基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

基于TCGA数据库不平衡数据的改进分类方法

为解决癌症基因组图谱中DNA甲基化数据不平衡导致假阴率上升的问题,提出一种基于TCGA数据库不平衡数据的改进分类方法.使用合成少数类过采样技术和Tomek Link算法进行混合采样,解决数据不平衡问题.在此基础上,将经特征选择后的训练集数据输入改进模型进行训练、学习及分类.基于TCGA数据库6种癌症DNA甲基化数据的实验结果表明:改进方法对少数类样本的分类性能有显著提高,对多数类样本的分类性能也有一定的提升.     

基于自适应采样的不平衡分类方法

针对传统重采样方法大多使用固定采样策略,无法根据模型的优化需求改变采样策略的问题,提出一种基于自适应采样的不平衡分类方法(ASIC)。该方法根据分类模型在验证集上的表现动态调整训练集上不同类别样本的采样概率,使不同类别的采样概率由当前分类模型的需求动态决定;同时,该方法对少数类给予额外的关注,在其余条件相同的情况下为少数类赋予更大的采样概率,以弥补少数类本身样本数量不足对分类模型造成的不良影响,从而提高分类模型对少数类的识别能力。实验结果表明,使用ASIC方法训练的分类模型的平均类准确率和召回率的几何平均值均比对比方法更好,且数据分布越不平衡,ASIC方法的优势越明显。     

一种不平衡数据的分类方法

针对一个球的模式分类(SSPC)方法没有考虑样本分布不平衡的问题,提出一种不平衡数据的分类方法.该方法引入类权重因子和样本权重因子,通过一个超球面将两类数据以最大分离比率分离,从而提高不平衡数据对正类分类和预测的性能.实验结果表明,该方法可以有效提高不平衡数据的分类性能.     

基于不平衡情感分类的Lasso-Lars特征选择方法研究

基于Lasso回归和支持向量机分类器,首先利用Lasso回归具有变量筛选的特点,过滤部分不重要的特征,然后利用支持向量机分类器做情感提取.在某化妆品品牌的评论数据实验中,利用基础情感词典和领域情感词典构建待选择高维特征集,通过对比特征选择前后的G-means,精确度和召回率等,均取得显著效果.     

改进果蝇优化算法及其在不平衡数据分类中的应用

类别不平衡数据的分类问题是数据挖掘及机器学习过程中的一个研究热点,基于代价敏感学习方法通常用于解决类别不平衡数据分类问题,然而,它在实际应用过程中通常因样本的误分类成本未知而受到限制.针对此问题,文中采用群体智能算法优化样本的误分类代价.果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,F...     

基于全位移理论的引水隧洞围岩变形全过程研究

鉴于当前隧洞监控量测方法无法测得由隧洞提前开挖扰动所产生的位移和未及时安装监测设备所损失的位移,因此隧洞围岩变形不能准确预测,基于全位移理论,提出了隧洞开挖过程中损失位移、超前位移和围岩内部变形全位移的计算方法. 对现场监测数据进行回归分析并采用FLAC3D有限差分软件模拟隧洞开挖.研究结果表明：隧洞开挖全过程中,围岩内部位移变化曲线呈S形特征,即分为初始增长、快速增长和稳定收敛3个阶段;掌子面空间约束效应的影响范围大致在前后4倍隧洞直径内;数值模拟中超前位移与全位移比值即围岩超前位移比,计算结果为0.3~0.4,与工程现场围岩实际变形规律相符. 因此,所求得的围岩内部变形全位移更符合现场实际情况,可为后续隧洞开挖过程中围岩内部变形全位移的计算,以及预留变形量的设置提供理论依据.     

一种基于级联模型的类别不平衡数据分类方法

真实世界问题中,不同类别的样本在数目上往往差别很大,而传统机器学习方法难以对小类样本进行正确分类,若小类的样本是足够重要的,就会带来较大的损失.因此,对类别分布不平衡数据的学习已成为机器学习目前面临的一个挑战.受计算机视觉中级联模型的启发,提出一种针对不平衡数据的分类方法BalanceCascade.该方法逐步缩小大类别使数据集趋于平衡,在此过程中训练得到的一系列分类器通过集成方式对预测样本进行分类.实验结果表明,该方法可以有效地提高在不平衡数据上的分类性能,尤其是在分类性能受数据的不平衡性严重影响的情况下.     

