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基于PID搜索优化的CNN-LSTM-Attention铝电解槽电解温度预测方法研究 被引量:4
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作者 尹刚 朱淼 +2 位作者 全鹏程 颜玥涵 刘期烈 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期324-337,共14页
铝电解生产环境恶劣,受电场、磁场、流场、温度场等多物理场耦合影响,导致铝电解生产过程故障频发。铝电解温度是影响铝电解槽寿命和运行状态的重要参数,但由于槽内温度很高且具有强烈腐蚀性,至今尚未找到有效的电解温度在线检测与预测... 铝电解生产环境恶劣,受电场、磁场、流场、温度场等多物理场耦合影响,导致铝电解生产过程故障频发。铝电解温度是影响铝电解槽寿命和运行状态的重要参数,但由于槽内温度很高且具有强烈腐蚀性,至今尚未找到有效的电解温度在线检测与预测方法。为了解决这一技术难题,通过理论分析结合现场实验验证,揭示了铝电解槽电解温度与其工艺参数间的密切相关性,并据此提出一种基于深度学习的铝电解槽电解温度预测模型。考虑到铝电解槽工艺参数的复杂性、非线性、高维度、时序性等特征,采用卷积神经网络(CNN)用于提取数据的高维特征,长短期记忆网络用于建模(LSTM),处理铝电解生产过程中的时序数据,引入了注意力机制(Attention),学习输入参数不同部分之间的关联性,同时根据输入数据的重要程度进行加权处理,并采用PID搜索优化算法(PSA)对CNN-LSTM-Attention模型的参数进行寻优,减少训练时间并提高模型的性能。最后经铝电解实际生产数据进行现场实验验证,结果表明:提出的温度预测模型相关指数(R~2)为0.963 7,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为5.417 6和3.382 5,与单一模型算法、其他预测算法和不同优化算法对比验证表明,该模型的性能更佳,能够准确预测铝电解槽电解温度,实现了铝电解槽电解温度的在线检测。 展开更多
关键词 铝电解 算法 电解温度 深度学习 过程控制
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基于激励耦合的铝电解槽接地故障诊断方法研究
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作者 尹刚 钱中友 +2 位作者 颜非亚 曹文琦 朱淼 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期127-135,共9页
铝电解槽在复杂的工作环境中运行,受强磁场、电场、热场等多物理场耦合效应影响,容易发生接地故障,严重影响其生产效率和安全性。针对现有检测方法在精准定位与实时诊断方面存在一定局限性,提出一种基于激励耦合的铝电解槽接地故障诊断... 铝电解槽在复杂的工作环境中运行,受强磁场、电场、热场等多物理场耦合效应影响,容易发生接地故障,严重影响其生产效率和安全性。针对现有检测方法在精准定位与实时诊断方面存在一定局限性,提出一种基于激励耦合的铝电解槽接地故障诊断方法。该方法通过在铝电解系列首端注入幅值为30 V、频率为100 Hz的交流电压信号激励,并结合铝电解槽两端的交流电压与对地电压的动态响应,分析其接地故障特征。研究表明,铝电解槽在正常运行状态下电路表现为容性特征,而在接地故障发生以后,电路特性则由容性转变为阻性。基于这一特性,分别在单点接地故障和多点接地故障情况下设计了多组仿真实验,并引入容阻比作为故障诊断指标。通过对比正常运行与故障状态下的电气特征,提出以下诊断判据:当铝电解槽同时满足以下条件时:槽两端交流电压u i大于阈值u ci,槽两端交流电压和槽对地交流电压相位差φi<10°以及容阻比αi>104,表明该铝电解槽存在接地故障。通过制作实验原理样机并进行现场实验,验证了该方法能够有效识别铝电解槽的单点接地故障和多点接地故障,并且适用于在线监测与实时诊断。实验结果表明,该方法在提升铝电解槽运行安全性与经济效益方面具有显著优势,为铝电解槽的接地故障诊断提供了高效、可靠的解决方案。 展开更多
关键词 铝电解 激励耦合 接地 故障诊断 检测技术
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DMIFD:一种基于深度学习的多模态工业故障诊断方法
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作者 尹刚 朱淼 +3 位作者 颜玥涵 王怀江 江茂华 刘期烈 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期215-227,共13页
