基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.     

基于全卷积网络的左心室射血分数自动检测

提出了一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的左心室射血分数自动估测的方法.利用全卷积网络对心脏磁共振图像中的左心室进行内轮廓分割,计算心脏左心室在一个心动周期中各时间点的容积,提取左心室舒张末期与收缩末期的容积,最后推导出左心室的射血分数.使用700组图片对全卷积网络进行训练以及440组图片进行测试,并将最后计算结果与美国国立卫生研究院和儿童国家医疗中心提供的射血分数(ejection fraction, EF)金标准进行了对比,计算准确率为89.8%,结果处在合理的误差范围内.     

一种使用log函数的新型修正激活单元LogReLU

提出一种新型校正激活函数的改进,该新型校正激活函数带有一个可变参数,使用对数函数对正区域的梯度进行矫正,解决了预测准确率较低的问题.改进的激活函数使用两个不同参数分别控制正区域和负区域的梯度.通过对两个不同数据集进行仿真实验的结果表明,新提出的两种方法效果均好于原始的修正线性单元,带有两个参数的改进使验证错误率分别降低了0.14%和5.33%.     

Deep cleaning of a metallurgical zinc leaching residue and recovery of valuable metals

Huge quantities of zinc leaching residues (ZLRs) generated from zinc production are dumped continuously around the world and pose a potential environmental threat because of their considerable amounts of entrained heavy metals (mainly lead). Most ZLRs have not been properly treated and the valuable metals in them have not yet been effectively recovered. Herein, the deep cleaning of a ZLR and recovery of valuable metals via a hydrometallurgical route were investigated. The cleaning process consists of two essential stages:acid leaching followed by calcium chloride leaching. The optimum conditions for extracting zinc, copper, and indium by acid leaching were a sulfuric acid concentration of 200 g·L-1, a liquid/solid ratio of 4:1 (mL/g), a leaching time of 2 h, and a temperature of 90℃. For lead and silver extractions, the optimum conditions were a calcium chloride concentration of 400 g·L-1, a pH value of 1.0, a leaching time of 1 h, and a temperature of 30℃. After calcium chloride leaching, silver and lead were extracted out and the lead was finally recovered as electrolytic lead by electrowinning. The anglesite phase, which poses the greatest potential environmental hazard, was removed from the ZLR after deep cleaning, thus reducing the cost of environmental management of ZLRs. The treatment of chlorine and spent electrolyte generated in the process was discussed.     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

回采过断层采用深孔爆破技术的研究

介绍了3807回采工作面的地质构造情况,论述了采用深孔爆破技术解决回采工作面过断层的工艺,指出该工艺技术对于生产条件较差、岩石较多的回采工作面提高单产具有很好的借鉴作用。     

紧邻地铁站的超大深基坑逆作法变形规律研究

某超大深基坑紧邻城市2条地铁线交汇处的换乘站,周围环境复杂,基坑施工难度大,因此基坑支护结构施工顺利及对相邻地铁站的变形控制成为工程成败的关键。文章结合基坑工程2种施工方案,利用有限元软件MIDAS GTS建立三维有限元模型,研究了基坑盖挖逆作法施工对地表沉降、支护结构和相邻地铁站的变形和受力影响,得出影响逆作法施工的相关因素,并提出相关解决措施与建议。采用盖挖逆作法施工能够较好地控制基坑支护结构的变形,同时减小对地表和地铁站的影响。综合考虑基坑施工对围护结构、地表和地铁换乘站的影响,首层土体暗挖法要优于明挖法,但是暗挖法对围护结构强度和刚度要求高,特别是楼板临时洞口处。所得相关结论和建议可供设计和施工参考。