,该方法在电子元器件表面缺陷检测的精度方面十分出色。在基于改进YOLOv4的电子元器件表面缺陷检测方法中,依据对数据集样本的观察分析,确定其具有“特征明显,背景简单”的特点后,通过对YOLOv4神经网络的主干网络部分进行裁剪,减少了主干部分的网络深度,提高了网络模型检测时的速度与训练时的速度。为进一步简化网络,根据对数据集样本标注框聚类分析后所获的目标的尺寸特征,对YOLOv4的颈部网络与头部网络的分支进行裁剪,如依据YOLOv4的设计原理与数据集中目标的尺寸大小,将原有的3个头部分支精简为2个分支等,进而大幅降低了网络模型的复杂度。同时,根据聚类结果选择更为适合的先验框尺寸,降低了训练时由先验框和预测框所造成的IOU损失,加快了网络模型训练时损失值的收敛。在基于改进Faster-Rcnn的电子元器件表面缺陷检测方法中,依据较深的网络具有更好的函数表达性以及可变形卷积能提有效提升模型泛化能力的特点,通过改用更深的神经网络与可变形卷积,提高了主干网络部分对输入图像进行特征提取的能力。通过在神经网络模型整体结构中引入FPN结构,提升了网络模型对多尺度特征的融合能力,进而提升检测的精度。通过使用ROI Align区域特征聚集方式替代原模型中的ROI Pooling方式,避免了ROI Pooling方式中两次量化操作造成的区域误差的问题。通过使用CIo U损失替换原网络模型中的Smooth L1损失,使网络模型的预测框更贴近真实框。在实验过程中,为提高模型的泛化能力,增强实际的检测效果,本文根据数据集特点提出了一种新的数据增强方法,先利用掩码图提取到样本中的目标,然后对目标进行变换并放入新的背景图中,从而生成新的训练样本,该方法有效提升了模型的鲁棒性。实验结果表明,使用改进后的YOLOv4网络模型,在精度只有少量损失的情况下,提升了网络模型的检测速度与训练速度且速度高于Faster-Rcnn方法。基于改进YOLOv4的电子元器件表面缺陷检测方法满足了工业生产环境中允许少量精度损失的情况下检测高速度与训练高速度这一要求。改进后的Faster-Rcnn网络模型在测试集上的精确度相比于原Faster-Rcnn网络模型得到了明显的提升且检测精度高于YOLOv4方法。基于改进Faster-Rcnn的电子元器件表面缺陷检测算法满足了工业生产环境中高精度的缺陷目标检测这一要求。电子元器件检测过程中,可根据实际情况对检测精度、检测速度、训练速度产生的不同要求选择合适的模型进行自动检测。

关键词： YOLOv4 网络结构先验框 Faster-Rcnn 可变形卷积

基于估值模型与技术指标结合的股票估值研究——以口子窖为例

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基于估值模型与技术指标结合的股票估值研究——以口子窖为例

作者：李天铭东北财经大学

学位级别：硕士

把握合适的估值方法在财务管理中是非常重要的一环,企业价值评估是把一个企业作为一个有机整体,依据其整体获利能力,并充分考虑影响企业获利能力诸因素,对其整体资产公允市场价值进行的综合性评估。现阶段人们常常以企业估值为依据购买... 详细信息

