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CPSO-XGBoost segmented regression model for asphalt pavement deflection basin area prediction

Science China(Technological Sciences) 2022年第7期65卷 1470-1481页

作者： li zhuoxuan SHI Xinli CAO JinDe WANG XuDong HUANG Wei School of Mathematics Southeast UniversityNanjing 210096China School of Cyber Science&Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China Yonsei Frontier Lab Yonsei UniversitySeoul 120-749Korea Research Institute of Highway Ministry of TransportBeijing 100088China Intelligent Transportation System Research Center Southeast UniversityNanjing 210096China

The use of non-destructive testing(NDT) equipment, such as the falling weight deflectometer(FWD), provides important estimates of road health and helps to optimize road management regimes. However, periodic road testing and post-processing of the collected data are cumbersome and require much expertise, a considerable amount of time, money, and other resources. This study attempts to develop a reliable prediction method for estimating the deflection basin area of different asphalt pavements using road temperature, load time, and load pressure as main characteristics. The data are obtained from 19 kinds of asphalt pavements on a 2.038-km-long full-scale fleld accelerated pavement testing track named RIOHTrack(Research Institute of Highway Track) in Tongzhou, Beijing. In addition, a chaotic particle swarm algorithm(CPSO) and a segmented regression strategy are proposed in this paper to optimize the XGBoost model. The experiment results of the proposed method are compared with those of classical machine learning algorithms and achieve an average of mean square error and mean absolute error respectively by 5.80 and *** experiments demonstrate the superiority of the XGBoost algorithm over classical machine learning methods in dealing with nonlinear problems in road engineering. Signiflcantly, the method can reduce the frequency of deflection tests without affecting its estimation accuracy, which is a promising alternative way to facilitate the rapid assessment of pavement conditions.

关键词： FWD pavement management systems RIOHTrack deflection basin area CPSO XGBoost segmented regression model

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A Data-Driven Rutting Depth Short-Time Prediction Model With Metaheuristic Optimization for Asphalt Pavements Based on RIOHTrack

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023年第10期10卷 1918-1932页

作者： zhuoxuan li Iakov Korovin Xinli Shi Sergey Gorbachev Nadezhda Gorbacheva Wei Huang Jinde Cao School of Mathematics Southeast UniversityNanjing 210096China Scientific Research Institute of Multiprocessor Computer Systems Southern Federal UniversityTaganrog 347928Russia School of Cyber Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China Russian Academy of Engineering Moscow 125009Russia Intelligent Transportation System Research Center Southeast UniversityNanjing 210096China Nanjing Modern Multimodal Transportation Laboratory Nanjing 211100China Yonsei Frontier Laboratory Yonsei UniversitySeoulKorea(South)

Rutting of asphalt pavements is a crucial design criterion in various pavement design guides. A good road transportation base can provide security for the transportation of oil and gas in road transportation. This study attempts to develop a robust artificial intelligence model to estimate different asphalt pavements’ rutting depth clips, temperature, and load axes as primary characteristics. The experiment data were obtained from19 asphalt pavements with different crude oil sources on a 2.038km long full-scale field accelerated pavement test track(Road Track Institute, RIOHTrack) in Tongzhou, Beijing. In addition,this paper also proposes to build complex networks with different pavement rutting depths through complex network methods and the Louvain algorithm for community detection. The most critical structural elements can be selected from different asphalt pavement rutting data, and similar structural elements can be found. An extreme learning machine algorithm with residual correction(RELM) is designed and optimized using an independent adaptive particle swarm algorithm. The experimental results of the proposed method are compared with several classical machine learning algorithms, with predictions of average root mean squared error(MSE), average mean absolute error(MAE), and a verage mean absolute percentage error(MAPE) for 19 asphalt pavements reaching 1.742, 1.363, and 1.94% respectively. The experiments demonstrate that the RELM algorithm has an advantage over classical machine learning methods in dealing with non-linear problems in road engineering. Notably, the method ensures the adaptation of the simulated environment to different levels of abstraction through the cognitive analysis of the production environment parameters. It is a promising alternative method that facilitates the rapid assessment of pavement conditions and could be applied in the future to production processes in the oil and gas industry.

