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A non-affine constitutive model for the extremely large deformation of hydrogel polymer network based on network modeling method
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作者 Jincheng Lei Yuan Gao +1 位作者 Danyang Wang Zishun Liu 《Acta Mechanica Sinica》 2025年第7期69-80,共12页
Current hyperelastic constitutive models of hydrogels face difficulties in capturing the stress-strain behaviors of hydrogels under extremely large deformation because the effect of non-affine deformation of the polym... Current hyperelastic constitutive models of hydrogels face difficulties in capturing the stress-strain behaviors of hydrogels under extremely large deformation because the effect of non-affine deformation of the polymer network inside is ambiguous.In this work,we construct periodic random network(PRN)models for the effective polymer network in hydrogels and investigate the non-affine deformation of polymer chains intrinsically originates from the structural randomness from bottom up.The non-affine deformation in PRN models is manifested as the actual stretch of polymer chains randomly deviated from the chain stretch predicted by affine assumption,and quantified by a non-affine ratio of each polymer chain.It is found that the non-affine ratios of polymer chains are closely related to bulk deformation state,chain orientation,and initial chain elongation.By fitting the non-affine ratio of polymer chains in all PRN models,we propose a non-affine constitutive model for the hydrogel polymer network based on micro-sphere model.The stress-strain curves of the proposed constitutive models under uniaxial tension condition agree with the simulation results of different PRN models of hydrogels very well. 展开更多
关键词 Non-affine deformation Periodic random network model Large deformation Constitutive model
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An Algorithm to Determine the Truncated Weibull Parameters for Distribution of Throats and Pores in Random Network Models
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作者 Fei Shi Junda Wu +2 位作者 Tao Chang Cangjun Sun Xiaozhang Wu 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2022年第10期46-53,共8页
In random network models, sizes for pores and throats are distributed according to a truncated Weibull distribution. As a result, parameters defining the shape of the distribution are critical for the characteristic o... In random network models, sizes for pores and throats are distributed according to a truncated Weibull distribution. As a result, parameters defining the shape of the distribution are