基于胶囊网络的三维模型识别

为解决传统卷积神经网络中大量池化层的引入导致特征信息丢失的问题,依据胶囊网络(CapsNet)使用向量神经元保存特征空间信息的特性,提出了一种用以识别三维模型的网络模型3DSPNCapsNet。使用新的网络结构,提取更具代表性的特征的同时降低了模型复杂度,并提出基于动态路由(DR)算法的DRL算法来优化胶囊权重的迭代计算过程。在ModelNet10上的实验结果表明,相比3DCapsNet以及VoxNet,该网络取得了更好的识别效果,在原始测试集上3DSPNCapsNet的平均识别准确率达到95%,同时验证了该网络对旋转三维模型的识别能力。适当扩展旋转训练集之后,所提网络对各角度旋转模型的平均识别率达到81%。实验结果表明,3DSPNCapsNet对三维模型及其旋转具有良好的识别能力。

煤矿老采空区上建筑地基沉陷灾害预测分析

为解决老采空区建筑规划的地质灾害评估问题,结合采煤引起的开采沉陷研究理论,应用概率积分法,考虑了岩层倾角,重复采动,煤层停采时间等多种因素,计算了各层采空区下的地表移动规律,对未来灾害进行预测。然后根据计算的变形移动规律,结合建筑地基变形要求,将建筑规划用地分为不同的区域,并对各区域的建筑规划可行性提供了理论上的评价。

高路堑节理岩体边坡灾害分析及工程防治措施

本文分析了110国道K50+880～K50+915路段高路堑边坡出现的滑塌和变形灾害现象行形成的自然及人为原因,并采用FLAC2D数值模拟方法分析了该路堑高边坡在地质结构弱面、开挖活动等诱发因素下的稳定性。根据变形破坏机制及岩体结构特点,提出了以预应力锚索为主,辅以锚杆框架、排水、减缓坡率等工程治理方案,该设计方案应用到现效果良好。

融合信任信息的欧氏嵌入推荐算法

为了改善推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种融合信任信息的欧氏嵌入推荐(TREE)算法。首先,利用欧氏嵌入模型将用户和项目嵌入到统一的低维空间中;其次,在用户相似度计算公式中引入项目参与度和用户共同评分因子以度量信任信息;最后,在欧氏嵌入模型中加入社交信任关系正则化项,利用不同偏好的信任用户约束用户的位置向量并生成推荐结果。实验将TREE算法与概率矩阵分解(PMF)、社会正则化(SoReg)模型、社交的矩阵分解(SocialMF)模型、社交信任集成模型(RSTE)四种算法进行对比,当维度为5和10时,在Filmtrust数据集上TREE算法的均方根误差(RMSE)比最优的RSTE算法分别降低了1.60%、5.03%,在Epinions数据集上TREE算法的RMSE比最优的社交矩阵分解模型(SocialMF)算法分别降低了1.12%、1.29%。实验结果表明,TREE算法能进一步缓解稀疏和冷启动问题,提高评分预测的准确性。