岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

硅酸盐水泥水化动力学模型与试验方法研究进展

水泥水化过程决定水泥基材料强度、耐久性等诸多性能，深入理解水泥水化机理具有重要的科学意义和工程价值。本工作回顾了硅酸盐水泥水化动力学模型的最新研究进展，评述了GEMS热力学计算、HymoStruc3D和CEMHY3D等水化数值模拟方法及其局限性，总结了准弹性中子散射和核磁共振等先进测试手段在研究水泥水化过程中水态演变和孔结构发展中的具体应用，提出了该领域未来研究的趋势和挑战。     

硫酸铝类无碱速凝剂促凝机理研究

通过设计加入速凝剂的水泥净浆实验组和不加速凝剂的空白组两组试验,探究速凝剂对水泥水化的影响作用机理并通过XRD和SEM等手段从微观层面上对水泥水化进程进行表征。XRD试验结果表明,由于速凝剂的加入,水泥在5min之内的水化产物已经可以观察到AFt的衍射峰,并且SEM图中可以观察到大量的针棒状AFt,而空白组在水化2h后才能观察到AFt。这表明硫酸铝类无碱速凝剂是通过引入Al~(3+)来加速C3A的早期水化反应,在短时间内生成大量AFt从而导致水泥速凝。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。