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Legato NetWorker7.0更显存储优势
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作者 杜娟 《通信世界》 2003年第22期51-51,共1页
关键词 Legato公司 networker7.0 备份软件 磁盘备份 磁带备份
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设定地震场景下基于随机效应模型的基岩地震动 合成方法及其检验
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作者 张洁 曾金明 +2 位作者 胡其志 王程程 张严方 《地震研究》 北大核心 2026年第1期120-131,共12页
为解决抗震设防工作中强震观测资料不足的问题,提出一种设定地震场景下基于随机效应模型的基岩地震动合成方法。基于Peer-NGA强地震动数据库,利用随机回归技术建立设定地震场景参数(F,M,R,V)与地震动参数(I_(a),D_(5-95),t_(mid),ω_(mi... 为解决抗震设防工作中强震观测资料不足的问题,提出一种设定地震场景下基于随机效应模型的基岩地震动合成方法。基于Peer-NGA强地震动数据库,利用随机回归技术建立设定地震场景参数(F,M,R,V)与地震动参数(I_(a),D_(5-95),t_(mid),ω_(mid),ω′,ζ_(f))的关联性,讨论其残差及参数相关性;根据地震动参数组反算伽马调制函数的参数组(α_(1),α_(2),α_(3)),并使用随机地震动模型合成设定地震场景下的地震动加速度波形。给出2017年8月8日九寨沟M_(S)7.0地震的应用范例,并与NGA地震动衰减关系进行比对,明确方法的有效范围。结果表明:①通过对C-B数据子集中观测波形进行拟合,根据概率密度分布的直方图选择拟合函数的形式,可知对数正态分布可以较好地对I_(a)进行拟合;D_(5-95)和ω_(mid)/2π的分布范围分别为5.4~41.3 s和1.31~21.6 Hz,其平均值分别约为17 s和5.87 Hz。②设定地震场景(F,M,R,V)下,参数v_(i)以及θ_(i)具有相关性,I_(a)和D_(5-95)之间的相关系数为-0.28,呈现出负相关特征;ω_(mid)和ω′的负相关特征与高频地震动分量随时间快速衰减的特征一致。③2017年九寨沟M_(S)7.0地震的设定场景下,在0.1~5.0 s的域范围内,九寨白河(51JZB)台处的模拟加速度反应谱簇对实际观测波形成了较好包络;预测结果在确保模型具备有效泛化能力的同时,与NGA地震动衰减关系具有较好一致性。 展开更多
关键词 地震动 NGA数据库 随机模型 强震记录 九寨沟M_(S)7.0地震
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基于树形决策卷积神经网络的滚动轴承故障分层诊断
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作者 杨旭 吴程飞 +1 位作者 黄健 赵鹰昊 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期64-74,共11页
针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策... 针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策树的层次结构及分层决策特性。首先,采用共享网络层和2个任务特定的分支全连接层分别提取与故障位置和故障严重程度有关的特征;然后,将2个全连接层的分类结果输入到树形决策层,并使用加权层次分类损失调整模型权重参数,从而实现模型对故障层次信息的自学习;最后,应用帕德博恩大学轴承数据集进行算法性能测试。实验结果表明,该模型的平均分类准确率可达99.15%,与领域内其他的诊断模型相比,实现了更准确的故障位置和严重性的分类。 展开更多
关键词 故障诊断 分层诊断 滚动轴承 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 决策树 集成模型
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基于渗流理论的城市交通网络与供水管网级联失效分析