把握合适的估值方法在财务管理中是非常重要的一环,企业价值评估是把一个企业作为一个有机整体,依据其整体获利能力,并充分考虑影响企业获利能力诸因素,对其整体资产公允市场价值进行的综合性评估。现阶段人们常常以企业估值为依据购买低估值的股票去获取收益,但正确率却很难保证,因此通过估值模型与技术指标相结合获得正确率更高的股票估值为此次研究的重点。选择口子窖作为研究标的,是因为白酒作为我国独有的酒种,是我国传统的饮品之一,在中国具有悠久的历史地位和独特的文化底蕴,拥有广泛的消费群体和深厚的社会基础。而且白酒作为外资重仓的标的,也是A股中机构投资者占有率最高的板块之一,更具有实际意义的研究价值。因此本文试图通过不同估值手段加以技术指标辅助判断,帮助投资者找到口子窖更可靠的估值方法。本文为研究上市公司的估值并以白酒板块中的口子窖为例,首先选取了 PE、PB、PS、PEG、DCF五种估值模型,从他们的基本定义和使用方法出发研究其对估值的贡献,其次计算口子窖与各种估值的离群值分析是否可用于判断口子窖估值。其次引入MACD、KDJ、RSI三种技术分析方法与估值模型结合研究其中的内在关系得出正确率较高的口子窖买卖点,然后通过历史回测验证得到的买卖点是否可信,从而总结出一个可实用的模型用于解决择时问题。本文共包括以下五个部分:第一部分绪论包括研究的背景和目标,研究意义,研究方法,研究的框架和路线。第二部分文献综述与模型介绍包括国内外学者对股价估值方法、技术指标分析和白酒板块企业的研究以及文献述评和本文所采用的模型介绍。第三部分基于技术指标和估值方法在口子窖中的应用包括行业背景,企业背景,估值的主要方法,估值过程,估值的结果分析。第四部分建议与启示包括对本次研究的优缺点进行分析,并提出假设。第五部分为本文的总结与展望包括对本篇论文的总结并对口子窖未来投资给出建议。本文采用的研究方法为案例分析法、文献研究法及数量分析法。本文创新点首先从研究对象上研究了中端白酒企业口子窖此前对口子窖的研究相对较少,其次从研究方法上使用了估值模型结合技术指标判断口子窖估值的方法。

关键词：股票估值口子窖技术指标估值模型

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数字多波束阵列雷达信号处理关键技术研究

数字多波束阵列雷达信号处理关键技术研究

作者：阮铭电子科技大学

学位级别：硕士

随着数字化技术的发展,数字阵列雷达系统被广泛关注。数字阵列雷达在发射端和接收端都可用数字多波束形成技术,且在复杂的目标环境中可实现多目标检测。本文以运动平台数字阵列雷达系统为研究背景,分别对发射和接收同时数字多波束形成... 详细信息

随着数字化技术的发展,数字阵列雷达系统被广泛关注。数字阵列雷达在发射端和接收端都可用数字多波束形成技术,且在复杂的目标环境中可实现多目标检测。本文以运动平台数字阵列雷达系统为研究背景,分别对发射和接收同时数字多波束形成以及接收信号处理技术中的空时杂波抑制技术和测角技术进行研究。首先整体介绍了数字阵列雷达系统的整体框架,然后建立阵列信号模型,最后对雷达系统的主要模块进行研究分析。其主要工作和贡献为:(1)研究了使用数字配相法、正交投影法和基于凸松弛的恒模赋形算法计算权向量的发射同时数字多波束形成算法。然后对无记忆功放行为模型建模,进一步分析发射端的功率放大器的非线性特性对发射同时多波束形成的影响,并对比分析了三种波束形成算法的优缺点;(2)研究了数字多波束框架下的空时处理与杂波抑制技术。数字多波束阵列雷达自由度高、数据量大,对接收信号处理的实时性要求高;为实现运动平台应用背景下的杂波抑制和目标检测,需要采用高效的空时自适应处理(STAP)算法。本文提出了同时多波束下的降维STAP处理架构和处理流程,通过建模仿真,分析了不同空时处理算法的杂波抑制性能,讨论了目标角度间隔、信号相关性等对处理性能的影响。(3)研究了基于压缩感知的目标角度测量算法。运动平台数字多波束阵列雷达的目标角度测量,面临的问题有阵元通道数多、可用数据样本少以及同时多目标场景等,传统的单脉冲测角技术不适用,为提高处理的实时性,必须采用小样本、低复杂度的超分辨测角算法。本文针对子空间类超分辨算法存在的不足以及目前一些一维算法直接拓展到二维DOA估计存在计算量大的问题,提出了两种通过分离阵列流形矩阵从而降低字典矩阵维度的基于压缩感知类的二维DOA估计算法,其具有较低的计算量和具备解相干能力,且能解决离格DOA估计问题,在低信噪比或少快拍数场景下能准确估计来波方向。除此之外,改进了一种可解决格点失配问题的基于动态参数L1范数正则化的二维DOA估计算法。

关键词：数字阵雷达数字多波束形成空时信号处理 DOA估计

基于改进多轨序列生成对抗网络的背景音乐生成算法

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基于改进多轨序列生成对抗网络的背景音乐生成算法

作者：尚宇铭长安大学

学位级别：硕士

音乐生成是人工智能中一个新兴的领域,随着社会发展,人们对于艺术和文化的追求与日俱增,各行各业对原创音乐的需求也越来越大。面对这些需求,针对原始多轨序列生成网络的一些可改进空间,本文提出并实现了一种基于改进的多轨序列生成对... 详细信息

