外显子与内含子序列的分形尺度参数可分性研究

近年来， 关于ＤＮＡ 序列的分形尺度特性的研究引起了研究者广泛的兴趣， 许多研究表明，ＤＮＡ 序列的外显子和内含子区域具有不同的分形尺度特性，这有可能成为区别外显子和内含子序列的特征之一。文中应用ＷＴＭＭ（ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｍｏｄｕｌｕｓ Ｍａｘｉｍ） 方法分析ＤＮＡ 序列的分形结构，计算表征分形结构尺度特性的量化参数 Ｈｌｄｅｒ 指数。考虑到外显子序列的三联体编码特性， 计算了ＤＮＡ 序列及三个不同的相位序列分别在三种ＤＮＡ ｗａｌｋ 方式下得到的序列的Ｈｌｄｅｒ 指数，并将每个Ｈｌｄｅｒ 指数作为一维特征，考察外显子与内含子序列的分布。计算结果表明，只按单个分形尺度参数来看，外显子与内含子不具有可分性。在此基础上，从模式识别的角度出发， 将外显子与内含子视为由此构成的多维特征空间中的两个模式类， 由此设计基于ＬＬＭ（ＬｏｃａｌＬｉｎｅａｒ Ｍａｐ） 神经网络的分类器，并对分类器的错误率进行估计，实验结果表明外显子序列与内含子序列在此特征空间中具有聚类特性，从而表明以这一组分形尺度参数作为序列特征，外显子与内含子具有可分性。

融合多尺度分形注意力的红外小目标检测模型

为提高红外图像小目标检测的性能,融合传统方法的先验知识和深度学习方法的特征学习能力,该文设计了一种融合多尺度分形注意力的红外小目标端到端检测模型。首先,在对适用于红外图像弱小目标检测的多尺度分形特征分析基础上,给出了基于深度学习算子对其进行加速计算的过程。其次,设计卷积神经网络(CNN)学习度量得到目标显著性分布图,结合特征金字塔注意力模块和金字塔池化下采样模块,提出了一种基于多尺度分形特征的注意力模块。将其嵌入到红外目标语义分割模型时,采用非对称上下文融合机制提高浅层特征和深层特征的融合效果,并利用非对称金字塔非局部模块获取全局注意力,以提高红外小目标检测性能。最后,采用单帧红外小目标(SIRST)数据集验证提出算法的性能,所提模型交并比(IoU)和归一化交并比(nIoU)分别达到了77.4%和76.1%,优于目前已知方法的性能。同时通过迁移实验进一步验证了提出模型的有效性。由于有效地融合了传统方法和深度学习方法的优势,所提模型适用于复杂环境下的红外小目标检测。

基于多尺度多重分形法的煤岩破坏电位信号特征研究

煤岩变形破坏诱发的表面电位信号包含损伤演化的关键信息,在煤岩动力灾害监测领域得到广泛研究,但大多是在单一时间维度对电位时序信号的波动特征进行研究,对时序信号的非线性、多尺度特征变化规律缺乏深入研究。针对该问题,搭建了煤岩破坏电位监测系统,同步测试了原煤和辉长岩2种试样的电位时序信号,并通过多尺度多重分形(MMA)法,深入研究了多尺度下的电位信号非线性特征,得到了电位时序信号的奇异性指数、奇异维数、局部赫斯特指数等参数,并采用L2范数对赫斯特曲面予以量化。实验结果表明:原煤和辉长岩的总体电位信号都呈现出多尺度多重分形特征,且裂纹萌生前后的电位多重分形图谱呈现一定差异性;相较于辉长岩,煤样在加载前后阶段不同位置处电位信号的奇异性指数差异Δα正负趋势呈现不同特征,表明了煤样具有更强的非线性演化特征;多尺度下局部赫斯特指数的L2范数更好地体现出试样不同通道电位信号间的长程相关性,并能够量化试样电位时序信号的非线性演化特征,进而实现煤岩失稳破坏预测。

华北冲积平原壤质潮土的土壤粒径分形空间尺度分析

土壤在一定空间尺度范围内具备分形特征已经为大多数研究所认同,然而这种空间自相似性的存在区间却容易被忽视。该文利用激光衍射法测定了华北冲积平原黄河沿岸43组壤质潮土的土壤粒径分布数据(共93个粒级),并以此为基础分析了该类土壤颗粒分形特征的存在区间及其影响因素。结果表明,该类土壤大多只是在中小粒径级别均呈现严格的分形特征,在较粗砂粒尺度上不存在空间自相似性。分形特征存在区间会随黏粒含量增加呈现变小的趋势,而级配良好的土壤的自相似性空间范围也相对较宽。土壤颗粒的分形维数会受到土壤级配的不均匀系数、部分粒径较小颗粒的含量(<50μm但不包含5～20μm的颗粒)和有效粒径等的明显影响;但该分形维数与土壤容重和饱和导水率的关系却并不明显,这可能与该土壤在与结构和水力学性质关系密切的大颗粒尺度上并不具备分形特征有关。因此,研究土壤颗粒分形与土壤结构和水力学性质的关系时,应特别注意分形特征存在的空间尺度。

