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一种基于加权拟合的定制家居封边板材尺寸测量方法

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林产工业 2024年第2期61卷 54-60页

作者：盛旺刘怀广周诗洋武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

板材在流程化加工过程中,会因为辊道的不连续性导致其在运动过程中震动和倾斜,给其尺寸的在线测量带来困难。根据板材的形状特点,提出一种基于加权灰度矩的亚像素边界拟合定位方法,以实现宽度的准确测量。首先利用方向滤波和边缘算子进... 详细信息

板材在流程化加工过程中,会因为辊道的不连续性导致其在运动过程中震动和倾斜,给其尺寸的在线测量带来困难。根据板材的形状特点,提出一种基于加权灰度矩的亚像素边界拟合定位方法,以实现宽度的准确测量。首先利用方向滤波和边缘算子进行边缘筛选,利用最小二乘法拟合边缘点集合得到像素级边缘,再基于离群度的灰度矩加权拟合方法,定位得出板材边缘的亚像素位置,克服了震动和光照造成的边缘离散问题,同时结合线阵相机的单维度标定方法,获得了板材宽度的测量结果。现场测试表明,该方法的测量精度小于0.1 mm,满足工厂测量的要求,且具有较好的鲁棒性。

关键词：板材测量灰度矩亚像素定位直线拟合相机标定

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基于KAS-YOLO的钢板表面缺陷检测

组合机床与自动化加工技术 2024年第8期 168-174页

作者：敖思铭周诗洋杨智颖刘怀广武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 武汉科技大学精密制造研究院武汉430081

针对当前基于视觉的钢板表面缺陷检测方法对小缺陷目标识别困难造成检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5s的钢板表面缺陷检测模型KAS-YOLO。首先,通过使用空洞空间金字塔池化模块来获取更大的感受野以提取更多表面缺陷的特征信息,并融... 详细信息

针对当前基于视觉的钢板表面缺陷检测方法对小缺陷目标识别困难造成检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5s的钢板表面缺陷检测模型KAS-YOLO。首先,通过使用空洞空间金字塔池化模块来获取更大的感受野以提取更多表面缺陷的特征信息,并融入坐标注意力机制来提高特征提取能力;其次,用K-means算法聚类得到更匹配的锚框,不仅增加了正样本的数量,而且加速了模型的收敛;最后,采用SIoU损失函数来进一步提升模型对表面缺陷目标的定位和检测能力。实验结果表明,提出的KAS-YOLO模型对钢板表面缺陷的检测精度和速度优于Faster R-CNN、SSD、RetinaNet和YOLOv5s等主流检测方法。

关键词：钢板表面缺陷 YOLOv5s 注意力机制锚框损失函数

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平面多裂纹相互影响分析

机械设计与制造 2024年第7期 133-137,144页

作者：谭金志姜繁智周诗洋邓巍武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

为研究含多裂纹的工程结构在服役过程中的不确定性问题,通过改变多裂纹之间的相对位置,采用有限元数值方法计算主裂纹尖端的J积分值,分析多裂纹之间的相互影响规律。结果表明:当裂纹之间有重叠区域时,干扰裂纹会减缓主裂纹的扩展;当裂... 详细信息

为研究含多裂纹的工程结构在服役过程中的不确定性问题,通过改变多裂纹之间的相对位置,采用有限元数值方法计算主裂纹尖端的J积分值,分析多裂纹之间的相互影响规律。结果表明:当裂纹之间有重叠区域时,干扰裂纹会减缓主裂纹的扩展;当裂纹之间无重叠区域时,干扰裂纹会加快主裂纹的扩展,且干扰裂纹与主裂纹的夹角越小,干扰裂纹对主裂纹的影响越大。当水平间距比大于9或垂直间距比大于±3时,干扰裂纹对主裂纹无影响。若从安全角度考虑,两条干扰裂纹对主裂纹影响的效果可视为两条干扰裂纹单独存在时对主裂纹影响的效果的叠加。