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作者 胡群芳 张昱 +3 位作者 宋朝阳 赫磊 车德路 苏展 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期31-39,共9页
为解决交通网络与供水管网之间耦合关系所引发各类突发事件级联失效作用及其建模量化问题,以上海市中心城区为案例,利用出租车GPS数据及道路、供水管网GIS(Geographic Information System)数据,通过空间匹配和时间属性融合建立动态耦合... 为解决交通网络与供水管网之间耦合关系所引发各类突发事件级联失效作用及其建模量化问题,以上海市中心城区为案例,利用出租车GPS数据及道路、供水管网GIS(Geographic Information System)数据,通过空间匹配和时间属性融合建立动态耦合网络,基于渗流理论提出网络影响力指数用于量化级联失效影响。结果表明,交通网络和供水管网之间存在显著的时空耦合效应,尤其在高峰时段供水管网的失效对交通网络的连通性和运行效率产生了直接影响。同时,通过构建解耦策略,提出管网规划和维护优化方案,可减少2个网络之间跨网络级联失效影响,可为提升城市关键基础设施韧性安全与运行可靠性提供参考。 展开更多
关键词 供水管网 交通网络 耦合网络 复杂网络 渗流理论 级联失效
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极端天气下高速公路自洽能源系统应急资源优化调度方案
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作者 李艳波 张云锐 +4 位作者 杨凯 陈楚润 吕浩楠 武奇生 陈俊硕 《西安交通大学学报》 北大核心 2026年第1期190-200,共11页
针对近年来频发的极端天气灾害对高速公路交通及电力网络基础设施造成严重破坏,导致灾后应急资源调度困难的问题,提出了一种考虑交通网(TN)-电力网(PN)耦合网络的高速公路应急资源优化调度方案。分别搭建TN和PN模型以及TN-PN耦合网络模... 针对近年来频发的极端天气灾害对高速公路交通及电力网络基础设施造成严重破坏,导致灾后应急资源调度困难的问题,提出了一种考虑交通网(TN)-电力网(PN)耦合网络的高速公路应急资源优化调度方案。分别搭建TN和PN模型以及TN-PN耦合网络模型;结合历史气象数据构建极端天气模型并利用蒙特卡罗模拟抽样方法模拟故障场景,得到极端天气运行情况以及线路故障率曲线;利用Dijkstra算法分析应急资源移动路径并构建其调度模型,求出灾后最优调度路线;结合河南某高速公路自洽能源系统的相关数据进行灾后应急资源调度仿真。结果表明:所提优化调度方案比目前常用的两种方案能够提前1~2 h完成故障线路维修,故障负荷的平均负荷恢复量提高了5.95%和2.27%,恢复至正常运行状态所需时间缩短了31.38%和16.28%,可进一步提高应急资源调度效率和高速公路自洽能源系统弹性。 展开更多
关键词 自洽能源系统 极端天气 交通网-电力网耦合网络 应急资源调度
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基于多道卡尔曼滤波神经网络的无监督微地震去噪方法
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作者 张岩 张永雪 +4 位作者 魏子心 董宏丽 韩非 张林军 汪靖哲 《地球物理学报》 北大核心 2026年第1期353-365,共13页
微地震数据中有效信号的振幅、频率,及噪声具有显著的时变特征,当前微地震去噪方法中基于卡尔曼滤波方法高度依赖经验调参而影响应用效率,深度学习方法往往需要大量有效样本监督学习.针对以上问题,提出一种结合卡尔曼滤波与循环神经网... 微地震数据中有效信号的振幅、频率,及噪声具有显著的时变特征,当前微地震去噪方法中基于卡尔曼滤波方法高度依赖经验调参而影响应用效率,深度学习方法往往需要大量有效样本监督学习.针对以上问题,提出一种结合卡尔曼滤波与循环神经网络的无监督微地震数据去噪方法.首先,建立多道微地震数据的卡尔曼滤波状态预测与更新方程,充分利用多道相关性提高卡尔曼滤波参数的表征能力;其次,设计多道卡尔曼滤波状态预测与更新的RNN运算算子,通过链式梯度自动求取方式优化卡尔曼滤波的参数,构建基于循环神经网络模式的多道卡尔曼网络去噪;再次,结合无监督的微地震去噪训练方法,实现卡尔曼参数自动优化,避免有效数据标签的过度依赖;最后,通过理论正演与实际微地震数据的实验结果表明,本文方法在微地震去噪准确性与效率上优于传统卡尔曼滤波与变分自编码器等同类方法. 展开更多
