多级特征增强的图表示学习模型

针对图数据的表示学习在推荐系统、链接预测等图下游任务已展现出重要的研究价值。然而目前主流的方法存在一些缺陷：图卷积网络的固定传播模式限制节点表示的语义表达能力,以及编码器-解码器结构中的正则化重建阻碍学习节点间的差异化特征,这些都可能导致节点表示不能很好适应图下游任务。为此,基于互信息最大化理论提出一种多级特征增强的图表示学习模型,能以无监督的方式生成高质量的节点表示。模型使用提取器保留节点原始属性中的差异化特征,利用注意力聚合器维持编码空间中节点分布的局部相关性和全局差异性,应用深度图信息最大化策略统一全局编码规则。实验结果证明,在几个基准图数据集上该模型在直推式学习和归纳式学习下的编码表现均超过了所有的主流对比基线。     

高效化方坯连铸机二冷室横梁改造

昆钢8^#方坯连铸机于2001年进行高效化改造，3年后，二冷室横梁弯曲变形严重，导致固定其上的喷淋水管、托辊歪斜，铸坯在二冷过程中抖动剧烈，拉坯阻力增大，使漏钢事故增多、铸坯跑偏、产生脱方质量问题，影响了生产正常进行。经过对二冷室横梁改造，上述状况有较大好转，最为显著的是解决了二冷各段位及铸坯的抖动现象，减少了漏钢事故，提高了铸坯质量。     

基于概念层次树的例外挖掘方法研究

例外检测能够在诸如电子商务、信用卡欺骗及气象数据分析等领域中挖掘真正未预料到的知识,人们注意到,已有发现例外的方法只能处理数值型属性,同时不允许用户动态地改变参数。在此,文章基于“概念层次树”、“语义距离”及“语义贴近度”等概念,研究了SDB—例外及FCB—例外,并给出了挖掘这些例外的有效算法。     

全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊

图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时,极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点,利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势,提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去噪和去模糊模型。首先,将全变分模型分别引入暗通道和亮通道中,用于保护图像的边缘及消除噪声或振铃伪影;其次,利用半二次分裂技术解决模型的非凸问题和估计潜在的清晰图像;最后,用迭代多尺度盲反褶积估计图像的模糊核。实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时很好地保护图像的边缘细节和消除振铃伪影。相比近几年具有代表性的其他方法,该模型的鲁棒性、主观视觉效果和客观评价指标均有明显提高。     

冰蓄冷空调群参与风光本地消纳的微网随机经济调度策略

可再生能源在未来新型电力系统中渗透率日益提高,分布式风、光电量输入主网、并网消纳会导致过剩功率在馈线中形成逆向潮流,增加配电网线损。为减少电量传输损失,促进新能源本地消纳,本文以大量冰蓄冷空调集群为载体,构建了冰蓄冷空调集群参与微网经济调度框架,分析了冰蓄冷空调蓄冷、释冷过程的调控优势及其参与调度的流程;其次,基于场景法对微网分布式风、光出力不确定性进行建模,考虑了不确定性影响下微网调度成本、线损成本及条件风险成本,构建了总成本期望值最小的优化调度模型及系统内各设备调节容量、成本约束集,并根据拉格朗日乘子法验证模型最优解唯一性。算例仿真表明,提出的随机调度策略能够促进微网运行经济性并应对不确定性风险,且冰蓄冷空调集群促进风光本地消纳,减少功率逆送造成的网损,相比于普通空调及锂电池更具经济性。     

异质信息网络中基于邻接熵的影响力最大化

影响力最大化是研究如何在社会网络中寻找小部分最具影响力的节点作为信息扩散源,使信息在网络中传播范围最大的问题.已有相关研究大多只是针对同质信息网络,但现实中的社会网络是包含了多种对象类型和对象之间多种关系类型的异质网络,因此提出了基于元路径的邻接信息熵(MPAIE)模型,以及基于元图的邻接信息熵(MGAIE)模型来模拟异质信息网络中的社会影响.通过设置元路径或元图,该方法可以灵活地整合异质网络中的结构和语义信息,对节点的影响力做出度量,并在两个真实数据集上验证了MPAIE及MGAIE模型的有效性.     

一种数控玻璃切割机运动控制系统的设计

介绍了国内外运动控制系统的研究现状,以及数控玻璃切割机的机械结构和工作原理,针对数控玻璃切割机结构特点和控制功能需求,设计了一套以4轴运动控制器为核心,配合伺服电机组成数控玻璃切割机运动控制系统,并详细介绍了该运动控制系统的各部分组成。同时还设计了相应的人机交互界面,配合硬件系统使用,可以同时实现Y、Z两轴同步运动,Y、Z两轴和X轴平面插补,C轴跟随切割轨迹自动旋转,从而完成玻璃轮廓轨迹的切割加工,并提高生产加工效率。     

纤维材料动态热机械性能分析方法的研究

目前,由于夹具的限制,动态热机械分析仪难以对纤维样品进行测试。本文利用DMA 8000动态热机械分析仪对纤维材料进行分析,从夹持方式、预加张力、夹持距离、升温速率等方面对测试结果的影响因素进行了研究。试验结果表明,为了保证纤维样品夹持的稳定性、控制测试精度在2℃以内,需使用铝箔对纤维进行前处理,预加张力控制在0.25～0.45 cN/dtex,样品的夹持距离为10 mm,升温速率设置为2℃/min。     

双酚A快速检测胶体金试纸的研制

为建立一种快速检测双酚A(BPA)的方法,本论文建立以胶体金为基础的免疫层析法(GICA)。首先通过BPA人工抗原免疫Balb/c小鼠,然后利用正常的杂交瘤技术制备BPA的单克隆抗体,所制备的抗体经过辛酸-硫酸铵(CA-AS)沉淀法纯化后并鉴定为IgG2b亚型。胶体金是由柠檬酸三钠还原氯金酸而制得,通过紫外扫描光谱和透射电镜检测,结果表明胶体金在530 nm有单一吸收峰、粒径约为30 nm。用其标记BPA单克隆抗体,制备金标抗体。本研究所制备的胶体金免疫层析试纸条的检测限为100 ng/mL,检测时间为10 min,交叉反应表明,试纸条和BPA的结构类似物双酚酸、任基酚和辛基酚无交叉反应,有良好的再现性。该方法能够方便、快捷、有效的检测环境中的BPA,免疫层析试纸的研制为BPA进行现场快速的检测奠定了基础。     

基于注意力机制的苗族服饰图案分割

针对苗族服饰图案存在色彩差异大、样式及纹理多样性等问题,采用传统的图像分割算法进行苗族服饰图案分割,会使得一些特征空间信息丢失,导致图像分割的效率与精度较低。为此,本文提出一种基于注意力机制的苗族服饰图案分割模型,通过提取图像特征,使模型能够更好地将感兴趣的特征从局部水平关联到全局水平。同时也采用了数据增强策略,增加训练数据以提高模型泛化能力。实验结果表明,本文模型与传统语义分割网络(U-Net)和全卷积神经网络(FCN)模型相比,仅采用不到1/2的训练参数,IoU增长了14.79%和18.21%,Dice系数增长了11.03%和13.95%。因此,本文为苗族服饰图案分割算法研究提供了一种有效可行的方法。