混合深度学习机制下的H型高血压脉诊预测

现有H型高血压诊断需要检测患者体内的伴有血浆同型半胱氨酸含量,效率低且带有创口。中医学脉诊可以通过分析患者脉搏生理活动,结合临床问诊信息实现H型高血压无创辅助诊断。本文提出了基于混合深度学习的脉诊分类模型,在具有双向长短时记忆（Bi-directional long short-term memory,BiLSTM）网络中增加卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）结构提取脉诊特征局部相关特征,构建基于CNN-BiLSTM结构的高血压脉诊分类网络。实验采用上海中医药大学附属龙华医院及中西医结合医院的325例临床疑似高血压脉诊病例。实验结果表明本文模型评估参数灵敏度、特异性、正确率、F₁-score、接收者操作特征（Receiver operating characteristic,ROC）曲线及其下方围成的面积（Area under curve,AUC）值分别为：79.71%、69.56%、77.17%、83.96%、0.850 0,高于经典机器学习方法的诊断精度,对中医临床辅助诊断具有较好的参考价值。     

正则化和交叉验证在组合预测模型中的应用

组合预测模型的权重确定方式对于提高模型精度至关重要,为研究正则化与交叉验证是否能改善组合预测模型的预测效果,提出将正则化和交叉验证应用于基于最小二乘法的组合预测模型.通过在组合模型的最优化求解中分别加入L₁、L₂范数正则化项,并对数据集进行留一交叉验证后发现：L₁、L₂范数正则化都对组合模型的预测精度具有改善效果,且L₁范数正则化比L₂范数正则化对组合预测模型的改善效果更好,并且参与组合预测的单项预测模型越多,正则化的改善效果越好,交叉验证对组合预测模型的改善效果则与给定实验数据量呈现正相关.     

基于稠密扩张卷积的图像语义分割模型

为解决图像语义分割任务中面对的分割场景的复杂性、分割对象的多样性及分割对象空间位置的差异性问题, 提高语义分割模型的精度, 提出基于稠密扩张卷积的双分支多层级语义分割网络(double branch and multi-stages network, DBMSNet). 首先采用主干网络提取输入图像的4个不同分辨率的特征图(De1、De2、De3、De4), 其次采用特征精炼(feature refine, FR)模块对De1和De3这两个特征图进行特征精炼处理, 特征精炼处理之后的输出分支经过混合扩张卷积模块(mixed dilation module, MDM)编码空间位置特征, De4分支采用金字塔池化模块(pyramid pooling module, PPM)编码高级语义特征, 最后将两个分支进行融合, 输出分割结果. 在数据集CelebAMask-HQ和Cityscapes中进行实验, 分别得到mIoU精度为74.64%、78.29%. 结果表明, 本文方法的分割精度高于对比方法, 且具有更少的参数量.     

Log-Gabor小波和分数阶多项式KPCA的火焰图像状态识别

目的 为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于Log-Gabor小波和分数阶多项式核主成分分析(KPCA)的火焰图像状态识别方法。方法 首先利用Log-Gabor滤波器组对火焰图像进行滤波,提取滤波后图像的均值和标准差,并构成纹理特征向量。然后使用分数阶KPCA方法对纹理特征向量进行降维,并将降维后的纹理特征向量输入支持向量机进行分类。结果 本文与基于Log-Gabor小波特征提取以及2种基于Gabor小波特征提取的方法相比,本文方法的分类识别正确率更高,分类精度为76%。同时,第1主分量方差比重与核函数参数d之间满足递增关系。本文方法能够准确地提取火焰图像纹理特征。结论 本文提出一种对锅炉燃烧火焰图像进行状态识别的方法,对提取的火焰图像纹理特征向量进行降维并进行分类,可以获得较高的分类精度。实验结果表明,本文方法分类精度较高,运行时间较短,具有良好的实时性。     

主动悬架H2/ 广义H2输出反馈控制

本文提出了一种主动悬架控制的H₂ /广义H₂ 输出反馈控制方法. 依照国际标准ISO2631.3选择垂直和俯仰加速度的频率加权. 根据路面干扰谱特征, 选用H₂ 范数作为乘坐舒适性的指标, 广义H₂ 范数描述轮胎接地性等时域约束要求. 在多目标控制框架下, 将输出反馈控制器的设计转化为求解LMI优化问题. 基于半车模型, 给出了输出反馈主动悬架系统的频域分析和时域仿真.     

基于不同特征的随机森林极化SAR图像分类

近些年,利用计算机对极化SAR图像进行分类逐渐成为遥感领域的一个研究热点.本文采用全极化SAR数据,利用不同的特征提取算法提取特征,并基于随机森林模型最终实现对江苏沿海滩涂的分类.首先采用H/α和Freeman两种分解算法提取极化特征参数,采用灰度共生矩阵提取纹理特征参数;然后将提取的所有特征进行不同的组合,构成不同的特征集;最后采用随机森林模型对不同特征集合进行分类和精度评估.结果表明仅用纹理特征对沿海滩涂进行分类时效果较差;利用极化分解提取出的散射特征进行分类的结果要优于矩阵元素特征的分类结果;综合了极化散射特征和纹理特征的组合方式在沿海滩涂的分类中可以取得最优的分类结果,总体精度和Kappa系数可以达到94.44%和0.9305,表明极化SAR图像中蕴含的不同方面的特征在分类中具有一定的互补性.     

