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便携式LIBS结合SSA-KELM的废钢成分定量分析方法

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光谱学与光谱分析 2024年第9期44卷 2412-2419页

作者：黄晓红刘晓辰刘艳丽宋超孙永长张庆军华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210 河钢集团钢研总院河北石家庄050000 华北理工大学综合测试分析中心河北唐山063210

废钢是电炉炼钢的重要原料,为有效利用废钢,需对废钢中各元素进行检测。提出了麻雀搜索算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)与激光诱导击穿光谱技术(LIBS)相结合的新方法,对中低合金钢和低合金钢的钢样共12组样品进行元素含量建模分析。... 详细信息

废钢是电炉炼钢的重要原料,为有效利用废钢,需对废钢中各元素进行检测。提出了麻雀搜索算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)与激光诱导击穿光谱技术(LIBS)相结合的新方法,对中低合金钢和低合金钢的钢样共12组样品进行元素含量建模分析。首先通过便携式LIBS光谱仪采集两类共计12种不同的废钢样品在170~400nm范围内的激光诱导击穿光谱数据,为降低实验波动影响,每个试验样品的表面均匀选取28个不同的位置进行检测,使用K值校验剔除粗大误差,并将剩余数据进行平均处理,最终得到12个样品共336组平均光谱数据;然后对获得的光谱数据进行基线校正和归一化处理,降低基线波动影响;然后选出待检测元素的多条相关谱线共65条作为模型的输入特征,接着对光谱数据进行训练集与测试集的划分,从每类钢种中随机选择一个样品,提取其处理后的光谱数据作为模型的测试集,剩余数据作为模型的训练集,利用麻雀搜索算法(SSA)对核极限学习机(KELM)进行参数寻优,针对相关元素进行建模。最终所建立的C、Cu、Mn、Cr、Ni、Si、V、Al、Ti元素的模型在验证集的相关决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)平均为0.996和0.016。实验比较了单变量校正模型和基于遗传算法优化的核极限学习机(GA-KELM)的多变量校正模型的定量分析效果,结果表明,与单变量校正模型和遗传算法和核极限学习机(GA-KELM)模型相比,SSA-KELM模型的所有指标都有显著提高,作为多变量模型的KELM与麻雀搜索算法相结合,能够有效的减弱多种因素对待分析元素的干扰,增强定量分析的性能,通过与便携式LIBS系统结合,可用于现场作业,实现对废钢中各元素含量的快速精准检测。

关键词：激光诱导击穿光谱废钢麻雀搜索算法核极限学习机定量分析

脑卒中病人构音障碍的风险预测模型构建与验证

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护理研究 2024年第14期38卷 2508-2513页

作者：康颖梁雁超刘玉敬成杰于颖侯芳梁亚静康新丽华北理工大学河北063000 华北理工大学附属医院安阳市妇幼保健院

目的:探究脑卒中病人构音障碍的危险因素,构建风险预测模型并验证其效能。方法:采用便利抽样法,于2022年7月—11月选取河北省4所三级医院的脑卒中病人作为研究对象,病例组173例,对照组316例,采用一般资料调查表、口腔特征调查表、汉化... 详细信息

目的:探究脑卒中病人构音障碍的危险因素,构建风险预测模型并验证其效能。方法:采用便利抽样法,于2022年7月—11月选取河北省4所三级医院的脑卒中病人作为研究对象,病例组173例,对照组316例,采用一般资料调查表、口腔特征调查表、汉化版简明口腔健康检查表、美国国立卫生研究院脑卒中量表、中文版蒙特利尔认知评估量表对病人进行调查,并采用Lovett肌力分级、洼田饮水试验对病人进行评估。结果:年龄≥60岁、有脑干卒中、有脑卒中病史、舌体运动不利、中重度神经功能障碍、口腔健康状况较差、有认知及吞咽功能障碍是脑卒中病人发生构音障碍的危险因素(P<0.05),基于危险因素构建的预测模型受试者工作特征曲线下面积为0.837[95%CI(0.798,0.876)],灵敏度为0.905,特异度为0.642,Bootstrap内部验证法Brier得分为0.148,经H-L检验P=0.177,决策曲线显示高风险概率为0.08~0.10,列线图C-index为0.837,P=0.743。结论:医护人员应重点关注脑卒中病人的年龄、脑卒中病史、脑卒中部位、神经功能障碍程度、舌与口腔健康情况、认知及吞咽功能,可采用本研究构建的预测模型对病人进行评估,及早制定针对性措施。