基于FCM-KFDA判别的不平衡数据集分类

不平衡数据的分类是机器学习的热点问题.传统的分类方法在分类时会倾向于多数类而使得分类精度不高.对不平衡数据集的分类,提出一种基于FCM结合KFDA方法,首先采用FCM算法对样本数据进行聚类,将数据聚类后的样本数据映射到特征空间里,再采用KFDA算法对数据进行分类,可以克服不平衡数据对分类性能的影响.对UCI数据集进行仿真实验,结果表明FCM-KFDA算法可以有效地提高数据识别率.     

基于降噪自动编码器的不平衡情感分类研究

目前,网络评论的情感分类研究大部分是不平衡样本数据,正向样本的数量一般远大于负向样本,对这种不平衡样本集进行分类时容易产生少数类误差较大的问题。而且由于网络评论的表达形式多变,不易获取到大量的有监督的数据。针对上述问题,对无监督的不平衡网络评论情感分类进行研究。首先通过改进降噪自动编码器,提高少数类的特征值,避免分类样本向多数类偏移。然后将获取的特征值作为k-means算法的输入值,实现了无监督的样本分类。实验证明,该算法对不平衡率较高的样本具有良好的适应性,从而验证了算法的有效性。     

隧道监控量测在围岩动态分级中的应用

研究了隧道监控量测结果在围岩动态分级中的应用.通过对隧道监测数据的统计分析,得出了对围岩动态分级具有意义的指标和各级围岩所对应的各指标的数值范围,用以指导施工阶段的隧道围岩动态分级、隧道的反馈设计和施工过程中的预测预报.实例证明,准确的隧道监测数据可以进一步完善和优化围岩分级,提高围岩分级的可靠性,为隧道围岩动态分级提供了一条新的途径.     

考虑温度效应的板岩隧道围岩蠕变变形规律研究

隧道开挖后,围岩应力重新分布,产生蠕变变形现象,常会引起大变形、塌方、冲击地压等灾害.为解决此问题,进行了0～120 d的围岩位移、温度现场监测试验,预测和评价板岩隧道围岩的长期稳定性.首先,基于监测位移和温度变化规律,建立改进的Harris温度-时间关系表达式;然后,嵌入Heard幂律型蠕变模型,得到一个新的考虑温度...     

隧道与溶洞间复合围岩抗水压能力数值模拟研究

针对平行导洞扩挖施工导致隧道与溶洞间围岩安全厚度不足问题,将围岩与注浆结石体、衬砌结构与注浆结石体视为复合围岩,采用岩石真实破裂过程分析软件（Rock Failure Process Analysis, RFPA）软件对复合围岩破裂突水演化过程进行数值模拟,探讨了不同厚度和类型复合围岩的抗水压能力。结果表明：复合围岩破坏分为外层注浆结石体破坏和内层围岩破坏两个阶段;围岩、注浆结石体厚度越大,复合围岩抗水压能力越高;施作初期支护和二次衬砌将显著提升复合围岩抗水压能力,当二次衬砌厚度为1.2 m时,抗水压能力可提高至4.44 MPa,为新圆梁山隧道穿越2#溶洞施工合理选择临时二次衬砌参数提供依据。     

基于动态围岩分类的高速公路隧道围岩稳定性评价方法

针对高速公路隧道工程施工的特点,基于动态化的围岩分类,采用多种方法对隧道围岩进行地质跟踪调查与预测.通过综合分析和优化处理上述信息,从而对公路隧道动态稳定性进行评价,为高速路隧道工程稳定状况的评判提供了一种简单易行的方法.     

基于应变非线性软化的海底隧道围岩力学特性

采用弹性、峰后具有拐点的应变非线性软化本构模型,且同时考虑中主应力效应,在海水渗流和不同排水工况下,对海底隧道围岩弹塑性区应力分布规律、围岩与支护之间作用关系以及最小支护阻力进行研究,分析海水压力、上覆岩层厚度、有效孔隙度对围岩力学特性的影响,提H{渗流作用下隧道围岩稳定的海水压力临界值的概念,并绘制围岩(支护)特性曲线.研究结果表明:海底隧道排水越充分,围岩有效孔隙度越大,则塑性区开展范围越大,且递增幅度较大,围岩(支护)特性曲线也不同;当隧道埋深较浅时,在隧道周围只形成塑性区域,只有当埋深进一步加大时,才可能形成松弛区域.     

