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。     

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。     

改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。     

组合合成阵的不可约性

本文讨论了布尔矩阵的组合合成的基本性质,用图论方法找出了２级组合合成阵为不可约的一些充分条件。     

基于图搜索算法的探讨

讨论了图搜索的非启发式和启发式算法,着重分析了它们各自的复杂性、优缺点及其相互关系,提出了改进要点．这对于如何选用一个合适的搜索算法是十分有益的．     

最小度为3k／2—1（k为偶数）的k连通图的可收缩边

最小度δ（Ｇ）＝３ｋ／２－１（ｋ为偶数）的ｋ连通图Ｇ至少有｜Ｇ｜＋５（ｋ＾２－１０ｋ）／４条可收缩边,且当｜Ｇ｜是ｋ的整数倍时,这一界是最好的。     

Ramsey数R（6,n）的两个下界

构造了２个新的素数阶循环图,从而得到了２个Ｒａｍｓｅｙ数的下限：Ｒ（６,１６）≥２７８,Ｒ（６,１７）≥３９８。此结果已经计算机验证,填补了Ｒａｍｓｅｙ数下界的２个空白。     

一些基本图的〔强〕自同态摹群

确定了一些基本图的〔强〕自同态摹群的基数,并在证明过程中实际上确定了这些摹群的全部元素,同时发现确定一些极其简单的图之自同态摹群却是极其困难的事情,有时甚至导致一些一般的组合难题．     

视觉诱发性眼震在摄影眼震图(VOG)和传统眼震图(ENG)中的表现

本研究对正常人视觉诱发性眼震在摄影眼震图（ＶＯＧ）和传统眼震图（ＥＮＧ）中的表现进行了研究。通过刺激整个视网膜所诱发的视觉诱发性眼震用ＥＮＧ和ＶＯＧ同时记录并得出结果,刺激源为电脑控制的投影条纹,结果用测得的和相角速度和刺激的时间来评价。本研究的目的是比较不同年龄组视觉诱发性眼震在ＶＯＧ和ＥＮＧ中的表现。本研究中有９９名平衡系统正常的自愿者接受了视觉诱发性眼震刺激,结果分为３个年龄组来评估：第１组：１５～３５岁,第２组３６～５５岁,第３组５６～７５岁。结果显示,第１组和第２组无统计学差异,但第３组在刺激速度达５０％时,视觉诱发性眼震的Ｖｅｒｓｔｒｋｕｎｇ明显下降,因此在临床上,进行视觉诱发性眼震检查时,必须考虑年龄这一因素