注意力感知的边−节点交换图神经网络模型

提出了一种注意力感知的边-节点交换图神经网络(attention aware edge-node exchange graph neural network,AENN)模型,在图结构化数据表示框架下,使用边-节点切换卷积的图神经网络算法进行图编码,用于半监督分类和回归分析。AENN是一种通用的图编码框架,用于将图节点和边嵌入一个统一的潜在特征空间。具体地,基于原始无向图,不断切换边与节点的卷积,并在卷积过程中通过注意力机制分配不同邻居的权重,从而实现特征传播。在3个数据集上的实验研究表明,所提方法较已有方法在半监督分类和回归分析中具有明显的性能提升。

基于知识图谱的我国铁路线路治安研究现状与趋势展望

目前,国内鲜见对铁路线路治安研究的知识图谱分析。借助CiteSpace,得到中国知网中铁路线路治安研究文献的发文量、作者、机构、关键词知识图谱。20世纪90年代以来,我国铁路线路治安研究历经起步、发展、提质阶段,同我国铁路历次大提速和高速铁路的发展关联度较高。来自铁路公安机关和铁道警察学院的研究成果最多,但均未形成核心研究者,且相互合作少。当前铁路线路治安研究存在核心概念未廓清、成果发表平台不多、主要研究者发力不足、研究群体不够大、外部刺激不明显、研究方法不灵活等不足。在百年未有之大变局深刻影响下,我国铁路线路治安研究将从客货运输、“一带一路”铁路建设、反恐防范、交通强国建设、铁路警务改革、防范路外伤亡事故和多元主体协同共治等方面展开。

病毒性脑炎217例症状性癫痫发生风险的预测研究

目的分析病毒性脑炎并发症状性癫痫的风险因素,据此构建列线图预测模型。方法回顾性分析2018年2月至2022年5月汕头市中心医院收治的217例病毒性脑炎病人临床资料,抽取70%为建模集(152例),30%为验证集(65例)。根据病人是否合并症状性癫痫,将建模集进一步分为发生组和未发生组,比较两组病人一般资料,选择差异有统计学意义的指标用逐步向前回归法进行非条件多因素logistic分析病毒性脑炎病人症状性癫痫发生的影响因素,并采用R3.4.3软件包绘制基于多因素分析结果的列线图模型。采用Bootstrap法分别对建模集和验证集进行验证,并绘制受试者操作特征曲线(ROC曲线)和决策曲线(DCA)以评估列线图模型的预测效能和临床净获益率。结果217例病毒性脑炎病人中,共46例病人合并症状性癫痫(21.20%),其中建模集中有32例合并症状性癫痫,验证集中有14例合并症状性癫痫;发生组昏迷、大脑皮质损坏、脑电图重度异常、颅脑核磁共振成像(MRI)有责任病灶、累及颞叶或额叶、脑脊液单纯疱疹病毒(HSV)(+)占比及脑脊液压力均高于未发生组(P<0.05);logistic多元回归分析,昏迷、大脑皮质损坏、脑电图重度异常、颅脑MRI有责任病灶、累及颞叶或额叶、脑脊液压力、脑脊液HSV(+)均是病毒性脑炎合并症状性癫痫的影响因素(P<0.05);经Bootsrap法进行验证,建模集其一致性指数(C-index)为0.833,验证集的C-index则为0.830,校正曲线和标准曲线拟合度较好。建模集ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度分别为0.84[98%CI:(0.78,0.89)]、79.17%、84.04%,验证集则为0.81[98%CI:(0.76,0.86)],83.04%,73.64%,提示模型区分度良好。DCA曲线显示病人根据列线图模型进行风险评估可获得满意的净收益。结论昏迷、大脑皮质损坏、脑电图重度异常、颅脑MRI有责任病灶、累及颞叶或额叶、脑脊液压力、脑脊液HSV(+)均是病毒性脑炎合并症状性癫痫的影响因素,综合上述因素针对病毒性脑炎病人构建的列线图预测模型可以较好地个体化预测症状性癫痫的发生,对临床防治症状性癫痫提供指导。

