基于CNN多层特征加权融合的闭环检测算法

来源 :华中科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:CHENYF20000
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针对深度学习用于闭环检测中存在空间细节特征丢失的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)多层特征加权融合(CNN-F)的闭环检测算法.首先,采用预训练的CNN模型作为特征提取器,从网络中提取输入图像的浅层几何特征和深层语义特征;然后,调整特征图数据进行加权融合,将融合的特征图进行主成分分析(PCA)降维处理后,计算相似性得分用于闭环检测;最后,将算法在数据集New College和City Centre上进行测试.实验结果表明:CNN-F可以有效改善图像特征描述效果,相比于直接使用CNN的闭环检测算法,
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利用一步电化学原位还原法制备了还原氧化石墨烯/多壁碳纳米管复合物(ErGO/MWCNTs),研究木犀草素在该复合物修饰电极(ErGO-MWCNTs/GCE)上的电化学行为,构筑了一种简易、灵敏的电化学传感器用于木犀草素的检测。结果表明,相较于裸电极和ErGO/GCE,ErGO-MWCNTs/GCE利用两种材料的协同作用有效促进了对木犀草素的电催化性能,表现出更灵敏的电流响应。在优化条件下,峰电流与木犀草素的浓度在2.5×10-7~1.3×10-5 mol·L
随着石油勘探向海上和深部地层发展,复杂的地层条件对钻井液润滑剂的润滑性、环保性、高温稳定性等提出了更严格的要求,常见的植物油润滑剂由于其高温稳定性差难以满足上述条件。针对这一问题,以2-乙基己醇、过氧化氢、2-丁醇及大分子有机物ATC-M对大豆油进行改性合成了一种新型大豆油润滑剂SPRO-E。性能评价结果表明,在钻井液体系中加入2%的SPRO-E,230℃老化后润滑系数降低率达61.8%,表明润滑剂SPRO-E可抗温230℃,具有良好的高温稳定性。通过四球摩擦试验机测得润滑剂SPRO-E的最大无卡咬负荷P
预测小分子与蛋白质的共价结合对基于共价结合的药物筛选十分重要。目前基于结构的虚拟筛选工具主要面向药物和靶标的非共价对接。本文在前期研究的基础上,用深度学习技术中的双向长短期记忆循环网络方法和自注意机制,根据实验数据,预测小分子与蛋白质的共价结合能力。蛋白质与小分子配体共价结合主要有半胱氨酸或丝氨酸结合类型。半胱氨酸共价结合类型的数据量较大,本文主要预测半胱氨酸类型的共价结合。与传统的机器学习模型,如随机森林,逻辑回归,支持向量机模型相比,该深度学习模型的预测能力有显著的改进。
针对内曲线径向柱塞马达的泄漏和磨损问题,在考虑黏压效应、空化效应、油液压缩性及油沟压力与油膜边界压力的耦合作用下,对滚柱-柱塞摩擦副之间的动静压混合润滑油膜建立非稳态的弹流润滑仿真模型.基于该模型,对比分析了不同的配合间隙尺寸对油膜特性及泄漏的影响.结果表明:减小配合间隙可以降低空化、减小泄漏、提高油沟的静压支撑作用,增加配合间隙则可以提高油膜的动压效应.综合考虑最小油膜厚度、泄漏量和空化三个因素,滚柱-柱塞配合间隙的最优值为0.03 mm.
含酰胺基团的芳卤化合物锂卤交换制备芳醛化合物往往会失败或收率极低,本文采用改进的锂卤交换法成功地合成了单胺氧化酶抑制剂的关键中间体N-Boc-6-氨甲基烟醛。以5-溴-2-氰基吡啶为原料,通过“一锅法”直接将氰基还原成氨基的同时接上Boc保护基,随后在正丁基锂和异丙基氯化镁的作用下发生金属卤素交换反应,再与DMF反应,最终成功合成目标化合物N-Boc-6-氨甲基烟醛,总收率为70.5%。产物经1H-NMR、13C-NMR分析确证为目标产物。与文献报道的路线相比,该合成路线大大缩短。
针对一类具有过驱动特性的多缸液压机,提出了一种基于扰动观测器的新型滑模容错动态分配方法.该方法将多类执行器故障转移到集总扰动中,简化了包含多类故障数学模型的容错控制器设计过程,并以此为基础,进行动态控制分配设计.首先,基于集总扰动观测器提供的集总扰动估计,通过滑模方法,设计了虚拟容错控制律;然后,利用动态优化方法为虚拟容错控制律设计了控制分配方案,该分配方案在提高计算效率的同时,能够考虑执行器约束及其他性能指标,从而对虚拟控制输入进行高效能分配.仿真实验表明:无论是某单液压缸发生特定故障,还是多液压缸发生
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为解决现有配置方法在构建替代模型中易陷入维度灾难问题,提出了一种基于降维算法和Chebyshev多项式的结构区间分析方法.首先,基于降维算法将结构的n维原始响应函数分解为多个一维函数的和函数;然后,利用Chebyshev多项式,将上述一维响应进行拟合,构造了只由单变量函数组成的实际结构响应的替代模型使原始n维正交多项式的求解问题转换成求解多个一维正交多项式,计算成本降低且易于实现;最后,通过区间运算寻找替代模型的极值,得到结构响应的边界.数值算例验证了该方法的准确性和有效性.
针对标准灰狼优化算法(GWO)只适合求解连续优化问题,无法直接求解离散域上的资源分配问题,提出一种基于马太效应的离散灰狼优化算法(DGWO)来求解资源分配问题.首先,根据数学映射思想给出一种将连续空间转化为离散空间、实数变换为整数的编码转换方法;然后,对其中的不可行解采用基于马太效应的修复与优化方法处理;最后,将DGWO计算结果与遗传算法结果进行对比发现不论是收敛速度,还是求解质量,DGWO算法均优于遗传算法.实验结果表明了DGWO算法求解资源分配问题的可行性、正确性和优越性.
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