检索结果-内蒙古大学图书馆

疾病监测 2020年第8期35卷 679-686页

作者：黄森忠魏凤英彭志行靳祯王金杰徐铣明张新岩徐建国南开大学公共卫生与健康研究院天津300071 南开大学统计与数据科学学院智英健康数据研究中心天津300071 福州大学数学与计算机科学学院运筹学与控制论福建省高校重点实验室福州350116 南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计系江苏南京211166 山西大学复杂系统所疾病防控的数学技术与大数据分析山西省重点实验室山西太原030006 南开大学滨海开发研究院天津300071 南开大学统计与数据科学学院天津300071 锦州市疾病预防控制中心辽宁锦州121000 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室北京102206

目的介绍研判国内自2020年6月以来新型冠状病毒肺炎(COVID-19)新发疫情在常态化防控背景下首发时间、结束时间及最后规模的首估法和更新法。方法在首个病例确诊后的一个迭代间隔内,首估法运用疫情重心"可能的密切接触(密接)者人数&... 详细信息

目的介绍研判国内自2020年6月以来新型冠状病毒肺炎(COVID-19)新发疫情在常态化防控背景下首发时间、结束时间及最后规模的首估法和更新法。方法在首个病例确诊后的一个迭代间隔内,首估法运用疫情重心"可能的密切接触(密接)者人数"乘以感染率得到疫情最后规模。在超过半个迭代间隔后,更新法旨在修正疫情的最后规模和结束时间。其中,未来病例数等于现有"处于医学观察者人数"乘以转化率,疫情最后规模为现有病例数与未来病例数之和。首估法和更新法均基于国内前期抗疫积累的经验参数,包括各省、市卫生健康委员会公布的确诊病例数与密接者人数确定的密接到确诊的转化率、具体疫情事件关联的感染率。首发时间的判断则依赖于流行病学调查结果;结束时间则假定为首例病例确诊后的28 d。结果应用首估法和更新法研判北京市、新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市和辽宁省大连市的COVID-19新发疫情的首发时间、结束时间和感染者最后规模。根据首例病例确诊3 d内的数据,于2020年6月13日、7月19日和7月24日分别对北京市、乌鲁木齐市和大连市的新发COVID-19疫情,及时给出预判结果并将报告呈送给有关政府部门参考。北京市新发地新发疫情已于2020年7月6日开始清零,累计确诊病例335例,清零时间比本研究预测的7月10日早4 d。结论对疫情的首发时间、结束时间及最后规模的精准研判成为疾控部门疫情早期制定相应措施的一个根本依据。本研究提供了对疫情做及时研判的可行方法。北京市将成为其他省市面对类似新发疫情的一个参考样板。

关键词：新型冠状病毒肺炎疫情转化率感染率最后规模停时

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于部分加速度测量的结构Bouc-Wen非线性恢复力及质量识别

引用

噪声与振动控制 2018年第2期38卷 179-187页

作者：程骄阳许斌贺佳湖南大学土木工程学院长沙410082 华侨大学土木工程学院福建厦门361021 华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室福建厦门361021

结构非线性行为识别是结构灾后损伤评估的关键。扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)有助于解决结构动力响应测量不完备的问题,但一般要求结构质量已知。针对仅部分加速度响应已知和结构质量未知情况下结构非线性恢复力的识别问... 详细信息

结构非线性行为识别是结构灾后损伤评估的关键。扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)有助于解决结构动力响应测量不完备的问题,但一般要求结构质量已知。针对仅部分加速度响应已知和结构质量未知情况下结构非线性恢复力的识别问题,提出一种结合EKF和最小二乘算法的结构非线性恢复力及质量识别的迭代算法。该方法基于质量估计值和部分自由度上的加速度响应测量,通过EKF预测完整响应时程,再利用最小二乘法识别修正质量分布,循环迭代至收敛,最后基于质量收敛值实现物理参数(刚度、阻尼、非线性)的识别,进而得到非线性恢复力。以一个含Bouc-Wen磁流变阻尼器的多自由度体系的数值模型为例,考虑4种不同的质量初始误差,通过数值模拟验证该方法识别结构质量及非线性恢复力的有效性。同时考虑加速度测量噪声的影响,证明了该方法的鲁棒性。