关键词 微地震数据处理 卡尔曼滤波 循环神经网络 噪声压制 无监督网络
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基于轻量化SuperPoint网络的水下光学图像特征提取
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作者 刘艳 朱昌盛 +1 位作者 余彬 霍冠英 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对水下光学图像质量下降导致的图像配准、三维重建等水下视觉任务中特征提取鲁棒性差的问题,提出了一种轻量化SuperPoint网络,该网络针对水下光学图像普遍存在颜色失真、模糊等细节退化问题,利用注意力机制,构建频域-空间域动态注意... 针对水下光学图像质量下降导致的图像配准、三维重建等水下视觉任务中特征提取鲁棒性差的问题,提出了一种轻量化SuperPoint网络,该网络针对水下光学图像普遍存在颜色失真、模糊等细节退化问题,利用注意力机制,构建频域-空间域动态注意力融合模块,融合频域与空间域的特征信息,提升网络在水下退化图像中的特征提取能力;构建残差特征增强深度可分离卷积模块,以降低模型复杂度并增强网络的特征提取能力。验证结果表明:该网络较SuperPoint网络参数量减少了13.8%,计算量降低了8.0%,帧率提升31.7%,光照变化和视角变化下的重复率分别提高了2.3%和2.1%,在SQUID和FLSea数据集上的特征点检测与匹配性能评估中具有较好的特征提取鲁棒性。 展开更多
关键词 水下光学图像 SuperPoint网络 轻量化网络 特征提取 特征融合
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基于Space P和K-means的货运航司航线网络特征分析研究
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作者 罗凤娥 卫昌波 +1 位作者 韩晓彤 郭玲玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期102-107,共6页
针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线... 针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线网络进行层次化分类,揭示了网络的复杂特征和层次结构。通过仿真实验评估了网络的小世界特性,并利用轮廓系数得到不同K值下的聚类结果,进而确定最优聚类结果。同时,模拟了航线网络在遭受攻击时的鲁棒性,实验结果表明:在航线网络较为脆弱的情况下,该方法为货运航司航线网络的优化和抗风险能力的提升提供了重要参考。 展开更多
关键词 航空货运 Space P 航线网络 复杂网络 聚类算法 网络特征
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胰高血糖素样肽1受体激动剂替西帕肽治疗阿尔茨海默病的潜在靶点
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作者 张晓敏 杜朋洋 +1 位作者 张秀萍 薛国芳 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第23期6122-6133,共12页
背景:胰高血糖素样肽1受体激动剂作为神经退行性疾病治疗的新型候选药物,已在阿尔茨海默病临床研究中取得突破性进展,其中索马鲁肽等药物已推进至Ⅲ期临床试验阶段。然而,目前对于该类药物神经保护效应的分子作用机制仍存在显著的知识... 背景:胰高血糖素样肽1受体激动剂作为神经退行性疾病治疗的新型候选药物,已在阿尔茨海默病临床研究中取得突破性进展,其中索马鲁肽等药物已推进至Ⅲ期临床试验阶段。然而,目前对于该类药物神经保护效应的分子作用机制仍存在显著的知识缺口。目的:创新性地整合多组学分析技术与网络药理学方法,系统解析阿尔茨海默病病理相关基因谱系与替西帕肽潜在作用靶点的交集网络,鉴定关键调控基因,并通过体内外实验验证其分子机制。方法:采用多维度研究策略:①基于DisGeNET数据库(整合了多种疾病相关的基因组学数据库)构建阿尔茨海默病差异表达基因谱。②通过PubChem数据库(小分子生物活性数据库)获取替西帕肽结构并筛选潜在靶点。