拟连续Domain的若干拓扑性质(英文)

对拟连续Domain D证明了:(1)双拓扑空间(D,σ(D),(D))为两两完全正则空间;(2)若D有可数基,则(max(D),σ(D)max(D))为正则空间当且仅当它为Polish空间;(3)拓扑空间(D,σb(D))为零维Tychonoff空间,其中σb(D)为D上Scott拓扑的b-拓扑。

特征可分性显式建模的跨数据库脑电解码方法

目前,在运动想象解码领域,研究主要集中在被试依赖和被试独立解码两种方法上。然而,这两种解码方式在脑机接口(BCI)系统的实际使用中存在较大局限性。被试依赖和被试独立解码都依赖于同一中心数据集,当解码模型应用于其他中心的数据集时,性能将显著下降,无法满足BCI系统跨中心使用的需求。为提升运动想象脑电跨数据库解码性能,基于领域泛化的方法框架,提出了一种基于Fisher准则正则化的稀疏选择模型。在最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)模型的基础上,引入Fisher准则正则项,以在特征选择过程中显式建模特征的可分性。这有助于提高领域泛化的表示学习能力,从而增强分类模型在不同数据集上的泛化性能。采用两个公开的运动想象脑电数据集,并使用滤波器组共空间模式(FBCSP)和多时频共空间模式(MTFCSP)两种特征提取方法,验证了所提方法的有效性,进一步使用自采集的数据也证实了该方法在实际应用中同样有效。与现有的方法相比,所提方法取得了最高平均分类准确率,达到67.26%。实验结果表明,所提方法在运动想象跨数据库解码中具有更好的泛化能力、更高的特征可分性、更好的鲁棒性。所提方法有望促进BCI系统跨中心使用,提高通用性。

面向电网前瞻调度嵌入领域知识的深度强化学习方法

强化学习由于具有自学习与自寻优能力,在电网前瞻调度等领域渐露头角。然而,现有基于强化学习的调度方法对最优策略的探索效率及收敛性较低。为了适应大规模电网,考虑历史发电数据、电力平衡、新能源消纳率、线路负载率等领域知识,将其嵌入至强化学习策略网络正则项并用于引导智能体训练方向。该方法在训练前期基于专家修正后的历史机组出力轨迹学习调度员经验,使得智能体策略网络参数快速收敛到一个有效初始解;在训练中后期,引入电力平衡等损失函数正则项,引导智能体满足先验调度知识,有效预防智能体盲动行为,提升调度决策质量。最后,利用IEEE118节点系统验证所提算法有效性。

基于高阶TV正则化的叠前动校正域随机噪声压制方法

常规全变分(Total Variation,TV)去噪模型只考虑水平方向和垂直方向的一阶导数信息,处理存在弯曲同相轴的叠前地震资料时会严重破坏振幅信息,而且振幅的横向渐变特征会被压制,从而引起“阶梯效应”。常利用地震数据的局部倾角信息提高TV模型的保幅能力,但局部倾角信息的计算会受到噪声的严重影响。为此,提出在动校正(NMO)域中利用高阶TV正则化去噪模型对叠前地震资料进行随机噪声压制。该方法首先将叠前地震数据转换到NMO域,NMO对噪声的鲁棒性强,同时避免了局部倾角的计算;在NMO域中弯曲同相轴被拉平,然后对其进行高阶TV去噪;最后通过反NMO还原叠前地震数据。以二阶导数为例构造了高阶TV正则化反演去噪目标函数,并在分裂Bregman优化框架下推导了快速优化求解方法。合成地震数据和实际地震资料的处理结果表明,该方法不仅可以有效压制随机噪声,而且可以消除同相轴弯曲和“阶梯效应”造成的振幅失真,提高了TV去噪方法的保幅性能。

基于注意力掩码的领域泛化研究

深度学习在区分特征方面表现较好,但将其应用于未知领域时,已训练好的模型往往会因领域移位而导致模型性能下降。针对该情况,领域泛化(DG)从多个源领域学习可迁移特征,将其泛化到未知的目标领域。由于不同领域训练的模型更偏向其中最显著的特征,往往会忽略与任务相关的一般性特征,而可迁移特征通常并不是该领域最显著的特征。因此,从这个角度提出一种基于注意力掩码来屏蔽特征的正则化方法,通过注意力掩码模块生成注意力掩码,对权重高的特征进行屏蔽,以提升模型泛化性能。实验表明,在3个基准数据集上测试的精度相较于基线模型分别提升2.6%、2.0%、4.2%,证明该方法既能提升模型在未知领域上的性能,也体现了其在领域泛化数据集上的普适性。

