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.     

基于复杂网络的国际石油贸易关系定量研究

针对如何更加准确地评价国际石油贸易关系问题，开展了将该贸易关系进行网络化和结构化的特征指标量化分析研究。研究中以复杂网络理论进行网络化建模，以结构平衡理论进行定量分析，采用了计算聚类系数、平衡度等关键指标进行年度基准对比。获得了国际石油贸易关系网络随着贸易者数量的增加尤其是进口国数量增加，网络的聚类系数变大，平衡度值增加，整个贸易网络平衡性变差，贸易关系变得更加紧张这一结论。本研究采用网络化和结构化的方式进行关系评价，是将石油贸易关系的研究从定性推进至定量的有益尝试。     

3类3-正则图中的1-因子数

构造了3类3-正则图,并用划分与求和的方法给出了这3类图1-因子数的计算公式.     

双圈图的优美性

针对双圈图, 设计一种图的优美性判定算法, 并对17个点内的所有双圈图进行优美性验证, 得到了该范围内所有的优美图和非优美图. 结果表明, 在17个顶点范围内, 除∞ 型双圈图C_(m,n)外, 其余所有双圈图都是优美的, 其中(m+n)(mod 4)={1,2}. 最后给出该类图的非优美证明, 并进一步猜测当顶点数大于17时, 该结论仍成立.     

完全图的谱

本文通过组合数学和矩阵论的方法获得了完全图的特征多项式和谱,指出完全图的特征多项式的系数与图的结构之间的关系,并证明了邻接谱、拉谱拉斯谱和无符号拉谱拉斯谱三者之间的关系.     

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）。     

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。     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型。接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计。为了验证算法的有效性,通过仿真实验和实船试验的离线数据对协同定位及误差估计算法进行验证。结果表明,所提算法可以有效降低从艇的定位误差,在从艇自主定位时尤其明显,大幅提高了从艇的导航定位能力。     

基于无标度网络的LDPC码的构造

基于无标度网络的幂律分布特性来优化不规则低密度奇偶校验(LDPC)码的变量节点和校验节点度的分布,使其具有最短的迭代译码长度。根据节点度的分布,采用渐进添边算法和短环删除算法设计出无四环的新LDPC校验矩阵。利用Matlab对所构造的SF-LDPC码进行仿真分析。结果表明,在保证误码率性能的前提下,SF-LDPC码的平均译码长度和运算复杂度得以降低。