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基桩低应变检测模型试验及信号小波分析应用研究

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基桩低应变检测模型试验及信号小波分析应用研究

作者：孙绪运安徽建筑大学

学位级别：硕士

基桩完整性检测是一项非常重要的基础检测验收技术,但是其理论基础、测试技术、后处理分析手段尚有许多地方有待完善,文中研究重点是对检测得到的信号处理分析。通过理论分析、模型试验、现场测试结果相结合的方法,对模型桩和工程桩的... 详细信息

基桩完整性检测是一项非常重要的基础检测验收技术,但是其理论基础、测试技术、后处理分析手段尚有许多地方有待完善,文中研究重点是对检测得到的信号处理分析。通过理论分析、模型试验、现场测试结果相结合的方法,对模型桩和工程桩的测试信号进行小波变换分析;利用小波分解结合神经网络,通过使用MATLAB编写程序对桩身存在的缺陷进行判断,实现对桩身缺陷的准确判断。在充分介绍基桩低应变反射波法检测理论和小波理论的基础上,结合对模型桩和工程实例桩检测得到的信号频域曲线进行分析,从而判读基桩完整性和缺陷位置。然后,利用小波分析,选取双正交小波基bior5.5,通过低应变分析软件,对比分析数字滤波和小波滤波对基桩完整性检测信号的处理效果,从而凸显小波滤波的优越性;将小波滤波应用到含有多处缺陷桩的检测信号中,结果表明小波滤波有助于提高对多处缺陷桩的判读准确性;将小波分解应用到消除原始信号基线偏移,并且与神经网络结合使用对桩身存在的缺陷进行判别。对有缺陷的模型桩原始信号进行小波分解之后,提取出缺陷频率段的均值作为建立神经网络的一个输入特征向量,运行结果可以看出小波分解结合神经网络对判断桩身缺陷起到较为理想的效果。文中引入小波分解对模型桩和工程桩的检测信号进行处理并结合用MATLAB编写相关神经网络程序对桩身缺陷进行判读。结果表明,小波滤波对检测信号进行处理来替代传统数字滤波,提高对基桩完整性以及缺陷桩的有效判别;利用小波分解对原始信号进行处理之后可以使信号变得更加清晰;小波分解结合神经网络可以有效提高对桩身缺陷的正确判读。

关键词：基桩完整性检测应力波反射法桩身缺陷小波分解神经网络

基于情绪刺激实验下表情变化的抑郁症识别研究

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基于情绪刺激实验下表情变化的抑郁症识别研究

作者：李兴运齐鲁工业大学

学位级别：硕士

抑郁症是一种常见的心理疾病。在目前的抑郁症检测方法中,专科医生通常依靠标准化量表进行抑郁症诊断。近期的研究表明表情与抑郁状态存在关系,表情通常可以分为面部表情和肢体表情,专科医生通常需要经过大量的培训和积累丰富经验才能... 详细信息

抑郁症是一种常见的心理疾病。在目前的抑郁症检测方法中,专科医生通常依靠标准化量表进行抑郁症诊断。近期的研究表明表情与抑郁状态存在关系,表情通常可以分为面部表情和肢体表情,专科医生通常需要经过大量的培训和积累丰富经验才能捕捉这些表情的微妙变化。深度学习技术的发展为捕获表情变化提供了技术支持。本文从采集包含受试者完整图像的本土数据集、数据分析、面部微表情、融合面部表情和肢体表情和面部表情模仿五个方面开展研究,具体工作如下:（1）本土抑郁症数据集的构建。本文采集了由中国本土受试者参与的情绪刺激数据集和自愿面部表情模仿数据集。情绪刺激数据集基于情绪刺激范式开展,共涉及156名受试者（病例组76名,对照组80名）,其中包含受试者完整的面部图像和肢体图像。自愿面部表情模仿数据集的采集基于表情模仿范式开展,共涉及139名对照组受试者和184名病例组,其中,病例组包括84名抑郁症患者和100名焦虑症患者,为模型的构建提供了数据基础。（2）数据分析。在本文中,为了分析抑郁症患者表情与常人的差异,新的统计量—面部表情平均出现次数、面部表情平均持续时间和角系统被提出。首先,本文使用曼-惠特尼U秩和检验对抑郁症患者的面部动作单元和肢体表情进行分析,分析发现病例组在表情丰富度、构成负性表情的面部动作单元和肢体表情上与对照组存在差异。其次,本文使用斯皮尔曼相关系数对面部表情和肢体表情的协同性进行分析,分析表明病例组和对照组的面部表情和肢体表情均存在协同性。（3）基于微表情的抑郁症检测方法。作为面部表情的一种,对微表情进行分析是一种判断人类真实情感的重要方法,但是基于微表情的抑郁症自动检测方法很少被提出。本文提出了一种新的基于面部微表情的抑郁症检测模型SFTNet。SFTNet使用单时域模型和多时域模型进行特征提取进行抑郁检测。SFTNet在情绪刺激数据集上取得了准确率0.873,精准率0.888和召回率0.846的结果,在微表情数据集CAS（ME）和MMEW上取得了准确率0.472和0.642的结果。（4）融合面部表情和肢体表情的抑郁症检测方法。多模态特征可以从多角度进行抑郁诊断。传统的特征融合方法（特征融合和决策融合）受制于融合形式,提取和融合多模态特征的能力较弱。本文提出了基于新的融合方法-融合和提取模块的深度模型TSFFM。提取和融合模块充分考虑了特征间的互补和时序信息。TSFFM在情绪刺激数据集上取得了准确率0.896,精准率0.866和召回率0.928的结果。为了验证TSFFM的融合方法,本文进一步在动作识别和微表情数据集上进行了验证。模型在CAS（ME）和MMEW数据集上取得了准确率0.422和0.680的结果,在HMDB51和UCF101上取得了准确率0.809和0.952的结果。（5）基于面部表情模仿的抑郁症自动检测模型。对情绪的理解和表达障碍是抑郁症患者的另一重要特征。根据模仿行为,本文提出了一种基于模仿和学习的注意力机制。为了引导模型自动筛选模仿中对抑郁识别有促进作用的行为,本文提出了新的特征金字塔网络。新的模型在抑郁症检测取得了准确率0.850的结果,焦虑症检测中取得了准确率0.835的结果,在抑郁-焦虑联合检测中取得了准确率0.786的结果。

