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界面焊接环向钢筋的钢管混凝土叠合柱抗剪性能研究

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工程力学 2024年第S01期41卷 142-149页

作者：程军许志坤吴庆雄袁辉辉福州大学土木工程学院福建福州350116 工程结构福建省高校重点实验室福建福州350116 福建省土木工程多灾害防治重点实验室福建福州350116

为研究界面焊接环向钢筋的钢管混凝土叠合柱的抗剪性能,以环向钢筋的布置间距和直径为研究参数,对6根叠合柱试件进行了横向剪切静力试验和数值模拟,分析了各参数对试件的破坏过程、破坏形态、荷载-跨中挠度曲线以及抗剪承载力的影响规... 详细信息

为研究界面焊接环向钢筋的钢管混凝土叠合柱的抗剪性能,以环向钢筋的布置间距和直径为研究参数,对6根叠合柱试件进行了横向剪切静力试验和数值模拟,分析了各参数对试件的破坏过程、破坏形态、荷载-跨中挠度曲线以及抗剪承载力的影响规律。研究结果表明:界面环向钢筋布置方案不同的叠合柱试件破坏形态基本相同,均发生斜压破坏;试件的受力过程可划分为弹性阶段、弹塑性阶段、强化阶段和破坏阶段四个阶段;随着界面环向钢筋布置间距的减小,试件的抗剪承载力提高显著,最大增幅达22%;增大界面环向钢筋的直径可提高试件的抗剪承载力,但作用效果有限,最大增幅仅为6.1%。通过试验数据对有限元模型的有效性进行验证,并进一步分析了不同阶段有限元模型的应力状态,明确了此类叠合柱的受剪机理。

关键词：钢管混凝土叠合柱界面环向钢筋抗剪性能试验研究有限元分析

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9-羟基菲对α-葡萄糖苷酶的活性影响及相互作用研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 398-405页

作者：张静王鸿辉金亮廖颖敏李恒河口生态安全与环境健康福建省高校重点实验室厦门大学嘉庚学院环境科学与工程学院福建漳州363105

α-葡萄糖苷酶(GAA)作为一类重要的糖苷水解酶,是维持人体血糖平衡的重要功能性蛋白质。长期以来,为实现高血糖人群的降糖,研究人员多关注于探寻具有GAA活性抑制作用的食品、药品,但鲜有研究关注于人体非主动摄取的外源物质对GAA正常生... 详细信息

α-葡萄糖苷酶(GAA)作为一类重要的糖苷水解酶,是维持人体血糖平衡的重要功能性蛋白质。长期以来,为实现高血糖人群的降糖,研究人员多关注于探寻具有GAA活性抑制作用的食品、药品,但鲜有研究关注于人体非主动摄取的外源物质对GAA正常生理功能可能产生的影响。该研究选取典型多环芳烃类物质—菲的羟基代谢产物9-羟基菲(9-OHPhe),探究其对GAA活性功能的影响及潜在机制。为获得9-OHPhe与GAA的结合作用信息,PARAFAC法被应用于光谱重叠的9-OHPhe和GAA的三维荧光光谱(EEM)数据的解析,同时分子对接法被运用于分析分子层面两者结合的微观信息。9-OHPhe对GAA的活性有抑制作用,相应的IC50值为(7.59±1.91)μmol L^(-1);PARAFAC可有效应用于荧光光谱重叠的GAA和9-OHPhe反应体系的荧光数据解析;9-OHPhe可引起GAA内源荧光的静态猝灭,两者能形成1∶1复合物,在298 K下其结合常数为(8.91±0.68)×10^(3) L·mol^(-1);9-OHPhe与GAA的GLN281、LEU305、ASN319、LEU321、TYR322、LEU323和TYR352之间产生了疏水作用力,与GLN309和ASN319分别形成了键长为2.71和3.05Å的氢键;低浓度的9-OHPhe可使GAA的二级结构变得稳定,但过高浓度的9-OHPhe则会破坏GAA的结构稳定性。9-OHPhe对GAA活性有明显抑制效应,提示相关外源污染物进入健康人体后经这一途径所可能引起的血糖平衡紊乱值得关注和深入研究。

关键词： α-葡萄糖苷酶 9-羟基菲三维荧光光谱平行因子分析法结合作用活性抑制

大黄鱼C型凝集素受体Clec4e的分子鉴定及凝集特性

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水产学报 2024年第2期48卷 31-45页

作者：张鑫洛王永阳吴子良黄小红陈新华张伟妮海水养殖生物育种全国重点实验室福建省海洋生物技术重点实验室福建农林大学中西兽医结合与动物保健福建省高校重点实验室

为了揭示硬骨鱼C型凝集素受体(C-type lectin receptor,CTLR)的生物学功能，实验以从大黄鱼转录组数据库中筛选出的一个CTLR基因—C型凝集素结构域家族4成员E基因(Clec4e)为研究对象，研究其分子特征、表达分布和凝集特性。结果显示，Lc... 详细信息

