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工程管理科技前沿 2024年第2期43卷 55-61页

作者：王以瑄王嘉寅赖欣孙新宇刘晶晶南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049 合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009 西安交通大学管理学院陕西西安710049

近年来,癌症基因检测和精准诊疗技术取得了突破性进展,靶向、免疫药物大量上市,患者生存率显著提高。然而,由于癌症极高的个体差异性,尽管癌症药物种类很多,每种药物仅适用于小部分患者。因此,辅助医生根据患者的基因检测结果预测药物... 详细信息

近年来,癌症基因检测和精准诊疗技术取得了突破性进展,靶向、免疫药物大量上市,患者生存率显著提高。然而,由于癌症极高的个体差异性,尽管癌症药物种类很多,每种药物仅适用于小部分患者。因此,辅助医生根据患者的基因检测结果预测药物的适用性是临床实践的关键问题。同时,由于生物学特性和生物信息学局限性,癌症基因检测精度不高;且检测工作环节多、误差传递后易放大、环节间数据大多不可解释,导致数据质量难以评估。本文从工程管理的角度出发,对基因检测的生产流程进行全局风险预测,提出一种考虑基因检测误差、基于肿瘤突变负荷指标的免疫疗法临床用药辅助决策模型,有效降低检测错误对决策判断的干扰,显著提高决策准确率。

关键词：癌症精准诊疗癌症基因检测检测质量风险预测机器学习应用临床辅助决策

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基于WEB的航空航天环轧件CAPP系统研究

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作者：张朝朝华中科技大学

学位级别：硕士

环轧件是使用环轧工艺对环形毛坯进行连续局部塑性变形生产的零件,具备组织性能好、产品精度高的特点。环轧件被广泛应用于航空航天领域,例如航空发动机的机匣、密封环、支撑环等。由于环轧工艺的工序繁多,各工序间相互影响,部分工艺参... 详细信息

环轧件是使用环轧工艺对环形毛坯进行连续局部塑性变形生产的零件,具备组织性能好、产品精度高的特点。环轧件被广泛应用于航空航天领域,例如航空发动机的机匣、密封环、支撑环等。由于环轧工艺的工序繁多,各工序间相互影响,部分工艺参数仅存在取值区间,需要凭经验进行人工决策,未形完备的设计规则。因此,目前国内企业的环轧件工艺设计几乎完全依赖人工,一致性差、设计效率低,急需开发高效、易用的环轧件工艺设计软件。针对这一现状,本课题开发了WEB形式的航空航天环轧件CAPP(ComputerAided Process Planning)系统。该系统在工艺设计过程中,使用机器学习模型对高度依赖人工决策的环坯尺寸设计和锻件热处理方式进行推演,可以与企业流程管理、过程测控、质量检测等工业系统协同运行,提高了环轧件工艺设计的一致性和效率。主要工作内容如下:(1)根据环轧件的实际工艺设计和生产流程,完成了系统需求分析。基于系统需求分析,设计了CAPP系统的多层分布架构、系统功能模块和工作流程。选用SQL Sever构建了系统数据库,使用C#和***开发了系统后端程序,采用HTML5、CSS3、Java Script开发了系统的前端页面,完成了系统开发。测试结果表明该CAPP系统功能完整,能够顺利完成工艺编制并输出标准化工艺卡片,相较于人工设计方式,设计时间缩短了90%。(2)使用机器学习模型对环坯尺寸设计和锻件热处理方式进行推演,提高了工艺设计自动化程度。使用GA-BPNN(Genetic Algorithm with Back Propagation Neural Network)和XGBoost(Extreme Gradient Boosting)回归算法对环坯尺寸分别构建了三种尺寸推演模型。测试结果表明,以XGBoost回归算法构建的内径-高度推演模型其各尺寸的绝对平均误差MAE为9.45mm,相关系数R-Square为0.932,其尺寸推演的精度更高,更加适用于环坯尺寸的推演。使用随机森林和XGBoost分类算法对环轧件热处理方式构建了决策模型。测试结果表明,XGBoost的模型的整体预测效果显著优于随机森林模型,其模型精度、召回率、F1分数分别达到了0.96、0.95、0.95,更加适用于热处理方式的决策。(3)使用有限元仿真软件对CAPP系统设计的尺寸跨度较大的两个环件进行轧制成形模拟。仿真结果表明,轧制后两环件的内外轮廓圆度约为0.9,尺寸精度在±5 mm以内,温度、应力和应变分布均匀,无明显缺陷,轧制力处于设备能力区间,验证了CAPP系统设计的工艺方案的可行性。

关键词：环轧件 CAPP系统环轧工艺 B/S架构机器学习应用

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基于多源数据的政务信息系统的研究与应用

基于多源数据的政务信息系统的研究与应用

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作者：邢志壮北京邮电大学

学位级别：硕士

互联网在我们的生活中无处不在,而随着互联网的飞速发展,我们也逐渐进入了“数据爆炸”的时代。调查显示,过去的2年已产生了世界上超过90%的数据。庞大的数据体量背后是多样的数据来源。对多源数据实现有效地获取、整合和分析,是解决人... 详细信息

