基于GraphSage节点度重要性聚合的网络节点分类研究

传统的图嵌入算法及图神经网络模型在对网络节点分类时仅使用了节点本身的属性信息或者特征信息,很少使用节点在网络中的结构信息。如何在图神经网络聚合时引入节点网络结构信息来提升分类准确性也是一个值得深入研究的问题。因此,在GraphSage模型的基础上,根据网络中节点度及节点重要性设计了新的聚合函数并提出了GraphSage-Degree模型。首先,模型根据节点度获得节点在邻域中的重要性,然后再以重要性为依据来聚合节点的特征,使得网络中重要的节点能够尽可能的聚合更多的特征信息,并且在GraphSage-Degree中设置了一个与节点度有关的超参数D,能够通过调节该参数D使得在不同的数据集上达到最佳分类状态。在Cora、Citeseer和Pubmed 3个公开数据集上进行了测试,GraphSage-Degree与其他方法相比,macro-F1的平均提升值分别为8.72%、10.37%和8.29%,在Pubmed上有最大提升值38.84%;micro-F1的平均提升值分别为8.97%、11.16%和6.9%,在Pubmed上有最大提升值38.39%。     

变截面悬臂空心圆柱的冲击动力特性

变截面悬臂空心柱是一类在工程中有着广泛应用的特殊结构。为了研究其在冲击荷载作用下的动力特性,通过准静态极限分析与冲击动力学理论,对其在等厚度与变厚度两种情形下的冲击响应展开研究。定义了荷载位置参数与塑性铰位置参数,并根据荷载位置参数给出了塑性铰位置的判定条件。利用动量定理与动量矩定理推导了悬臂端加速度的表达式以及塑性铰位置参数的控制方程。根据分布惯性力与剪力的微分关系以及剪力与弯矩的微分关系分别推导了剪力和弯矩的表达式;分析了荷载位置参数对塑性铰位置参数与悬臂端加速度的影响,以及塑性铰位置参数对悬臂端加速度的影响。算例结果表明：悬臂端加速度与塑性铰位置参数的本文解与数值解吻合良好;塑性铰位置参数随荷载位置参数的增大而增大,且二者关系几乎呈线性;悬臂端加速度随荷载位置参数、塑性铰位置参数的增大而减小。可见当冲击荷载明显超过固定端的静态极限荷载,且荷载位置参数小于临界荷载位置参数时,变截面悬壁空心柱将在柱中产生塑性铰。因此,出于结构可靠性考虑,工程中应对此类问题予以重视。     

基于表面肌电和混合算法优化支持向量机的绝缘杆类工器具舒适度评估方法

为评估绝缘杆类带电作业工器具的舒适性,提出基于表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)和混合算法优化支持向量机(particle swarm optimization-genetic algorithm-support vector machines, PSO-GA-SVM)的舒适度评估方法。选取了4种典型绝缘杆类工器具作为评估对象,通过人体解剖学确定肱二头肌为目标肌肉并采集sEMG信号,运用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)对sEMG进行分解重构,引入基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)的平均瞬时功率(averaged instantaneous frequency, AIF)作为特征参数,构建了基于混合算法优化支持向量机的评估模型,对绝缘杆类工器具的舒适度进行评估。结果表明:使用不同绝缘杆类工器具时,作业人员sEMG特征参数及舒适度指数有显著差异;模型的准确率为93.5%,可有效量化评估绝缘杆类工器具的舒适度,并为其优化设计提供参考依据,以降低作业人员的劳动...     

页岩水化作用对支撑剂嵌入影响实验研究

页岩压裂改造过程中大量压裂液进入储层后滞留于孔隙或微裂隙中,滞留的流体与页岩发生复杂的物理-化学作用,会改变储层物性和力学性能,加剧压裂裂缝的支撑剂嵌入程度,从而影响压裂裂缝的导流能力。采用页岩自渗吸测试与支撑剂嵌入实验测试,明确了页岩自渗吸量变化特征以及吸水软化对支撑剂嵌入程度的影响。通过实验研究发现：页岩储层的自渗吸量与黏土矿物含量呈正相关,黏土矿物含量越高,单位体积页岩自渗吸量越大。滑溜水中的助排剂和防水锁剂能降低页岩与压裂液的表界面张力与毛细管力,导致页岩自渗吸量降低。页岩弹性模量越小,相同闭合应力条件支撑剂嵌入深度越大。页岩吸水导致弹性模量和强度降低,支撑剂嵌入深度大幅度提升。支撑剂嵌入深度与闭合压力线性相关,吸水后页岩的支撑剂嵌入深度与闭合应力关系的斜率大幅度提升。地应力对支撑剂嵌入的影响作用明显,围压增加,支撑剂嵌入深度大幅度降低,以期为页岩压裂效果评价和压后产能评估提供参考和理论支撑。     

