基于Logistic回归模型的红松立木腐朽分级预测

【目的】红松活立木在生长过程中极易受到各种生物的侵袭,其中木腐菌造成的腐朽是最为广泛和严重的危害之一,活立木腐朽将会造成木材资源的损失,降低木材的力学性能。为了监测红松活立木的健康状况,减少因腐朽引起的相关损失,须定期检测红松活立木腐朽状况,并采用腐朽分级的方法进行评估。【方法】使用阻抗仪和电阻断层成像技术(ERT)两种无损检测手段对黑龙江省五营国家森林公园内的红松活立木进行检测,并在检测截面使用生长锥钻取木芯。将野外测量数据导入电脑,获取立木的阻力曲线和电阻断层图像,分析处理微针阻力的下降幅度,得到样木的阻力损失;根据立木心材与边材腐朽在ERT图像上呈现的不同特征,首次采用一种基于OpenCV的图像处理技术识别腐朽样木电阻断层图像缺陷部分,实现了心材和边材缺陷面积的定量表征;采用烘干法测定质量损失率,根据每株样木的质量损失率将所有样木分为5个腐朽等级。将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到立木腐朽程度分级问题中,以阻力损失、心材缺陷面积比和边材缺陷面积比为自变量,腐朽等级为因变量,建立腐朽分级预测模型。检验模型的有效性、拟合优度及预测能力。【结果】Logistic回归模型性能良好,五营国家森林公园30株红松样木的综合预测准确率为86.67%,各等级预测准确率分布不均,高等级腐朽的预测准确率相对较高。【结论】运用提取心材与边材腐朽的方法处理ERT图像,有效地提高了利用ERT图像识别腐朽的准确率。建立Logistic回归模型可以较准确地预测出立木腐朽的等级,较之烘干法测定腐朽程度,其腐朽评估效率有了明显提高,且对立木损伤更小。     

应用电阻层系成像技术测量垂直管道气/液两相流分相含率

通过对垂直管道中气／液两相流截面相含率测量影响因素的分析,以电阻层析成像系统为检测工具,提出了提取原始测量数据边界特征值的方法和描述气／液两相流截面相含率的特征函数,得到了气／液两相流的截面含气率,仿真计算与实验测试结果表明,在研究导电的液相为连续相的气／液两相流情况下的分相含率时,上述方法是一种有效的测量手段．     

ERT/ECT技术电学特性与激励频率研究

电学层析成像技术包括ERT、ECT和EMT,但其对应系统的适用被测对象不同。为使电学层析成像技术更好地适用于多相流测量问题,采用数值仿真的方法,研究了多相流介质的电导率和介电常数对电学敏感场分布的影响,并且比较了不同电学特性参数介质场的频率特性。结果表明,电学层析成像系统的类型和激励频率可根据被测对象的电学特性参数决定。电导率较大(10~(-3)S/m)时采用电阻抗实部成像,选用ERT系统;电导率极低(10~(-5)S/m)且介质间介电常数相差较大时采用电阻抗虚部成像,选用ECT系统;且系统激励频率可选范围随电导率的增加而增大。最后将仿真结果与4种不同电导率被测场的实际测量数据进行对比验证,验证了仿真结果的正确性。     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

电阻层析成像场域的三维仿真

为了进一步认识电阻层析成像(ERT)系统中敏感场的分布特性,通过采用有限元数值仿真(FEA)的方法建立三维模型并求解,得到了ERT传感器敏感场的三维空间分布,分析了场域分布的不均匀性。并在此基础上,研究了电极构造、空间排列、激励模式等对所建立的场域带来的影响,结果显示,电极长度增加可以改善激励场域,而且相对激励模式所产生的场域要优于相邻激励模式。这些结论为改进敏感场电极阵列的设计,降低反成像算法带来的误差以及还原图像的解释等提供了便利与依据。     

合水超低渗透油田庄9区见水方向研究

为掌握合水超低渗透油田庄9区水驱方向规律性,利用示踪技术、ERT测试技术及脉冲试井技术等,综合分析了研究区水驱方向的特征.研究结果表明,研究区注入水发生突进导致油井过早见水的方向为NW70°左右和NE70°左右的共轭方向.     

基于深度残差神经网络的电阻层析成像及流型辨识方法

针对电阻层析成像(electrical resistance tomography, ERT)反问题成像精度和流型识别准确率偏低的问题,提出一种基于深度残差神经网络的两相流电阻层析成像及流型识别方法。利用有限元法对ERT正问题建模,构造多种气液两相流分布状态的“边界电压–电导率分布–流型类别”数据集。搭建用于气液两相流ERT图像重建和流型辨识的残差神经网络模型并进行网络训练,将残差神经网络的两个输出分别进行数据处理,得到重建的电导率分布图像和流型辨识结果。仿真与静态实验结果表明：该方法能够同时实现成像及流型辨识的需求,具有重建图像精度高、泛化性和抗噪性强、流型辨识准确度高的特点。     

ILUES算法融合ERT数据反演污染源参数与渗透系数场

利用MT3DMS程序构建地下水污染物运移模型,采用迭代局部更新集合平滑(iterative local updating ensemble smoother,ILUES)算法作为数据同化方法并引入(Karhunen-Loeve,KL)展开对渗透系数场进行降维,通过融合高密度电阻率法(electrical resista...     

求PERT网络所有线路的一种矩阵算法

本文给出了利用网络邻接矩阵间的运算，求ＰＥＲＴ网络所有线路的矩阵方法。本算法属多项式算法，计算简单，易于计算机实现。