关键词： Extreme learning machine algorithm with residual correction(RELM) metaheuristic optimization oil-gas transportation RIOHTrack,rutting depth

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Bromocriptine protects perilesional spinal cord neurons from lipotoxicity after spinal cord injury

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Neural Regeneration Research 2024年第5期19卷 1142-1149页

作者： Ying Peng zhuoxuan li Zhiyang Zhang Yinglun Chen Renyuan Wang Nixi Xu Yuanwu Cao Chang Jiang Zixian Chen Haodong lin Trauma Center Shanghai General HospitalShanghai Jiao Tong University School of MedicineShanghaiChina Department of Orthopedics Zhongshan HospitalFudan UniversityShanghaiChina Department of Rehabilitation Medicine Shanghai Geriatric Medical CenterShanghaiChina

Recent studies have revealed that lipid droplets accumulate in neurons after brain injury and evoke lipotoxicity,damaging the ***,how lipids are metabolized by spinal cord neurons after spinal cord injury remains ***,we investigated lipid metabolism by spinal cord neurons after spinal cord injury and identified lipid-lowering compounds to treat spinal cord *** found that lipid droplets accumulated in perilesional spinal cord neurons after spinal cord injury in *** droplet accumulation could be induced by myelin debris in HT22 *** debris degradation by phospholipase led to massive free fatty acid production,which increased lipid droplet synthesis,β-oxidation,and oxidative *** oxidative phosphorylation increased reactive oxygen species generation,which led to increased lipid peroxidation and HT22 cell *** was identified as a lipid-lowering compound that inhibited phosphorylation of cytosolic phospholipase A2 by reducing the phosphorylation of extracellular signal-regulated kinases 1/2 in the mitogen-activated protein kinase pathway,thereby inhibiting myelin debris degradation by cytosolic phospholipase A2 and alleviating lipid droplet accumulation in myelin debris-treated HT22 *** function,lipid droplet accumulation in spinal cord neurons and neuronal survival were all improved in bromocriptine-treated mice after spinal cord *** results suggest that bromocriptine can protect neurons from lipotoxic damage after spinal cord injury via the extracellular signal-regulated kinases 1/2-cytosolic phospholipase A2 pathway.

关键词： bromocriptine central nervous system cytosolic phospholipase A2 high-content screening lipid droplet lipid metabolism lipotoxicity mitogen-activated protein kinase spinal cord injury spinal cord neurons

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基于背包liDAR点云多尺度渐进DTM构建方法

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中国激光 2022年第4期49卷 151-161页

作者：惠振阳李娜胡海瑛李卓宣东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013

针对传统滤波方法对于背包点云数据在地形陡峭、植被覆盖广的复杂地区的滤波精度较低的问题,提出一种基于背包liDAR点云多尺度渐进数字地面模型(DTM)构建方法。首先,利用最小二乘法由地面种子点拟合出DTM曲面,并构建出渐进式DTM;然后,... 详细信息

针对传统滤波方法对于背包点云数据在地形陡峭、植被覆盖广的复杂地区的滤波精度较低的问题,提出一种基于背包liDAR点云多尺度渐进数字地面模型(DTM)构建方法。首先,利用最小二乘法由地面种子点拟合出DTM曲面,并构建出渐进式DTM;然后,通过多尺度形态学开运算进行地物点探测;最后,通过设定自适应滤波阈值函数实现地面点的提取。选取4组位于复杂地形区域的背包liDAR点云数据进行实验分析,本文方法得到的平均总误差为7.88%;与3种传统的滤波算法(LAStools、MCC和CSF)进行滤波对比分析,本文方法在4个实验区域内的总误差均明显低于以上3种方法的滤波总误差。此外,本文方法不需要设置复杂的参数,能够根据地形的变化自适应地调整滤波阈值,具有较强的鲁棒性。

关键词：遥感背包liDAR 形态学运算多尺度渐进方法自适应滤波

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基于差分进化算法的磁梯度张量系统误差校正

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地球物理学报 2022年第12期65卷 4930-4943页