2003—2020年新疆北部积雪因子时空变化分析

积雪作为冰冻圈的活跃因子之一,对气候环境的敏感性使其能够快速反映出与气温、降水等气候因素的关系变化,并影响着全球水文变化。对新疆北部地区2003年6月—2021年6月的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectrometer, MODIS)逐日积雪数据进行去云处理,并基于像元计算了积雪覆盖比例(snow cover percentage, SCP)、积雪覆盖日数(snow cover days, SCD)、积雪开始时间(snow onset day, SOD)和积雪结束时间(snow end day, SED)。实验结果表明：积雪产品相对于气象站点数据的总精度达到91.47%,有利于提高对积雪因子的时空变化分析。新疆北部地区SCD空间分布差异较大,SCD随海拔的升高而增加,SOD随海拔升高而提前,主要在11月和12月出现;SED随海拔升高而推迟,主要在2月和3月出现;夏季平均SCD最少,主要分布于天山中部以及阿尔泰山北部区域,约占3.35%,冬季平均SCD最为明显,大于60 d的区域占46.3%;而SCP在1月达到最大,7月和8月最小。趋势变...     

基于遗传算法-深度神经网络的分布式光纤监测工作面矿压预测

煤层开采过程中的工作面矿压分析与预测,对煤矿顶板管理与安全生产具有重要意义。然而,工作面开采引起的围岩移动和变形影响着矿压预测的准确度。为了提高工作面来压位置预测的精度,以分布式光纤监测采动覆岩变形的频移数据为基础,引入门控循环神经网络(gated recurrent neural networks, GRU),建立了遗传算法(genetic algorithm, GA)-GRU-反向传播(back propagation, BP)的工作面来压位置预测模型。将光纤频移值的统计特征融合工作面推进距离等因素作为特征向量,并采用GA对GRU及BP网络的超参数寻优。实验结果表明：预测模型的决定系数为98.7%,平均绝对误差为1.224 cm,均方根误差为1.769 cm,预测的准确性高,为工作面矿压预测提供了新的方法。     

一种新型的物体三维轮廓非接触测量系统

为了重构物体的三维轮廓,在双目视觉理论的基础上,提出一种仅使用一台摄像机和一个旋转平台对物体进行全方位测量的系统。通过控制物体回转,该系统先重构出物体局部轮廓,然后采用拼接技术实现物体整体重构。实验结果表明,该系统可以较好地还原出物体的三维轮廓。     

三元手性配位聚合物{[FeⅢ(L1)3][Fe2Ⅲ(L2)3]}∞和{[M(HL1)3][M2(L2)3]}∞(M=CoⅡ,ZnⅡ)的合成、晶体结构及磁性研究

合成了草酸根桥联的三元手性配位聚合物:{[Fe(L1)3][Fe2(L2)3]}∞(1),{[Co(HL1)3][Co2(L2)3]}∞(2)和{[Zn(HL1)3][Zn2(L2)3]}∞(3)(HL1=3-(2-吡啶基)吡唑;L2=C2O42-),并用X-射线单晶衍射法测定了它们的晶体结构.配合物1～3具有类似的结构:草酸根(L2)与金属离子配位形成大孔洞三维骨架,而3-(2-吡啶基)吡唑(HL1或L1)与金属离子形成的单核单元则填充在上述三维骨架中.配合物1中通过草酸根桥联的FeⅢ离子之间存在反铁磁偶合作用.     

IP黑名单关联聚类算法对恶意簇检测的优化研究

互联网中复杂的恶意活动都是由IP地址集群共同执行的,通过处理在网络中收集的数据来寻找恶意IP簇成为重要的研究方向。提出一种IP黑名单关联聚类算法(IPBACA),首先,构建IP-IP无向图;然后,利用测量统计相关性来测量IP黑名单与IP的相关性,并使用给定的IP黑名单来找到最佳阈值得出IP簇,判断其标准化残差是否达标;最后,识别出具有高精度的恶意簇。仿真结果表明,对比ICAMO算法,CAIIB算法和DABR算法,本文提出的IPBACA算法在精确率、召回率、F1指标和归一化互信息等4个主要性能指标方面均有明显改善,显著提高了对检测恶意簇的检测能力。     

多车环境下智能货车的紧急转向决策及轨迹规划

决策与规划是实现自动驾驶的关键技术,针对自动驾驶货车在紧急转向避障时需要考虑换道时目标车道的安全性和规划出最优避障轨迹的问题,采用将换道时左右车道上的车辆与自车的相对距离和换道的最小安全距离的差值分别建立模糊关系的方法,通过比较模糊规则推理设计的安全值,选择更安全的车道进行转向避障,为了迅速规划出最优避障轨迹,采用三阶贝塞尔曲线,通过设计4个控制点坐标形成避障曲线,为了防止转向时横向加速度过大导致货车发生侧翻和速度过快与前车发生碰撞,设计车辆的稳定性边界和碰撞边界对控制点进行约束,使用MATLAB中的函数求解出不同车速下的最优换道轨迹,最后使用仿真软件进行仿真验证,结果表明设计出的避障决策和轨迹规划可以安全、有效地避开障碍。