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基于不平衡数据的门图神经网络暂态稳定性评估方法，属于电力系统的暂态稳定性分析技术领域。本发明是为了目前的机器学习的方法不具有可解释性的问题。本发明基于条件生成对抗网络(CGAN)来生成不稳定的样本，不但能生成不稳定的样本，还能用来生成事件不平衡的不稳定样本，使样本不仅达到稳定与不稳定平衡，也能达到不稳定样本中的事件的平衡。在解决了样本的数据不平衡问题之后，用GGNN算法来评估电力系统的暂态稳定性，并且判断造成电力系统失稳的原因。主要用于电力系统的暂态稳定性评估。

本发明基于条件生成对抗网络(CGAN)来生成不稳定的样本，不但能生成不稳定的样本，还能用来生成事件不平衡的不稳定样本，使样本不仅达到稳定与不稳定平衡，也能达到不稳定样本中的事件的平衡。在解决了样本的数据不平衡问题之后，用GGNN算法来评估电力系统的暂态稳定性，并且判断造成电力系统失稳的原因。更为重要的是，本发明考虑不同的类型数据的影响，因此本发明可以有较高的准确率同时具有较低的错误率。此外本发明CGAN不仅能够解决数据不平衡问题，还兼顾了不稳定时类别信息，并与后续 GGNN的配合，保证了本发明对于电力系统的评估模型具有更好的鲁棒性和适用性。

HD-g2型负温水泥基灌浆料是由水泥基胶凝材料、集料、功能型外加剂和矿物活性掺合料等原材料，经工业化生产的具有合理级配分类的干混料。与普通灌浆料不同，该新型材料主要适用于冬季负温条件下各类混凝土结构加固、抢修工程、大型设备基础注浆、二次注浆和地脚螺栓锚固、预应力结构工程孔道灌浆等。 "HD-g2型负温水泥基灌浆材料的研制与开发"为黑龙江省科技攻关项目（GC03A607）。项目通过对HD-g2型负温水泥基灌浆料中防冻组分性质、减水剂与水泥的适应性、复合外加剂的适应性、凝结硬化指标、负温水泥基灌浆料显微结构、温度、养护方式、材料对负温水泥基灌浆料性能的影响、不同养护环境下负温水泥基灌浆料强度发展规律、灌浆料的长期强度、物理力学性能耐久性（抗渗性、抗冻性、抗氯离子渗透性、抗油渗性、钢筋与砂浆粘结性能、抗化学介质侵蚀性、钢筋锈蚀性）等的全面研究，并结合工程实践应用，对严寒气候条件下灌浆料冬期施工技术与质量控制技术等进行研究，最终成功研制开发出一种可在30min可灌、-15℃条件下硬化且能在负温下强度与膨胀率可协调发展的灌浆材料。 HD-g2型负温水泥基灌浆料可广泛应用于负温条件下设备基础灌浆、二次灌浆、地脚螺栓锚固、混凝土结构补强与加固、预应力孔道注浆等工程冬期施工，其技术性能填补了国际空白，是国内唯一可在低、负温（+5℃～-15℃）条件下进行灌浆施工的新型加固灌浆材料。通过近五年来的

黑龙江大学（Heilongjiang University），位于黑龙江省哈尔滨市，是黑龙江省人民政府和中华人民共和国教育部、国家国防科技工业局共建的省属综合性大学，黑龙江省“双一流”建设国内一流大学A类高校，入选国家卓越法律人才教育培养计划、中西部高校基础能力建设工程、特色重点学科项目、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国深化创新创业教育改革示范高校、教育部来华留学示范基地，是世界翻译教育联盟、中俄新闻教育高校联盟、中俄综合性大学联盟、上海合作组织大学、“一带一路”智库合作联盟成员单位。

本研究分别对类风湿关节炎患者组30例患者、健康对照组30例的血样及于相关抗体、病情活动度进行研究，筛选出的感兴趣的lncRNA 进行验证，同时进一步行生物信息学分析。使用乙二胺四乙酸(ethylenediamine tetracetic acid, EDTA)抗凝管采集研究对象的外周静脉血。运用Ficoll密度梯度离心分离人PBMCs，样品合格后分装保存于-80 ℃冰箱。通过生物信息学分析，从Array Express database中选择与RA相关的mRNAs与从候选lnc-RNA mRNA相互作用中选择mRNA的交集，得到候选lnc-RNA和与RA相关的mRNA的表达谱，进一步研究lncRNA-mRNA之间的共表达关系，以识别lncRNAs竞争调控的子通路，预测lncRNA在疾病状态下的功能。应用领域：本研究对于识别具有生物学意义的子通路是有效的，通过识别子通路可以发挥在类风湿关节炎中重要作用的lnc-RNA，因此该研究不仅有助于研究RA的分子机制，也有助于探索lnc-RNA在病理状态下的功能作用、与RA患者ACPA及病情活动度之间存在关系，这些位点的基因变异有望用来判断患者的病情程度。 技术原理：采集患者及健康者血清冻存，先通过从Array Express database中选择与RA相关的mRNAs与从候选lnc-RNA mRNA相互作用中选择mRNA的交集，得到候选l

技术转让、合同、入股均可，具体资金双方协商，希望尽快落地实现产业化。