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关键词： GIS技术   地质灾害   风险评价   区域优化划分   灾害防治  

摘要： 地质灾害作为自然灾害中最为频繁且危害大的种类,对人类社会和经济发展带来了巨大的影响。在众多和地质灾害相关的研究工作中,风险评价与区域优化划分是关键的一环。在本研究中,我们运用了地理信息系统(GIS)技术,成功地将其应用于地质灾害的风险评价和区域优化划分中。首先,我们采集了与地质灾害有关的多元信息,并通过GIS技术将这些信息进行 可视化处理和分析,包括地质构造、地震活动区、气象条件等。然后,我们组建了一个灾害评价模型,并运用该模型进行地质灾害风险评价。最后,实施了灾区的优化划分,以便对面临灾害风险的区域进行有效的灾害防治。通过这一系列的工作,我们发现,GIS技术在地质灾害风险评价与区域优化划分中的应用,能够为更好的灾害防治工作提供重要支持。结果 将极大地帮助政府和相关部门做出更为科学、精准的决策,对地质灾害的防治工作具有重要意义。

关键词： 卡尔曼滤波   自适应鲁棒滤波   影响力函数   黎卡提方程   不确定性  

摘要： 为解决卡尔曼(Kalman)滤波的工程应用难题,现有方法往往以过多的性能损失为代价来增强滤波算法鲁棒性,从而导致估计性能下降.为进一步提升滤波精度,本文借助于影响力函数,构建基于黎卡提(Riccati)方程的自适应鲁棒卡尔曼滤波(adaptive robust Kalman filter, ARKF)算法,削弱不确定性影响的同时,最小化性能损失.首先,利用影响力函数实时感知并量化不确定性影响;其次,根据量化结果反演不确定性导致的观测偏移量;然后,根据观测偏移量实时放缩黎卡提方程先验信息上界,实现卡尔曼滤波鲁棒性的自适应调整,减小性能损失;最后,通过数值仿真以及在四容水箱实验中的应用,证实所提算法的有效性及优越性.

关键词： 频繁序列挖掘   旅游景点   个性化推荐算法   爬虫工具  

摘要： 开展景点个性化推荐时,若不能完整采集用户浏览的相关数据,会直接影响后续景点的推荐效果,为此提出基于频繁序列挖掘的景点个性化推荐算法优化方法。利用网络爬虫工具爬取用户近期浏览与评论信息,获取旅游景点相关数据。基于数据采集结果构建景点知识图谱,生成景点序列,根据景点序列生成频繁序列,并利用Top-K最优划分方法对序列实施划分处理,通过对划分后频繁数据挖掘,获取景点最佳推荐序列,实现景点的个性化推荐。实验结果表明,利用该方法开展景点个性化推荐时,推荐效果好、精度高。

关键词： 抗癌药物联合治疗   分子指纹   图注意力神经网络   深度学习  

摘要： 抗癌药物组合的协同性筛选对于临床治疗具有重要意义,但随着药物组合数量的爆炸式增长,传统检测方法存在耗时长、成本高等问题,难以有效发现新的协同药物组合。针对上述问题,提出一种基于图注意力网络的抗癌药物组合协同性预测模型(multi-scale feature fusion model based on graph attention network for anticancer synergistic drug combination prediction,MFGSynergy)来辅助抗癌药物组合筛选。首先,该模型将药物简化分子线性输入规范(simplified molecular input line entry system,SMILES)编码为分子图及分子指纹数据,并对癌细胞系数据进行预处理;然后,通过图注意力网络(graph attention network,GAT)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP)对药物数据及癌细胞系数据进行特征提取,并将提取到的多种药物特征和癌细胞系特征进行特征融合用于预测抗癌药物组合的协同性;最后,基于公开数据集将MFGSynergy与Deep DDS、DeepSynergy及6种机器学习方法进行对比实验,实验结果表明,MFGSynergy在五折交叉验证上的ROC曲线下的面积(receiver operating characteristic area under the curve,ROC AUC)、PR曲线下的面积(area under the precision-recall curve,AUPR)、准确性(accuracy,ACC)、精准度(precision,PREC)、真阳性率(true positive rate,TPR)和F1分别达到了0.94、0.94、0.86、0.87、0.86、0.86,均高于其他对比模型,这说明MFGSynergy的预测性能优于其他对比模型。此外,独立测试实验表明,对于未知的药物组合,MFGSynergy仍具有良好的预测性能,这证明模型具有良好的泛化性。

