基于主动学习的模式类别挖掘模型

在实际应用问题中,由于客观世界物质的多样性、模糊性和复杂性,经常会遇到大量未知样本类别信息的数据挖掘问题,而传统方法往往都依赖于已知样本类别信息才能对数据进行有效挖掘,对于未知模式类别信息的多类数据目前还没有有效的处理方法.针对未知类别信息的多类样本挖掘问题,提出了一种基于主动学习的模式类别挖掘模型(pattern class mining model based on active learning,PM_AL)来解决未知类别信息的模式类别挖掘问题.该模型通过衡量已得到的模式类别与未标记样本间的关系,引入样本差异度的方法来抽取最有价值样本,通过主动学习方式以较小的标记代价快速挖掘无标记样本所蕴含的可能模式类别,从而有助于将无类别标记的多分类问题转化成有类别标记的多分类问题.实验结果表明,PM_AL算法能够以较小的标记代价处理无类别信息的模式类别挖掘问题.     

1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐离子液体结构性质的模拟计算

离子液体以其独特的性质广受关注,被称为"绿色设计者溶剂",人们对其潜在的应用价值做了大量的研究.实验采用HyperChem软件构建了1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐([EMIM][BF4])离子液体分子结构的3D模型,并用PM3法进行预优化,然后应用Gaussian 03w程序分别在RHF/6.31G(d)和BLYP/6-31G(d)计算水平上进行量子化学计算,并经振动频率和强度分析得到理论红外谱图.结果表明,[EMIM][BF4]离子液体的阴阳离子存在着氢键等弱相互作用.     

虚拟手术流血模拟的GPU加速实现

目的 流血效果是虚拟手术模拟器视觉效果的重要组成部分,血流与固体交互的庞大计算量使取得实时的流血模拟效果具有很大的挑战性。提出一种基于图形处理单元(GPU)加速的虚拟手术流血效果模拟方法。方法 该方法以Müller等人提出的光滑粒子动力学(SPH)作为基础,采用温度项使粒子具有不同速度模拟血流形成的血槽,同时基于构建均匀空间网格的思想,利用通用并行计算架构(CUDA)多线程并行加速技术完成粒子控制方程的求解和血流与固体交互的计算,从而取得实时的效果。结果 实验结果表明,本文方法能够满足虚拟手术中切割表面流血和血液在器官中流动的模拟需求,在粒子个数为9000时仅需20 ms,对比于纯CPU的实现取得20.15倍的加速比,实现了大量粒子下的实时流血模拟。 结论 本文方法具有较好的灵活性和实时性的特点,可以应用于虚拟手术仿真系统之中。     

Ni2P/Fe-HAP催化剂的表征及其苯酚加氢表面作用机理

以低品级羟基磷灰石(HAP)为原料,通过离子交换法合成载体Fe-HAP,然后用浸渍法制备出负载型Ni_2P/HAP和Ni_2P/Fe-HAP催化剂。通过BET、SEM、XRD、FTIR和TG等手段对催化剂进行了表征。Fe~(3+)的引入极大地提高了载体的比表面积,Ni_2P分散在Fe-HAP表面,热稳定性较好。以苯酚加氢制备环己酮为反应体系,在反应温度为150℃、压力为0.5 MPa、时间为3.5 h的条件下,对比了Ni_2P/HAP和Ni_2P/Fe-HAP催化剂的催化性能。结果发现,Ni_2P/Fe-HAP催化剂对苯酚的转化率为65.73%,环己酮选择性为85.47%,催化性能相对良好。     

动态概率卷积神经网络在雷达回波外推中的应用

雷达回波外推方法已广泛应用于短时强降水临近预报中.针对传统雷达回波外推方法未充分利用海量历史气象数据从而导致预报准确度不高的问题,提出了一个基于动态概率卷积神经网络(dynamic probability convolutional neural network,DPCNN)的雷达回波外推模型.该模型在卷积神经网络的基础上增加动态概率计算层,对不同的雷达回波输入序列计算对应的概率卷积核,并用于后续的外推计算中,使得网络在预测阶段仍然能够根据不同的输入序列作出相应的概率调整,从而增强了外推结果与已知序列的关联.经某局部地区短时强降水外推实验,从外推图像、CSI指数、FAR指数、POD指数四个方面验证了该模型的有效性.     

改进FCOS的二阶段SAR舰船检测算法

近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题：第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率（mAP）相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。     

混菌固态发酵小曲白酒糟生产蛋白饲料的研究

以小曲白酒糟为原料,添加纤维素酶制剂预处理原料,采用白地霉、假丝酵母混菌固态发酵,生产蛋白饲料。确立了糟麸比、纤维素酶预处理方式、初始pH值、初始含水量、料层厚度、发酵时间和温度。对发酵产品的分析表明：粗蛋白增幅87．5％,粗纤维降解率达20．1％,粗脂肪降解率为61．81％。     

基于深度强化学习的激励型需求响应决策优化模型

随着中国电力市场化改革的推进,售电侧市场逐步开放,售电商可以聚合大量的分散负荷参与电力市场环境下的需求响应.文中提出以售电商和用户综合收益最大化为目标的基于深度强化学习的激励型需求响应建模和求解方法.首先,建立售电商和用户的需求响应模型,通过引入时间-价格弹性,改进现有的用户响应模型,考虑用户对相邻时段补贴价格差的反应.然后,基于马尔可夫决策过程框架构建补贴价格决策优化模型,并设计基于深度Q学习网络的求解算法.最后,以1个售电商和3个不同类型的用户为例进行仿真计算,通过分析算法收敛性和对比不同模型及参数下的优化结果,验证了改进模型的合理性和生成策略的有效性,并分析了激励型需求响应对售电商以及用户的影响.     

Friction welding of TiAI intermetallics and structural steel by applying Inconel 718 as interlayer

Inconel 718 with thickness ranged from 0. 1 - 1.7 mm was chosen as interlayer to promote weldability in friction welding of TiAl intermetallics and structural steel such as AIS14140, in which the welded joint presents single fin showing less welding deformation on TiAl side. The correlations between tensile strength and the interlayer thickness were analyzed and fitted to a model. It indicates an optimum interlayer thickness ranged from 0.9 - 1.1 mm where the tensile strength reaches as high as 360 MPa. Otherwise, while the interlayer thickness decreases to 0. 1 mm, brittle compounds of TiC, Al2Ti4C2 and MTC3 are formed in the welded zone so that the tensile strength decays. Thicker interlayer should be also avoided as double joints may occur at TiAl -lnconel 718 and lnconel 718 -AISI 4140, respectively, which lowers the tensile strength to some extent.     

定模隧道型滑块在注射模中的应用

以把手产品为例,根据塑件表面质量要求,对浇口位置、型芯、拨杆和侧抽位移及方式进行了研究,设计了带有定模隧道型滑块的注射模,讨论了侧抽位移的影响因素,并得出了相应的计算公式,对同类模具设计有一定的借鉴作用。