基于KNN-LSTM的PM2.5浓度预测模型

目前多数PM_2.5浓度预测模型仅利用单个站点的时间序列数据进行浓度预测, 并没有考虑到空气质量监测站之间的区域关联性, 这会导致预测存在一定的片面性. 本文利用KNN算法选择目标站点所在区域中与其相关的空间因素, 并结合LSTM模型, 提出基于时空特征的KNN-LSTM的PM_2.5浓度预测模型. 以哈尔滨市10个空气质量监测站的污染物数据进行仿真实验, 并将KNN-LSTM模型与其他预测模型进行对比, 结果显示: 模型相较于BP神经网络模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了19.25%、13.23%; 相较于LSTM模型MAE、RMSE分别降低了4.29%、6.99%. 表明本文所提KNN-LSTM模型能有效提高LSTM模型的预测精度.     

应用级联多分类器的高光谱图像分类

目的 高光谱分类任务中,由于波段数量较多,图像中存在包含噪声以及各类地物样本分布不均匀等问题,导致分类精度与训练效率不能平衡,在小样本上分类精度低。因此,提出一种基于级联多分类器的高光谱图像分类方法。方法 首先采用主成分分析方法将高度相关的高维特征合成无关的低维特征,以加快Gabor滤波器提取纹理特征的速度;然后使用Gabor滤波器提取图像在各个尺寸、方向上的纹理信息,每一个滤波器会生成一张特征图,在特征图中以待分类样本为中心取一个d×d的邻域,计算该邻域内数据的均值和方差来作为待分类样本的空间信息,再将空间信息和光谱信息融合,以降低光线与噪声的影响;最后将谱—空联合特征输入级联多分类器中,得到预测样本关于类别的概率分布的平均值。结果 实验采用Indian Pines、Pavia University和Salinas 3个数据集,与经典算法如支持向量机和卷积神经网络进行比较,并利用总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数作为评价标准进行分析。本文方法总体分类精度在3个数据集上分别达到97.24%、99.57%和99.46%,相对于基于径向基神经网络（RBF）核函数的支持向量机方法提高了13.2%、4.8%和5.68%,相对于加入谱—空联合特征的RBF-SVM （radial basis function-support vector machine）方法提高了2.18%、0.36%和0.83%,相对于卷积神经网络方法提高了3.27%、3.2%和0.3%;Kappa系数分别是0.968 6、0.994 3和0.995 6,亦有提高。结论 实验结果表明,本文方法应用于高光谱图像分类具有较优的分类效果,训练效率较高,无需依赖GPU,而且在小样本上也具有较高的分类精度。     

利用MODIS数据估计中国黄东海区域测深参数

目的 现有关于漫衰减系数的研究大多是在490 nm波段建立反演模型,且未将相关研究与机载激光雷达测深能力建立联系,本文尝试获取测深参数532 nm漫衰减系数K_d(532)和透明度SD(Secchi disk depth),为机载双色激光雷达测深能力的评估和飞行方案的制定提供了重要技术参数。方法 首先分析了测深参数532 nm漫衰减系数K_d(532)和透明度SD对于评估机载双色激光系统测深能力的重要性。利用2003年春季中国黄东海区域的实测光学数据,对现有的漫衰减系数反演模式进行改进,建立了K_d(532)和K_d(490)=的线性关系以及SD和K_d(532)的幂函数关系。结果 根据2003年春季MODIS的490 nm漫衰减系数产品和上述函数关系获取了K_d(532)和SD参数。结论 本文获取测深参数K_d(532)和SD的方法能够用来有效评估该区域机载激光雷达的测深能力,准确性和精度依赖于实测光学数据的精度、分布和数量以及MODIS的K_d(490)产品的准确性。     

基于SSA-LSTM模型的日水位预测—以涡河流域涡阳闸为例

水位的准确预测可以指导城市的防洪减灾举措及水利工程建设, 提升城市洪涝灾害应急响应速度. 基于数据驱动的水位预测模型, 尤其是LSTM模型, 在模拟自然界中水文要素的强非线性关系时展现出优势从而得到广泛应用. 然而, 自然界中水文数据的采集往往伴随着噪声以及人为干扰因素, 这些问题影响了模型的预测性能. 针对这一问题, 本文开发了一种新的组合模型, 即SSA-LSTM模型. 该模型首先利用SSA方法将观测到的时间序列分解为周期、趋势和噪声分量, 接着利用LSTM对SSA方法去噪后的序列进行模型训练并得到最终预测结果.本文选取涡河流域涡阳闸1971年5月至2020年12月的闸上水位为数据集, 1)利用奇异谱分析方法将原始水位时序数据分解为多个趋势和噪声分量(RC₁–RC₁₂), 选取分量(RC₁–RC₁₀)为趋势项并重构为新的水位时序信号; 2)利用LSTM模型对重构的信号进行了训练和验证, 并将预测结果与LSTM模型的结果进行了对比; 3)为得到最优的SSA-LSTM模型, 针对不同的时间步长(7、14、21、28、35天)开展了单步预测性能评估实验, 实验结果表明, 在不同的时间步长下, SSA-LSTM水位预测模型的决定系数R²、均方根误差RMSE、平均绝对误差百分比MAPE均优于LSTM模型. 由此可见, 采用 SSA方法对涡阳闸水位的预处理可有效提高 LSTM 的预测效果, 相比于传统 LSTM 模型, SSA-LSTM模型具有高可靠和低误差的特点, 在水位预测应用中更具适应性, 可以为城市防洪、灌溉、供水等水利措施的合理调度提供更优的决策依据.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate