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裂隙优势流入渗诱发堆积层滑坡浅层破坏机理研究

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岩土工程学报 2024年第6期46卷 1136-1145页

作者：黄晓虎魏兆亨易武郭飞黄海峰肖宇煌三峡库区地质灾害教育部重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002 三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002 三峡大学湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站湖北宜昌443002 湖北省地质环境总站湖北武汉430034

土体裂隙为雨水提供了入渗通道,沿此通道形成的优势流主导着降雨入渗过程,导致滑坡稳定性逐步恶化,促使变形持续发展。以徐洼滑坡为例,结合地质勘察、现场宏观巡查以及监测数据等,在分析徐洼滑坡变形特征的基础上,阐明裂隙对滑坡浅层破... 详细信息

土体裂隙为雨水提供了入渗通道,沿此通道形成的优势流主导着降雨入渗过程,导致滑坡稳定性逐步恶化,促使变形持续发展。以徐洼滑坡为例,结合地质勘察、现场宏观巡查以及监测数据等,在分析徐洼滑坡变形特征的基础上,阐明裂隙对滑坡浅层破坏的影响,利用数值模拟,分析不同深度裂隙引起的优势流入渗过程,在此基础上,通过无限边坡模型,计算优势流作用下浅层滑坡的稳定性演化特征,最终厘清优势流入渗诱发浅层破坏机理。研究表明:(1)裂隙提高了坡体的透水性,坡体变形与裂隙发育相互促进,而引起浅层破坏的往往是滑坡变形产生地表拉张裂隙的持续演化;(2)裂隙改变了雨水的入渗过程,一部分沿坡体表面向下垂直入渗,一部分沿裂隙入渗至裂隙末端向四周扩散,随着裂隙发育,降雨入渗由优势流主导;(3)滑坡变形与裂隙发育的关系密切,无裂隙时,坡体仅表层处于不稳定状态,表现为表层侵蚀破坏,随着裂隙演化,裂隙影响深度内坡体处于不稳定状态,表现为滑动破坏,裂隙末端的暂饱和区为最危险滑面。

关键词：堆积层滑坡优势流入渗失稳机理变形特征浅层破坏

基于改进Soft-NMS的多实例行人检测算法

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长江信息通信 2024年第2期37卷 79-81页

作者：王鹏刘军清李菁三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

在行人检测任务中,最主要的是能够快速且精准识别图像或视频中的行人。由于在密集的场景中行人之间存在相互遮挡,导致目前行人检测算法普遍存在漏检和误检问题。为了解决上述问题,文章提出了一种基于改进Soft-NMS算法的多实例行人检测... 详细信息

在行人检测任务中,最主要的是能够快速且精准识别图像或视频中的行人。由于在密集的场景中行人之间存在相互遮挡,导致目前行人检测算法普遍存在漏检和误检问题。为了解决上述问题,文章提出了一种基于改进Soft-NMS算法的多实例行人检测方法。为了减小由于行人之间重叠导致检测器无法做出准确预测,引入多实例检测方法来使检测器做出相对准确的预测。并且在Soft-NMS算法的基础上进行改进,提出了Set-Soft-NMS算法来减少行人检测中的漏检和误检问题。使用公开的行人检测数据集上对文章所提出的方法进行实验,结果表明该文提出方法的性能要优于其他主流的行人检测算法。

关键词：行人检测多实例检测 Soft-NMS

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中文学术论文全文语步识别研究

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 74-83页

作者：杜新玉李宁北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学... 详细信息

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学术论文语步分类数据集,并提出一种融入章节标题文本的语步识别方法,在细粒度层面实现中文学术论文全文语步的识别。【结果】实验结果表明,学术论文语步的22类别分类任务中,RoBERTa-wwm-ext模型总体准确率提升0.031,达到0.909,Micro-F1值提升0.022,达到0.837。【局限】所构建的学术论文语步分类数据集尚存在少量数据不平衡问题,所提方法受限于论文质量,这些问题得到改进后,模型对语步的识别能力应能得到进一步提高。【结论】所提方法取得了较高的语步识别准确率,研究成果可用于学术论文的自动理解、论文质量评价及论文语义检索等领域,对科技文献的有效利用具有重要作用。

