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基于双加性角裕度边际损失的说话人验证

信号处理 2025年第1期41卷 174-182页

作者：张汐宇陈仙红北京工业大学信息科学技术学院北京100124

说话人验证是深度学习领域的一项关键任务,旨在根据说话人的声音来验证其身份。加性边际损失(Additive Margin loss, AM loss)和加性角裕度边际损失(Additive Angular Margin loss, AAM loss)是说话人验证中常用的损失函数。这两种方法... 详细信息

说话人验证是深度学习领域的一项关键任务,旨在根据说话人的声音来验证其身份。加性边际损失(Additive Margin loss, AM loss)和加性角裕度边际损失(Additive Angular Margin loss, AAM loss)是说话人验证中常用的损失函数。这两种方法通过引入边际项,显著提高了同类样本的聚集度。然而,这些方法只考虑了类内距离而忽略了不同类别之间的关系,限制了区分不同说话人的能力。为解决这一缺陷,本文提出一种新的损失函数,称为双加性角裕度边际损失(Double Additive Angular Margin loss, DAAM loss)。DAAM损失为类内角度和类间角度引入边际常数,有效地考虑了类内内聚和类间分离。同时压缩类内距离和扩大类间距离,DAAM损失增强了对说话人嵌入的区分能力,从而提高了性能。为了验证DAAM损失的有效性,我们采用不同损失监督的说话人验证模型Xvector和Extended-Xvector(Evector)来提取说话人嵌入信息,在广泛使用的Voxceleb1和Voxceleb2数据集上进行了大量的实验。此外,我们分析了不同损失函数监督模型得到的说话人嵌入的平均类内和类间距离。实验结果表明,DAAM损失在相等错误率(equal error rate, EER)、最小检测代价函数(minimum Detection Cost Function,minDCF)以及类间距离和类内距离比值方面优于AM损失和AAM损失。DAAM损失有效地最大化了不同说话人之间的距离,同时令同一说话人的样本保持紧凑,从而增强了说话人嵌入的区分能力。总之,本文提出了双加性角裕度边际损失(DAAM loss)。DAAM损失考虑了类内和类间关系,增强了类可分性,提高了验证性能,使说话人验证模型能够学习到更有鉴别性和鲁棒性的说话人表示。在Voxceleb1和Voxceleb2数据集上使用Xvector和Evector模型进行了广泛的实验,验证了DAAM损失的有效性,展示了其在推进说话人验证领域最先进技术方面的潜力。提出的DAAM损失有助于开发更准确和鲁棒的说话人验证系统,为该领域的未来研究铺平了道路。

关键词：说话人验证深度学习度量学习

SERS@Au微阵列芯片快速检测细菌性结膜炎病原体

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 476-482页

作者：刘文博李含徐瑗聪刘梦东王惠琴林太凤郑大威张萍北京工业大学化学与生命科学学院北京100124

急性细菌性结膜炎是一种常见的眼科疾病,医治不及时会严重损害视力。目前针对细菌性结膜炎常规的诊断方法仍为微生物培养法,该方法灵敏度高,但耗时耗力,难以满足快速检测的需求。该研究开发了一种SERS@Au微阵列芯片,将其作为增强基底收... 详细信息

急性细菌性结膜炎是一种常见的眼科疾病,医治不及时会严重损害视力。目前针对细菌性结膜炎常规的诊断方法仍为微生物培养法,该方法灵敏度高,但耗时耗力,难以满足快速检测的需求。该研究开发了一种SERS@Au微阵列芯片,将其作为增强基底收集细菌性结膜炎相关金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、铜绿假单胞菌和表皮葡萄球菌的SERS图谱。结果表明,该芯片具有良好的增强效果、重现性和稳定性。选取400~1800 cm^(-1)波段,通过建立SVM模型和OPLS-DA模型对四种致病菌进行判别分析,区分准确率分别达到97%和90%。采用SERS@Au微阵列芯片对加标泪液进行检测,仅需短暂培养即可快速、准确、便捷、无损筛查致病菌,减少患者的痛苦。该研究开发的SERS@Au微阵列芯片与便携式拉曼光谱仪配套使用,具有准确、便携、快速、现场检测及微量样品检测的特点,适用于眼科细菌性感染疾病的快速筛查。该方法无需标记、无需鉴定培养基、对患者无损,实现了对复杂生物样本混合感染的快速检测,大大提高了检测效率,有望成为眼科疾病的新型辅助筛查手段。

