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基于NTK理论和改进时间因果的物理信息神经网络加速收敛算法

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力学学报 2024年第7期56卷 1943-1958页

作者：潘小果王凯邓维鑫四川大学机械工程学院成都610065 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所四川绵阳621000

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神... 详细信息

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神经正切核(neural tangent kernel,NTK)理论出发,通过对单隐藏层神经网络模型进行分析,推出PINNs的神经正切核矩阵具体表达式,并以此进一步分析PINNs收敛速度的影响因素,给出PINNs快速收敛的两个必要条件.应用神经正切核理论分析PINNs领域的3种相关算法(时间因果算法、傅里叶特征嵌入、学习率退火)的加速收敛效果,结果表明这3种算法均不能满足PINNs加速收敛的所有必要条件.文章提出一种动态傅里叶特征嵌入时间因果算法(dynamic Fourier feature embedding causality,DFFEC),综合考虑了NTK矩阵特征值平衡和时间顺序收敛对PINNs收敛速度的影响,在AllenCahn,Reaction,Burgers和Advection等4个算例上的数值实验结果表明,所提出的DFFEC算法可以显著提高PINNs的收敛速度.特别是在Allen-Cahn算例上,与时间因果算法相比,所提出的DFFEC算法具有至少50倍的加速收敛效果.

关键词：物理信息神经网络收敛速度谱偏差神经正切核非定常流动

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全球河川径流超过一半来自地下水维持的基流

科学通报 2024年

作者：刘小莽谢佳鑫中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室

降雨及冰雪融水在重力作用下沿地表或地下流动的水流称为径流.通常,径流可以按水源划分为地表径流、壤中流、地下径流.地表径流是指在地面产生并在地面流动的径流;壤中流是指在土壤中流动的径流;地下径流是指水流入渗到地下含水层后通...

降雨及冰雪融水在重力作用下沿地表或地下流动的水流称为径流.通常,径流可以按水源划分为地表径流、壤中流、地下径流.地表径流是指在地面产生并在地面流动的径流;壤中流是指在土壤中流动的径流;地下径流是指水流入渗到地下含水层后通过地下水再汇入河川的径流.

关键词：

基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2451-2462页

作者：吕佳朋史贤俊王元鑫海军航空大学山东烟台264001 海军航空大学青岛校区山东青岛266041

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提... 详细信息

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提取,结合系统的可诊断性评价结果,提出特征贡献度量化算法,对信号中不同特征对故障诊断的贡献度进行评估,使用改进的D-S证据理论算法对不同信号的特征进行融合,确定适用于故障检测与隔离的故障敏感特征集合;采用集成学习方法对基分类器的诊断效果进行加强,最终获得对当前系统的诊断方案。仿真实验结果表明,采用新的可诊断性设计方法设计出来的针对系统的诊断方案,可以对系统故障进行良好的诊断,其中与未进行故障敏感度学习环节相比,故障诊断的错误率由5.33%下降到2.66%,与未进行集成学习环节相比,故障诊断的错误率由16.22%(基诊断器的平均值)下降到2.66%。在与其他诊断方案的对比实验中,新方法的故障诊断错误率相较于对比方法的平均值下降了3.34%。

关键词：可诊断性设计故障敏感度集成学习自适应提升

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摩尔纹图案自动去除技术综述

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 728-747页

作者：亓文法刘宇鑫郭宗明北京大学王选计算机研究所北京100080

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的... 详细信息

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果.因此,摩尔纹图案去除方法研究对于拍摄图像的后期处理具有重要意义.为此,详细梳理了摩尔纹去除研究的发展脉络,并根据不同的适用场景和技术实现将现有方法分为2类:基于先验知识的摩尔纹去除方法和基于深度学习的摩尔纹去除方法.鉴于深度学习网络中训练数据集的收集和对齐方式不同,该类方法又分为基于卷积神经网络(CNN)的摩尔纹去除方法和基于生成式对抗网络(GAN)的摩尔纹去除方法.在此基础上,选择相同的公开数据集,对主流的深度学习方法进行算法实现和性能对比分析,并分别总结了各类方法的优缺点.最后,对未来的研究方向进行展望.

关键词：摩尔纹图案图像恢复多尺度深度学习卷积神经网络生成式对抗网络

基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法研究

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：陈浩刘通张延鑫北京跟踪与通信技术研究所中国科学院空间应用工程与技术中心

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修... 详细信息

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修正、相位角修正、平滑滤波和插值等预处理分析。构建了可以同时提取空间目标时序特征和空间特征的卷积LSTM网络，对火箭、铱星、GlobalStar卫星和空间碎片4类目标分类平均正确率为73.80%，优于卷积神经网络的平均值70.43%。仿真了BY、DMSP、FIA、GSSAP等7类卫星平台的光度序列数据，并进行深度神经网络扩展验证，得到的卫星平台分类正确率大幅度提升至超过90%。

关键词：卫星平台分类光度序列数据 LSTM网络卷积神经网络

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政府监管流程数字化运行的法治建构

中国行政管理 2024年第6期40卷 38-46页

作者：王正鑫华东师范大学法学院上海200241

数字技术促成监管部门的执法权力呈现智能化和自动化趋势。这主要表现为监管规则的数字化、监督守法情况的数字化以及行使制裁不守法行为的数字化。政府监管流程数字化运行可以有效提升执法质量和效能,同时也伴随着合法性风险,即数字化... 详细信息