关键词：学术论文理解语步识别预训练模型

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基于扰动修改的遗传算法

电脑与信息技术 2024年第3期32卷 27-30页

作者：李俊良三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌433000

文章主要探讨了系统论的扰动概念与遗传算法的融合,目标是解决一系列具有不确定性的优化问题。算法模拟了自然界的遗传机制,通过引入随机扰动来模拟不确定性,并在遗传进化过程中逐步提升解决方案的质量。在系统论中,“扰动”指的是对系... 详细信息

文章主要探讨了系统论的扰动概念与遗传算法的融合,目标是解决一系列具有不确定性的优化问题。算法模拟了自然界的遗传机制,通过引入随机扰动来模拟不确定性,并在遗传进化过程中逐步提升解决方案的质量。在系统论中,“扰动”指的是对系统产生影响的外部因素,或者是由系统内部因素引起的偏差。这些扰动可能是随机的,也可能是周期性的。本算法展现出了高度的鲁棒性,即使在目标函数发生变化后,仍能保持良好的性能。因此,该算法可以被视为解决类似优化问题的强大工具。

关键词：进化算法系统论扰动

基于改进RetinaNet模型的口罩规范佩戴检测方法

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长江信息通信 2024年第2期37卷 35-38页

作者：张思甜刘军清康维三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

新冠病毒在全球传播期间,规范佩戴口罩是最有效的防范方式。对公共场所中密集人群的口罩佩戴是否规范进行检测时,由于目标紧邻、遮挡以及含有大量的小目标,存在检测精度低、错检和漏检率高的问题。为了解决上述问题,文章提出一种基于改... 详细信息

新冠病毒在全球传播期间,规范佩戴口罩是最有效的防范方式。对公共场所中密集人群的口罩佩戴是否规范进行检测时,由于目标紧邻、遮挡以及含有大量的小目标,存在检测精度低、错检和漏检率高的问题。为了解决上述问题,文章提出一种基于改进RetinaNet模型的口罩规范佩戴检测方法。通过引入ECA-Net注意力模块,使得对口罩目标特征给予更多的关注,提高检测精度;其次,在特征金字塔FPN后引入自适应空间特征融合模块ASFF,来充分利用多尺度特征,进行更加充分的融合。使用该文所提出的方法在自制的口罩规范佩戴数据集进行实验,结果表明该文方法的整体性能优于其他的检测算法。

关键词：口罩规范佩戴检测 RetinaNet 注意力机制自适应特征融合

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基于深度学习的直播弹幕情感多分类研究

长江信息通信 2024年第5期37卷 65-69页

作者：焦科元三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443000

在网络直播场景下为提高弹幕分析的准确性与高效客观性,文章提出了一种结合MacBERT预训练语言模型与BILSTM-CNN模型的弹幕情感多分类模型MacBERT-BILSTM-CNN,将情感按照乐、好、怒、愁、惊、恶和惧7种情感维度进行分类;同时考虑到颜文... 详细信息

在网络直播场景下为提高弹幕分析的准确性与高效客观性,文章提出了一种结合MacBERT预训练语言模型与BILSTM-CNN模型的弹幕情感多分类模型MacBERT-BILSTM-CNN,将情感按照乐、好、怒、愁、惊、恶和惧7种情感维度进行分类;同时考虑到颜文字和表情等情感符号所蕴含的内在信息对弹幕情感分析的影响,进行了颜文字和表情符号的替换。经过对比实验,MacBERT-BILSTM-CNN模型在相同数据集上的评价指标与CNN、BILSTM-CNN和MacBERT模型相比都有不同程度的提升,表明了该模型在弹幕情感多分类任务中具有更好的效果;替换情感符号后相比与原始数据集的评价指标有一定提高,证明了充分考虑情感符号蕴含的内在信息能提升弹幕情感倾向判断的准确性。

关键词：弹幕情感多分类预训练语言模型颜文字表情符号

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基于比例边界有限元法计算应力强度因子的不确定量化分析

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振动与冲击 2024年第5期43卷 250-259页

作者：胡昊文陈灯红王乾峰胡记磊骆欢防灾减灾湖北省重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002 三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002

