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润滑油红外光谱专家识别系统研究

润滑与密封 2012年第10期37卷 95-98页

作者：马兰芝楮小立田松柏左凤石油化工科学研究院 92117部队

通过对润滑油红外光谱区间选择、平滑、求导等预处理和识别方法的选择,建立润滑油红外光谱专家识别系统,并介绍该系统的功能和使用方法。红外光谱预处理可以有效消除仪器等因素对光谱质量的影响;选择指纹区为润滑油的识别区间,避开了润... 详细信息

通过对润滑油红外光谱区间选择、平滑、求导等预处理和识别方法的选择,建立润滑油红外光谱专家识别系统,并介绍该系统的功能和使用方法。红外光谱预处理可以有效消除仪器等因素对光谱质量的影响;选择指纹区为润滑油的识别区间,避开了润滑油基础油的红外谱峰的影响,提高了识别准确度;普鲁克识别方法可以有效消除测样方式等对光谱质量的影响,进行润滑油指纹区的轨迹识别比通常的特征峰检索方法能更有效地识别润滑油红外谱图。利用所建的润滑油红外光谱专家识别系统对不同油品进行识别验证,结果表明所建的专家系统使用方便,能有效识别润滑油。

关键词：润滑油红外光谱专家识别系统

n-3、n-6PUFA高脂饮食对大鼠血脂及胰岛素敏感性的影响

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营养学报 2012年第6期34卷 613-615,618页

作者：张涛刘源赵爽马兰芝安星兰李微军事医学科学院实验动物中心北京100071

脂肪肝、肥胖、胰岛素抵抗的产生与脂肪摄入过量及n-6PUFA/n-3PUFA比增大密切相关[1]。研究证实长期脂肪（尤其是饱和脂肪）能量摄入过量可作为独立的诱发因素导致胰岛素抵抗及肥胖[2]。大量研究表明不同类型脂肪酸对血脂代谢及胰岛素... 详细信息

脂肪肝、肥胖、胰岛素抵抗的产生与脂肪摄入过量及n-6PUFA/n-3PUFA比增大密切相关[1]。研究证实长期脂肪（尤其是饱和脂肪）能量摄入过量可作为独立的诱发因素导致胰岛素抵抗及肥胖[2]。大量研究表明不同类型脂肪酸对血脂代谢及胰岛素敏感性的影响存在差异[3],适量摄入PUFA能改善血脂异常及胰岛素抵抗[4]。

关键词：多不饱和脂肪酸血脂胰岛素敏感性

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船舶齿形联轴器润滑脂的研制

石油学报（石油加工） 2009年第B9期25卷 39-42,72页

作者：程金山马兰芝刘庆廉苏建文中国人民解放军92117部队中国石化润滑油天津分公司中国人民解放军海军后勤部油料监督处

主要介绍了船舶齿形联轴器润滑脂的研制过程,探讨了极压润滑剂的选择及复合配比,简要介绍了船舶齿形联轴器润滑脂的全尺寸台架试验。

关键词：齿形联轴器润滑脂

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SPME/GC-MS测定水中痕量二苯氯胂

分析测试学报 2007年第5期26卷 739-741页

作者：马兰芝周黎明左凤海军后勤技术装备研究所北京100072 防化指挥工程学院北京102205

采用衍生化固相微萃取/气相色谱-质谱（GC-MS）,对水中痕量二苯氯胂进行测定,考察了衍生化试剂、萃取纤维、萃取时间等因素对方法灵敏度的影响。测定二苯氯胂的线性范围为1.8～216μg/L,检出限为0.3μg/L（S/N=3）,相对标准偏差为7.63%... 详细信息

采用衍生化固相微萃取/气相色谱-质谱（GC-MS）,对水中痕量二苯氯胂进行测定,考察了衍生化试剂、萃取纤维、萃取时间等因素对方法灵敏度的影响。测定二苯氯胂的线性范围为1.8～216μg/L,检出限为0.3μg/L（S/N=3）,相对标准偏差为7.63%,回收率为95%～103%。

关键词：固相微萃取衍生化 GC-MS 二苯氯胂

基于BERT与生成对抗的民航陆空通话意图挖掘

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系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 740-750页

作者：马兰孟诗君吴志军中国民航大学空中交通管理学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300

针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均,以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题,为了更好地提取陆空通话意图信息,提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transf... 详细信息

针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均,以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题,为了更好地提取陆空通话意图信息,提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的陆空通话意图信息挖掘方法,并引入航班池信息对提取的部分信息进行校验修正,形成空中交通管制(air traffic control,ATC)系统可理解的结构化信息。首先,使用改进的GAN模型进行陆空通话智能文本生成,可有效进行数据增强,平衡各类实体信息分布并扩充数据集;然后,根据欧洲单一天空空中交通管理项目定义的本体规则进行意图的分类与标注;之后,通过BERT预训练模型生成字向量并解决一词多义问题,利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络双向编码提取上下句语义特征,同时将该语义特征送入条件随机场(conditional random field,CRF)模型进行推理预测,学习标签的依赖关系并加以约束,以获取全局最优结果;最后,根据编辑距离(edit distance,ED)算法进行意图信息合理性校验与修正。对比实验结果表明,所提方法的宏平均F_(1)值达到了98.75%,在民航陆空通话数据集上的意图挖掘性能优于其他主流模型,为其加入数字化进程奠定了基础。

关键词：民航陆空通话信息提取生成对抗网络本体双向转换编码器