基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

基于MCMC模拟的MGPD模型及其在地质灾害风险度量中的应用

基于马尔科夫链蒙特卡洛(简记为MCMC)模拟的参数贝叶斯估计,对改进的广义帕累托分布(简记为MGPD)模型进行了优化,并利用该模型得到了地质灾害损失的在险损失值(简记为VaR)和条件损失值(简记为CVaR).以湖南娄底市地质灾害损失数据进行实证分析及模型适应性检验,结果表明:优化后的模型不仅具有很好的极值数据描述能力,而且具有较强的适用性.     

丘陵山地水田旱地交错分布区耕地地力评价

在自然条件下,通过比较水田和旱地地块的肥力差异,选择合适的评价模式,以制定合理的耕地利用依据。结合研究区丘陵山地水田和旱地交错的分布特点,依据最小控制斑块面积确定评价单元数,重点分析了水田和旱地在实际耕作中的差异性,并结合操作实践合理分配水田和旱地在评价体系中各指标的权重系数。结果表明,评价单元数的多少对评价结果的影响比较明显,综合研究区耕地地力实际情况和节约计算耗时的实际,建议最小控制斑块面积在临界值(推荐值)的10%为佳;另外通过水旱分开评价和水旱统一评价两种评价模式的比较,发现水旱分开能使评价结果更加贴近实际情形,反映实际耕地地力状况,能够更加有效地指导农业生产实践。     

有效体育教学模式的创建与实施*

有效体育教学的内涵主要包括三个方面，即，体育教学要重效果，体育教学要好效益，体育教学要高效率。有效体育教学模式是指在“健康第一”思想指导下相对稳定的一种教学程序，其创建步骤主要包括确立教学指导思想、明晰目标内涵、分析教学情境、编选教学内容、创设运作程式。有效体育教学模式的实施要全程渗透健康引领的价值观念，细化体育教学有效性的指标体系，加强教师的有效指导，激活学生的主体参与。     

实时混合对抗蠕虫的建模和分析

传统的防病毒技术难以抵御蠕虫的传播，为此本文提出实时混合对抗技术，该技术在被对抗蠕虫感染的主机与易感染主机数量相等时转换对抗策略，并建立实时混合对抗蠕虫的传播模型.最后，通过仿真实验从对抗有效性、资源消耗和应对突发事件能力三个方面验证实时混合对抗技术的性能.理论分析和实验结果表明，实时混合对抗技术能更好地满足对抗有效性和低资源消耗要求，并能应对突发事件.     

黑龙江农垦齐齐哈尔管理局奶牛养殖小区饲养经营模式及效益的探析

对农垦齐齐哈尔管理局奶牛养殖小区的饲养经营模式及效益进行了调查,分析了奶牛小区建设给奶牛群带来的主要变化。通过分析不同模式奶牛小区生产经营状况,确定适合该地区奶牛业发展的奶牛小区经营模式。     

Decreasing of methanogenic activity in paddy fields via lowering ponding water temperature: A modeling investigation

Methane (CH₄) is a potent greenhouse gas and the huge CH₄ fluxes emitted from paddy fields can prejudice the eco-compatibility of rice cultivation. CH₄ production in submerged rice crops is known to be highly influenced by water temperature. Hence, lowering ponding water temperature (LPWT) could be an option to mitigate CH₄ emissions from paddy environments when it is possible either to irrigate with slightly colder water or to increase ponding water depth. However, paddy soil is a complex environment in which many processes are simultaneously influenced by temperature, leading to a difficult prediction of LPWT effects. For this reason, LPWT efficiency is here theoretically investigated with a one-dimensional process-based model that simulates the vertical and temporal dynamics of water temperature in soil and the fate of chemical compounds that influence CH₄ emissions. The model is validated with literature measured data of CH₄ emissions from a paddy field under time-variable temperature regime. Based on modeling results, LPWT appears promising since the simulated reduction of CH₄ emissions reaches about −12% and −49% for an LPWT equal to −5 °C during the ripening stage only (last 30 days of growing season, when rice is less sensitive to temperature variations) and −2 °C over the whole growing season, respectively. LPWT affects CH₄ emissions either directly (decreasing methanogenic activity), indirectly (decreasing activity of bacteria using alternative electron acceptors), or both. The encouraging results provide the theoretical ground for further laboratory and field studies aimed to investigate the LPWT feasibility in paddy environments.     

感应热处理工艺对拖拉机轴类零件扭转强度的影响

对驱动轮工艺轴进行了7种工艺方案的感应热处理表面强化,然后对工艺轴进行扭转破坏试验。通过对驱动轮工艺轴扭转断裂的研究,为驱动轮轴及承受扭力的轴类零件结构设计、工艺流程设计和热处理技术要求提供指导,从而提高其扭转疲劳强度和使用寿命。     

基于结构洞指数的网络节点重要度评估

运用双阶差分模型探究了并购与新建投资模式下公司避税效应的非对称性，并进一步从事后的视角探究该非对称性是否是影响企业投资模式选择的显著影响因素。研究发现：相比于新建投资，并购增加了收购方会计利润应税所得差异，且实质性地降低了其所得税实际有效税率，这表明不同投资模式下公司避税效应存在理论预期的非对称性。进一步研究发现，改变企业会计利润应税所得差异以及会计利润应税所得操纵程度是影响企业投资模式选择的重要因素。从事后的视角来看，企业很可能为了获取更大程度的公司避税效应而选择并购行为。     

基于贡献度随机森林模型的公司债信用风险实证分析

运用贡献度随机森林方法（CRF）方法探讨公司债财务指标比率与其违约率的关系.运用连续属性离散化方法（OB）进行财务指标最优降维；运用WOE变换进行模型变量约简.研究表明，CRF模型的分类性能显著优于其他模型，测试集评估总体正确率达90.47%，AUC统计量、AR比率及K-S值分别提升了2.6%、7.6%、4.38%，变量贡献度量化了各财务指标对违约率影响，为诠释随机森林预测机制提供了依据.