关键词：振动与波扩展卡尔曼滤波方法最小二乘法 Bouc-Wen模型磁流变阻尼器非线性恢复力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

新型群智能优化算法综述

引用

计算机工程与应用 2018年第12期54卷 1-9页

作者：林诗洁董晨陈明志张凡陈景辉福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350116

传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群... 详细信息

传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索、果蝇优化算法和头脑风暴优化算法的改进及应用进行分析和综述,并对群智能算法未来的研究发展方向进行了探讨。

关键词：细菌觅食优化混合蛙跳算法人工蜂群算法萤火虫算法布谷鸟搜索果蝇优化算法头脑风暴优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

应用Moldflow和SLM的随形冷却水道注塑模具设计与制作

引用

应用激光 2017年第2期37卷 282-287页

作者：杨翔鹏王霏张际亮黄亦斌华侨大学福建省特种能场制造重点实验室福建厦门361021 华侨大学厦门市数字化视觉测量重点实验室福建厦门361021

虽然冷却水道较好的解决了传统冷却水道冷却不均匀的问题,但是在设计和制造过程中还是存在很多问题。以典型的盖帽注塑件为研究对象,设计了五种随形冷却水道方案,通过Moldflow模拟软件进行分析比较,得出冷却效果最佳的方案,并利用选择... 详细信息

虽然冷却水道较好的解决了传统冷却水道冷却不均匀的问题,但是在设计和制造过程中还是存在很多问题。以典型的盖帽注塑件为研究对象,设计了五种随形冷却水道方案,通过Moldflow模拟软件进行分析比较,得出冷却效果最佳的方案,并利用选择性激光融化(SLM)技术制造出带有随形冷却水道的模具镶件并进行注塑实验。结果表明,与传统冷却水道相比,最佳方案冷却时间缩短1.2%,最高温度减小2.9℃,温度均匀性提高58.3%,同时冷却均匀性非常好,而冷却水压压力增加14.95bar。利用SLM工艺制作该镶件仅需10h,且成型质量好,内部结构清晰,应用于注塑模具的效果良好。

关键词：注塑模具随形冷却 Moldflow SLM 模具镶件

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

钢筋混凝土框架结构基于时变的抗震性能研究

钢筋混凝土框架结构基于时变的抗震性能研究

引用

建筑结构学报四十周年纪念暨建筑结构基础理论与创新实践论坛

作者：刘小娟蒋欢军华侨大学土木工程学院福建厦门361021 华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室福建厦门361021 同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

钢筋混凝土结构在使用过程中由于钢筋锈蚀抗震性能退化.为了研究钢筋混凝土框架结构在正常使用环境下随使用时间的增加其抗震性能的退化规律，采用通用有限元分析软件ABAQUS对锈蚀钢筋混凝土框架进行多尺度建模以提高计算精度并保证计... 详细信息

钢筋混凝土结构在使用过程中由于钢筋锈蚀抗震性能退化.为了研究钢筋混凝土框架结构在正常使用环境下随使用时间的增加其抗震性能的退化规律，采用通用有限元分析软件ABAQUS对锈蚀钢筋混凝土框架进行多尺度建模以提高计算精度并保证计算效率.基于锈蚀钢筋混凝土构件及单榀框架的试验数据，验证了多尺度建模方法的正确性.采用多尺度模型对4层钢筋混凝土框架结构进行了静力推覆分析及弹塑性时程分析，对比不同使用时间的钢筋混凝土框架结构的地震反应和损伤情况.结果表明：当使用时间为25 a时，结构的抗震性能与新建结构接近;当使用时间超过50 a时，随着使用时间的增加，结构的承载能力及刚度退化明显，在地震作用下的位移响应逐渐增大，地震损伤范围不断扩大;相比新建结构，当使用时间为50、75 a和100 a时，结构的抗侧承载力分别降低了6.2％、14.1％及18.1％，罕遇地震作用下的最大层间位移角分别增大了9.2％、19.8％及25.1％.