③应用DAVID数据库开展GO功能注释及KEGG通路富集分析。④结合STRING数据库与Cytoscape 3.9.1构建蛋白质互作网络,经拓扑网络分析筛选关键基因。⑤细胞水平验证:将HT22细胞分为对照组、模型组(β-淀粉样蛋白1-42寡聚体处理36 h建立HT22细胞阿尔茨海默病体外模型)、给药组(先以β-淀粉样蛋白1-42寡聚体预处理24 h,再加入替西帕肽共处理12 h),通过Western blot分析血管紧张素Ⅱ2型受体蛋白表达,ELISA检测突触蛋白1、突触后致密物质95等突触功能标志物表达水平。⑥动物实验验证:实验分为3组,对照组为WT型C57BL/6小鼠,腹腔注射生理盐水;模型组为3xTg小鼠(拟阿尔茨海默症小鼠),腹腔注射生理盐水;给药组为3xTg小鼠,腹腔注射20 nmol/L替西帕肽;均为隔日1次,共给药15次。使用水迷宫技术分析阿尔茨海默病模型小鼠的认知行为学改善;使用Western blot定量分析β-淀粉样蛋白(6E10)、磷酸化的Tau蛋白(P-tau-181)的表达情况。结果与结论:①从DisGeNET数据库筛选出阿尔茨海默病相关联的基因,共得到3397个关联基因;根据蛋白关联度筛选出了10个连接度最高的关键基因:AGTR2、NTSR1、NTSR2、GHSR、C5AR1、C3AR1、OPRM1、SSTR2、OPRD1、STAT3;GO富集分析和KEGG通路分析,提示替西帕肽可能通过改善神经受体-配体功能来改善阿尔茨海默病。②细胞实验提示,替西帕肽可能通过改善阿尔茨海默病的突触功能来发挥治疗作用,血管紧张素Ⅱ2型受体可能是替西帕肽治疗阿尔茨海默病的潜在靶点。③动物实验提示,替西帕肽能够改善3xTg小鼠的认知能力,改善3xTg小鼠模型脑内的异常β-淀粉样蛋白沉积和Tau蛋白磷酸化。④结论:揭示血管紧张素Ⅱ2型受体是替西帕肽作用于阿尔茨海默病病理进程的关键分子靶点,替西帕肽可能通过调控血管紧张素Ⅱ2型受体介导的突触功能改善来治疗阿尔茨海默病。 展开更多
关键词 替西帕肽 阿尔茨海默病 网络药理学 血管紧张素Ⅱ2型受体 蛋白互作网络 突触功能
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基于CNN-LSTM方法的液环泵非稳态流场预测分析
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作者 张人会 唐玉 +1 位作者 郭广强 陈学炳 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期273-279,共7页
为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,... 为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,利用卷积神经网络(CNN)对流场快照进行特征提取,并结合长短期记忆神经网络(LSTM)构建时间序列神经网络预测模型,预测结果与CFD数值模拟结果进行对比,分析表明,CNN-LSTM模型能够实现对未来时刻非稳态流场的高精度预测;相态场、压力场、温度场的预测结果平均相对误差分别为1.37%、1.28%、1.78%;在利用LSTM预测壳体及进口压力脉动时,在样本集之后叶轮旋转360°时间上平均相对误差分别为1.61%、0.09%、0.20%。在样本空间外的预测集上,CNN-LSTM的预测性能优于本征正交分解(POD)方法,尽管在外延时间序列上的预测精度随时间增加逐渐下降,但在整个时间历程上保持了较好的预测精度,在预测内流场结果方面具有显著优势。 展开更多
关键词 液环泵 非稳态流场 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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融合生成扩散模型的不完全多模态情绪识别
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作者 马飞 王玉婷 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第1期206-216,共11页
