快速近似计算Shapley值的归因解释方法

Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性.     

基于随机搜索树法的机械臂视觉伺服研究

在当今的工业应用中,机械臂完成某一特定作业任务的基础是进行轨迹规划。针对单纯基于图像的视觉伺服(the image-based visual servoing,IBVS),不能直接对相机或机械臂的运行轨迹进行控制,容易造成跟踪目标脱离视野、机械臂与工作空间障碍物相碰撞的问题,本文提出了三维随机搜索树算法(the three-dimensional Rapidly-exploring Random Trees algorithm,3D-RRT)实现机械臂的轨迹规划,将轨迹规划与视觉伺服相融合,使机械臂在跟踪移动过程中,满足图像视野范围限制和空间障碍物约束问题。在MATLAB平台建立算法仿真实验,结果表明三维随机搜索树算法(3D-RRT)可以较好解决基于图像的视觉伺服(IBVS)中存在的问题。     

基于特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法.首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的 题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景.     

堆本体抗震试验动力相似关系推导与验证

为确保堆本体抗震试验中流体对流效应、脉冲效应和堆本体结构响应的准确性，需保证重力、流体与固体惯性力、结构弹性力和结构应变的相似性。本文从固体结构的振动方程、不可压牛顿流体的动力学方程、流固交界面的边界条件和环形柱体域内液体线性晃动的动力学公式出发，基于控制方程的量纲分析法，推导了考虑液体晃动效应的堆本体地震响应动力相似关系。基于上述相似关系建立了堆容器堆内构件和堆容器内自由液面流体域的缩尺模型，通过有限体积法分析堆容器堆内构件原型和缩尺模型中液体的晃动固有频率、晃动波高、压力以及液体晃动对堆容器支承裙的倾覆力矩。结果表明本文动力相似关系具有合理性和准确性，可用于堆本体缩尺模型的抗震试验研究。     

化工容器腐蚀评价分析

化工容器广泛应用于石油、化工行业，对国民经济的发展起着无可替代的作用。化工容器一旦发生事故将会造成无法估量的后果。本文选择一座十万方原油储罐容器，用事故树分析法对其因腐蚀而发生的事故进行评价分析，绘制出事故树结构图，得到事故树的最小割集，采取近似法算出其结构重要度，最后利用这些分析数据结合实践工作提出了一些可行的防腐措施。     

三维CT层间图像超分辨重建与修复

CT图像在疾病诊断、癌症精准放疗阶段发挥着重要的作用.然而,受X射线剂量的限制以及现有医疗设备等因素的影响,三维CT图像成像采样间距较大,层间分辨率远低于层内分辨率.为提高CT图像的层间分辨率,避免因相邻层CT图像之间存在较大差异对超分辨率重建造成干扰,提出一种在相邻CT图像序列切片间利用上下层的配准信息插值出一个新的中间切片,并对插值得到的中间切片进行修复的方法.首先,利用CLG-TV光流估计模型配准算法估计相邻2幅CT图像之间的像素运动,得到一个稠密的光流场,从而获得2个连续切片之间精确的像素对应关系,并依据新切片位置对速度矢量进行缩放;然后,利用计算出的速度场在连续2幅图像之间生成初始插值图像.由于相邻切片之间的像素难以一一对应,插值后的图像通常存在像素缺失现象.最后利用序列图像的帧间非局部自相似性,通过求解最优化问题以修复插值图像中像素丢失的区域.在DIR-Lab实验室和山东省医学影像学研究所提供的数据集上的实验结果表明,与其他经典方法相比,文中方法能够生成高质量的中间CT切片,在定量和定性上提高了层间分辨率.     

基于边缘和局部熵融合的视觉安全性评估方法

针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性，引入图像的边缘特征，通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度，消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感，边缘相似度对加密等级高的图像不敏感，将两个评估方法进行自适应融合，提出[SLEES]（Local Entropy and Edge Similarity，[SLEES]）指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试，实验结果表明，[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性，评估范围更广。     

贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法

专家发现是实体检索领域的一个研究热点，针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷，提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构，能够实现图形化的概率推理，同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型，能够有效实现查询术语语义扩展，提高专家检索性能。