基于深度学习的故障诊断是当前工业安全智能化管理的重要研究方向。工业实际生产中故障时常发生,导致生产效率下降,严重时会造成停产甚至人员伤亡。由于生产环境复杂多变,导致故障特征难以提取和识别,且工业现场需要实时监测和快速诊断... 基于深度学习的故障诊断是当前工业安全智能化管理的重要研究方向。工业实际生产中故障时常发生,导致生产效率下降,严重时会造成停产甚至人员伤亡。由于生产环境复杂多变,导致故障特征难以提取和识别,且工业现场需要实时监测和快速诊断,传统故障诊断方法通常依赖专家经验进行特征提取和模式识别,难以适应复杂动态的工业环境。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多模态工业故障诊断方法。采用极端梯度提升(XGBoost)筛选与工业故障相关的工艺参数,以此作为模型输入的多模态数据。通过深度极限学习机(DELM)提取生产工艺参数的非线性和高维特征,识别出异常状态的工业设备,并利用霜冰优化算法(RIME)优化DELM的关键参数,使模型达到最佳性能。RIME-DELM输出正常状态的设备样本,异常设备样本则继续输入至深度置信网络(DBN)和最小二乘支持向量机(LSSVM),对异常样本进行故障类型的具体判别。将所提出的方法应用于铝电解生产过程,验证了模型的有效性。经铝电解生产现场实验结果表明,该模型的异常状态检测的准确率为97.96%,F1-score为0.9753,故障类型诊断的准确率为96.75%,Macro-F1分数为0.9447,通过消融实验、与常见深度学习模型对比,本文构建的DMIFD模型诊断精度更高,为实际工业生产的故障诊断提高了更准确、可靠的支持。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 多模态融合 神经网络 过程控制
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全自由呼吸心脏磁共振检查之左、右心功能成像及分析 被引量:1
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作者 刘乐乐 尹刚 +7 位作者 蒋梦迪 韩紫娟 安靖 王开福 王伟 葛英辉 刘婷 陆敏杰 《放射学实践》 北大核心 2025年第11期1383-1389,共7页
目的:探讨全自由呼吸下(FB)压缩感知(CS)实时采集与回顾性运动校正(MoCo)技术结合的电影序列在左、右心室功能成像及分析中的可行性,并与常规心脏磁共振(CMR)回顾性心电门控K空间分段(Seg)填充采集的屏气(BH)电影序列进行对比。方法:前... 目的:探讨全自由呼吸下(FB)压缩感知(CS)实时采集与回顾性运动校正(MoCo)技术结合的电影序列在左、右心室功能成像及分析中的可行性,并与常规心脏磁共振(CMR)回顾性心电门控K空间分段(Seg)填充采集的屏气(BH)电影序列进行对比。方法:前瞻性纳入47例心脏病患者,采用3.0T MR扫描仪,分别获得FB和BH电影图像。使用Likert 5分量表评估两种电影序列的图像质量(IQ)及测量左、右心室功能参数包括舒张末期容积(EDV)、收缩末期容积(ESV)、每搏输出量(SV)、射血分数(EF)、心排血量(CO)及心肌质量(Mass)。结果:FB和BH序列的图像质量评分分别为3.83±0.73和3.98±0.82(Z=-1.313,P=0.189)。FB和BH序列的平均扫描时间分别为(150.43±28.27)s和(397.92±42.64)s(Z=-5.978,P<0.001)。两种技术在评估双心室容积各种参数时差异无统计学意义(均P>0.05),Bland-Atlman分析显示了良好的一致性。结论:自由呼吸运动校正的心脏电影MRI结合压缩感知技术与常规屏气电影序列相比,图像质量相近,左右心室收缩功能评价一致性好,且显著缩短了扫描时间,明显提高了临床扫描效率。 展开更多
关键词 心脏磁共振成像 电影序列 压缩感知 自由呼吸 运动校正
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磁偶极子梯度张量的几何不变量及其应用 被引量:25
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作者 尹刚 张英堂 +2 位作者 李志宁 张光 范红波 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期749-756,共8页
