基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法

现有的径向布局可视化方法无法有效捕获高维数据的非线性结构.因此,文中提出基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法.利用近邻传播聚类算法和多目标聚类可视化评价指标对高维数据进行维度扩展,然后对扩展后的高维数据进行维度相关性重排,最后利用类圆映射机制降维至二维可视化空间,实现高维数据有效可视化聚类.实验表明,文中提出的维度扩展和重排策略能有效提高类圆映射可视化方法聚类效果,其中的维度扩展策略也能显著提高其它径向布局可视化方法聚类效果,泛化性能较好.此外,相比同类方法,文中方法在可视化聚类准确度、拓扑保持、Dunn指数及效果上优势明显     

基于类圆映射的多目标粒子群优化算法

针对多目标优化求解的问题,提出一种基于类圆映射的多目标粒子群优化算法(qMOPSO).首先,利用类圆映射技术将高维空间的解集映射到二维坐标平面,监控粒子种群的进化状态.其次,为了兼顾种群的收敛性和分布性,采用类圆占优和类圆扇块距离的概念设计了新的档案集管理策略.另外,根据种群分布熵变化情况,选择全局最优粒子,指导种群进化方向.最后,基于换维思想和淘汰机制,采用一种新的综合管理策略,提高种群寻优性能.所提算法采用三类测试函数和五种对比算法进行了对比实验.仿真实验证明,该方法是正确、有效的.     

基于深度学习的GH4169合金组织表面缺陷检测

镍铁基高温合金GH4169合金由于其良好的综合性能被广泛应用在航空、石化、核能等行业,其冶炼工艺复杂,制备工艺路线较长,因此在铸造过程中会不可避免地产生大量组织缺陷,这些缺陷会对合金的性能造成重要的影响。为了消除合金组织表面缺陷,需要研究合金组织表面缺陷的分布和成因以此提高合金的冶炼技艺。但传统人工检测GH4169合金组织表面缺陷效率低、精度差,很难用于检测大棒材。因此,为了实现组织表面缺陷的自动检测,在RetinaNet网络结构的基础上提出了一种CA-RetinaNet网络结构用于GH4169合金组织表面缺陷检测,该方法主要增强了网络检测小缺陷的能力。首先,在特征提取网络中使用了CA-Resnet结构,引入轻型注意力机制对感兴趣目标进行特征权重增强,提高了含有目标通道的权重;然后对RetinaNet网络中的特征金字塔网络进行了优化,重新构建了特征金字塔网络的底层结构,以获取更大的特征图检测小缺陷。利用CA-RetinaNet网络模型在GH4169合金组织表面缺陷数据集上进行检测实验,取得了较高的准确率,相较于原始RetinaNet网络,mAP值提升了8.6%,极大地提升了网络的检测精...     

基于映射的高维数据聚类方法

通常,经典的数据聚类算法在低维情况下是有效的,但随着维数的增加,性能和效率都明显的下降,原因在于数据的复杂度是呈指数增长。本文提出了一个处理高维数据聚类的框架,并分析了该框架的性能。     

GH4169合金涡轮盘锻造成型的数值模拟和分析

利用Gleeble-3500型热模拟试验机研究GH4169合金在不同温度和变形速度下的热变形行为,建立该合金的高温流变应力模型.用Deform-3D对GH4169镍基高温合金涡轮盘锻造成型过程进行数值模拟,比较不同变形速度和不同变形温度下工件的变形行为.结果表明:相对于变形速度,变形温度对锻件性能的影响更加明显;较高的变形温度有利于材料的动态恢复和再结晶,使组织均匀,但过高的终锻温度会使晶粒尺寸变大,进而影响涡轮盘的机械性能.     