基于图优化的GNSS/双目视觉/惯性SLAM系统开发及应用

为提高机器人室外长航时定位精度,提出一种基于图优化的全球导航卫星系统(GNSS)/双目视觉/惯性同时定位与建图(SLAM)系统开发及应用。将空间中的线特征作为几何约束的补充,集成至前端的特征提取及后端的位姿优化线程,提升位姿解算精度。同时,以因子图构建联合优化的图结构,并推导出全局观测误差模型。近200 m的BullDog-CX机器人巡检结果表明,所提算法相比于VINSFusion和PL-VINS分别取得约12.6%及3.4%的定位精度提升,为室外机器人长航时导航提供了一种可行方案。

缺血性脑卒中患者颈动脉钙化影响因素的列线图模型构建及验证

[目的]探讨缺血性脑卒中患者颈动脉钙化影响因素,并构建列线图预测模型,为临床制定防治措施提供参考。[方法]选取500例缺血性脑卒中患者作为研究对象,按照7∶3比例随机分为建模组350例和验证组150例,统计颈动脉钙化发生情况。采用LASSO-Logistic回归方程分析颈动脉钙化影响因素,构建颈动脉钙化风险列线图预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线分析列线图预测模型区分度、准确度。绘制临床决策曲线(DCA)评价预测模型有效性。[结果]建模组中,与无颈动脉钙化者相比,颈动脉钙化发生者年龄增高17.87%,吸烟史比例增高32.69%,空腹血糖水平增高22.47%,糖化血红蛋白水平增高0.69%,低密度脂蛋白胆固醇(LDLC)水平增高17.84%,尿酸水平增高22.42%,高敏C反应蛋白(hs-CRP)水平增高40.31%,估算的肾小球滤过率(eGFR)水平降低7.04%,差异有统计学意义(P<0.05)。验证组中,与无颈动脉钙化者相比,颈动脉钙化发生者年龄增高17.23%,吸烟史比例增高33.39%,空腹血糖水平增高22.37%,糖化血红蛋白水平增高0.75%,LDLC水平增高17.96%,尿酸水平增高24.44%,hs-CRP水平增高30.81%,eGFR水平降低6.46%,差异有统计学意义(P<0.05);建模组、验证组中以上述因素构建列线图预测模型,预测颈动脉钙化的AUC分别为0.953、0.972,且具有准确性及临床效用性。[结论]年龄增加、有吸烟史及空腹血糖、糖化血红蛋白、LDLC、尿酸、hs-CRP水平升高均为颈动脉钙化发生的独立危险因素,eGFR水平升高为独立保护因素,基于上述因素建立的列线图预测模型对颈动脉钙化发生具有一定预测价值。

基于图神经网络的海上风电场集电线路故障区段定位方法

海上风电场由于风机或线路的投退会引起集电线路拓扑变化,现有基于人工智能算法的集电线路故障区段定位方法,在拓扑变化后定位性能会下降。为此,基于图采样聚合算法构建海上风电场集电线路故障区段定位模型,把线路区段映射为边图模型的节点,各区段故障前后的电流有效值作为节点特征,将故障区段定位问题转化为图节点分类问题。仿真结果表明,所提定位方法充分挖掘了集电线路的拓扑结构特征和电流数值特征,定位准确率高,抗干扰能力强,且有效提高了定位模型对拓扑变化的适应能力。

基于线图的无权脑超网络超边学习及融合特征分类

脑功能超网络已广泛用于脑疾病的分类诊断中。在现有研究中,研究人员集中于改进脑功能超网络的构建却忽略了脑超网络拓扑对于分类诊断的影响,大多使用节点特征表征脑网络的拓扑。而研究表明超边信息能够弥补超网络的特征,同时超边间的传递有助于整体学习。考虑到该问题,提出基于线图的无权脑功能超网络超边学习,以分析超边对脑功能超网络拓扑和分类性能的影响。具体来说,首先,基于功能磁共振数据,使用星型扩展方法构建脑功能超网络;其次使用线图理论构建超网络的线图模型;然后使用超边密度提取线图的局部属性特征并使用非参数检验方法进行局部特征选择;接着使用基于图的子结构模式挖掘算法提取线图的子图特征并使用频繁分数特征选择方法选取判别子图;最后分别利用支持向量机构建分类模型。结果表明,所提方法分类结果优于传统脑功能超网络分类结果,达到86.79%。这表明脑功能超网络模型的超边拓扑信息影响分类模型的构建。此外,基于线图模型所求得的融合特征优于任一单一类型的特征,达到88.68%。可见对于超边拓扑信息提取,不仅需要考虑超边的属性信息,还需考虑超边间的空间传递信息能力。

