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注意力缺陷多动障碍(ADHD)是儿童期最常见的精神疾病之一,在大多数情况下持续到成年期。近年来,基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的,然而事实上,ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本,从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题,即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征,提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型,其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差,进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解,并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估,并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好,可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断,还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断
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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
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为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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图像分割是计算机视觉领域中的重要分支,旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步,大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估,从而选择最优分割算法,成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上,将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下,通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终,讨论了各种评估方法的优势和适用性
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泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数,因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机,对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验;借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系,结合对尾矿颗粒的受力分析,推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型,揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系,并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律;结合矿山生产对于底流浓度的要求,应用该数学模型,为其推荐了泥层高度的合理范围,验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据
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针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题,提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先,建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型,降低对搜索区域的重复搜索;其次,建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型;然后,将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子,高斯扰动引入地标算子,同时利用模拟退火机制保留次优个体,进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后,通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较,结果表明新型算法的合理性和有效性
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针对矿山充填中拜耳法赤泥利用率较低或低浓度赤泥充填材料存在强度低、泌水量高、易收缩等问题,研究粉煤灰添加比例、脱硫石膏、石灰及激发剂对赤泥充填材料早期强度及体积稳定性的影响,采用扫描电子显微镜-能谱仪(SEM-EDS)和X射线衍射(XRD)分析手段探讨赤泥基充填材料的水化机理。结果表明,脱硫石膏促进钙矾石的生成,石灰促进粉煤灰火山灰效应,激发剂可以加快赤泥?粉煤灰水化反应进程,三者协同作用提高赤泥充填体强度。充填材料28 d抗压强度3.35 MPa,且初始及60 min流动度在200 mm以上。微观实验表明,硬化体水化产物为钙矾石、硬柱石、硅铝酸盐凝胶类矿物,水化产物通过填充孔隙,提高浆体强度。赤泥基充填材料固体废弃物利用率达到92%,无泌水,无沉缩,具有较高的经济价值和环保价值
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近年来,为实现汽车车身轻量化,大量的铝合金材料被用于汽车车身制造,由于6016铝合金具有良好的烘烤性能,被大量使用.但是传统的冷成形技术并不能成形复杂零件,因此热冲压-冷模具淬火成形技术被用到铝合金的成形过程中,板材成形领域中一个重要的性能指标是成形极限.本论文使用理论预测和试验两种方法对6016铝合金成形极限曲线进行了研究.首先,建立了考虑应变强化和应变速率强化的Fields-Bachofen本构方程,并将此本构方程引入到成形极限理论推导过程中;然后,基于M-K凹槽理论,对6016铝合金成形极限曲线进行了理论预测,并且采用Nakazima试验方法对预测结果进行了验证.结果显示,随着初始厚度不均度的增加,预测曲线向纵坐标的正方向移动;通过实验值和预测值的对比发现M-K凹槽理论对成形极限曲线的预测是可行的、准确的
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采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测,并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型,分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测,建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明,与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比,该模型计算的偏差在10%以内,当渣中w(CaF2)超过20%时,偏差逐渐增大,主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化,最终黏度实测值与炉渣初始成分不符,造成模型无法对黏度有效预测。此外,研究发现,CaF2的增加能显著降低炉渣黏度,而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%,炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小,当w(CaF2)<17%,Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大;当w(CaF2)>11.5%,炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降,当w(CaF2)<11.5%,Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外,该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例,可以改善保护渣的黏度和流动性,供钢铁工业应用
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基于非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓连接薄板搭接部分的力学特性,其中虚拟材料的材料参数用复模量表示,可直接生成复刚度矩阵以表示搭接部分的刚度及阻尼特性,省却了常规建模中生成结合部阻尼矩阵的步骤,在保证模型精确性的基础上简化了建模流程,以此建立了螺栓连接薄板结构的半解析模型并对其进行了动力学分析。首先描述了建模理念,将虚拟材料分别假定了三种复模量非均匀分布形式模拟螺栓搭接部分的力学特性,提出用反推辨识技术确定虚拟材料储能模量与耗能模量的方法。接着,基于能量法并用正交多项式假定模态,推导了螺栓连接薄板的半解析分析模型,并创新性地给出了求解半解析模型任意锤击点与拾振点处频响函数的公式。最后,以一个具体的螺栓连接薄板结构为对象进行了实例研究,结果表明:用所创建的半解析模型计算出的各阶仿真固有频率与实验测得的各阶固有频率的误差均在5%以内,计算得到的各阶仿真模态振型以及频响函数曲线与实测值均较为接近,从而证明了利用复模量非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓搭接部分可有效简化螺栓结合部建模,亦可达到较高的仿真计算精度
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