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汽车发动机曲轴纵向振动的研究

汽车工程 2001年第5期23卷 332-336页

作者：吕兴才舒歌群沈红斌天津大学

本文研究了汽车发动机曲轴的纵向振动的计算方法和振动特性。首先分析了曲轴产生纵向振动的两种等效激励源——弯曲-纵向耦合力矢和扭转-纵向耦合力矢。建立了简化模型和在两种不同性质的力作用下的统一运动方程,并分析了求解方法和步... 详细信息

本文研究了汽车发动机曲轴的纵向振动的计算方法和振动特性。首先分析了曲轴产生纵向振动的两种等效激励源——弯曲-纵向耦合力矢和扭转-纵向耦合力矢。建立了简化模型和在两种不同性质的力作用下的统一运动方程,并分析了求解方法和步凑。用新设计的扭/弯/纵振动测量仪实测了曲轴自由端的纵向振幅,与计算结果相当吻合。说明本文提出的分析汽车发动机轴系纵向振动的方法合理可行。

关键词：汽车发动机曲轴纵向振动计算方法振动特性

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基于模式识别的生物医学图像处理研究现状

电子与信息学报 2020年第1期42卷 201-213页

作者：徐莹莹沈红斌南方医科大学生物医学工程学院广州510515 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

海量的生物医学图像蕴含着丰富的信息,模式识别算法能够从中挖掘规律并指导生物医学基础研究和临床应用。近年来,模式识别和机器学习理论和实践不断完善,尤其是深度学习的广泛研究和应用,促使人工智能、模式识别与生物医学的交叉研究成... 详细信息

海量的生物医学图像蕴含着丰富的信息,模式识别算法能够从中挖掘规律并指导生物医学基础研究和临床应用。近年来,模式识别和机器学习理论和实践不断完善,尤其是深度学习的广泛研究和应用,促使人工智能、模式识别与生物医学的交叉研究成为了当前的前沿热点,相关的生物医学图像研究有了突破式的进展。该文首先简述模式识别的常用算法,然后总结了这些算法应用于荧光显微图像、组织病理图像、医疗影像等多种图像中的挑战性和国内外研究现状,最后对几个潜在研究方向进行了分析和展望。

关键词：图像处理生物医学图像模式识别深度学习

从Fuzzy Taxonomic数值型数据库中挖掘一般化关联规则

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计算机研究与发展 2003年第10期40卷 1436-1443页

作者：沈红斌王士同江南大学信息学院

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法但在实际应用中 ,往往这种Tax... 详细信息

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法但在实际应用中 ,往往这种Taxonomic结构还呈现出模糊性 ;着重研究了在这种模糊Taxonomic结构下如何从数值型数据库中挖掘一般化关联规则的问题 ,提出了一种新的FuzzyTaxonomic数值型数据库模型 ,并提出了相应的规则发现方法。

关键词：数据挖掘关联规则 Fuzzy Taxonomic数值型数据库

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试论现代直道栏技术特征及发展趋势

体育与科学 1993年第3期 31-33页

作者：沈红斌常生

1 问题的提出直道栏项目或称短距离跨栏项目,主要是指男子110米栏和女子100米栏,从广义的角度讲,还包括110米以内的其它跨栏跑项目和室内直道栏项目。在直道栏项目中,男子110米栏技术最具有代表性。目前我国男子110米栏已开始步入世界... 详细信息

1 问题的提出直道栏项目或称短距离跨栏项目,主要是指男子110米栏和女子100米栏,从广义的角度讲,还包括110米以内的其它跨栏跑项目和室内直道栏项目。在直道栏项目中,男子110米栏技术最具有代表性。目前我国男子110米栏已开始步入世界先进水平,优秀运动员李彤甚至撞进了巴塞罗那奥运会110米栏八强。为了进一步提高

关键词：跨栏步 110 直道栏栏间跑技术特征

基于分类器集成的跨膜蛋白两亲螺旋区域位置预测

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南京理工大学学报 2016年第4期40卷 431-437页

作者：郜法启於东军沈红斌上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为提高跨膜蛋白两亲螺旋区域(Amphipathic helices,AHs)预测的精度,基于蛋白质位置特异性得分矩阵、二级结构以及疏水矩,提出了一种新的衡量两亲性的螺旋周期性(Helix periodicity,HP)特征;利用Mem Brain预测器滤除跨膜区域片段并使用... 详细信息

