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拓扑特征演化分析下行星变速机构构型综合

中国机械工程 2020年第21期31卷 2557-2565页

作者：符升平黄瀚林明伟集美大学机械与能源工程学院厦门361021 厦门理工学院机械与汽车工程学院厦门361024

针对用多个行星排和操纵元件组成预设挡位数和传动比的可行变速机构方案繁多的特征,提出了一种基于拓扑特征演化分析的行星变速机构构型综合方法。根据行星变速机构的基本构件组成,建立了行星排组和离合器组模型的设计准则,定义了相对... 详细信息

针对用多个行星排和操纵元件组成预设挡位数和传动比的可行变速机构方案繁多的特征,提出了一种基于拓扑特征演化分析的行星变速机构构型综合方法。根据行星变速机构的基本构件组成,建立了行星排组和离合器组模型的设计准则,定义了相对转速意义下行星变速机构的构件和关联函数邻接矩阵,推导了构态演变的数学模型,实现了特殊构态拓扑特征的自动识别,构建了满足预设挡位数要求的构件组模型。在揭示不同构态拓扑演化特征的基础上,提出行星变速机构特性参数计算和构件属性判别的方法,实现了行星变速机构的构型综合。最后通过设计实例验证了所提方法的有效性和准确性。

关键词：行星变速机构拓扑特征构型综合变胞理论矩阵分析方法

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基于复杂网络的中国臭氧拓扑特征

环境科学 2022年第5期43卷 2395-2402页

作者：营娜陈建华李冬王迪薛志钢中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室北京100012

伴随着颗粒物浓度的快速下降,大气臭氧(O_(3))污染呈快速上升和蔓延态势,已成为制约我国空气质量持续改善的瓶颈问题之一.因此,理清O_(3)浓度变化特征对于改善空气质量有重要意义.应用复杂网络方法,基于城市间O_(3)浓度的相关关系和其时... 详细信息

伴随着颗粒物浓度的快速下降,大气臭氧(O_(3))污染呈快速上升和蔓延态势,已成为制约我国空气质量持续改善的瓶颈问题之一.因此,理清O_(3)浓度变化特征对于改善空气质量有重要意义.应用复杂网络方法,基于城市间O_(3)浓度的相关关系和其时滞,构建中国O_(3)浓度网络,并分析O_(3)浓度的关联结果和传输特征.结果表明,统计指标度、加权度和连边长度的概率密度函数遵循幂律分布,这说明O_(3)浓度的变化不是随机的,存在一定的规律性.加权度的空间分布分析表明,加权度的高值集中在京津冀和周边地区,与O_(3)浓度高值区分布一致.其中,北京、天津和河北东部(渤海湾沿线)城市向其他城市传输的能力较强.并且,冬季传输能力强于其它季节,主要是受到冬季风的影响.研究结果不仅有助于理解O_(3)浓度变化特征,也是复杂网络方法应用到大气环境中的有益尝试.

关键词：臭氧污染臭氧浓度复杂网络拓扑特征

含油气盆地多级序断裂网络体系拓扑特征:以济阳坳陷为例

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地质科学 2023年第4期58卷 1226-1241页

作者：王迪吴智平杨林龙王喜冬新疆大学地质与矿业工程学院乌鲁木齐830046 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580 山东省深层油气重点实验室中国石油大学(华东)山东青岛266580 中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院山东东营257015

断裂网络体系是含油气盆地的重要组成部分,这些复杂的断裂网络体系往往是由大量多级序断裂相互作用而成,难以通过几何学描述精确表达。因此,本文通过拓扑结构来表征含油气盆地中的多级序断裂网络,实现不同断裂间对比。在对拓扑参数,节点... 详细信息

断裂网络体系是含油气盆地的重要组成部分,这些复杂的断裂网络体系往往是由大量多级序断裂相互作用而成,难以通过几何学描述精确表达。因此,本文通过拓扑结构来表征含油气盆地中的多级序断裂网络,实现不同断裂间对比。在对拓扑参数,节点(独立I节点或连接的Y或X节点)和分支(I-I、I-C、C-C分支)统计的基础上,结合济阳坳陷不同应力背景下形成的多级序断裂网络与构造物理模拟实验进行对比,分析拓扑结构随应力变化的差异性。研究发现:1)单一拉伸背景下的相互作用仅限于断层侧接、叠覆时发生的连接(I节点和I-I或I-C控制),断裂网络相对单一,连通性较差;而在多期拉伸背景下,拓扑特征逐渐以Y节点和C-C分支为主,断裂间连接程度随外界应力的改变而变化,断裂网络更加复杂,连通性较好;2)断裂网络的连通性受到C-C分支影响,C-C分支比例大则断裂相对复杂,连通性更好,C-C分支比例小则断裂网络相对简单,连通性较差。因此,明确断裂网络体系的拓扑结构有助于区分含油气盆地中单相和多相拉伸作用,从而对沉积盆地的地球动力学背景提供约束。

