基于主题模型的短文本关键词抽取及扩展

文章主要研究短文本关键词抽取及具有丰富文本含义的关键词扩展问题,在关键词抽取工作中将文本主题分类信息和词搭配关系引入到传统的TF-IDF算法中;在关键词扩展的工作中,通过构建词的特征表示向量,计算文本关键词和类别特征词相似度,从而发现所需扩展的关键词,两方面工作均取得了令人满意的结果。     

金沙江典型河段浮游藻类群落结构及影响因素研究

为研究金沙江典型河段浮游藻类的群落结构特征及主要影响因素, 于2014年秋季(10 月)在石鼓至宜宾江段布设6 个断面进行浮游藻类群落监测。通过显微镜观察, 共鉴定出浮游藻类6门30属52种, 其中硅藻的物种数、细胞密度和生物量分别占65.38%, 74.07%和80.65%, 是优势门类。浮游藻类总细胞密度和生物量都呈现坝上逐渐降低、坝下逐渐升高的规律, 石鼓最高, 向家坝最低。多样性分析表明, 攀枝花的浮游藻类群落多样性最高, 溪洛渡和向家坝均较低。浮游藻类与环境因子的RDA分析表明, 总氮是影响浮游藻类群落结构的主要环境因子。优势属现存量与环境因子的相关性分析结果表明, 包括尖针杆藻Synedra acus 和曲壳藻Achnanthes sp.在内的6种硅藻与水位正相关, 与水温负相关, 是适合在低温下生活的藻类, 小环藻Cyclotella sp.则适合在温度较高的环境中生长。网状空星藻 Coelastrum reticulatum、栅藻Scenedesmussp.、尖尾蓝隐藻Chroomonas acuta 和小环藻Cyclotella sp.的现存量与总氮显著正相关, 能够指示水体中的氮浓度; 近缘桥弯藻Cymbella affinis 和谷皮菱形藻Nitzschia palea的现存量与总磷呈显著正相关, 能够指示水体中的磷浓度。     

基于空间变换双线性网络的细粒度鱼类图像分类

有效地识别水下各种鱼类目标具有重要的实际意义和理论价值.鱼类生存环境复杂,由于海洋的极端条件,水下鱼类图像的分辨率低,且图像类间相似度高、类内差异性大,并受光照、角度、姿态等的影响较大,这些因素使得鱼类识别成为一项具有挑战的任务.针对这些难点,提出了一个能够有效进行细粒度鱼类图像分类的深度学习模型.该模型包含空间变换网络和双线性网络两部分,首先利用空间变换网络作为注意力机制,去除图像背景中复杂的干扰信息,选择图像中感兴趣的目标区域,简化后续分类;双线性网络通过融合两个深度网络的特征图提取图像的双线性特征,使得对目标中具有判别性的特定位置有较强的响应,从而识别种类,该模型可以进行端到端的训练.在公开的F4K数据集上,该模型取得了最好的性能,识别正确率为99.36%,较现有最好算法DeepFish提高0.56%,此外,发布了一个包含100类共6 358张图片的新的鱼类图像数据集Fish100,该模型在Fish100数据集上的识别正确率高出BCNN算法0.98%.多个数据集上的实验验证了模型的有效性与先进性.     

MOF衍化TiO_2修饰石墨相氮化碳的光催化性能研究

石墨相氮化碳(g-C_3N_4)材料是一种极具潜力的有机光催化材料,尤其是在可见光驱动的光催化分解水制氢方面的应用.然而,较差的光生载流子分离效率严重制约了其光催化活性.选择TiO_2作为修饰材料,在g-C_3N_4表面构建合理的异质结构可以有效解决该问题,但需要进行合理的设计.本文通过较为简单的工艺过程,以金属有机框架材料(MOFs)为牺牲模板,制备MOF衍化TiO_2修饰的g-C_3N_4复合光催化剂.制得的MOF衍化TiO_2的比表面积大,约为124.5 m2/g,并由锐钛矿相/金红石相两相混合组成,这会有效增加光催化剂的光生电子分离效率,并提供更多的催化反应活性位点.通过XRD、SEM、TEM、UV-Vis、PL等表征手段,对材料的物相及相关的光谱学、电化学性质进行了详细的表征,并通过成分调控确定了优化工艺参数.通过相关表征结果可以看出,MOF衍化TiO_2修饰的g-C_3N_4复合光催化剂随着TiO_2的负载量提高而表现更好的载流子分离效率,但其可见光响应会随之降低.因此,存在一个最优的负载量可以均衡二者的影响,从而表现出最高的光催化活性.实验发现,TiO_2的质量分数为6%的光催化剂,其光催化制氢活性在可见光(l≥420 nm)驱动下体现了最高的制氢速率,达836μmol/(g·h).实验结果表明:由MOF衍化TiO_2与g-C_3N_4构建的异质结构可以有效地抑制光生载流子的复合,从而显著提高光催化分解水制氢的性能.     

