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放疗绝对剂量的数学算法模型_谢天赐

本文提出一种通过物理模型计算放疗过程中每一个组织深度处绝对剂量的算法,它可代替蒙特卡罗仿真的部分工作且耗费时间更少.这个算法是基于对照射野内X射线产生电子的能量注量的积分运算,并考虑了射线的能谱及二次散射线,得到了后向散射对表面剂量的贡献比例,同时得到前向散射、后向散射及原射线剂量贡献的关系.比较了二次光子和二次电子的三维能谱,得出该能谱是粒子注量关于粒子能量和粒子运动方向的函数.为了得到每一深度处的光子注量,计算了有连续能谱的X射线的期望质量衰减系数.上述算法计算得到的绝对剂量与蒙特卡罗方式仿真的结果趋势一致,两者的差异在于算法未考虑高于二次的散射线.最后将算法应用到非均匀模体剂量计算,能准确反映其中剂量分布特点且具有较小的误差.

  • 2021-04-23
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基于PSO_SVM算法的乐昌峡鹅公带滑坡体位移预测模型_徐文兵

以乐昌峡鹅公带滑坡体作为研究对象,考虑日降雨量、渗压对边坡变形的影响,建立了BP、SVM、PSO-BP、PSO-SVM四种滑坡体变形预测模型。从乐昌峡安全检测系统导出近4年研究数据,筛选使用其中410组数据进行训练,取30组变形位移作为输出,分析后发现PSO-SVM模型为最佳模型。以PSO-SVM模型为研究对象,对粒子群算法迭代次数、种群规模、速度位置相关系数（k）等因素进行研究,得知三者分别为100、30、0.5时得到最优的PSO-SVM模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.202 mm、0.589%、0.985。相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,文章所提出的预测模型可以减少计算成本；在面对非线性问题时也能够获得更好的处理效果。

  • 2021-04-23
  • 阅读600
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基于模型预测算法的民用航空发动机集成控制方法研究_刘帅

为改进现有控制架构形式的不足,本文在对传统航空发动机控制方法研究基础上,利用模型预测算法能够显式处理约束的优势提出一种将控制功能集成的航空发动机控制方法,进而实现对航空发动机性能水平、经济性水平及容错能力等目标的提升。建立一种形式简单的仅涉及控制参数的航空发动机非线性模型,以模型集成航空发动机稳态与过渡态,设计一个包含状态量偏差和控制量偏差的性能指标优化函数,通过每个采样时刻对性能指标函数的优化求解实现对航空发动机稳态控制、过渡态控制和限制保护控制功能的集成。以DGEN380型航空发动机为例,通过半物理仿真实验、整机实验验证本文设计的民航航空发动机集成化控制器的性能。在模型失配程度"恶劣"的条件下,集成化控制器依然能够保持较高的控制精度,将误差控制在6%以内。集成化控制器能够在模型失配比较严重的情况下保持较高的控制精度；相比常规的增益调度控制器,CFIMS集成化控制器具有更好的控制性能,且对过渡态控制更精准,燃油消耗率减小27.1%。

  • 2021-04-23
  • 阅读426
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人工智能产业创新STUIC模型及机理研究

推动人工智能（AI）产业创新有助于回应其发展过程中的不确定性,促进其持续健康发展。AI 产业 创新 STUIC 模型由科学、技术、用户、投资、竞争五个核心要素构成,这五个核心要素相互作用、相互影 响。AI 产业创新 STUIC 模型内在机理主要表现为联动触发效应、集群扩散效应、优劣析出效应。AI 产 业创新需要沿着从基础研究到应用研究的技术路线,并注重其内生动力和外在牵引的触发。AI 产业集群 发展有助于提高其产业竞争力,AI 产业的创新扩散则可以为 AI 产业拓展发展空间。把竞争机制引入 AI 产业发展中,可以促使其产业优化组合,进而提高 AI 产业的创新能力。

  • 2021-04-23
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基于改进鸡群算法的区域水资源配置模型研究_卞雨

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档（文档集）压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%；进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP（不进行SOAP压缩）以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
  • 阅读298
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动车所调车作业计划优化模型与算法_殷迪

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的；所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。

  • 2021-04-22
  • 阅读606
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题，结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点，构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量，再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号；然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样，降低维数并保持特征性质不变；接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量，利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参，进一步提升分类准确率；最后对训练完成的模型，分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少，在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

  • 2021-04-22
  • 阅读323
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基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习；在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率；在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

  • 2021-04-22
  • 阅读584
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