磁梯度张量系统姿态的变化将影响梯度场测量和数据解释的精度,使得具有坐标变换不变性特点的张量不变量成为磁梯度张量数据解释的研究热点.本文在对磁偶极子产生的磁梯度张量进行特征值分析的基础上得到了:测量点与磁偶极子位置形成的... 磁梯度张量系统姿态的变化将影响梯度场测量和数据解释的精度,使得具有坐标变换不变性特点的张量不变量成为磁梯度张量数据解释的研究热点.本文在对磁偶极子产生的磁梯度张量进行特征值分析的基础上得到了:测量点与磁偶极子位置形成的位置矢量、磁偶极子磁矩矢量与绝对值最小的特征值对应的特征向量垂直;位置矢量和磁矩矢量与最大及最小特征值对应的特征向量共面,且两矢量间的夹角可由磁梯度张量矩阵的特征值表示.最后,将本文所得磁偶极子梯度张量的几何不变量用于磁性目标的跟踪中,取得了较好的实时跟踪效果. 展开更多
关键词 磁偶极子 磁梯度张量 几何不变量 特征值 张量不变量
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基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究 被引量:23
6
作者 尹刚 张英堂 +2 位作者 李志宁 程利军 于继全 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期143-148,共6页
针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障... 针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障的特征向量。仿真信号验证了本文所提算法对微弱冲击信号的增强能力,与支持向量机结合用于发动机十一种故障的诊断实例表明,故障分类准确率可达到98.76%。 展开更多
关键词 小波包 特征增强 多尺度主元分析 故障诊断 支持向量机
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黄芪、莪术配伍对人卵巢癌HO-8910原位移植瘤组织中MMP2和VEGF表达的影响 被引量:22
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作者 尹刚 唐德才 +2 位作者 戴建国 臧文华 吴晓宇 《南京中医药大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期53-56,共4页
目的观察黄芪、莪术配伍对人卵巢癌HO-8910原位移植瘤抑瘤效果以及肿瘤组织中MMP2和VEGF表达的影响。方法选取已建立荧光蛋白转染的HO-8910卵巢癌原位癌动物模型(5组),分为模型组,阳性对照组(顺铂),黄芪组,莪术组,黄芪、莪术配伍组(按照... 目的观察黄芪、莪术配伍对人卵巢癌HO-8910原位移植瘤抑瘤效果以及肿瘤组织中MMP2和VEGF表达的影响。方法选取已建立荧光蛋白转染的HO-8910卵巢癌原位癌动物模型(5组),分为模型组,阳性对照组(顺铂),黄芪组,莪术组,黄芪、莪术配伍组(按照2:1),动态测量各组肿瘤体积增长情况,观察抑瘤效果。用免疫组织化学法检测移植瘤组织中MMP2和VEGF蛋白的表达并计算表达率。结果黄芪、莪术配伍组以及顺铂组的移植瘤体积和瘤质量均小于模型组(P<0.05),黄芪、莪术配伍组移植瘤体积和瘤质量小于顺铂组、莪术组以及黄芪组(P<0.05),莪术组移植瘤体积和瘤质量与模型组相比较无统计学差异(P>0.05)。黄芪、莪术配伍组移植瘤体积和瘤质量小于顺铂组(P<0.05);与模型组比较黄芪组,莪术组,黄芪、莪术配伍组和顺铂组移植瘤组织中MMP2和VEGF蛋白表达水平平均减弱(P<0.05)。结论黄芪、莪术配伍使用在实验周期内对人卵巢癌HO-8910抑瘤效果明显(P<0.05),其作用机制可能与下调MMP2和VEGF蛋白的表达有关。 展开更多
关键词 黄芪 莪术 卵巢癌 MMP2 VEGF
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面向开源生态的软件数据挖掘技术研究综述 被引量:20
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作者 尹刚 王涛 +5 位作者 刘冰珣 周明辉 余跃 李志星 欧阳建权 王怀民 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2258-2271,共14页
全球开源软件生态中孕育的大众化软件生产模式正在快速形成一种新型的软件生产力,在软件开发和应用各个环节发挥了巨大作用.大众化软件生产的数据规模日趋庞大、协同范围不断扩展、管理模式高度精简,这些全球化特征使其在软件复用、协... 全球开源软件生态中孕育的大众化软件生产模式正在快速形成一种新型的软件生产力,在软件开发和应用各个环节发挥了巨大作用.大众化软件生产的数据规模日趋庞大、协同范围不断扩展、管理模式高度精简,这些全球化特征使其在软件复用、协同开发、知识管理等环节面临诸多挑战,迫切需要新的理论指导和工具支持.首先,界定了大众化软件生产活动的分布范围、基本过程和数据形态;然后,从软件复用、协同开发、知识管理这3个核心环节对开源社区数据挖掘技术的研究工作进行了归类与分析;最后,总结了该领域研究工作存在的问题和未来的发展趋势. 展开更多
