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Gaoya dianqi, 2019 红外检测作为电流互感器（CT）带电检测的重要手段,能快速、实时地带电检测和诊断出设备的大多数异常发热缺陷,防止出现故障。文中首先分析了广州电网自2005年来电流互感器红外带电检测开展的工作质效,发现红外检测可有效检测高压电流互感器缺陷。然后具体分析了一起红外检测发现的220 kV倒置式CT综合致热型缺陷,从现场高压介损试验、绝缘油试验以及局放试验多方法、多维度相结合对发现异常的电流互感器进行了综合诊断分析,明确了异常CT内部缺陷存在。最后通过停电检修解体,发现了异常CT膨胀器内部缺油 ...
范伟男 +5 more
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2016 目的探讨肿瘤异常蛋白（TAP）检测系统在早期妇科恶性肿瘤筛查中的应用价值。方法选择早期妇科恶性肿瘤疑似患者126例,经术后病理学检查包括恶性肿瘤56例,非恶性肿瘤70例,所有患者术前均行超声与TAP检测;同期选择正常女性体检人群50例,作为对照,观察TAP检测与超声诊断早期妇科恶性肿瘤的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及约登指数。结果 1恶性肿瘤患者TA P检测阳性率为89.29%,高于非恶性肿瘤患者与正常人群的14.29%、4%,比较差异有统计学意义 ...
王义霞 +4 more
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2016 目的评估孕酮（P）和人绒毛膜促性腺激素（β-HCG）在早期妊娠结局预测中的作用。方法经我院伦理委员会批准,于2015年7月-12月期间,就诊我院门诊并随机选取132例有停经史患者作为本研究病例,99例正常妊娠组和33例异常妊娠组。采取静脉血,化学免疫发光法检测P和β-HCG。采用t检验和χ2检验分析数据。结果正常妊娠组和异常妊娠组P和β-HCG变化趋势比较,差异有统计学意义 ...
孙兵
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FISH技术探讨hTERC基因与子宫颈上皮内瘤样病变和宫颈癌的相关性
Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2012 目的应用荧光原位杂交技术检测研究子宫颈上皮内瘤样病变（CIN）和宫颈癌人类染色体末端酶（hTERC）基因表达情况。方法收集120例LCT标本,应用荧光原位杂交技术检测hTERC基因扩增情况。结果 hTERC基因异常扩增阳性率在正常对照组与CINⅡ、CINⅢ、宫颈癌组间有显著性差异 ...
陈柯霖 +3 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对机械设备的异常数据难以获取和传统异常检测方法容易误报的问题，提出了一种基于深度对比一类分类的无监督异常检测框架，用于检测轴承等关键部件产生异常的时间点。所提出的框架分为2部分。第1部分，针对深度一类分类方法的分布未知与模型坍缩问题，提出一种改进的深度对比一类分类损失，修改了相似度度量方式，并添加了增强样本对之间的相似度约束。在训练过程中，选取4种备选的数据增强方案进行实验和分析，并选取了最佳的数据增强组合，使模型学习得到了更加均匀的正常数据分布。第2部分 ...
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2006 目的探讨人乳头瘤病毒（HPV）检测在宫颈癌及癌前病变诊断中的作用。方法用液基细胞检测法（TCT）进行宫颈细胞学检查。对651例细胞学检查异常者,均采用原位杂交检测高危型HPVDNA,对其中194例同时采用阴道镜下活组织病理检查,分析原位杂交HPVDNA检测对宫颈癌的诊断作用。结果1)651例细胞学检查异常患者,HPV感染率为39.6%,非典型鳞状细胞（ASCUS）患者中,HPV检出率为28.7%。HPVDNA检出率随宫颈TCT检查病变程度加重逐渐升高。2)在TCT检测基础上,HPV检测诊断宫颈上皮内瘤变（
孙晓杰, 崔满华, 左宇, 祝贺
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2012 目的观察类风湿性关节炎患者尿微量白蛋白（MA）、α1微球蛋白（α1-MG）、转铁蛋白（TRU）和免疫球蛋白G（IgU）的表达差异,比较应用尿微量蛋白与用尿常规和eGFR联合检测两种方法评价RA患者肾脏功能异常的差异性。方法应用免疫比浊法检测60例类风湿性关节炎患者和30例健康体检人员尿液MA、α1-MG、TRU、（IgU）、尿蛋白和血肌酐的含量。用SPSS11.5软件对结果进行统计分析。结果 RA患者肾功能异常组IgU、α1-MG与对照组比较差异有非常显著性 ...
安成, 周育平, 程实
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He jishu中国散裂中子源（China Spallation Neutron Source，CSNS）作为一个用户装置，其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而，由于加速器系统的高度复杂性，传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性，部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁，降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法，并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法，能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常 ...
彭 娜 +10 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对深度学习方法未明确学习变量间关系结构、系统异常难以准确检测的问题，提出一种深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法。首先，利用无监督图对比学习方法挖掘系统变量时间序列间相关性，构建与核电系统物理结构匹配的可解释性图结构；其次，基于变分图自编码器重构系统图结构，以重构误差来表征系统运行状态，从系统层面防止非线性突发行为带来的安全性问题；然后，通过半监督图卷积节点分类模型识别系统内部各变量运行状态，实现测点级异常检测；最后，以PCTranACP100仿真机2种基准事故工况数据 ...
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四川大学学报. 自然科学版, 2008 航天靶场观测数据是鉴定运载火箭性能的重要依据,数据中的异常值严重影响数据处理的质量.传统的靶场异常数据处理方法不能适应日益提高的精度要求.为了解决这一问题,文章分析了测量数据中粗大误差的特点,提出了一种适合靶场观测数据的基于局部K-距离的异常数据检测算法LKD(Local K-Distance).该算法通过计算对象与最近k个最近邻中的最大距离来分析数据对象的稀疏程度,从而检测异常值.实验结果证明,该方法简单快速,对粗大误差的检测有效率可达90%以上.
宋美娇, 唐常杰, 乔少杰, 苏辉
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