关键词： 数学思维方式   模型建立   函数解题   分段函数   实际应用  

摘要： 函数思维与模型建立是解决数学问题的核心要素.文章通过分析函数解题过程中的逻辑分析、转化简化、数形结合等基础思维方式,研究了变量关系分析、分段点确定和函数表达式构建等模型建立方法,并探讨了分段函数应用、图象分析和模型验证等典型问题的解决策略.

关键词： 分布式储能   集群划分   充换电场站规划   K-means聚类算法   划分指标  

摘要： 分布式储能和电动汽车充换电设施的规模化接入,对电网规划、运行监视和调度控制等造成一定影响。提出一种适用于规模化分布式储能的集群划分方法,并将电动汽车及充换电设施作为储能的一种形式。采取基于功率节点电压灵敏度的电气距离模块度指标,对常规K-means算法进行改进优化,设计节点指数法、肘部法则来优化初始聚类中心选择和集群数的确定。以IEEE 33系统算例进行算法验证,结果表明所提集群划分方法具有较强的电气耦合性、准确性及运算效率。

关键词： 歌剧《图伯特》   音乐设计   戏剧性   创作思维   中国歌剧  

摘要： 《图伯特》是我国第一部反映锡伯族西迁戍边壮阔历史的歌剧,也是继《苍原》之后辽宁推出的又一部重要的历史题材正歌剧。文章从作曲者的视角对歌剧《图伯特》加以解析与评价,涉及音乐语言的整体设计、音乐语言的戏剧性表达,以及中国歌剧创作理念与探索实践等各自独立且层次递进的三方面问题。在整体音乐设计上,作曲者既发挥传统调性音乐之所长,也吸纳20世纪现代音乐作曲技术,既有西方歌剧的结构模式和创作思维,又注重从民歌、戏曲中汲取资源及手段,而这一切都基于“音乐表达戏剧”的需要。作为一部符合歌剧体裁内在美学规定,并具有中国音乐特色和表达方式的歌剧作品,《图伯特》的创作思维及音乐设计将为中国歌剧的本土化塑造提供有益的借鉴与思路。

关键词： 思维方式   形成过程   数学学科核心素养  

摘要： 在新课程改革背景下,高中数学教学应由知识本位向素质本位进阶.在教学实践中,不仅要让学生掌握知识内容,还要重视培养学生的思维方式,引导学生亲历知识形成过程,让学生掌握概念研究的一般方法,切实提高学生的数学学习能力,培养学生优秀的思维品质,发展学生的数学学科核心素养.

关键词： 频繁模式增长算法   隐马尔科夫模型   音乐信息   分类  

摘要： 针对传统音乐信息分类效率低和准确率差的情况,提出一种音乐信息类型划分模型。所提模型利用频繁模式增长算法挖掘音乐信息类型的关联度,并结合了隐马尔科夫模型构建分类模型。结果表明,分类模型在音乐信息分类中平均耗时为75.3 s,同时对6种音乐分类的平均准确率达88.73%。在不同节奏特征向量与方法的比较中,分类准确率平均值分别为91.82%和92.63%,性能优于其他方法。这说明所提模型不仅提高了分类效率和精确度,还有助于推动音乐推荐、搜索等应用的进步。

关键词： 配网自动化   小波降噪   阈值函数   去噪指标  

摘要： 电力信号是配网自动化运行中的重要参数,通过对电信号的实时监测能够判断电力线路是否正常运行。考虑到电力信号在传输过程中受到噪声干扰问题,提出在小波降噪理论基础上,改进其阈值函数,达到提高降噪效果的目的。引入信噪比、均方根误差和波形相似度的去噪指标对结果进行对比分析,仿真分析表明,基于改进小波阈值函数的降噪方法效果优于传统小波降噪方法。