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数据驱动的液体火箭发动机健康监测算法研究

西安交通大学学报 2024年第4期58卷 182-191页

作者：刘梓琰吴毅伟王冠李璨王姝淇陈海宝北京宇航系统工程研究所北京100076 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

针对火箭发动机氧涡轮转子轴盘根部断裂、轴盘接合处裂纹等故障难以识别定位的问题,基于某型液体火箭发动机测试数据,构建机器学习、数据分析等方法,绕过其内部复杂物理机理,从数据层面对氧涡轮泵进行故障检测与模式判别。对于故障检测... 详细信息

针对火箭发动机氧涡轮转子轴盘根部断裂、轴盘接合处裂纹等故障难以识别定位的问题,基于某型液体火箭发动机测试数据,构建机器学习、数据分析等方法,绕过其内部复杂物理机理,从数据层面对氧涡轮泵进行故障检测与模式判别。对于故障检测,提出了两种分别适用于速变数据与缓变数据的故障检测算法,两种算法能够处理多种工况下的火箭发动机数据,经检验,这两种算法都具有较高的准确率,分别为84.2%、94.9%。针对故障模式判别,给出了一种基于滑动窗口的聚类算法,可以实现不同故障模式的区分,其中针对两种故障模式的识别准确率分别达到了86.2%、95.5%,并且给出了两种故障模式对应的振动数据异常频率区间,这可为相关研究人员提供与故障有关的有用线索。

关键词：液体火箭发动机数据驱动故障检测健康监测

EZH2参与TLR介导的B细胞增殖和抗体分泌

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现代免疫学 2024年第3期44卷 214-220页

作者：苏晓亚吴静陈同辛洪莉上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心过敏免疫科上海200127 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心儿科转化医学研究所上海200127 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心临床营养科上海200127

TLR属于模式识别受体家族中的一员,能够识别多种类型的PAMP。TLR信号通路在B细胞分化和激活过程中起着多种作用。为研究zeste基因的增强子同源物2(enhancer of zeste homolog 2,EZH2)在B细胞TLR介导的免疫反应中的作用,调取国家基因组... 详细信息

TLR属于模式识别受体家族中的一员,能够识别多种类型的PAMP。TLR信号通路在B细胞分化和激活过程中起着多种作用。为研究zeste基因的增强子同源物2(enhancer of zeste homolog 2,EZH2)在B细胞TLR介导的免疫反应中的作用,调取国家基因组科学数据中心与人类B细胞TLR信号通路有关的转录组数据,初步分析多梳抑制复合体2(polycomb repressive complex 2,PRC2)亚基的表达改变。随后分离人PBMC中的B细胞,用qRT-PCR和Western blotting的方法从转录水平和蛋白水平检测B细胞TLR通路激活后EZH2的表达水平。结果显示B细胞TLR激活后EZH2的表达增加。接着用EZH2抑制剂3-去氮腺嘌呤(3-deazaneplanocin A,DZNep)预处理人PBMC细胞,用流式细胞术和ELISA检测TLR介导的B细胞增殖和抗体分泌的改变。结果显示抑制B细胞中EZH2的功能后,TLR9介导的B细胞增殖和抗体分泌减少。综上,EZH2能够参与B细胞TLR介导的免疫反应,抑制B细胞中EZH2的表达后,TLR介导的B细胞增殖和抗体分泌减少。

关键词： Toll样受体 Zeste基因增强子同源物2 B淋巴细胞增殖抗体分泌

基于图神经网络的固定骨架蛋白质设计方法研究

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南京理工大学学报 2023年第3期47卷 311-317,329页

作者：刘炎袁野沈红斌上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

针对图神经网络(GNN)ProteinSolver结构特征约束不充分的问题,增加了骨架二面角、配对氨基酸的相对位置编码和相对方向等结构约束,提出了一种基于GNN的固定骨架蛋白质设计方法。实现了基于Transformer多头注意力机制的GNN架构,将物理坐... 详细信息

针对图神经网络(GNN)ProteinSolver结构特征约束不充分的问题,增加了骨架二面角、配对氨基酸的相对位置编码和相对方向等结构约束,提出了一种基于GNN的固定骨架蛋白质设计方法。实现了基于Transformer多头注意力机制的GNN架构,将物理坐标添加到消息传递和更新步骤中,提高了原子坐标的等变特性。在CATH数据集上的训练和测试结果显示:该文模型平均困惑度为8.12,比ProteinSolver的平均困惑度8.97降低了0.85;在掩盖率为50%时,ProteinSolver的恢复率为28.7%;然后,增加更多的结构约束,恢复率达到了30.3%;随后,将ProteinSolver的GNN替换成基于Transformer的GNN,恢复率达到了34.3%;最后,通过再引入等变特性,恢复率进一步提高到35.0%。

关键词：图神经网络固定骨架蛋白质蛋白质设计结构特征约束骨架二面角配对氨基酸相对位置编码相对方向

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多层次关联规则的有效挖掘算法

软件学报 1998年第12期9卷 937-941页

作者：程继华施鹏飞上海交通大学图象处理与模式识别研究所

数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富，信息贫乏（ＤａｔａＲｉｃｈａｎｄＩｎｆｏｒｍａ－ｔｉｏｎＰｏｏｒ）”的一种有效方法．关联规则（ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅｓ）是数据挖掘的重要研... 详细信息