基于流形正则化框架和MMD的域自适应BLS模型

宽度学习系统(Broad learning system,BLS)作为一种基于随机向量函数型网络(Random vector functionallink network,RVFLN)的高效增量学习系统,具有快速自适应模型结构选择能力和高精度的特点.但针对目标分类任务中有标签数据匮乏问题,传统的BLS难以借助相关领域知识来提升目标域的分类效果,为此提出一种基于流形正则化框架和最大均值差异(Maximum mean discrepancy,MMD)的域适应BLS(Domain adaptive BLS,DABLS)模型,实现目标域无标签条件下的跨域图像分类.DABLS模型首先构造BLS的特征节点和增强节点,从源域和目标域数据中有效提取特征;再利用流形正则化框架构造拉普拉斯矩阵,以探索目标域数据中的流形特性,挖掘目标域数据的潜在信息.然后基于迁移学习方法构建源域数据与目标域数据之间的MMD惩罚项,以匹配源域和目标域之间的投影均值;将特征节点、增强节点、MMD惩罚项和拉普拉斯矩阵相结合,构造目标函数,并采用岭回归分析法对其求解,获得输出系数,从而提高模型的跨域分类性能.最后在不同图像数据集上进行大量的验证与对比实验,结果表明DABLS在不同图像数据集上均能获得较好的跨域分类性能,具有较强的泛化能力和较好的稳定性.

Regularity and finite dimensionality of attractor for plate equation on R^n

This paper addresses the regularity and finite dimensionality of the global attractor for the plate equation on the unbounded domain. The existence of the attractor in the phase space has been established in an earlier work of the author. It is shown that the attractor is actually a bounded set of the phase space and has finite fractal dimensionality.

时域工况传递路径分析方法

针对非稳态工况振动噪声的传递路径分析需求,将频域工况传递路径分析方法推广到时域,利用指示点和目标点的时域工况数据实现路径分解,提出了时域工况传递路径分析方法。利用时域传递率函数建立了目标点与指示点时域工况数据的卷积关系,并将其离散化后以矩阵方程的形式表示,然后采用Tikhonov正则化求解,即可利用不同工况下目标点和指示点的时域响应数据计算出时域传递率函数,能进行振动噪声的分解和预测。通过九自由度集中质量块模型仿真与简易车身骨架模型试验进行检验,结果表明所提出的方法具有较好的精度,可以准确地进行时域传递路径分析,并能准确预测目标点在非稳态工况下的响应。

正则图研究热点与周期演变的知识图谱分析

从Web of Science核心合集获取正则图研究全部期刊的文献数据,借助科学知识图谱绘制正则图研究2008-2022年的全时段高频关键词共现图谱,以及分时段高频关键词共现图谱(以每三年为一个时段)。通过比较全时段和分时段高频关键词的周期演变,识别正则图的整体研究概况与热点,以及各周期的研究热点及变化规律。结果显示:(1)正则图2008-2022年的四大研究热点为:正则图的参数与相关性质、正则图的特殊图类、正则图的应用、正则图的代数刻画;(2)在正则图的热点研究主题中,强正则图、距离正则图、复杂网络与算法等各周期稳定且变化极少;(3)从2011年开始,正则图热点主题数量显著增多,出现了线性码、深度学习、机器学习等研究主题。

基于区分性联合概率分布的域适应故障诊断

针对多工况条件下的故障诊断方法因建模数据和待测数据不满足独立同分布假设,导致模型性能恶化这一问题,提出了一种基于区分性联合概率分布差异的域适应故障诊断建模方法。以一个结构风险最小化域不变分类器作为故障诊断框架。在框架上施加基于区分性联合概率分布差异的域适应项,将建模数据和待测数据投影到公共特征空间中,对齐跨域同类别样本分布的同时,最大化跨域不同类别样本间分布差异;并且利用流形正则化保持数据的局部几何结构。在多工况条件下的凯斯西储大学(CWRU)和帕德伯恩大学(PU)轴承故障诊断数据集上进行试验。试验结果表明,该方法能有效提高故障诊断模型预测精度和泛化性,在多工况故障诊断任务中的表现良好。

