相关程度

摘要： 磨煤机作为火电厂制粉系统最重要的设备,设备运行状态直接影响火电机组运行性能,因此,对磨煤机进行故障诊断对于保障电厂安全生产具有实际意义。针对磨煤机实际运行过程中故障类型难以确定及故障诊断时间滞后等问题,提出一种基于小波包-LSTM神经网络磨煤机故障诊断方法。首先,基于LSTM神经网络建立磨煤机出口压力和出口温度预测模型,以亚临界燃煤机组为例,将磨煤机运行时正常数据与故障数据组成混合数据作为LSTM神经网络预测模型输入量,预测磨煤机出口压力和出口温度并获取残差信号;其次,针对残差信号进行小波包分解,辨识残差信号突发奇异点;最后,对磨煤机故障库中故障发生前后部分数据和混合数据中故障发生前后同时段内部分数据的全部变量变化趋势进行相关程度分析以诊断磨煤机故障类型。结果表明:LSTM神经网络预测磨煤机出口压力和出口温度最大相对误差不超过1%;采用小波包分解残差信号能够较精确地确认故障发生时刻;采用相关系数法分析全部变量变化趋势能辨识磨煤机故障类型。

摘要： 采用弹性力学的方法,根据冻融圈整体冻胀力学模型,推导了寒区隧道冻胀力的解析式.以回头沟隧道工程实例,计算了隧道在不同冻胀率、不同冻胀深度及不同衬砌厚度影响下的冻胀力,采用控制变量法得出:冻胀力随着冻胀率、冻胀深度、衬砌厚度的增大而有不同程度的增大,其中冻胀率对冻胀力的影响最大,冻胀深度其次,衬砌厚度最小.

摘要： KNN算法中各样本特征被视为等值权重,特征之间的关联因素没有考虑在分类算法中.为了解决此问题,提出一种基于皮尔森相似度和距离权重的改进KNN算法,根据训练样本和待分类样本计算皮尔森相似度和距离权重来判定特征和类别的相关度,且提出一种贡献率类别的判定方法.仿真结果表明,与KNN算法相比,提高了算法的分类精确度.

摘要： 干枝模型作为艾宾浩斯遗忘曲线理论的延伸,描述了人类知识构建的的一般过程,进一步提出了如何将无意义材料转化为有意义材料的方法。其模型首先通过对不同材料遗忘曲线的拟合,来描述遗忘的一般规律,然后通过构建干枝模型得出最优的模型结构——干枝树,最后通过该最优模型来解决现实生活中的的一些问题。

摘要： 为了分析上市银行治理结构与治理绩效的关系,提高上市银行的经营绩效,文章研究了上市银行治理结构对绩效的作用机制,采用灰色度分析法对上市银行治理结构与治理绩效的关系进行了实证分析,并从绝对相关程度、相对相关程度和综合相关程度三个方面定量描述了相关因素对上市银行绩效的作用效果,得到了上市银行治理结构中相关因素对银行绩效相关程度的排名次序。

摘要： 对铵态氮、硝态氮与生物质炭的关系研究进展与状况进行了综述,并分析了生物质炭可以减少氮的积累淋失量等原因.最后,对研究内容、结果以及不足之处进行了阐述与分析,进而提出了今后的研究方向.%The research progress and status of relationship between ammonium nitrogen, nitrate nitrogen and biomass carbon were reviewed, the reasons why biomass carbon can reduce nitrogen accumulation and moisture content were analyzed. Finally, the research content, results and shortcomings were expounded, and further research directions were proposed and analyzed.

摘要： 空间电力负荷发展趋势受多种变量与影响因素的制约,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势.同时,每一个变量的发展变化都不是孤立的,一个变量要受到其他变量的影响,也影响着其他变量.影响负荷预测的变量非常多,其中多数可以借助历史年鉴数据获取,但小区的空间信息需借助地理信息系统(GIS)获取.本文我们将各变量与分类负荷密度的相关程度作为各影响因素对预测精度的重要程度的评价指标.准确把握各种影响变量或因素,尤其是主要影响因素及其权重、发展变化规律,更有助于提高SLF的准确性.该类研究将对城市电网建设及其经济和安全的运行的具有深远影响.