树线图的最大匹配数

设T是n个顶点的树,令Max(L(T))表示T的线图L(T)最大匹配的数目。当n是奇数时,Max(L(T))就是L(T)的完美匹配数。当n是偶数时,研究线图L(T)的最大匹配,给出其最大匹配所含的边数,得到最大匹配数Max(L(T))的一个一般表达式。作为应用,得到了一些特殊的毛毛虫树和三元树线图最大匹配数的具体表达式。

急性胰腺炎并发全身炎症反应综合征列线图预测模型的构建

目的 分析急性胰腺炎(AP)病人并发全身炎症反应综合征(SIRS)的风险因素,构建的列线图预测模型。方法 回顾性分析西南医科大学附属医院2020年4月至2022年4月收治的370例AP病人的临床资料,用于建模及内部验证,根据病人是否合并SIRS分为非SIRS组(n=273)和SIRS组(n=97),通过logistic回归分析确定并发SIRS的独立危险因素,同时建立列线图可视化预测模型,计算一致性指数(C-index),检验模型准确性;并探讨列线图模型对AP病人发生SIRS的预测效能。结果AP病人合并SIRS发生率为26.2%;白细胞计数、心率、并发胸腔积液为AP病人并发SIRS的危险因素(OR>1,P<0.05);男性、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)为AP病人并发SIRS的保护因素(0<OR<1,P<0.05)。基于上述5个危险因素构建列线图,计算公式为Logit(P)=-7.32+性别×(-1.15)+胸腔积液×0.76+心率×0.06+白细胞计数×0.16+HDL-C×(-0.59),C-index为0.845,H-L偏差度检测χ2=6.74(P=0.565),对列线图模型进行内部验证,绘制受试者操作特征曲线(ROC曲线)发现,列线图模型预测AP病人合并SIRS发生风险的曲线下面积(AUC)=0.85。结论 构建的列线图预测模型可为AP病人合并SIRS预测提供有效预测手段。

基于知识图谱的三线建设发展脉络与演进趋势研究

为系统研究我国三线建设研究的发展脉络和演进趋势,利用CiteSpace软件,对知网、维普和万方数据库收录的1518篇相关论文进行文献计量学分析,构建三线建设研究知识图谱,从共现分析、聚类分析和突现分析等方面开展可视化分析。研究结果表明:2003—2023年,我国三线建设研究在2021年达到顶峰,后出现了一定程度的下滑;研究的作者与研究机构间的合作网络比较密集,但部分研究团体之间并无交集,相关研究自成体系。三线精神、红色资源是该领域内较为关注的热点话题,但研究尚不够深入。未来可围绕这2个话题进一步开展跨机构、跨学科等的交流合作,促进三线建设研究的进一步深化发展。

基于聚合电网空间特征的电力线路参数辨识

电网线路参数辨识具有十分重要的意义,而电网结构日益复杂和数据污染等因素对参数辨识造成不良影响,传统的参数辨识方法已不能充分满足现有电力工作的需要。针对这一问题,文中提出了一种将图卷积运算和Transformer结合的多任务自注意力图卷积(SAGCN)模型,从不同的角度深度挖掘电网线路的空间特征。切比雪夫图卷积对空间特征信息进行预处理,Graph Former实现全局信息交互与邻接关系重构。通过对比传统算法和噪声干扰实验表明:所提出的模型不仅提高了多目标、多支路参数识别的精度,同时具有良好的鲁棒性。

