基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏病变分类

为了实现对不同肝脏肿瘤病变的精确分类,提出了一种基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏肿瘤病变分类方法.首先通过扩充通道的预处理方式对输入网络的图像进行数据增强处理,使得网络能从原始输入图像中提取到更多的特征信息;然后设计了联合特征学习双流卷积神经网络提取特征,避免由于网络深度增加造成部分特征信息丢失的问题;采用了集成分类器实现最终的分类,并通过多重损失约束方法对整个集成分类器进行约束优化;最后在模型的训练过程中结合参数迁移和域适应来减少损耗并提高模型的拟合性能.采用155张腹部平扫CT图像进行试验,设计了特异性、灵敏性、精确度、F1-score、准确率和误差率几种评价指标.结果表明,此方法能够实现对肝细胞癌(HCC)、转移性肝癌(MET)、血管瘤(HEM)以及正常肝脏组织的分类,平均分类准确率达到96％.     

焊接速度对自适应双轴肩搅拌摩擦焊接Al–Mg合金接头微观组织和机械性能的影响

The butt welds of 4-mm thick 5A06 aluminum alloy plates were produced by adjustable-gap bobbin-tool friction stir travel with travel speeds of 200, 300, and 400 mm/min in this study. The microstructure was studied using optical microscopy and electron backscatter diffraction (EBSD). Tensile tests and microhardness measurements were performed to identify the effect of the travel speed on the joint mechanical properties. Sound joints were obtained at 200 mm/min while voids were present at different positions of the joints as the travel speed increased. The EBSD results show that the grain size, high angle grain boundaries, and density of geometrically necessary dislocations in different regions of the joint vary depending on the recovery and recrystallization behavior. Specific attention was given to the relationship between the local microstructure and mechanical properties. Microhardness measurements show that the average hardness of the stir zone (SZ) was greater than that of the base material, which was only affected slightly by the travel speed. The tensile strength of the joint decreased with increasing travel speed and the maximal strength efficiency reached 99%.     

基于Transformer神经网络模型的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99％以上的精度和检出率.     

基于响应面法的桥梁抗洪裕度计算理论与应用

为评估既有桥梁水毁风险,以可靠性指标定量衡量桥梁抗洪裕度,建立一种基于响应面法与耦合数值模型的桥梁抗洪裕度计算方法.首先从水文要素源头出发,考虑洪水水流冲击和局部冲刷,提出建立桥梁结构-水流-河床泥沙耦合数值模型的实用算法获取结构响应.然后结合梁桥和拱桥的水毁模式分析,得出以具体结构响应为指标的洪水效应下桥梁极限状态功能函数表达式,并采用响应面法建立桥梁抗洪可靠性指标的计算流程.最后,以2019-06-14发生水毁的河源东江大桥为例,验证了所提出抗洪裕度评估方法的合理性与可行性.结果 表明,该方法可实现桥梁抗洪可靠性指标的定量计算,不仅可用于既有桥梁抗水评估,更为未来桥梁规范中洪水效应分项系数的更新修订提供了理论基础与技术支撑.     

Gauss-Weierstrass算子在Orlicz空间内的加Jacobi权逼近

讨论Gauss-Weierstrass算子加Jacobi权在Orlicz空间内的逼近度,应用Hol der不等式、Jensen不等式、Hardy-Littlewood极大函数以及Orlicz空间中K-泛函和光滑模的等价性证明了该算子的逼近性质。     

地铁车站小直径管幕工法开挖变形规律

沈阳地铁市府大路站是采用小直径管幕工法施工的地铁暗挖车站.通过有限差分软件FLAC^3D建立车站结构-地层三维模型,分析总结了小直径管幕工法动态开挖过程引起的地层及主体结构的位移变形规律.结果表明:小直径管幕工法开挖过程引起的地表沉降具有明显的阶段性,沉降槽形态在群洞效应和管幕预支护作用的影响下变化频繁,横导洞间土体开挖阶段引起的地表沉降占到了最终沉降的50.54%,该阶段是地表沉降控制的关键阶段;管幕-梁-桩-柱施工完成后,主体结构变形表现出良好的协同作用,横梁竖向变形表现为车站两端小中间大,边桩及中柱的水平位移在负二层施工期间增长显著,占到了水平位移最大值的47.1%和55.8%,该阶段是控制主体结构变形的关键阶段.     

3-李-Rinehart Color代数的上同调与形变

首先, 通过引入3-李-Rinehart color代数的概念, 利用3-李-Rinehart color代数的表示讨论其上同调; 其次, 给出3-李-Rinehart color代数的1-余循环和2-余循环之间的关系; 最后, 作为应用, 通过上同调理论刻画其形变.     

胺类固化剂对环氧树脂吸水动力学的影响

塑封用环氧树脂材料固有的吸水特性引起电子元器件表面发生电化学腐蚀过程,极性基团含量 及自由体积空穴是影响环氧树脂吸水特性的主要因素;针对工业应用中广泛存在的由于固化不充分引起极 性基团含量及自由体积空穴的分布不均,进而导致树脂吸水行为发生变化的问题,研究了胺类固化剂用量对 环氧树脂吸水动力学及性能的影响;吸水动力学方面,饱和吸水率随胺用量的增加而上升,但拟合结果表明 等化学计量树脂具有最低的水扩散系数;原位红外光谱(in-situ FT-IR)的测试结果表明,吸水过程中水分子 与羟基及羰基发生了相互作用;饱和吸水状态下,环氧过量树脂的玻璃化转变温度(Tg)下降 16. 7%,等化学 计量树脂下降 16. 6%,胺过量树脂下降 32. 3%;力学性能方面,吸水导致环氧过量树脂的屈服强度下降 3. 9%,等化学计量树脂下降 5. 1%,胺过量树脂下降 8. 5%;而经过二次干燥处理后,等化学计量树脂及胺过 量树脂的 Tg、压缩模量及压缩强度均有较好地恢复;实验结果表明:由配料比引起的固化不充分对环氧树脂 吸水行为的影响是显著地。