低幅度薄储层区块的目标处理及应用效果

P区块位于哈萨克斯坦的南图尔盖盆地,有利勘探目标侏罗纪地层属于陆相碎屑沉积。由于湖水进退频繁,造成砂体储层薄、横向变化快,且该区的构造圈闭幅度较小。针对该地区的地质和地球物理资料特点,通过开展目标处理技术的研究和应用以提高地震资料的品质。利用微测井约束的层析静校正提高低幅度构造的成像精度;通过井控子波处理提高地震数据的纵向分辨率,利用OVT域规则化改善观测系统的空间采样属性,提高资料的信噪比和横向分辨率;应用VSP速度、声波测井速度约束地震速度以改进地震速度分析的可靠性,满足低幅度薄储层成像对速度精度的要求。结果表明,目标处理技术的应用提高了研究区地震资料的成像精度和纵横向分辨率,满足低幅度薄储层的勘探要求,为落实该区块低幅度构造高产油藏提供了可靠的基础。

基于时域最小残值法求解含间隙非线性气动弹性系统的半解析解

采用时域最小残值法求解了含间隙非线性气动弹性系统的半解析周期解。首先,将气动弹性系统的周期解展开为傅里叶级数,并截断前N项作为系统的近似解析解;通过对近似解求导,获得系统的速度和加速度函数;并将位移、速度和加速度函数回代到原始的气动弹性系统,将半解析解求解问题转化为一个非线性最小二乘优化问题。最后,通过增强响应灵敏度方法来迭代求解该最小值问题。在迭代过程中,Tikhonov正则化和“置信域限制”被用来增强算法的收敛性。数值算例表明,时域最小残值法可以快速获得高精度的半解析解。

波浪反射系数计算方法的性能分析

由于噪声和非线性等因素的干扰,波浪场中波浪反射系数的计算精度会受到不同程度的影响,为了在复杂海况中准确地计算反射系数,需要对各算法的精确度和稳定性进行系统研究和分析。本文将噪声项和非线性成分叠加到简谐波中合成符合实际情况的规则波和不规则波;运用各种算法对不同预设反射率的波况进行计算并比较其性能参数;将各方法进一步应用于物理波浪水槽反射系数的计算,再次验证各算法的性能。通过对比最优间距下的计算结果发现,在规则波中,Mansard三点法、Goda两点法和传递函数法性能优于其他算法;在不规则波中,Goda两点法计算频率范围受限,传递函数法分离反射波误差较大,Mansard三点法性能表现最优。本文的研究可为不同波况下反射系数的计算提供理论参考,在模型试验及工程应用中具有一定的实践指导意义。

结构化数据到XML数据的语义映射

XML的DTD机制不足以表现结构化数据的语义 .本文在路径约束的基础上 ,提出一种新的语义映射机制 .引入域的概念描述结构化数据到XML数据的结构映射 ,将结构化数据的平面结构映射为XML数据的树状结构 .通过有域层次的键规则表达式 ,将结构化数据中分散在各表中的键的定义映射到XML数据中 .利用域的概念和模板匹配的原理 ,引入域关系表达式及其扩展表达式来实现结构化数据到XML数据的语义映射 .由此构成的语义映射机制可以和XML数据的模式抽取很好的集成在一起 。

秦祁昆成矿域古生代区域成矿规律

位于古亚洲成矿域和古特提斯成矿域之间的秦祁昆成矿域,是我国大陆的一个重要成矿区域,其丰富的固体矿产资源、多种成矿作用的复杂表现以及独特的区域成矿背景已为人们所关注。通过对这一成矿域古生代主要矿床的资源类型、区域分布、成矿作用演化及成矿背景的研究,重点讨论了古生代区域成矿的时空演化,并归纳总结出古生代区域成矿的成矿元素及组合、成矿作用演化、区域成矿的旋回性、成矿区域迁移和成矿发生的主要时间段5个方面的总体规律。