摘要： 针对目前高校统计专业方向关于相关系数以及相关性存在的一些问题，指出了目前大部分教材对于相关系数及相关性的介绍都存在相对混乱、界定不清的问题，本文由相关关系的定义，通过相关系数的内涵，结合一定的定理与性质，给出了相关系数与相关性程度对应的一套完整定义及评价体系，对厘清相关程度等概念具有较好的作用，同时也有利于高校教师的讲解以及学生形成较为全面、合乎逻辑的知识体系。

摘要： 本发明涉及一种液相色谱‑质谱法筛选人体体液中疲劳程度相关生物标志物的方法。所述方法包括如下步骤：步骤1.分组采集人体体液样本；步骤2.对步骤1采集的样本进行预处理；步骤3.采用液相色谱‑质谱法对步骤2预处理后的样本进行检测；步骤4.对步骤3检测得到的数据进行处理及阈值设定，筛选出潜在疲劳程度相关生物标志物；步骤5.对步骤4筛选出的潜在疲劳程度相关生物标志物进行代谢通路检索及对潜在生物标志物进行结构确认；步骤6.对步骤5结构确认的不同组的化合物进行对比，确认与疲劳程度相关生物标志物。本发明的筛选方法普适性好，准确性和可信度高。

摘要： 本发明提供一种基于烟碱成瘾相关SNPs的烟碱成瘾程度或易感性的判定方法，步骤一，受试者唾液样本采集；步骤二，唾液样本基因组DNA的提取；步骤三，基因分型检测方法；步骤四，烟碱成瘾程度或易感性判定。本发明还提供了一种基于烟碱成瘾相关SNPs的烟碱成瘾程度或易感性的判定装置以及在所述判定方法和判定装置中采用的引物组。

摘要： 本申请公开了一种基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置，所述方法包括获取待预测的胰腺图像，控制所述预测网络模型基于所述胰腺图像，确定所述胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别。本实施通过采用基于深度学习的预测网络模型对胰腺图像进行学习，可以学习到胰腺图像中的图像特征，并基于学习到的图像特征预测胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别，从而可以提高胰腺癌纤维化程度的预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种车辆人机交互智能程度评价方法及相关设备。该方法包括：获取所述车辆能够参与的交互事件的事件属性，其中，所述事件属性包括行驶控制事件和设备控制事件；根据所述事件属性确定所述车辆的智能程度。通过本方案提供的车辆人机交互智能程度评价方法，提出了一种针对不同种类汽车通用的评价方法，购买者可以通过评分清晰地对比不同车辆的智能程度，从而对车辆做出选择。开发者可以针对评分，进行有针对性的设计，从而提高车辆的智能化程度。

摘要： 本发明公开了用于检测与脑动脉瘤相关的GSTA4基因甲基化程度的试剂盒及其应用，特点是该试剂盒内包括一对GSTA4基因DNA甲基化特异性扩增引物及一个GSTA4基因DNA甲基化特异性测序引物：其中特异性扩增上游引物具有如SEQ ID NO.1所示，特异性扩增下游引物具有如SEQ ID NO.2所示，甲基化特异性测序引物如SEQ ID NO.3所示；GSTA4基因DNA被检测序列所在区域为基因前端特定位置并通过焦磷酸测序技术进行DNA甲基化水平分析；GSTA4基因DNA甲基化水平与脑动脉瘤的患病率呈负相关；优点是该诊断试剂盒可以方便快捷地在分子水平上实现对脑动脉瘤的检测，检测效率高，针对性强。