互联网在我们的生活中无处不在,而随着互联网的飞速发展,我们也逐渐进入了“数据爆炸”的时代。调查显示,过去的2年已产生了世界上超过90%的数据。庞大的数据体量背后是多样的数据来源。对多源数据实现有效地获取、整合和分析,是解决人们生活中遇到的问题的有力保障。20 15年以来,中国的“互联网+政务”模式发展迅猛。政府部门积极推动自建政务APP的建设,并依托第三方平台共建“互联网+政务”服务。因此,将信息技术与实际应用相结合,依托多源数据建立一套政务信息系统,切实解决城市建设、政务服务中遇到的问题,具有极大的研究价值。本文的研究课题是基于多源数据的政务信息系统的研究与应用。论文首先阐述了政务信息系统的整体架构和模块构成,介绍了各部分的主要功能和研究重点,为后面的研究提供了技术基础。在流动人口管理问题研究中,我们重点研究了基于机器学习的可疑人员识别算法,并搭建了基于多源公安数据的信息管理平台。在发票分类编码识别问题的研究中,我们从海量发票数据中抽取商品文本特征,基于朴素贝叶斯算法实现了发票的分类编码识别,并构建了高性能的分类编码模型训练模块和预测服务。在基于网络大数据的城市功能区识别问题的研究中,我们基于聚类算法探索了基于流量数据识别城市功能区的问题。最后,我们总结了课题的研究成果,并对未来可能的研究进行了展望。

关键词：多源数据政务信息系统大数据分析机器学习应用

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基于数据驱动的用电异常识别技术研究

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作者：孙赵盟南京邮电大学

学位级别：硕士

电力作为国民经济高质量发展的重要支撑,在智能电网的快速发展的过程中,其安全必须得到保障。然而以窃电为主的用电异常行为,在近些年来随着经济的发展和用电负荷的逐步递增,成为影响电力系统发展的一个不容忽视的因素,并且呈现出一种... 详细信息

电力作为国民经济高质量发展的重要支撑,在智能电网的快速发展的过程中,其安全必须得到保障。然而以窃电为主的用电异常行为,在近些年来随着经济的发展和用电负荷的逐步递增,成为影响电力系统发展的一个不容忽视的因素,并且呈现出一种产业化的趋势。用电异常行为的泛滥,严重损害了电力企业的经济利益,影响着公正公平的供电秩序,甚至对电网的安全运行造成威胁。智能电表的普及使用,使得电力计量系统累积了海量的用电数据,利用基于数据驱动的方法高效地进行用电异常识别,可以提高电力系统工作人员处理异常行为的效率,改变当下传统的定期人工巡检方式耗时耗力的现状,进而提高整个电力系统的运行效率。本文从数据驱动的用电异常识别方法中存在的问题着手,从解决数据集存在大量缺失值和缺少有标记的异常样本两个实际问题出发,在此基础上建立了一种适用于电力负荷数据的有监督机器学习模型,实现了用电异常的识别。首先,本文针对如何处理电力数据集中的缺失值开展研究,提出了一种基于聚类和K近邻的用电负荷数据缺失值填充模型。模型利用K-means聚类挖掘用电数据的潜在模式,根据聚类结果对KNN插值过程进行改进调整,并在KNN运行过程中对K值进行动态优化,在有序进行KNN插值时实现了K值的自适应。实际数据的验证表明,本文的用电数据缺失值填充模型在不同指标上的表现都优于对比模型,对电力负荷数据的缺失值实现了更可靠的估计。接着,本文引入具有强大时间序列生成能力的Time GAN网络,解决缺少有标记用电异常样本的问题,并将其与OCSVM结合,提出了基于Time GAN和OCSVM的异常用电负荷数据增广模型。使用真实的用电异常样本训练Time GAN和OCSVM,将Time GAN生成的序列输入OCSVM进行严格地分类筛选,通过选择的序列经过TSNE验证后,可用于扩充用电异常样本的数量。经验证,模型生成的数据具有一定的可用性。最后,结合前文的研究,本文建立了基于特征工程XGBoost的监督学习用电异常识别模型。该模型利用Tsfresh和改进的Boruta算法,针对XGBoost广泛提取和选择了对分类决策有贡献的时间序列特征,避免了仅采用少量人工特征导致的模型适用性低的问题。选择出的特征用于训练XGBoost分类模型,实现了根据用电负荷数据的时间序列特征进行用电异常识别的目的。在SGCC用电异常数据集上,将正常样本作为正类,异常样本作为负类的算例仿真表明:本文所提方法达到了0.9329的Accuracy、0.9371的Specificity和0.9505的AUC,并且Kappa系数取得了0.8722的分数,相对于比较模型,表现出了更好的识别能力。

关键词：机器学习应用用电异常识别缺失值插补时间序列生成特征提取与选择

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水电站智能化巡检技术研究进展与展望

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广西电力 2023年第6期46卷 67-73,80页

作者：蒲鸥袁柏秋陈绍南俞小勇李真广西电网有限责任公司电网规划研究中心广西南宁530023 广西电网有限责任公司博士后工作站广西南宁530023 广西电网有限责任电力科学研究院广西南宁530023

本文综述了水电站智能化巡检技术的现状、存在的挑战及未来发展趋势。首先概述了现有技术,包括基于无人机的巡检、多元异构数据融合、端边协同计算以及知识图谱和数字孪生的新技术,指出尽管这些技术提高了巡检效率,但仍面临技术成熟度... 详细信息

本文综述了水电站智能化巡检技术的现状、存在的挑战及未来发展趋势。首先概述了现有技术,包括基于无人机的巡检、多元异构数据融合、端边协同计算以及知识图谱和数字孪生的新技术,指出尽管这些技术提高了巡检效率,但仍面临技术成熟度、数据处理复杂性、高成本等困难。探讨了智能化巡检在实践中的主要问题,并展望了无人机自动巡检、人工智能和物联网等技术在未来水电站巡检中的潜在应用,自动化和智能化是未来的主要发展方向。研究展望通过技术创新和策略调整,推动智能化巡检技术在水电站中的应用,期为水电站智能化巡检的未来发展提供了策略指南和实践视角。

关键词：水电站监测无人机巡检机器学习应用物联网技术(IoT) 数据处理

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