为了揭示硬骨鱼C型凝集素受体(C-type lectin receptor,CTLR)的生物学功能，实验以从大黄鱼转录组数据库中筛选出的一个CTLR基因—C型凝集素结构域家族4成员E基因(Clec4e)为研究对象，研究其分子特征、表达分布和凝集特性。结果显示，LcClec4e cDNA全长1 546 bp，开放阅读框(ORF)771 bp，编码254个氨基酸。LcClec4e的N端有一个跨膜区，无信号肽，C端含有一个糖识别结构域(CRD)，其中含有糖结合位点EPN和WFD以及6个可形成二硫键的保守半胱氨酸。系统发育分析表明，LcClec4e与多种鲈形目鱼类Clec4e具有较近的亲缘关系。荧光定量PCR结果显示，LcClec4e在所检测的10种组织中呈组成型分布，且在肝脏中表达量最高；LcClec4e在来源于大黄鱼头肾组织的原代巨噬细胞、淋巴细胞和粒细胞中均有表达，且在巨噬细胞中表达量最高；经灭活溶藻弧菌刺激后，LcClec4e在3种免疫细胞中的表达均极显著上调。原核表达的重组LcClec4e胞外段(recombinant LcClec4e-extracellular domain,rLcClec4e-ex)具有Ca2+依赖性的凝集活性，可凝集小鼠、家兔的红细胞，以及嗜水气单胞菌、变形假单胞菌、溶藻弧菌和坎氏弧菌等4种水产常见的革兰氏阴性菌。D-葡萄糖、D-果糖、D-甘露糖、D-麦芽糖、α-乳糖和脂多糖均可抑制rLcClec4e-ex对大黄鱼重要病原菌变形假单胞菌的凝集作用，说明LcClec4e可能与变形假单胞菌表面的糖类物质结合。上述结果提示，LcClec4e可能作为一种模式识别受体，通过结合病原菌表面的糖类病原体相关分子模式来识别病原，参与大黄鱼抗细菌感染的免疫防御。

关键词：大黄鱼 C型凝集素受体(CTLR) Clec4e 红细胞凝集细菌凝集

基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法

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山东大学学报（理学版） 2024年第5期59卷 70-81页

作者：程雨轩毛煜张小清曾艺祥林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

为了充分地挖掘被单一度量指标算法忽略但对分类结果有利的特征,提出了基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法,通过计算得到的新到达特征的重要性以及相关度,分析其显著性的区别,将特征区分为显著特征以及次相关特征。利... 详细信息

为了充分地挖掘被单一度量指标算法忽略但对分类结果有利的特征,提出了基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法,通过计算得到的新到达特征的重要性以及相关度,分析其显著性的区别,将特征区分为显著特征以及次相关特征。利用邻域交互信息对新到达的特征与已选特征集合进行冗余性分析,剔除依赖度较低的特征,以此逐步提升特征子集的质量。构建了基于全局的线性和非线性关系的度量指标,并以此来计算特征的局部相关度,有效地挖掘次相关特征。充分考虑特征空间中次相关特征存在的问题,将次相关特征从特征集合中剥离并单独保存,使之在冗余分析阶段不会因显著特征对度量指标敏感度高所产生的影响而被剔除出特征集合。建立了特征选择指标,利用迭代策略根据指标进行特征选择。实验结果表明,该算法具有很好的有效性和稳定性。

关键词：在线特征选择多标记学习邻域熵邻域互信息次相关特征

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基于Prandtl-Ishlinskii模型的气动肌肉迟滞特性动态建模与控制方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 452-458页

作者：段慧茹谢胜龙万延见陈迪剑中国计量大学浙江省智能制造质量大数据溯源与应用重点实验室杭州310018

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法,难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性,极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性,利用Prandtl-Ishlinskii(PI)模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性,并采用带遗忘因子的递... 详细信息

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法,难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性,极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性,利用Prandtl-Ishlinskii(PI)模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识PI模型参数。在此基础上,结合PI逆模型设计了一种带有前馈在线补偿的复合控制方法用于气动肌肉的运动控制。同时搭建相应的实验装置进行了气动肌肉迟滞建模和运动控制实验。实验结果表明,采用在线参数辨识方法后的PI模型能有效描述气动肌肉迟滞的负载相关性,且极大地降低了负载变化带来的控制误差。

关键词：气动肌肉迟滞补偿 Prandtl-Ishlinskii模型在线辨识

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基于OpenFaaS的多边缘管理框架

计算机科学 2024年

作者：林璟峰李鸣陈星莫毓昌空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学计算机与大数据学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室华侨大学计算科学福建省高校重点实验室

移动边缘计算(mobile edge computing， MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力，来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法，已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(function as a serv... 详细信息

