现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主，主观性较强.针对这一问题，以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础，提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律，从而对各测点残差的融合权重进行了分配，计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析，利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云，即评价标准.在此基础上，结合云相似度算法，建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明，该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值，并能够定量、客观地评价大坝整体性态，评价结果合理、可靠，可为保障大坝安全运行提供重要参考

为研究纳米隔热材料孔隙结构内部的气体热传输特性, 采用溶胶-凝胶工艺结合超临界干燥技术, 制备了一系列具有不同孔隙结构特征的样品, 通过热导率、氮气吸-脱附和真密度测试, 全面、准确获取了其孔隙结构信息, 并专门、系统研究了孔隙结构特征与气体热传输特性之间的关系.研究结果表明: 与气相贡献热导率相对应, 材料具有双尺度孔隙结构特征, 并且当大孔隙尺度不及小孔隙的10倍时, 可进一步等效为单尺度孔隙.考虑气固耦合传热的本征气相贡献热导率随孔隙尺度的增大而升高, 与气相热导率变化类似且成一定的比例关系, 孔隙尺度小于200 nm和大于500 nm时的比例系数分别为2.0和1.5, 200~500 nm时则为2.0~1.5.当大、小孔隙尺度的比值不超过10时, 或者这一比值为100~1000且大孔隙含量低于10%时, 气相贡献热导率随环境气压的降低依次呈现快速下降、缓慢下降和无变化三个阶段; 当这一比值超过3000时, 即使大孔隙含量很低(不超过10%), 气相贡献热导率也会依次呈现快速下降、缓慢下降、快速下降和无变化四个阶段

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

尾矿库溃坝灾害应急响应时间短、潜在威胁巨大,往往造成惨重人员伤亡与巨额财产损失. 近些年尾矿库安全事故发生数量的总体下降趋势充分体现出现代化技术及安全管理方面的进步,然而重大事故发生频次却不减反增,2015年巴西Samarco铁矿与2014年加拿大Mount Polley重大溃坝事故及其惨重后果,再次为尾矿库安全敲响警钟. 我国现存尾矿库8869座,含\头顶库\1425座,安全形势复杂. 本文在收集大量相关领域文献的基础上,聚焦尾矿库溃坝灾害防控体系中的安全监测、灾害预警与应急准备、安全管理与标准规范这三大方面核心内容,分别综述对比国内外现状及前沿进展,探讨分析我国当前所面临的问题并尝试提出改进建议,为尾矿库防灾减灾理论研究与技术革新提供参考. 结果表明:(1)我国尾矿库安全监测标准更高,但仪器耐久性、可靠度与实用性不足,专用监测器件与新技术的研发应用势在必行;(2)灾害预警方法单一且可信度不高,而信息技术融合应用成为发展趋势;(3)应急管理与预警决策需以充分的科学论证为基础,当前研究在试验手段与计算方法上存在局限;(4)我国拥有完善的安全管理标准规范体系,但在安全等别划分、全生命周期管理、主体变更、事故总结等方面相对欠缺

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

等级保护（简称等保）是我国信息安全的基本政策，随着区块链技术在各行业中的应用日趋广泛，有必要同步推进区块链系统的等级保护测评工作，这将有利于推动该技术在我国的持续健康发展。有鉴于此，依据等保第三级的应用和数据安全要求，给出了区块链系统中对等网络、分布式账本、共识机制和智能合约等核心技术的具体测评要求及实施方案，并从等保2.0规定的控制点出发，分别对当前区块链系统运行数据与基于日志流程的安全审计机制进行了归纳与分析。通过上述评估与分析可知区块链系统在软件容错、资源控制和备份与恢复等方面满足等保要求，而在安全审计、身份鉴别、数据完整性等方面则有待进一步改进

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性