critical for the characteristic of the network. In this paper, an algorithm to distribute pores and throats in random network was established to more representatively describe the topology of porous media. First, relations between Weibull parameters and the distribution of dimensionless throat sizes were studied and a series of standard curves were obtained. Then, by analyzing the capillary pressure curve of the core sample, frequency distribution histogram of throat sizes was obtained. All the sizes were transformed to dimensionless numbers ranged from 0 to 1. Curves of the core were compared to the standard curves, and truncated Weibull parameters could be determined according an inverse algorithm. Finally, aspect ratio and average length of throats were adjusted to simultaneously fit the porosity and the capillary pressure curves and the whole network was established. The predicted relative permeability curves were in good agreement with the experimental data of cores, indicating the validity of the algorithm. 展开更多
关键词 random network models Capillary Pressure Curve Average Dimensionless Throat Sizes Truncated Weibull Distribution
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Multivariable Dynamic Modeling for Molten Iron Quality Using Incremental Random Vector Functional-link Networks 被引量:4
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作者 Li ZHANG Ping ZHOU +2 位作者 He-da SONG Meng YUAN Tian-you CHAI 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第11期1151-1159,共9页
Molten iron temperature as well as Si, P, and S contents is the most essential molten iron quality (MIQ) indices in the blast furnace (BF) ironmaking, which requires strict monitoring during the whole ironmaking p... Molten iron temperature as well as Si, P, and S contents is the most essential molten iron quality (MIQ) indices in the blast furnace (BF) ironmaking, which requires strict monitoring during the whole ironmaking production. However, these MIQ parameters are difficult to be directly measured online, and large-time delay exists in off-line analysis through laboratory sampling. Focusing on the practical challenge, a data-driven modeling method was presented for the prediction of MIQ using the improved muhivariable incremental random vector functional-link net- works (M-I-RVFLNs). Compared with the conventional random vector functional-link networks (RVFLNs) and the online sequential RVFLNs, the M-I-RVFLNs have solved the problem of deciding the optimal number of hidden nodes and overcome the overfitting problems. Moreover, the proposed M I RVFLNs model has exhibited the potential for multivariable