关键词：多裂纹有限元法数值模拟 J积分相互影响

基于改进级联R-CNN的钢材带状碳化物检测与分级

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1228-1239页

作者：郝亮周诗洋莫允扬陈勇勇徐勇苏敬勇哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

在钢铁行业中,碳化物是钢材中一种非常重要的组成成分,其在钢材中的分布对于评估钢材的质量具有很高的参考价值。然而,目前棒材碳化物的检测手段主要为人工检测,成本高昂且缺乏稳定性。引入人工智能领域的深度学习技术,收集并标注了319... 详细信息

在钢铁行业中,碳化物是钢材中一种非常重要的组成成分,其在钢材中的分布对于评估钢材的质量具有很高的参考价值。然而,目前棒材碳化物的检测手段主要为人工检测,成本高昂且缺乏稳定性。引入人工智能领域的深度学习技术,收集并标注了3192张高质量钢铁棒材带状碳化物图像与11个完整样品数据,创建了工业场景下的棒材带状碳化物目标检测数据集(Banded carbide dataset on object detection for steel bar,BCDOD)。使用深度学习领域中常见的目标检测方法对数据集进行了实验分析,针对应用场景与数据的特点,引入旋转数据增强、Focal Loss函数与负样本微调对级联R⁃CNN模型进行改进,提升了模型的性能,平均精度达到96%。同时,在完整样品数据取得了100%的识别准确率,取得了较为理想的效果,弥补了人工智能技术在碳化物金相检测领域的空缺。

关键词：碳化物金相组织缺陷检测目标检测级联R⁃CNN

新三板科技型企业审计风险识别与控制研究——以蓝山科技为例

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新三板科技型企业审计风险识别与控制研究——以蓝山科技为例

作者：周诗洋北京交通大学

学位级别：硕士

新三板自2013年成立以来,不断改革创新,致力于服务创新型中小企业及民营经济。2022年,我国发布《关于进一步提高科技型中小企业研发费用税前加计扣除比例的公告》后,新三板市场对优质科技型中小企业的吸引力进一步增强。但由于新三板市... 详细信息

新三板自2013年成立以来,不断改革创新,致力于服务创新型中小企业及民营经济。2022年,我国发布《关于进一步提高科技型中小企业研发费用税前加计扣除比例的公告》后,新三板市场对优质科技型中小企业的吸引力进一步增强。但由于新三板市场挂牌门槛较低,监管环境尚不健全,科技型企业的审计风险也随之增加,不少新三板科技型企业的财务问题逐渐露出水面。蓝山科技等公司甚至进行了数额庞大、手段多样、主观性强的财务造假。在此背景下需要注册会计师对新三板挂牌科技型中小企业的审计风险予以更高的重视。本文着重研究注册会计师在对新三板科技型公司进行审计时面临哪些审计风险?如何识别并进行防控此类风险?本文首先对新三板科技型企业的发展现状及其审计风险因素进行研究。其次以审计风险模型为载体,把蓝山科技这一典型案例作为切入点,进行深层次的审计风险识别分析总结。最后从会计师事务所的视角出发,针对性的提出对新三板科技型企业实施审计工作时的风险控制措施。通过对蓝山科技案例研究发现:(1)该企业财务报表方面存在着重大错报风险,主要包括股权质押风险、外部环境风险、内部治理风险、持续经营风险;认定层次重大错报风险集中在关联方交易风险、研发支出资本化及货币资金审计风险上。(2)检查风险体现在审计人员缺乏职业怀疑、事务所审计质量控制不到位。(3)鉴于此,在审计开展过程中会计师事务所应当重视科技型企业外部环境、公司治理情况、资金压力情况、关联方交易情况以及研发支出资本化情况。对于事务所本身,应当提升审计人员的风险意识和专业能力同时加强事务所审计的质量控制。市场监管方面,相关机构也应当完善信息披露机制,加大违规处罚力度,才能有效识别并控制新三板科技型企业的审计风险。本文引入的案例为中兴财光华会计师事务所审计蓝山科技,该公司连续多年入选中关村高新技术企业,为了申请进入精选层进行数额庞大、手段多样、主观性强的财务造假。研究该公司的审计风险对新三板科技型企业审计业务的健康开展具有重要的借鉴意义,同时也为北交所同类型上市公司审计风险的识别及控制提供思路。

