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期刊信息/Journal information
科学技术与工程
科学技术与工程

明廷华

旬刊

1671-1815

ste@periodicals.net.cn

010-62103284

100081

北京市海淀区学院南路86号

科学技术与工程/Journal Science Technology and Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊向社会介绍科技界、工程界进展情况和为科学家、工程技术专家开展学术交流服务的一份学术性、知识性和动态性杂志。主要内容包括科学技术发展前景和重大建设工程进展情况，科学技术与工程方面的新成果、新知识、科技界和工程界的热点问题等。适合科技工作者、工程技术专家、领导同志、管理干部和图书资料馆（室）订阅。
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    基于线图的无权脑超网络超边学习及融合特征分类

    上官学奎黄晓妍王春燕郭浩...
    9002-9014页
    查看更多>>摘要：脑功能超网络已广泛用于脑疾病的分类诊断中.在现有研究中,研究人员集中于改进脑功能超网络的构建却忽略了脑超网络拓扑对于分类诊断的影响,大多使用节点特征表征脑网络的拓扑.而研究表明超边信息能够弥补超网络的特征,同时超边间的传递有助于整体学习.考虑到该问题,提出基于线图的无权脑功能超网络超边学习,以分析超边对脑功能超网络拓扑和分类性能的影响.具体来说,首先,基于功能磁共振数据,使用星型扩展方法构建脑功能超网络;其次使用线图理论构建超网络的线图模型;然后使用超边密度提取线图的局部属性特征并使用非参数检验方法进行局部特征选择;接着使用基于图的子结构模式挖掘算法提取线图的子图特征并使用频繁分数特征选择方法选取判别子图;最后分别利用支持向量机构建分类模型.结果表明,所提方法分类结果优于传统脑功能超网络分类结果,达到86.79％.这表明脑功能超网络模型的超边拓扑信息影响分类模型的构建.此外,基于线图模型所求得的融合特征优于任一单一类型的特征,达到88.68％.可见对于超边拓扑信息提取,不仅需要考虑超边的属性信息,还需考虑超边间的空间传递信息能力.

    静息态功能磁共振影像脑功能超网络线图超边密度机器学习阿尔兹海默症

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    YOLOv5与视差计算算法的目标检测与测距系统设计

    谭斌王婷
    9015-9024页
    查看更多>>摘要：视觉目标检测与测距是一种利用计算机视觉技术实现对图像或视频中目标物体进行检测和测距的技术.该技术在工业自动化领域发挥着重要的作用.基于YOLOv5算法,进行目标检测时,采用视差计算算法透视变换来估计每个像素的视差值,并利用训练的视差神经网络模型代替传统三角测量原理实现目标检测和测距,为了加快计算速度,使用最新并行计算框架OpenCL来充分发挥计算设备的并行计算能力,运行效率提高了 43％,实现了更准确、更快速的检测目标,并提高了测距精度.首先系统调用双目摄像机检测出目标物品,并得到相应的边界框和置信度,然后利用相机的视角差异,双目视觉的立体匹配功能,计算目标物体的实际距离.实验在室外进行,结果表明该系统能准确检测室外目标障碍物,并实现目标测距,在0.5～1.5 m范围内测距误差不超过4％,为巡检机器人自动避开障碍物提供技术参考.

    YOLOv5OpenCL视觉测距目标检测

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    基于KD-ICP算法的机器人拆解目标三维点云配准方法

    沈晨薛龙李万祺郑黎明...
    9025-9032页
    查看更多>>摘要：随着中国核能产业发展,大量在役涉核装置运行过程中出现的事故和隐患需要通过涉核机器人进行远程处置,部分事故处置需对出险装置进行精确拆解,基于三维重建视觉图像定位是其关键技术之一.针对核应急事故中待拆解目标的精确重建,开展三维点云配准方法研究,在配准算法总体流程基础上设计出三维点云配准算法,利用高斯滤波进行点云数据去噪,提出一种兼顾点云信息完整性和算法效率的K维迭代最近点(K-dimensional iterative closest points,KD-ICP)算法,利用点快速特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)和主成分分析(principal component analysis,PC A)实现特征点提取并降低点云数据量,使用全等四点集(4-points congruent sets,4PCS)进行点云粗配准,采用KD-ICP算法实现点云精配准.在所搭建的拆解机器人试验平台上,针对管、板及涉核装置模拟体等测试对象,对所提出的配准算法进行试验分析与评价,与其他3种常规算法的对比试验表明,所提出的点云算法在相同的条件下均方根误差最小,运行时间最短,具有更高的点云配准效率及较好的鲁棒性,为复杂拆解目标的三维重建及精确定位奠定了基础.

