基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。     

波浪作用下海床动力反应有限元数值模拟与液化分析

基于二维广义动力Biot固结理论,提出了线性波浪作用下饱和弹性多孔介质海床动力反应的有限元数值解法。静力平衡条件和Biot固结方程组成的边值问题控制方程组可视为其特例。提出的数值模拟方法能够模拟多层非均质海床等复杂土质和地层条件,这是一般解析法难以处理的。讨论了波浪诱发海床液化机理与液化判断准则,对比计算表明驻波造成的最大液化深度往往是推进波导致液化深度的数倍。     

超宽带探地雷达探测性能研究

研究了超宽带探地雷达的探测性能问题.在介质品质因子为常数的假设条件下,定义了超宽带信号的平均损耗,对超宽带探地雷达的探测深度和分辨率进行了定量研究,分别指出了其与百分带宽的关系,分析比较了具有相同带宽、不同百分带宽信号的探测深度.研究结果表明,超宽带探地雷达在探测深度及分辨率方面具有一定的优势,其应用将会越来越广泛.     

降水变化对樟子松人工林土壤无机氮和净氮矿化速率的影响

在北京大学地球环境与生态系统塞罕坝实验站的樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)人工林内, 采用野外降水控制实验和顶盖埋管法, 在生长季内分0~5, 5~10, 10~20和20~30 cm 4层, 研究穿透雨增加或减少30%对土壤无机氮(铵态氮与硝态氮之和)及净氮矿化速率的影响。结果表明, 樟子松人工林地下0~30 cm无机氮含量为6.70±2.31 mg/kg, 其中铵态氮5.59± 1.78 mg/kg, 硝态氮1.11±0.77 mg/kg。不同土壤深度的无机氮含量无显著差异, 3种穿透雨处理间的土壤铵态氮和无机氮含量无显著差异, 增雨处理的硝态氮含量显著低于对照。0~30 cm的土壤净氮矿化速率为?0.24 (?6.65~10.24) mg/(kg?30d)。穿透雨处理和土壤深度对净氨化速率无显著影响, 0~5 cm的净硝化速率和净氮矿化速率显著高于其余3层, 增雨和减雨处理的净硝化速率和净氮矿化速率显著高于对照。研究结果说明降水变化对土壤铵态氮及氨化作用的影响弱于对硝态氮及硝化作用的影响, 这有助于更准确地评估降水变化对人工林生态系统服务功能和氮素生物地球化学循环过程的影响。     

基于FLAC3D的断裂滞后突水数值仿真技术

针对中国华北型煤田煤系地层底板下伏奥陶系巨厚层灰岩含水层水压高,动、静贮量丰富,是构成矿井深部开采主要充水水源的实际现状,选择具有较好的过水能力、可能形成底板奥灰水突出通道的开滦矿业集团范各庄矿F0断层为研究对象,采用蠕变力学试验方法,取得了用于数值仿真计算的F0断层物质力学参数,运用FLAC3D数值仿真软件,对受断裂影响的采矿活动进行了流—固耦合模拟和渗流蠕变计算.研究结果表明:煤层顶板岩层受采动影响的影响带范围在断层两侧发育明显,上盘岩层的位移量偏小,下盘岩层的位移量偏大;底板岩层垂直位移量上盘岩层的位移量偏大,下盘岩层的位移量偏小,顶底板岩层垂直位移量在断层附近最大.断裂构造的切割作用使得底板在承受较大构造应力的情况下存在大范围的剪应力区,断裂破碎带的应力集中有是造成底板破坏、发生底板突水的关键.该研究成果对于有效预防断裂滞后突水具有一定指导意义.     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

基于注意力机制的水下目标检测算法

针对传统水下目标检测算法识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法(feature refinement and attention mechanism network,FRANet).该算法采用特征融合模块和特征增强模块相结合的方式,使用卷积神经网络提取目标的多尺度特征.同时引入一种由锚框精化模块、空...     

弹体侵彻钢筋混凝土靶开坑深度研究

研究弹体侵彻靶板的开坑深度,有助于提升侵深和过载的计算精度.首先,通过总结对比现有的开坑深度模型以及试验数据的回归分析,建立了考虑弹体质量和初速度的开坑深度模型.然后,以此为基础给出了弹体侵彻钢筋混凝土靶开坑深度的计算方法.最后,结合作者早前建立的钢筋混凝土动态球形空腔膨胀理论,利用文献试验数据对开坑深度模型进行了应用对比分析.本文模型考虑了弹体质量、初速度以及首层钢筋网埋设深度等因素的影响,可用于分析不同质量、不同初速度弹体侵彻钢筋混凝土靶的开坑深度.      

基于改进卷积神经网络与动态衰减学习率的环境声音识别算法

环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于其声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题本文提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型（S-CNN）,该模型采用反复堆叠的递减型卷积核提取不同尺度的局部特征,并在每层卷积层后采用Batch Normalization（BN）层对特征进行归一化操作。同时,利用动态衰减的学习率训练模型,以提高模型收敛速度与收敛稳定性。实验结果表明,相比于传统的机器学习与卷积神经网络模型,本文所设计的改进卷积神经网络模型S-CNN具有更好的识别率。在ESC-10环境声音数据库上,识别精度达到91.3%。     

割缝施工中钢球及颗粒的沉降速度

在水力喷砂割缝施工中，钢球和石英砂的沉降速度和它们到达割缝层位的时间是施工中的一项重要参数，本文针对不同实际情况分别采用层流和紊流运动方程求解了钢球和石英砂的在油管中沉降速度，并计算出了到达井下一定位置所需的时间。从而保证了后续施工的正常进行。