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基于对数条件似然比的无偏自同步扰码识别

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2757-2764页

作者：钟兆根谭继远谢存祥海军航空大学航空基础学院烟台264001 海军潜艇学院青岛266199

为克服现有无偏自同步扰码识别算法在低信噪比(SNR)下存在适应性差的缺点,该文提出一种基于对数条件似然比的软判决识别方法。该方法首先构建了线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的对偶向量积线性约束方程;然后推导了基于软判决... 详细信息

为克服现有无偏自同步扰码识别算法在低信噪比(SNR)下存在适应性差的缺点,该文提出一种基于对数条件似然比的软判决识别方法。该方法首先构建了线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的对偶向量积线性约束方程;然后推导了基于软判决的对数条件似然比函数衡量方程的成立概率,并分析了其均值和方差的分布特性;最后通过2元假设和推导的相应判别门限来完成两种自同步加扰的识别。仿真结果表明,所提算法能够在低信噪比下完成生成多项式的识别,具有较好的适应能力,与基于求解代价函数的识别方法相比,在信噪比低于3 dB时的算法识别率得到较大提高,识别率为90%时,约有3 dB的性能增益。

关键词：自同步扰码线性分组码卷积码对数条件似然比

基于术前CT影像的肺结节病理类型预测模型研究

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中华放射学杂志 2024年第2期58卷 243-244页

作者：崔效楠叶兆祥天津医科大学肿瘤医院放射科、国家肿瘤临床医学研究中心、天津市肿瘤防治重点实验室、天津市恶性肿瘤临床医学研究中心、乳腺癌防治教育部重点实验室天津300060

专家引言:肺癌是全球癌症死亡的主要原因, 通常在晚期才被确诊。肺癌的早筛查、早诊断和早治疗可有效降低死亡率。随着CT尤其是低剂量CT的广泛临床应用, 人群中肺结节检出率明显增加。为了及时为肺结节患者提供个性化治疗, 精准确定肺... 详细信息

专家引言:肺癌是全球癌症死亡的主要原因, 通常在晚期才被确诊。肺癌的早筛查、早诊断和早治疗可有效降低死亡率。随着CT尤其是低剂量CT的广泛临床应用, 人群中肺结节检出率明显增加。为了及时为肺结节患者提供个性化治疗, 精准确定肺结节的病理学类型非常重要。尽管美国放射学院(ACR)发布了肺结节筛查分类系统肺部影像报告和数据系统(Lung-RADS), 但实际无论是Lung-RADS中使用的Brock模型还是基于西方人群的Mayo模型, 已经被多次证明是不适合直接应用于临床工作, 尤其是对亚洲人群。因此, 临床亟须开发适合中国人群特点的肺结节CT影像预测模型。为此天津医科大学肿瘤医院叶兆祥教授团队在肺小结节临床管理现状、肺亚实性结节病理侵袭性预测及肺实性结节病理预测方面进行了一系列研究。随着肿瘤异质性的深入研究, 基于肿瘤病理及病理亚型的定制治疗已成为当今精准医疗领域的研究热点。影像-病理组学融合技术和深度学习作为影像人工智能分析模式的新兴技术, 提供了探查肿瘤异质性的全新视角。未来借助人工智能技术, 我们可以探讨CT图像信息中包含的潜在信息反映病理表型的差异, 构建基于影像-病理组学融合映射模型, 进一步前瞻性预测肺癌患者术前病理类型及亚型。这一研究方向可为临床基于术前病理亚型开展术式选择、生物治疗疗效预测、晚期肺癌预后预测等研究建立基础, 具有重要的临床应用价值。

关键词：个性化治疗精准医疗肿瘤病理肺小结节肺结节生物治疗肿瘤医院人工智能技术

山地旅游安全事故致因研究——基于“三山五岳”的文本案例

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干旱区资源与环境 2024年第3期38卷 201-208页

作者：黄佳杰巴兆祥复旦大学旅游学系上海200433

以国内外知名的“三山五岳”景区作为研究对象,搜集其相关的178个旅游安全事故典型案例,基于扎根理论对事故致因进行分析与讨论。结果表明:1)山地旅游安全事故的致因根据比重依次为:人为因素、环境因素、设备因素以及管理因素。2)致因... 详细信息