关键词：多级序断裂网络体系拓扑特征物理模拟断裂连通性济阳坳陷

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水下目标亮点拓扑特征提取及自动识别方法

声学学报 2018年第2期43卷 154-162页

作者：朱兆彤彭石宝许稼许肖梅中国船舶重工集团公司第七0五研究所西安710077 清华大学电子工程系北京100084 北京理工大学信息与电子学院北京100081 厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室厦门361005 厦门大学海洋与地球学院厦门361101

针对水下目标逆合成孔径声呐（Inverse Synthetic Aperture Sonar,ISAS）图像识别问题中观测角度随机多变,目标结构相互遮挡问题,提出一种基于多亮点拓扑矢量特征的ISAS水下目标识别方法。通过分析ISAS成像过程中散射点位置由三维空间... 详细信息

针对水下目标逆合成孔径声呐（Inverse Synthetic Aperture Sonar,ISAS）图像识别问题中观测角度随机多变,目标结构相互遮挡问题,提出一种基于多亮点拓扑矢量特征的ISAS水下目标识别方法。通过分析ISAS成像过程中散射点位置由三维空间向二维成像平面的投影关系,表明了横向定标后的声呐图像中强亮点之间的距离仅由目标散射结构之间的物理距离决定,据此基于强亮点之间的相互距离,构造能稳定描述不同观测角度下目标的拓扑矢量特征。然后通过K-means聚类获取多聚类中心以克服目标结构互相遮挡造成的亮点缺失问题。最终采用最近邻分类器实现目标识别。水池缩比模型实验表明,该方法对于水下目标的识别率达到84.0%。

关键词：水下目标类型识别识别率拓扑特征特征向量自动识别

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嵌入拓扑特征的自然场景文本检测方法

广东工业大学学报 2024年第3期41卷 102-109页

作者：郑侠聪程良伦黄国恒王敬超广东工业大学计算机学院广东广州510006

传统的基于锚点框(anchor box)实现的自然场景文本检测方法中,锚点框容易受到其他文本实例的干扰产生误判或精度降低,且文本实例包含强烈的拓扑特征但并未得到重视,导致在弯曲环形文本检测任务中表现不佳。针对这个问题提出了一种新颖... 详细信息

传统的基于锚点框(anchor box)实现的自然场景文本检测方法中,锚点框容易受到其他文本实例的干扰产生误判或精度降低,且文本实例包含强烈的拓扑特征但并未得到重视,导致在弯曲环形文本检测任务中表现不佳。针对这个问题提出了一种新颖的神经网络结构,引入图卷积神经网络的概念,充分考虑邻近锚点框之间的联系,并融入锚点框的拓扑特征辅助图神经网络的学习,提高整体网络的有效性。在两个公开的自然场景文本检测数据集上进行了消融实验,在公开数据集CTW1500中,本文提出的方法使模型在召回率、精确率、F分数这3个指标上分别提高了3.0%、1.9%以及2.5%,在公开数据集Totel-Text中这3个指标分别是2.2%、1.8%以及2.0%。此外,本文方法还与近年提出的其他文本检测算法进行了比较,实验结果证明本文提出的方法在复杂自然场景下文本检测效果优秀,所提出的模块有利于文本检测性能的提高。

关键词：文本检测自然场景图神经网络拓扑特征

基于节点拓扑特征的中国基金公司共持网络持股行为波动相关性

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物理学报 2014年第4期63卷 412-421页

作者：李华姣安海忠黄家宸高湘昀石艳丽中国地质大学(北京)人文经管学院北京100083 国土资源部资源环境承载力评价重点实验室北京100083 中国地质大学(北京)资源环境管理实验室北京100083 中国地质大学(北京)能源学院北京100083 北京交通大学经济与管理学院北京100044

选取2003—2012年期间半年度中国基金公司持上市公司股票份额面板数据为样本数据,以基金公司为节点,以同一时刻共持同一家上市公司股票关系为边,以同一时刻共持的上市公司数量为权重,构建中国基金公司共持关系结构等价加权网络(简称共... 详细信息