数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富，信息贫乏（ＤａｔａＲｉｃｈａｎｄＩｎｆｏｒｍａ－ｔｉｏｎＰｏｏｒ）”的一种有效方法．关联规则（ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅｓ）是数据挖掘的重要研究内容．提出了多层次关联规则的挖掘算法——ＡＲ＿ＳＥＴ，利用集合“或”、“与”运算求解频繁模式（ＦｒｅｑｕｅｎｔＩｔｅｍｓｅｔ），提高了挖掘的效率和速度．实验结果表明，算法ＡＲ＿ＳＥＴ是有效的，并对ＡＲ＿ＳＥＴ算法的几个变种进行了讨论．

关键词：数据挖掘关联规则数据库知识发现

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基于自监督的深度神经网络稳健性提高方法

厦门大学学报（自然科学版） 2022年第6期61卷 1010-1020页

作者：李佳文方堃黄晓霖杨杰上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

深度神经网络在多种人工智能任务中有广泛的应用,然而研究表明深度神经网络在对抗样本的攻击下会输出完全错误的预测结果,整体模型的准确性受到很大影响.如何提高网络针对对抗样本的稳健性,是研究者亟需解决的问题.本文提出了一种基于... 详细信息

深度神经网络在多种人工智能任务中有广泛的应用,然而研究表明深度神经网络在对抗样本的攻击下会输出完全错误的预测结果,整体模型的准确性受到很大影响.如何提高网络针对对抗样本的稳健性,是研究者亟需解决的问题.本文提出了一种基于自监督重建的提高网络稳健性的方法,以图像去噪为基础,设计一种去噪模型,与网络联合训练,并加入自监督重建信号辅助训练.在对抗样本进入网络前,利用去噪模型去除对抗噪声,避免其对网络的干扰.公开数据集上的实验表明,本模型在多种攻击方法下都有较高的分类准确率,表明模型针对对抗样本具有很强的稳健性.

关键词：深度神经网络稳健性自监督对抗攻击图像去噪

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基于采样理论的序列蒙特卡罗车辆跟踪算法

系统仿真学报 2004年第11期16卷 2520-2521,2528页

作者：毛燕芬施鹏飞上海交通大学图象处理与模式识别研究所上海200030

结合图像的灰度分布和空间布局,提出了一种基于灰度和空间信息的序列蒙特卡罗概率跟踪算法。通过比较采样值和期望值的特征距离来计算采样状态对应的权值。利用加权采样值来估计未知量后验概率的各阶矩,当采样数趋向于无穷时由大数定理... 详细信息

结合图像的灰度分布和空间布局,提出了一种基于灰度和空间信息的序列蒙特卡罗概率跟踪算法。通过比较采样值和期望值的特征距离来计算采样状态对应的权值。利用加权采样值来估计未知量后验概率的各阶矩,当采样数趋向于无穷时由大数定理保证,采样值分布逼近于真实值分布。仿真实验给出了利用因子采样对交通流中车辆跟踪的结果。实验表明,基于序列蒙特卡罗的车辆跟踪方法计算简单有效,可以准确地得到车辆的位置并且很好地跟踪其运动轨迹。

关键词：贝叶斯估计序列蒙特卡罗滤波因子采样概率跟踪仿真

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用于红外弱小点目标图像的超分辨增强技术

红外与毫米波学报 2011年第2期30卷 137-141,148页

作者：牛志彬周越施鹍上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,... 详细信息

提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,弱小目标的分辨率可以得到有效增强,局部信噪比可以得到提升,复杂背景可以得到抑制.

关键词：红外图像弱小目标超分辨重建特征流

基于邻域分析TDLMS滤波器的红外小目标检测

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红外与毫米波学报 2009年第3期28卷 235-240页

作者：曹原杨杰刘瑞明上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

使用基本的TDLMS滤波器可以用来进行小目标检测,但是由于其结构和算法的限制,在进行目标检测的过程中会产生一些困难.提出了一种基于邻域分析的TDLMS滤波器,改造了滤波器输入窗口结构,并加入了新的数据处理模块,使其能够更多地获取和利... 详细信息

使用基本的TDLMS滤波器可以用来进行小目标检测,但是由于其结构和算法的限制,在进行目标检测的过程中会产生一些困难.提出了一种基于邻域分析的TDLMS滤波器,改造了滤波器输入窗口结构,并加入了新的数据处理模块,使其能够更多地获取和利用目标邻域内的信息,并获得更为显著的检测效果.实验证明了该算法的有效性.

关键词：目标检测 TDLMS 邻域分析

基于窄带Mumford-Shah模型的图像分割方法(英文)

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红外与毫米波学报 2002年第3期21卷 161-166页

作者：王峥杨新施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

在结合Mumford Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上 ,提出了一种新的图像分割模型 .Mumford Shah模型虽然具有良好的图像分割结果 ,但是其每次迭代过程都需要对所有图像数据进行计算 ,因而很费时 ,导致这种方法不适用于大的... 详细信息

在结合Mumford Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上 ,提出了一种新的图像分割模型 .Mumford Shah模型虽然具有良好的图像分割结果 ,但是其每次迭代过程都需要对所有图像数据进行计算 ,因而很费时 ,导致这种方法不适用于大的图像数据 ,特别是三维图像的分割 .本文通过一种新的初始化方法把Mumford Shah模型和水平集中的窄带解法结合在一起 .这种新的初始化方法是通过在特定条件下简化快速行进法得到的 .通过去除快速步进法中费时的排序过程 ,使得初始化的计算时间只有O(N) .窄带Mumford Shad模型把分割计算限制在窄带范围内 ,避免了大量的计算 ,但取得了与原始的Mumford Shah模型相同的分割效果 .实验结果表明基于快速步进法的初始化方法是可行的 ,而窄带M S分割模型一次迭代计算的时间比原M

关键词：图像分割 Mumford-Shah模型水平集方法窄带法图像处理三维图像