以国内外知名的“三山五岳”景区作为研究对象,搜集其相关的178个旅游安全事故典型案例,基于扎根理论对事故致因进行分析与讨论。结果表明:1)山地旅游安全事故的致因根据比重依次为:人为因素、环境因素、设备因素以及管理因素。2)致因分别对应8个子集:游客不安全行为、当地人不安全行为、天气不安全因素、陆地不安全因素、游客装备不齐全、设施设备不安全、管理水平低以及救援水平有限。3)借鉴旅游安全事故因果连锁理论,结合分析的要素与逻辑,建构了山地旅游安全分析模型。以政府、企业和游客三个维度为切入,为山地旅游业提出对策建议。

关键词：山地旅游旅游安全旅游事故扎根理论事故致因

影像组学与深度学习在结直肠癌肝转移早期预测及疗效评估中的研究进展

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中国肿瘤临床 2024年第1期51卷 36-40页

作者：李卓府叶兆祥天津医科大学肿瘤医院放射科国家恶性肿瘤临床医学研究中心天津市恶性肿瘤临床医学研究中心天津市"肿瘤防治"重点实验室天津市消化系统肿瘤重点实验室天津市300060

基于影像组学的结直肠癌肝转移(colorectal cancer liver metastases,CCLM)早期预测及疗效评估,对于CCLM患者的个体化管理与治疗方式选择具有重要意义。以卷积神经网络为基础的深度学习(deep learning,DL)具有人工智能(artificial intel... 详细信息

基于影像组学的结直肠癌肝转移(colorectal cancer liver metastases,CCLM)早期预测及疗效评估,对于CCLM患者的个体化管理与治疗方式选择具有重要意义。以卷积神经网络为基础的深度学习(deep learning,DL)具有人工智能(artificial intelligence,AI)参与度高、可重复性强、性能可靠等优势,提高了模型的预测效能,应用前景值得期待。随着多模态融合模型、多中心大样本数据库的逐步构建,影像组学和DL将在CCLM管理中发挥更为重要的作用。本综述介绍了影像组学及DL的主要步骤,总结归纳其在CCLM早期状态预测及不同治疗方式疗效评估的应用价值,并展望其在CCLM临床管理中的深入应用潜能。

关键词：影像组学深度学习结直肠癌肝转移早期预测疗效评估

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金-银纳米异质组装过程的化学不相容性

化学学报 2024年第7期82卷 763-771页

作者：王程鋆王悦靓王会巧邓兆祥中国科学技术大学化学系合肥230026

通过自组装构筑不同金属纳米粒子间的异质组装体,对于理解和调控等离激元近场耦合,以及“点亮”等离激元光学暗态等具有重要意义.利用组装体中不同金属的催化活性差异,还可望实现协同或接力催化.金和银纳米材料在可见光区具有强吸收和散... 详细信息

通过自组装构筑不同金属纳米粒子间的异质组装体,对于理解和调控等离激元近场耦合,以及“点亮”等离激元光学暗态等具有重要意义.利用组装体中不同金属的催化活性差异,还可望实现协同或接力催化.金和银纳米材料在可见光区具有强吸收和散射,成为等离激元器件的常见选择.由于银的化学性质较金活泼,其胶体稳定性也不及金纳米粒子,实际应用中远没有金纳米粒子普及.与金相比,银纳米粒子的带间跃迁与等离激元共振较为远离,其等离激元损耗也更低,呈现比金更强且更对称的等离激元共振峰,展现出诱人的光学性质.在自组装结构中同时引入金和银两种纳米砌块,可望实现同质结构无法获得的功能.然而,由于两者具有显著不同的化学性质,需对其化学相容性进行探究.本工作首先制备出具有电荷转移等离激元共振特性的金-银纳米粒子,其独特的双金属结构和良好的胶体稳定性不仅方便其DNA功能化和可编程自组装,同时也有利于对金粒子表面沉积的银纳米粒子尺寸和形貌变化进行观测.基于Au-Ag纳米粒子与金纳米粒子的简单混合和组装实验,清楚揭示了金纳米粒子增强的银刻蚀现象,并提出金表面促进银转移反应(GSPSTR)这一化学机制,以及增强银和金纳米单元间化学相容性的有效办法.本工作对于利用DNA导向组装实现银纳米粒子参与的多元金属异质结构,以及发展等离激元和催化等功能与应用具有重要意义,更为正确理解金属银参与的纳米合成与组装等过程提供了新认识.

