【摘 要】
：
核辐射监测是核安全的重中之重,但辐射环境监测站只是对核工业过程进行状态监测,对于关键核素的预测目前主要依赖于人工方式,准确性和实时性较差,基于数据驱动的方法或许能够有效改善这一情况;但是常规循环神经网络模型在对工业时序数据进行预测时收敛速度很慢,且不能根据实时数据及时地对模型参数进行动态调整。因此,本文针对以上缺陷,提出了一种新颖的Momentum-GRU模型,通过在GRU模型中加入可学习的动量项
【机 构】
：
第32届中国过程控制会议（CPCC2021）论文集
【出 处】
：
第32届中国过程控制会议(CPCC2021)论文集
论文部分内容阅读
核辐射监测是核安全的重中之重,但辐射环境监测站只是对核工业过程进行状态监测,对于关键核素的预测目前主要依赖于人工方式,准确性和实时性较差,基于数据驱动的方法或许能够有效改善这一情况;但是常规循环神经网络模型在对工业时序数据进行预测时收敛速度很慢,且不能根据实时数据及时地对模型参数进行动态调整。因此,本文针对以上缺陷,提出了一种新颖的Momentum-GRU模型,通过在GRU模型中加入可学习的动量项,使其在训练过程中能够根据先前时间步的经验,自适应的根据具体工业过程来更新自身参数,以加快模型的收敛速度。在实际核工业过程时序数据上的实验结果证明,本文所提出的Momentum-GRU模型在保证对于关键核素的预测精度的同时,相比于传统LSTM和GRU模型在收敛速度上有着显著的提升,能够很好地完成对于关键核素进行自动准确预测的任务。
其他文献
随着计算机系统的日益复杂和庞大,系统中存在不确定信息,在正确性要求较高的系统中这种不确定性信息将会产生非常大的影响,并且系统中状态转移之间常常存在很多需要量化的信息,这些信息仅用经典的模型检测已经无法有效处理。如何对这类系统进行有效地分析和验证,从而保证其安全性和可靠性变得尤为重要。模糊模型检测基于模糊逻辑,可以对复杂系统进行建模和验证。在经典的模型检测中,其思想是对模型的有穷状态空间进行遍历,检
基因测序是人类了解遗传信息的主要手段,在癌症研究、遗传性疾病检测以及传染病防治等领域发挥重要作用。第三代基因测序技术具有读段长、测序区域均匀、成本低以及高通量的优点,因此被广泛的应用于基因组和转录组研究中。然而,这种技术的固有缺陷在于它产生的结果存在极高的错误率,通常会达到6-15%,严重影响如测序读段在参考基因组上的定位以及基因序列组装等下游分析。目前已有许多采用计算性的方法降低数据错误率的手段
研究背景和目的:可吸入细颗粒物PM2.5是导致慢性肺疾患加重的主要致病因素之一,可通过炎症反应、氧化应激、凋亡、自噬等机制,造成人呼吸道上皮细胞的损伤。N-乙酰半胱氨酸（NAC,N-acetylcysteine）作为一种黏液溶解剂,还拥有抗氧化、抗炎作用。近年来,对于空气中颗粒物（PM）暴露引起的细胞损伤的自噬机制,受到广泛关注。我们的研究意在进一步探索N-乙酰半胱氨酸可以通过调节PM2.5介导的
慢性牙周炎（chronic periodontitis,CP）是一种以牙周支持组织破坏为典型特征的慢性炎症,是造成成年人牙齿缺失的最常见病因。糖尿病（diabetes mellitus,DM）且血糖水平控制不佳的患者,其患慢性牙周炎几率远高于正常人,且牙周组织破坏程度一般较血糖水平正常患者严重。在牙周炎患者牙周组织破坏重建过程中,人牙周膜成纤维细胞（human periodontal ligame
秘密图像共享作为秘密共享的一个分支,可以在一组参与者之间安全的共享秘密图像。传统的秘密图像共享方案引入门限结构,结构简单但灵活性相对不足。为了拓展方案的功能,视觉密码,加权秘密图像共享和具有核心参与者的秘密图像共享等方案被提出,但这些方案都存在种种不足,例如视觉密码方案仅适用于二进制图像,并且可拓展性有限,尤其是存在像素拓展问题;加权秘密图像共享和具有核心参与者的秘密图像共享方案仅支持简单的访问策
剪接是DNA转录为RNA的关键步骤,它高度调控着生物遗传信息的传递过程。剪接位点是DNA剪接过程中的识别靶点,对剪接位点展开相关研究不仅有助于理解复杂的剪接机制、丰富和完善DNA序列注释,还为下游RNA的分析奠定基础,因此,对剪接位点的识别是转录组研究的热点和难点。然而,现有的剪接位点识别方法中存在不少缺陷。例如,基于传统机器学习的预测方法存在需要依赖专家手动提取和选择特征、特征输入维度过大以及样
背景和目的溃疡性结肠炎（Ulcerative Colitis,UC）是临床较常见的一种炎症性肠病,存在病情易反复发作、药物不良反应多等问题。新近研究发现肠道菌群代谢产物短链脂肪酸（Short-chain Fatty Acids,SCFAs）,可诱导3型固有淋巴细胞（ILC3s）的子集NCR+ILC3分化并分泌相关细胞因子IL-22,对维持肠黏膜屏障稳态具有重要作用。近来,国内外UC患者越来越多地考
对赌协议的效力从产生之初就饱受争议。《全国法院民商事审判工作会议纪要》（以下简称《九民纪要》）引入效力区分原则将对赌协议的效力和目标公司的股权回购进行分别判断，即股权回购能否实际履行不影响对赌协议的效力，从而确定对赌协议有效，由此法院裁判对赌协议纠纷的思路便从判断合同的有效性转为协议的可履行性。然而，囿于《公司法》禁止股东抽逃出资、股权回购须具法定事由，以及体现资本维持原则的诸多强制性规定，导致对
动作识别是计算机视觉领域一个具有代表性的研究方向,在智能监控、人机交互、智慧医疗等领域具有潜在的应用价值。动作识别的关键任务是提取视频中人体动作的运动特征,然而视频中动作差异较大、速度不一,如何有效地表征其运动信息仍然是学者们的一个研究难点。传统的手工设计特征方法工作难度大且识别率较低,基于深度学习的方法能够充分挖掘视频中的特征信息,快速预测视频中的动作类别,但目前仍存在着识别率不高、计算代价大的
人体骨骼肌通过收缩带动骨骼运动，将其功能性信息嵌入人体形态框架，构建骨骼肌数字孪生体进行骨骼肌物理及生理功能模拟，对“虚拟生理人”研究具有重要意义。本文结合国内外的相关文献，首先归纳总结了骨骼肌数字孪生体构建技术构架，然后分别从骨骼肌数字孪生体建模技术、数据采集技术、仿真分析技术、仿真平台、人体医学图像数据库五个方面进行综述。在此基础上，本文指出还需要在骨骼肌模型泛化、精度提升、模型耦合等方面进行