prediction of the MIQ and improved the terminal condition for the multiple-input multiple-out- put (MIMO) dynamic system, which is suitable for the BF ironmaking process in practice. Ultimately, industrial experiments and contrastive researches have been conducted on the BF No. 2 in Liuzhou Iron and Steel Group Co. Ltd. of China using the proposed method, and the results demonstrate that the established model produces better estima ting accuracy than other MIQ modeling methods. 展开更多
关键词 molten iron quality multivariable incremental random vector functional-link network blast furnace iron-making data-driven modeling principal component analysis
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An Image Segmentation Algorithm Based on a Local Region Conditional Random Field Model 被引量:1
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作者 Xiao Jiang Haibin Yu Shuaishuai Lv 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2020年第9期139-159,共21页
To reduce the computation cost of a combined probabilistic graphical model and a deep neural network in semantic segmentation, the local region condition random field (LRCRF) model is investigated which selectively ap... To reduce the computation cost of a combined probabilistic graphical model and a deep neural network in semantic segmentation, the local region condition random field (LRCRF) model is investigated which selectively applies the condition random field (CRF) to the most active region in the image. The full convolutional network structure is optimized with the ResNet-18 structure and dilated convolution to expand the receptive field. The tracking networks are also improved based on SiameseFC by considering the frame relations in consecutive-frame traffic scene maps. Moreover, the segmentation results of the greyscale input data sets are more stable and effective than using the RGB images for deep neural network feature extraction. The experimental results show that the proposed method takes advantage of the image features directly and achieves good real-time performance and high segmentation accuracy. 展开更多
关键词 Image Segmentation Local Region Condition random Field model Deep Neural network Consecutive Shooting Traffic Scene
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Epidemic spreading on random surfer networks with infected avoidance strategy
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作者 冯运 丁李 +1 位作者 黄蕴涵 关治洪 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第12期577-582,共6页