数字技术促成监管部门的执法权力呈现智能化和自动化趋势。这主要表现为监管规则的数字化、监督守法情况的数字化以及行使制裁不守法行为的数字化。政府监管流程数字化运行可以有效提升执法质量和效能,同时也伴随着合法性风险,即数字化监管规则逃逸法律约束、数字技术反噬执法人员和监管对象的法律主体地位、技术理性压制规范理性而减损执法质量。为应对监管流程数字化运行所引发的合法性风险,需要落实算法规则与法律规则的契合性、稳固执法人员和监管对象的法律主体地位并保障数字化监管的执法质量。

关键词：数字政府监管流程执法质量合法性控制

废弃矿井地下空间再利用根源因素识别及评价模型构建

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中国矿业大学学报 2024年第3期53卷 585-599,612页

作者：孙中博赵毅鑫任建东中国矿业大学(北京)共伴生能源精准开采北京市重点实验室北京100083 中国矿业大学(北京)能源与矿业学院北京100083

为了推动废弃矿井空间资源的精准开发利用,根据地质条件和形态方位差异对影响废弃矿井地下空间再利用的众多因素开展系统研究.首先,从资源禀赋状态、稳定性、安全性和区位条件4个维度构建了包含18个因素的指标体系.然后,引入K-means聚... 详细信息

为了推动废弃矿井空间资源的精准开发利用,根据地质条件和形态方位差异对影响废弃矿井地下空间再利用的众多因素开展系统研究.首先,从资源禀赋状态、稳定性、安全性和区位条件4个维度构建了包含18个因素的指标体系.然后,引入K-means聚类算法避免了阈值确定的主观性和随意性,建立DEMATEL-ISM评价模型分析各因素间的相互作用关系.其次,构建多属性两阶段决策评价模型,采用TFN-TODIM方法对备选矿井排序.结果表明:“高度影响关系”类别的阈值包含63个,λ取值范围为0.107~0.248.各影响因素之间呈现复杂的同级和跨级作用关系,并得到了影响废弃矿井地下空间再利用的5个关键因素(煤层稳定性、围岩性质、地质构造复杂程度、开采深度、地质灾害发生频率)和3个根本因素(瓦斯浓度等级、矿井涌水量、煤层自燃倾向性).以地下旅游及休闲娱乐场所模式为例,各备选矿井的优劣势排序为A1(山西太原白家庄煤矿)>A3(山东济宁唐口煤矿)>A2(山西临汾团柏煤矿)>A5(陕西榆林山东煤矿)>A7(贵州遵义云安煤矿),最优先开发的矿井为山西太原白家庄煤矿.最后,展望了物资仓储、医疗场所、科研教学基地和深地工程等模式的决策评价模型的研究焦点和方向.研究结论为促进废弃矿井地下空间资源再利用提供了理论支撑,对推动矿区转型发展具有借鉴意义.

关键词：废弃矿井地下空间再利用 DEMATEL-ISM K-means聚类 TODIM

基于微胶囊技术的自愈碳酸盐沉淀材料修复强酸环境下的含铅废水研究

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岩土力学 2024年第S1期45卷 115-122页

作者：薛中飞郑文杰王琳谢毅鑫秦鹏西安建筑科技大学土木工程学院西安建筑科技大学陕西省岩土与地下空间工程重点实验室

铅（Pb）金属的积累会对周围环境造成严重威胁，并对肝脏和肾脏造成损害。在过去的几年里，微生物诱导碳酸盐沉淀（microbial-induced carbonate precipitation，简称MICP）技术由于其较好的可操作性已被广泛应用于污染场地复原再利用... 详细信息

铅（Pb）金属的积累会对周围环境造成严重威胁，并对肝脏和肾脏造成损害。在过去的几年里，微生物诱导碳酸盐沉淀（microbial-induced carbonate precipitation，简称MICP）技术由于其较好的可操作性已被广泛应用于污染场地复原再利用。然而，极端环境（比如强酸条件）会导致碳酸盐沉淀的降解，增加Pb2+迁移扩散和二次环境污染风险。将基于微胶囊技术的自愈碳酸盐沉淀材料应用于含铅废水修复，其研究结果表明，在孢子萌发阶段微胶囊不仅防止了孢子受到恶劣pH条件的威胁，而且为孢子的生长和繁殖提供了肌苷和酵母提取物等营养来源，还为它们的附着提供了额外的位点，进而实现了细菌孢子与Pb2+的成核，最终达到90%以上的修复效率。从扫描电子显微镜（scanning electron microscope，简称SEM）、扫描电子显微镜与能谱仪（scanning electron microscope with energy dispersive X-ray spectroscopy，简称SEM-EDS）和X射线衍射（X-ray diffraction，简称XRD）等细观测试中识别了白铅矿和方解石矿物，而在傅里叶变换红外光谱（Fourier transform infrared spectrum，简称FTIR）测试中证实胞外聚合物（extracellular polymeric substance，简称EPS）的存在，这些细观测试结果证实了细菌孢子和矿化产物共同参与了Pb2+的修复。

关键词：微生物诱导碳酸盐沉淀微胶囊自愈修复沉淀动力学矿化效率

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融合强化学习的实体关系联合抽取模型

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 243-251页

作者：翟社平李航亢鑫年杨锐西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由... 详细信息

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由图卷积网络和多头自注意力机制构成。首先,使用强化学习去除原始数据集中带有噪声的句子,将降噪后的高质量句子输入到联合抽取模型中;其次,使用联合抽取模型对输入句子中的实体和关系进行预测抽取,并向强化学习提供反馈奖励,指导强化学习挑选出高质量的句子;最后,对强化学习和联合抽取模型进行联合训练,并对模型进行迭代优化。实验证明了该模型能够有效处理数据噪声问题,在实体关系抽取方面优于基线方法。

关键词：实体关系联合抽取噪声数据强化学习多头自注意力机制图卷积网络