选取2003—2012年期间半年度中国基金公司持上市公司股票份额面板数据为样本数据,以基金公司为节点,以同一时刻共持同一家上市公司股票关系为边,以同一时刻共持的上市公司数量为权重,构建中国基金公司共持关系结构等价加权网络(简称共持网络).结合统计物理学等方法,分析了共持网络的拓扑结构稳定性及具有不同拓扑特征值的节点随时间演变过程中与共持网络中三类节点集合持股行为波动相关性.三类节点集合分别为t-1时刻基于某一股票形成的共持关系完全连通子图节点集合(第一类节点集合)、t-1时刻共持网络中非完全连通子图的节点集合(第二类节点集合)、t时刻新进入共持网络的节点集合(第三类节点集合).分析结果显示:1)节点与第二类节点集合持股行为波动呈正相关,且相关系数随着节点集聚系数的增强而增大;2)只有当节点的度和点强度值较高时,节点与第一类和第二类节点集合的持股行为呈正相关;3)不同拓扑特征条件下的节点与第三类节点集合的持股行为均不存在波动相关性.本文提供了一个研究持股行为相关性的新思路,并为进一步研究股票市场结构等价网络及节点重要性差异提供了基础.

关键词：共持网络拓扑特征持股行为波动相关性

基于拓扑特征和位姿解耦的6D目标位姿估计方法研究

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基于拓扑特征和位姿解耦的6D目标位姿估计方法研究

作者：李峥嵘湖南大学

学位级别：硕士

随着智能制造产业的日渐发展,机器人代替人类进行灵巧作业已经成为了一种必然的趋势。6D目标位姿估计技术是机器人作业中一项基本任务,也是所有作业能够灵巧、精确操作的前提。该任务不仅要定位目标的3D位置,还需要估计目标的朝向。然而... 详细信息

随着智能制造产业的日渐发展,机器人代替人类进行灵巧作业已经成为了一种必然的趋势。6D目标位姿估计技术是机器人作业中一项基本任务,也是所有作业能够灵巧、精确操作的前提。该任务不仅要定位目标的3D位置,还需要估计目标的朝向。然而,由于真实环境中光照、遮挡情况的复杂性,以及待操作目标的形状、纹理的不确定性,这项任务变得越来越具有挑战性。近年来,由于深度学习在计算机视觉领域中的快速发展,基于卷积神经网络的6D目标位姿估计方法成为了研究热门。另外,由于深度相机的逐渐成熟,基于RGBD图片的位姿估计能使得整个模型更能适应环境的变化。本文研究基于RGBD相机的目标6D位姿估计网络,主要工作如下:(1)提出了一种新颖的基于RGBD的多分支网络模型用于纹理缺乏物体的位姿估计。该网络模型以Densefusion网络架构为基础,在特征提取阶段增加了对目标模板的拓扑结构特征进行提取的分支,融合该拓扑特征能够有效的提高深度信息对于目标位姿估计的作用。此外,对于场景中深度信息与颜色信息极度不平衡的问题,设计了一种多尺度的特征融合机制通过两种特征的信息量进行尺度分配,有效的缓解了光照强烈等环境因素带来的影响。最后,设计了一种基于上述信息量的损失函数来平衡两个分支的损失,提高了网络鲁棒性。经过基准数据集的实验,证明了该网络有效的提高了无纹理目标的精度。(2)提出了一种将旋转估计与位置估计相解耦的网络模型用于目标的6D位姿估计。该网络以人类习惯为灵感,让网络先估计目标相对于相机的旋转,然后以该旋转为先验知识进行精确的定位。针对点云配准中的不同源问题,设计了一种换源采样机制来使得目标3D模板和相机点云具有相似的拓扑结构,从而进行精密的配准。最后,设计了一种同样基于先旋转后平移的精细化网络来迭代的调整目标位姿,使得精度进一步提升。该网络在LineMode数据集和YCB-video数据集上都能达到最先进的准确度。并且由于使用网络代替传统的ICP算法进行配准,在推理速度上也有很大的优势。(3)建立了一个机器人视觉6D目标位姿估计测试系统,实现真实场景下的位姿估计。该系统采用了Intel RealSense D415作为视觉传感器,在多个场景下建立了实例分割数据集和位姿估计数据集,并分别使用LabelMe和LabelFusion进行了精准的数据集标注。经过在该系统上对上述提出的算法进行了实验,证明了算法的有效性。

