基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法

由于传感器噪声干扰，点云密度不均匀，场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题，使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题，提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数，利用核密度估计学习一个密度函数，对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时，受深度学习在图像领域的启发，引入残差连接、空洞卷积等结构，训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。     

张量广义特征值的S-型包含区域

设{A,B}为m阶n维正则张量对,通过将指标集N={1,2,…,n}划分为非空真子集S及其补集S珚=N/S,利用分类讨论的思想以及张量对{A,B}某些元素选取的任意性和不等式缩放技巧,解决了张量对{A,B}的特征值定位问题,并给出张量对{A,B}特征值的S-型包含区域.数值结果表明,所得包含区域比已有包含区域更精确.     

2类特殊三圈图的路能量

针对三圈图种类较多且路矩阵复杂度较高的问题,运用矩阵分析方法、根的存在性定理及不等式的放缩,研究了2类三圈图有无悬挂点时的路能量。首先,分别给出2类三圈图有无悬挂点时的4种路矩阵,利用矩阵分析方法对实对称矩阵分块得出对应的特征多项式,由根的存在性定理及韦达定理判定出正负特征值的个数并估计出取值范围;其次,通过不等式的放缩求出2类三圈图有无悬挂点时的路能量。结果表明,2类三圈图在有无悬挂点时路矩阵负特征值的个数及取值范围是不一样的,对应的路能量也是不一样的。所得结果对后续三圈图的路能量极值问题研究具有一定的借鉴价值,也有利于推测相关化学分子结构的性质。     

基于Petri网与改进A星搜索算法的矿井机车调度优化

为了提高煤矿井下机车调度效率、防止机车碰撞、堵塞,根据井下调度特点建立了机车运行赋时Petri网模型。针对原有启发式A*搜索算法存在的易陷入局部最优的缺点,提出了基于petri网的并发变迁遴选算法,引入变迁并发度概念,与启发式A*搜索算法相结合,得到改进的A*搜索算法。经过改进后算法的回溯计算,得到Petri可达图上的最佳路径,从而得出最优调度策略。根据以上算法进行MATLAB建模,最终仿真结果表明,经过改进的启发式A*搜索算法有效的避免了陷入局部最优解,其计算得出的调度路径及调度策略资源消耗量最少,调度效率较高且未出现机车堵塞碰撞等问题。     

基于叙词表的油藏构造知识图谱

为采用知识图谱技术实现对油藏构造知识的整合，解决在本体建模过程中，很少将标准融合到本体模型 中，且在转换过程中存在对叙词概念粒度划分较粗或完全不对叙词进行类型划分等问题，提出一种基于叙词表 构建知识图谱的新方法，即标注原叙词表，建立映射规则，构造转换算法和生成知识图谱。其中标注、映射规 则建立与转换算法定义了构建知识图谱标准化过程。最后，选取油藏构造领域的部分知识，采用所提方法构建 知识图谱，其结果表明了该方法的可行性。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题，本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法，通过统计分析判定任务间因果关系，采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率，进而基于时间序列方法预测战场态势变化，实现辅助指挥员智能决策。最后，本文在某联合登岛案例中开展了方法验证，结果表明，所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性，可实现对战场态势变化的预测和快速响应，在战场上为军队提供强有力的支持。     

波流作用下破波带内污染物输移扩散试验

利用在破波带内连续采集的污染团图像，研究平直斜坡上规则波斜向入射时破波带内污染物的输移扩散特性。在介绍试验情况以及图像处理方法的基础上，获取污染团的形心点和离散程度，通过追踪形心点在水平二维空间的变化，线形拟合得到污染团在沿岸和垂直岸线方向的输移速度，并分析沿岸方向输移速度与时均沿岸流速最大值的关系；基于高斯扩散理论拟合得到垂直岸线方向扩散系数。利用该方法获得了 5 种波况下污染团水平方向输移速度、垂直岸线方向的扩散系数，并对其进行分析。结果表明:沿岸方向的污染物输移速度约为时均沿岸流速最大值的 33%，垂直岸线方向输移速度及扩散系数分别在 0.008~0.030 m/s 和 0.16×10^-3~2.6×10^-3 m²/s 范围内。     

运动想象脑机接口系统的Petri网建模方法

针对脑机接口(BCI)中的共享控制问题,提出一种BCI系统的Petri网建模方法.首先,将共享控制策略与BCI系统的内外部信息相结合,构建运动想象BCI系统的Petri网模型,描述系统的运行状态,分析和改进共享控制策略.然后,加入控制库所描述系统的外部输入,并通过合成Petri网的方法简化Petri网的建模过程.结果表明:所提方法能够正确地演化BCI系统的运行过程,提高BCI系统的适用性,可用于设计、验证和执行共享控制策略.