脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

利用Gleeble-3500热模拟试验机对38MnB5热成形钢的高温变形行为进行研究, 分别在650~950℃温度区间内, 以0.01、0.1、1和10 s-1的应变速率对其进行等温单向拉伸测试, 并得到相应条件下的真应力-应变曲线.结果表明: 38MnB5热成形钢流变应力随着变形温度的升高而减小, 随着应变速率的增大而增大.当应变速率逐渐增加时, 热变形时发生的动态回复和动态再结晶效果并不显著, 而当温度逐渐升高时, 二者作用逐渐加强.考虑了温度、应变速率和应变的综合复杂影响, 建立38MnB5热成形钢高温下的本构方程.此本构方程通过对流变应力、应变、应变速率等实验数据的回归分析, 得到与变形温度、应变速率和应变相关的材料参数多项式.计算结果与实验结果对比发现, 通过本构方程所获得的计算值与试验值吻合良好

无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

通过对不同厂家或产线生产的相近成分和显微组织的8种低合金工程结构钢样品进行中性盐雾加速腐蚀试验，结合成分测试、微观组织分析、腐蚀产物分析及数据统计与计算拟合等方法，提出了评价低合金结构钢耐蚀性的综合耐蚀指数及其包含钢材成分、夹杂物、组织及晶粒度等多因素的数学表达式。研究结果表明，低合金工程结构钢的耐蚀性除与传统的耐蚀指数I相关外，还受钢中夹杂物、显微组织、晶粒度等多种材料因素的耦合影响，其影响程度按从大到小排序依次为耐蚀合金元素所决定的耐蚀指数I、夹杂物总量、珠光体含量和晶粒度级别。综合耐蚀指数Y可作为比耐蚀指数I指数更有效的低合金钢耐蚀性判据，具有重要的工程应用价值

为实现推力矢量飞机的大迎角机动控制，提出一种基于自抗扰控制的三通道解耦控制策略.以第三代战机F16公开数据为基础，添加推力矢量模型，利用双发推力矢量喷管组合偏转产生大迎角机动的期望三轴力矩.在纵向、横向和航向通道分别独立设计自抗扰控制器，将系统中未建模动态、不确定性以及通道间的强耦合视作总扰动进行估计并补偿，并在纵向和航向通道引入角速度阻尼反馈项，使原始飞行器开环动力学闭环近似为一个广义对象，降低了自抗扰控制器的设计阶次.选取眼镜蛇机动和赫伯斯特机动两种典型的过失速机动动作进行控制策略验证，数值仿真结果表明，所设计的三通道独立自抗扰控制器能够消除通道间的强耦合，完成推力矢量飞机的大迎角机动控制.蒙特卡罗仿真测试表明，所提控制策略具有较强的鲁棒性

对GCr15轴承钢表面渗硼层的生长动力学与机械性能进行了研究.采用固体渗硼的方法,在1123、1173、1223和1323 K温度条件下,分别保温处理2、4、6和8 h,进行渗硼层制备.采用光学显微镜、扫描电镜、X射线衍射仪、维氏硬度计等对制备的渗硼层进行组织观察与性能分析,并通过试验数据对渗硼层的生长动力学特性进行了研究.研究结果表明:试样表面获得了均匀致密的渗硼层,渗硼层的相成分主要是FeB和Fe2B;渗硼层的厚度随处理温度与保温时间的增加而增厚,变化范围为33.4~318.5 μm;渗硼层的表面硬度随处理温度及保温时间的增加而增大,主要是由于随着渗硼层厚度的增加,高硬度FeB相的含量上升,低硬度Fe2B相的含量下降,表面硬度HV0.1变化范围为1630~1950,与基体组织相比,提高了5~6倍;渗层截面硬度测试结果表明,渗层与基体之间有较宽的硬度梯度过渡;通过Arrhenius公式,对渗硼层的生长动力学方程进行了推导,可知B元素在GCr15轴承钢中的扩散激活能为188.595 kJ·mol-1,对推导的动力学方程进行了试验验证,结果表明最大误差仅4.93%,可有效的实现对渗层厚度的预测

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义