基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。     

基于深度学习的相对地质时间体估计方法

常规自动解释方法难以正确追踪三维地震数据体中被断层错断的地震反射层位。为此,提出了基于深度学习的相对地质时间体估计方法。首先,针对相对地质时间体估计需求,设计一个由编码器—解码器框架组成的相对地质时间体估计网络;其次,采用结构相似性准则为损失函数,利用生成的准确标注合成训练数据集对相对地质时间体估计网络进行训练,使其具备准确地从地震数据体中估计相对地质时间体的能力;最后,通过提取多个恒定的相对地质时间体等值面实现多个地震反射层位的自动追踪。测试结果表明,该方法不仅在验证数据集上显示出优异性能,而且在实际地震数据体上也获得了较好效果;利用估计的相对地质时间体能够一次性获得多个能够表征地层空间形态的地震反射层位。     

坯料外形对镁合金矩形盒拉深成形的影响

用商业有限元软件模拟了在同一套模具和成形条件下不同毛坯外形的镁合金矩形盒拉深成形过程．依据数值模拟结果，分析了不同坯料外形对镁合金矩形盒拉深成形的影响。结果表明：使用矩形圆角坯料比其他坯料的成形性能好。     

试谈覆盖层上水工建筑物的安全评价

根据覆盖层上水工建筑物实际运行状况及近年覆盖层上水工建筑物安全评价的实践,总结深覆盖层上水工建筑物坝址选择、坝轴线选择、枢纽布置、覆盖层复合地基的承载能力、各种型式防渗措施的防渗效果、防冲蚀、防地震液化处理措施及覆盖层应力、变形、渗流等特点。探讨覆盖层上水工建筑物的特点及存在的风险,并针对这些风险提出覆盖层上水工建筑物安全评价的关注点,以期在现有已取得巨大成就的基础上,进一步提高覆盖层上水工建筑物的设计、建设与安全评价水平。     

正线性函数在深度神经网络中的研究

针对深度神经网络中常用的激活函数具有非线性和计算复杂度高的特点,提出使用正线性函数代替常用非线性函数作为深度神经网络的激活函数。基于正线性激活函数建立的深度神经网络模型计算复杂度低,能得到稀疏表示,与人类大脑信息感知具有一致性。通过图像分类任务验证了正线性激活函数在深度神经网络中应用的有效性。     

基于振弦式传感器的深基坑监测系统设计

通过对振弦式传感器的理论研究和分析,结合物联网技术,设计了一种深基坑施工安全智能化监测系统.叙述了振弦式传感器的工作原理,并对深基坑监测系统硬件、软件、通信网络部分进行设计.通过在“智慧安监”项目的实际应用表明:该系统可以对深基坑安全状况进行实时监测评估,在桥梁、涵洞、水利、水电、矿山、地铁等领域具有广阔的应用前景.     

深度信念网络在故障指示器检测中的应用

电子产品在生产过程中需进行产品检测,以故障指示器的检测为例,结合深度信念网络(DBN)技术实现了自动检测.深度信念网络由于其具有无监督预训练的优势,将其应用于实际系统,对现场的故障指示器视频图像的动作状态进行了分类实验.实验结果表明:深度信念网络分类算法相比于支持向量机(SVM)分类算法和BP分类算法有明显的优势,正确识别率达到了100％.该算法在产品检验的应用中满足生产测试的要求,且降低了人工测试的劳动强度,缓解了视觉疲劳问题.     

基于自编码神经网络建立的搜索信息模型

根据用户搜索历史,将用户关注的信息按标题分类,通过自编码神经网络提取特征值。设定学习样本标题最多为25个汉字,编码方式采用汉字机内码(GBK码)。使用 MATLAB工具进行深度学习,将样本在原空间的特征表示变换到一个新的特征空间。     

采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法

提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。     

重力坝动力深层抗滑稳定性研究

基于我国西南某待建高碾压混凝土重力坝,建立了典型坝段三维有限元接触分析模型,分别采用强度折减动力分析法和时程安全系数分析法,综合研究了坝基动力深层抗滑稳定性。同时针对传统时程安全系数分析存在的局限性,基于概率统计深入探讨并改进了可靠度动力安全系数评价指标。研究结果表明,大坝满足动力深层抗滑稳定设计要求,本文所采用的理论方法能够考虑地震作用的往复性和随机性,评价结果更为科学合理,为重力坝动力抗滑稳定的定量判别进行了有益探索。