为了避免问句理解阶段过度依赖命名实体,通过语义关系理解中文自然语言问句中关键信息的逻辑关系,提出基于依赖结构的语义关系识别方法,从问句的依赖结构集中识别出对生成语义关系有价值的三类依赖结构集,将三类依赖结构集组合或转换得到语义关系。在中文标准问答数据集上的试验结果验证了本语义关系识别方法的有效性和可扩展性,本方法在命名实体识别失败时也可以理解中文自然语言问句。
针对飞机目标的自动识别问题,提出一种联合特征提取与分类的Chirplet神经网络方法,实现一维高分辨率距离像的识别。Chirplet神经网络将Chirplet原子变换用于多层前馈神经网络结构的输入层,替换传统的激励函数对距离像序列进行特征提取;网络的分类部分由隐层和输出层组成。在训练过程中调整神经网络权值的同时,完成对Chirplet原子时频参数的自动调整,协调优化特征参数和分类器参数,使Chirplet神经网络同时实现特征提取和目标分类。对4类飞机目标的仿真测试结果表明,相比时频变换和Gabor原子网络等方法,具有四特征参数的Chirplet神经网络方法具有较高的识别率和抗噪性能。
为研究乳腺肿瘤核磁(Magnetic Resonance，MR)图像纹理分析在鉴别乳腺纤维瘤(fibroadenoma of breast, FB)、浸润性导管癌(invasive ductal carcinoma, IDC)和浸润性小叶癌(invasive lobular carcinoma, ILC)中的临床应用价值，选择MR图像的兴趣区域并使用小波变换对MR图像进行分解，结合K-means算法完成对肿瘤区域的勾画。使用Gabor小波从8个方向、5个尺度对兴趣区域滤波，并将肿瘤部位的均值作为特征。对提取的特征进行分析、筛选，得到关键特征。比较支持向量机、贝叶斯、神经网络等不同的分类算法对关键特征进行分类预测，计算分类的准确度、灵敏度和特异性，得到最适用于分类模型的参数设置。乳腺MR图像纹理分析能够区分出常见的三类乳腺肿瘤,预测精度为77.36%。乳腺MR图像在鉴别FB、IDC和ILC方面具有重要的临床价值。
针对目前不同物联网设备之间多机通讯模块繁多、设备结构复杂、成本高的问题，提出一种基于通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)串口的多机通讯方法。基于微控制器自带的UART串口通讯方式，利用控制线控制通讯设备对通信线路的占用,采用主从控制策略，设定通讯协议和通讯主机、从机，主机作为信息转发和识别的单元，从机组成信息处理的单元，并通过通讯协议实现多从机扩展的功能。通过移植μC/OS-Ⅱ操作系统到STM32微控制器上，借助μC/OS-Ⅱ的实时多任务特性，将信息的接收、发送和识别设计成不同优先级的任务。试验结果表明,多机分时通讯方法能够实现主机、从机的信息接收、发送、识别的功能和多机可靠稳定的通讯，解决传统UART方式无法实现多机互相通讯的问题，为物联网设备的多机通讯提供一种可行方案。
基于已有的视觉空间和文本空间上标签相关性建模方法，提出一种多模态子空间学习的语义标签生成方法。通过建立视觉特征相似图，以非线性方式重构“图像-标签”相关性，进而将图像的视觉模态表示和标签的文本模态表示统一到多模态子空间中，并保证空间变换前后具备结构保持。在该空间中，标签的文本模态与图像的视觉内容模态信息彼此互补，语义相关的图像和标签映射到空间中相近的样本点，进而将语义标签生成问题转换为子空间内图像的近邻标签搜索问题。结果表明，该方法在FLICKR-25K数据集上，性能达到36.88%，在NUS-WIDE数据集上，性能达到44.17%，多模态子空间学习的语义标签生成方法可以大幅度提升标签生成的准确性。
针对自适应敏感度分割(self-balanced sensitivity segmenter, SuBSENSE)算法在真实复杂场景下距离阈值更新适应性差，导致检测效果不佳的问题，提出一种基于背景复杂度自适应距离阈值修正的SuBSENSE算法。结合时间一致性和空间一致性定义了一种背景复杂度的度量方式，以此为标准，通过距离阈值修正策略获取准确的距离阈值，以便获得更好的检测效果。本算法与像素自适应分割(based adaptive segmenter，PBAS)算法和传统SuBSENSE算法进行了对比。试验表明，在动态场景下，本算法获取的前景更加精确，精度比PBAS算法和传统SuBSENSE算法提高了6.70%和0.80%，召回率比PBAS算法和传统SuBSENSE算法分别提高了9.37%和1.24%。本算法优于对比算法，在动态场景下具有更高的鲁棒性和检测精度。
