基于点权的混合K-shell关键节点识别方法

复杂网络中,评估节点的重要性对于研究网络结构和传播过程有着重要意义.通过节点的位置,K-shell分解算法能够很好地识别关键节点,但是这种算法导致很多节点具有相同的K-shell (Ks)值.同时,现有的算法大都只考虑局部指标或者全局指标,导致评判节点重要性的因素单一.为了更好地识别关键节点,提出了EKSDN(Extended K-shell and Degree of Neighbors)算法,该算法综合考虑了节点的全局指标加权核值以及节点的局部指标度数.与SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)模型在真实复杂网络中模拟结果相比,EKSDN算法能够更好地识别关键节点.     

一类主从博弈Nash均衡点的存在性和稳定性

针对单个领导者与多个跟随者的主从博弈,在较弱的条件下,利用Berge极大值定理、Fan-Glicksberg不动点定理,证明了一类主从博弈Nash均衡点的存在性,推广和改进了已有的一些结果.在均衡点的稳定性方面,从最佳回应拓扑的角度证明了此类主从博弈存在Nash均衡点集的本质连通区.     

各向异性全变分图像去噪算法

图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

结构-地震动双随机的隔震结构倒塌鲁棒性分析

为分析基于结构及地震动双随机的隔震结构竖向连续倒塌鲁棒性,依据二次四阶矩可靠度理论提出随机鲁棒性指标,通过对比分析隔震结构考虑结构随机、地震动随机性以及同时考虑结构-地震动随机性的鲁棒性指标,揭示随机性对隔震结构竖向连续倒塌鲁棒性的影响,以及PGA对隔震结构抗竖向连续倒塌鲁棒性产生的作用.研究结果表明:基于可靠度的随机鲁棒性指标可定量评估隔震结构抗竖向连续倒塌能力;若仅考虑结构随机或地震动随机,均会高估结构抗竖向连续倒塌能力;此外,随PGA增大,结构抗竖向连续倒塌鲁棒性下降,强震作用下,隔震结构极可能发生竖向连续倒塌现象.     

基于OpenSees的钢筋混凝土平面框架抗连续倒塌能力分析

采用Pushdown方法对移除柱后的钢筋混凝土平面框架进行抗连续倒塌能力分析.探究楼层层数对结构抗连续倒塌承载力的影响以及移柱后结构的空腹桁架效应,同时提出一种计算移柱后钢筋混凝土框架结构体系可靠度的方法.通过对约束梁、单层平面框架和多层平面框架的拟静力试验进行模拟,验证基于OpenSees建立的有限元模型的正确性.分别对2层、4层、6层及8层的4跨钢筋混凝土平面框架进行分析,得到其Pushdown曲线及框架梁轴力曲线,通过Pushdown曲线计算承载力放大系数,利用框架梁钢筋应变的相对大小设定框架梁层间相关性.结果表明:随着楼层的增加,单层平均承载力降低,结构体系连续倒塌概率增大.     

山脉地形下击暴流风场数值模拟

山区是下击暴流多发区域,为了研究下击暴流作用下连续山脉地形的风场特性,采用大涡模拟(LES)分析了山脉高度、间距等地貌因素对特征位置风场的影响.结果表明:山脉高度大于50 m时,山脚及山顶位置径向极值风速的大小随山脉高度增加而逐渐减小;山顶的加速效应主要受山高影响,其加速因子在近地面较大,而山脚的加速效应在上部空间较大;双山脉时,后山脉对前山脉湍流度的变化影响不明显,后山脉的湍流度呈现出随山脉间距扩大而先增大后减小、随前山脉高度增加而逐渐增大的变化规律.     

水平井偏心环空低速顶替运移机制研究

水平井固井顶替过程中,受限于现场设备,难以实现紊流顶替,而在层流流速区间内,两相流体在偏心环空中运移机制复杂。基于计算流体动力学方法,建立几何模型和数值模型,采用流体体积法对两相流体顶替界面进行追踪,研究了不同顶替流速下水平井偏心环空流体运移机制。结果表明,（1）低偏心度下,1倍隔离液用量能够实现90%顶替效率,而当偏心度大于0.5时,顶替效率相对较低,即使增加隔离液用量,也未能提高顶替效率;（2）针对套管严重偏心情况,将流速由1.0 m/s降低到0.2 m/s,有助于界面平稳发展,并多置换出6.8%钻井液,解决窄边滞留,宽边指进问题;（3）水平井偏心环空固井注替过程存在偏心效应、重力效应、黏滞效应等多方面影响,这些因素相互制约、相互作用,因此,针对现场实际井况,合理设计固井工艺参数,不仅能提高固井质量,还能起到降本增效的作用。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

煤矿井下R-OTDR光纤EEMDMAF去噪算法研究

针对煤矿井下管道存在的潜在瓦斯泄露、粉尘爆炸等问题,提出了基于Ｒ-OTDＲ( Ｒaman Optical Time Domain Ｒeflectometry) 分布式光纤温度传感器的管道安全监测方法,分析了Ｒ-OTDＲ 光纤的技术原理。对于采集过程中温度信号噪声干扰问题,分别采用滑动平均滤波和EEMD( Ensemble Empirical Mode Decomposition) 两种方法进行去噪。仿真结果表明,单独使用两种方法都不能得到最优的去噪结果。将融合滑动平均滤波及EEMD去噪算法,并采用3 个指标用于效果判定。实验结果表明: 先滑动平均再EEMD 能有效去除信号中的干扰噪声,极大地提高了信噪比和系统测量精度,相比传统算法而言,系统传感效率更高。