关键词：表面增强拉曼光谱微阵列芯片细菌性结膜炎正交偏最小二乘判别分析支持向量机快速检测

聚焦研究生实践能力培养的AI+数字化实验设计与分析

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实验技术与管理 2025年

作者：李晓理石婷北京工业大学信息科学技术学院

人工智能（artificial intelligence，AI）与数字化技术已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。高等教育体系尤其是研究生教育中对学生实践能力的培养，是培养创新型人才的关键环节，需紧跟时代步伐。该文探讨了如何建设“AI+数字化... 详细信息

人工智能（artificial intelligence，AI）与数字化技术已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。高等教育体系尤其是研究生教育中对学生实践能力的培养，是培养创新型人才的关键环节，需紧跟时代步伐。该文探讨了如何建设“AI+数字化”实践能力培养模式，并以典型实验设计与分析为例进行了阐述，目的是解决传统培养模式中存在的难以全方位指导、顾及每位学生、实时答疑、个性化培养等诸多问题和难题，为研究生提供精准、规范且个性化的实践能力培养方案，从而提升他们的实践动手能力及理论知识应用能力。

关键词：研究生培养实践能力 AI+数字化实验设计与分析

微磁检测技术在Cr12MoV钢和3Cr13钢屈服/抗拉强度检测中的应用

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北京工业大学学报 2025年第1期51卷 32-41页

作者：王贤贤何存富刘秀成李鹏宁梦帅邢智翔北京工业大学材料与制造学部北京100124 北京工业大学信息学部北京100124

利用微磁无损检测方法对Cr12MoV钢和3Cr13钢的屈服强度(R_(p0.2))和抗拉强度(R_(m))进行无损定量预测。首先,采用先淬火后回火的工艺改变材料的拉伸力学性能,得到不同屈服/抗拉强度的拉伸试样;其次,对2种材料先后进行微磁特征参量测试... 详细信息

利用微磁无损检测方法对Cr12MoV钢和3Cr13钢的屈服强度(R_(p0.2))和抗拉强度(R_(m))进行无损定量预测。首先,采用先淬火后回火的工艺改变材料的拉伸力学性能,得到不同屈服/抗拉强度的拉伸试样;其次,对2种材料先后进行微磁特征参量测试和屈服/抗拉强度的测定;然后,分别利用格拉布斯(Grabbs)准则和ReliefF特征筛选方法,剔除系统误差并得到对强度指标敏感的微磁特征参量;最后,通过神经网络模型寻优,构建BP神经网络预测模型,实现Cr12MoV钢和3Cr13钢屈服强度和抗拉强度定量预测。研究结果表明:微磁检测方法可以对Cr12MoV钢和3Cr13钢屈服强度和抗拉强度进行无损定量预测,模型得到的屈服强度和抗拉强度预测平均误差分别小于3%和5%。提出的研究方法和结论可为铁磁性材料屈服强度和抗拉强度的微磁无损检测提供参考。

关键词：微磁检测抗拉强度屈服强度 BP神经网络无损检测 ReliefF

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螺栓连接松动的监检测技术研究进展

北京工业大学学报 2025年第2期51卷 192-213页

作者：龚裕唐国良王孝然刘增华北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 北京工业大学机械与能源工程学院北京100124 北京工业大学信息科学技术学院北京100124