针对如何利用社会个体之间的影响力来扩大信息扩散的范围,即社会网络的影响最大化问题,提出一种新颖的基于蚁群优化算法的解决方案。利用2个启发式信息来度量节点影响力:优先选择更不容易被前驱节点激活的节点;考虑后继尤其是多级后继节点对未来扩散的影响。通过节点影响力选择出能扩散最大范围的初始节点集合。试验结果表明,相较于贪心算法以及传统的蚁群算法初始节点的扩散范围增加了150个节点,效率提高了25%,本研究方法很好的改善了初始节点选择容易陷入局部最优的问题。
由于各种因素的干扰,在现实复杂的情况下目标跟踪过程中可能出现模型漂移和跟踪失败等问题,针对目标跟踪的鲁棒性和准确性提出一种联合检测的自适应融合目标跟踪算法。根据深层和浅层卷积特征具有的不同优点,使它们单独作用于相关滤波器得到其各自的响应分数,通过最小化损失使不同卷积特征的响应分数自适应融合。结合本研究的位置检测方法判断预测位置的有效性和真实性,得到最优的目标跟踪结果。在OTB-2015和VOT-2017两个数据库中进行大量测试,试验结果表明，本研究所提方法与LSART算法相比鲁棒性提高了10%,准确性提高了3.9%,并且对目标遮挡和尺度变化具有出色的性能表现。
标记分布学习中示例由多个不同重要程度的标记共同标注，而在已有的标记分布学习算法中，大部分均在完备数据集下进行，未考虑数据噪声干扰。针对这一问题，结合自编码器的降噪特性和核极限学习机的稳定性，提出一种基于核极限学习机自编码器的标记分布学习算法。使用核极限学习机自编码器对原始特征空间映射，得到更具鲁棒性的特征表达，构造适应标记分布学习的极限学习机模型作为分类器以提升分类效率及性能。试验结果表明，本文算法较其他对比算法具有一定优势，使用假设检验方法进一步说明所提算法的有效性。
采用GDEM软件分析不同角度下平行层状节理岩体力学性质，探讨节理角度与加载方向夹角的变化对试件破坏模式的影响，采用工程常见的不同层间岩体材料建立平行层状节理模型，通过静载单轴压缩、双轴压缩和纯剪切3种加载方式，分析此类岩体模型在不同倾斜角度情况下破坏形式、加载过程应力应变关系和峰值载荷变化趋势。分析结果表明平行层次节理岩体的力学性质和峰值强度与节理倾角有直接关系，并通过模拟发现在3种加载情况下平行层次节理岩体表现出明显的弹脆性力学的特点。
在沿海软土地基上直接修建公路、铁路会产生路基失稳等问题,必须进行地基处理。结合实际工程,进行布桩模拟分析,并优化水泥土搅拌桩布桩参数。通过室内配合比试验、现场成桩试验,分析水泥土强度及水泥土搅拌桩成桩质量影响因素。结果表明:提出的布桩方案安全可行,节约成本;水泥土中水泥的最佳质量分数为16%~18%,短期龄期无侧限抗压强度可达标准龄期的60%~70%,缩短了工期;施工中成桩工艺采用四搅四喷成桩质量最优;防腐剂对桩体的成桩质量和耐久性至关重要。通过成桩质量检测,综合判定此工程水泥土搅拌桩加固效果符合要求。研究结果对类似工程具有一定的参考价值,并为制定技术标准和工法提供了现场依据。
基于波动方程，提出一种砂岩的纵波波速与静水围压关系的数学模型。在岩石常规三轴试验的基础上得到不同静水围压下砂岩的静弹性模量、静泊松比和纵波波速，并分别拟合得到静弹性模量-静水围压和静泊松比-静水围压关系的拟合曲线和拟合公式。试验结果表明，砂岩的静弹性模量和静泊松比随静水围压的增大而增加，且静弹性模量增加速率缓慢减少。基于波动方程求解得到纵波波速-静水围压关系的数学模型，利用数学模型计算得到的纵波波速可知，砂岩的纵波波速随静水围压的增大而增大，且增加速率逐渐变缓。计算得到的纵波波速与试验测得的纵波波速进行对比验证，误差范围为7.0%~8.3%，故基于波动方程求解的砂岩纵波波速-静水围压关系的数学模型可靠性和准确性较高，对高地应力下岩石的物理力学参数和波速变化规律的分析判定具有指导意义。