关键词：金纳米粒子银纳米粒子等离激元异质组装化学相容性

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基于对抗学习的遥感场景鲁棒分类模型研究

基于对抗学习的遥感场景鲁棒分类模型研究

作者：张兆祥太原科技大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的不断创新和应用领域的广泛拓展,遥感场景分类作为遥感智能解译任务的一项关键技术,通过提取遥感图像关键信息,精确识别遥感场景,为国土资源管理、耕地保护、环境监测、灾害评估、城市规划等重要领域提供数据支撑和科学决... 详细信息

随着遥感技术的不断创新和应用领域的广泛拓展,遥感场景分类作为遥感智能解译任务的一项关键技术,通过提取遥感图像关键信息,精确识别遥感场景,为国土资源管理、耕地保护、环境监测、灾害评估、城市规划等重要领域提供数据支撑和科学决策。然而,在实际应用中,遥感场景分类模型面临着来自对抗样本的挑战,导致模型产生误判,带来严重的安全隐患,尤其是在军事应用和生产安全领域。因此,如何避免对抗样本对模型造成的扰动,提高遥感场景分类模型的鲁棒性,成为了当前亟待解决的重要问题之一。本文旨在研究遥感场景分类模型在面对对抗样本攻击时的表现,并探讨基于对抗学习提高模型鲁棒性的方法。主要内容如下:（1）针对对抗样本引发的模型性能退化问题,提出一种基于正则化对抗训练的遥感场景鲁棒分类模型。首先,搭建了基于Res Net-34骨干网络的遥感场景分类网络,利用残差结构来增强网络的特征提取能力;其次,构造了正则化损失函数,通过对交叉熵损失函数进行泰勒展开,调整多项式的系数并且添加l2正则化项,降低网络模型的非线性,约束模型可训练的参数;最后,将干净样本作为源域数据集,对抗样本作为目标域数据集,在源域数据集上预训练模型,在目标域数据集上对预训练模型进行正则化对抗训练。实验结果表明,在SIRI-WHU、RSSCN7和UC Merced Land Use数据集上,所提模型能够有效地提高对抗样本的正确分类能力,同时保持对干净样本的分类性能不受影响。（2）针对对抗扰动引起的图像特征分布破坏问题,提出一种基于域自适应的遥感场景鲁棒分类模型。首先,搭建域自适应场景分类网络,包含特征提取器,场景分类器和域分类器,特征提取器提取图像特征并生成特征张量,域分类器预测特征张量的域标签,场景分类器预测特征张量的场景类别标签;其次,设计对抗损失函数,通过整合网络各个模块的损失,实现对整体模型参数的优化;最后,在训练过程中,将干净样本作为源域数据集,对抗样本作为目标域数据集,通过引入梯度翻转层,反向优化特征提取器和域分类器,实现样本图像特征域自适应对齐,通过反向传播,正向优化特征提取器和场景分类器,确保模型对遥感场景的准确分类。在SIRI-WHU和RSSCN7数据集上的实验结果表明,所提模型有效地改善了对抗扰动对图像特征的影响,提升了遥感场景分类模型的对抗鲁棒性。

关键词：遥感图像卷积神经分类网络鲁棒性对抗学习对抗样本域自适应

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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静电纺丝纳米纤维膜呼吸防护口罩研究进展

化工进展 2024年

作者：何小龙康玉堂邹栋仲兆祥南京工业大学环境科学与工程学院材料化学工程国家重点实验室

空气污染问题严重威胁着人类健康，呼吸防护口罩可有效阻止空气污染物对人体健康的损害以及呼吸道传染病的传播。然而，传统的微米级纤维口罩存在不可重复使用、功能单一等缺点，由静电纺丝技术制备的纳米纤维膜在呼吸防护口罩方面展现... 详细信息