螺栓连接的完整性维护仍然是一个面临众多挑战的问题,特别是在遭受外部干扰(如振动)时,连接界面表面可能会发生大面积或局部的滑移。这种滑移现象会加剧界面间的相对运动,导致预紧力水平下降,也就是螺栓连接的松动。在过去的10年中,诸... 详细信息

螺栓连接的完整性维护仍然是一个面临众多挑战的问题,特别是在遭受外部干扰(如振动)时,连接界面表面可能会发生大面积或局部的滑移。这种滑移现象会加剧界面间的相对运动,导致预紧力水平下降,也就是螺栓连接的松动。在过去的10年中,诸如振动法、导波法和机电阻抗法等检测方法已逐渐应用于检测螺栓连接的松动。伴随着计算能力的显著提升,机器学习算法包括神经网络和支持向量机已被开发出来,用于进一步提升螺栓松动检测方法的准确性。这些方法的融合为螺栓连接的实时健康监测提供了新的途径。该文综述了基于声弹性效应、振动、导波和机电阻抗的方法,以及基于机器学习算法的信号分析方法在螺栓连接松动检测和监测领域的应用,旨在展示近年来该领域的研究进展。

关键词：螺栓连接螺栓松动机器学习信号分析无损检测结构健康监测

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聚焦研究生实践能力培养的“AI+数字化”实验设计与分析

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实验技术与管理 2025年第2期42卷 191-196页

作者：李晓理石婷北京工业大学信息科学技术学院北京100124

人工智能(artificial intelligence,AI)与数字化技术已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。高等教育体系尤其是研究生教育中对学生实践能力的培养,是培养创新型人才的关键环节,需紧跟时代步伐。该文探讨了如何建设“AI+数字化”实... 详细信息

人工智能(artificial intelligence,AI)与数字化技术已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。高等教育体系尤其是研究生教育中对学生实践能力的培养,是培养创新型人才的关键环节,需紧跟时代步伐。该文探讨了如何建设“AI+数字化”实践能力培养模式,并以典型实验设计与分析为例进行了阐述,目的是解决传统培养模式中存在的难以全方位指导顾及每位学生、实时答疑、个性化培养等诸多问题和难题,为研究生提供精准、规范且个性化的实践能力培养方案,从而提升他们的实践动手能力及理论知识应用能力。

关键词：研究生培养实践能力 AI+数字化实验设计与分析

三氯咔唑与纳米材料复合污染胁迫对活性污泥微生物的影响

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科技导报 2025年第03期 105-114页

作者：樊晓燕张晓晗刘元坤耿文念王亚宝北京工业大学城市建设学部北京工业大学重庆研究院

新污染物共暴露会对污水处理厂活性污泥微生物群落结构产生重要影响,但卤代咔唑和纳米材料复合污染对活性污泥系统生态效应的研究尚未开展。选择低（0.05 mg/L）和高（5 mg/L）2种浓度的三氯咔唑（3-chlorocarbazole,3-CCZ）与1 mg/L纳... 详细信息

新污染物共暴露会对污水处理厂活性污泥微生物群落结构产生重要影响,但卤代咔唑和纳米材料复合污染对活性污泥系统生态效应的研究尚未开展。选择低（0.05 mg/L）和高（5 mg/L）2种浓度的三氯咔唑（3-chlorocarbazole,3-CCZ）与1 mg/L纳米四氧化三铁（Fe3O4nanoparticles,Fe3O4NPs）作为胁迫条件,探究复合污染对活性污泥体系细菌群落的短期影响以及胁迫后体系对低温的响应。结果表明,3-CCZ与Fe3O4NPs复合污染会对微生物群落丰富度产生抑制作用,污染物的添加以及低温环境都会改变微生物群落结构。基于全尺度分类发现各类群微生物中均存在抗性与恢复特性不同的特定菌属,稀有属对污染物的添加更敏感,丰富属中的Saccharimonadales和TM7a一直是优势菌属。利用网络关系图探究6个生物类群间的相互作用,条件稀有菌属（conditionally rare taxa,CRT）与条件丰富菌属（conditionally abundant taxa,CAT）分别是胁迫阶段和低温阶段下的核心分类单元,复合污染胁迫下稀有属与丰富属之间存在着复杂的共现关系。功能微生物中反硝化细菌（denitrifying bacteria,DNB）的相对丰度受到复合污染胁迫影响最显著,尤其低温环境下DNB相对丰度出现大幅上升。高浓度复合污染会引起硝化基因的富集,反硝化功能基因面对复合污染呈现出不同的变化。研究可为污水处理系统卤代咔唑与纳米材料复合污染的风险评价提供新的思路与理论依据。