变尺度分形技术在致密砂岩储层裂缝识别中的应用——以鄂尔多斯盆地东仁沟区块长7储层为例

致密砂岩油藏开发难度大,天然裂缝发育是决定此类油藏有效开发的关键因素,因此准确识别裂缝显得尤为重要。东仁沟区块长7储层岩心观察结果显示其主要发育垂直缝和高角度缝,未充填居多,偶见方解石充填。声波时差曲线在裂缝发育处会出现波动或者周波跳跃,电阻率略有降低,其中八侧向降低幅度较双感应低很多,并且曲线呈现锯齿状形态。变尺度分形曲线与裂缝对应位置曲线斜率会变小,导致曲线偏离原有趋势而变得下凹。整合六条常规测井数据的R/S分析曲线下凹段斜率和层次分析法计算的权重,就能较为精准地识别储层裂缝发育位置,该方法识别正确率为80.95%。根据研究区各井分形维数在裂缝相对发育段与不发育段之间的差异,就可以判别出裂缝比较发育的井,并预测出裂缝相对发育区。

变尺度分形技术在裂缝预测和储层评价中的应用

利用声波时差(AC)数据与其他测井资料,运用分形几何中的变尺度分析技术,预测了长庆铁边城油田元48井区长4+521-2储层的天然裂缝分布,并探讨了裂缝发育程度与油井初期产能的关系。根据裂缝相对发育区的分布特征及其地层系数,对该区长4+521-2储层进行了综合分类评价,分类结果与实际生产吻合性好。此研究成果对低渗储层裂缝描述具有一定的借鉴意义。

基于改进多尺度分形特征的红外图像弱小目标检测

为提高红外图像弱小目标检测的准确率和实时性,在分析用于红外图像增强的分形参数K相关的多尺度分形特征(MFFK)基础上,提出了一种基于改进多尺度分形特征(IMFFK)的红外图像弱小目标检测算法。首先,将基于地毯覆盖法的分形维数计算公式代入MFFK计算公式,提出了一种改进多尺度分形特征(IMFFK)用于图像增强。其次,对IMFFK特征计算进行简化,采用自适应阈值分割得到感兴趣目标区域,提出了一种具有较高计算效率的红外图像弱小目标检测算法。最后,通过仿真图像分析了主要参数对图像增强和算法耗时的影响,采用红外真实图像进行了算法检测性能测试,并与当前基于局部对比度测度的目标检测算法进行了对比。实验结果表明,提出的算法虽然在一些检测场景具有较多虚警,但能同时适用于弱小目标和较大目标检测,且无论目标为亮目标或暗目标。提出算法对于低分辨率红外图像(320×240)检测接近30 frame/s。提出算法具有较强的适用性,能够检测出红外图像中具有较高局部对比度的目标。

一种多尺度分形的舰船目标检测方法

阐述了图像分形维和多尺度分形特征的概念,提出了一种多尺度分形目标检测方法。实验证明,自然背景与人造目标所在区域的多尺度分形特征差别非常明显。对于舰船目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。

一种基于广义多尺度分形参数的小目标检测方法

复杂场景中小目标的检测是一个难点。本文从分数布朗随机场模型的描述出发，提出并构造了一种广义多尺度分形参数，用于描述图像的纹理信息。它可以作为区分分形集合与非分形集合的一种有效的测度。进一步，基于广义多尺度分形参数，本文提出了一种具有抗噪性能的稳健的目标提取算法，并用于海上小目标的提取。对于实际图像的实验结果表明，本算法具有极高的检测精度。

一种多尺度分形的弧焊熔池图像分割方法

弧焊熔池图像的各个区域与最终的焊缝成形有着密切的关系.分析了弧焊熔池图像中的浮渣与熔池的分型维数和多尺度分型维数的特征,阐述了图像的分形维数和多尺度分形维数特征的概念,介绍了单一分形维数与基于多尺度分形维数的图像分割方法,并把该方法应用到了弧焊熔池图像的分割中.结果表明,基于分形维数的多尺度图像分割方法可以有效地对弧焊熔池图像中熔池尾部和浮渣同时进行分割,并优于用算子和单一的分形维数算法的图像分割方法.基于分形维数的多尺度图像分割算法在弧焊熔池图像的分割上将会成为十分有效的方法.

基于多尺度分形与均值漂移的红外海面舰船目标分割

基于分形检测理论,结合均值漂移滤波算法做了一些红外舰船目标分割提取实验。利用多尺度分形特征MFFK检测舰船目标得到感兴趣区域ROI,去除了感兴趣区域外的大面积背景干扰;对感兴趣区域的分形特征图进行二值化处理再次减少了感兴趣区域内的背景干扰,经过两步去除干扰得到二值目标区域。对二值目标区域进行均值漂移滤波得到真实目标分布点集,最后运用形态学滤波得到舰船目标分割结果。实验结果表明,提出的算法能够提取出舰船目标。

