关键词： 混合学习方法   老化失效   故障率  

摘要： 提出一种基于混合学习方法的断路器老化故障率预测方法。首先,基于断路器的故障统计数据,建立其老化失效可靠性模型。然后,采用变分模态分解方法,将生成的可靠性数据序列分解为预定义数量的可预测子分量和残差分量。接着,将各子分量作为LSTM神经网络训练模型的输入,用于预测预定义视界内断路器的老化失效概率。最后,通过重构子分量可以计算出预测的断路器老化故障率。为了提高LSTM网络的预测性能,引入和声算法对LSTM模型参数进行自适应优化。

关键词： 数学文化   数学教学   学习兴趣   学习习惯   学习方法  

摘要： 数学文化作为数学知识的组成部分,在数学的教学过程中是必不可少的内容,开展数学文化教学是提高学生数学学习兴趣、提升学生数学素养的有效途径。但个别教师忽略了对学生数学文化学习方面的指导和培育,从而造成学生对数学文化的理解和认识不足。教师应重视教学情境的创设,注重发掘和融合数学文化,注重数学实践活动的开展,开展合作探究学习,重视应用题教学,从而提高学生的学习兴趣和热情,培养学生良好的学习习惯。

关键词： 冠脉搭桥   机器学习   氧化应激   心肌缺血再灌注损伤  

摘要： 目的 利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)和机器学习方法,筛选出冠脉搭桥(CABG)术后氧化应激(OS)相关的核心基因,并预测治疗心肌缺血再灌注损伤(MIRI)的靶向药物。方法 从GEO数据库CABG术前、术后心室组织表达谱,利用WGCNA得到术后最关联模块和基因,从而获得OS相关基因(OSRG),进一步富集分析。再通过最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归和随机森林算法,筛选出冠脉搭桥术后核心OSRG,术前术后差异表达比较,预测靶向药物。结果 WGCNA结果得到32个CABG术后OSRG,富集分析结果显示这些基因主要参与细胞死亡调控、细胞程序性死亡、细胞凋亡、免疫过程以及多种信号通路的调节。机器学习筛选出3个核心OSRG:ATF3、JUN、VEGFA,其均在CABG术后上调表达(P<0.01)。并预测5种靶向药物。结论 本研究通过综合运用WGCNA和机器学习方法,成功筛选出CABG术后核心OSRG,这些核心基因术后均明显上调,通过诱导细胞死亡、免疫等方式,引起MIRI。

关键词： 机器学习   冠状病毒   刺突蛋白  

摘要： 严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-COV-2)在2019年年底引起了新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的全球大流行,冠状病毒跨物种传播到多种哺乳动物包括人类.因此,快速准确地预测冠状病毒宿主分类对于未来控制和防治流行病具有重要意义.本文从NCBI(National center for biotechnology information)病毒数据库收集刺突蛋白序列,使用CD-HIT软件去除重复数据得到3216条序列,将其按照宿主分类分为6种样本,按照收集时间排序后以8∶2比例划分为训练集和测试集,使用分布描述符(CTDD)以及自然语言模型Seq2Vec来编码刺突蛋白序列特征,应用多种机器学习方法训练预测分类模型,并进行模型评估.在预测人类宿主方面,Seq2Vec-GCNN作为最佳模型其准确率高达99.37%,而在预测其他宿主分类时CTDD-RF表现极佳,准确率分别为猪类95.82%,禽类95.96%,骆驼98.33%,蝙蝠92.06%,其他哺乳动物94.01%.结果表明,使用机器学习方法基于刺突蛋白序列构建预测冠状病毒宿主分类模型是切实有效的.

