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。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

HP295中间裂纹产生机理分析及控制措施

通过对HP295封头冲压开裂件缺陷光电镜分析,查找到缺陷产生部位及其导致原因。对多组铸坯低倍样检查,发现中间裂纹是缺陷根源。此后,根据现场生产情况,分析钢中磷、硫含量、钢水过热度、铸机设备精度、拉速和二次冷却强度等因素对铸坯中间裂纹的影响。通过降低磷、硫,控制过热度,调整设备精度,降低拉速以及优化二次冷却等措施,HP295铸坯中间裂纹得到有效控制,用户加工开裂现象完全杜绝。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

仪器仪表产品脉冲耐压试验要求和保护器件的选择

仪器仪表产品的脉冲耐压试验是产品型式试验、例行试验中的基本内容。通过对GB4793.1标准的整理,归纳了仪器仪表产品的脉冲耐压试验要求。通过对试验方法和设备特性的梳理,总结了特性参数,并介绍了应对脉冲耐压试验可采取的保护器件的类别及选用方法。     

夹岩水利枢纽工程过鱼设施研究

修建大坝阻断了河流连通性,造成鱼类生活环境破碎化,继而导致鱼类种群之间的基因交流受限,特有鱼类遗传多样性降低。鉴于此,建设单位依法承担工程建设和运行对鱼类影响的责任,通过修建过鱼设施进行补救,并制定运行监测计划,定期开展过鱼效果监测与评估。分析了夹岩水利枢纽工程区水域鱼类的行为特征,并根据工程条件及各过鱼设施的结构特点综合分析比选,最终选择了适合该工程的过鱼设施。论文研究成果可为过鱼设施运行后开展过鱼效果监测与评估、优化过鱼设施设计及运行管理提供依据。