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融合粒度划分的回归标签噪声过滤方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：史颖祁晓博亓慧姜高霞王文剑太原师范学院计算机科学与技术学院山西大学计算机与信息技术学院山西大学智能信息处理研究所山西警察学院网络安全保卫系

机器学习算法的性能与数据质量密切相关，然而实际数据中可能存在各类噪声，如何处理标签噪声是机器学习的重要挑战之一。由于回归标签噪声的复杂性，现有噪声过滤方法在处理数值型标签噪声时效果不够理想。本文首先通过标签离散化方式... 详细信息

机器学习算法的性能与数据质量密切相关，然而实际数据中可能存在各类噪声，如何处理标签噪声是机器学习的重要挑战之一。由于回归标签噪声的复杂性，现有噪声过滤方法在处理数值型标签噪声时效果不够理想。本文首先通过标签离散化方式提出一种基于粒度球的数值型标签噪声估计方法，然后给出标签含噪时回归模型的泛化误差估计，并将其作为噪声过滤的目标函数进行优化，最后将所提噪声估计方法与目标函数结合设计了粒度球标签噪声过滤（Granular Ball Label Noise Filtering， GBNF）方法。在标准数据集和真实年龄估计数据集的实验结果表明，该方法识别标签噪声的准确率较高，并取得了比其他噪声过滤比较方法更好的测试性能。

关键词：回归标签噪声粒度球噪声过滤

基于深度学习的树木根系探地雷达多目标参数反演识别

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北京林业大学学报 2024年第4期46卷 103-114页

作者：李爽张潇巍谭旭徐凌飞吕生华文剑北京林业大学工学院北京100083

【目的】使用深度学习方法实现对根系雷达图像的多目标检测和多参数估计。【方法】构建了一种以YOLOv5s和CNN-LSTM为主要框架的网络模型实现对根系雷达扫描图像的多目标检测和多参数估计。首先,通过仿真模拟和预埋试验获取试验所需的根... 详细信息

【目的】使用深度学习方法实现对根系雷达图像的多目标检测和多参数估计。【方法】构建了一种以YOLOv5s和CNN-LSTM为主要框架的网络模型实现对根系雷达扫描图像的多目标检测和多参数估计。首先,通过仿真模拟和预埋试验获取试验所需的根系雷达剖面图数据,同时为了增加数据的多样性,使用CycleGAN风格迁移网络获取了一批具有真实雷达图像特征的仿真数据;然后,使用YOLOv5s目标检测网络识别并提取根系响应区域;接着引入频域变换,获取频域特征,并将根系雷达图像的时域特征和频域特征融合;最后,利用卷积神经网络、卷积注意力机制以及长短期记忆网络强调和提取与根系参数相关的信息特征,并使用多任务学习的方法实现对根系半径、深度、相对介电常数以及水平倾角的预测。【结果】(1)仿真试验中,根系半径估计的最大误差是4.3 mm,R^(2)为0.980,均方根误差为1.32,深度估计的最大误差是35.1 mm,R^(2)为0.962,均方根误差为17.68,相对介电常数估计的最大误差是3.1,R^(2)为0.960,均方根误差为1.10,水平倾角估计的最大误差是10.2°,R^(2)为0.821,均方根误差是4.96。(2)在实测数据上对根系半径估计的平均相对误差是9.112%,深度估计的平均相对误差是5.772%,水平倾角估计的平均相对误差是11.25%。【结论】本文提出的基于深度学习与探地雷达的多目标检测方法可以为根系检测和根系参数估计提供便利。

关键词：探地雷达多参数估计无损检测多任务学习

内涵喷管关键几何参数对巡航工况超大涵道比短舱气动性能的影响研究

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推进技术 2024年第7期45卷 62-76页

作者：汪文杰王占学邓文剑西安近代化学研究所陕西西安710065 西北工业大学动力与能源学院陕西西安710129

为降低燃油消耗、污染物排放和气动噪声,民用涡扇发动机朝着超大涵道比(Ultra-High Bypass Ratio,UHBPR)方向发展。发动机尺寸增大导致的短舱阻力和质量增大会减小甚至抵消涵道比增大带来的收益。为进一步提升UHBPR短舱的气动性能,建立... 详细信息