    三维点云点云配准KD-ICP算法拆解机器人

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    基于自监督对比学习与方面级情感分析的联合微调模型

    狄广义陈见飞杨世军高军...
    9033-9042页
    查看更多>>摘要：方面级情感分析是自然语言处理领域中一项具有挑战性的细粒度情感分析任务.以微调预训练语言模型的方式广泛应用于方面级情感分析任务,并取得了明显的效果提升.然而,现有多数研究设计的下游结构较为复杂,甚至与预训练模型部分隐藏层结构重合,从而限制了整体模型性能.由于对比学习方法有助于改善预训练语言模型在词语级别和句子级别的表示,设计了一种结合自监督对比学习与方面级情感分析的联合微调模型(self-supervised contrastive learning aspect-based sentiment analysis,SSCL-ABSA).该模型以简洁的下游结构联合两种学习任务,实现从不同角度微调预训练基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)模型,有效促进了方面级情感分析效果的提升.具体地,首先在BERT编码阶段,将评论文本与方面词拼接成两个片段输入BERT编码器,得到各词特征表示.之后根据下游结构需求,对不同的词特征采用池化操作.一方面池化所有词特征用于方面级情感分析,另一方面池化两个片段的方面词特征用于自监督对比学习.最终结合两种任务以联合学习的方式微调BERT编码器.在3个公开数据集上进行实验评估,结果表明SSCL-ABSA方法优于其他同类对比方法.借助t-分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)方法,形象地可视化了SSCL-ABSA有效改善了BERT模型的实体表示效果.

    方面级情感分析自监督对比学习预训练语言模型BERT编码器联合微调

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    基于高阶交互的渐进式真实图像去噪网络

    余卓璞周冬明周联敏
    9043-9052页
    查看更多>>摘要：针对真实图像噪声水平未知、噪声分布复杂等特点,提出一种多尺度渐进式去噪算法,进一步提升针对真实图像去噪算法的泛化性和鲁棒性,有效去除噪声并保留纹理细节,在保障空间精度的同时丰富语义信息.该模型整体遵循多尺度结构,并行的3条卷积流表现为3个子网,每个子网采用单一尺度通道,子网间进行拼接,保证信息最大限度地传递.最后子网的输出通过改进深度卷积块实现多尺度特征再利用,并与该子网原始特征进行融合以达到更高效的去噪.通过实验证明,该算法在SIDD、DND、PolyU数据集上的峰值信噪比分别达到38.69、39.12、37.24 dB,另外结构相似性、图像通用质量指标和视觉信息保真度指标表现优异,可以验证该算法不论在定量或定性分析上都有良好的表现,达到较高的性能.

    真实图像去噪深度学习多尺度特征融合

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    基于超材料结构的宽频带高频光声信号定向传输模型设计

    任时磊杨鹏张重庆韩建宁...
    9053-9060页
    查看更多>>摘要：为了解决高频光声信号在传输过程中存在损耗严重等问题对光声成像技术应用的限制,在声学超材料结构上设计了一种用于实现宽频带高频光声信号定向传输的模型,通过COMSOL Multiphysics软件进行了模型建立,并进行了仿真测试.测试结果表明模型对200～1 000 kHz的高频声波均有良好的定向传输效果,具备良好的宽频带定向低损耗传输特性,可以很好地解决高频声波传输过程中容易产生的声能损耗问题.以700 kHz的光声信号为例,研究了光声信号在模型中的传输特性.研究表明该模型在传输高频声波的过程中,能够达到很好的局域声场增强的效果,该模型可以满足光声成像技术在应用过程中的高频信号传输的需求.

