高效选取线性独立的原子特征构建精确机器学习势函数

机器学习势由于具有与第一性原理计算相当的准确性,且低得多的计算成本,在原子模拟中极具前景. 然而原子机器学习势的可靠性、速度和可迁移性在很大程度上取决于原子构型的表示. 适当地选取用作机器学习程序输入的描述符是一个成功的机器学习表示的关键. 本文发展了一种简单有效的方法,可以基于训练数据固有的相关性,从大量待选的描述符中自动选取一组最佳的线性独立原子特征. 通过对几个具有较少冗余线性独立嵌入密度描述符的基准分子构建嵌入原子神经网络势的应用,证明了这种新方法的有效性和准确性. 该算法可以大大简化原子特征的初始选取,并极大地提高原子机器学习势的性能.     

基于机器视觉的干涉条纹检测

基于机器视觉系统OpenMV,以迈克耳孙干涉仪干涉条纹为研究识别对象,根据光源相干性及干涉条纹动态特性,提出基于灰度采样统计的干涉条纹识别检测算法(干涉条纹同心形态搜索算法),运用MicroPython或Python语言编制实时检测程序,运行结果表明仿真和真实干涉条纹都得到了可靠的检测,精度为0.5个条纹,并且测量不确定度主要由算法制定的此条纹检测精度引起,证明了干涉条纹机器视觉检测方法和技术的有效性.     

利用少量样本集成吸毒人员预测模型的方法

为了从"潜在"吸毒人员中准确的锁定嫌疑个体,首先甄选样本并利用改进的特征缩放方法得到组合升维的基本样本集,然后对正样本进行过采样、负样本进行样本分片,修正了正、负样本集的不均衡性,最后利用神经网络集成预测吸毒人员的模型,由正负样本集进行训练和验证,提出了基于查准率、准确率、召回率的"三率判断法"的评估模型并进行模拟验证,给出了相关政策建议.     

基于深度学习的人体行为识别算法

目前,针对深度学习的人体行为识别研究,往往采用视频中的全局信息对人体行为进行分析.然而,局部信息缺失造成的特征提取不完备,同样会导致识别精度急剧下降.由此,提出了基于多流深度学习的人体行为识别方法,将人体局部信息与全局信息相结合,通过局部不同特征的精确识别,使人体行为识别更加准确.实验表明,与现有深度学习方法相比,提出的方法在数据集UCF101和HMDB51上识别精度分别平均提高了约4.0%和6.2%.     

基于连续模型的人员疏散仿真分析

行人流连续模型直观地反映人群疏散过程中的疏散特征，本文基于行人流连续模型。研究行人在典型疏散场景下的疏散特征．在COMSOL中建立行人流连续模型及其方程，通过编写MATLAB代码，实现了连续模型及其循环求解框架．利用快速扫描法求解Eikonal方程得到背景场值，在每一步迭代循环中将背景场值作为模型的初始变量导入，调用COMSOL计算模块求解模型的瞬态控制方程．通过两个标准算例，重现了典型的行人流自组织现象，验证了连续模型的合理性．结果表明，本文的疏散仿真分析模型和计算程序是可靠的，疏散仿真分析可以为实际工程中的人员疏散方案的制定以及平面设计与安全布置等方面提供技术支撑．     

改革开放以来高中化学教科书物质结构内容选择及演变

以1978年改革开放以来人民教育出版社出版的5套高中化学教科书作为研究对象，梳理其物质结构内容的演变，发现近40年来高中化学教科书中物质结构内容选择呈钟摆现象，同时其内容组织的结构化理念日益清晰。此外，为新时期我国高中化学教科书的编写提供了一些建议。     

基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量

为了实现对大批量生产工件尺寸的精密测量，该文基于双目立体视觉视差原理，设计了一种工件尺寸实时测量系统；系统通过两个工业数字摄像头实时采集工件不同角度的两幅图像，并基于机器视觉软件HALCON的HDevelop开发环境，对两幅图像进行相关预处理，获取感兴趣区域。提出一种基于canny的亚像素边缘检测、边缘细化、基于atukey权重函数的最小二乘法边缘拟合及边缘均匀取点算法获取精确的边缘特征点，并通过双目系统标定、极线约束与NCC相结合的立体匹配、世界坐标转换、几何计算相结合的非接触式双目视觉方法进行尺寸测量。通过大量实验证明，该方法可有效地获取工件特征点的三维坐标值，不借助外部测量仪器实现工件关键尺寸的高精度实时检测，检测精度达±0.2mm以上，简单快捷，具有较好的准确性和实时性。