人类多模态情绪识别将文本、视觉和声音等各种异构模态数据用于感知并理解人类情感。与单一模态相比,多模态数据中的互补信息有助于更稳健地理解情感。然而,在实际多模态场景中常存在不完全或缺失模态信息,严重阻碍对多模态特征的理解,... 人类多模态情绪识别将文本、视觉和声音等各种异构模态数据用于感知并理解人类情感。与单一模态相比,多模态数据中的互补信息有助于更稳健地理解情感。然而,在实际多模态场景中常存在不完全或缺失模态信息,严重阻碍对多模态特征的理解,从而导致情绪识别精度下降。针对以往的多模态情绪识别方法未能有效地处理模态在不完全或缺失情况下产生的识别精度下降的问题,提出了一种融合生成扩散模型的不完全多模态情绪识别方法,通过重构不完全模态数据信息,以提升情绪识别的精度。构建基于跨模态条件随机微分方程的生成扩散模型,在逆扩散过程中将可用模态信息通过可学习投影转化为漂移项的动态约束,生成不完全模态信息特征;构建不完全模态生成网络与融合重构模块的双向协同优化框架,利用联合目标函数实现生成质量与特征融合的梯度反向传播交互,通过分层注意力机制建立补全的不完全模态特征与真实特征的情感语义一致性约束。经过几组数据集测试结果表明,所提出的多模态情绪识别方法在多种不完全模态场景中取得了优越的情绪识别性能。 展开更多
关键词 多模态情绪识别 得分网络补全 融合重构
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恒定法向刚度下裂隙网络剪切-渗流特性数值模拟研究
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作者 蔚立元 王晓琳 +2 位作者 杨瀚清 刘日成 李树忱 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第1期31-45,共15页
为揭示裂隙网络剪切损伤演化及其对渗流行为的控制机制,明确剪切位移对裂隙网络渗透率各向异性与流体通道演化的影响规律,本研究建立了含断层的3维离散裂隙网络(DFN)模型,模拟了恒定法向刚度(CNS)边界条件下DFN内断层剪切的过程,分析了... 为揭示裂隙网络剪切损伤演化及其对渗流行为的控制机制,明确剪切位移对裂隙网络渗透率各向异性与流体通道演化的影响规律,本研究建立了含断层的3维离散裂隙网络(DFN)模型,模拟了恒定法向刚度(CNS)边界条件下DFN内断层剪切的过程,分析了开度各向异性、法向刚度及边界应力对裂隙网络的剪切损伤特性的影响机制,开展了不同流动方向的DFN内流体流动数值模拟研究,获取了断层剪切过程中含断层DFN模型的流体分布状态和渗流各向异性特性,阐明了断层剪胀“增透”与裂隙网络压缩“降透”的竞争作用机制,受剪切位移、法向刚度及边界应力共同调控。结果表明:在相同的剪切位移u_(s)下,开度标准差σ_(0)增大,DFN的损伤率逐渐降低,DFN和断层中的流体因开度空间异质性沿局部高渗透通道集中流动(沟槽流)的现象均会更加明显;边界刚度和应力σ_(y)的增加会加剧DFN的损伤过程,在断层剪切位移从0增加至40 mm时,DFN的损伤率增量最大;随着边界刚度和应力的逐渐增大,DFN和断层中的流体流动更加集中;断层的剪切会使得流体沿z轴方向的渗透系数显著升高,当u_(s)大于160 mm时,由于断层剪切产生的法向应力和剪切应力已远大于σ_(y),σ_(y)对模型渗透系数的影响已被极大地弱化;当流体沿z轴方向流动,在u_(s)=200 mm时,所有边界条件下的模型中流体在断层中的流量占比均超过了0.94,模型中流体几乎全部经断层流过。 展开更多
关键词 裂隙岩体 渗透率 剪切 离散裂隙网络
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基于模糊贝叶斯网络的液氢储罐风险评价
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作者 邱滔 王先东 +1 位作者 吕新宇 邢志祥 《现代化工》 北大核心 2026年第1期233-238,共6页
基于蝴蝶结模型(bow-tie, BT)的模糊贝叶斯网络(fuzzy bayesian network, FBN)分析方法,旨在建立液氢储罐泄漏定量风险评估模型。该方法通过BT模型确定液氢储罐泄漏发生的演变机制和关键风险因素,重点从储罐超压、材料失效、外部冲击等... 基于蝴蝶结模型(bow-tie, BT)的模糊贝叶斯网络(fuzzy bayesian network, FBN)分析方法,旨在建立液氢储罐泄漏定量风险评估模型。该方法通过BT模型确定液氢储罐泄漏发生的演变机制和关键风险因素,重点从储罐超压、材料失效、外部冲击等方面分析,并结合BN模型进行风险量化。最后利用GeNIe软件风险诊断技术,确定了泄漏的主要风险因素,为液氢储罐的事故预防和管理提供了科学意见。 展开更多
关键词 液氢 模糊理论 GeNIe分析 贝叶斯网络
