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期刊信息/Journal information
山东大学学报（工学版）
山东大学学报（工学版）

李术才

双月刊

1672-3961

xbgxb@sdu.edu.cn

0531-88396452

250061

济南市经十路17923号

山东大学学报（工学版）/Journal Journal of Shandong University(Engineering Science)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊刊登机械、材料、电气、能源、动力、控制、信息、计算机、土建、水利、环境、化工、管理等工程专业以及数学、物理学、化学等基础学科方面的学术论文、研究报告、专题评述等。
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收录年代

    DMKK-means——一种深度多核K-means聚类算法

    王梅宋凯文刘勇王志宝...
    1-7,18页
    查看更多>>摘要：针对传统K-means的聚类效果容易受到样本分布影响,且核函数表示能力不强导致对于复杂问题的聚类效果表现不佳的问题,利用深度核的强表示性并通过多核集成方式,提出一种具有强表示能力且分布鲁棒的深度多核 K-means(deep multiple kernel K-means,DMKK-means)聚类算法.构建具有强表示能力的深度多核网络架构,在新的特征空间进行K-means聚类;基于Kullback-Leibler(KL)散度的聚类损失函数衡量该算法与2 种基准聚类方法的差异;将该聚类算法建模成高效的端到端学习问题,利用随机梯度下降算法更新优化深度多核网络的权重参数.在多个标准数据集上进行试验,结果表明,相比于K-means、径向基函数核K-means(radial basis function kernel K-means,RBFKKM)及其他多核K-means聚类算法,该算法在聚类精度、归一化互信息和调整兰德系数指标上均有明显提升,验证该算法的可行性与有效性.

    K-means核聚类深度多核学习数据挖掘梯度下降

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    基于双解码器的医学图像分割模型

    刘全金嵇文胡浪涛黄汇磊...
    8-18页
    查看更多>>摘要：针对医学图像目标区域尺度不一及有标签医学图像样本少的问题,提出一种基于双解码器的医学图像分割模型(dual-decoding Swin-Unet,DDS-UNet).DDS-UNet模型以Swin Transformer模块构建编码器,提取医学图像多尺度特征;解码器 1利用Swin Transformer模块全局和远程语义特征提取优势,在上采样过程中逐级恢复并聚合编码器输出的对应尺度特征信息;解码器 2 利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的局部特征提取优势,在上采样过程中逐级恢复医学图像空间信息;特征融合模块利用空洞卷积分解编码器输出的深层语义特征信息,并在上采样过程中协同融合双解码器输出的多尺度特征信息,重建医学图像目标区域的空间细节信息.脊柱和脑胶质瘤图像分割试验结果表明,DDS-UNet模型对目标区域具有优异的特征提取和分割能力.消融试验进一步验证DDS-UNet模型对医学图像分割的有效性.

    医学图像分割双解码器SwinTransformer空洞卷积多尺度特征融合

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    融合FasterNet和RepVGG的安全设备佩戴检测方法

    张曼孙凯军李翔孙纪舟...
    19-28页
    查看更多>>摘要：针对工业场景下检测模型参数量多、安全绳易与背景混淆问题,提出一种融合FasterNet和RepVGG的目标检测算法(you only look once version 5 fasternet-repvgg-cutmix-bifpn,YOLOv5s-FRCB).通过引入轻量级网络结构FasterNet Block和RepVGG Block替换YOLOv5s部分卷积层,显著减少模型参数量和加快检测速度,满足实时性需求;通过BiFPN特征强连通性提升模型特征学习能力;改进Cutmix数据增强方法,随机将目标嵌入输入图像,更新标签,缓解标签类别不平衡问题,提高泛化性.在自建安全设备佩戴检测数据集上进行试验,结果表明:YOLOv5s-FRCB mAP值达到了 96.3%,算法模型内存减少34%,是一种高效实用的安全设备佩戴检测方法;YOLOv5s-FRCB能在保证准确率的同时,进一步降低计算量.

    安全设备佩戴检测目标检测轻量化数据增强实时检测

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    基于跨域元学习框架的冷启动用户表示学习方法

    刘玉芳王绍卿郑顺张丽杰...
    29-37页
    查看更多>>摘要：为解决跨域推荐方法过度依赖重叠用户、在冷启动场景中由于数据稀疏导致泛化能力差两个问题,利用元学习快速适应数据稀疏任务的优势,提出一个基于跨域元学习框架的冷启动用户表示学习方法.设计一个多级注意力融合机制,门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)获取用户的短期偏好,多级特征注意力融合源域中用户的长短期偏好,获取用户的广义表示.设计一个元网络训练映射函数的初始化参数,将用户在源域中的偏好转移到目标域,获得冷启动用户在目标域中的初始嵌入表示,并以此进行推荐,取得较好结果.利用亚马逊数据集构建了 3 个跨域推荐任务并进行广泛试验,试验结果表明,本研究模型在平均绝对误差和均方根误差评价中均优于其他基线模型.

    跨域推荐冷启动推荐元学习长短期偏好多级注意力

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    一种改进的悲观多粒度粗糙集粒度约简算法

    谢立叶军赖鹏飞卢岚...
    38-48,56页
    查看更多>>摘要：针对以粒度内部重要度和粒度外部重要度不能有效度量非核粒度的重要度,无法获得有效启发信息使约简过早收敛的问题,提出以正域变化度量核粒度的重要度、以边界集变化度量非核粒度的重要度.新的度量方法不仅能度量核粒度的重要度,而且能度量非核粒度的重要度.以新的粒度重要度为依据,提出一种改进的悲观多粒度约简算法,与样本选择的启发式属性约简算法、信息熵的模糊ε-近似约简算法、粒度加速求解约简算法和邻域区分指数的特征选择算法相比,新算法可以减少迭代次数,能更有效地找到粒度约简子集.通过加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)数据集进行试验,验证了算法的有效性和实用性.

