模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

正交双向网格图及方向优先算法

目前建筑工程的工程量计算基本上采取的是“统筹法”和“公式法”,这两种方法对工程的概算、预算的精确度及工作效率都产生了那样或这样的问题。本文从建筑图的正向分析开始,进而讨论了工程量计算模型的定义,在定义基础上给出了轴线的方向函数以及方向优先算法和具体实现过程。     

基于多粒度的异质图表示

异质图表示学习旨在将图中的语义信息和异质的结构信息嵌入到低维向量空间中。目前大多数的异质图表示学习方法主要通过基于元路径、元图和网络模式的采样以保留图中同类型节点间的单粒度局部结构,忽略了现实世界中复杂异质图具有的丰富的层次结构。商空间理论中的多粒度思想可以在不同粒度内捕获节点间的潜在联系。因此,为在异质图表示中有效地保留层次结构的信息,文章提出一个基于多粒度的异质图表示方法（Heterogeneous Graph Representations Based on Multi-granularity,HeMug）。该方法首先基于不同元路径构建多个同质子图,并利用多粒度的粗化思想,将每个同质子图分别粗化形成多个多粒度子网络,以保留异质图中同类型节点在给定元路径下的层次结构。其次,利用多粒度的细化思想,将每个多粒度子网络最粗层通过现有表示学习方法获得的节点表示逐层细化,以得到节点在每个多粒度子网络下的表示。最后,设计注意力机制以融合节点在不同元路径对应的多粒度子网络下的表示。在四个真实数据集上的实验结果表明,与对比算法相比,提出的HeMug获得了更有效的节点表示。     

新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂的筛选

为寻找新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂,本文以SARS-CoV-2主蛋白酶为研究对象,通过计算机辅助药物筛选方法初步筛选出16个潜在抑制剂并进行体外酶活测试.其中,野黄岑素对SARS-CoV-2主蛋白酶的IC50为（10.79 ± 2.116 ） μmol/L,没食子儿茶素没食子酸酯抑制SARS-CoV-2主蛋白酶的IC50为（2.104 ± 0.346） μmol/L.最后,将两种天然产物与主蛋白酶进行分子动力学模拟发现没食子儿茶素没食子酸酯和野黄岑素与新型冠状病毒主蛋白酶结合时的复合物RMSD都在0.22 ?附近,说明两个天然产物与新型冠状病毒主蛋白酶结合较为稳定,可以作为新型冠状病毒主蛋白酶的抑制剂或先导化合物.     

Abel数域的导子计算公式

本文基于Kronecker-Weber 定理,利用素数在Abel 数域中的分歧指数明确地给出了Abel 数域的导子计算公式. 特别地,二次数域的导子公式可以容易地从该公式推导出来.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2,在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m2的较小误差,实现了三维点云的精确配准.     

改进的细菌转化试验方法

本文对“细菌转化实验方法”进行了改进。用改良碱酶法制备的质粒DNA(PBR322)作供体,转化经氯化钙处理的受体菌E.Coli C600,使后者获得抗氨苄青霉素和抗四环素的特性。改进后的转化方法操作简便,不受设备限制。