关键词：三氯咔唑纳米四氧化三铁微生物群落全尺度分类交互作用功能微生物

废旧涤纶织物的溶剂萃取剥色及其对醇解的影响

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纺织学报 2025年第1期46卷 103-110页

作者：朱琳王展鹏吴宝宅汪少朋刘一鸣代成娜陈标华北京工业大学环境科学与工程学院北京100124 北京芯友工程技术有限公司北京100124

针对有色废旧涤纶织物乙二醇醇解回收过程中染料残留问题,利用溶剂萃取法进行醇解前剥色处理,进一步考察剥色对涤纶织物醇解性能的影响。综合考虑涤纶织物的剥色率及质量损失情况,从多种类型溶剂(单一有机溶剂、混合有机溶剂、低共熔溶... 详细信息

针对有色废旧涤纶织物乙二醇醇解回收过程中染料残留问题,利用溶剂萃取法进行醇解前剥色处理,进一步考察剥色对涤纶织物醇解性能的影响。综合考虑涤纶织物的剥色率及质量损失情况,从多种类型溶剂(单一有机溶剂、混合有机溶剂、低共熔溶剂)中筛选出性能优异的乙酸和氯苯2种溶剂,系统探究了剥色温度、固液比和剥色时间等条件对织物剥色效果的影响,发现当剥色温度为130℃,固液比为1∶30,剥色时间为20 min时,乙酸和氯苯对9种市售涤纶织物都有较好的剥色效果,最佳剥色率分别为82.9%和88.4%。剥色前后对废旧涤纶织物进行乙二醇醇解实验,结果表明,乙酸和氯苯的使用能够普遍提高醇解产物的回收率,最高可使回收率分别增加11.44%和12.48%,且回收产物的纯度均高于90%,有助于废旧涤纶织物的高效回收。

关键词：废旧纺织品涤纶织物溶剂萃取剥色乙酸氯苯醇解回收再利用

基于一致损失生成对抗网络的冷水机组故障诊断

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仪器仪表学报 2025年

作者：高学金吴浩宁高慧慧齐咏生北京工业大学信息科学技术学院内蒙古工业大学电力学院

冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分，当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此，针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据，但带标签的故... 详细信息

冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分，当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此，针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据，但带标签的故障数据往往难以收集，导致模型的诊断准确率下降。为此，本文提出了一种基于一致损失生成对抗网络（CLGAN）的故障诊断方法。首先，利用少量带标签样本和大量无标签样本训练CLGAN，并生成故障数据；然后，利用生成数据与历史数据构建一个包含各类故障的平衡数据集；最后，利用该数据集训练故障分类器并对冷水机组进行实时诊断。CLGAN通过在判别器中引入一致性损失函数，能够有效利用无标签数据辅助模型训练，提升了数据利用率。同时，CLGAN迫使生成器在多个尺度上满足判别器的要求，这种多维度的反馈机制使得模型在面对扰动时，依然能生成高质量的样本，进而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。基于ASHARE和HY-31C数据集的实验结果表明，在各类别仅有5个带标签样本的情况下，CLGAN分别获得了92.8%和95.9%的故障诊断准确率，展现了良好的故障诊断性能。此外，在噪声和跨工况实验中，CLGAN相比于其他对比方法也展现出了良好的鲁棒性和泛化性。

关键词：故障诊断生成对抗网络冷水机组一致损失函数无标签数据