嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

考虑纵横耦合变形的土工格室加筋体变形分析

针对土工格室加筋体的受力变形特点,将其视为小挠度弹性圆薄板,考虑土工格室与桩土加固区的变形协调、土工格室垫层耦合的水平与竖直变形以及上下界面的摩阻效应,建立此轴对称条件下薄板的挠曲变形控制微分方程,利用Bessel复变函数构造竖向及水平位移解析表达式,从而得出双向增强复合地基网下桩土应力比、沉降及桩土差异沉降的计算公式.采用某工程试验结果对该计算方法进行了验证,证明本文计算方法的合理性.参数分析表明:在一定范围内改变加筋体的复合弹性模量、桩土刚度比、上下界面摩阻系数比等因素可以起到调节双向增强复合地基网下桩土应力比和降低格室体沉降的作用.     

一类线性混合效应模型分位数估计的影响分析

当回归模型误差服从非对称或非正态分布时,尤其是在重尾分布或分布受污染的情况下,如何检测纵向数据中的异常值是数据分析中的一个重要问题。为了克服非正态分布模型误差的影响,采用稳健的分位数方法对一类线性混合效应模型进行参数估计,并分别基于数据删除模型和均值漂移模型构造强影响点的诊断度量和异常值的检验统计量,以有效地检测强影响点和异常值点。在识别强影响点时,为了减轻计算负担,利用光滑逼近的方法给出了数据删除模型参数的一步近似估计,并据此构造出基于损失函数的距离和Cook距离。为了能够识别异常值点,首先构造出检验异常值点的Wald统计量,然后基于数据删除模型和均值漂移模型的系数估计的等价性,利用Bootstrap抽样得到检验的拒绝域。数值模拟结果表明,本文所提的诊断度量和检验统计量都能够很好地判断出强影响点和异常值点。最后应用本文方法针对化学实验纵向数据进行了影响分析。     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

XGBoost启发的双向特征选择算法

针对特征选择过程中特征评价指标单一性的问题, 基于集成学习中的极端梯度提升算法, 提出一种新的特征选择算法. 该算法首先应用极端梯度提升算法中构建集成树模型的指标作为特征选择的特征重要性度量指标, 然后利用一种新的双向搜索策略, 权衡了多种特征重要性对结果的影响, 并优化了评价过程的效率. 通过11个不同维度的标准数据集进行测试, 实验结果表明, 该算法能增加特征子集的多样性, 加快特征选择的速度, 并在中维和低维数据集上均具有较高的计算效率, 且能处理高维数据集.     

功能梯度仿生头盔防护性能与头部损伤分析

为了提高摩托车头盔防护性能降低头部损伤风险,本文引入功能梯度仿生泡沫结构替代传统头盔的均匀密度泡沫衬垫.通过头盔耦合生物力学头部有限元模型,获取撞击过程中头部质心加速度、生物力学响应和头盔结构响应,综合分析不同密度梯度方案对头盔防护能力的影响.结果表明,功能梯度泡沫结构在中高速冲击下有更明显的优势.相比传统头盔吸能缓冲层的均匀泡沫密度方案和新型头盔的正/负密度梯度方案,最大密度为80 kg/m3的负密度梯度泡沫设计方案可以更有效改善头盔结构碰撞响应并降低碰撞过程中头部损伤,且随着密度差的增大,负密度梯度头盔的防护性能得到了进一步提高.     

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。     

套筒灌浆料与高强钢筋黏结性能试验与仿真分析

探究了钢筋套筒灌浆连接中套筒灌浆料与高强钢筋的黏结性能。以钢筋直径、钢筋黏结长度为试验变量,浇筑27个试件开展拔出试验。试件的失效模式包括钢筋断裂、钢筋黏结滑移失效、劈裂等三种类型,钢筋直径、钢筋黏结长度均对失效模式产生影响,其中,钢筋黏结长度的影响更加明显。此外,钢筋黏结滑移失效时,试件的荷载-滑移曲线初始下降段出现荷载骤降的现象,其下降幅值约为0.1～0.3倍峰值荷载。进一步提出了套筒灌浆料与高强钢筋的黏结-滑移本构模型,并基于试验数据拟合分析给出了黏结强度、峰值滑移、残余黏结强度等参数的计算表达式。最后,通过有限元模拟进行拓展分析,发现钢筋直径（d）12、16、18mm的拔出试验试件发生钢筋断裂时钢筋黏结长度分别不低于5d、7d、7d。这些发现可为钢筋套筒灌浆连接设计以及承载力计算方法提供依据。     

混凝土-混凝土层间界面的性能及在组合混凝土 结构中的应用评述

混凝土?混凝土层间界面普遍存在于混凝土结构中,界面的抗剪性能是保障不同区域混凝土共同工作的基础。介绍了混凝土?混凝土层间界面的剪力传递机制、剪应力设计表达式、黏结性能及界面性能的影响因素,探讨了混凝土?混凝土层间界面的耐久性。最后,建立了组合混凝土结构中界面的概念设计框架。     

毛白杨果胶甲酯酶PtoPME34-1调控植物抗旱性研究

为了探究林木植物中果胶甲酯酶PME的功能,本研究中,我们从毛白杨中克隆出拟南芥PME34的同源基因PtoPME34-1,阐述了该基因在毛白杨中的生物学功能.生物信息学分析表明,毛白杨PtoPME34-1基因与毛果杨PtrPME34-1序列相似性为100%,与拟南芥AtPME34序列相似性为93%.组织特异性表达分析显示PtoPME34-1基因在所有组织都有表达,在基部茎、木质部的表达量较高,在老叶表达量最低.蛋白亚细胞定位结果显示,绿色荧光蛋白GFP标记的PtoPME34-1-GFP融合蛋白定位在烟草叶片细胞壁.毛白杨PtoPME34-1基因过表达显著提高植株的抗旱性.毛白杨PtoPME34-1和PtoPME34-2基因的双突变体植株中果胶甲酯化程度升高,且植物抗旱性也显著增加.这些研究结果证实PtoPME34-1在调控植物生长发育和抗旱胁迫中发挥重要作用.