应用变尺度分形技术研究缝洞型碳酸盐岩储层的非均质性

分形几何理论已被广泛应用于储层非均质性研究中。运用分形理论的变尺度分析技术(R/S分析),通过对塔河油田奥陶系岩溶缝洞型碳酸盐岩储层测井曲线的分析,提出了利用DR指标计算岩溶缝洞型储层分维值的方法。对该地区岩溶缝洞发育的典型井段的测井数据进行了实际处理,并对岩溶缝洞发育程度定量评价进行了尝试性的解释,对分维值的高低与岩溶缝洞发育程度之间的关系进行了初步研究。

多尺度分形特征在木材内部缺陷检测中的应用

将数字图像处理与木材检测相结合,对获取的木材图像进行图像处理与分析,获取高质量的木材图像是提高木材检测准确性的重要手段。利用微光摄像机作为图像输入传感器,并最终以数字信号的形式储存在计算机当中。应用数字图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理,提高图像的质量,便于后续处理。将预处理后的图像分割成若干个子区域,计算出每个子区域的多尺度分形特征值。实验结果显示,图像中背景部分与边缘部分多尺度分形特征值存在明显差别,可以提取奇异性较大的多尺度分形特征值,他们的集合即为木材缺陷的边缘。

变尺度分形技术在西峰油田白马中区裂缝预测中的应用

西峰油田白马中区微裂缝发育,自投入开发以来,裂缝见水现象非常严重,识别裂缝带是该裂缝性储层的重要问题。但该油田有关裂缝的资料种类以及数量是非常有限的,只有常规测井资料,而利用常规测井方法来识别天然裂缝的难点在于裂缝本身的复杂性及每种测井测量值受多种因素的影响,因此采用分形几何中的变尺度分形(R/S)方法对常规测井曲线进行处理,来识别裂缝的发育情况,有利于该区的高效开发。

形态学多尺度广义分形矩阵在轴承故障诊断中的应用

针对轴承故障信号非线性特征提取的问题,提出一种形态学多尺度广义分形矩阵对轴承故障信号进行表征。形态学多尺度广义分形矩阵采用数学形态学覆盖法估计信号的分形维数,同时考虑信号在尺度和统计分布上的非严格自相似性,包含比传统分形维数更为丰富和全面的信息。采用轴承7种状态下的振动信号对形态学多尺度广义分形矩阵进行验证,结果表明:与传统的单一分形维数、广义分形维数和多尺度分形维数相比,形态学多尺度广义分形矩阵具有更高的轴承故障诊断精度。

基于多尺度分形的钢丝钳磨损研究

在法庭科学中,犯罪工具的磨损信息往往能够提供相关线索。目前,关于如何分析犯罪工具磨损的研究还处于初始阶段。钳剪工具如钢丝钳的刃部磨损与剪切痕迹表面的几何形态之间有对应关系。通过分析现场工具痕迹表面纹理以获取工具的磨损信息对于侦查过程有实际意义。把多尺度分形用于工具痕迹表面纹理分析中,计算痕迹纹理图像的多尺度分形特征来分析工具的磨损状况。实验结果表明,本文的研究方法对于工具磨损分析是一种有益的探索。

Al－Fe系梯度功能材料断口特征及其多尺度分形研究

研究了Ａｌ－Ｆｅ系梯度功能材料的试样不同部位的断口特征；基于离散分形布朗随机场模型，对试样断口进行多尺度分形研究，结果表明断口的分形参数Ｈ值也呈梯度分布，它反映了该材料的韧性呈梯度分布。

基于多尺度分形特征的海面目标检测方法

为提高海面目标检测性能,提出了基于多尺度分形特征的检测方法。该方法采用了模糊C均值聚类确定潜在目标点数,根据多尺度分形特征,利用支持向量机方法对像素点进行分类,实现目标检测。实验结果表明,该方法能更好地消除海空背景对目标检测的干扰,准确有效的检测出目标。

变尺度分形技术在裂缝预测和储层综合评价中的应用

利用常规测井资料声波时差（AC）数据，运用分形几何中的变尺度分析技术，结合其他测试资料识别，预测了长庆铁边城油田元48井区长4＋5 2^1-2储层的天然裂缝分布，并探讨了裂缝发育程度与油井初期产能的关系。根据裂缝相对发育区的分布，结合地层系数对该区长4＋5 2^1-2储层进行了综合分类评价，分类结果与实际生产吻合性好。研究成果对低渗储层裂缝描述具有一定的借鉴意义。

室性心动过速与室颤的多尺度多重分形分析

基于多尺度多重分形分析(MSMF)对正常心电信号(ECG)、室性心动过速(ventriculartachycard ia,VT)与室颤(ventricular fibrillation,VF)ECG进行研究分析,可以鉴别区分这三种信号。通过直接计算奇异谱f(α)的方法,计算出正常ECG、VT和VF信号的奇异谱,并分析得出其奇异强度分布范围Δα,结果发现这三种信号奇异强度分布范围Δα存在较大差异,并且VF信号的Δα大于VT信号,同时VT信号的Δα又大于正常ECG信号。本文用奇异强度分布范围Δα作为区分正常、VT和VF、ECG的一个判据,且实验证实该判据可有效区分正常ECG、VT和VF信号。