关键词：脑卒中构音障碍影响因素列线图护理

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基于遗传粒子群优化的热负荷预测方法

中国测试 2024年第6期50卷 131-138,147页

作者：谢文举薛贵军史彩娟李水清华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 华北理工大学智能仪器厂河北唐山063210 华北理工大学人工智能学院河北唐山063210

集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiL... 详细信息

集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiLSTM)预测模型。首先,利用热负荷历史值、供水流量、供水温度以及回水压力构建模型输入;然后,利用完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将供热负荷分解为不同子序列,以弱化供热负荷数据复杂程度,挖掘数据内部潜在特征;其次,为进一步减少模型计算时间,根据样本熵(sample entropy,SE)对子序列进行合并;最后,利用所提模型对不同子序列进行预测重构。实验表明所提模型相比LSTM、CNN-LSTM以及粒子群优化的混合神经网络(PSO-CNN-LSTM)在供热负荷预测中精度分别提高42%,32%,30%拥有更出色的特征提取能力和精度。

关键词：完全噪声辅助聚合经验模态分解样本熵遗传粒子群一次网热负荷预测

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保定方言轻声变调的调类复原与调值递代现象

语言研究 2024年第3期44卷 96-101页

作者：王帅臣华北理工大学外国语学院河北唐山063210

文章全面描写保定方言中的轻声变调情况,分析前字变调可以区分中古不同来源的调类复原作用,重点讨论轻声前区分阴去、阳去的现象。保定方言轻声变调存在调值递代现象。

关键词：保定方言轻声变调调类复原调值递代

基于历史模型更新的自适应防御机制FedAud

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计算机应用 2024年

作者：任志强陈学斌华北理工大学理学院河北省数据科学与应用重点实验室(华北理工大学) 唐山市数据科学重点实验室(华北理工大学)

联邦学习（FL）已成为一种在分散的边缘设备上训练机器学习模型并保护数据隐私的有前景的方法。然而，FL系统容易受到拜占庭攻击的影响，即恶意客户端可能会破坏全局模型的完整性。此外，现有的部分防御方法存在较大的计算开销。针对上... 详细信息

联邦学习（FL）已成为一种在分散的边缘设备上训练机器学习模型并保护数据隐私的有前景的方法。然而，FL系统容易受到拜占庭攻击的影响，即恶意客户端可能会破坏全局模型的完整性。此外，现有的部分防御方法存在较大的计算开销。针对上述问题，提出一种自适应防御机制——FedAud，该机制旨在减小服务端的计算开销，同时确保FL系统对拜占庭攻击的鲁棒性。FedAud结合了异常检测模块和信誉机制，基于历史模型更新动态调整防御策略；并使用MNIST和CIFAR-10数据集在不同的攻击场景和防御方法下进行了评估。实验结果表明，FedAud有效地降低了防御方法的执行频率，从而减轻了服务器的计算负担，提高了FL的效率，特别是在防御方法计算开销大或训练周期较长的情况下。此外，FedAud保持了模型的准确性，并在某些情况下提升了模型的性能，验证了它在实际FL部署中的有效性。

关键词：联邦学习拜占庭攻击异常检测计算开销通信效率

基于改进EMD-小波包的爆破振动信号降噪方法研究

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振动与冲击 2024年第11期43卷 264-271,287页

作者：闫鹏张云鹏侯善营张为为杨曦华北理工大学矿业工程学院河北唐山063210 华北理工大学河北省矿业开发与安全技术重点实验室河北唐山063210 华北理工大学建筑工程学院河北唐山063210

针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)存在模态混叠和降噪效果不佳的问题,依据分解—正交—聚类—降噪—重构的思想,提出了改进EMD-小波包的爆破振动信号降噪方法。该方法融合了核主成分分析的正交性、K-means算法的聚... 详细信息

针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)存在模态混叠和降噪效果不佳的问题,依据分解—正交—聚类—降噪—重构的思想,提出了改进EMD-小波包的爆破振动信号降噪方法。该方法融合了核主成分分析的正交性、K-means算法的聚类特性以及小波包的降噪优势,不仅可以消除EMD的模态混叠,也具有良好的降噪效果。研究结果表明:与自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis, CEEMDAN)和EMD方法相比,在模拟信号降噪试验中,改进EMD-小波包方法的信噪比(7.9 dB)最大,均方根误差(2.96)最小。在实测爆破振动信号降噪中,改进EMD-小波包方法降噪后的信号与原始信号相关系数最大为0.91。改进EMD-小波包和CEEMDAN方法的降噪效果相对理想,且改进EMD-小波包方法对10~60 Hz低频信号能量保存效果较好,对60 Hz以上中高频噪声的滤除效果最好。