关键词：新三板科技型企业审计风险识别

基于注意力机制和图神经网络的兴趣点推荐算法的研究

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基于注意力机制和图神经网络的兴趣点推荐算法的研究

作者：周诗洋黑龙江大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展和移动设备的普及,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)逐渐被越来越多的用户所熟知和使用。数以亿计的用户在LBSNs上通过签到分享他们所处的兴趣点(Point-Of-Interest,POI)。大量的签... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展和移动设备的普及,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)逐渐被越来越多的用户所熟知和使用。数以亿计的用户在LBSNs上通过签到分享他们所处的兴趣点(Point-Of-Interest,POI)。大量的签到数据在给用户出行的选择带来便利的同时也产生了非常严重的信息过载的问题,用户很难在众多的兴趣点中找到他们真正感兴趣的兴趣点。兴趣点推荐作为有效解决信息过载问题的重要手段,现已被广泛应用于各大LBSNs平台中。虽然兴趣点推荐已经被学术界和工业界广泛研究和应用,但是现有的方法仍然存在以下几个问题:第一,现有的方法只考虑了相邻签到之间的时空相关性,忽略了不相邻签到之间的时空相关性。第二,现有的方法只使用用户自身的历史签到记录中学习用户的偏好,这导致了在稀疏数据集上的推荐性能不佳。第三,现有的方法使用监督学习模型进行推荐任务,但是监督信号的稀疏性以及噪音使得他们难以学习用户和兴趣点的高质量表示。第四,现有的方法无法对不同领域的信息进行有效的融合。针对上述问题,本文使用注意力机制和图神经网络来提高兴趣点推荐的性能,提出了以下三个算法:(1)基于时空间隔注意力机制的兴趣点推荐算法STIA。首先使用时空间隔注意力编码器学习用户轨迹中签到之间的时空相关性,更新用户轨迹的表示。然后使用时间间隔注意力网络根据候选兴趣点与用户轨迹中签到的时空相关性对用户轨迹进行聚合,学习用户的偏好。实验结果表明,本文提出的方法可以更加充分的利用数据中的时空信息,得到更为理想的推荐效果。(2)基于异构图神经网络的兴趣点推荐算法LSPHG。在长期偏好学习模型中,构建了一个异构图表示全部用户的签到信息和兴趣点的类别信息,然后使用异构图神经网络捕捉异构图中节点的高阶关系,学习用户的长期偏好的表示。在短期偏好学习模型中,使用STIA模型学习用户的短期偏好。最后将用户的长短期偏好根据个性化权重进行线性组合,预测用户接下来访问的兴趣点。实验结果表明,本文提出的方法能够更好的学习用户的偏好,有效的提高推荐性能。(3)基于图对比学习的兴趣点推荐算法GCLSGR。在推荐任务中,通过推荐编码器学习用户和兴趣点的表示,向用户推荐兴趣点列表。在对比学习任务中,使用跨域对比学习将社交领域和地理位置领域的知识转移到签到领域中,并且使用特定域对比学习增强每个领域中实体的表示。最后采用联合训练策略进行模型的优化。实验结果表明,本文提出的方法能够更加有效的利用用户的社交关系以及兴趣点的地理位置解决兴趣点推荐中广泛存在的数据稀疏性和冷启动问题,得到良好的推荐性能。

关键词：兴趣点推荐深度学习注意力机制图神经网络对比学习

中国可转债定价——模型和隐含波动率影响因子的实证研究

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中国可转债定价——模型和隐含波动率影响因子的实证研究

作者：周诗洋上海财经大学

学位级别：硕士

近年来,可转债在国内资本市场已经成为一种重要的融资工具和投资品种,与发达国家市场相比,中国的可转债和股票市场具有一些独特之处,无法直接照搬发达市场成熟的可转债定价理论。在中国可转债市场的快速发展阶段,面临一个亟待解决的重... 详细信息

