基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

LncRNA LOC90024对肺癌细胞生长、迁移和侵袭的影响

目的探索新长链非编码RNA(LncRNA)LOC90024对肺癌A549细胞生长、迁移和侵袭的影响。方法 RTqPCR检测LOC90024在人肺癌细胞和人正常肺上皮细胞的表达水平。构建LOC90024过表达质粒并在A549细胞内表达,RT-qPCR检测LOC90024表达效果,MTT、划痕实验和Transwell小室法分别检测LOC90024对A549细胞生长、迁移和侵袭的影响。结果成功构建LOC90024过表达质粒,RT-qPCR结果证实实现过表达;RT-qPCR结果显示LOC90024在肺癌细胞的表达高于人正常肺上皮细胞;MTT检测结果显示在A549细胞中过表达组较空载体组吸光值显著增加;划痕实验结果显示过表达组与空载体组相比,细胞划痕愈合能力明显增加;Transwell小室实验结果显示过表达组细胞穿膜数较空载体组明显增加,A620的吸光度值增高。结论过表达LOC90024可促进肺癌细胞A549的生长、迁移和侵袭能力,提示LncRNA LOC90024可能在肺癌发生发展中发挥癌基因的作用,有望成为肺癌治疗的新靶点。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

勘测设计一体化工程数量编码库规则的探讨

阐述了建立工程数量编码库的用途、数据库的结构，以及运用工程数量编码库的作业流程构思、工程数量编码的编制依据、编码方法及分类。     

Java编程技术中汉字"乱码"问题的分析及解决

在Java语言的程序设计中，经常会碰到汉字的处理及显示出现“乱码”问题。本文通过对Java汉字处理技术的分析，发现了Java语言对汉字处理的不足之处及解决方法，并编程实现，很好地避免了Java应用系统中的“乱码”情况，这对于程序员应用Java开发具有很好的参考意义。     

保时捷911国内有售

标识点，即粘贴或固定于待测对象或目标物体上的、醒目的、易于识别的、易于同背景和目标物区分开的、人为添加的、色彩鲜艳的特征图象。在汽车碰撞试验中，它一般为黑白相间排列的小三角组成的方块，或黑白圆环的嵌套等，如下图所示。