为降低燃油消耗、污染物排放和气动噪声,民用涡扇发动机朝着超大涵道比(Ultra-High Bypass Ratio,UHBPR)方向发展。发动机尺寸增大导致的短舱阻力和质量增大会减小甚至抵消涵道比增大带来的收益。为进一步提升UHBPR短舱的气动性能,建立了评价巡航工况进气道、外罩和排气系统整体气动性能的参数,基于数值模拟研究了内涵喷管关键几何参数对短舱气动性能的影响规律,并分析了影响机理。结果表明:核心后罩收缩比和内涵喷管长径比对发动机安装推力损失的影响较大,最大变化量分别为10.77%和13.40%。核心后罩收缩比取较小值,内涵喷管长径比取值在0.9附近有利于减小发动机的安装推力损失。流场分析表明:核心后罩收缩比、内涵喷管长径比和出口角变化会影响外涵喷管出口下游的激波前马赫数、激波位置、强度以及其与附面层的相互干扰,也会影响尾锥附近的压力分布,还会影响内涵喷管出口马赫数,从而显著影响核心后罩推力、尾锥推力和内涵喷管推力。巡航工况下外涵喷管超临界而内涵喷管亚临界,内涵喷管几何参数变化几乎不会影响外涵喷管的性能,但会显著影响内涵喷管的流量和推力。内涵喷管流通能力的变化会影响发动机的流量,进而影响冲压阻力、附加阻力和外罩阻力。

关键词：涡扇发动机内涵喷管外涵喷管超大涵道比短舱气动性能

大兴安岭不同演替阶段天然林物种多度格局模拟

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生态学报 2024年第10期44卷 4412-4422页

作者：苏文浩王晓楠董灵波东北林业大学哈尔滨150040

为实现大兴安岭地区落叶松天然林的全周期可持续经营,以新林林业局翠岗林场3块100m×100m不同演替阶段(白桦林、落叶松-白桦混交林和落叶松林)的天然林固定调查样地数据为基础,采用统计模型(对数正态模型)、生态位模型(断棍模型、生态... 详细信息

为实现大兴安岭地区落叶松天然林的全周期可持续经营,以新林林业局翠岗林场3块100m×100m不同演替阶段(白桦林、落叶松-白桦混交林和落叶松林)的天然林固定调查样地数据为基础,采用统计模型(对数正态模型)、生态位模型(断棍模型、生态位优先占领模型、Zipf模型、Zipf-Mandelbrot模型)和中性模型(群落零和多项式模型、Volkov模型)对不同演替阶段天然林的乔木层、幼苗层和由乔木层划分的不同林层的物种多度格局进行拟合,并用χ~2检验和Kolmogorov-Smirnov检验选择最佳模型。结果表明:(1)在大兴安岭地区不同演替阶段的落叶松天然林群落中,Zipf-Mandelbrot模型的拟合效果均最好。(2)对数正态模型对于稳定的演替阶段白桦林和落叶松林的群落相较于过渡阶段群落落叶松-白桦混交林的物种多度分布的拟合效果更好。(3)在大兴安岭地区落叶松天然林中,生境过滤主导群落构建,随着群落不断演替生境过滤和中性过程减弱。(4)天然林群落乔木层的群落构建过程与乔木层内不同生长阶段林层的构建过程不同,生境过滤过程在落叶松林乔木层中逐渐减弱,而在落叶松林不同生长阶段的林层和更新层中增强。

关键词：演替阶段落叶松物种多度格局天然次生林

超高压应力增塑镦粗变形坯料外形轮廓理论模型预测

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塑性工程学报 2024年第10期 1-9页

作者：刘艳雄张涵苏文卿周旺标龚宇澄武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室汽车零部件技术湖北省协同创新中心山东朗进科技股份有限公司

对超高压应力增塑镦粗成形工艺下坯料的成形过程展开研究，从理论角度构建了坯料在超高压应力下的外形轮廓模型，可实现超高压应力下坯料的外形轮廓预测。利用ABAQUS软件建立了超高压应力增塑镦粗有限元模型，分析了摩擦力和超高压应力... 详细信息

对超高压应力增塑镦粗成形工艺下坯料的成形过程展开研究，从理论角度构建了坯料在超高压应力下的外形轮廓模型，可实现超高压应力下坯料的外形轮廓预测。利用ABAQUS软件建立了超高压应力增塑镦粗有限元模型，分析了摩擦力和超高压应力对理论模型预测精度的影响。通过实验得到的坯料外形轮廓对仿真模型进行了验证，进一步探讨了超高压应力对坯料变形均匀性的影响机理。研究结果表明，理论模型能够较好地预测不同摩擦力和超高压应力下坯料的外形轮廓变化，仿真和实验得到的外形轮廓吻合较好。与传统镦粗相比，在超高压应力作用下坯料的塑性和变形均匀性均得到显著提高。