具时滞和非线性感染率的反应扩散HIV模型定性分析

【目的】研究具有时滞和非线性感染率的HIV反应扩散方程的稳定性。【方法】首先考虑非线性感染函数βuυ/(1+aυ~2),建立具有齐次Neumann边界条件、时滞及非线性感染率的反应扩散HIV模型,然后利用基本再生数和线性化方法。【结果】获得系统平衡点局部稳定的阈值条件。即当R0≤1时,无疾病平衡点是局部渐近稳定的;当R01时无疾病平衡点是不稳定的,唯一的地方病平衡点是局部渐近稳定性的。【结论】结果改进和推广了现有文献的相关工作。     

激光加工凹坑织构对赛龙表面润湿性的影响

为探究凹坑织构对表面润湿性的影响以及表面形貌与润湿性之间的关系,提高水润滑轴承材料表面的润湿性,以赛龙材料为研究对象,使用激光雕刻机在试样表面加工不同凹坑织构.使用接触角测量仪测量表面接触角,运用三维形貌仪和扫描电子显微镜对加工后表面形貌分别进行宏观和微观的测量及表征.选取ISO25178中部分三维参数分析表面形貌与润湿性之间的关系.建立凹坑织构几何模型,基于过渡理论分析凹坑形貌变化对表面接触角的影响机理.研究结果表明:合适的织构设计可以有效提高表面润湿性,减小接触角;织构直径和深度越大,材料表面的接触角越小;ISO25178三维参数体系中峭度、偏斜度与表面润湿性之间有较强的关联性,峭度越小,偏斜度越大,表面润湿性越好;表面接触角余弦值与粗糙度率的变化趋势一致,接触角随粗糙度率增加而降低;通过过渡模型建立了织构参数和接触角之间的函数方程,并通过拟合法对其进行了优化.     

基于傅里叶描述子的图像检索技术研究

物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.     

离子掺杂钛酸锂的制备及其电容性能研究

通过向高温固相法制备的钛酸锂(Li_4Ti_5O_(12))掺杂Al~(3+)、Zr~(4+)、AlF_3进行离子掺杂改性,探究离子种类对材料性能的影响。采用XRD、恒流充放电、循环伏安以及交流阻抗等方法对4种样品进行结构和电化学性能表征。结果表明,3种离子的掺杂均可以提高(Li_4Ti_5O_(12))材料的电化学性能,其中AlF_3掺杂后的性能最好,比容量提升3倍以上,经200圈循环后比容量未出现明显衰减,容量保持率在95%以上。     

基于FPGA的BAN认证算法硬件实现

针对智能传感节点采集的隐私生理信息在人体局域网(body area network, BAN)通信过程中存在的安全隐患问题,结合BAN的IEEE 802.15.6标准,提出一种将挑战/应答(challenge/response)的身份认证机制应用到BAN的认证中的设计方案,该方案使用HMAC-SHA256算法。采用硬件描述语言Verilog和流水线(pipeline)设计思想对该算法进行硬件实现。在Quartus II集成开发环境下,以Altera公司的Cyclone IV系列ED2-115开发板作为硬件平台完成了设计综合,并使用Modelsim软件进行功能仿真,验证了算法的正确性。实测结果显示,该方案满足BAN系统功耗和资源消耗的设计要求,可应用于BAN的身份认证设计。     

基于多维动态隶属度的模糊时间序列的天然气月负荷预测

准确的天然气负荷预测对于完善城市燃气供需系统与提高能源利用效率都大有裨益。由于燃气负荷序列受到多种不确定因素的影响,为了捕捉月度负荷的模糊性和非线性等复杂特征,本文结合模糊理论和长短时记忆神经网络(LSTM)的特性,提出了一种基于多维动态隶属度的模糊时间序列的预测新方法。首先,利用模糊C均值聚类(FCM)从原始数据中构建多维隶属度序列;其次,利用LSTM对多维隶属度序列同时进行预测,得到其动态隶属度;最后,去模糊化得到燃气负荷的预测值。应用该模型对四川成都某地区的天然气月度负荷进行了未来三个月的预测,并与经典模糊时间序列(FTS)、ARIMA模型、BP神经网络(BPNN)、LSTM等模型进行对比。实验结果表明,新模型的MAE、RMSE以及MAPE均优于其他模型。因此,本文提出的模型可对城市燃气供给和调度提供有价值的参考。