    多粒度粗糙集粒度重要度粒度空间粒度约简核粒度

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    基于空间注意力及条件增强的文本生成图像方法

    马军车进贺愉婷马鹏森...
    49-56页
    查看更多>>摘要：针对文本生成图像语义不一致、训练不稳定、生成图像单一等问题,在一种简单有效的文本生成图像基准模型上提出基于空间注意力及条件增强的文本生成图像模型.为提高训练过程的稳定性、增加生成图像的多样性,在原有模型基础上增加条件增强模型;从文本分布出发拟合图像分布,增加视觉特征的多样性,扩大表现空间,在原有的DF-Block模块中增加一层Affine仿射块.在判别器中加入空间注意力模型,提高文本与合成图像的语义一致性.试验结果表明,在CUB和Oxford-102数据集上,初始得分分别提高了 2.05%和 2.63%;在CUB和COCO数据集上,特征空间距离分别降低了 20.73%和 9.25%.本研究提出的模型生成的图像更具多样性且更接近真实图像.

    文本生成图像DF-GAN条件增强模型Affine仿射块空间注意力模型

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    基于智能合约的电商社区式问答服务平台设计

    李港龙林培光李金玉王倩...
    57-71,81页
    查看更多>>摘要：传统社区式问答平台中问答数据不仅透明度低而且容易被内部员工或外部攻击者篡改,导致客户无法信任问答平台信息的真实性,同时,因激励机制的缺乏也让已购买客户没有动力回答其他消费者的提问.为了改善现状,提出并设计一种基于区块链智能合约的社区式问答服务平台,此平台引入了随机邀请、积分激励和声誉激励机制.该平台主要由 6 个智能合约协同工作,完成用户注册、产品上架以及交易、授权、提问、回答和评分等功能,同时在链下使用基于Minhash和Jaccard算法的文本相似度检测方案,提升用户回答的多样性.在以太坊私链环境中对Solidity语言编写的智能合约进行测试和分析,试验结果证明了代码的正确性和方案的有效性.

    区块链智能合约电子商务客户服务社区问答

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    高能激光辐照参数对岩石穿孔特性影响及效能分析

    胡瑶瑶徐彬马川义黄新杰...
    72-81页
    查看更多>>摘要：为探究激光参数对破岩效果的影响,开展激光辐照岩石穿孔效应研究.借助MATLAB软件获取熔蚀坑孔洞周围热裂纹宏观拓展形貌,揭示激光破岩参数对岩石热裂解特性影响.分析激光耗能与熔蚀坑孔洞体积间的定量关系,阐明激光参数对穿孔比能、切口比能和钻进速度的影响规律.结果表明:激光辐照岩石过程中首先在辐照点周围生成熔蚀坑孔洞,随后孔洞周围的热致微裂纹扩展发育形成辐射性宏观热裂纹;随着激光功率和辐照时间的增加,岩石热裂纹累积总面积及累积总长度增加,熔蚀坑孔洞体积也逐渐增大;兼顾熔蚀坑孔洞体积、宏观热裂纹形成条件以及破岩效能,建议激光功率不小于 4 kW,同时辐照时间不超过 5s.

    热裂纹熔蚀坑孔洞比能切口比能钻进速度

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    泥水盾构隧道用新型环保泥浆及流变性质

    孙腾云丁万涛王承震于文端...
    82-88,99页
    查看更多>>摘要：针对泥水盾构传统添加剂羧甲基纤维素钠(sodium carboxymethyl cellulose,CMC)降解困难这一问题,提出一种以亚麻籽胶(天然绿色植物胶)作为添加剂的环保泥浆.采用流变仪分析亚麻籽胶对膨润土泥浆流变曲线的影响,研究不同亚麻籽胶质量分数下屈服应力和表观黏度的变化规律,并与CMC和现有环保添加剂瓜尔胶的效果进行对比,揭示各添加剂在泥浆中的作用机理.结果表明,上述 3 种添加剂均可以提高泥浆的流变性质,各泥浆的流体动力学行为可用Herschel-Bulkley模型较好地描述,且表观黏度μ、屈服应力τ0、稠度系数k与添加剂质量分数C呈正相关,而流变指数n与质量分数C呈负相关.当添加剂质量分数一定时,亚麻籽胶对膨润土泥浆流变性质的提高效果与CMC相近并高于瓜尔胶,可代替二者作为环保泥浆的添加剂.

    泥水盾构泥浆亚麻籽胶流变性质作用机理

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    基于图像数据和碎石集料级配与用量的碎石集料空隙率快速检测方法

    鲁志恒霍延强韩汶杜聪...
    89-99页
    查看更多>>摘要：为解决传统碎石集料检测方法中存在的破坏性检测、代表性不足、人工操作误差、费时费力及检测不连续等问题,提出一种连续、无损、快速且准确的碎石集料空隙率检测新方法.使用摄像设备采集振实后的碎石集料表面图像,并利用图像处理技术提取碎石集料的表面图像数据;分析提取到的图像信息,建立体现碎石集料表面特征的图像指标体系;使用提取到的图像指标、集料用量和级配信息作为输入数据,采用随机森林方法对碎石集料的空隙率进行预测;设计室内压实模拟试验方案,收集 65 组不同用量和级配的碎石集料空隙率测定结果,构建用于机器学习模型训练的数据集.结果显示,所提议方法在测试集上的平均绝对百分比误差为 1.69%、平均绝对值误差为 0.589、均方根误差为 0.914、相关指数为 0.974、预测精度达到98.31%,可实现连续、无损、快速、准确的碎石集料空隙率实时检测.

    图像处理随机森林碎石集料空隙率施工质量控制无损检测

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