作者：丁学振李卓轩李予国刘浩中国海洋大学海洋地球科学学院山东青岛266100 中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室山东青岛266100 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室山东青岛266237

针对磁梯度张量系统存在单传感器三轴非正交、三轴灵敏度不一致和零偏以及多传感器测量轴非对准误差等问题,本文提出了一种基于改进差分进化算法的误差校正方法.首先,详细描述上述误差并建立数学模型.然后,基于匀强磁场环境中磁梯度张... 详细信息

针对磁梯度张量系统存在单传感器三轴非正交、三轴灵敏度不一致和零偏以及多传感器测量轴非对准误差等问题,本文提出了一种基于改进差分进化算法的误差校正方法.首先,详细描述上述误差并建立数学模型.然后,基于匀强磁场环境中磁梯度张量系统测得的总磁场为定值、同一方向测量轴输出一致、磁梯度张量分量与张量不变量等于零的特点,提出了基于改进差分进化算法的误差参数估计方法.不同于传统的磁梯度张量系统两步校正方法,该方法只需进行一步反演即可实现单传感器误差参数和多传感器非对准误差参数估计.仿真结果表明:与遗传算法和最小二乘拟合方法相比,本文方法具有较高的求解精度和搜索效率,且抗噪能力较强.实测数据校正结果表明,本文方法可以降低磁梯度张量系统误差引起的测量误差,测量精度得到明显改善.

关键词：磁梯度张量系统误差校正改进差分进化算法

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改进的Alpha-shapes建筑物轮廓线提取算法

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激光与光电子学进展 2022年第10期59卷 437-445页

作者：惠振阳胡海瑛李娜李卓宣东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013

建筑物轮廓线提取是三维城市重建的关键环节。传统Alpha-shapes轮廓线提取算法具有鲁棒性强且易于实现的优点,但所提取的轮廓线容易受噪声点的干扰,难以获得准确的轮廓边缘。针对该问题,提出了一种改进的Alpha-shapes轮廓线提取算法。首... 详细信息

建筑物轮廓线提取是三维城市重建的关键环节。传统Alpha-shapes轮廓线提取算法具有鲁棒性强且易于实现的优点,但所提取的轮廓线容易受噪声点的干扰,难以获得准确的轮廓边缘。针对该问题,提出了一种改进的Alpha-shapes轮廓线提取算法。首先,采用随机抽样一致性算法筛选由Alpha-shapes算法提取的初始轮廓点;然后,用道格拉斯普克算法确定关键轮廓点;最后,通过强制正交优化提取准确的轮廓线。用三组不同形状建筑物的点云进行实验,结果表明,本算法能获得更准确的建筑物边缘,有效克服了传统Alpha-shapes算法提取的轮廓边缘锯齿状现象,正确率、完整率、质量也均优于传统Alpha-shapes算法。

关键词：遥感点云建筑物轮廓点 Alpha-shapes算法强制正交

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基于多约束连通图分割的机载liDAR点云滤波方法

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激光与光电子学进展 2022年第4期59卷 417-426页

作者：惠振阳胡海瑛李娜李卓宣东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013

点云滤波是机载liDAR点云后处理应用的必要环节。现有的大多数点云滤波方法往往在地形平坦的区域滤波效果比较好,而在地形起伏较大区域滤波效果较差。为进一步提升点云滤波方法的精度及对复杂环境的适应能力,提出一种基于多约束连通图... 详细信息

点云滤波是机载liDAR点云后处理应用的必要环节。现有的大多数点云滤波方法往往在地形平坦的区域滤波效果比较好,而在地形起伏较大区域滤波效果较差。为进一步提升点云滤波方法的精度及对复杂环境的适应能力,提出一种基于多约束连通图分割的滤波方法。通过设定垂直性、高差、距离三个约束条件构建点云连通图,实现点云分割,并基于地面覆盖率和格网化高程实现地面种子点集获取与筛选。最后,基于点到邻近地面种子点集拟合平面的距离实现地面点集优化。采用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)网站发布的15组专门用于检验滤波效果的点云数据进行实验。实验结果表明,所提方法针对不同的地形环境均可以获得良好的滤波结果。在与其他四种滤波方法的对比中,所提方法能够取得最小的平均总误差(5.44%)。此外,所提方法的平均一类误差和平均二类误差都相对较小,表明所提方法在去除地物点的同时能够有效保护地形细节。