关键词： 小学语文   信息技术   学习方法   教学策略  

摘要： 信息技术的普及为小学语文教学带来崭新的发展机遇。教师借助信息技术创设情境不仅能丰富教学资源、优化教学模式、创新教学理念,而且能拓展教学内容,极大地改变学生的学习方式,激发学习兴趣,从而促进学生思维能力的发展和提升,实现小学语文课堂的教学目标。

关键词： 可燃性粉尘   定量构效性质关系   最小点火能   机器学习  

摘要： 首先从GESTIS-DUST-EX数据库中获取粉尘燃爆数据及其分子结构,再通过量子化学计算筛选描述粉尘最小点火能的分子描述符,进而使用随机森林算法对分子描述符反映的特征重要性进行排序。通过对比10种常用的二分类模型,发现随机森林和支持向量机方法建立的二分类模型较优,它们的准确率、精确率、召回率及F1值都达到了90%以上。最后,对二分类模型中重要度排序较高的分子描述符进行深入分析,阐明其与MIE的内在联系。本研究成果可为快速掌握可燃性有机粉尘的爆炸危险性以及工业粉爆炸尘事故防控提供指导意见。

关键词： 主题意义   语言知识学习   阅读教学  

摘要： 当前,不少高中英语教师依托语篇研读进行主题意义的探究。在探究主题意义的同时,帮助学生学习和掌握与主题相关的语言知识,从而进一步提高学生的语言运用能力是教师在实际教学中遇到的问题。本文结合具体的教学案例,对主题意义与语言学习结合的阅读教学展开讨论,分析并探索教学实践的具体策略。

关键词： 课堂组织形式   教学评价体系   水利英语   人才素养   水利行业   水利技术   通用语言   水利事业  

摘要： 随着国家水利事业的发展,我国参与的国际性水利项目建设、水利技术研发越来越多,水利英语作为水利行业的国际性通用语言,其价值愈发凸显。因此,从学校语言教育角度看,必须加快对水利英语专业人才的培养,以满足逐渐走向国际化的水利行业的发展需求。水利英语的教学质量决定着水利英语人才素养的高低,基于此,学校必须对水利英语的学科教学实施系统性改革创新,包括教学内容、教学方法、课堂组织形式、教学手段、教学评价体系等。

关键词： LSTM   XGBoost   时空匹配   指导预报产品   产品释用  

摘要： 为了提高格点风场预报产品的准确性,提出了一套基于深度学习和集成学习的风速、风向预报方法。使用时间序列上的站点风实况数据和空间范围上的数值模式预报产品建立时空信息匹配模型,使用了长短期记忆法(LSTM)和极端梯度提升(XGBoost)建立时空匹配的联合预报产品订正模型,形成72小时隔3小时、5千米时空分辨率的SCMOC风速、风向预报产品。评估结果显示,相较于SCMOC预测,联合模型实现风速平均绝对误差(MAE)降低了14.17%,风向平均绝对误差(MAE)降低了23.61%。模型对SCMOC风场产品的风速、风向的准确率有较好的提升,产品释用效果良好。

关键词： 老年   急性肾损伤   机器学习   风险预测模型  

摘要： 目的 采用机器学习方法构建老年患者术后急性肾损伤(AKI)的预测模型。方法 收集2019年6月至2020年7月行手术治疗的老年患者的术前信息和术后随访信息,提取实验室检查结果,共纳入115个术前变量,应用极端梯度提升(XGB)、梯度提升(GBM)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和弹性网络逻辑回归(ELA)5种方法构建术后AKI预测模型,采用受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、精确度-召回率曲线下面积(AUPRC)和Brier评分评估模型性能。为简化模型以便于临床实践应用,得到原始模型后剔除部分相关性较低的变量,并再次用上述方法对模型进行评估。结果 本研究最终纳入老年患者5 929例,男3 359例(56.7%),女2 570例(43.3%),年龄65~99岁,其中154例(2.6%)发生术后AKI。在应用5种机器学习方法构建的预测模型中,XGB模型的AUROC和AUPRC最高,分别为0.798(95%CI 0.705~0.888)和0.230(95%CI 0.079~0.374);Brier评分最低,为0.023(95%CI 0.014~0.029)。对XGB模型进行简化后,保留72个变量,简化模型的AUROC、AUPRC和Brier评分分别为0.790(95%CI 0.711~0.861)、0.176(95%CI 0.070~0.313)和0.024(95%CI 0.017~0.033),与原模型差异无统计学意义。结论 在应用5种机器学习方法构建的术后急性肾损伤预测模型中,XGB的预测效能最佳,经简化的XGB预测模型仍保留较高的预测效能,且更容易在临床上推广使用。