音乐生成是人工智能中一个新兴的领域,随着社会发展,人们对于艺术和文化的追求与日俱增,各行各业对原创音乐的需求也越来越大。面对这些需求,针对原始多轨序列生成网络的一些可改进空间,本文提出并实现了一种基于改进的多轨序列生成对抗网络(Multi-track sequential generative adversarial networks)生成背景音乐的算法,主要内容如下:(1)为了解决生成的音乐前后乐句不连贯,音符碎片化等问题,本文在已有数据集基础上进行了进一步的处理。包括碎片音符清除,音符量化,音符填充,对乐曲进行小节切分,然后将前一小节与后一小节部分重叠分段,采用滑动窗口将时间步长确定在一个数值,对每个小节进行采样,使生成音乐的乐段之间衔接更加流畅自然。(2)对视频背景音乐生成的需求,将视频中的时间、运动速度、运动显著性与音乐中节拍、音符密度、音符强度相关联。然后基于多轨序列生成对抗网络模型的缺点,本文提出了几点改进方案:将生成器模型改为带有循环结构的模型;将乐理进行数学建模,根据乐理内容重要程度不同设置不同的奖罚值;将多轨序列生成对抗网络两种时序模型的优点结合,提出一种新的时序模型;在生成器的前端增加了一个特征提取器,将生成的音乐样本的信息特征提取后输入下一轮训练。采用了平均池化层的操作来处理生成的结果样本,减轻音符碎片化的问题,并提高音符的连贯性和稳定性。(3)通过主观评测和客观指标评测相结合的方法对模型生成的音乐样本进行比较。在主观评测方面,参与测评人员分为专业音乐人、音乐爱好者和一般听众三类,并对模型产生的音乐样本进行了三个不同方面的评价。结果显示,在专业音乐人和音乐爱好者的评分中,改进后模型生成的音乐在连贯性、听感、真实性方面的得分均高于原始模型,而一般听众认为改进的模型生成的音乐与原始模型相差较小。需要注意的是,由于存在抽样误差,统计样本分析可能存在一定误差。在完成主观评测后,本文还选取了与多轨序列生成对抗网络模型相同的客观评价指标对样本进行了评测。结果表明,在多项客观指标中,改进模型的结果更好。论文的研究工作证明了改进的多轨序列生成对抗网络模型生成背景音乐的可行性,为当前音乐生成领域提供一种新的方案。

关键词：音乐生成生成对抗网络乐理模型特征提取器

中空多壳双金属氧化物和硫化物的制备及其电化学性能研究

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中空多壳双金属氧化物和硫化物的制备及其电化学性能研究

作者：杨仕铭南昌大学

学位级别：硕士

随着全球气候变暖、能源短缺以及生态环境的日益恶化,可再生能源的利用越来越受到人们的重视。高效能源储存和转换技术已被认为是支撑可再生能源的发展的关键技术,超级电容器因其快速充放电能力、高功率密度以及优异的稳定性而受到广泛... 详细信息

随着全球气候变暖、能源短缺以及生态环境的日益恶化,可再生能源的利用越来越受到人们的重视。高效能源储存和转换技术已被认为是支撑可再生能源的发展的关键技术,超级电容器因其快速充放电能力、高功率密度以及优异的稳定性而受到广泛关注。目前,超级电容器的能量密度还远远不能满足人们对供能器件的需求,因此研究和应用具有高能量密度、高功率密度、优异循环性能的超级电容器已经成为了国内外研究的重点。本文以镍钴基化合物作为研究对象,旨在通过制备出不同结构和形貌的电极材料来提高超级电容器的电化学性能。(1)第一部分,本部分以碳质微球作为模板,通过低温水热吸收和煅烧的方法制备出了一种中空多壳NiCoO微球。中空材料高比表面积的特性能够增加电极材料和电解质的接触面积,提高氧化还原反应概率。多壳层结构不仅能够进一步增大材料的比表面积,还能有效提高物质传递效率。另外,得益于中空多壳微纳米结构的优势,所制备的NCO-3样品在电流密度为1 A g时的比电容为484.2 F g,并且在10 A g保持了1 A g时电容的81.4%,展示了良好的倍率性能。经过5000次循环测试保持了81.3%的初始容量,证明了中空多壳NiCoO微球在超级电容器的应用潜力。(2)第二部分,本部分以第一部分作为研究基础,制备出了不同比例Fe离子掺杂的中空多壳NiCoO微球,旨在利用离子掺杂来改善材料的电化学性能。经过Fe离子掺杂以后,电极材料的导电性得到了一定的改善,同时Fe离子的加入,电化学反应中的协同效应也大大提升了材料的电化学性能。NCO-0.4样品在电流密度为1 A g时的比电容为954.21 F g,并且经过5000次循环测试保持了71%的初始容量。与单纯的NiCoO相比,在倍率性能和循环性能没发生明显下降的情况下,大幅度的提升了电极材料比电容性能。(3)第三部分,本部分在第一部分的研究基础上,将中空多壳NiCoO通过溶剂热硫化的方法,得到了中空多壳NiCoS微球,并探究了不同硫化物的电化学性能。硫化过程很好的保留了中空球状结构,与单金属硫化物和镍钴氧化物相比,NiCoS的氧化还原反应效率更高、比表面积更大、本征导电性更强,使得其展现了优异的电化学性能。中空多壳NiCoS微球作为电极材料时在0.5 A g下的比容量为1521.3 F g,并且在所组装的混合超级电容器装置在功率密度为400.03 W kg时,可获得58.18 Wh kg的高能量密度;在功率密度为4000.1 W kg时,可获得43.67 Wh kg的高能量密度。