关键词：高强度低塑性材料应力增塑摩擦因数

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淡水鱼养殖常见疾病的诊断和治疗方法

新农民 2024年第12期 99-101页

作者：叶文剑上海市崇明区水产技术推广站

随着我国近年国力的增强和人民生活水平的提升，为了更好地满足人们物质和精神文明需要，淡水鱼养殖的规模和质量也日益提升。科学化、规模化和精品化养殖已经成为绿色养殖的发展趋势。如何在确保满足淡水鱼养殖安全和经济效益的前提下... 详细信息

随着我国近年国力的增强和人民生活水平的提升，为了更好地满足人们物质和精神文明需要，淡水鱼养殖的规模和质量也日益提升。科学化、规模化和精品化养殖已经成为绿色养殖的发展趋势。如何在确保满足淡水鱼养殖安全和经济效益的前提下，通过进一步提升养殖技术和注重养殖管理要点，特别是对鱼类的各类常见疾病的预防，已经成为广大养殖户关注的焦点。本文主要就淡水鱼养殖常见疾病的诊断和治疗方法进行阐述和分析，希望为实现我国鱼类养殖产业健康、可持续发展奠定良好的基础。

关键词：淡水鱼养殖常见疾病诊断治疗方法

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向前！向现场前进！

中国视听 2024年第1期 65-66页

作者：安文剑中央广播电视总台甘肃总站

中央广播电视总台（以下简称“总台”）甘肃总站在此次积石山地震报道中闻令而动、使命必达、争分夺秒、权威发声，在抗震救灾一线践行着新闻“四力”。突入核心现场，首达首发2023年12月18日23时59分，甘肃省临夏州积石山县发生6.2级...

中央广播电视总台（以下简称“总台”）甘肃总站在此次积石山地震报道中闻令而动、使命必达、争分夺秒、权威发声，在抗震救灾一线践行着新闻“四力”。突入核心现场，首达首发2023年12月18日23时59分，甘肃省临夏州积石山县发生6.2级地震。地震发生时，甘肃兰州震感强烈。面对突发事件“一跃而起”是刻在总台地方总站同事骨子里的基因。聚集完毕后，选择赶赴哪个受灾点以及怎么前进，是我们面对的第一个问题。地震发生后，总台甘肃总站的第一批报道团队已经乘卫星车前往震中位置。对于我所在的报道组来说，一方面不能重复投放“兵力”，另一方面，多次地震报道的经验告诉我们，震中不一定是受灾最严重的地方。经过与地方有关部门联系，

关键词：

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林业营造林关键技术及质量管理措施研究

花卉 2024年第8期 139-141页

作者：郑文剑广州市林业科学研究所有限公司广东广州510515

如今,绿色低碳、节能环保,已经成为社会发展的主旋律,加强生态环境保护,持续增加森林资源总量,受到人们的重点关注。在此背景下,加强林业营造林建设至关重要。为提升林业造林实效性,营造林技术水平,加强营造林质量管理十分重要。基于此... 详细信息

如今,绿色低碳、节能环保,已经成为社会发展的主旋律,加强生态环境保护,持续增加森林资源总量,受到人们的重点关注。在此背景下,加强林业营造林建设至关重要。为提升林业造林实效性,营造林技术水平,加强营造林质量管理十分重要。基于此,聚焦林业营造林技术应用及质量控制,从实际出发,探讨营造林的现实意义,简析营造林关键技术类型及要点,并对林业营造林质量管理措施加以论述,希望为优化实践提供参考。

关键词：营造林关键技术质量控制管理措施林业发展

面向节点分类任务的节点级自适应图卷积神经网络

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模式识别与人工智能 2024年第4期37卷 287-298页

作者：王鑫隆胡睿郭亚梁杜航原张槟淇王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西警察学院网络安全保卫系太原030401

图神经网络通过对图中节点的递归采样与聚合以学习节点嵌入,而现有方法中节点采样与聚合的模式较固定,对局部模式的多样性捕获存在不足,从而降低模型性能.因此,文中提出节点级自适应图卷积神经网络(Node-Level Adaptive Graph Convoluti... 详细信息

图神经网络通过对图中节点的递归采样与聚合以学习节点嵌入,而现有方法中节点采样与聚合的模式较固定,对局部模式的多样性捕获存在不足,从而降低模型性能.因此,文中提出节点级自适应图卷积神经网络(Node-Level Adaptive Graph Convolutional Neural Network,NA-GCN).设计基于节点重要性的采样策略,自适应地确定各节点的邻域规模.同时,提出基于自注意力机制的聚合策略,自适应地融合给定邻域内的节点信息.在多个基准图数据集上的实验表明,NA-GCN在节点分类任务上具有较优性能.

关键词：自适应采样自适应聚合节点分类图神经网络(GNNs) 谱图理论