河床沉积物竖管试验求参方法应用与评价

利用和田河干流下游河段河床沉积物竖管试验数据,开展不同竖管试验求参方法的应用与评价工作,选取HTST01试验点进行垂向渗透试验,选取HTST02试验点分别进行水平方向渗透试验和垂向渗透试验,分析传统计算法的渗透系数取值合理性以及其与直线图解法计算结果之间的差异。结果表明:传统计算法获取的各试验工况渗透系数近似服从具有一定偏度和峰度的非标准正态分布,均具有中等变异性;采用算术平均值进行参数取值具有一定的合理性和适用性,而采用随机计算值时参数取值的误差大小具有偶然性和不确定性。直线图解法能够有效避免随机误差的产生,但其获取的计算结果与传统计算法的算术平均值存在一定差异,其相对误差平均值为10.59%,最大相对误差值超过27.00%。在竖管试验应用过程中,不应忽视计算方法求参取值合理性的影响。

腹腔镜前列腺根治性切除术后切缘阳性列线图的建立及应用

目的:构建列线图(nomogram)模型以预测腹腔镜前列腺根治性切除术后切缘阳性,并探讨早期尿控恢复的术前预测因素。方法:纳入153例经腹膜外途径腹腔镜下根治性前列腺切除术患者,其中47例术后切缘阳性、106例术后切缘阴性;采用单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选发生术后切缘阳性的独立危险因素,纳入这些因素构建列线图预测模型,用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估预测模型预测术后切缘阳性的效能,用校准曲线评价预测的准确性,以决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对比其临床获益。术后随访患者3个月的尿控恢复,通过Cox回归分析腹腔镜根治性前列腺切除术后尿控恢复的术前影像因素。结果:血清前列腺特异抗原(serum prostate-specific antigen,PSA)、穿刺神经周围侵犯、临床T分期、术后病理T分期为术后切缘阳性的临床独立风险因素,并组合构建列线图模型。ROC曲线下面积为0.896(95%CI:0.798~0.918)表明模型预测准确度高。校准曲线与理想曲线接近,模型校准能力较好;决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)表明列线图模型有较好的临床获益。单因素Cox回归分析显示前列腺体积、经尿道前列腺电切术、穿刺神经周围侵犯、穿刺病理Gleason评分、穿刺阳性针数、穿刺阳性针数百分比、临床T分期与尿控恢复相关;多因素Cox回归分析显示前列腺体积(HR=0.721,95%CI:1.024~1.132)和经尿道前列腺电切术(HR=0.691,95%CI:0.503~0.891)是腹腔镜下根治性前列腺切除术术后尿控恢复的独立危险因素。结论:成功构建前列腺癌患者根治术后发生切缘阳性风险预测模型,模型效能良好,对前列腺癌根治术后发生切缘阳性的个体化预测具有潜在的应用价值。前列腺体积和经尿道前列腺电切术是尿控恢复的独立危险因素。

1∶10000 DLG数据接边检查方法

为了提高基础地理信息数据的生产与质量检查效率,本文以1∶10000数字线划图数据为例,设计了基于图论的DLG数据接边检查算法,并通过编写程序实现了自动接边检查工具,主要包括几何位置检查、要素属性检查。以某地4幅1∶10000 DLG数据进行接边检查试验,试验结果表明:本文设计与实现接边检查工具能够快速定位与识别接边错误位置、错误类别,在准确率与效率方面均优于人工检查方法与基于ArcEngine的检查方法,具有较高的适用性,能够有效确保1∶10000 DLG数据的质量,具有积极的推广与应用价值。

老年重症肺炎并发心力衰竭的危险因素分析及风险预测模型构建

目的探讨老年重症肺炎患者并发心力衰竭的影响因素,并构建风险预测列线图模型。方法选取2019年1月至2023年5月老年重症肺炎患者200例,根据是否并发心力衰竭分为未发生组(n=150)和发生组(n=50)。比较两组患者的临床资料,分析影响老年重症肺炎患者并发心力衰竭的危险因素,构建风险预测列线图模型并验证预测效能。结果两组患者年龄(>65岁)、基础心脏疾病、长期卧床、肝肾器官功能健康状况、降钙素原(PCT)>5 ng/mL比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析年龄(>65岁)、基础心脏疾病、长期卧床、肝肾功能不全、PCT>5 ng/mL是老年重症肺炎患者并发心力衰竭的独立危险因素;构建的风险预测列线图模型ROC曲线下的面积为0.877(95%CI:0.809~0.930),预测效能良好。结论老年重症肺炎患者并发心力衰竭的独立危险因素为年龄(>65岁)、有基础心脏疾病、长期卧床、肝肾功能不全、PCT>5 ng/mL,通过构建与验证模型发现这些影响因素具有较高准确性和区分度。