近年来,可转债在国内资本市场已经成为一种重要的融资工具和投资品种,与发达国家市场相比,中国的可转债和股票市场具有一些独特之处,无法直接照搬发达市场成熟的可转债定价理论。在中国可转债市场的快速发展阶段,面临一个亟待解决的重大课题,即探索如何构建适合中国市场特征的可转债定价模型及分析价格的影响因子。本文在此背景下,结合中国可转债市场的特点,通过引入一个概率判断赎回和回售是否触发,对二叉树模型进行改进,解决可转债定价的路径依赖问题,在此基础上,通过VECM模型对改进二叉树模型的主要变量——隐含波动率的影响因素进行分析,选取牛熊市两个时间节点,利用线性回归对个券隐含波动率的差异原因进行对比,从而归纳出影响中国可转债价格的因子。本文的研究思路和篇章结构是按照这样的逻辑顺序演进的:首先,提出研究对象,分析其所面临的最新背景和问题,论证本文对此研究的学术价值和现实政策意义。其次,对可转债定价国内外相关文献进行回顾和总结评价,分析并发现现有文献存在的不足,为本文的研究提供文献基础。再次,研究分析现有可转债定价的理论方法及其特征,剖析中国可转债特点以及定价存在的问题;然后,基于二叉树模型对中国可转债定价、隐含波动率影响因子进行实证研究。最后,基于前文理论分析和实证研究得出本文的主要结论。通过研究,本文的主要学术贡献及其得到的主要结论是:1、定价模型方面,本文对二叉树模型上进行了改进,改进的模型计算结果表明,转债理论和实际价格平均误差统计意义上等于0,说明模型能很好实现定价目的,同时计算上更高效;2、影响因子分析方面,结果表明:(1)时间趋势上看,隐含波动率和正股历史波动率存在长期均衡关系,同向变动;转债存量余额和中小板指数显著影响隐含波动率,说明供给收缩、股市乐观预期,能引起隐含波动率扩张;(2)截面数据上看,在熊市中,历史波动率系数显著为正向;短期业绩好且成长性高的上市公司,通常隐含波动率更高,且市场会给予对应转债更高的估值;可能触发赎回和回售的可转债,由于上涨空间受到限制,隐含波动率更低;转股价有下修空间的可转债,投资者可以给予更高的估值;在牛市中,公司估值高、历史波动率系数、转股价/每股净资产系数均不显著,股价/转股价、归母净利润增速系数为正且显著,说明市场仍担心触发赎回、更偏好短期业绩好的可转债,和熊市不同的是,在牛市中,正股涨跌幅系数显著为正、成交量对数的系数显著为负,说明转债正股更强势、流动性更差,隐含波动率更高。本文的创新和贡献表现在:第一,在可转债定价方法,已有文献研究主要采用蒙特卡洛模拟方法,或在二叉树模型每个节点上采用蒙特卡洛模拟以判断赎回、回售是否触发,来解决路径依赖问题,本文在二叉树模型基础上采用一个判别式来判断可转债每个节点是否触发赎回、回售,这个改进相比蒙特卡洛模拟方法,不损失准确度且计算更高效。第二,在已有文献对可转债定价模型研究中,涉及到股价、信用风险、利率等影响因素,本文从时间趋势、牛熊市截面数据角度上,分析隐含波动率的更多影响因素,这是已有文献未曾研究的,且从隐含波动率入手更适合实际操作需要。第三,在2018年之前的文献,包含的转债个数较少、时间跨度较短,本文研究在样本量上更大、时间跨度更长,因此实证结果相对更具有说服力。

