基于3D CNN的脑胶质瘤分类算法

基于目前脑胶质瘤在低分级胶质瘤和高分级胶质瘤上分类不准确的问题,提出了基于3D CNN特征提取的磁共振成像脑胶质瘤分类方法。在3D CNN模型中加入Batch Normalizing层和Dropout层,降低了过度拟合并加速了网络收敛速度;使用N4ITK和数据增强后的数据进行训练,进一步降低了过度拟合,提升了模型分类效果;构建特征融合层,实现自动分类。实验结果表明,算法在BraTS 2018数据集中的分类效果具有明显优势,分类准确率高达91.67%,明显高于AlexNet、VGG和ResNet三大主流网络模型,算法具有较好的鲁棒性和泛化性,对脑胶质瘤的分类和诊断具有临床应用潜力。     

LIF和CNN的矿井突水水源类型判别

矿井进入深部开采过程中,突水威胁分别来自顶板老空水和底板高压岩溶水。煤矿突水水源类型的在线识别能够预警煤矿水害,是矿井水害防治关键环节,对煤矿安全生产具有积极意义。代表离子法作为传统的煤矿突水水源类型识别方法,需要深入现场采集水样,密封处理后在实验室检测水样中7种典型的无机离子浓度,计算得到突水评价因子。这种存在检测周期过长、样品易被污染以及预警响应滞后、无法在线判别等不利因素。针对代表离子法方法的不足,提出了一种基于激光诱导荧光（LIF）和卷积神经网络(CNN)的矿井突水水源判别模型。首先,针对淮南矿业集团新集二矿的4种水体,2016年6月-2017年6月期间分批次取得161组水源样本,其中采空区积水46条,砂岩水59条,太灰水42条和奥灰水14条。用LIFS-405激光诱导荧光系统发射的405 nm激光检测水样,水体受激后得到突水水样的荧光光谱。主成分分析得到前10个主成分累计贡献率不足85%,4种水样无法有效直接辨识。针对该问题和水样荧光光谱中的随机高频波动干扰,采用一阶滞后滤波方法抑制波动频率较高的周期性干扰;针对线判别分析对数据更新率的要求,采用递推平均方法;在此基础上,提出了一种改进的递推平均一阶滞后平滑滤波方法,并对滤波处理后的荧光光谱进行自相关计算,得到二维自相关荧光光谱特征图。实验表明,采用改进后的滤波法处理方法,计算得到的4种测试水样的二维荧光光谱图较好的滤除了噪声干扰,并表现了出了明显的差异性。针对二维自相关荧光光谱特征图,构建了基于卷积神经网络（CNN）的突水水源类型判别模型,用于判别突水水源类型。该方法采用深度学习的模型框架,直接对二维自相关荧光光谱特征图进行识别,有效避免了PCA降维的片面性。理论分析和实验结果表明：该模型对水源类型的准确识别率达到了98%,是一种有效的矿井突水水源类型判别方法,为在线矿井突水水源类型判别方法提供了新的思路。     

CNN在煤矿突水水源LIF光谱图像识别的应用

煤矿突水类型的快速识别在矿井安全生产中意义重大,煤矿突水激光诱导荧光(LIF)光谱的识别方法,需要对光谱曲线进行预处理和特征提取,其过程较复杂,对此,提出了一种卷积神经网络(CNN)快速识别矿井突水类别的方法。根据煤矿矿井水层的分布特点和最常见煤矿突水类型,选取三种原始水样以及由原始水样混合的两种混合水为实验材料,利用LIF技术快速获取五种水样的200组荧光光谱曲线图,灰度化后输入CNN算法,其中150组光谱曲线图用于CNN的训练,剩余50组用于训练好的模型测试。模型测试中,CNN算法对实验水样光谱曲线图的识别率为100%,实验结果表明,CNN算法不仅能省去煤矿突水光谱图像识别中的数据处理和特征提取工作,而且还能快速有效的识别矿井突水类型。     

基于CNN的红外图像边缘检测算法的FPGA实现

提出了一种以现场可编程门阵列为硬件处理器实现基于细胞神经网络的红外图像边缘检测方法.首先利用simulink的算法行为特性搭建红外图像输入模块,获得相关的红外图像头信息并对红外图像像素值范围进行相应变化,然后根据细胞神经网络模板所创建的查找表设计单个细胞元软核,再利用细胞神经网络阵列的规则性和互联的局域性,将单个细胞元软核扩展成细胞神经网络阵列.最后采用modelsim将细胞神经网络阵列与红外图像输入、输出模块相关联,从而达到实时处理的效果.实验结果表明:基于现场可编程门阵列为硬件处理器平台实现的细胞神经网络对红外图像进行边缘检测取得了较好的效果,且与MATLAB软件仿真的结果进行对比得出两者只有极其微小的差别.在Xilinx公司Virtex-6系列的现场可编程门阵列平台上,综合后占用极少资源的情况下得到142.693 MHz的最高频率,并且达到了2.378 Mpixels/sec处理速度.     