旱警水位在水库抗旱调度中的应用

以供水、灌溉任务为主的水库,枯水年科学抗旱调度对保障下游河道生态、水资源高效利用尤为重要。旱警水位是发布干旱预警和启动抗旱响应机制的重要参考指标。以东南沿海地区某水库为例,核算水库供水、灌溉、生态需水量,通过长系列调节计算,绘制出水库保证供水线与限制供水线,两条调度线将水库以年为周期划分为3个运行区,结合运行区分期分级划定水库旱警水位。在此基础上,探讨了水库的供水、灌溉与生态下泄综合调度方式,并分析调度方式的合理性,为以供水、灌溉任务为主的水库枯水年抗旱调度提供经验。

基于图卷积神经网络的输电线路故障缺陷状态诊断

为了解决输电线路故障发生较多、告警系统误报率较高且依赖运维人员分析等问题,提出基于图卷积神经网络的输电线路故障缺陷诊断方法。根据历史输电线路缺陷数据评价得到输电线路缺陷状态;利用k-means算法进行数据离散化处理,提取输电线路缺陷特征,构建特征向量;使用马氏距离来表示各个向量之间的相似度,构建图结构;利用图卷积神经网络实现输电线路故障缺陷类别分类,准确识别输电线路故障缺陷状态。实验结果表明,本文提出的方法做出的诊断结果更加精确,综合诊断效果最好。

基于关系图卷积神经网络的新能源配电台区拓扑识别方法

针对传统拓扑识别方法难以适应高比例分布式光伏接入下低压配电台区电气耦合特性复杂的问题,提出了一种基于关系图卷积神经网络的新能源配电台区拓扑识别方法。文章分析了分布式光伏接入对低压台区线户关系识别的影响机理,提出了高渗透率分布式光伏接入下配电台区的自适应线户关系识别方法,通过电压皮尔逊相关系数矩阵建模和全局自适应聚类方法实现线户关系识别。基于新能源台区拓扑关联特性将配网节点关联分类匹配为分隔、上下、并列及光伏节点接纳关系,建立了适应分布式光伏接入的台区拓扑邻接矩阵模型。提出了基于关系图卷积神经网络的配电台区拓扑生成算法,通过提取电压量测数据形成台区节点特征矩阵,基于关系图链接预测挖掘潜在节点关联关系逐步生成配电台区拓扑。算例仿真对比验证了所提拓扑识别方法的有效性,与传统算法相比可提升识别准确率4.3%以上。

基于Zhang-Hager线搜索的改进近似最优梯度法

提出一种改进的近似最优梯度法,求解图划分问题中的无约束目标函数.先用修正的BFGS更新公式及选取BB类步长的线性组合作为标量矩阵得到近似最优步长,再引入参数对经典的Zhang-Hager线搜索形式进行改进,构建算法框架并给出R线性收敛性证明.实验结果表明,改进算法提高了原算法的性能.

基于代价图路径规划的铁路智能选线系统研发

研究目的:铁路选线区域广、影响因素多、多专业综合性强,智能选线研发难度大,应用的效率效果尚未达到广泛推广。研发铁路智能选线系统,找准重难点分步突破,对路径规划、局部优化、人机交互等提出新的视角,以期对现有理论方法进行补充和完善,提高选线设计效率和质量。研究结论:(1)按照通道搜索、方案优化、人机协同三个步骤开展系统研发,并将纵断面自动设计作为基础功能充分复用,可显著降低研发难度,提高研发效率;(2)提出大场景地形自动探查获取桥隧高代价面域、基于面域边界特征线的三角网代价图构建方法,可提高搜索适应性和精确性;(3)基于Dijkstra最短路径搜索算法开展路径自动规划,可极大提高搜索效率和效果;(4)平纵横自适应优化、平纵横实时联动、系统融合式GIS选线可灵活应对实际需求,增强系统适用性;(5)本研究成果可为铁路、公路的智能选线系统研发提供参考和借鉴。