    超材料光声成像光声信号宽频带定向传输

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    新型内藏式文丘里管空化发生器空化特性

    李美求彭翰林
    9061-9068页
    查看更多>>摘要：为解决工业实际应用中串联文丘里管只有单级发挥作用,而并联文丘里管空间占用大且空化性能不佳的问题.提出了一种新型内藏式文丘里管,并采用数值模拟的方法针对该结构的空化特性进行研究,研究了入口压力、内部小型文丘里管入口角度、出口角度、喉径与管径比、喉径与喉长比等参数对其空化性能的影响,研究结果表明:随着入口压力的升高,管内空化发生面积逐渐增大,当压力达到0.7 MPa时,文丘里管内的空化性能达到最大;通过对内部小型文丘里管的不同结构参数研究确定,当入口角度为40°,出口角度为18°,喉径与管径比为0.6,喉径与喉长比为2时,新型内藏式文丘里管的空化性能达到最大.该研究可为新型内藏式文丘里管设计及其应用提供一定参考.

    内藏式文丘里管空化特性数值模拟

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    基于卷积神经网络的新奇检测技术在结构损伤识别中的应用

    周泽文钟紫婷翟慕赛常军...
    9069-9076页
    查看更多>>摘要：针对新奇检测难以同时识别结构损伤时刻和损伤位置的问题,提出在新奇检测中引入卷积神经网络以实现损伤时刻和损伤位置的一次性确定.首先,采用小波包技术处理结构响应得到小波包能量,并将相邻测点对应频带的能量比作为新奇检测模型的特征向量;然后,以结构健康时的特征向量作为训练数据,建立健康模式下的基于卷积神经网络的新奇检测模型;接着,将结构实时输出的特征向量输入新奇检测模型,所得输出与健康状态的输出进行对比,并将输出和输入的欧氏距离作为新奇指标;最后,根据新奇指标的变化识别结构损伤时刻和损伤位置.数值模拟和实验室试验验证了该方法的有效性.

    新奇检测卷积神经网络小波包能量环境激励损伤识别

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    基于CT扫描研究颗粒形状对砂土力学性质的影响

    王志兵宁泽华王晨孙广...
    9077-9086页
    查看更多>>摘要：为了探究颗粒形状对砂土力学性质的影响,选取玻璃珠、石英砂、玻璃渣3种颗粒形状差异较大的砂土作为研究对象.首先通过计算机断层(computed tomography,CT)扫描重构了 3种砂土的三维结构,选取了伸长率(EI)、扁度(FI)、球度(S)3个表征颗粒形状参数的均值作为砂土颗粒整体形状参数(overall regularity,OR),并对整体形状参数OR进行统计分析.然后配制7种不同形状参数的砂土进行了常规三轴压缩试验得到了其力学强度参数,研究砂土颗粒形状对其力学强度的影响规律.结果表明:7种砂土的应力-应变曲线均为应变软化型,都呈现出先剪缩后剪胀的特性;整体形状参数OR能较好反映砂土的力学特征,即随着整体形状参数OR的减小,应变软化现象变得不明显,但其峰值偏应力呈增大的趋势;砂土的内摩擦角随整体形状参数OR的减小呈线性增长,表观黏聚力急剧增大,但最大剪胀角随OR的减小而减小.此外,将临界内摩擦角与整体形状参数OR进行线性拟合,得到了两者较好的线性关系.

    颗粒形状CT扫描技术三维重构整体形状参数常规三轴压缩试验临界内摩擦角

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    非饱和砂土抗剪强度变化规律与预测模型试验:以南昌地区砂土为例

    袁昌秦志豪李栋伟王振华...
    9087-9096页
    查看更多>>摘要：为了研究非饱和砂土抗剪强度变化规律并建立有效的预测模型,以南昌地区砂土为代表,探讨了含水率、干密度等因素对非饱和砂土抗剪强度影响机理,结果表明:不同含水率和干密度工况下的非饱和砂土剪应力-剪切位移曲线均为软化型,表现出四阶段非线性变化规律,并随含水率和干密度变化呈现出递变性.非饱和砂土抗剪强度随含水率和饱和度的增大呈减小变化,随干密度增大呈增大趋势.非饱和砂土黏聚力随含水率增大呈先减小后增大的变化规律,随干密度增大近似呈线性增大,内摩擦角随含水率增大呈先增大后减小的变化趋势,由干密度变化导致的内摩擦因数变化幅度较小,约在25％以内.基于莫尔-库伦强度准则,构建了考虑含水率和干密度的非饱和砂土抗剪强度非线性回归模型,可为工程地质参数选用和预测提供参考.

    岩土工程抗剪强度非饱和砂土含水率干密度

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