关键词：超级电容器电极材料镍钴基化合物中空多壳材料

基于GC-MS技术分析强直性脊柱炎患者红细胞膜脂肪酸的组成及其临床意义

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基于GC-MS技术分析强直性脊柱炎患者红细胞膜脂肪酸的组成及其临...

作者：陈俊铭南方医科大学

学位级别：硕士

背景:强直性脊柱炎(Ankylosing spondylitis,AS)是一种常见的慢性风湿免疫性疾病,其主要病理表现是附着点炎、骨破坏、异位成骨,通常以肌腱、韧带附着点为首发炎症部位,最终可导致脊柱和关节融合而严重影响运动功能。目前,AS的诊断仍主... 详细信息

背景:强直性脊柱炎(Ankylosing spondylitis,AS)是一种常见的慢性风湿免疫性疾病,其主要病理表现是附着点炎、骨破坏、异位成骨,通常以肌腱、韧带附着点为首发炎症部位,最终可导致脊柱和关节融合而严重影响运动功能。目前,AS的诊断仍主要依靠临床表现及放射学检查,但放射学出现异常时疾病多已处于中晚期阶段。在AS疾病活动评估方面,红细胞沉降率(Erythrocyte sedimentation rate,ESR)和 C 反应蛋白(C-reactive protein,CRP)在一定程度上可反映疾病炎症水平,但这些指标对AS的疾病活动度评估的敏感性及特异性仍不够理想。脂肪酸作为人体重要的组成成分,其组成已被证实与体内炎症水平相关。气相色谱-质谱(Gas chromatography-mass spectrometric,GC-MS)联用技术是分析脂肪酸组成的常用方法,已被应用于许多疾病的研究中。另外,与血清及脂肪组织相比,红细胞膜中的脂肪酸兼具稳定、容易获取的优点。但是,目前关于AS患者红细胞膜脂肪酸组成及其临床意义的研究仍较少。目的:运用GC-MS技术分析AS患者和健康志愿者红细胞膜脂肪酸组成的差异,并进一步探索脂肪酸成分与AS疾病活动度的关系。方法:采用GC-MS技术测定42名健康志愿者和85名AS患者红细胞膜脂肪酸组成并比较其差异。根据巴氏AS疾病活动指数(Bath ankylosing spondylitis disease activity index,BASDAI)将 AS 患者分为高 BASDAI组(BASDAI≥4)和低 BASDAI 组(BASDA1<4);根据 AS 疾病活动评分 D(Ankylosing spondylitis disease activity score,ASDAS D)将 AS 患者分为高 ASDAS D 组(ASDAS D≥2.1)和低 ASDAS D 组(ASDAS D<2.1),并进一步分析脂肪酸成分与AS疾病活动的关系。结果:AS 患者红细胞膜 C16:0、C18:0、C18:1n9c、C18:2n6c、C20:3n6、C24:1 和 n6 多不饱和脂肪酸(Polyunsaturated fatty acids,PUFA)水平分别为107.28±45.76mg/L、81.27(45.86)mg/L、51.05±24.60mg/L、41.77(23.63)mg/L、4.86(3.70)mg/L、16.66±7.61mg/L 和 110.88(61.25)mg/L,均高于健康志愿者(p值均小于0.05)。AS患者红细胞膜C22:6n3占总脂肪酸的比例为4.08±0.93%,低于健康志愿者(p<0.05)。二分类logistic回归分析结果显示C18:0(OR=1.114)升高及C20:4n6(OR=0.922)和C22:6n3(OR=0.882)降低是AS的独立危险因素。进一步分析发现,高BASDAI组患者的红细胞膜C22:1n9水平为0.75(0.93)mg/L,低于低 BASDAI 组患者(p<0.05),C24:1 比例为 3.98(0.79)%,高于低 BASDAI 组患者(p<0.05)。高 ASDAS D 组红细胞膜 C20:3n6、C24:1比例分别为1.32±0.56%、3.93(1.02)%,均高于低ASDAS D组(p值均小于0.05)。红细胞膜C22:1n9水平与BASDAI评分呈负相关(r=-0.305,p<0.05),C20:3n6 比例与 ESR(r=0.198,p<0.05)、BASDAI(r=0.284,p<0.05)、ASDAS D(r=0.393,p<0.05)均呈正相关,C24:1 比例与 ESR(r=0.267,p<0.05)、CRP(p=0.223,p<0.05)、ASDAS D(r=0.340,p<0.05)均呈正相关。通过二分类logistic回归分析显示红细胞膜C22:1n9 水平(OR=0.180)降低是AS疾病高活动的独立危险因素。结论:AS患者与健康志愿者的红细胞膜脂肪酸组成具有明显差异,C18:0水平升高及C20:4n6和C22:6n3水平降低是AS的独立危险因素。不同AS活动度组红细胞膜脂肪酸组成也具有明显差异,C22:1n9水平及C24:1比例与AS高疾病活动度密切相关。