In this paper, we study epidemic spreading on random surfer networks with infected avoidance (IA) strategy. In particular, we consider that susceptible individuals' moving direction angles are affected by the curre... In this paper, we study epidemic spreading on random surfer networks with infected avoidance (IA) strategy. In particular, we consider that susceptible individuals' moving direction angles are affected by the current location information received from infected individuals through a directed information network. The model is mainly analyzed by discrete-time numerical simulations. The results indicate that the IA strategy can restrain epidemic spreading effectively. However, when long-distance jumps of individuals exist, the IA strategy's effectiveness on restraining epidemic spreading is heavily reduced. Finally, it is found that the influence of the noises from information transferring process on epidemic spreading is indistinctive. 展开更多
关键词 epidemic spreading SIS model random surfer networks
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Random walk immunization strategy on scale-free networks
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作者 Weidong PEI Zengqiang CHEN Zhuzhi YUAN 《控制理论与应用(英文版)》 EI 2009年第2期151-156,共6页
A novel immunization strategy called the random walk immunization strategy on scale-free networks is proposed. Different from other known immunization strategies, this strategy works as follows: a node is randomly ch... A novel immunization strategy called the random walk immunization strategy on scale-free networks is proposed. Different from other known immunization strategies, this strategy works as follows: a node is randomly chosen from the network. Starting from this node, randomly walk to one of its neighbor node; if the present node is not immunized, then immunize it and continue the random walk; otherwise go back to the previous node and randomly walk again. This process is repeated until a certain fraction of nodes is immunized. By theoretical analysis and numerical simulations, we found that this strategy is very effective in comparison with the other known immunization strategies. 展开更多
关键词 Scale-free networks Immunization strategy random walk SIS model Epidemic spreading control
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根植性视角下生态产品价值共创网络的形成机制研究
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作者 姬志恒 张仲杰 +1 位作者 吕长鑫 于伟 《宏观经济研究》 北大核心 2026年第1期96-110,共15页
深入理解价值共创网络的形成是建立健全生态产品价值实现机制的前提之一。本文基于根植性视角,以生态产品价值实现典型案例为研究对象,利用文本挖掘数据构建价值共创网络,进而运用指数随机图模型揭示内生和外生因素对价值共创网络形成... 深入理解价值共创网络的形成是建立健全生态产品价值实现机制的前提之一。本文基于根植性视角,以生态产品价值实现典型案例为研究对象,利用文本挖掘数据构建价值共创网络,进而运用指数随机图模型揭示内生和外生因素对价值共创网络形成的影响。研究发现:(1)各典型路径的价值共创网络均呈现局部密集特征和极化现象。“外溢共享型”网络和“赋能增值型”网络密度偏小,前者受中介性的正向驱动和传递性的负向影响,后者受中介性和传递性的促进作用,二者均倾向于深耕合作关系;“配额交易型”网络和“综合治理型”网络密度偏大,中介性产生抑制效应而传递性具有正向影响,二者均倾向于广泛建立合作。(2)四类网络中政府、市场与社会主体间的合作侧重有所不同,呈现“政府扶持—市场联动”“政府主导—社会参与”“政企协同—社会深化”三种驱动模式。(3)“外溢共享型”网络和“配额交易型”网络受制度根植性正向驱动,文化根植性促进“赋能增值型”网络和“综合治理型”网络的形成,认知根植性正向影响“配额交易型”网络并抑制“赋能增值型”网络的形成。本文基于根植性视角剖析和检验探究价值共创网络形成机制,为生态产品价值共创网络成长提供政策启示。 展开更多