基于CNN的红外图像边缘检测算法的FPGA实现

提出了一种以现场可编程门阵列为硬件处理器实现基于细胞神经网络的红外图像边缘检测方法.首先利用simulink的算法行为特性搭建红外图像输入模块,获得相关的红外图像头信息并对红外图像像素值范围进行相应变化,然后根据细胞神经网络模板所创建的查找表设计单个细胞元软核,再利用细胞神经网络阵列的规则性和互联的局域性,将单个细胞元软核扩展成细胞神经网络阵列.最后采用modelsim将细胞神经网络阵列与红外图像输入、输出模块相关联,从而达到实时处理的效果.实验结果表明:基于现场可编程门阵列为硬件处理器平台实现的细胞神经网络对红外图像进行边缘检测取得了较好的效果,且与MATLAB软件仿真的结果进行对比得出两者只有极其微小的差别.在Xilinx公司Virtex-6系列的现场可编程门阵列平台上,综合后占用极少资源的情况下得到142.693 MHz的最高频率,并且达到了2.378 Mpixels/sec处理速度.     

基于多分支CNN的高光谱与全色影像融合处理

高光谱与全色影像融合旨在通过融合高空间分辨率的全色影像与低空间分辨率的高光谱影像来获得高空间分辨率的高光谱影像。基于深度卷积神经网络(CNN),提出了一种遥感影像融合方法,利用两个独立的分支网络逐级从高光谱和全色影像中提取光谱和空间特征。该融合网络由两个分支网络和一个主线网络组成,利用两个分支网络分别从高光谱与全色影像中提取空谱特征,主线网络基于分支网络提取的特征,重建得到最终融合的高空间分辨率的高光谱影像。在CAVE和Pavia Center数据集上分别进行了实验验证,通过对比可以发现,所提出的融合算法在空间细节和光谱保真度上较当前主流算法均表现出更优异的性能。     

基于CNN的废旧纺织品在线NIR高效识别与自动分选技术研究

我国每年产生废旧纺织品超过2 600多万吨，且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势，而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确，而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。在前期探究的最佳测试条件下，利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、棉、毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/棉、聚酯/锦纶、真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1 060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。基于采集的样本在线原始NIR谱图，利用卷积神经网络方法，依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练，建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。对比一维、二维卷积神经网络模型，其二维模型较优，该模型是将901～2 500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像，再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、压缩和数据降维。通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值，取其最大值作为该类织物的最终分类。本模型训练过程设置为500轮，每次取32个样...     

一种基于深层次多尺度特征融合CNN的SAR图像舰船目标检测算法

基于深度学习的目标检测技术在目标检测领域有强大的生命力,但是将其用于合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测时并没有达到预期的效果。提出了一种基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法用来检测多场景下的多尺度舰船目标,在单发多盒探测器检测框架的基础上,使用性能更好的Darknet-53作为特征提取网络,加入更深层次的特征融合网络,生成语义信息更加丰富的新的特征预测图。同时在训练策略上使用了一种新的二分类损失函数来解决训练过程中难易样本失衡的问题。在扩展的公开SAR图像舰船数据集上进行验证实验,实验结果表明,所提方法对复杂场景下不同尺寸的舰船目标的检测展现出了良好的适应性。     

A measurement of the spin correlation parameter CNN (θ) in n-p scattering at 181 MeV

The spin correlation parameter C_NN has been measured for n-p elastic scattering at 181 MeV. A comparison with predictions from various phase shift sets and potential models reveals sizeable deviations from the for the data Paris potential and Saclay phase shifts. For the Paris potential the deviations are directly related to an overprediction of the ³D₂ phase shift parameter.     