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中国水资源行为的碳排放空间关联网络结构
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作者 李宝珠 吴雪丽 《环境科学》 北大核心 2026年第1期75-89,共15页
在国家“双碳”目标下,全面洞悉水资源领域碳排放量的现状及特征至关重要.为探究中国不同水资源行为碳排放量的空间关联网络结构特征,以2022年全国30个省域为研究样本,从水资源开发、配置、利用和保护这4种行为的角度,对各省域碳排放量... 在国家“双碳”目标下,全面洞悉水资源领域碳排放量的现状及特征至关重要.为探究中国不同水资源行为碳排放量的空间关联网络结构特征,以2022年全国30个省域为研究样本,从水资源开发、配置、利用和保护这4种行为的角度,对各省域碳排放量进行计算,并采用修正后的引力模型构建空间矩阵,结合社会网络分析法剖析其空间关联网络特征.结果表明:(1)水资源开发、配置和利用行为下呈现出东南地区碳排放量的值较大,水资源保护行为下整体碳排放量为负值且东南地区相对较小.(2)水资源利用行为的碳排放网络的紧密程度和稳定程度在4种行为中最高;水资源配置网络中各地区的依赖性最低,等级制度和不平等程度较小.(3)上海、江苏、北京、福建和浙江在4种行为网络中都处于中心位置.(4)中国不同水资源行为下碳排放量的块模型划分结构较为明显,各板块关联关系较多. 展开更多
关键词 水资源行为 碳排放量 空间关联网络 引力模型 社会网络分析法
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基于脑电多尺度特征和图神经网络的紧急制动行为识别
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作者 闫光辉 黄霄 常文文 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期404-414,共11页
现有技术主要依赖传统的时频域特征,对脑活动空间域特征的研究不足.为了实现对紧急制动意图和正常驾驶的分类识别,提出融合多尺度卷积、脑功能网络和图卷积神经网络的新模型.利用多尺度卷积提取时频域融合的多尺度特征;基于脑功能连接... 现有技术主要依赖传统的时频域特征,对脑活动空间域特征的研究不足.为了实现对紧急制动意图和正常驾驶的分类识别,提出融合多尺度卷积、脑功能网络和图卷积神经网络的新模型.利用多尺度卷积提取时频域融合的多尺度特征;基于脑功能连接测量矩阵构建脑功能网络,得到空间图结构信息;采用图卷积神经网络融合多尺度特征和空间图结构信息,实现对紧急制动脑电信号的分类识别.实验结果表明,所提模型在公开数据集上多被试的准确率均超过93.00%,最高达到95.60%;在单被试条件下,准确率均超过92.00%,最高达到98.94%.消融实验验证了所提模型各模块均对模型性能的提升具有显著贡献.在相同数据集下,所提模型比已有的6种脑电信号分类算法更具优势. 展开更多
关键词 紧急制动 脑电信号(EEG) 多尺度特征 脑功能网络 图卷积神经网络
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基于网络药理学和代谢组学研究红景天抗运动性疲劳的作用机制
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作者 王莹 张研 +3 位作者 徐立军 吴宗耀 杨然 张永清 《食品工业科技》 北大核心 2026年第2期419-428,共10页
目的:采用网络药理学、动物实验和代谢组学技术探究红景天抗运动性疲劳(Exercise-Induced Fatigue,EIF)的作用机制。方法:通过网络药理学方法筛选红景天主要化学成分的靶点和EIF相关的疾病靶点,构建交集靶点“蛋白-蛋白”互作网络,对关... 目的:采用网络药理学、动物实验和代谢组学技术探究红景天抗运动性疲劳(Exercise-Induced Fatigue,EIF)的作用机制。方法:通过网络药理学方法筛选红景天主要化学成分的靶点和EIF相关的疾病靶点,构建交集靶点“蛋白-蛋白”互作网络,对关键靶点进行GO、KEGG通路富集分析;将C57BL/6N小鼠分为对照组、模型组、红景天低、中、高剂量组,通过力竭游泳和转棒的方法构建EIF模型,记录小鼠体重、力竭游泳时间等体征状态,采用HE染色测定骨骼肌病理状态,采用试剂盒法测定血清乳酸、肌糖原和肝糖原含量以及骨骼肌IL-6和TNF-α含量变化,采用Western Blotting和qRT-PCR测定骨骼肌中VEGFA、AKT1蛋白的表达水平;利用代谢组学技术对骨骼肌代谢谱进行分析,筛选差异代谢物及相关代谢通路;将代谢组学筛选的代谢通路结合网络药理学联合分析。