基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割

计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net（cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net）的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。     

基于残差融合的时序数据离群点检测算法

物联网的快速发展产生了海量的高维时序数据,然而时间序列易受到外界变化的环境因素影响而产生离群点。针对现有的离群点挖掘算法不能兼顾时序数据的趋势性、季节性、循环性、不规则性的特点,从而导致检测效果不理想的问题,提出一种基于残差融合的时序数据离群挖掘(residual integration outlier,RIO)算法。首先利用线性自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)拟合数据,得到在相同时间粒度下的残差序列,并将该序列作为非线性模型长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型的输入,输出残差序列预测值,而后将经由ARIMA模型与LSTM模型处理的序列在相同时间粒度下融合,得到一条经由混合模型两次处理的残差序列。最后,利用基于直方图的离群点模型(histogram-based outlier score,HBOS)检测出该二次残差序列的离群点。实验表明,RIO算法的准确度得到了较为明显的提高,具备良好的实用价值。     

重塑红棕色玄武岩残积土抗剪强度特性试验研究

红棕色玄武岩残积土属于强风化土,为了解其抗剪强度变化规律,对不同干密度、不同含水率的土样进行不固结不排水剪与固结不排水剪试验。试验结果表明:当含水率一定时,随着干密度的增加,土的抗剪强度增加;干密度一定时,随着含水率的增加,土的抗剪强度、黏聚力与内摩擦角均减小;经过固结后,土样的含水率较低时,主要通过提高黏聚力来提高抗剪强度;含水率较高时,则主要通过提高内摩擦角来提高抗剪强度。各条件下的试验所得抗剪强度指标可为工程设计提供参考。     

论利益群体非均衡博弈及公共组织的复杂性

从复杂性科学理论角度在分析了在市场经济主体多元化所造成的社会群体分化和利益多元化的前提下，导致社会利益群体博弈关系的复杂性；论述了公共组织运行机制的复杂性在于组织内部社会资源的分享差异构成的利益群体非均衡博弈的复杂性，从社会利益群体博弈关系解释公共组织系统宏观运行机制的复杂性和混沌特征。     

磁流变液阻尼器控制转子突加不平衡响应的特性

建立了磁流变液阻尼器-单盘悬臂柔性转子系统突加不平衡响应的计算模型,理论分析了转子系统的突加不平衡响应特性,提出了抑制突加不平衡瞬态振动的方法。     

基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络及应用

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法,并与GaussNewton法相结合,构建基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.     

高吸水树脂中丙烯酸残留量的测定及其影响因素

运用高效液相色谱测定了高吸水树脂中丙烯酸的残留量,并研究了不同的反应条件,如反应时间和反应温度、产物后处理方法以及树脂粒度对丙烯酸残留量的影响.研究结果表明,丙烯酸单体残留量随着反应温度和反应时间的增加而减少;随着树脂粒度的减小,丙烯酸残留量逐渐增大;用乙醇处理可有效除去高吸水树脂中的丙烯酸单体残留.     

天然花岗岩残积土大孔隙水分迁移特征的染色示踪试验

选取福州某地山坡天然花岗岩残积土为研究对象,借助亮蓝染色剂开展大孔隙水分迁移入渗试验,对原生态土体大孔隙分布特征及水分入渗情况进行研究.结果表明:天然土体表层土质松散、孔隙分布均匀,水分以均质流形式下渗为主,但同时部分大孔隙通道分布方向各异,存在高度不均匀性,水分与基质域间存在不同程度水分交互现象;染色面积随入渗深度呈...     

不同压实度花岗岩残积土的渗流模拟

以桂东南地区不同压实度的花岗岩残积土为研究对象,结合显微CT(micro computed tomography,微计算机断层扫描技术)扫描试验与Avizo软件中先进的数字图像处理技术提取孔隙网络模型.然后基于流体力学的传统方法(computational fluid dynamics,CFD),将孔隙结构的数字岩心模型导入Comsol进行微观尺度的渗流模拟,从微观角度研究水在不同压实度花岗岩残积土孔隙中的渗流特性,并与实测渗透率对比,检验数字岩心模型准确性、代表性.研究结果表明:花岗岩残积土渗流过程中,最大速度出现在连通性好的孔隙中心区域,且远超其他部位,沿着孔隙中心向外壁的方向,渗流速度逐渐减小;在连通性差的区域,流速近乎为0.随着压实度的增加,花岗岩残积土的孔隙连通性变差,各个截面上的孔隙结构发生变化,且各截面的平均渗流速度逐渐减小,这表明压实度对花岗岩残积土的渗流特性有重要影响.压实度为90％、100％、110％花岗岩残积土的平均渗透率模拟值分别是实测值0.9、1.35、0.77倍,该数字岩心模型能较准确地代表压实土体内部真实的孔隙渗流特征.     

一种新的多因子约束下的NWP反演ZTD残差改正模型

对流层延迟是GNSS定位的主要误差源之一,利用NWP模型的气象数据积分反演ZTD是当前研究热点.然而,采用两大气象预报中心(ECMWF和NCEP)的再分析资料反演ZTD的残差一般在±60 mm之间浮动,预报资料反演的ZTD的精度更差,都不能直接用于精密定位.一般是先将此反演的ZTD作为初值,设定先验方差,将残差作为未知参数求解.NWP反演的ZTD的精度,将直接影响对流层和模糊度参数在滤波过程中收敛速度.前人的研究表明,NWP反演ZTD的残差大小与测站所在纬度相关,利用纬度与残差的相关函数可提高NWP反演ZTD的精度,但效果并不明显.针对以上问题,比较ECMWF和NCEP再分析资料反演ZTD的精度,然后分析精度较高的ECMWF资料反演的ZTD的残差随温度、湿度、纬度、季节等因子变化的规律,并结合基于最小绝对残差法的多项式拟合方法拟合残差,提出一种新的多因子约束下的NWP反演ZTD的残差改正模型,从而提高NWP反演ZTD的精度.为验证模型的性能,以133个IGS站高精度ZTD为参考,拟合2015年ECMWF反演ZTD的残差,构建残差改正模型,并利用此模型改正2016年ECMWF反演的ZTD.实验结果表明：在纬度高于15°的地区,NWP反演的ZTD的平均残差和均方根误差比使用模型前分别减小了86.9%和36.3%.另外,对于较低纬度地区,此残差改正模型的效果不明显.