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高熵合金相的高通量筛选和机器学习辅助设计研究

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高熵合金相的高通量筛选和机器学习辅助设计研究

作者：马妞妞西安工业大学

学位级别：硕士

高熵合金作为一种特殊的合金材料,由于其相形成机制和核心效应而具有优异的综合性能,如高强度、高硬度、优异的耐磨性及良好的热稳定性等,在航空航天、医疗和新能源等领域受到广泛关注。但高熵合金巨大的元素组成空间和复杂晶体结构对... 详细信息

高熵合金作为一种特殊的合金材料,由于其相形成机制和核心效应而具有优异的综合性能,如高强度、高硬度、优异的耐磨性及良好的热稳定性等,在航空航天、医疗和新能源等领域受到广泛关注。但高熵合金巨大的元素组成空间和复杂晶体结构对其性能的影响成为当前研究难点。当前普遍采用试错法或者复杂的理论计算如密度泛函、计算相图等研究高熵合金与其性能的关系,实验条件要求苛刻,人工成本较高且材料费用昂贵,且无精确的计算理论。随着材料信息学的发展,数据驱动成为如今研究热点,可以提高模型准确率并得到预期生成相和所需性能。本项目从高熵合金相结构和力学性能出发,进行机器学习建模和SISSO分类和回归,将最优模型进行打包构建,获得高熵合金元素组成及热力学参数与微观相结构和力学性能之间关系的描述符,在合金设计时能由描述符公式对其特征属性进行定量计算,得到所需相结构类别及力学性能,在辅助高熵合金设计和优化方面具有指导意义。（1）对于高熵合金元素组成及热力学参数与微观相结构的关系,构建不同的机器学习模型并进行预测。针对SS、IM、AM及其混合相,经过11种模型对比,其中最优模型为梯度提升树,其准确率为94.15%,基于梯度提升树模型使用PCA+Stacking进行预测,准确率达到98.0%;对IM相和其他相的建模分析,其准确率为89%;对SS相进行分类建模预测,FCC相和BCC相的分类准确率分别为93%和95%,对FCC&BCC相的预测准确率为73%,综上分析,综合准确率达到95%。得到影响分类结果的具体特征参数,对SS、IM、AM及其混合相,其混合熵、混合焓和原子尺寸差对其分类影响最大;dH、Tm、Δχ三个参数对IM相的形成影响最大,可为制备IM相提供指导。对SS（FCC和BC C及其双相）,价电子浓度和吉布斯自由能两个参数对其预测分类影响最大,在区分SS相结构发挥了巨大作用。（2）采用SISSO构建高熵合金相结构的预测模型,确定高熵合金元素组成及热力学参数与微观相结构的描述符,其可视化2D地图可以明确区分不同相。研究3类高熵合金微观相结构,分别为SS和IM、FCCor BCC和FCC&BCC、FCC和BCC,所建立的描述符的精确度分别为96.7%、87%、86%,可以很好的对高熵合金这三种相结构进行分类。通过SISSO得到其2D描述符,对于SS相与IM相,可以采用计算√Tm/χ和Sid×VEC2数据确定2D地图位置进行区分;对于FCCor BCC相与FCC&BCC相的区分,可以采用计算Co+Ni+Mn和（Ni-Mn）/δ数据;对于FCCor BCC相与FCC&BCC相的区分,可以采用计算***×（Co-Ti）和Al+Cr-Nb数据。（3）采用机器学习和SISSO探究元素含量对AlCoCrFeNi Cu合金体系硬度和强度的影响。对于高熵合金元素组成及热力学参数与硬度的关系,采用支持向量回归进行建模预测,R2和MAE分别达到0.907和56.13,在不考虑其他影响因素的情况下,Co元素对A l CoCrFeNi Cu体系的硬度影响最大,Cr元素含量对硬度影响较小,相较于原始特征参数,主成分分析能更好的描述合金硬度;随机森林使用粒子群优化进行强度建模,R2和RMS E分别达到0.91和100.54,热处理方式对其力学性能有较大的影响,其中退火温度、冷却速率和退火保温时间占据重要的影响分数,元素含量对强度的影响次之,但Al含量对AlCoCrFeNi的影响最大。（4）采用SISSO构建高熵合金的预测模型,确定高熵合金元素组成及热力学参数与屈服强度和极限抗拉强度的描述符,其中,YS=179.36×3√CR-0.01×e 3√AT+30.6|（Al-C-|C-Mo|）|+238.8,UTS=817.02-0.011（AT-HT）3√CR×HT-0.33×(Ni（Fe-2Al-V）)。通过描述符,研究铸态和热处理1100 K时CoCrFeNiAlx合金体系强度变化,热处理后无论屈服强度和极限抗拉强度都比铸态有所提升。CoCrFeNiAlx随着Al含量的增加,屈服强度呈下降趋势,而极限抗拉强度呈上升趋势,与实验结论相符。