应力强度因子是预测荷载作用下结构中裂纹产生和扩展的重要参数。半解析的比例边界有限元法结合了有限元和边界元法的优势,在裂纹尖端或存在奇异应力的区域不需要局部网格细化,可以直接提取应力强度因子。在比例边界有限元法计算应力强... 详细信息

应力强度因子是预测荷载作用下结构中裂纹产生和扩展的重要参数。半解析的比例边界有限元法结合了有限元和边界元法的优势,在裂纹尖端或存在奇异应力的区域不需要局部网格细化,可以直接提取应力强度因子。在比例边界有限元法计算应力强度因子的框架下,引入随机参数进行蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation, MCS),并提出一种新颖的基于MCS的不确定量化分析。与直接的MCS不同,采用奇异值分解构造低阶的子空间,降低系统的自由度,并使用径向基函数对子空间进行近似,通过子空间的线性组合获得新的结构响应,实现基于MCS的快速不确定量化分析。考虑不同荷载状况下,结构形状参数和材料属性参数对应力强度因子的影响,使用改进的MCS计算应力强度因子的统计特征,量化不确定参数对结构的影响。最后通过若干算例验证了该算法的准确性和有效性。

关键词：应力强度因子(SIF) 比例边界有限元法(SBFEM) 蒙特卡罗模拟(MCS) 不确定性量化分析(UQ) 奇异值分解(SVD)

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基于弱监督的细胞核图像分割算法

长江信息通信 2024年第5期37卷 70-72页

作者：阮启胜三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

细胞核分割在组织病理学图像分析中扮演着重要的角色。基于像素级别标注的细胞核图像分割算法已经取得了显著的效果,但由于细胞核数量众多且体积较小,标注工作量大,很难获取高质量数据集。因此,提出了一种基于弱监督的细胞核图像分割算... 详细信息

细胞核分割在组织病理学图像分析中扮演着重要的角色。基于像素级别标注的细胞核图像分割算法已经取得了显著的效果,但由于细胞核数量众多且体积较小,标注工作量大,很难获取高质量数据集。因此,提出了一种基于弱监督的细胞核图像分割算法,仅对部分细胞核进行点标注就可以完成细胞核图像的分割任务。为了能够利用部分点进行分割,首先训练一个检测模型来获取所有细胞核的位置,然后基于检测结果生成两种伪标签用于细胞核分割。实验结果表明,与基于像素级别标注的细胞核图像分割算法相比,文章的方法在保证分割性能的同时大大降低了标签标注工作量。

关键词：细胞核分割弱监督学习点标注病理学分析

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基于多Agent传动关系的股市趋势预测

计算机工程 2024年第3期50卷 267-276页

作者：鲍志姚宏亮方帅杨静俞奎合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

股市趋势预测是机器学习领域中一个具有挑战性的任务。由于一些因素对于股市的影响是动态且不确定的,导致股市趋势难以预测。针对已有方法在股市预测时存在的灵敏性差、适应力弱等问题,从快变量和慢变量的传动关系出发,利用Agent技术对... 详细信息

股市趋势预测是机器学习领域中一个具有挑战性的任务。由于一些因素对于股市的影响是动态且不确定的,导致股市趋势难以预测。针对已有方法在股市预测时存在的灵敏性差、适应力弱等问题,从快变量和慢变量的传动关系出发,利用Agent技术对股市中的快周期和慢周期进行联合建模,提出一种多Agent传动影响图(MATID)股市趋势预测方法。给出股市中快周期和慢周期的划分标准,并引入周期能量的概念;通过对相关趋势指标的特征融合,给出周期能量的量化计算方法;通过分析快周期和慢周期的动态作用过程,给出传动因子的表示方法;将快周期和慢周期分别对应成不同的Agent,利用多Agent影响图模型建模快周期和慢周期的传动过程;利用股市振子模型表示快Agent和慢Agent之间的传动效用,利用联合树的自动推理技术对股市趋势进行预测。在不同样本数量和不同股市趋势下进行实验,结果表明,与门控循环单元、S-LSTM和Hybrid-RNN预测方法相比,MATID方法预测精确率提升1.5%~7.0%,召回率提升5.4%~6.7%,F1值提升3.7%~6.2%,具有良好的灵敏性和适应力。

关键词：多Agent传动影响图周期传动振子模型效用函数联合树