关键词：爆破振动信号经验模态分解(EMD) 核主成分分析(KPCA) K-means算法小波包降噪

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热泵干燥技术的应用现状及展望

化学工程 2024年第6期52卷 40-46页

作者：张派伟张振迎武雨萌常莉华北理工大学建筑工程学院河北唐山063210

热泵干燥是一种新型的环保干燥技术,具有热效率高、节能效果显著以及运行稳定可靠等特点。探讨热泵干燥技术的应用现状及未来发展趋势,对热泵干燥器的分类和应用现状进行分析;介绍不同干燥方法所采用的动力学模型,总结热泵干燥器对物料... 详细信息

热泵干燥是一种新型的环保干燥技术,具有热效率高、节能效果显著以及运行稳定可靠等特点。探讨热泵干燥技术的应用现状及未来发展趋势,对热泵干燥器的分类和应用现状进行分析;介绍不同干燥方法所采用的动力学模型,总结热泵干燥器对物料颜色和营养成分的影响;对未来热泵干燥技术的发展趋势进行展望。结果表明:热泵干燥器主要有空气源热泵干燥器、地源热泵干燥器和混合式热泵干燥器3种,其中利用可再生能源的混合式热泵干燥器可显著提高干燥过程的能效;另外,热泵干燥技术能有效地缩短干燥时间,改善色泽的同时最大限度地保留物料的营养成分。热泵干燥技术目前在农业、食品、医药等行业得到广泛应用,将进一步扩展到更多的行业和领域,预计会取得更好的应用效果。

关键词：热泵干燥再生能源动力学模型

基于三种预测模型构建医学生超重肥胖风险因素分析

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中国卫生统计 2024年第1期41卷 28-34页

作者：陆晓宇贾苑吏李萌萌赵泽坤曹肖肖樊梦婷夏鑫成丽薛玲华北理工大学公共卫生学院 063000 华北理工大学理学院河北省煤矿卫生与安全重点实验室

目的构建logistic回归、随机森林和SVM模型预测医学生超重肥胖发生的影响因素,并对模型性能参数进行评价和比较,以获得超重肥胖风险评估预测的最优模型。方法参与者为2020年5-12月来自河北省某市1866名医学生,通过自测问卷收集筛查其... 详细信息

目的构建logistic回归、随机森林和SVM模型预测医学生超重肥胖发生的影响因素,并对模型性能参数进行评价和比较,以获得超重肥胖风险评估预测的最优模型。方法参与者为2020年5-12月来自河北省某市1866名医学生,通过自测问卷收集筛查其超重肥胖相关数据;利用Python分别构建logistic回归、随机森林和SVM三种风险评估模型。结果 logistic回归、随机森林和SVM模型准确度分别为96.26%、98.66%和98.13%;特异度分别为99.77%、100%和99.08%;F1值分别为0.85、0.95和0.93,随机森林为最优预测模型。随机森林模型结果显示,主观幸福感、负性事件以及学生经济状况在模型中预测权重值均超过10%。结论主观幸福感水平、负性事件次数以及学生经济状况等为影响医学生超重肥胖发生率的主要因素;随机森林模型的预测效果较logistic回归和SVM更优。

关键词：医学生超重肥胖 logistic回归随机森林支持向量机

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光纤传感技术在湿度检测中的研究进展

激光杂志 2024年

作者：邸志刚孙硕升贾春荣张聪哲张庆宇陈志鹏华北理工大学电气工程学院

湿度检测在农业、医学和建筑等领域具有重要的意义。传统的湿度传感器具有容易老化、灵敏度差等缺点。近年来，光纤湿度传感器随着广泛的研究而不断发展，其相对于传统的湿度传感器具有小型化、高灵敏度、快速响应、不受电磁干扰等显著... 详细信息

湿度检测在农业、医学和建筑等领域具有重要的意义。传统的湿度传感器具有容易老化、灵敏度差等缺点。近年来，光纤湿度传感器随着广泛的研究而不断发展，其相对于传统的湿度传感器具有小型化、高灵敏度、快速响应、不受电磁干扰等显著的优势，因而得到了更广泛的应用。本文首先对不同种类干涉仪的工作原理进行描述，其次梳理了不同光纤之间的熔接以及添加湿敏材料制成干涉仪进行湿度检测，最后介绍了布里渊散射和瑞利散射检测湿度的最新进展，并做了分布式光纤传感技术进行湿度检测的展望。

关键词：光纤传感干涉仪散射技术湿度检测湿敏材料