面向CNN的类激活映射算法研究

类激活映射(CAM)是卷积神经网络(CNN)解释中的一种直观的方法,通常由CNN的最后一个卷积层生成,可以突出显示输入图片中目标类的不同区域。之前的CAM方法只依赖于最后的卷积层,生成的解释图只能显示模糊的物体位置信息。提出了一种新的方法即分层加权类激活映射方案(SL-CAM),通过加权合并CNN浅层到深层的信息来生成类激活图。由浅层特征图及其对应的梯度生成的激活图包含详细、准确但噪声大的位置信息;而由深层特征图生成的激活图包含噪声少但模糊的位置信息。在LSVRC2012Val上的实验表明, SL-CAM多项指标上均优于Grad-CAM、 Grad-CAM++和Score-CAM。     

基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法

针对现有的用户兴趣聚类方法没有考虑用户标签之间存在的语义相关性问题,提出了一种基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法。首先,获取待分析用户及其所关注用户的用户标签,选取出现频数高于设定阈值的标签构建模糊矩阵的特征维;然后,考虑标签之间的语义相关性,利用特征映射的思想将用户标签根 据其与特征维标签之间的语义相似度映射到每个特征维下,计算每个特征维所对应的特征值;最后,利用模糊聚类得到了不同阈值下的用户兴趣聚类结果。实验结果表明,本文提出的基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法有效地改善了用户兴趣聚类效果。     

基于文本聚类的映射聚类算法研究

文本聚类在信息过滤和网页分类等方面有着较好的应用,可是它面临数据维数很高的难点.由于维度很高,使得经典的聚类算法难以有效处理.针对这个问题给出了一种快速鲁棒的映射聚类算法,其中利用关联规则查询簇的相关维,然后使用相关维进行进一步的分析.实验结果说明了该算法具有速度快以及较好的鲁棒性等特点,可以应用在文本聚类中.     

一种二维工程图向三维模型的尺寸映射算法

针对当前制造型企业内部存在二维工程图和三维CAD模型之间的数据共享问题,提出一种基于图匹配的二维工程图向三维CAD模型的尺寸映射算法,将二维工程图中的尺寸信息直接映射到对应的三维CAD模型上。首先将三维模型进行投影得到投影视图,然后将投影视图和二维工程图转化为一种空间关系图,对两个空间关系图进行图匹配,找出图元间的映射关系,并且利用工程图中尺寸标注的特点对算法进行改进,提高算法效率和可靠性。实验结果表明,该算法可以很好的实现二维工程图向三维CAD模型的尺寸映射。     

UML类图到关系表的映射策略及其应用

随着面向对象技术的发展及应用的日益复杂化,UML已成为应用开发的流行建模工具,并将取代关系数据库的ER图建模方法.本文阐述了从UML类图映射到关系表的基本策略,并提供应用实例.     

热加工工艺对GH738金相组织及超声特性的影响

针对不同热加工工艺下GH738锻件金相组织的无损评价问题,对经过固溶、稳定化、时效和钎焊处理的合金分别进行金相、超声检测,讨论热加工工艺变化对金相组织、超声检测特征值的影响,分析金相组织参数与超声参数之间的相关性。结果表明：晶粒直径变化对声速影响微弱,在热加工过程中,固溶处理后声速下降,稳定化与时效处理后声速不断上升,钎焊处理后声速开始下降且达到最小值。衰减系数、非线性系数与晶粒直径的变化规律趋于一致,随着热加工过程的进行,呈现出固溶阶段快速上升、稳定化后缓慢上升并趋于平缓的趋势,超声衰减与非线性系数可用于表征GH738合金的晶粒直径及织构不连续性。     

PVC管挤出尺寸在线超声测量系统

为提高PVC管生产质量,减少原材料浪费,提出一种基于水淋式超声检测的PVC管挤出尺寸在线测量方法,主要是针对PVC管的壁厚、外径以及不圆度设计了相应的计算公式.为了验证该方法的有效性,搭建了一套PVC管挤出尺寸在线超声测量系统.采用多个探头组从不同方向对PVC管进行检测,考虑到在实际检测中可能出现探头保持架与管材难以同轴心的问题,设计了一套PVC管挤出尺寸测量修正方法.最后在此基础上,对外径为Φ160 mm的一根PVC管进行了大量的检测实验,并对实验数据的准确度进行了校核.实验结果表明,该方法实时检测可靠、检测效率高,对PVC管挤出尺寸的测量具有较高的精度,能有效地将产品的在线实时测量数据反馈至生产中心,以便于进行实时调整,保证产品质量,减少浪费.     