关键词：遥感机载liDAR 多约束连通图点云分割点云滤波

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基于连通性标记优化的地基liDAR点云单木分割方法

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中国激光 2023年第6期50卷 147-155页

作者：惠振阳李娜程朋根李卓宣蔡诏晨东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013

针对地面激光雷达(TLS)进行单木分割时存在复杂林地欠分割或者过分割等问题,提出了一种基于连通性标记优化的单木分割方法。首先构建冠层高度模型(CHM)。再采用移动窗口进行局部极大值探测,实现候选树顶点探测。然后对初始树顶点进行连... 详细信息

针对地面激光雷达(TLS)进行单木分割时存在复杂林地欠分割或者过分割等问题,提出了一种基于连通性标记优化的单木分割方法。首先构建冠层高度模型(CHM)。再采用移动窗口进行局部极大值探测,实现候选树顶点探测。然后对初始树顶点进行连通性生长,通过探测连通区域的最高点,实现树顶点的优化提取,避免局部极大值误判为树顶点。接着采用基于标记的分水岭分割方法获取树木的初始分割结果。最后基于单木密度的分布特性对欠分割的树木进行优化,获取准确的单木分割结果。采用不同植被类型的点云数据进行实验分析,实验结果表明,所提方法在不同植被环境下均能获得良好的单木分割效果,平均探测精度均优于Meanshift单木分割方法和基于标记的分水岭单木分割方法。

关键词：遥感地基激光雷达冠层高度模型树顶点优化探测单木分割优化

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外泌体在周围神经损伤修复中的作用及应用进展

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中华显微外科杂志 2021年第5期44卷 591-594页

作者：李卓轩(综述) 林浩东(审阅) 上海交通大学附属第一人民医院创伤临床医学中心上海201600

周围神经损伤临床十分常见。目前已知的技术作为周围神经修复方法并不能获得令人满意的临床治疗结果。近年来,大量研究表明外泌体及其包含的生物活性物质在周围神经损伤后具有修复作用,如通过介导轴突再生、活化许旺细胞、调节炎症等途... 详细信息

周围神经损伤临床十分常见。目前已知的技术作为周围神经修复方法并不能获得令人满意的临床治疗结果。近年来,大量研究表明外泌体及其包含的生物活性物质在周围神经损伤后具有修复作用,如通过介导轴突再生、活化许旺细胞、调节炎症等途径来恢复神经功能。本文从许旺细胞、间充质干细胞及巨噬细胞来源的外泌体及其包含的生物活性物质的角度来进行外泌体在周围神经修复中的作用及应用进展的总结和展望。

关键词：外泌体周围神经损伤巨噬细胞许旺细胞间充质干细胞

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全光纤保偏声光调制器的研究与应用

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压电与声光 2013年第4期35卷 496-499页

作者：徐曜裴丽李卓轩刘超北京交通大学光波技术研究所全光网络与现代通信网教育部重点实验室北京100044

全光纤保偏声光调制器(PAOM)是光传感和光通信系统的重要组成部分。理论分析了全光纤保偏声光调制器两正交偏振轴的光能量转换机理及耦合效率,讨论了在扭转声波作用下,两种全光纤保偏声光调制器的结构和调制原理。最后讨论了这种调制器... 详细信息

全光纤保偏声光调制器(PAOM)是光传感和光通信系统的重要组成部分。理论分析了全光纤保偏声光调制器两正交偏振轴的光能量转换机理及耦合效率,讨论了在扭转声波作用下,两种全光纤保偏声光调制器的结构和调制原理。最后讨论了这种调制器在温度、应变及气体检测中的应用,并讨论了其优缺点。

关键词：声光调制器能量耦合效率扭转声波传感器

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