关键词：位姿估计多模态融合点云处理拓扑特征位姿解耦

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基于拓扑特征和表示学习的蛋白质复合物识别

基于拓扑特征和表示学习的蛋白质复合物识别

作者：王晓旭大连海事大学

学位级别：硕士

蛋白质是生物个体的重要组成部分,参与了细胞内所有的生命活动。研究发现,在细胞中蛋白质通常都不是单独存在的,它们往往是和其他蛋白质形成一个整体,即以复合物的方式参与细胞内的多种生命过程。因此,准确识别蛋白质复合物能够帮助生... 详细信息

蛋白质是生物个体的重要组成部分,参与了细胞内所有的生命活动。研究发现,在细胞中蛋白质通常都不是单独存在的,它们往往是和其他蛋白质形成一个整体,即以复合物的方式参与细胞内的多种生命过程。因此,准确识别蛋白质复合物能够帮助生物学家更全面、更深入地了解细胞组成和生命过程。近年来,得益于高通量技术的广泛推广,大量的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络数据相继被发现。生物学家根据蛋白质数据间的关系构建了多种PPI网络并将其公开,这为蛋白质复合物识别研究提供了重要的数据支撑。本文首先对蛋白质复合物识别算法的研究背景及意义、国内外研究现状和相关知识与评价指标等内容进行了系统综述。系统分析了当前蛋白质复合物识别算法中存在的主要问题,重点研究如何针对蛋白质复合物识别任务构建高质量的拓扑特征和如何基于表示学习方法缓解蛋白质相互作用网络中的噪音影响。1)提出了一种基于监督学习和拓扑信息的蛋白质复合物识别方法。该方法依据蛋白质间的拓扑关系和基因本体衡量蛋白质间的可信程度,构建加权PPI网络;然后,构建16个具有代表性的PPI网络拓扑结构特征组成复合物的特征向量;最后,基于监督学习框架训练复合物识别模型,实现从PPI网络中高效识别蛋白质复合物,并通过实验分析了不同拓扑特征对于蛋白质复合物识别任务的重要性。实验结果表明,该方法基于监督学习框架,采用构建的PPI网络拓扑特征,能够有效提升蛋白质复合物识别的性能。2)提出了一种基于网络表示学习的蛋白质复合物识别方法。网络表示学习方法对于复杂网络具有深度表示建模能力,能够通过获取网络全局表示信息,从而一定程度地缓解网络中噪音数据的影响。该方法基于蛋白质相互作用网络和网络表示学习方法,生成蛋白质向量表示以及蛋白质复合物的向量表示;然后,采用监督学习框架训练得到随机森林模型,从候选蛋白质复合物中有效识别最终复合物。实验结果表明,引入网络表示学习方法能够高效地挖掘PPI网络中的拓扑结构信息,并有效缓解PPI网络中的噪音数据影响,从而提升后续蛋白质复合物识别的性能。

关键词：蛋白质相互作用网络蛋白质复合物拓扑特征网络表示学习监督学习

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典型并联机构拓扑结构特征分析

农业机械学报 2016年第8期47卷 388-398页

作者：沈惠平曾氢菲李菊尹洪波朱小蓉常州大学现代机构学研究中心常州213016

采用基于方位特征(POC)和有序单开链(SOC)的并联机构拓扑结构设计理论与方法,对Omni-Wrist III、PS+PRS+PSS、3-RRR球面、2-SPS+1-RPR,以及实现Schoenflies运动的3种3T1R机构(H4、4-R∥R∥R⊥R∥R、X4改进型)等7种具有较好实用价值的典... 详细信息

采用基于方位特征(POC)和有序单开链(SOC)的并联机构拓扑结构设计理论与方法,对Omni-Wrist III、PS+PRS+PSS、3-RRR球面、2-SPS+1-RPR,以及实现Schoenflies运动的3种3T1R机构(H4、4-R∥R∥R⊥R∥R、X4改进型)等7种具有较好实用价值的典型并联机构进行了拓扑结构具体分析,给出了它们的POC集、自由度、耦合度3个主要拓扑结构特征,这些特征反映了这些机构拓扑结构、运动学及动力学的基本性能,为其拓扑结构优化、运动学与动力学研究,以及设计和应用提供了理论基础;揭示了一些有利于并联机构设计和应用参考的共性规律。

关键词：并联机构 POC方法有序单开链拓扑结构分析拓扑特征