结果:网络药理学实验显示,红景天成分与EIF的交集靶点110个,TNF、IL-6、VEGFA、AKT1等为红景天抗EIF的关键靶点,表儿茶素、槲皮素、表没食子儿茶素没食子酸酯等为红景天抗EIF的关键成分;动物实验显示,与模型组相比,红景天中高剂量组极显著延长小鼠力竭游泳时间(P<0.001),改善EIF小鼠骨骼肌肌纤维排列,降低血清乳酸以及升高肌、肝糖原含量(P<0.001),并降低骨骼肌TNF-α、IL-6的含量(P<0.001),同时高剂量组极显著下调VEGFA以及上调AKT1的蛋白表达水平(P<0.001);代谢组学显示,红景天调节了EIF小鼠骨骼肌中46个差异代谢物,主要涉及甘油磷脂代谢、α-亚麻酸代谢、亚麻酸代谢、花生四烯酸代谢等通路。代谢组学与网络药理学联合分析显示,甘油磷脂代谢和花生四烯酸代谢为红景天抗EIF的关键通路。结论:红景天可通过改善骨骼肌病理形态,促进糖原合成,减少乳酸积累,减轻炎症反应,缓解机体脂质代谢紊乱发挥抗EIF的作用,该作用可能与TNF、IL-6、VEGFA、AKT1等靶点以及甘油磷脂代谢和花生四烯酸代谢通路有关。 展开更多
关键词 红景天 运动性疲劳 网络药理学 代谢组学
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基于线损敏感度的配电网BESS二阶段优化配置模型
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作者 王彬 王学军 +3 位作者 葛磊蛟 刘航旭 魏联滨 王莹 《现代电力》 北大核心 2026年第1期72-80,共9页
光伏(photovoltaics, PV)和电动汽车(electric vehicles, EV)的发展加剧了配电网的运行压力,尽管接入电池储能系统(battery energy storage systems, BESS)可以缓解该现象,但现有的优化配置模型较少考虑BESS接入位置对线损的影响。针对... 光伏(photovoltaics, PV)和电动汽车(electric vehicles, EV)的发展加剧了配电网的运行压力,尽管接入电池储能系统(battery energy storage systems, BESS)可以缓解该现象,但现有的优化配置模型较少考虑BESS接入位置对线损的影响。针对上述挑战,提出一个二阶段优化配置模型。该模型基于线损敏感度,旨在优化含高比例光伏和电动汽车的配电网中电池储能系统的配置。首先,构建基于线损敏感度的BESS接入位置优化选取模型;之后,在BESS接入容量优化方面,建立考虑运维成本、线损、调压和负荷峰值等目标的容量优化模型;并提出改进的粒子群优化算法对所提问题进行优化求解。所提方法在含高比例PV-EV的IEEE-33节点配电网上进行评估。从目标函数、系统效率、投资回收期和统计分析等方面对几种算法结果进行了比较。仿真结果表明,基于线损敏感度的高比例PV-EV配电网的BESS二阶段优化配置模型可以更好地降低线损、改善电压分布,使系统成本降低40.05%,线损降低10.67%,负荷峰值降低12.05%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 储能 光伏 配电网 电动汽车 优化配置
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胶质母细胞瘤缺氧与细菌生物被膜分子网络的拓扑共性分析
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作者 李娜 刘露露 +4 位作者 黄舒婷 陈周 李明凯 毛星刚 薛小燕 《中华神经外科疾病研究杂志》 2026年第1期6-13,共8页
