基于特征图可视化的医学图像分析

现有的医学图像分类算法中普遍存在模型的可解释性问题,将同一卷积神经网络应用到不同的数据集上,分类性能千差万别.针对这一问题,提出了一种基于特征图可视化的医学图像分析方法.在卷积神经网络的特征提取阶段设计4个特征图可视化模型,这些模型将具有与网络相同的输入层以及权重,但输出则是一系列特征图.采用SSIM相似度对信息熵最大的特征图评估,分析4个模型提取到的特征信息.在kaggle官网上提供的BreaKHis、Chest X-Ray、Retinal OCT 3类数据集上进行实验,其中基于VGG16网络的特征图可视化模型提取到的特征相似度分别集中在0.95,0.93,0.85,分类精度分别为75.96%,77.19%,99.40%.此外,在ResNet18网络上也有相同的表现.研究表明：分类性能取决于网络的特征提取能力,在保证相似性的前提下,卷积层之间提取到的特征其相似度越低,该数据集在同一网络上往往表现出更好的分类性能.     

孔结构参数特性对高性能混凝土抗冻性影响研究

鉴于冻融破坏是影响我国北方地区混凝土耐久性的主要原因,利用Rapid Air 457硬化混凝土气孔结构分析仪(丹麦CXI)对高性能混凝土中孔结构进行可视化表征和定量计算,得到平均孔径大小、气泡间距系数及孔径分布情况,进而表征混凝土抗冻性能。研究表明：除混凝土含气量外,气泡间距系数、d≤100μm孔含量都是表征混凝土抗冻性能的重要指标。     

岩土体力学参数对抗滑桩变形特性的影响研究

为研究岩土体力学参数对抗滑桩变形的影响,文章基于数值模拟,讨论了岩土抗剪强度参数、弹性模量及泊松比对抗滑桩变形的影响。结果表明：数值模拟结果与实测结果吻合度较好,桩的水平位移随深度先增大后减小;在桩的深度为6 m时,水平位移达到最大值24.1 mm,计算值为25.3 mm,相对误差为4.7%;土体的弹性模量对桩水平位移的影响最显著,内摩擦角和粘聚力对其的影响基本相同,而泊松比对桩水平位移的影响基本可以忽略;实际工程中,对于软土地区,为有效控制桩的水平变形,可采用旋喷和搅拌方式对桩体周围土体进行加固。     

基于出行特征的城市主干路横断面优化设计研究

为缓解城市道路拥堵现象,文章基于行为学理论调研了出租车、私家车、公共汽车、电瓶车、自行车及步行等多种出行模式的特征,并结合车辆行驶理论,提出了包含专属存放区、休闲人行步道、交通人行步道及港湾换乘区等元素在内的城市主干路横断面优化设计方案,研究了专属存放区和港湾换乘区布置于机非隔离带、交通人行步道置于公交专用道外侧等措施。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法.首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息...     

基于主元分析和聚类的船舶机电设备性能变化趋势的提取

利用主元分析模型和小波变换模极大值法,提出了监测船舶机电设备性能变化的趋势提取方法。基于聚类思想,定义了奇异值分散性测度,估计了主元数;类似地,通过对复相关系数的聚类分析,确定了主元显著相关变量。算例证明了文中方法的有效性。     

大型绳索类甲板机械试验设施技术与经济分析

针对大型绳索类甲板机械（含大型锚机）试验设施建设的必要性、要解决的问题以及技术与经济方面进行了探讨,希望给同行以借鉴．     

凝灰岩类土质边坡地震动力响应分析

以凝灰岩类土质边坡为研究对象,采用数值模拟计算方法对边坡的地震动力响应进行了分析,讨论了泊松比、阻尼比参数取值变化对边坡动力响应的影响.结果表明:地震作用下,水平加速度在凝灰岩类土质边坡中的分布具有明显的折减效应,且随高度衰减;边坡稳定系数随地震时程波动变化,在某个瞬时会小于1.0,但一般不会造成边坡的整体失稳破坏;基...     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。