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.     

空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

基于网络药理学研究槐花丸治疗结肠炎机制

通过网络药理学的方法对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行探索和研究.通过TCMSP和ETCM数据库找到槐花丸的主要成分,通过Swiss Target Prediction对成分靶点进行预测;使用OMIM、GeneCards、TTD Database和MalaCards数据库以"colitis"为关键词进行检索,获得结肠炎相关的疾病靶点;将疾病靶点与主要成分靶点进行交集得出药物作用成分;使用Cytoscape软件绘制出药物的主要作用成分-靶点相互关系网络图;使用STRING平台导出药物的蛋白与蛋白相互作用(PPI)网络图.应用DAVID数据库对核心靶点进行GO分析及KEGG相关通路分析,并对KEGG信号通路进行可视化.得到槐花丸共有54个主要作用成分,其中26个成分活性较好,可能作用于STAT3、TP53、MAPK3、AKT1、TNF、VEGFA等关键靶点,参与91条信号通路.通过绘制药物成分-疾病靶点网络、药物蛋白与蛋白相互作用网络等多条途径,对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行了初探和研究,为其他相关研究提供了依据,为其后续临床疗效评价指标的筛选提供了研究方向.     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

面向酿酒自动化的蒸汽智能探测上料设备设计

针对当前白酒酿造传统制造企业产线升级改造的实际需求,解决其工艺生产过程中自动化上料技术落后、上料不均匀等系列问题,设计开发了一套蒸汽智能探测上料设备。在分析了蒸汽探测上料原理的基础上,从创新的机械系统机构设计、电气控制系统以及配套软件开发3个方面系统阐述了该设备的设计实现思路。设备能够实现酿酒自动化上料过程中蒸汽冒汽点的快速准确探知、上料器的同步跟随均匀上料以及探测数据实时显示与存储等功能,对实现白酒酿造企业传统产线改造升级,改变落后的人工上料方式以及提高上料的质量和智能化水平具有重要意义。     

化学实验教学创新设计的调查报告

为了了解化学实验教学创新设计的现状,对常德市普通高中化学教师进行问卷调查,调查结果显示高中化学实验教学创新设计有弱化的趋势.在此基础上,从学科教学的角度对弱化的原因进行了分析,并提出化学实验教学创新设计的OCPP评价模式,尽可能建构、揭示或阐述实验教学创新设计的基本原理.OCPP模式包括目标评价(Objective Evaluation)、内容评价(Content Evaluation)、过程评价(Process Evaluation)和成果评价(Product Evaluation)4个部分.     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.