基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别

针对结构随机激励识别存在的激励位置未知以及重构效率偏低问题,提出了一种基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别方法。该方法无需依赖于激励位置的先验信息,仅通过结构响应即可实现激励的准确定位和高效重构。首先,利用不同响应功率谱之间的传递特性来计算任意指定激励位置的定位误差,进而通过最小化定位误差来识别目标激励位置;在此基础上,借助自适应乘性正则化方法,定义全局正则化项来构造新的重构优化函数;然后,引入广义迭代加权最小二乘算法对优化函数进行求解,从而实现了结构随机激励识别;最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。结果表明:所提方法能够精准地定位结构随机激励位置,且在与Tikhonov方法重构精度相似的基础上,提高了识别效率约15倍,同时具备良好的抗噪能力,为结构外部作用效应的获取提供了一种新思路。

岩土体渗流自由面问题的重心插值无网格方法

岩土体的渗透破坏、地下工程的防渗设计等无不与渗流计算有关。针对渗流自由面问题,提出一种重心拉格朗日插值的配点型无网格方法。由于渗流自由面问题的求解区域是不规则区域,该方法通过将不规则求解区域嵌入一个正则矩形区域,在正则区域上采用重心拉格朗日插值近似未知函数,利用配点法离散渗流问题的控制方程,将重心拉格朗日插值的微分矩阵离散成代数方程表达的矩阵形式。将自由面上的边界条件通过重心拉格朗日插值离散,通过置换方程法和附加方程法施加边界条件,利用正则区域上的重心插值配点法,通过迭代确定最终自由面的位置。数值算例表明所提出的无网格方法对于求解渗流自由面问题的正确性和高精度。

不规则区域平面弹性问题的正则区域重心插值配点法

将不规则区域嵌入到规则的矩形区域,在矩形区域上将弹性平面问题的控制方程采用重心Lagrange插值离散,得到控制方程矩阵形式的离散表达式。在边界节点上利用重心插值离散边界条件,规则区域采用置换法施加边界条件,不规则区域采用附加法施加边界条件,得到求解平面弹性问题的过约束线性代数方程组,采用最小二乘法进行求解,得到整个规则区域上的位移数值解。利用重心插值计算得到不规则区域内任意节点的位移值,计算精度可到10-14以上。数值算例验证了所建立方法的有效性和计算精度。

从瞬变电磁扩散场到拟地震波场的全时域反变换算法

将瞬变电磁满足的扩散方程转变为波动方程,然后利用地震类成像方法实现瞬变电磁虚拟波场成像,是实现瞬变电磁三维反演的有效手段之一.为了实现由扩散场到虚拟波场的转换,文中采用预条件正则化共轭梯度法求解波场反变换问题.首先,对几种离散方式进行比较,采用条件数最小的离散方式进行离散;然后选择最优的正则化参数,并利用超松弛预条件技术对系数矩阵进行预条件处理;最后,利用共轭梯度法进行迭代求解.超松弛预条件有效降低了系数矩阵的条件数,正则化方法使得反变换得到的波场稳定、可靠,共轭梯度法能够保证计算快速收敛.将反变换结果与已知虚拟波场函数对比,证明算法稳定、可信.将文中算法结果与前人研究结果进行对比,说明方法效果.通过实测数据的波场变换处理给出了文中方法的实际应用效果.结合反变换算法,对不同参数模型进行分析,总结了虚拟波场在色散介质中的传播规律.

EH4时频数据联合处理及其在煤矿采空区的应用

煤矿采空区对地面建设工程和人民生命财产构成巨大潜在危害,利用EH4连续电导率剖面仪能对其进行有效识别.目前,EH4数据处理基本依赖于系统自带软件IMAGEM,所得结果一般很难满足资料解释的精度要求,故掌握EH4数据的再处理具有重要意义.对EH4数据进行时频联合处理能够最大化利用地电响应信息:时域数据处理是对原始资料的再认识过程,其基本流程包括时间序列读取、时频转换、功率谱分析和阻抗估算;频域数据处理则是在时域数据处理的基础上,选择合适的反演方案,将所得的高质量频域数据进行反演成图.本文通过对某煤田相关矿区进行大地电磁探测及EH4数据处理,对这些区域的大地电磁响应进行分析,得到高质量频域数据,并利用基于阻尼高斯-牛顿法的正则化反演进行频域数据反演成图及解释,最后得出了合理可靠的地球物理解释,成功圈闭出三处采空区,并在实际回填过程中得到验证,处理结果真实可信.