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.     

撞击作用下自复位RC柱损伤分析

为了探究初始应力对RC桥墩在车辆撞击作用下的损伤影响,采用LS-DYNA建立自复位混凝土柱水平撞击模型,并选取一组典型工况,分析研究自复位混凝土柱的动力响应过程.分析了撞击作用下预应力钢绞线、纵筋与箍筋、混凝土的损伤分布.通过预应力钢绞线、纵筋与箍筋、混凝土损伤形式的分析,发现自复位混凝土柱在车辆撞击作用下损伤主要集中在撞击位置及基础底部接触面,不会发生剪切破坏,这与普通混凝土柱由于剪切斜裂缝而破坏有明显不同.     

共价有机骨架/碳纳米管复合材料中锂离子吸附与传输特性的分子模拟

利用分子模拟方法对共价有机骨架 (covalent organic framework, COF)/碳纳米管(carbon nanotube, CNT) 复合材料 COF@CNT 中锂离子 (Li$^{+})$ 的吸附与传输特性开展研究, 明确了 Li$^{+}$ 的吸附位点与吸附顺序, 得到了相应的吸附能, 并观察 COF@CNT 的表观形貌变化. 当达到饱和吸附状态时, COF@CNT 的体积变化率仅为 0.25, 平均电压保持在 2.00 V 以上, 而理论容量则高达 1 402.47 mAh/g. 此外, Li$^{+}$ 在 COF@CNT 内部的电导率大于其在单纯 CNT 中电导率的实测值. 模拟结果可为此类体系的实际应用提供理论基础.     

中低纬度下惯导极区性能模拟测试方法

针对惯性导航系统极区性能试验难以实地开展的问题, 研究了一种模拟测试的方法, 并基于横向坐标系编排给出了以组合导航系统作为测量基准的惯导模拟测试方案。首先分析了模拟测试技术研究的必要性, 然后根据轨迹形变最小原则详细推导了基于横向坐标系编排的极区模拟测试转换公式, 之后针对测试中采用不同基准的情况, 提出了相应的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)转换算法, 并提出以惯性导航系统/全球导航卫星系统(inertial navigation system/global navigation satellite system, INS/GNSS)为参照基准的一种具体测试方案, 最终完成了仿真实验, 验证了模拟测试理论的正确性。结果表明, 在基准误差不计的情形下，试验导航参数误差与惯导实地横向编排解算误差相当。初步验证了所提方法替代极区实地试验进行精度性能评估的可行性, 为后续极区模拟测试评估研究奠了定理论基础。     

双孔劈裂条件下地应力及孔间应力的耦合分析

针对注浆过程中的裂纹扩展问题,通过理论分析和数值模拟,研究了地应力与孔间应力耦合作用下劈裂注浆的作用机理.研究结果表明:单孔劈裂主要受地应力影响,钻孔沿着最大主应力方向或垂直于最小主应力方向扩展.双孔劈裂受到地应力与孔间应力扰动的耦合作用,相当于力矩合成定理,使钻孔沿其合力方向扩展(孔距较大时相当于两个单孔劈裂);其劈裂破坏过程可分为应力积累、裂纹稳定扩展、失稳破坏三个阶段,双孔间观测点处的最大主应力和孔隙水压力会随着计算步数的增加分别对应形成应力跌落区和能量累积区;钻孔间距较小时初始起裂压力的变化不明显,而间距较大时初始起裂压力随侧压力系数的增加而增加.     

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.     

高频调幅交变电磁场金属液滴悬浮振荡的 3 维数值模拟

采用有限元方法模拟高频调幅交变电磁场以及液滴内流体流动, 金属液滴自由界面的追踪采用任意拉格朗日欧拉(arbitrary Lagrange-Euler, ALE)方法. 数值模拟得到了高频调幅交变电磁场、金属液滴内部液体流动和液滴表面形变的动态行为. 数值结果表明: 在高频调幅交变电磁场中, 金属液滴所受洛伦兹力集中在液滴内部近表面区域, 液滴受近似表面力的洛伦兹力激励; 在表面张力和重力的共同作用下呈周期性振荡, 液滴的振荡幅度起伏变化, 具备参数振荡特征. 对液滴振荡的频谱分析结果显示, 液滴振荡的主频和高频调幅交变电磁场的调制波频率相同, 在其倍频处也会出现较大峰值, 液滴振荡的频谱特征与高频调幅交变电磁场中金属液滴所受洛伦兹力的频率特性吻合.     

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%.     

航天器抗辐射等效试验评估建模

针对当前多组源X射线辐射地面模拟试验无法进行的问题, 提出一种单组源X射线辐射等效优化方法, 用来指导等效单组源X射线辐射地面模拟试验中多因素值的确定。首先, 利用克里金模型和层次高斯过程模型等两种数据融合建模方法, 分别构建对应的单组源X射线辐射地面模拟试验数据融合模型。然后, 分别在克里金模型和层次高斯过程模型的基础上, 提出期望提高等效优化算法和层次期望提高等效优化算法。通过对两种优化算法的对比分析可知, 层次期望提高等效优化算法在搜索中包含更多不确定性, 全局搜索效果更佳。仿真结果表明，所提方法可为后续进行等效单组源X射线辐射地面模拟试验提供目标指导。