基于GADF变换和多尺度CNN的哈密瓜表面农药残留可见-近红外光谱判别方法

针对哈密瓜表面农药残留化学检测方法成本高且具有破坏性等问题,探索了可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术对农药残留定性判别的可行性。以哈密瓜为载体,百菌清和吡虫啉农药为研究对象,采集哈密瓜表面无残留、百菌清和吡虫啉残留的可见-近红外漫反射光谱,利用格拉姆角场（GAF）将一维光谱数据转换为二维彩色图像,构建GAF图像数据集。设计一种包含Inception结构的多尺度卷积神经网络模型用于哈密瓜表面农药残留种类判别,包括1层输入层、3层卷积层、1层融合层、1层平坦层、2层全连接层和1层输出层。模型测试混淆矩阵结果表明,格拉姆角差场（GADF）变换对哈密瓜表面农药残留的可见-近红外光谱表达能力较强。此外,构建AlexNet、VGG-16卷积神经网络（CNN）模型和支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）机器学习模型与提出的多尺度CNN模型进行性能对比。结果表明,3种CNN模型对哈密瓜表面有无农药残留的判别效果较好,综合判别准确率均高于SVM和ELM模型。对比3种CNN模型性能,多尺度CNN模型的性能最佳,训练耗时为14 s,综合判别准确率为98.33%。多尺度CNN模型结构利用多种小尺寸滤波器组合（1×1,3×3和5×5）和并行卷积模块,能够捕获不同层次和尺度的特征,通过级联融合模式进行深度特征融合,提高了模型的特征提取能力。与传统深度CNN模型相比,在保证计算复杂度不变的情况下,多尺度CNN模型的精度得到了有效提高。实验结果表明,GADF变换结合多尺度CNN模型可以有效进行光谱数据解析,利用可见-近红外光谱技术可以实现哈密瓜表面农药残留的定性判别。研究结果为大型瓜果表面农药残留的快速无损检测技术的研发提供了理论参考。     

NMR and Structural and Conformational Features of 2′-Hydroxychalcones and Flavones

New 2′-hydroxychalcone and flavone derivatives have been synthesised. Their [¹H] and [¹³C] NMR spectra were assigned by the application of COSY and HETCOR experiments and allowed the discussion of some structural aspects. It was shown on the basis of NOE experiments some configurational and conformational features of both type of compounds.     

基于紫外-可见光谱与深度学习CNN算法的水质COD预测模型研究（英文）

水是生命之源,作为人类生活的必需品,水质的优劣直接关系到人们的健康生活。目前,关于水质COD在线检测方法的研究主要集中在光谱数据预处理和光谱特征提取,而针对光谱数据建模方法的研究较少。卷积神经网络(CNN)作为目前深度学习领域应用最广泛的网络模型,具有强大的特征提取和特征映射能力,本文将CNN与紫外-可见光谱分析法相结合,建立了基于CNN的水质COD紫外-可见光谱预测模型。模型使用Savitzky-Golay平滑滤波方法去除光谱噪声,光谱输入卷积层提取光谱数据特征、池化层降维、全连接层映射全局特征,通过ReLU和Adam优化方法,从而得到模型的预测值。通过实验发现, CNN模型具有较强的水质COD预测能力,具有较高的预测精度和回归拟合优度,通过与BP, PCA-BP, PLSR和RF等模型比较后发现, CNN模型的预测样本的RMSEP和MAE最小,R~2最大,模型拟合效果最优。在与训练样本的模型效果评价对比后发现,模型具有较强的泛化能力。针对吸收光谱的波峰偏移对预测结果所造成的预测结果不准确的问题,作者还提出了一种基于CNN的分类回归模型卷积神经网络增强模型(CNNs),去噪后的光谱数据通过CNN分类模型按照吸收波峰的不同特征分为三类,分别输入对应CNN回归模型进行预测。实验结果表明,分段式CNNs模型比整体式CNN模型的拟合效果更好,预测精度更高,R~2达到0.999 1,测试样本的MAE和RMSEP分别为2.314 3和3.874 5,比CNN分别下降了25.9%和21.33%,效果显著。通过对预测模型的性能测试,计算得出检出限为0.28mg·L~(-1),测量范围为2.8～500mg·L~(-1)。本文创新的将卷积神经网络与光谱分析方法相结合,为光谱分析方法在水质COD吸收光谱建模的应用开拓了新思路。     

Laser ultrasonic generation and optical detection and processing

History,present situation and importancy of the laser-generatedultrasonic technique arc presented.Basic principles and some experimentalresults of laser ultrasonic generation and optical detection and processing arediscussed.Several problems about applying this technique to NDT are also dis-cussed in this paper.     

