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Zhongguo cuzhong zazhi, 2022 目的 建立基于机器学习的血糖异常急性缺血性卒中患者的预后预测模型，比较传统logistic模型与机器学习模型的预测效能。 方法 以中国国家卒中登记研究Ⅲ（China national stroke registration study III，CNSR-Ⅲ）血糖异常急性缺血性卒中患者为研究对象，采用病例报告表收集患者的人口学信息、既往病史、实验室检查、头颅影像学检查、卒中病因分型等临床资料。采用分层10折交叉验证划分训练集（3325例）和测试集（369例），基于随机森林、梯度提升决策树（
杨佳蕾, 陈思玎, 孟霞, 姜勇, 王拥军
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Gaoya dianqi, 2020 针对极限学习机缺乏稳定性对变压器故障诊断造成不良影响的问题,文中引入具有更好泛化能力的正则极限学习机,提出一种基于NSGA2优化正则极限学习机的变压器故障诊断方法。该方法以油中溶解气体含量比值作为特征输入,用NSGA2优化正则极限学习机随机生成的输入层权值与隐层偏置,避免了输出层权值矩阵过大,从而提高模型稳定性和诊断精度。仿真实验结果表明,相比于传统正则极限学习机,文中方法有更高的故障诊断正确率,是一种有效的变压器故障诊断方法。
王春明, 朱永利
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Gaoya dianqi, 2020 断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,文中基于分合闸线圈电流特征值创建了样本库,并提出使用粒子群优化学习机进行故障诊断的方法。该方法首先通过粒子群优化算法寻找最优解,即极限学习机模型中输入层与隐含层间的权值以及隐含层的偏置,然后利用最优值进行极限学习机网络训练,最后使用训练好的网络对测试样本进行诊断并验证该方法的有效性。同时搭建了未优化的极限学习机模型和遗传算法优化的极限学习机模型,仿真结果表明,经过粒子群算法优化后的极限学习机能100 ...
张佳, 陈志英, 陈丽安, 陈庆荣
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Zhongguo cuzhong zazhi, 2023 随着精准医疗时代的到来，在脑血管病领域，基因组学研究受到越来越多的关注。基因组学数据的高维复杂性，使得机器学习成为分析基因组学数据的最为有效的工具之一。本文对机器学习的基本概念、主要步骤、算法分类以及各算法在脑血管病领域基因组学研究中的应用现状进行介绍，以期为未来脑血管病基因组学研究提供参考。 Abstract: With the advent of the era of precision medicine, genomics research is gradually gaining ...
姜英玉，陈思玎，仇鑫，谷鸿秋
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Rare Metals, EarlyView.ABSTRACT The high accuracy in surface‐enhanced Raman scattering‐lateral flow immunoassays (SERS–LFIAs) is critical for reliable point‐of‐care testing (POCT) in clinical diagnostics. Conventional approaches are often affected by sampling variability and uneven distribution of immunoprobes, leading to unreliable signal fluctuations.
Shuai Zhao +9 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质 ...
JIALili(郏丽丽) +1 more
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Rare Metals, EarlyView.ABSTRACT Against the backdrop of global clean energy transition and surging demand for lithium resources, lithium extraction from salt lakes presents unprecedented development opportunities. Nanofiltration (NF) membrane technology, recognized for its efficiency, energy savings, and environmental benefits, demonstrates significant application potential ...
Wen‐Feng Li +5 more
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智能科学与技术学报, 2023 针对具有不确定性四旋翼无人机姿态跟踪问题，提出了基于极值搜索的鲁棒控制方法。首先，建立四旋翼无人机非线性姿态模型，并考虑模型参数的不确定性，设计鲁棒控制器来确保跟踪误差动态的有界性。然后，将鲁棒控制器与无模型学习算法结合，设计基于学习的控制器，从而自动迭代地调整鲁棒控制器的反馈增益，并在线优化期望性能成本函数。最后，通过MATLAB进行数值仿真，所述控制方法的系统稳态跟踪误差相较于经典鲁棒控制方法降低了0.246，证明了所述方法鲁棒性和优越性。
郭大力, 赵中原, 罗子娟
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International Journal of Applied Linguistics, EarlyView.ABSTRACT Although the use of AI technologies (e.g., chatbots and automated writing evaluations (AWE)) has gained considerable attention in language learning fields in recent years, how AI technologies have been designed and implemented in language learning education, as well as their effectiveness, is understudied.
Shen Qiao +2 more
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基于半监督学习的断路器弹簧机构机械特性监测及状态评估技术研究
Gaoya dianqi, 2022 针对断路器弹簧机构机械特性监测及状态识别系统普遍存在监测类型不全、特征值提取单一、判断标准太过绝对等问题，文中提出了基于小波及半监督学习的多特征分析的断路器弹簧操动机构机械状态识别新方法。通过感知元件对分合闸线圈电流、动触头位移等信号进行采集，采用小波算法对信号进行滤波处理，分析断路器弹簧操动机构的分合闸线圈电流、动触头位移等信号与断路器异常状态之间的对应关系，提取特征值，建立半监督学习多分类网络模型，实现断路器弹簧操动机构故障的机械特性监测及状态识别。实验结果验证了此方法具有较高的诊断正确率 ...
彭跃辉 +3 more
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