关键词：高熵合金机器学习相变 SISSO 描述符构建

基于4G中间人模式的接入网安全分析检测技术研究与实现

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基于4G中间人模式的接入网安全分析检测技术研究与实现

作者：马孟林北京邮电大学

学位级别：硕士

针刺综合疗法治疗周围性面神经麻痹的临床研究

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针刺综合疗法治疗周围性面神经麻痹的临床研究

作者：马涵甘肃中医药大学

学位级别：硕士

目的:观察在针刺综合疗法的基础上介入激素对周围性面神经麻痹(Peripheral Facial Paralysis,PFP)患者的疗效影响,通过分析针刺组与治疗组经临床治疗结束后PFP患者Nottingham分级系统、Sunnybrook面神经评分以及Fa CE量表的变化,对比两... 详细信息

目的:观察在针刺综合疗法的基础上介入激素对周围性面神经麻痹(Peripheral Facial Paralysis,PFP)患者的疗效影响,通过分析针刺组与治疗组经临床治疗结束后PFP患者Nottingham分级系统、Sunnybrook面神经评分以及Fa CE量表的变化,对比两种治疗方案的临床疗效,客观评价当针刺综合疗法介入时,此类患者选择激素还是否有其必需性。方法:本研究严格遵循纳入标准选取于2023年2月至2023年11月就诊于甘肃省中医院针灸一科等科室住院部及门诊的PFP患者共100例,随机分为治疗组50例和针刺组50例。两组患者均予针刺综合疗法为基础治疗方案,周期为1次/d,每周治疗6次,治疗组患者则在此基础上加用激素口服治疗,30mg/d,连续5d后将剂量减为20mg/d,持续10d之后减为10mg/d,均为顿服,持续20d之后停药,两组患者均自纳入始治疗至治疗1月后为最大治疗周期。记录两组患者治疗前和治疗1月后的Nottingham分级系统、Sunnybrook面神经评分以及Fa CE量表作为疗效观察指标并进行统计分析,评价治疗组与针刺组的临床疗效及其差异。结果:(1)研究期间针刺组50例患者中有1例脱落,治疗组50例患者无脱落,共有99例患者完成研究,两组患者年龄、性别、病侧分布无显著性差异(P>0.05),具有可比性。(2)两组患者的Nottingham评分比较:治疗前及治疗1月后两组患者的Nottingham评分比较无显著性差异(P>0.05),具有可比性;治疗组和针刺组患者治疗前和治疗1月后的Nottingham评分均呈显著上升趋势,组内比较有统计学差异(P0.05),具有可比性;两组患者的Sunnybrook面神经评分均呈显著上升趋势,组内比较有统计学差异(P0.05),具有可比性;治疗组和针刺组患者治疗前和治疗1月后的Fa CE评分各个维度均呈显著上升趋势,组内比较有统计学差异(P0.05),两组的痊愈率差异也无统计学意义(P>0.05),故尚不能认为两组患者的最终临床疗效有显著差别。结论:针刺综合疗法治疗急性期的PFP患者在提高愈显率,改善面神经功能,改善生活质量等方面与针刺综合疗法联合激素的治疗方案相比均有效且疗效显著,是值得推广的临床疗法;两种治疗方案在总体疗效上并没有显著性差异,因此当针刺综合疗法介入PFP急性期时,对激素治疗的取舍应当理性认识,可以初步认为,此时激素治疗并非干预PFP急性期的必要手段,针刺综合疗法足以胜任PFP的早期治疗。

关键词：周围性面神经麻痹针刺综合疗法激素临床研究

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云南普洱贡茶有限公司精准营销策略研究

云南普洱贡茶有限公司精准营销策略研究

作者：马仙云南师范大学

学位级别：硕士

基于小波算法的电机动态参数测试系统设计及抗干扰研究

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基于小波算法的电机动态参数测试系统设计及抗干扰研究

作者：马束紧浙江科技大学

学位级别：硕士

电机动态参数测试系统是现代工业领域中至关重要的技术工具之一,系统的设计和应用对于提高电机性能、优化电机控制、降低能源消耗、检测安全性以及提升工业自动化水平具有深远的意义,有助于更好地理解电机的性能特征,还可以用于实时监... 详细信息