关键词：强直性脊柱炎脂肪酸红细胞膜 GC-MS 生物标记物

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基于流形优化的MIMO雷达波形设计

基于流形优化的MIMO雷达波形设计

作者：朱浩铭电子科技大学

学位级别：硕士

MIMO雷达是一种具有广阔发展潜力的新体制雷达,这种新体制雷达可以对各阵元的发射波形进行灵活设计,具有传统相控阵雷达不具备的优化潜力。波形设计是实现MIMO雷达系统体制优势的关键技术,而恒模约束下的波形设计模型通常是NP难的非凸... 详细信息

MIMO雷达是一种具有广阔发展潜力的新体制雷达,这种新体制雷达可以对各阵元的发射波形进行灵活设计,具有传统相控阵雷达不具备的优化潜力。波形设计是实现MIMO雷达系统体制优势的关键技术,而恒模约束下的波形设计模型通常是NP难的非凸高维问题,近年来引起广泛关注的一类新颖的流形优化算法可以高效的解决这类问题。本文基于波形设计问题的重要性和流形优化的优势开展研究,在抑制方向已知的信号相关干扰问题上,进行了一些方法创新,主要工作如下:1.基于SINR最大化准则,通过波形协方差矩阵设计MIMO雷达发射波形。基于在干扰方向设置射频零点的思路,将场景建模为类似波形匹配的问题,再对问题进行分解重构后得到一个解析解。通过该封闭式方法可以取得优于对比方法的方向图性能和SINR性能,且所提算法的计算复杂度较低。2.基于SINR最大化准则直接求解MIMO雷达发射波形。针对传统方法处理该问题的难点,本文引入一种新颖的优化算法框架:黎曼流形优化框架,通过该框架下的一种二阶黎曼拟牛顿算法,将原本NP难的非凸高维问题转化为约束空间下的无约束优化问题,从而通过该算法对问题实现高效求解。仿真实验验证了所提算法良好的收敛性,且所提算法得到的解严格恒模,SINR性能优于对比方法。3.基于SINR最大化准则的MIMO雷达收发联合设计。在将该问题建模为发射波形和接收滤波器权向量双变量联合优化问题后,进行交替优化求解,接收权可以通过MVDR方法求解,而对发射波形的求解也具有与一步法问题中类似的难题,是NP难的非凸高维问题,亦可以通过二阶黎曼拟牛顿算法实现高效求解。仿真实验证明,所提算法优化时间更短或具有更好的SINR表现。

关键词： MIMO雷达波形设计干扰抑制黎曼拟牛顿算法