关键词 根植性 生态产品 价值共创网络 指数随机图模型
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RTA数字贸易规则网络对增加值贸易网络动态演化的影响——基于时序指数随机图模型的研究
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作者 殷凤 孙明雪 李平 《国际经贸探索》 北大核心 2026年第1期4-21,共18页
文章基于数字贸易规则和增加值贸易网络化发展的现实,采用时序指数随机图模型探讨RTA数字贸易规则网络对增加值贸易网络动态演化的影响。研究发现,RTA数字贸易规则网络显著促进了增加值贸易网络关系的形成,且增加值贸易网络的内生结构... 文章基于数字贸易规则和增加值贸易网络化发展的现实,采用时序指数随机图模型探讨RTA数字贸易规则网络对增加值贸易网络动态演化的影响。研究发现,RTA数字贸易规则网络显著促进了增加值贸易网络关系的形成,且增加值贸易网络的内生结构效应与时间依赖效应对网络关系的形成具有重要影响;RTA数字贸易规则网络的节点结构权力差异、数字条款类型和节点结构性位置差异对增加值贸易网络关系的形成产生了异质性影响;RTA数字贸易规则网络通过中心节点的规则溢出效应、核心边缘结构的规则对接效应以及结构洞的规则桥接效应推动了增加值贸易网络的动态演化。该研究为中国利用全球数字贸易治理体系中的现有联系深度融入全球增加值分工体系、提升全球价值链参与能力提供了理论支持。 展开更多
关键词 数字贸易规则 增加值贸易 网络动态演化 时序指数随机图模型 全球价值链
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与星同行:突破式创新、网络结构与技术扩散
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作者 王群勇 武文杰 《经济与管理研究》 北大核心 2026年第2期55-71,共17页
创新扩散是促进中国关键核心技术进步、加快实现高水平科技自立自强的重要路径。本文基于2018—2022年沪深A股上市公司间五百余万条专利引用数据构建技术扩散网络,发现企业在创新过程中呈现“与星同行”特征,即偏好引用技术前沿企业的... 创新扩散是促进中国关键核心技术进步、加快实现高水平科技自立自强的重要路径。本文基于2018—2022年沪深A股上市公司间五百余万条专利引用数据构建技术扩散网络,发现企业在创新过程中呈现“与星同行”特征,即偏好引用技术前沿企业的高质量创新成果。因此,突破式创新的明星企业对技术扩散发挥了重要作用。本文基于时间指数随机图模型验证了企业突破式创新程度的提升会吸引更多外部企业引用其技术,加速技术扩散;而创新网络的互惠关系与传递结构则会强化这种促进效应。异质性分析发现,中国技术扩散呈现资源结构性分化,资源禀赋充裕、知识存量丰厚的企业更倾向于获取外部高水平的突破式创新技术,而其余企业倾向于更广泛的技术引用。本文为技术扩散相关研究提供新的视角和分析框架,并对推动创新技术的扩散与高效应用、完善科技创新体系、加快实现高水平科技自立自强提供了有益启示。 展开更多
关键词 技术扩散 突破式创新 网络结构 时间指数随机图模型
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基于Landsat影像的大型水体水下地形分区反演
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作者 窦明 史玉仙 +2 位作者 屈凌波 王继华 邢澳琪 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期128-135,共8页
针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段... 针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段随机森林)对丹江口水库浅水区和深水区水下地形进行反演,并评价其反演精度。结果显示,浅水区水下地形反演效果良好(均方根误差RMSE=2.553 m);深水区反演中,汉库水域采用多波段随机森林模型表现最佳(RMSE=2.428 m),丹库水域采用BP神经网络模型表现最佳(RMSE=1.599 m);不同反演模型精度针对不同水深和不同区域具有差异性,多波段随机森林模型在深水域水下地形反演上存在优势。研究结果可为缺资料大型水体提供一种快捷的地形资料收集方法。 展开更多
关键词 水下地形反演 Landsat遥感影像 BP神经网络模型 多波段随机森林模型 丹江口水库
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内部推动还是外部拉动?多维邻近性视角下产研合作网络演化驱动因素研究 被引量:1
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作者 张宁宁 温珂 张宜 《科技进步与对策》 北大核心 2026年第1期1-11,共11页