关键词 开源社区 软件仓库 开源软件 数据挖掘
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改进在线贯序极限学习机在模式识别中的应用 被引量:13
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作者 尹刚 张英堂 +1 位作者 李志宁 范红波 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期164-166,169,共4页
针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有的隐层激励函数构建正则小波极限学习机,并与在线学习方法结合,提出在线正则小波极限学习机。仿真实验结... 针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有的隐层激励函数构建正则小波极限学习机,并与在线学习方法结合,提出在线正则小波极限学习机。仿真实验结果表明,在线正则小波极限学习机克服过学习和局部最优等问题,能够实现快速在线学习,具有良好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 在线贯序极限学习机 小波分析 在线学习 模式识别 结构风险 泛化性能 鲁棒性
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基于在线半监督学习的故障诊断方法研究 被引量:10
10
作者 尹刚 张英堂 +2 位作者 李志宁 任国全 范红波 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期637-642,共6页
针对机械故障诊断中准确、完备的故障训练样本获取困难,而现有分类方法难以有效地发掘大量未标记故障样本中蕴含的有用信息,提出了一种基于在线半监督学习的故障诊断方法。该方法基于Tri-training算法将在线贯序极限学习机从监督学习模... 针对机械故障诊断中准确、完备的故障训练样本获取困难,而现有分类方法难以有效地发掘大量未标记故障样本中蕴含的有用信息,提出了一种基于在线半监督学习的故障诊断方法。该方法基于Tri-training算法将在线贯序极限学习机从监督学习模式扩展到半监督学习模式,利用少量不精确的标记样本构建初始分类器,并从大量未标记样本中在线扩充标记样本,对分类器进行增量式更新以提高其泛化性能。半监督基准数据试验结果表明,训练样本总数相同但标记样本数与未标记样本数比例不同时,所提算法得到的分类准确率相当且训练时间相差小于1.2倍。以柴油机8种工况的故障模式为对象进行试验验证,结果表明标记故障样本较少时,未标记故障样本的加入可使故障分类准确率提高5%~8%。 展开更多
关键词 故障诊断 极限学习机 在线半监督学习 协同训练 排气噪声
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中医肿瘤方配伍规律初探 被引量:17
11
作者 尹刚 唐德才 +1 位作者 尚尔鑫 赵凡 《南京中医药大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期111-113,共3页
目的运用关联规则分析《中医方剂大词典》中肿瘤方单味药、药对与药组之间的关联关系,初步探讨肿瘤方的配伍规律。方法收集肿瘤方587首,分别采用频繁模式、Apriori算法,分析单味药、药对与药组之间的关联关系。结果显示肿瘤方选用的药... 目的运用关联规则分析《中医方剂大词典》中肿瘤方单味药、药对与药组之间的关联关系,初步探讨肿瘤方的配伍规律。方法收集肿瘤方587首,分别采用频繁模式、Apriori算法,分析单味药、药对与药组之间的关联关系。结果显示肿瘤方选用的药物多具有活血化瘀、行气止痛的功效,代表药物如三棱、莪术、木香、陈皮等。结论肿瘤方用药多以活血化瘀与行气止痛药物配伍使用,在此基础上配伍补气健脾、温阳散寒或者化痰散结的药物等。 展开更多
关键词 肿瘤方 配伍规律 关联规则 APRIORI算法
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磁梯度张量系统的非线性校正方法 被引量:12
12
作者 尹刚 张林 +1 位作者 谢艳 魏志 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期35-43,共9页