Preparation and Luminescent Properties of ZnO Microrods and Microtubes

Hexagonal ZnO microrods and sub-microrods have been prepared through thermal decomposition of an equimolar (0.1 M) aqueous solution of Zn(NO3)2.4H20 and (CH2)6N4 a~t 90~C for different times (10-46h). The microrods were transformed into hollow hexagonal ZnO microtubes when the growth time reached 46 h. The Raman spectra and the photoluminescent (PL) spectra were measured. The PL spectra of microrods consist of two strong narrow near-UV bands at 380 nm and 400 nm assigned to free exciton emission and exciton-exciton collision, respectively.The PL spectrum of ZnO microtubes show only one peak in the near-UV region with peak located at 380nm with FWHM of about 20nm assigned to free exciton emission. When the growth time increased, the peak intensity of near-UV band decreased.     

Mixing and decays of ρ- and ω-mesons

Isospin-violating mixing of ρ- and ω-mesons is reconsidered in terms of propagators. Its influence on various pairs of (ρ,ω)-decays to the same final states is demonstrated. Some of them, (ρ,ω)↦π⁺π^- and (ρ,ω)↦πγ, have been earlier discussed in the literature, others (e.g., (ρ,ω)↦ηγ and (ρ,ω)↦e ⁺ e ^-) are new in this context. Changes in partial widths for all the decay pairs are shown to be correlated. The set of present experimental data, though yet inconclusive, provides some limits for the direct (ρω)-coupling and indirectly supports enhancement of ρ↦πγ in comparison with ρ^±↦π^±γ, though not so large as in some previous estimates. Received: 16 September 2002 / Accepted: 23 September 2002 / Published online: 4 February 2003 RID="a" ID="a"e-mail: azimov@pa1400.spb.edu Communicated by V.V. Anisovich     

Research and Development of SWITRIM Code and Its Applications

The ftrst numerical simulation code package WITRIM has been developed to calculate the tritium inventory distribution and time-evolution in all sub-systems of FEB fusion reactor. The applications during recent six years indicate that it is reasonable and fully admitted by colleagues abroad. Some creative papers with new concept are published. For instance, we first time pointed out a new phenomenon of ＂tritium well depth and tritium well time＂ during the fusion reactor start-up phase. This is somewhat similar to, but quite different from the ＂iodine well depth and iodine well time＂ poisoning problem during restart-up process of a fission reactor. The authors not only proposed but also numerically solved this new phenomenon. The combination of the SWITRIM code package, user＇s guide, and application example are briefly introduced in this article.     

Structure and stability of neutral and cationic AlnO clusters

In this paper various structural possibilities for AlnO neutral and cationic isomers were investigated by using the B3LYP/6-311G（3df） method. Calculations of this paper predicted the existence of a number of previously unknown isomers. The stabilities of the AlnO （n = 2 - 7） clusters with even n are greater than those with odd n, however the stabilities Of cationic ions have the opposite odd-even alternation. The mass spectra observations of Al17O^＋ and Al19O^＋ ions support our theoretical predictions on their stabilities.     

Loop and Path Spaces and¶Four-Dimensional BF Theories:¶Connections, Holonomies and Observables

We study the differential geometry of principal G-bundles whose base space is the space of free paths (loops) on a manifold M. In particular we consider connections defined in terms of pairs (A,B), where A is a connection for a fixed principal bundle P(M,G) and B is a 2-form on M. The relevant curvatures, parallel transports and holonomies are computed and their expressions in local coordinates are exhibited. When the 2-form B is given by the curvature of A, then the so-called non-abelian Stokes formula follows. For a generic 2-form B, we distinguish the cases when the parallel transport depends on the whole path of paths and when it depends only on the spanned surface. In particular we discuss generalizations of the non-abelian Stokes formula. We study also the invariance properties of the (trace of the) holonomy under suitable transformation groups acting on the pairs (A,B). In this way we are able to define observables for both topological and non-topological quantum field theories of the BF type. In the non-topological case, the surface terms may be relevant for the understanding of the quark-confinement problem. In the topological case the (perturbative) four-dimensional quantum BF-theory is expected to yield invariants of imbedded (or immersed) surfaces in a 4-manifold M. Received: 28 March 1998 / Accepted: 12 September 1998