如何促进产业界与学术界合作创新是推动科技创新发展的重要议题。基于多维邻近性理论,从组织层面邻近性(社会邻近性和认知邻近性)及区域层面邻近性(制度邻近性和地理邻近性)两个维度出发,运用指数随机图模型(ERGM),以中国科学院产研合... 如何促进产业界与学术界合作创新是推动科技创新发展的重要议题。基于多维邻近性理论,从组织层面邻近性(社会邻近性和认知邻近性)及区域层面邻近性(制度邻近性和地理邻近性)两个维度出发,运用指数随机图模型(ERGM),以中国科学院产研合作网络为例,探究其演化特征及影响因素,揭示不同层面邻近性在产研合作各发展阶段的动态变化过程。研究发现:(1)组织层面邻近性在合作网络形成初期发挥关键作用,但其重要性随时间逐渐减弱。具体表现为社会邻近性和认知邻近性在初期促进合作关系建立,但随着网络发展,其影响力逐渐减弱。(2)区域层面邻近性呈现出由弱到强的演变趋势。网络形成初期,制度邻近性和地理邻近性的作用不显著,但随着时间推移,其逐渐成为推动网络稳定发展的主要驱动力。研究结论揭示中国产研合作网络演化过程中存在从“内驱”到“外推”的特征,有助于丰富对我国产研合作网络演化特征和驱动因素的认知,为制定更具针对性的产研合作政策提供参考。 展开更多
关键词 多维邻近性 产研合作 网络演化 社会网络分析 指数随机图模型(ERGM)
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融合PCA技术的RF模型及LSTM模型在水质预测中的应用
12
作者 张中治 李军 《地下水》 2026年第1期153-156,共4页
卧龙湖作为辽宁省内最大的平原淡水湖,流域面积1644.6平方公里,属于浅水型湿地湖泊。2012年被列为国家湿地湖泊保护利用试点湖泊,因此对其进行生态保护对辽宁省水生态环境而言意义重大。对原始水质数据做数据标准化、归一化处理,使用PC... 卧龙湖作为辽宁省内最大的平原淡水湖,流域面积1644.6平方公里,属于浅水型湿地湖泊。2012年被列为国家湿地湖泊保护利用试点湖泊,因此对其进行生态保护对辽宁省水生态环境而言意义重大。对原始水质数据做数据标准化、归一化处理,使用PCA主成分分析模型筛选出影响水质主要因素,将它们作为RandomForest模型的输入,采用单因子指数法评价水质,通过创建多个决策树对水质进行预测。数据预处理后作为LSTM模型的输入,经训练后确定模型参数,再将输出反归一化,得到最终预测结果。实验表明,该方案能较好的对卧龙湖水质进行准确预测,随机森林模型准确率为85.7%,LSTM模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE)较小,趋近于0;拟合度(R2)趋近于1。 展开更多
关键词 水质预测 PCA技术 长短时记忆神经网络 随机森林模型 数据预处理
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基于机器学习的黄土塬区沟沿线自动提取研究
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作者 刘洋 储云志 +4 位作者 朱磊 郝祥侠 费太政 赵卫东 袁晓雨 《地理与地理信息科学》 北大核心 2026年第1期1-8,共8页
沟沿线是黄土高原正负地形的重要分界线,准确和高效提取黄土沟沿线是研究黄土沟谷侵蚀和地貌发育演化的基础,对于指导黄土小流域生态修复具有重要意义。为解决沟沿线提取精度不高、特征类型单一以及缺少系统性评价体系难以全面客观评估... 沟沿线是黄土高原正负地形的重要分界线,准确和高效提取黄土沟沿线是研究黄土沟谷侵蚀和地貌发育演化的基础,对于指导黄土小流域生态修复具有重要意义。为解决沟沿线提取精度不高、特征类型单一以及缺少系统性评价体系难以全面客观评估模型性能等问题,该文利用机器学习模型对黄土塬区小流域进行正负地形分割和沟沿线自动提取,得到结论如下:(1)利用随机森林(RF)模型筛选得到的最优特征子集为高程变异系数、B1、B11、B11_cont、B11_mean和B9_mean;(2)对比分析不同方法下黄土塬区正负地形分类准确率和沟沿线偏移距离发现,RF模型和BP神经网络模型的预测准确率分别为92.71%、90.01%,相比坡面畸变邻域判断法分别提高8.0%、5.3%,且RF模型沟沿线偏移距离为32.67 m,小于3个像元,表明RF模型筛选的最佳特征子集适用于黄土塬地貌,模型的错分和漏分现象更少,可为后续沟沿线准确提取提供科学依据。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林模型 BP神经网络模型 黄土沟沿线 黄土塬区
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数字经济对全球中间品贸易网络的影响研究——基于时间指数随机图模型分析
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作者 梁东澜 张勇 《对外经贸》 2026年第2期51-55,共5页
随着数字经济快速发展,其在国际贸易发展格局优化调整,特别是优化中间品贸易网络方面发挥着越来越重要的作用。基于2010—2023年全球69个国家的样本数据,运用时间指数随机图模型(TERGM)实证考察数字经济发展水平对全球中间品贸易网络的... 随着数字经济快速发展,其在国际贸易发展格局优化调整,特别是优化中间品贸易网络方面发挥着越来越重要的作用。基于2010—2023年全球69个国家的样本数据,运用时间指数随机图模型(TERGM)实证考察数字经济发展水平对全球中间品贸易网络的影响。研究发现:全球中间品贸易网络存在显著的互惠效应;数字经济发展水平越高的国家,参与全球中间品贸易网络的倾向越强;数字经济发展水平相似的国家之间更倾向于参与中间品贸易网络。研究为中国进一步优化国际中间品贸易布局提供了经验参考。 展开更多
关键词 数字经济 中间品贸易网络 时间指数随机图模型
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热力学-智能学习双模型在LNG贸易交接计量跟踪的研究
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作者 田靖 刘冰 +2 位作者 吴健宏 王子成 汤茗淇 《化工管理》 2026年第3期128-134,共7页