关键词：抑郁症自动识别面部表情肢体表情跨模态抑郁识别

不确定性感知的半监督脉络膜新生血管分割方法研究

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不确定性感知的半监督脉络膜新生血管分割方法研究

作者：孙良运山东建筑大学

学位级别：硕士

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装配式建筑塔吊选型与吊装任务分配优化研究

装配式建筑塔吊选型与吊装任务分配优化研究

作者：郑其运西南科技大学

学位级别：硕士

MnFe（P，Si，B）热磁发电材料的成分和制备工艺优化

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MnFe（P，Si，B）热磁发电材料的成分和制备工艺优化

作者：钱柏内蒙古师范大学

学位级别：硕士

柑桔大实蝇绿色防控产品诱蝇球的开发与应用进展

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中国南方果树 2024年第1期53卷 235-238页

作者：莫博程林竹山周后龙柏克寒尹呈科李敏张征湖南农业大学植物保护学院长沙410128 洞口县农业农村局湖南洞口422399 湖南橘友生物科技有限公司长沙410100 临澧县农业农村局湖南临澧415200

柑桔大实蝇是危害我国柑桔产业发展的重大害虫之一。传统的物理防控、化学防控和理化诱控方法诱杀效果不佳,且难以清除虫源,导致实蝇抗药性增强。诱蝇球作为理化诱控的一款新型产品,能有效克服传统防控方法的不足。综述了诱蝇球的起源,... 详细信息

柑桔大实蝇是危害我国柑桔产业发展的重大害虫之一。传统的物理防控、化学防控和理化诱控方法诱杀效果不佳,且难以清除虫源,导致实蝇抗药性增强。诱蝇球作为理化诱控的一款新型产品,能有效克服传统防控方法的不足。综述了诱蝇球的起源,并从诱蝇球的制作材料、球体直径、球体颜色和诱杀策略等方面分析了其诱杀效果的改良。与传统防控方法相比,改良后的诱蝇球成本低,操作简单,绿色环保,效果直观,在柑桔大实蝇的监测和防治中取得了良好成效,对促进我国柑桔产业健康可持续发展具有重要意义。

关键词：柑桔大实蝇诱蝇球绿色防控

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韩汉二语教材中的女性人物研究

韩汉二语教材中的女性人物研究

作者：柏寒杭州电子科技大学

学位级别：硕士

第二语言教材具有多文化特性,是文化传播和国际文化交流的重要手段。第二语言教材中的人物形象,容易影响学生对目标语言国家的文化观感。分析第二语言教材中的这些人物,尤其是女性人物角色,有助于厘清其蕴含的文化意义,探究可能存在的... 详细信息

第二语言教材具有多文化特性,是文化传播和国际文化交流的重要手段。第二语言教材中的人物形象,容易影响学生对目标语言国家的文化观感。分析第二语言教材中的这些人物,尤其是女性人物角色,有助于厘清其蕴含的文化意义,探究可能存在的负面影响,为教材编写者提供更合理的人物设计理念。本文选用北京大学出版社出版的汉语教材《博雅汉语》和根据延世大学语言学院教学经验总结的《延世韩国语》,运用数据分析法和对比法,对教材中的女性人物角色进行深入的研究。调查结果显示,在选用的韩汉二语初级教材中,女性人物的出场次数与男性人物相比并不平均,且女性人物角色的对话都主要围绕日常生活、美食购物展开,对话的场所也主要发生在学校、商店内,不够丰富。女性人物的外貌设计方面,经常存在一个人物以一两套衣服为主走遍整本教材的问题。而女性人物的年龄多是青年人,职业多为学生,人物角色之间的关系基本都以同学和朋友为主。调查反映出的这些问题,其文化成因主要有五点:传统的性别观与社会历史现实造成对女性的性别刻板印象、当代女性易被社会赋予“贤妻良母”的角色定位、性别因素带来的语言话题差异、二语学习者以年轻学生为主、教材编写指导缺乏性别内容指导。基于以上分析,第二语言教材中女性人物的设计应突出以下几个方面:系统化和真实化、多样化和个性化、增强趣味性,同时要注重培养教师处理相关问题的能力。

关键词：韩汉二语教材女性人物角色教材研究《延世韩国语》《博雅汉语》

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基于深度学习的文本序列分类方法及应用研究

基于深度学习的文本序列分类方法及应用研究

作者：柏苛山东建筑大学

学位级别：硕士

CD39与胶质母细胞瘤免疫微环境的相关性研究

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CD39与胶质母细胞瘤免疫微环境的相关性研究

作者：刘运运海南医科大学

学位级别：硕士