针对饱和地基中明置动力机器基础的环境振动影响问题，进行单排孔近场隔振的现场试验和三维边界元数值分析。对现场试验结果进行无量纲化分析；基于饱和土三维半解析边界元法，分别推导动力机器基础环境振动影响和单排孔近场隔振的边界元方程；详细研究单排孔对动力机器基础振动影响的隔振效果，分析单排孔几何参数和单排孔距振源距离对隔振效果的影响。结果表明：单排孔能够降低动力机器基础的环境振动影响；增加排孔孔径和孔深、降低孔间净距均能取得更好的隔振效果，工程设计时，建议排孔孔径取0.1~0.15λR(Rayleigh波波长)、孔深不超过1.0λR，孔间净距不大于0.1λR；单排孔距振源距离对其隔振效果也有较大影响，距离越近则隔振效果越好。单排孔孔数对其平均隔振效果影响很小，但更多的排孔可获得更大的屏蔽区域面积。
针对加装同步调相机后多馈入直流输电系统同时换相失败问题,提出一种考虑同步调相机无功电压特性的风险评估方法。分析同步调相机、直流系统和静态无功补偿装置的无功电压特性,并推导出多馈入交互因子(multi-infeed interaction factor, MIIF)计算公式。根据换相失败本质定义换相失败评估因子(commutation failure estimate factor, CFEF),并基于CFEF提出含同步调相机的多馈入直流系统同时换相失败风险评估方法。以山东电网为例进行验证,结果表明所提方法能够准确、有效评估多馈入直流输电系统同时换相失败,并且在直流输电系统前期规划、保证交直流系统安全稳定运行等方面具有重要价值。
针对城市配电网中的电压越限问题，提出一种考虑路灯充电桩的电压控制方法。利用高能效发光二极管(light emitting diode，LED)路灯替代传统高压钠路灯所释放的变压器容量，建造依托路灯桩的电动汽车充电桩，以通过路灯充电桩进行充放电的电动汽车作为可控手段参与城市配电网的电压控制。对利用路灯充电桩充放电的电动汽车负荷特性进行分析建模，考虑配电网内各调压手段的工作特性，提出城市配电网多级电压控制策略，以各调压措施的优化控制费用最小为目标函数，建立电压调控模型，采用粒子群算法对优化模型进行求解。根据城市路灯照明负荷工作特点设定白天和夜间两种情形进行仿真分析，仿真结果表明了利用路灯充电桩参与城市配电网电压控制的有效性，并通过对比分析验证了其控制效果优于传统的电压控制方法。
提出一种考虑分时电价的含光伏发电的智慧家庭能量调度方法。在考虑光伏输出的条件下，基于分时电价(time-of-use pricing，TOUP)，建立计及功率可调节家用电器的智慧家庭日前能量调度用户收益最大化数学模型，并考虑了家庭与电网之间双向收益方程。基于线性变换技术，将智慧家庭能量调度的混合整数规划模型转化为线性规划模型，可求得最优解；研究智慧家庭与电网之间的最大交换功率和功率可调节电器之间的协调配合对智慧家庭收益的影响。典型算例的结果验证了该模型和方法的有效性和实用性。
运用反向传播(back propagation, BP)的改进算法弹性梯度下降算法,选择崇阳溪上游流域1997—2014年的14场降雨径流过程,以流域内洋庄、吴边、大安、坑口、岭阳、岚谷6个雨量站的实测降雨量和武夷山水文站的前期流量资料为输入,武夷山水文站相应流量为输出,建立弹性梯度下降算法的BP神经网络降雨径流预报模型,采用7场降雨径流过程对模型进行检验。结果表明,与传统的反向传播算法相比,该模型所需的参数较少,运算速度显著提高,模型的预报精度满足要求,可以为防汛部门预测洪水提供依据。
针对如何减小吊重的摇摆问题,设计一种基于三索限位的机械式防摇摆装置。利用3根防摇索牵引吊钩,限制吊重的空间位置,实现防止吊重摇摆的目的。建立起重机的运动学模型,分析工作过程中3根防摇索的长度变化。建立吊重系统的动力学模型,分析防摇摆过程中3根防摇索的张力设定与防摇摆效果的关系。搭建船用起重机防摇摆装置试验平台进行验证,证明了所提出的防摇摆控制方案的正确性,所设计的防摇摆装置在实际应用中具有良好的防摇摆效果,整体防摇摆效果可以达到61%以上。
化学需氧量与悬浮固形物含量是造纸工业废水排放中需要重点监测的指标,建立有效的废水出水水质预测模型是优化控制废水中污染物排放量的有效方法。由于实际工业废水处理过程的复杂性,可测变量之间存在强相关性,利用偏最小二乘法提取变量的投影重要性信息进行变量选择,将选择后的最优变量子集作为软测量模型的输入,建立出水水质的最优预测模型。以最小二乘支持向量机模型为例,基于变量选择的最小二乘支持向量机模型对出水化学需氧量进行预测时均方根误差降低了15.2%,相关系数提高了14.4%;对于出水悬浮固形物模型,均方根误差降低了20.5%,相关系数提高了16.1%。结果表明在建模时进行变量选择可以降低模型的复杂度和提高模型的泛化能力。
山东大学
扫一扫，加关注