基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.     

基于石墨烯量子点的电化学发光传感器的构建及性能研究

铜离子是一种对于自然环境和人体健康都颇为棘手的重金属污染物,实现对其的快速检测具有较高的实际应用价值.而电化学发光传感器是一种基于电化学发光原理的检测技术,其具有分析速度快、灵敏度高、操作简单、可控性强等优势.本文提出了一种基于石墨烯量子点的电化学发光检测方法,利用量子点优异的光学和电学特性,可实现对水溶液中铜离子的快速检测,且操作简单.实验结果表明该传感器在铜离子为0.5～16μM的浓度范围内表现出良好的线性度,同时具有较好的稳定性,在污染物检测领域中具有一定的应用价值.     

基于FSCD-CNN的深度图像快速帧内预测模式选择算法

针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题，提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先，从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元（largest coding unit，LCU）划分深度为标签获取训练集；其次，构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络（fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network，FSCD-CNN）；最后，对深度图LCU进行划分深度预测，跳过部分编码模式决策，实现最佳LCU划分。实验结果表明，与相关文献对比，所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间，实验验证了其有效性和可靠性。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

一类新的随机三项共轭梯度算法

针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势.     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

基于平均熵值的多点地质统计建模参数优选方法

多点地质统计建模方法通过训练图像获取空间结构和相关性统计特征,重建结构复杂的储层地质模型,为提高油气预测效果服务。不同建模参数的选择会直接影响计算效率和模拟结果,因此选择合适的建模参数至关重要。鉴于传统参数灵敏度分析方法的不足,提出一种基于模式均熵的多点地质统计建模参数优选方法,采用Hsim相似度对随机模型和训练图像的模式均熵差异进行量化分析。以多点地质统计建模参数——样板尺寸为例,计算建模参数集和训练图像的空间及结构特征相似度,建立基于模式均熵差异的空间相关性评价指标和建模参数的拟合曲线,将相关性评价曲线趋于平稳的拐点所对应参数值作为最优参数。实验结果表明,相比传统参数优选方法,基于单点熵代替两点熵进行平均熵值计算的新方法可以准确客观地优选出多点地质统计建模算法的参数。