在全球液化天然气(LNG)年贸易量突破4亿吨且中国占进口总量相对较大的背景下,贸易精准结算与安全管控需求日益紧迫。但目前,我国LNG运输过程中存在“老化现象”,低沸点组分选择性蒸发导致卸货热值偏差较大,已成为制约贸易精准结算与安... 在全球液化天然气(LNG)年贸易量突破4亿吨且中国占进口总量相对较大的背景下,贸易精准结算与安全管控需求日益紧迫。但目前,我国LNG运输过程中存在“老化现象”,低沸点组分选择性蒸发导致卸货热值偏差较大,已成为制约贸易精准结算与安全管控的核心瓶颈。研究创新性地提出热力学-智能学习双模型架构,一方面,基于方程构建热力学机理模型,通过离散时间步长迭代量化动态平衡过程,提升计算效率实现LNG预测;另一方面,采取皮尔逊相关系数筛选强影响因子,引入纠偏公式修正预测偏差,构建智能学习模型对LNG进行实时预测。最后,通过双模型协同应用,将机理模型与人工智能学习模型结果进行可视化对比,实现从装货港到卸货港的全链条组分追溯,为储罐安全操作、热值预调优及多参比条件贸易谈判提供技术支持,推动LNG标准体系构建和发展。 展开更多
关键词 LNG贸易 热力学模型 智能学习模型 人工神经网络 随机森林
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黄河流域绿色技术创新网络演化特征及其机制
16
作者 向博文 徐颖 徐高峰 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2026年第1期17-25,共9页
为揭示黄河流域绿色技术创新合作格局及其影响因素,利用社会网络分析法与指数随机图模型分析2011—2019年黄河流域绿色技术创新网络的空间演化特征及其机制。研究发现:黄河流域绿色创新网络的规模与合作强度持续上升,但联系紧密度有所下... 为揭示黄河流域绿色技术创新合作格局及其影响因素,利用社会网络分析法与指数随机图模型分析2011—2019年黄河流域绿色技术创新网络的空间演化特征及其机制。研究发现:黄河流域绿色创新网络的规模与合作强度持续上升,但联系紧密度有所下降;黄河流域中上游地区在阶段1(2011—2013年)为西安单核心创新集群,并在阶段2(2017—2019年)分化为青海、宁—陕—豫和甘—内蒙古—晋3个创新集群;下游地区在阶段1分别形成济南、青岛单核心创新集群,并在阶段2整合为山东半岛城市群创新集群;组织与文化邻近有利于城际创新,但也强化了省域和文化的“边界效应”;城市群与流域并未形成“边界效应”,但所形成的政策和流域邻近性未能促进城际合作;地理与技术邻近、城市的经济规模、创新水平以及绿色创新水平对于城际创新合作呈正面影响。 展开更多
关键词 绿色技术创新网络 指数随机图模型(ERGM) 边界效应 邻近性 黄河流域
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骨质疏松相关外泌体诊断标志物的鉴定与药物初筛
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作者 梁周 潘成镇 +5 位作者 陈锋 张驰 杨博 韦宗波 蒙建华 周砫 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第13期3458-3473,共16页
背景:近年来,外泌体作为细胞间信息传递的关键递质,在骨质疏松的发生、进展及治疗中发挥重要作用,外泌体携带的miRNA和蛋白质等活性分子可调控成骨细胞与破骨细胞功能,影响骨代谢平衡,但具体机制尚需进一步研究。目的:利用4D-DIA蛋白质... 背景:近年来,外泌体作为细胞间信息传递的关键递质,在骨质疏松的发生、进展及治疗中发挥重要作用,外泌体携带的miRNA和蛋白质等活性分子可调控成骨细胞与破骨细胞功能,影响骨代谢平衡,但具体机制尚需进一步研究。目的:利用4D-DIA蛋白质组学、多种机器学习算法、孟德尔随机化分析鉴定和验证骨质疏松相关外泌体核心基因并探讨免疫调控机制,预测潜在的靶向药物,为骨质疏松的机制研究和精准治疗提供新思路。方法:将12只SD大鼠分为假手术组、骨质疏松模型组,每组6只,采用卵巢切除法造模完成后取大鼠股骨组织进行4D-DIA蛋白质组学检测,鉴定差异基因,同时进行加权基因共表达网络分析。从GEO整理GSE56815和GSE7158表达谱作为验证数据集。从Gene Cards数据库下载外泌体相关基因,将其与蛋白组学的加权基因共表达网络分析模块基因、验证数据集差异基因取交集获得骨质疏松-外泌体相关基因,并进行功能富集分析。随后利用随机森林、LASSO回归和支持向量机3种机器学习算法分别筛选特征基因并取交集,以获得骨质疏松-外泌体核心基因,进一步建立预测模型并进行受试者工作特征曲线验证。采用CIBERSORT进行免疫浸润分析免疫细胞亚群在骨质疏松中的表达差异,采用单样本基因富集分析骨质疏松-外泌体核心基因与免疫细胞亚群间的关联性,同时分析核心基因的相关生物学通路。通过StarBase数据库预测骨质疏松-外泌体核心基因结合蛋白调控网络。最后,通过两样本孟德尔随机化验证外泌体核心基因与骨质疏松的因果关系,通过药物特征数据库进行药物富集分析,利用CB-DOCK2网站进行分子对接可视化。结果与结论:①4D-DIA蛋白质组学获得1322个骨质疏松差异蛋白,加权基因共表达网络分析筛选出2个特征模块含402个基因,Gene Cards数据库整理出878个外泌体相关基因,GEO验证数据集差异分析获得4447个差异蛋白,三部分基因取交集获得的31个基因为骨质疏松-外泌体相关基因;②相关基因的功能富集分析结果显示主要与中性粒细胞胞外陷阱的形成、Ras相关蛋白1信号通路、焦点黏附斑有关;③3种机器学习算法鉴定出4个骨质疏松-外泌体核心基因,其中在动物模型和GEO验证数据集中差异表达相同的有2个基因:ITGB3、SERPINA1。受试者工作特征曲线显示ITGB3、SERPINA1在动物模型、GEO验证数据集中皆具备较高的曲线下面积值,单个基因或2个基因组成的模型曲线下面积值皆大于0.9;④免疫浸润基因富集分析结果显示ITGB3、SERPINA1的高表达与M1型巨噬细胞呈正相关性,ITGB3、SERPINA1的高表达与NOD样受体信号通路有关;⑤基因结合蛋白调控网络显示ITGB3、SERPINA1共同调控HNRNPC、G3BP1、EIF3D、CTCF、U2AF2、MDTH等10个RNA结合蛋白;⑥两样本孟德尔随机化分析结果显示SERPINA1对骨质疏松表现出抑制作用,是骨质疏松的保护因素;⑦SERPINA1的药物富集分析结果显示有36种药物的P值<0.05,分子对接发现有9种药物的结合能小于-29.4 kJ/mol,其中β-胡萝卜素与SERPINA1的结合能最强(-35.28 kJ/mol)。上述结果显示,ITGB3、SERPINA1是骨质疏松-外泌体核心基因,通过参与特定免疫过程、调控NOD样受体信号通路在疾病进展中发挥关键作用,对骨质疏松的诊断具有精准预测效果。 展开更多