针对磁梯度张量系统中存在的零点偏移、灵敏度不一致、三轴非正交等单传感器误差和传感器之间的非对准误差,提出了磁梯度张量系统的非线性校正方法。该方法基于磁梯度张量的差分测量理论,建立了包含单传感器误差参数和传感器间非对准误... 针对磁梯度张量系统中存在的零点偏移、灵敏度不一致、三轴非正交等单传感器误差和传感器之间的非对准误差,提出了磁梯度张量系统的非线性校正方法。该方法基于磁梯度张量的差分测量理论,建立了包含单传感器误差参数和传感器间非对准误差参数的张量测量数学模型;然后基于标量校正原理、张量不变量理论和点积不变量理论,提出了关于磁标量场、磁矢量场和磁张量场的4种不同的非线性约束准则,并给出了磁梯度张量系统的输出坐标系与标准正交坐标系间的非对准误差约束条件,进而建立了包含磁梯度张量系统误差参数的非线性方程组;最后,利用非线性最小二乘法求解方程组的未知参数,不仅实现了误差参数的准确估计,而且可以将磁梯度张量的输出校正到标准正交坐标系下。仿真和实验结果验证了方法的有效性,实际张量系统的张量各分量均方根误差平均值由1097.52降到14.19 nT/m。 展开更多
关键词 磁梯度张量 非线性校正 磁矢量传感器 标量校正 非线性最小二乘法
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基于倾斜角和Helbig方法的多磁源目标反演技术 被引量:9
13
作者 尹刚 张英堂 +2 位作者 米松林 韩兰懿 刘敏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期577-584,共8页
针对传统磁源反演对区域内同时存在多个复杂磁源时分辨能力较弱的问题,提出了磁梯度张量测量下的目标反演方法.首先基于磁梯度张量分量计算的改进倾斜角实现区域内磁源目标个数和初始分布区域的估计;然后选择不同大小的滑动窗口,利用Hel... 针对传统磁源反演对区域内同时存在多个复杂磁源时分辨能力较弱的问题,提出了磁梯度张量测量下的目标反演方法.首先基于磁梯度张量分量计算的改进倾斜角实现区域内磁源目标个数和初始分布区域的估计;然后选择不同大小的滑动窗口,利用Helbig方法计算测量区域内各点的磁化方向,每个初始分布区域内磁化方向变化最小的测量点对应的水平位置即为磁源目标的水平位置,且该点的磁化方向即为该磁源目标的总磁化方向;最后利用磁源目标竖直方向上磁变换模量的相互关系,实现了磁源目标空间垂向位置和磁矩大小的估计.仿真结果表明,该方法可准确估计磁源目标的水平位置,竖直位置估计误差小于11.67%,磁化方向估计误差小于6.1%;多个磁铁目标的反演实验验证了所提方法的实用性,水平和竖直位置估计误差分别小于8.33%和15.79%. 展开更多
关键词 磁梯度张量 倾斜角 多磁源目标 反演
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运用在线贯序极限学习机的故障诊断方法 被引量:10
14
作者 尹刚 张英堂 +1 位作者 李志宁 程利军 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期325-329,345,共5页
针对传统的前馈神经网络学习算法泛化能力不高、训练速度慢、易出现局部最优解及无法处理随时间不断变化的信息流等问题,提出了基于在线贯序极限学习机的快速故障诊断方法。针对旋转机械故障复杂、样本少的特点,将测试过程中得到的预测... 针对传统的前馈神经网络学习算法泛化能力不高、训练速度慢、易出现局部最优解及无法处理随时间不断变化的信息流等问题,提出了基于在线贯序极限学习机的快速故障诊断方法。针对旋转机械故障复杂、样本少的特点,将测试过程中得到的预测数据加入训练样本,作为下一次预测的已知信息,建立在线贯序极限学习机分类模型,从而在最大程度上提高故障诊断的精度。试验结果表明,在线贯序极限学习机在故障分类准确率与支持向量机相近的条件下,参数选择简单且学习速度提高近200倍。 展开更多
关键词 极限学习机 在线神经网络 旋转机械 故障诊断 支持向量机
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基于磁传感器阵列的磁性目标跟踪方法 被引量:8
15
作者 尹刚 张英堂 +1 位作者 范红波 李志宁 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1748-1752,共5页
