基于铁路客票分析的序列模式挖掘

就数据挖掘中的两种模式:关联规则和序列模式的概念和作用进行了探讨,对序列模式挖掘用程序流程的方式加以说明;并基于铁路客票分析,讨论了实现效果.     

ARIMA模型在HIS预测中的初步研究

时间序列预测分析在医院信息系统中具有广泛的应用前景,而ARIMA模型是挖掘时间序列模式的一个有效的方法.介绍利用ARIMA模型发现时间序列模式的方法,并应用于医院时序数据预测,为管理层提供决策依据,完善医院信息系统.     

铁路信号安全关键软件的组合测试序列集约简

针对现有铁路信号系统安全关键软件t-路组合测试序列生成方法在处理大规模输入时产生冗余测试序列,导致测试执行成本较高的问题,提出了一种基于贪婪-粒子群混合优化算法的t-路组合测试序列集约简方法,用于降低序列集的执行成本. 首先,以执行成本最低为约简目标,建立针对t-路组合测试序列集约简的优化模型;然后,在保证测试序列集逻辑覆盖特性的基础上,采用贪婪-粒子群混合优化算法求解模型,计算约简后的测试序列集;最后,以ZPW-2000轨道电路接收器软件作为研究对象,以其生成的2-路组合测试序列集为例开展约简验证. 结果表明,所提方法在保证2-路组合覆盖和逻辑覆盖的前提下,对单个序列集的执行成本约简幅度最高达到98.33%,对序列集总的执行成本约简幅度达到36.10%,验证了所提方法的可行性和有效性.      

智能电动车弯曲道路场景中的避障路径规划

为研究智能电动车在弯曲道路场景下进行避障规划的有效性, 提出了一种将笛卡尔坐标系转换为曲线坐标系的方法, 利用5次贝塞尔曲线对弯曲道路场景中的车道线进行逼近得到参考路径, 通过对参考路径进行弧长参数化, 以弧长为横坐标, 横向偏移为纵坐标的方法建立曲线坐标系, 根据车辆和子目标点在曲线坐标系中的位置关系, 采用3次多项式实时生成候选路径, 利用序列二次规划算法对候选路径进行优化; 为验证所提算法的有效性, 以某智能电动车为平台, 利用单目相机、64线激光雷达、工控机等设备搭建试验车, 通过Apollo平台对车辆在弯曲道路场景中的避障算法进行在线仿真, 在园区实车试验中对避障算法进行了GPS位置误差和航向角累计误差分析。研究结果表明: 在曲线坐标系中进行车辆弯曲道路场景下的避障路径规划, 能有效地描述规划路径曲率半径、车辆中心位置偏移车道线距离等信息, 容易确定自身车辆的可行驶区域、前方障碍物位置信息, 从而生成最优路径; 在园区场景的避障过程中, GPS位置误差发生在初始点、转弯点以及避障点, 最大误差为0.15 m, 航向角累计误差为12°, 突然增大的弯道位置误差主要由车辆姿态瞬时改变及障碍物匹配过程引起, 但是误差都能够很好地控制在一定范围之内, 利用曲线坐标系解决弯曲道路场景中的避障路径规划是可行的。      

基于特征子序列修正的公交刷卡滞后时间推算

针对一票制公共交通IC卡刷卡系统存在的滞后时间问题,提出基于特征子序列修正的时差匹配推算方法。依托GPS车辆到站信息序列和刷卡聚类序列,分析首末站和中途站站间运行时间分布的差异化特征,分别从两序列中提取大时间差和连续小时间差等特征子序列;利用两种子序列间一对一或一对多的对应关系分别进行初步搜索和二次修正,兼顾匹配过程的效率和精度。将推算流程应用于山西省大同市公共汽车系统,结果显示,抽样车辆的刷卡匹配率均达到99%以上,并且针对不同类型的公共汽车线路具有较强的适应性。     

发动机全方位常规养护新技术

“发动机全方位常规养护新技术”是中国汽车排放I／M运行机制研究课题组、中国汽车报信息中心、北京龙泉绿爽科技有限责任公司按照国际通行的汽车检查维护I／M制度要求共同设计开发、推广的发动机常规养护方法和技术。     