关键词 外泌体 骨质疏松 4D-DIA蛋白质组学 孟德尔随机化 机器学习算法 加权基因共表达网络分析 预测模型 免疫细胞 生物学功能 调控网络
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RH精炼炉脱碳氧位的预测控制研究
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作者 王姿涵 张宇鹏 +4 位作者 赵定国 薛月凯 王书桓 李晨晓 周朝刚 《冶金能源》 北大核心 2026年第1期70-75,共6页
为了准确预测RH精炼炉的脱碳氧位,基于某厂生产数据,应用随机森林算法,BP神经网络模型和支持向量回归模型分别划分训练集和测试集,预测了脱碳氧位。结果表明:BP神经网络模型的预测效果比另外两种模型性能更好,在5%以内的范围预测准确率... 为了准确预测RH精炼炉的脱碳氧位,基于某厂生产数据,应用随机森林算法,BP神经网络模型和支持向量回归模型分别划分训练集和测试集,预测了脱碳氧位。结果表明:BP神经网络模型的预测效果比另外两种模型性能更好,在5%以内的范围预测准确率达到85%。随后统计了在不同条件下的氧位分布情况,并通过影响因素的权值对新的样本的冶炼周期、最高真空度、吹氧量、氮气消耗进行调整,基于BP神经网络模型进行了实验验证,最终实现了RH精炼炉脱碳氧位的窄范围控制。 展开更多
关键词 RH精炼 BP神经网络模型 支持向量回归模型 随机森林算法 脱碳氧位
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基于多维度指标建立脓毒性休克患者进展为慢重症的三种模型及验证研究
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作者 陈琳 林泽华 黎代强 《临床医学研究与实践》 2026年第7期1-5,56,共6页
目的构建随机森林、决策树和人工神经网络模型,预测脓毒性休克向慢重症的进展情况,为风险预警和预防提供依据。方法选取2023年7月至2025年6月我院收治的197例脓毒性休克患者为训练集,按是否进展为慢重症将其分为进展组和未进展组。收集... 目的构建随机森林、决策树和人工神经网络模型,预测脓毒性休克向慢重症的进展情况,为风险预警和预防提供依据。方法选取2023年7月至2025年6月我院收治的197例脓毒性休克患者为训练集,按是否进展为慢重症将其分为进展组和未进展组。收集患者的人口学特征、临床特征及生化指标等资料。经单因素和Logistic回归分析筛选独立影响因素,分别构建随机森林、决策树和人工神经网络风险预测模型,并通过受试者工作特征(ROC)曲线评估性能。另选取2025年7月至12月收治的50例脓毒性休克患者为验证集进行模型验证。结果197例脓毒性休克患者中,进展42例,未进展155例。单因素分析结果显示,两组患者的性别、机械通气(MV)、连续性肾脏替代治疗(CRRT)、序贯器官衰竭评估系统(SOFA)评分及降钙素原(PCT)水平比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。二元Logistic回归分析结果显示,男性、MV、CRRT、高SOFA评分、PCT≥10μg/L是脓毒性休克进展为慢重症的危险因素(P<0.05)。随机森林、决策树和人工神经网络模型训练集的曲线下面积(AUC)分别为0.855、0.731和0.895,验证集分别为0.807、0.722和0.676。外部验证表明,随机森林模型预测性能最优。结论男性、MV、CRRT、高SOFA评分、PCT≥10μg/L是脓毒性休克进展为慢重症的危险因素,基于其构建的三种模型中,随机森林模型的预测性能最佳,其次为决策树模型,最后为人工神经网络模型。 展开更多
关键词 脓毒性休克 慢重症 随机森林模型 决策树模型 人工神经网络模型
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随机多址协议下的鲁棒模型预测控制策略
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作者 黄朕荣 董钰莹 高晨曦 《华侨大学学报(自然科学版)》 2026年第1期119-126,共8页
为在通信资源受限的网络化控制系统中实现对多胞不确定对象的控制,提出一种考虑随机多址协议(RMP)的鲁棒模型预测控制(RMPC)策略。首先,构建一类受通信约束与参数不确定性的闭环系统模型;其次,利用参数依赖Lyapunov函数与线性矩阵不等式... 为在通信资源受限的网络化控制系统中实现对多胞不确定对象的控制,提出一种考虑随机多址协议(RMP)的鲁棒模型预测控制(RMPC)策略。首先,构建一类受通信约束与参数不确定性的闭环系统模型;其次,利用参数依赖Lyapunov函数与线性矩阵不等式,将RMPC优化问题转化为可在线求解的凸优化问题,进而推导保证闭环系统均方稳定的充分条件;最后,对所提策略进行仿真算例验证。结果表明:经过100次独立实验验证,所提策略在随机网络环境下仍能有效保证闭环系统的均方稳定性。 展开更多
关键词 鲁棒预测控制 随机多址协议 网络化控制系统 均方稳定性
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