GH3536合金选择性激光熔化微小缺陷超声检测

针对GH3536合金选择性激光熔化（Selective laser melting,SLM）工艺中,孔隙和裂纹等微小缺陷与完好区域的声阻抗差异小,超声检测缺陷回波不明显问题,提出基于变分模态分解结合小波分析的信号处理方法。首先对回波信号进行变分模态分解,分析不同分量与原始信号的相关性进行降噪重构,然后选择db7小波函数对信号进行3层分解,以极大极小规则进行硬阈值平滑处理,提取信号突变点来判别缺陷回波。仿真和实际测试结果表明：该方法比单一的经验模态分解及小波重构效果明显,能够检出加工层厚为0.15 mm的人工缺陷,为高温合金SLM成型工件超声检测回波信号微小缺陷识别提供了新方法。     

图像处理技术在金刚石粒度检测中的应用

金刚石粒度一直是工业生产中经常需要的参数指标,不同的粒度检测方法不同,适用的范围也不同。介绍了传统与现代粒度检测的各种方法和手段,并且详细讨论了现代粒度检测的不同方法的特点以及使用场合,其中数字图像处理技术通过建立一套测量系统可完成颗粒的粒度以及形状参数的测量,具有快捷、精确的特点,通过研究发现,该方法原理可行,对金刚石颗粒的检测具有指导意义。     

基于XGBoost的低渗油田储层粒度预测

针对低渗油田储层粒度预测问题,本文提出利用机器学习中的极致剃度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)来对低渗油田储层粒度进行预测的方案.首先,根据问题构建合适的XGBoost模型,然后根据已有的岩心储层粒度特征值与其余测井信息的关系,选取适用于粒度预测的测井曲线建立样本库,最后利用...     

航空装备测试性试验样本量确定方法

目前航空装备测试性试验存在试验样本量的确定缺少理论依据、故障检测率(FDR)单侧置信下限评估结果不稳定的问题,影响试验结果的可信度.为了使评估结果以较大的概率分布在较小的范围内,通过结合正态分布特性和单侧置信下限估计算法进行推导和计算,得到影响单侧置信下限评估的因素是试验样本量和被测产品的故障检测水平,给出了不同故障检测水平和评估结果偏差要求下试验样本量的最低取值.通过仿真分析,验证了给出的最低取值是保证评估结果稳定性的充分条件.在此基础上提出一种可以得到稳定评估结果的测试性试验方案确定方法,并通过实际案例对该方法进行验证.     

基于负载灰度图映射模型的云集群负载评估方法

为了快速评估云计算中百万节点的整体负载状态,通过分析负载均衡本质与图像均衡特征的对应关系,以熵和信息论为基础,构建了集群负载信息向灰度图的映射模型,完成了负载均衡研究向图像均衡分析的转换。通过图像压缩、信息熵、haar小波变换方法对图像进行分析,提出了一种基于图像处理的集群负载评估方法。实验表明,该方法可以较快地评估出集群均衡性,由此得到的集群负载状态值为负载均衡算法的改进提供了新的思路。     

双合金整体叶盘连接界面的超声检测实验研究

扩散焊连接的双合金整体叶盘可能会在界面处产生缺陷,采用超声检测是控制界面缺陷的最佳方案,然而声阻抗差异和复杂的几何结构给超声检测的准确性和可靠性带来极大困难。本文提出一种利用90°声反射镜将超声波信号入射到盘件内孔孔壁的检测方法,实现了双合金整体叶盘连接界面的检测。在灵敏度、信噪比等方面实验研究了该方法对于双合金整体叶盘界面的检测能力。结果表明,本文方法的检测灵敏度可以达到Ф2.0 mm平底孔当量,在实际盘件的检测中超声检测结果与金相分析结果吻合较好,验证了本方法的可靠性。     

约束纹理映射的自适应方法

传统的约束纹理映射方法大都在满足指定的约束条件时破坏了参数化结果的保形性,为此提出一种自适应的约束纹理映射方法.通过迭代最小化一个由保形项和约束项组成的加权能量得到带约束参数化结果,并且以每步更新权重的方式来平衡这两项;在每步迭代时,每个约束点权系数的选取依赖于上次结果中该约束点距指定位置距离的一个单调函数.利用该方法可以在满足指定约束条件的前提下兼顾到结果的保形性.实验结果表明,该方法能够快速、有效地得到较好的纹理贴图效果.