青藤碱调节胃癌细胞诱发的巨噬细胞M2极化的机制

目的 研究青藤碱在胃癌细胞诱导的巨噬细胞极化中的作用及机制。方法 在胃癌细胞BGC-823和MKN-45中加入青藤碱,用CCK-8测定细胞活力,用克隆形成实验测定细胞增殖能力,用共培养和Transwell小室迁移实验评估青藤碱对巨噬细胞的招募和极化,流式细胞术评估巨噬细胞极化,RT-qPCR法和Western blotting分别检测基因RNA水平和蛋白表达水平。结果 青藤碱能抑制胃癌细胞增殖,抑制胃癌细胞对巨噬细胞的募集及抑制其M2型极化作用。青藤碱同时抑制了转录激活因子6(STAT6)的表达和CAAT增强子结合蛋白β(C/EBPβ)的表达和磷酸化。当STAT6过表达时,可以降低青藤碱对胃癌细胞的这些抑制作用。进一步研究发现,STAT6介导胃癌细胞分泌白细胞介素-6(IL-6)是造成青藤碱介导的巨噬细胞募集和M2极化的原因。结论 天然药物青藤碱对胃癌具有良好的肿瘤抑制能力,直接抑制胃癌细胞的生存和迁移,并且通过抑制IL-6的表达,抑制肿瘤微环境中的M2表型,重塑肿瘤环境,降低M2型巨噬细胞为胃癌肿瘤带来免疫抑制环境的风险。     

靶向肝癌肿瘤相关巨噬细胞的基础和临床的治疗手段

原发性肝细胞癌(hepatic cell carcinoma, HCC)最常见于以慢性非溶解性炎症为特征的肝脏疾病患者。炎性反应的主要来源是先天免疫细胞,即存在于肿瘤微环境(tumor micro environment, TME)中的肿瘤巨噬细胞(tumor associated macrophages, TAMs),它通常由血液中单核细胞极化至肿瘤组织,然后在肿瘤微环境的作用下诱导产生。通过抑制有效的抗癌免疫、刺激血管生成和组织重塑来促进肿瘤生长,并诱导肿瘤组织形成一种无抑制机制的环境,随着TAMs与肿瘤之间的关系逐渐明确,使得TAMs成为抗肿瘤转移治疗的重要靶点。在HCC发生和发展过程中TAM亚型呈现异质性,而且其起源和动态表型已经被研究得较充分,因此可以通过阻断骨髓源性单核细胞的募集来减少TAMs的数量,从而从功能上重新编辑TAMs,使之获得新的抗肿瘤功能。本文将对TAMs靶向治疗HCC的基础研究进展和迄今为止的临床试验等做一综述。     

基于SQP优化和上限法的倾斜荷载下条形浅基础极限承载力计算

对均质地基岩土体上条形基础承受倾斜荷载的情况,根据线性破坏准则和相关联流动法则,利用极限分析中的机动法,构建了一个承受倾斜荷载作用的条形浅基础的二维机动许可破坏模式.根据外力功率与内部耗能相等原理获得极限承载力的目标表达式,并把其转化成了一个求含有非线性约束的极限承载力上限解最小值问题计算模型.应用MATLAB软件平台,对建立的计算模型采用序列二次规划法(SQP法)进行了承载力上限解优化求解.研究结果表明:极限上限分析结合优化理论SQP法适用于该问题的求解;荷载的倾斜程度对条形基础地基承载力影响较大;相同计算参数条件下,构造刚性块较少的简单的相容速度场也能够求得较为精确的数值,因而计算的速度和效率也将得到大幅提高;影响参数分析表明,计算参数取值对极限承载力量值具有非线性影响且权重存在差别,将结果与已有文献资料进行了分析比较,所得结果较前人研究成果有一定改进.     

一个改进的二次规划型算法

建立非线性等式和不等式约束规划问题的一个序列二次规划(SQP)型算法.算法的每次迭代只需解一个确实可解的二次规划,然后对其解进行简单的显式校正,便可产生关于罚函数是下降的搜索方向,克服Maratos效应.在适当的假设条件下,还论证了算法的全局收敛性和超线性收敛性.