电机动态参数测试系统是现代工业领域中至关重要的技术工具之一,系统的设计和应用对于提高电机性能、优化电机控制、降低能源消耗、检测安全性以及提升工业自动化水平具有深远的意义,有助于更好地理解电机的性能特征,还可以用于实时监测电机的运行状态,及时识别和纠正潜在的故障,有助于推动电机技术的不断创新和发展,从而提高了设备的可维护性、安全性和能源效率。课题研究针对传统电机参数测试方法缺乏计量同步性、测试数据单一且精度不足的问题,设计并搭建了一套电机动态多参数同步在线测试系统。系统通过电机转速、电压、电流等信号的协同采样机制,实现了电机高速运转条件下的多参数同步测试功能,提升了测试的实时性。针对电机制动时间测试过程中电流谐波噪声对测试精度的影响,提出了一种基于dmey小波基的离散小波改进阈值滤波方法,以提高电流检测精度,提升了测试的准确性和稳定性。主要研究工作和创新点如下:(1)在详细分析国内外电机动态参数测试技术发展的基础上,提出了一种基于电机基波频率变化的自适应阈值去噪算法,以获取显著的电流特征,从而有效提升电机动态参数检测精度;(2)基于国家标准和行业规范,通过分析电机系统的动态参数测试需求,对比了传统的电机转速、电流、制动时间、转动惯量和摩擦系数测试方法,分别选取了各参数的最优测试方法;(3)分析电机参数测试中的电流谐波特征及成因,研究谐波噪声对测试结果的影响机理。采用改进阈值的dmey小波基谐波抗干扰方法,运用于电机在线测试中的稳速和变速过程,仿真和实验结果验证了小波去噪方法以及改进策略的有效性,实现了优于传统方法的电流滤波效果分别。对60 W直流电机、1100 W异步电机、1300 W永磁同步电机进行测试实验,通过和固定阈值小波算法进行对比,以验证改进阈值算法的准确性,结果表明与固定阈值法和未滤波前相比,其制动时间的方差值平均减小37.65%和24.13%;(4)基于高性能处理器平台的电流谐波提取方法,搭建了手持式电机参数测试装置,设计了软件系统平台。装置具有安装便捷、高效安全、测试功能丰富等特点,并在多种电机平台上进行了验证。课题研究致力于解决传统电机参数测试方法的复杂性和精度不足等问题。通过实验对比,验证了该测试方案的实时性、准确性和稳定性。下一步工作将丰富电机参数测试系统,包括温度、振动、功率因数等参数的测试功能,增强了系统的全面性。同时,引入自动化控制和数据处理功能,包括自动校准、电机类型识别和自动报警,以简化用户操作和提高系统的可靠性。这些改进将使电机测试更全面、自动化、用户友好,满足电机性能评估的需求。

关键词：谐波抗干扰小波变换电机动态参数测试系统

离散优化框架下的多基线InSAR相位解缠方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 473-481页

作者：岳佳伟黄其欢刘辉马张烽河海大学地球科学与工程学院江苏南京211100 华北水利水电大学测绘与地理信息学院河南郑州450046 南洋理工大学新加坡地球观象站新加坡639798

多基线相位解缠技术通过扩展InSAR干涉相位的模糊度区间,突破了单基线解缠的相位连续性限制。然而,相位噪声始终困扰着多基线解缠,聚类分析算法能够在一定程度上抑制噪声,但聚类簇边界的相位连续性难以保障。针对该问题,本文提出了一种... 详细信息

多基线相位解缠技术通过扩展InSAR干涉相位的模糊度区间,突破了单基线解缠的相位连续性限制。然而,相位噪声始终困扰着多基线解缠,聚类分析算法能够在一定程度上抑制噪声,但聚类簇边界的相位连续性难以保障。针对该问题,本文提出了一种离散优化多基线InSAR抗噪相位解缠方法,该方法将经典的多基线解缠模型转化为离散优化问题,构建了多基线解缠解析框架。本文方法以双向遍历的形式求解相位模糊度,针对相位噪声引起的模糊度个数突变问题,采用分块聚类的策略予以校正,提高了算法的抗噪稳健性,解决了聚类簇边界跳变问题。本文基于模拟数据集及实测数据集验证了本文方法的有效性。结果表明,本文方法相对于传统聚类方法,均方根误差减少了约20%。

关键词：多基线 InSAR相位解缠离散优化聚类分析相位连续性假设

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面板区间值支持向量机模型

面板区间值支持向量机模型

作者：马依依河北大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速进步,我们已不可逆转地步入了以数据为核心的社会.传统的数据分析方法难以从快速增长的数据海洋中有效提取有价值的信息.因此,人们急需发展出一种能处理非标准形式数据的能力.其中,面板区间值数据以其简单且独特的特... 详细信息