关键词：锈蚀钢筋混凝土框架多尺度建模方法静力推覆分析弹塑性时程分析抗震性能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于密度分类及组合特征的人数估计算法

引用

计算机应用研究 2018年第6期35卷 1891-1895页

作者：李海丰姜子政范龙飞陈新伟中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

为了克服不同人群密度及所采用特征对人数估计的影响,提出了一种基于人群密度分类及组合特征的人数统计算法,该算法包括离线特征组合选取和在线实时估计两个阶段。在离线阶段,选取密度阈值将图像样本分为高、低密度两类,然后通过实验方... 详细信息

为了克服不同人群密度及所采用特征对人数估计的影响,提出了一种基于人群密度分类及组合特征的人数统计算法,该算法包括离线特征组合选取和在线实时估计两个阶段。在离线阶段,选取密度阈值将图像样本分为高、低密度两类,然后通过实验方法选取最优的特征组合;在线估计阶段首先通过分类器将样本分为高、低密度两类,然后利用离线阶段选取的特征组合训练得到高斯模型,并分别对两类样本进行人数估计。实验结果表明,与不分高低密度相比,平均估计误差由10.6%降至8.1%;与目前主流的人数估计算法相比,该算法的平均估计误差也更小。

关键词：人数估计组合特征特征选取密度分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

关联分类及其改进算法综述

引用

科技通报 2018年第8期34卷 140-144页

作者：李家辉周忠眉闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学漳州363000

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法... 详细信息

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法所涉及的基本概念,其次就关联分类算法的三个步骤规则生成、规则度量与剪枝、未知实例预测综述关联分类及其改进算法。最后对关联分类及其改进算法进行总结与展望。

关键词：关联规则分类精度数据挖掘

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据均衡的增进式深度自动图像标注

引用

软件学报 2017年第7期28卷 1862-1880页

作者：周铭柯柯逍杜明智福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-enco... 详细信息

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-encoder,简称SAE)的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路:对于标注模型,提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器(B-SAE),较好地改善了中低频标签的标注效果.并在该模型的基础上提出一种分组强化训练B-SAE子模型的鲁棒平衡栈式自动编码器算法(RB-SAE),提升了标注的稳定性,从而保证模型本身具有较强的处理不平衡数据的能力;对于标注过程,以未知图像作为出发点,首先构造未知图像的局部均衡数据集,并判定该图像的高低频属性以决定不同的标注过程,局部语义传播算法(SP)标注中低频图像,RB-SAE算法标注高频图像,形成属性判别的标注框架(ADA),保证了标注过程具有较强的应对不平衡数据的能力,从而提升整体图像标注效果.通过在3个公共数据集上进行实验验证,结果表明,该方法在许多指标上相比以往方法均有较大提高.

关键词： SAE(stacked auto-encoder) 深度学习数据均衡图像标注语义传播

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注

引用

电子学报 2017年第12期45卷 2925-2935页

作者：柯逍邹嘉伟杜明智周铭柯福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过... 详细信息

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明:该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.

关键词：蒙特卡罗数据集均衡多尺度特征融合极限学习机图像自动标注

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于用户行为的情感影响力和易感性学习

引用

计算机学报 2017年第4期40卷 955-969页

作者：廖祥文郑候东刘盛华沈华伟程学旗陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

在不同情感极性上建模用户间的影响力是观点形成和病毒式营销的一个关键问题.已有工作将用户间影响力直接定义在用户对上,无法刻画未观测到用户对之间的关联关系,造成用户影响力学习的过拟合问题.此外,目前尚无针对不同情感极性的用户... 详细信息

在不同情感极性上建模用户间的影响力是观点形成和病毒式营销的一个关键问题.已有工作将用户间影响力直接定义在用户对上,无法刻画未观测到用户对之间的关联关系,造成用户影响力学习的过拟合问题.此外,目前尚无针对不同情感极性的用户间影响力建模的有效方法.因此,该文提出一种融合情感因素的用户分布式表达模型.该模型首先构建两个低维参数矩阵度量在不同情感极性上传播者的影响力和接受者的易感性,然后通过生存分析模型刻画级联的传播行为,最后利用负采样方法解决模型中存在正负例严重不平衡的问题.基于带有情感观点的微博转发所形成级联数据集的实验结果表明,与基准方法对比,该文方法在"预测动态级联"和"谁将会被转发"任务上MRR指标分别提高了273%和32.4%,在"级联大小预测"任务上MAPE指标下降了10.46%,很好地验证了该文模型的有效性.此外,该文分析用户的情感影响力和易感性分布并发现了一些重要的现象.

关键词：在线社交网络观点传播影响力易感性级联

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：