结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于证据推理的激光惯组最优维护方法

为解决激光惯组存在的故障样本获取困难和监测维护周期不合理等问题，采用一种融合多元信息的性能评估方法对激光惯组的性能进行评估。首先，综合考虑了惯组指标信息的权重和可靠度，基于证据推理融合多元信息得到激光惯组性能评估结果。其次，根据性能评估结果，通过维纳过程预测综合考虑激光惯组的监测维护成本和性能设计要求，在满足性能状态要求前提下以单位时间内期望维护成本最小为目标，确定最优维护时机。最后，使用某型号激光惯组进行了实验验证，说明所提出的方法的有效性。     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

9000m顶部驱动钻井装置结构选型研究

为大幅提高钻井效率,针对9 000 m钻井深度对顶驱的设计要求,通过比较顶驱装置关键部分几种典型的结构,提出适合该型号顶部驱动钻井装置的最优结构形式,为后续9 000 m钻井深度顶部驱动钻井装置的研究提供指导和借鉴。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

电动汽车动态无线电能恒功率充电

电动汽车充电时,且电池电量低于80％时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性.     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。