摘要： 本发明公开了用于检测与脑动静脉畸形相关的MYH10基因甲基化程度的试剂盒及其应用，特点是该试剂盒内包括一对MYH10基因DNA甲基化特异性扩增引物，核苷酸序列如SEQ ID NO.1和SEQ ID NO.2所示及一个MYH10基因DNA甲基化特异性测序引物，核苷酸序列如SEQ ID NO.3所示；MYH10基因DNA被检测序列所在区域为基因内CpG28甲基化岛内特定位置并通过焦磷酸测序技术进行DNA甲基化水平分析；MYH10基因DNA甲基化水平与脑动静脉畸形的患病率呈正相关；优点是该诊断试剂盒可以方便快捷地在分子水平上实现对脑动静脉畸形的检测，检测效率高，针对性强。

摘要： 本申请实施例提供了一种企业网IPv6深化部署程度监测方法及相关设备，可以解决企业网IPv6深化部署程度无法客观准确评判的问题，及由于缺乏确切理性评判标准进而导致的企业网IPv6部署不够深入，不利于改善提高的问题。其中，所述方法包括，分别获取目标企业网的网站支持度参数、应用支持度参数、网络支持度参数、核心网络服务支持度参数、终端发展参数和用户及流量发展参数；基于所述网站支持度参数、应用支持度参数、网络支持度参数、核心网络服务支持度参数、终端发展参数和用户及流量发展参数，确定所述目标企业网的IPv6深化部署程度。

摘要： 本申请公开了一种基于PSO算法的锅炉结渣程度预测方法及相关装置，方法包括：基于预置PSO算法，根据锅炉结渣训练数据集对初始模糊神经网络模型进行网络参数优化训练，得到优化预测模型，预置PSO算法包括非线性惯性权重；通过预设隶属度函数根据结渣相关数据进行结渣程度划分，得到结渣隶属度值，结渣相关数据包括硅铝比、软化温度、硅比、酸碱比、综合指数和无因次炉膛最高温度；将结渣隶属度值输入优化预测模型中进行结渣预测，得到结渣预测结果。本申请提供了一种基于高效可行的锅炉结渣程度预测技术方案，缓解了锅炉积灰结渣较严重的技术问题。

摘要： 本申请公开了一种制冷机蒸发器结霜程度的检测方法及相关装置，方法包括：将未结霜图像作为背景图像，将蒸发器的待检测图像与背景图像做差分处理得到差分图像，并对差分图像进行亮度矫正；对亮度矫正后的差分图像进行去噪处理得到去噪图像，检测去噪图像的轮廓并计算轮廓面积，当轮廓面积大于预设面积阈值时，则判定轮廓面积为结霜区域；计算结霜区域的最小外接矩阵作为框选区域，并确定框选区域的顶点，从而根据顶点利用双阈值分割算法确定结霜区域的结霜程度；将结霜程度代入到结霜值计算公式中，得到待检测图像的结霜值。解决了现有技术由于冷库光源环境差异较大、蒸发器结霜不均匀、冷库光照变化，导致判断结霜程度标准不一致的问题。

摘要： 相关函数可用于判断大数据集的相关程度。本发明公开了一种通过动态批量计算计算集的相关从而可以实时地判断大数据集相关程度的方法,系统，和计算系统程序产品。本发明的实施方案包括基于调整前计算集的相关的一组组件，和从调整前计算集中去除的一个计算集以及向调整前计算集加入的一个计算集的相关的一组或多组组件来动态计算调整后计算集的相关。当从调整前计算集中去除的计算集的规模小于调整前计算集的规模的一半时，动态批量计算相关可以基于最新数据实时更新计算结果并避免访问调整后计算集中的所有数据元素和执行重复计算从而提高计算效率，节省计算资源和降低计算系统能耗，使得实时判断大数据集的相关程度高效低耗及一些实时判断大数据集相关程度的应用场景从不可能变为可能。