针对基于磁矢量测量的磁性目标跟踪具有高度非线性且无法得到解析最优解的问题,提出了基于磁传感器阵列的磁性目标跟踪方法.该方法首先利用设计的磁传感器阵列测量磁性目标产生的磁梯度张量信息进行目标方位的单点估计,然后联合磁标量... 针对基于磁矢量测量的磁性目标跟踪具有高度非线性且无法得到解析最优解的问题,提出了基于磁传感器阵列的磁性目标跟踪方法.该方法首先利用设计的磁传感器阵列测量磁性目标产生的磁梯度张量信息进行目标方位的单点估计,然后联合磁标量、磁梯度张量各分量及张量矩阵的特征值实现了磁性目标位置和磁矩的单点估计,在连续的单点定位基础上完成了磁性目标运动速度的估计和运动轨迹的实时跟踪.最后利用磁通门传感器搭建了传感器阵列,进行了小型磁性目标的跟踪实验,实验结果表明该连续单点定位方法具有较好的目标实时跟踪能力. 展开更多
关键词 磁梯度张量 跟踪 磁偶极子 定位 特征值分析
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腹腔镜Roux-en-Y胃旁路术与腹腔镜胃袖状切除术治疗肥胖病的对比研究 被引量:12
16
作者 尹刚 张能维 +10 位作者 朱斌 阿民布和 闫巍 廉东坡 樊庆 刘晨 杜德晓 张东东 张振 张雁凯 宫轲 《中国微创外科杂志》 CSCD 北大核心 2015年第6期487-491,496,共6页
目的比较腹腔镜Roux-en-Y胃旁路术(laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass,LRYGB)与腹腔镜胃袖状切除术( laparoscopic sleeve gastrectomy ,LSG)治疗肥胖病的疗效。方法2012年1月~2014年1月符合入组条件的肥胖病49例,术前BMI... 目的比较腹腔镜Roux-en-Y胃旁路术(laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass,LRYGB)与腹腔镜胃袖状切除术( laparoscopic sleeve gastrectomy ,LSG)治疗肥胖病的疗效。方法2012年1月~2014年1月符合入组条件的肥胖病49例,术前BMI 38.85±6.40(32.01~58.64),其中42例(86%)合并2型糖尿病,37例(76%)合并高甘油三酯血症(hypertriglyceridemia,HTG)。根据患者选择的手术方式分为LRYGB组(n=26)和LSG组(n=23),将临床资料进行对比研究。结果2组均成功实施手术。 LRYGB组手术时间明显长于LSG组[(108.8±16.1) min vs.(90.9±24.8) min,t=3.031,P=0.004]。术后随访12~28个月,平均16个月。49例术后12个月BMI 29.75±3.46,与术前相比明显下降( t=14.135,P=0.000);术后多余体重减除率(EWL%)80.06%±14.28%(51.00%~120.00%)。42例合并2型糖尿病者术后空腹血糖和糖化血红蛋白较术前明显下降[(9.23±3.40) mmol/L vs.(8.00±1.94) mmol/L,t =3.168,P=0.003;6.22%±1.63%vs.5.43%±0.93%,t=7.212,P=0.000];37例合并HTG患者术后甘油三酯水平较术前亦下降[(2.49±0.77) mmol/L vs.(1.64±0.68)mmol/L,t=5.202,P=0.000]。2组体重减轻、降糖、降脂效果无明显差异(P均>0.05)。结论LRYGB与LSG治疗肥胖病是安全有效的,对合并2型糖尿病及高甘油三酯血症也有较好的疗效。 LSG操作相对简单,符合胃肠道生理,值得优先选择。 展开更多
关键词 肥胖病 减重手术 腹腔镜Roux-en-Y胃旁路术 腹腔镜胃袖状切除术
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自适应集成极限学习机在故障诊断中的应用 被引量:8
17
作者 尹刚 张英堂 +2 位作者 李志宁 任国全 孙宜权 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期897-901,918,共5页
为了改善在线贯序极限学习机的分类效果,进一步提高算法在小样本数据下的稳定性和泛化性,设计自适应网络集成机制,提出极限学习机改进算法.该算法借鉴learn++集成思想,通过计算增量学习时的分类准确率和隐层网络输出权值范数,在线调... 为了改善在线贯序极限学习机的分类效果,进一步提高算法在小样本数据下的稳定性和泛化性,设计自适应网络集成机制,提出极限学习机改进算法.该算法借鉴learn++集成思想,通过计算增量学习时的分类准确率和隐层网络输出权值范数,在线调整集成输出中子网络的投票权值以及网络输入权值和节点偏置.UCI数据集及轴承故障的实验分析表明,与改进前相比,该算法分类准确率提高约1个百分点的同时,6个数据集100次实验的标准差分别降低了0.1~1.2个百分点.最后将该算法与小波包相结合应用于发动机的故障诊断中,取得了91.16%的分类准确率. 展开更多
关键词 极限学习机 learn++神经网络集成 故障诊断 小波包
