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一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学 2021-04-29
重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理
利用单个视网膜转录因子Ptf1a,可以将小鼠和人的成纤维细胞在体外高效重编程为神经干细胞,并揭示了Ptf1a诱导体细胞重编程过程的内在分子机制。由于Ptf1a是一个非神经前体细胞转录因子,该发现颠覆了体细胞重编程为神经干细胞需要依赖神经前体细胞转录因子参与的认知。经过Ptf1a重编程的神经干细胞在体外可以大量传代扩增,并能在体外及体内分化成为具有功能的、各种类型的抑制性及兴奋性神经元、星型胶质细胞和少突胶质细胞。进一步的研究发现,当把这些诱导神经干细胞移植到患有老年痴呆的小鼠模型大脑中,其可以分化并整合到大脑中,和原有的脑细胞形成功能性连接。行为学测试表明,细胞移植可以明显改善患病小鼠的空间学习及记忆功能。 和早期的其它研究相比,Ptf1a的单因子方案更安全、更高效、得到的神经干细胞和体内的神经干细胞更接近,具有诸多优点,从而解决了自体神经干细胞的来源问题。重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理,筛选有效的药物,以及移植治疗各种神经疾病的细胞来源。
中山大学 2021-04-13
一种抑制中枢神经炎症的长效融合蛋白 TAT-HSA-α-MSH 的研究
长效融合蛋白 TAT-HSA-α-MSH 是李红玉教授团队经历 3 年研发的一种能够有效通过 BBB、具有较长半衰期且能够抑制中枢神经炎症的重组蛋白药物。该研究通过构建融合蛋白酵母表达载体、筛选高表达酵母重组菌株、高密度发酵、建立纯化方法、进行理化性质分析、免疫原性分析、检测体外生物活性、检测跨越 BBB 能力、检测体内药效及半衰期等多方面的综合研究,为抗中枢神经炎症相关药物的研发及跨血脑屏障药物递送提供了新的思路。研究成果具有独立自主知识产权,已成功申请国家发明专利 1 项。
兰州大学 2021-04-14
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法,其包括以下步骤:(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上,利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号;(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解,以得到小波灰度图;(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式,对所述小波灰度图进行预处理;(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络,所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断,以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学 2021-04-13
第七届(2022年)“中国高校计算机大赛-移动应用创新赛” 通知
附件一-组织机构名单.pdf 附件二-大赛章程.pdf
中国高校计算机大赛—移动应用创新赛 2022-03-28
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程,然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下:   (1)基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序:确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式,制订了状态维修的工作程序及其具体内容。   (2)生产实时数据接口技术及数据库管理系统:开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统,实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。   (3)发电设备状态维修理论与技术体系:确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案;建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则;给出了状态划分规则和状态阈值确定方法,建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型;建立了主设备定期维修的间隔优化模型,以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型;建立了基于RCM定量分析的维修优化模型;建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。   (4)发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统:建立了SRCM分析平台和维修知识库,可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析;建立了状态评价及预测平台,可实现综合状态实时评价和预测;建立了维修决策及评价平台,可实现维修的智能决策及优化;建立了缺陷管理平台,可实现缺陷处理自动化;建立了备件存储优化及管理平台,可节省备件的购买和存储费用;建立了维修过程管理平台,可实现维修计划的全程管理。   本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系,可促进发电设备维修技术的进步;为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台,可以优化定期维修间隔,减少维修时间,降低维修费用和维修风险;提高设备的可靠性和可用率,改善机组的运行性能,增强发电能力。
华北电力大学 2021-02-01
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程,然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下: (1)基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序:确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式,制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 (2)生产实时数据接口技术及数据库管理系统:开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统,实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 (3)发电设备状态维修理论与技术体系:确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案;建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则;给出了状态划分规则和状态阈值确定方法,建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型;建立了主设备定期维修的间隔优化模型,以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型;建立了基于RCM定量分析的维修优化模型;建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 (4)发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统:建立了SRCM分析平台和维修知识库,可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析;建立了状态评价及预测平台,可实现综合状态实时评价和预测;建立了维修决策及评价平台,可实现维修的智能决策及优化;建立了缺陷管理平台,可实现缺陷处理自动化;建立了备件存储优化及管理平台,可节省备件的购买和存储费用;建立了维修过程管理平台,可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系,可促进发电设备维修技术的进步;为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台,可以优化定期维修间隔,减少维修时间,降低维修费用和维修风险;提高设备的可靠性和可用率,改善机组的运行性能,增强发电能力。
华北电力大学(保定) 2021-02-01
一种卫星信号的电离层传播时延的时域数值计算方法
本发明提供了一种卫星信号的电离层传播时延的时域数值计算方法,是一种精确计算电离层中电波 传播时延的方法。具体实现过程步骤包括:步骤(1)对电离层中的理论进行建模。步骤(2)对电磁场 差分迭代公式以及色散媒质的辅助变量 FDTD 迭代公式进行推导;分析数值稳定性与数值色散的关系, 确定合适的时间步长;设置合理的吸收边界,选取合适的激励源。步骤(3)对算法进行验证与性能分 析。步骤(4)利用算法评估经典校正模型。本发明的方法可用于对现有电离层时延误差校正模型的评 估,并作为更精确与优化的校正模型的理论基础。 
武汉大学 2021-04-13
一种基于计算机视觉的个性化脚部建模与鞋垫定制方法
本发明公开了一种基于计算机视觉的个性化脚部建模与鞋垫定制方法,包括:获取被测者的脚部视频数据,对脚部视频数据中相邻的两帧图像进行特征点提取,并用利用光流法对相邻视频帧之间的特征点进行跟踪匹配,采用零均值归一化互相关系数 ZNCC 验证剔除其中不可靠的跟踪结果,并根据跟踪匹配的结果构造特征点的轨迹,对脚部视频数据中的关键帧进行选取,根据得到的特征点轨迹,并利用SFM 方法对视频关键帧队列中的特征点轨迹进行三维重建,以生
华中科技大学 2021-04-14
基于计算科学和多能优化分析的智慧能源云平台关键技术及应用
围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容,开展研究并提出以下3个核心创新点,创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法,有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题,为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据;创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术,解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题,实现提质增效;创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术,有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。
华北电力大学 2022-09-05
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