空气污染问题严重威胁着人类健康，呼吸防护口罩可有效阻止空气污染物对人体健康的损害以及呼吸道传染病的传播。然而，传统的微米级纤维口罩存在不可重复使用、功能单一等缺点，由静电纺丝技术制备的纳米纤维膜在呼吸防护口罩方面展现出高效、低阻、多功能等诸多优势。本文从研究背景、工作原理、制备方法以及实际应用等角度综述了近年来基于静电纺丝纳米纤维膜的呼吸防护口罩研究进展，包括耐用型纳米纤维膜口罩、抗菌型纳米纤维膜口罩、挥发性有机物吸附型纳米纤维膜口罩以及可降解型纳米纤维膜口罩等。最后对静电纺丝纳米纤维膜呼吸防护口罩面临的挑战和未来研究方向进行了探讨，指出未来呼吸防护口罩的新发展方向包括：良好的抗湿性能、优异的舒适性以及多污染物协同拦截性能等。综述结果表明，静电纺丝纳米纤维膜口罩在呼吸防护方面存在着巨大的发展潜力和应用前景，可以更好地应对日益复杂多样的呼吸防护应用需求。

关键词：静电纺丝呼吸防护多功能口罩纳米材料膜制备

机器学习型分子力场在金属材料相变与变形领域的研究进展

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金属学报 2024年第10期 1388-1404页

作者：李志尚赵龙宗洪祥丁向东西安交通大学金属材料强度国家重点实验室

金属材料在服役过程中通常伴随着相变与形变，深入理解其背后的微观机制，对于开发能够满足国家重大需求的新型金属材料至关重要。分子动力学模拟技术，特别是机器学习型分子力场赋能的分子动力学模拟技术，作为一种新的原子模拟范式，... 详细信息

金属材料在服役过程中通常伴随着相变与形变，深入理解其背后的微观机制，对于开发能够满足国家重大需求的新型金属材料至关重要。分子动力学模拟技术，特别是机器学习型分子力场赋能的分子动力学模拟技术，作为一种新的原子模拟范式，正逐渐成为从原子尺度理解金属相变与形变的强有力工具。本文综述了近年来机器学习型分子力场在金属材料相变与形变中的研究进展。首先简述了机器学习型分子力场的基本原理与发展历程；聚焦金属材料的相变与形变过程，着重阐述了机器学习型分子力场对其相变动力学与形变微观机制在原子尺度上的理解；针对现有机器学习型分子力场在金属材料相变与形变研究中存在的壁垒进行总结，并对未来可能的发展方向提出了展望。

关键词：机器学习型分子力场相变与形变分子动力学模拟金属材料

弱纹理环境下融合点线特征的双目视觉同步定位与建图

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光学精密工程 2024年第5期32卷 752-763页

作者：龚坤徐鑫陈小庆许悦雷张兆祥西北工业大学无人系统技术研究院陕西西安710072 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院北京100850

针对室内弱纹理环境下基于点特征的视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)存在的轨迹漂移等问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉SLAM系统,并对线特征的提取与匹配问题展开研究。为了提高线特征的质量,通... 详细信息

针对室内弱纹理环境下基于点特征的视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)存在的轨迹漂移等问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉SLAM系统,并对线特征的提取与匹配问题展开研究。为了提高线特征的质量,通过长度与梯度抑制、短线合并等方法,进一步改进LSD(Line Segment Detector)线特征提取方法。同时,通过将匹配问题转换为优化问题,并利用几何约束构建代价函数,提出了一种基于几何约束的快速线段三角化方法。实验结果表明,本文所提方法在多个数据集上的表现都优于基于描述子的传统方法,尤其在室内弱纹理场景下,其平均匹配精度达到91.67%,平均匹配时间仅需7.4 ms。基于此方法,双目视觉SLAM系统在弱纹理数据集上与已有算法ORBSLAM2,PL-SLAM的定位误差分别为1.24,7.49,3.67 m,定位精度优于现有算法。

关键词：双目视觉线特征提取视觉同步定位与建图特征匹配