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基于角色的访问控制 被引量:17
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作者 尹刚 王怀民 滕猛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第3期69-71,共3页
1.引言基于角色的访问控制(Role-ased Access Control,下简称RBAC),其核心概念是用户不能对应用对象随意访问.RBAC系统中,用户作为某种角色的成员,其访问权限在管理上与其角色相关.这种思想大大简化了用户授权的管理,为定义和实施系统... 1.引言基于角色的访问控制(Role-ased Access Control,下简称RBAC),其核心概念是用户不能对应用对象随意访问.RBAC系统中,用户作为某种角色的成员,其访问权限在管理上与其角色相关.这种思想大大简化了用户授权的管理,为定义和实施系统安全策略提供极大的弹性.用户可根据权力和资格被赋予不同的角色,并且用户角色易于重新分配,无须改变基本访问结构. 展开更多
关键词 计算机网络 网络安全 角色 访问控制 RBAC
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基于SWAT模型的图们江流域氮磷营养物非点源污染研究 被引量:18
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作者 尹刚 王宁 +1 位作者 袁星 张捷 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期704-710,共7页
运用数学模型模拟非点源污染物的空间分布及其输移转化机制,是当前农业非点源污染研究中的重要手段和途径之一。流域尺度长时段分布式水文模型SWAT(soil and water assessment tool)应用于我国南方许多流域的非点源污染模拟上都取得了... 运用数学模型模拟非点源污染物的空间分布及其输移转化机制,是当前农业非点源污染研究中的重要手段和途径之一。流域尺度长时段分布式水文模型SWAT(soil and water assessment tool)应用于我国南方许多流域的非点源污染模拟上都取得了较好的结果。利用SWAT模型建立了东北图们江流域非点源污染数据库,对该流域(中国一侧)划分为5个小流域46个水文单元,分别进行了水文模拟、降雨径流和土壤侵蚀量计算。结果表明,图们江流域农业非点源污染主要的发生区在流域中部,海兰河和布尔哈通河交界的区域内。该区内有机氮和有机磷的非点源污染负荷明显高于其他地区,推测认为该区域为延边州首府延吉市所在地,城市建设和经济发展带来了繁荣,也造成了局部地区的植被破坏、土地裸露,水保能力下降,因此水土流失现象比较严重。另外,通过分析流域内有机氮和有机磷的时空变化特征发现,2007年延吉、龙井地区为氮磷营养物非点源污染最大发生区(有机氮9.76t.a-1,有机磷1.24t.a-1),而2008年除延吉、龙井地区外,珲春地区有机氮和有机磷非点源污染均有加重的趋势(分别由1.39t.a-1上升到3.82t.a-1,0.17t.a-1上升到0.48t.a-1);氮磷营养物的空间分布特征表明,2007年与2008年除了延吉、龙井一带为最大发生区外,珲春地区有机氮流失有所加重(从1.39t.a-1上升到3.81t.a-1),有机磷流失也有所加重(0.17t.a-1上升到0.48t.a-1),而安图等地区则有所减轻。 展开更多
关键词 SWAT模型 GIS 非点源污染 图们江流域
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基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究 被引量:10
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作者 尹刚 钱中友 +10 位作者 曹文琦 全鹏程 许亨权 颜非亚 王民 向禹 向冬梅 卢剑 左玉海 何文 卢润廷 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期354-365,共12页
针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支... 针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。 展开更多
关键词 电解 算法 健康状态 预测 实验验证
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