基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

2019年微纳米力学热点回眸

 微纳米尺度下材料的力学性能与样品的尺寸和表界面等物理量密切相关，因此纳米材料的力学性能可以在很大范围内进行高效的调节，使得纳米材料能够拥有超轻、超硬、以及高断裂强度和高韧性等卓越的力学性能。从尺度缺陷效应和生长机理、屈曲机理分析和应用、界面力学性能和应用、生物和软物质力学性能、软体机器人、机器学习等方面盘点了微纳米力学2019年取得的研究成果。     

高校体育乒乓球教学中的学习动机探究

高校体育教学中乒乓球成为学生喜爱的内容之一,通过开展乒乓球教学,不仅可以锻炼学生的应变能力,同时也可以丰富学生的课余生活。在高校体育教育中要从激发学生的学习动机出发,发挥乒乓球教学的优势,满足学生的身心健康和发展需求。     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

基于线性判别分析的时频域特征提取算法

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。     

地方院校本科生学习性投入的调查研究——以N大学本科生为例

基于NSSE-China测量工具,结合N大学实际情况及研究需要,选取部分指标,最终编制了《N大学本科生学习性投入调查问卷》。通过对N大学本科生学习性投入的描述性统计分析,发现N大学在学业挑战度和生师互动上得分较低,且N大学本科生教学质量存在问题,最终针对存在的问题提出有针对性的建议。     

基于深度无监督学习的图像分类算法

为了取得精确的图像分类效果,一方面需要提取大量的图像特征数据进行样本分析,另一方面大量的数据又造成了维数灾难.因此,为了解决信息全面与维数灾难的矛盾,引入了深度学习.深度学习利用分层结构处理复杂的高维数据,可以完成复杂函数的逼近,是一类具有多层非线性映射的学习算法,但深度学习模型优化困难且对隐层参数敏感.针对上述问题,将无监督算法引入深度学习,这种学习方法无须人工设计特征提取数据,训练过程中样本标签是未知的.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下,可以大大降低计算复杂度,具有一定的时效性.     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法，存在维护成本高，实时性不足等缺点，提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度，建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数，并在此基础上对流量调度进行定义和建模，构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后，通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。     

基于多域网络的红外目标跟踪算法

随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。