关键词：可转债定价理论隐含波动率二叉树模型 VECM模型

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CVSS环境指标变量对系统安全的影响研究

计算机工程与科学 2016年第12期38卷 2463-2470页

作者：周诗洋傅鹂重庆大学软件学院重庆400044

通用漏洞评分体系(CVSS)分三个层次对漏洞的威胁进行评估,特定系统的安全性反映在最终的环境分层面上。在CVSS的三组指标变量中,仅环境指标变量取决于特定组织机构、特定系统,难以自动获取,是用户实施安全风险管理和控制策略中关键的和... 详细信息

通用漏洞评分体系(CVSS)分三个层次对漏洞的威胁进行评估,特定系统的安全性反映在最终的环境分层面上。在CVSS的三组指标变量中,仅环境指标变量取决于特定组织机构、特定系统,难以自动获取,是用户实施安全风险管理和控制策略中关键的和最困难的环节。在分析CVSS计算方法基础上,研究环境指标变量对最终CVSS总分的影响,给出了环境指标向量对CVSS环境分影响的总体估计式,同时给出了环境向量各分量单独影响的估计式。实验表明,本文在CVSS环境指标变量的总体影响和分项指标影响两方面,实现了精度提升,进入了实际标准完全可接受的范围。

关键词：漏洞通用漏洞评分体系(CVSS) 环境指标评分安全

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冶金桥式起重机静动态特性和疲劳寿命分析

冶金桥式起重机静动态特性和疲劳寿命分析

作者：周诗洋武汉科技大学

学位级别：硕士

随着钢铁行业的迅速发展,冶金专用起重机的需求越来越大,对其结构和性能要求也越来越高。冶金桥式起重机是钢铁厂最主要的设备之一,在其频繁地使用过程中,其结构强度、疲劳强度和可靠性水平均随着使用年限的增加而降低。特别是,在循环... 详细信息

随着钢铁行业的迅速发展,冶金专用起重机的需求越来越大,对其结构和性能要求也越来越高。冶金桥式起重机是钢铁厂最主要的设备之一,在其频繁地使用过程中,其结构强度、疲劳强度和可靠性水平均随着使用年限的增加而降低。特别是,在循环的交变动载荷的作用下,起重机的金属结构可能出现裂纹并发生扩展,最终导致起重机的金属结构的突然断裂破坏。当前,我国对起重机的报废年限还缺乏强制性的标准,且冶金专用起重机的造价较高,许多起重机已经达到甚至超过了设计使用年限,却仍然还在使用,造成了很大的安全隐患。因此,对服役周期长、负荷量大和使用频率高的冶金桥式起重机进行应力测试、静态特性、动态特性和疲劳寿命分析,显得十分必要。如果采用传统的力学计算方法对起重机进行研究,往往需要简化或估计相关参数,势必造成计算结果的不准确。为此,本文应用ANSYS有限元分析软件对200t×20m冶金桥式起重机的桥架结构的静态特性、动态特性（模态分析、谐响应分析和瞬态分析）和疲劳寿命特性进行模拟仿真与分析,以期为起重机的设计、制造、检验和管理提供有益的参考。通过对起重机桥架结构进行现场测试和静态特性分析,对桥架结构的应力分布状态有了全面的了解,获得了桥架结构的危险部位的应力水平和静刚度等指标。通过对起重机桥架结构进行动态特性分析,编写了模态分析、谐响应分析和瞬态分析的ANSYS参数化设计语言（ANSYS Parameter Design Language,APDL）。通过模态分析,提取了起重机前10阶固有频率及其所对应的振型图,并进行了动刚度校核;通过谐响应分析,分析了起重机在受外界激励作用时各阶频率下的变形情况;通过瞬态分析,获得了起重机的小车在桥架跨中位置起吊钢包时的动力响应,包括桥架（主梁）结构跨中部位的Y向位移、Y向速度和Y向加速度的时间历程曲线。应用有限元分析、损伤容限设计和断裂力学对起重机进行了疲劳寿命分析。根据Paris公式计算了起重机北主梁下盖板的跨中部位的疲劳寿命,并讨论了Paris公式中参数的改变对起重机疲劳寿命的影响。

关键词：冶金桥式起重机有限元分析静动态特性疲劳寿命