目的本研究旨在超越表型类比,探究胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)缺氧与细菌生物被膜(bacterial biofilm)的分子互作网络(molecular interaction networks,MINWs)在结构上是否存在共性。方法采用代数拓扑方法,分别分析胶质母细胞瘤缺... 目的本研究旨在超越表型类比,探究胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)缺氧与细菌生物被膜(bacterial biofilm)的分子互作网络(molecular interaction networks,MINWs)在结构上是否存在共性。方法采用代数拓扑方法,分别分析胶质母细胞瘤缺氧调控网络(GBM-MINW)和细菌生物被膜网络(Biofilm-MINW)的拓扑不变量,并与随机网络进行对比。结果两者均展现出复杂且稳定的非随机拓扑特征:网络中存在大量远超随机网络的高维单形与极大单形;持续同调分析进一步揭示,二者均具有高度稳定的拓扑特征,包括长生命周期的环形和空腔结构。结论GBMMINW与Biofilm-MINW具有相似的拓扑结构,均形成了高度互联且稳定的高维架构,此发现为理解生命系统复杂性的普遍规律提供了一个跨界案例。 展开更多
关键词 胶质母细胞瘤 生物被膜 代数拓扑学 网络分析
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基于响应数据图像化和深度残差收缩网络的结构损伤诊断
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作者 李书进 张杰玲 赵源 《建筑科学与工程学报》 北大核心 2026年第1期28-40,共13页
利用卷积神经网络(CNN)处理二维图像的优势以及深度残差收缩网络(DRSN)在抗噪性、稳定性和鲁棒性上的良好表现,提出一种将动力响应信号图像化处理后利用DRSN对结构损伤进行诊断的方法。以复杂损伤工况下的平面和空间框架结构的节点损伤... 利用卷积神经网络(CNN)处理二维图像的优势以及深度残差收缩网络(DRSN)在抗噪性、稳定性和鲁棒性上的良好表现,提出一种将动力响应信号图像化处理后利用DRSN对结构损伤进行诊断的方法。以复杂损伤工况下的平面和空间框架结构的节点损伤诊断问题为研究对象,从模型的样本输入和特征学习两方面出发,通过格拉姆角场(GAF)变换和数据增强处理将各监测点的一维结构动力响应信号构造为图像增强样本集,同时构建了适用于框架结构节点损伤位置和损伤程度诊断的DRSN多标签分类模型,并从训练收敛速度、诊断准确率、训练样本类别及网络结构几方面对其诊断性能进行了研究。通过对所提方法在强噪声干扰下的抗噪性能及处理新样本时的泛化性能进行研究,验证其有效性和实用性。结果表明:采用图像增强样本集训练的DRSN模型在诊断准确率、迭代收敛速度和稳定性方面的表现优于普通卷积神经网络模型,且在不同的诊断对象上表现出了良好的鲁棒性和适应性;DRSN的自适应调整阈值降噪机制具有出色的抗噪性能和泛化性能,使其在强噪声、小样本情况下的表现更具优势。 展开更多
关键词 损伤诊断 深度残差收缩网络 卷积神经网络 格拉姆角场 多标签分类 数据增强
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FEC-PVT:基于PVT架构的甲骨钻凿图像分割网络
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作者 刘国奇 李文格 +3 位作者 茹琳媛 宋黎明 刘杰 韩燕彪 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期8-16,I0003,共10页
由于长时间埋藏于地下和风化腐蚀,造成甲骨片破损和甲骨钻凿边界模糊不易分辨,给甲骨钻凿分割带来极大挑战.从甲骨数据库及著录书中系统收集并标注甲骨钻凿图像.基于该数据集,提出一种以Transformer为编码器的甲骨钻凿分割网络FEC-PVT(f... 由于长时间埋藏于地下和风化腐蚀,造成甲骨片破损和甲骨钻凿边界模糊不易分辨,给甲骨钻凿分割带来极大挑战.从甲骨数据库及著录书中系统收集并标注甲骨钻凿图像.基于该数据集,提出一种以Transformer为编码器的甲骨钻凿分割网络FEC-PVT(feature extraction and connection pyramid vision transformer).首先,FEC-PVT利用FE_C和FE_D模块分别补充低层和高层特征,以获取细节和全局特征;其次,FCOM模块用交叉注意力让不同层特征交互,获取有效细节;最后,FFDM模块逐层解码并整合多层次特征,提升解码精度,避免特征丢失.实验验证,所提FEC-PVT优于其他的方法,与次优的DuAT方法相比,IoU提高5.18%. 展开更多
关键词 图像分割 甲骨钻凿 金字塔视觉变换器 卷积神经网络
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