浅埋偏压软弱围岩高铁隧道施工技术

通过建立FLAC 3D模型,对浅埋偏压Ⅴ级围岩条件下高铁隧道CRD施工的关键技术进行了数值模拟,结果表明:临时支撑对控制围岩竖向位移及初期支护封闭成环控制水平收敛各自起到重要作用;通过改变施工顺序,先开挖埋深小的一侧导洞可减小围岩塑性区,围岩水平收敛也可得到一定程度的控制,但对地表沉降影响不大;仅靠改变施工顺序提高围岩稳定性效果有限,应注重管棚、小导管注浆等加固措施。     

基于压力拱理论的深埋节理岩体隧道围岩压力研究

为研究节理岩体隧道围岩压力计算方法,以隧道压力拱理论为基础,通过离散元数值模拟分析了岩体的坚硬程度、完整程度和结构面的抗剪强度对隧道压力拱的影响,应用多元线性回归拟合了多因素围岩压力公式,并结合依托工程对拟合公式进行了适用性分析。结果表明：节理岩体隧道压力拱范围为拱顶到最大主应力方向的偏转点,隧道压力拱高度随着节理间距和结构面的抗剪强度的增大而减小,岩体力学参数对压力拱高度的影响较小;与现场实测的围岩压力相比,计算误差在15％以内。所提围岩压力公式适用性良好,为节理岩体的围岩压力计算提供了新的思路。     

聚类分析在煤矿井巷围岩岩体质量分类中的应用

以新疆伊犁地区科尔克煤矿为研究背景,针对该煤矿井巷围岩岩体质量分类问题,选取了天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、天然抗拉强度、饱和抗拉强度、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、天然密度、含水率、软化系数和RQD值等10项指标进行分析,采用多元统计分析方法中的聚类分析方法对该煤矿38组围岩岩体样品进行分类分析,分类结果显示,分成4类效果最为理想,分类结果与实际情况完全相符,聚类分类结果理想;对各个类别样品的各个指标进行对比分析,分析结果显示所选取的10项指标均不同程度地影响了井巷围岩岩体质量分类结果,且其大小变化规律符合自然规律,指标选取合理,该分类方法可成为煤矿井巷围岩岩体质量分类的一种有效方法。     

复杂地下水环境下石膏质岩的溶蚀特性

石膏质岩具有溶蚀性,在勘察设计阶段应用标准规范对石膏质岩进行围岩分级往往不能满足施工需求.为定量化分析溶蚀对石膏质围岩分级的影响,开展不同循环次数(1、 3、 6、 10次)和不同流速(0、 10、 20 L·h^-1)的干湿循环实验;通过单轴压缩实验,探究石膏质岩在不同流速和干湿循环次数下的力学参数劣化规律.选取BQ值作为围岩分级修正的基础,将单轴抗压强度作为修正指标;建立流速和干湿循环耦合作用下单轴抗压强度折减系数的三维拟合函数,与围岩分级公式相结合,并考虑干湿循环的最大化影响,提出考虑石膏质岩溶蚀性的围岩分级修正方法.结果表明：随着流速和干湿循环次数的增加,单轴抗压强度、单轴抗压强度折减系数持续下降,但下降的比例越来越小;流速和干湿循环次数的耦合作用与单轴抗压强度、单轴抗压强度折减系数均具有良好的相关性,三维拟合函数曲面呈“下凹”状.该研究结果可为考虑石膏质岩溶蚀性的围岩分级提供一种可行的计算方法.     

Research on the stability analysis and design of soil tunnel surrounding rock

The paper first analyzes the failure mechanism and mode of tunnel according to model experiments and mechanical calculation, then discusses the deficiency of taking the limit value of displacement around the tunnel and the size of the plastic zone of surrounding rock as the criterion of stability. So the writers put forward to regard the safety factor of surrounding rock calculated through strength reduction FEM as the criterion of stability, which has strict mechanical basis and unified standard and would not be influenced by other factors. The paper also studies the safety factors of tunnel surrounding rock (safety factors of shear and tension failure) and lining and some methods of designing and calculating tunnels. At last, the writers take the loess tunnel for instance and show the design and calculation results of two-lane railway tunnel.