移动边缘计算(mobile edge computing， MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力，来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法，已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(function as a service， FaaS)作为无服务架构的一种经典范式，提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相较于传统的方式，FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目，为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合，是有意义且具有挑战的。为此，文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架。该框架实现对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时对于需要部署的函数，会将其重构并部署到OpenFaaS上，且在运行时，能够灵活的在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估，结果表明该框架可以有效的管理多个边缘，且与本地运行相比该框架平均可节省10.49%-49.36%的响应时间。

关键词：无服务架构函数即服务(FaaS) OpenFaaS 计算卸载移动边缘计算

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基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法

计算机科学 2024年

作者：郑龙海肖博怀姚泽玮陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院大数据智能教育部工程研究中心福建省网络计算与智能信息处理重点实验室华侨大学计算科学福建省高校重点实验室

在移动边缘计算中，设备通过将计算密集型任务卸载到附近边缘服务器，可以有效减少应用程序的延迟和能耗。为了提高服务质量，边缘服务器之间需要协作而非单独工作。针对多边缘协作的负载均衡问题，现有的策略往往依赖于精确的数学模型... 详细信息

在移动边缘计算中，设备通过将计算密集型任务卸载到附近边缘服务器，可以有效减少应用程序的延迟和能耗。为了提高服务质量，边缘服务器之间需要协作而非单独工作。针对多边缘协作的负载均衡问题，现有的策略往往依赖于精确的数学模型或者缺乏对边缘拓扑关系的利用。为了解决这个问题，本文提出了一种基于图强化学习的卸载决策方法。首先将多边缘协作的负载均衡场景抽象为图数据，然后采用基于图卷积神经网络的图嵌入过程提取图的信息特征，以辅助深度Q网络进行卸载决策，最后通过集中反馈控制机制找到目标负载均衡方案。多个场景下进行仿真实验，结果验证了所提方法在缩短任务平均响应时延方面的有效性，并且可以在短时间内得到优于对比算法且接近理想方案的负载均衡效果。

关键词：多边缘协作负载均衡任务卸载图神经网络深度强化学习

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大尺寸三维超声振动系统的智能优化设计

物理学报 2024年第8期73卷 181-194页

作者：林基艳孙姣夏林书玉榆林学院榆林市大数据与智能决策重点实验室榆林719000 陕西师范大学陕西省超声学重点实验室西安710119

对大尺寸三维超声换能器系统的耦合振动进行有效控制,优化系统的性能,一直都是功率超声领域亟待解决的难题.研究发现,一些声子晶体槽、孔结构可以对大尺寸换能器系统的横向振动进行抑制,提高系统振幅分布均匀度,且可以通过改变声子晶体... 详细信息

对大尺寸三维超声换能器系统的耦合振动进行有效控制,优化系统的性能,一直都是功率超声领域亟待解决的难题.研究发现,一些声子晶体槽、孔结构可以对大尺寸换能器系统的横向振动进行抑制,提高系统振幅分布均匀度,且可以通过改变声子晶体结构的配置参数人为地实现对大尺寸三维超声振动系统性能的调控.但过多的设计参数必然会增加系统设计的复杂度,且目前大尺寸三维超声换能器系统的优化设计依赖于经验试错法,设计效率和成功率较低,性能也无法保证.研究引入同质位错、点缺陷结构对大尺寸三维超声振动系统进行优化设计,并利用数据分析技术评价了同质位错、点缺陷结构的配置对系统辐射面的纵向位移振幅、振幅分布均匀度、辐射声功率、工作带宽等的影响规律,建立了同质位错结构、近周期缺陷结构的结构参数——大尺寸超声换能器系统性能的预测模型,实现了对大尺寸功率超声换能器系统的智能设计,提高了设计效率和成功率,降低了设计成本.

关键词：耦合振动大尺寸三维超声振动系统同质位错点缺陷智能化设计

多尺度决策系统中测试代价敏感的属性与尺度同步选择

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模式识别与人工智能 2024年第4期37卷 368-382页

作者：廖淑娇吴迪卢亚倩范译文闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000 闽南师范大学数据科学与统计重点实验室漳州363000

属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中... 详细信息

属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中以最小化数据处理的总测试代价为目标,提出测试代价敏感的属性与尺度同步选择算法,同时适用于协调的多尺度决策系统和不协调的多尺度决策系统.首先,构造基于粗糙集的理论模型,模型中的概念及性质同时考虑属性因素和尺度因素.其次,基于粗糙集的理论模型,设计启发式算法,能基于测试代价对多尺度决策系统同时进行属性约简与尺度选择,并且不同的属性可选择不同的尺度.最后,在12个数据集上的实验验证文中算法的有效性、实用性及优越性.

关键词：属性与尺度选择代价敏感学习多尺度决策系统粗糙集单调性