随着信息技术的飞速进步,我们已不可逆转地步入了以数据为核心的社会.传统的数据分析方法难以从快速增长的数据海洋中有效提取有价值的信息.因此,人们急需发展出一种能处理非标准形式数据的能力.其中,面板区间值数据以其简单且独特的特性尤为引人注目.通过查阅相关文献发现,目前对面板区间值数据进行回归建模的研究主要采用普通最小二乘方法对参数进行统计推断,与其他建模方法相结合的研究成果较少.因此,本文利用支持向量机模型（SVM）在解决小样本,非线性及高维模式识别中的特有优势,构建面板区间值数据的线性和非线性回归及分类模型,并提出了它们的最大间隔算法.首先,为了克服最小二乘方法在拟合非线性数据和容易受到极端异常点影响等方面的缺点,在前人研究的基础上,提出基于中心半径法的面板区间值支持向量回归方法(PCRMSVR),并给出详细的算法.其次,提出一种基于范数的面板区间支持向量分类模型（PISVM）.该模型等价于一个区间二次优化问题,通过引入范数概念将问题转化为两个独立且标准的二次规划问题.通过解决这两个二次规划问题,我们得到原始问题的目标值对应的上界和下界,从而构造目标值解的范围.最后,将所提出的方法应用在Monte Carlo仿真实验和实际例子中.利用合成的面板区间值数据集验证所提出来的两种面板区间值SVM模型的有效性.收集多支股票某段时间的数据集对提出的PCRMSVR进行应用研究,以及通过利用不同性别患者的心脏数据集对提出的PISVM模型进行分析.本文的创新点可以概括为以下几个方面:（1）首次将SVM算法与面板区间值数据结合,分别构建基于支持向量机的面板区间值回归和分类模型.（2）所提出的模型不仅可以估计面板区间值数据的线性模型,还可以估计非线性模型.（3）所提出的模型对异常值的存在表现出更强的鲁棒性.（4）利用KKT条件将所提出的模型转化为可求解的对偶模型求解.（5）将所构建的面板区间值支持向量机模型分别应用到Monte Carlo仿真实验和真实案例中,验证模型的有效性和可行性.

关键词：面板区间值数据支持向量回归机支持向量分类机预测

基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法研究

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基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法研究

作者：马宗浩郑州轻工业大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题之一,被广泛应用于视频监控、无人驾驶和导弹制导等场景。得益于深度学习技术的迅速发展,目标跟踪算法取得了长足的进步,这其中,孪生跟踪算法因能解决早期基于深度学习的跟踪算法难以同时平衡跟... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题之一,被广泛应用于视频监控、无人驾驶和导弹制导等场景。得益于深度学习技术的迅速发展,目标跟踪算法取得了长足的进步,这其中,孪生跟踪算法因能解决早期基于深度学习的跟踪算法难以同时平衡跟踪精度与速度的难题,成为目标跟踪领域研究的热门方向。然而,孪生跟踪算法仅使用第一帧作为模板与搜索区域进行相似度量的方式虽然简单高效,但由于很少考虑对目标信息的进一步挖掘且没有合理利用具有判别性的背景信息,容易导致跟踪失败。针对上述问题,本文旨在研究如何在孪生跟踪框架下充分挖掘目标信息并利用背景信息。同时探索目标与搜索区域在特征提取过程中建立特征信息交互关系的方法,以减轻特征提取过程中目标对搜索区域不可见导致的误差累积效应。本文的主要研究内容和创新如下:(1)改进了一种基于损失引导增强目标感知的孪生跟踪方法。首先,设计了一个收缩增强损失函数,用于选择对目标更敏感的通道特征,它减小了回归学习训练中简单背景负样本的影响,增强了困难背景负样本对目标的贡献,实现了样本数据的平衡。其次,构造了一种多视图置信度感知方法用于提高置信度图的可靠性。利用多个视图的置信度值整合模板、前景和背景的响应图,在突出目标特征的同时抑制背景干扰,从而获得更具判别性的目标响应图。最后,设计了一个跟踪结果的状态评估标准,并自适应更新模板,以更好地适应多变的跟踪场景。(2)改进了一种基于目标-场景交互感知的孪生跟踪方法。首先,构建了层间目标感知增强模型,在模板和搜索区域之间建立特征交互关系,缓解了特征提取过程中目标对搜索区域的盲目性带来的累积误差,增强了目标感知。其次,设计了一种时间干扰评估策略,通过帧间候选传播模块在当前帧和其前一帧中的多个目标候选对象之间建立关联。然后,利用目标推理约束消除当前帧相似目标干扰影响,从而获得更准确的目标位置。最后,将层间目标感知增强模型和时间干扰评估策略集成到孪生框架中,以获得更鲁棒的跟踪结果。为了验证所提方法的有效性,在OTB100、TC-128、UAV-123、DTB、VOT2016、VOT-2018、VOT-2019和GOT-10k等多个具有代表性的数据集上进行性能测试,实验结果表明,相比于其他算法,本文改进的算法具有更好的跟踪性能。

关键词：目标跟踪孪生框架收缩增强损失层间目标感知时间干扰评估

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企业数字化转型对风险承担水平的影响研究

企业数字化转型对风险承担水平的影响研究

作者：马映河南农业大学

学位级别：硕士