为提高跨膜蛋白两亲螺旋区域(Amphipathic helices,AHs)预测的精度,基于蛋白质位置特异性得分矩阵、二级结构以及疏水矩,提出了一种新的衡量两亲性的螺旋周期性(Helix periodicity,HP)特征;利用Mem Brain预测器滤除跨膜区域片段并使用下采样的方法,降低了AHs的搜索空间;在此基础上训练基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的集成分类器用于AHs预测。为了客观评价AHs的预测性能,首次构建了领域内较为完备可用的标准数据集。在此数据集上的实验结果表明所提方法优于其他AHs预测方法。

关键词：跨膜蛋白两亲螺旋区域位置特异性得分矩阵疏水矩分类器集成

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当代短跑技术的发展趋势

北京体育大学学报 1992年第2期16卷 80-85页

作者：沈红斌张夏北京体育学院研究生部北京体育学院田径教研室

在广泛阅读有关文献的基础上,对国内外优秀短跑选手的技术进行了大量调查和研究,以探讨当代短跑技术的发展趋势;认为短跑技术今后将会朝着技术结构的完善化,跑动动作的节省化,完整技术的个体化,有序的短跑节奏系统等4个方向发展。

关键词：技术结构完善化节省化个体化有序节奏系统

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基于主成份分析的仿射不变特征图像匹配方法

系统仿真学报 2008年第4期20卷 977-980,1001页

作者：刘小军杨杰刘惠沈红斌上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

从理论和实验上分析比较了尺度不变特征图像匹配方法和仿射不变特征图像匹配方法的异同,为提高图像匹配的速度和图像特征描述的准确性,提出了一种利用主成份分析对仿射不变特征匹配特征描述向量降维的方法。实验结果表明该方法能加速仿... 详细信息

从理论和实验上分析比较了尺度不变特征图像匹配方法和仿射不变特征图像匹配方法的异同,为提高图像匹配的速度和图像特征描述的准确性,提出了一种利用主成份分析对仿射不变特征匹配特征描述向量降维的方法。实验结果表明该方法能加速仿射不变特征图像匹配方法,在不降低匹配效果的前提下,将128维特征向量降低至15维。

关键词：主成份分析尺度不变特征变换仿射不变特征图像匹配

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采样定理、视觉原理及无监督聚类分析理论

上海交通大学学报 2005年第4期39卷 544-548页

作者：沈红斌杨杰王士同陈宁江上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030 江南大学信息学院无锡214063 Philips Research East Asia shanghai200070

通过引入采样定理,提出了基于视觉采样定理的新聚类算法,将生物物理学中的Weber定律、采样定理和视觉结构有效地结合起来,并在此算法的基础上提出了聚类的有效性准则.该算法基于视觉系统工作原理,具有更强的物理解释性能.实验表明,此算... 详细信息

通过引入采样定理,提出了基于视觉采样定理的新聚类算法,将生物物理学中的Weber定律、采样定理和视觉结构有效地结合起来,并在此算法的基础上提出了聚类的有效性准则.该算法基于视觉系统工作原理,具有更强的物理解释性能.实验表明,此算法简洁、有效.

关键词：聚类算法视觉系统采样定理吸引子

基于图神经网络的固定骨架蛋白质设计方法研究

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南京理工大学学报 2023年第3期47卷 311-317,329页

作者：刘炎袁野沈红斌上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

针对图神经网络(GNN)ProteinSolver结构特征约束不充分的问题,增加了骨架二面角、配对氨基酸的相对位置编码和相对方向等结构约束,提出了一种基于GNN的固定骨架蛋白质设计方法。实现了基于Transformer多头注意力机制的GNN架构,将物理坐... 详细信息

针对图神经网络(GNN)ProteinSolver结构特征约束不充分的问题,增加了骨架二面角、配对氨基酸的相对位置编码和相对方向等结构约束,提出了一种基于GNN的固定骨架蛋白质设计方法。实现了基于Transformer多头注意力机制的GNN架构,将物理坐标添加到消息传递和更新步骤中,提高了原子坐标的等变特性。在CATH数据集上的训练和测试结果显示:该文模型平均困惑度为8.12,比ProteinSolver的平均困惑度8.97降低了0.85;在掩盖率为50%时,ProteinSolver的恢复率为28.7%;然后,增加更多的结构约束,恢复率达到了30.3%;随后,将ProteinSolver的GNN替换成基于Transformer的GNN,恢复率达到了34.3%;最后,通过再引入等变特性,恢复率进一步提高到35.0%。

关键词：图神经网络固定骨架蛋白质蛋白质设计结构特征约束骨架二面角配对氨基酸相对位置编码相对方向