YOLOv4目标检测算法在煤矿工人口罩佩戴监测工作中的应用研究*

为防止煤矿工人吸入过量粉尘而导致职业性尘肺病,基于Keras框架利用YOLOv4 (you only look once)目标检测算法对井下人员佩戴防尘口罩情况进行高精度且快速的检测与识别,并与MTCNN(Multi-task convolutional neural network)和FaceNet构成的人脸识别算法相结合,进行煤矿工人口罩佩戴监测的研究。结果表明:模型对井下人员口罩佩戴有较高的检测精度,识别已佩戴口罩的矿井下作业人员的平均精度达到92.78%,识别未佩戴防尘口罩检测的平均精度为91.63%,与其他主流算法相比算法具有更好的鲁棒性和检测效果。研究结果为预防煤矿工人职业性尘肺病提供1种有效的技术手段。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

基于卷积神经网络的冲击地压预警方法研究*

为探究深度学习在冲击地压预警方面的应用前景,以新疆某冲击地压矿井为研究背景,将深度学习和专家评判运用到微震数据分析中,基于卷积神经网络构建冲击地压预警模型。充分利用一维卷积神经网络对时序数据有较强特征提取能力的优势,以微震数据及其特征参数作为输入,以专家评判值作为标签,借助Python-Keras框架实现冲击地压预警模型的构建和训练。研究结果表明:模型预警效果并不随着训练迭代次数的增加而逐渐最优,存在最优迭代次数,对于所建模型当迭代次数为30时测试集的冲击危险预测结果与专家评判结果基本吻合,同时说明模型可以较好地学习专家评判经验实现冲击地压预警。研究表明所建模型对研究时段内发生的5次大能量矿震事件均进行预警,其准确度较高,具有现场实际应用价值。     

基于视频分析的空管员违规行为识别方法*

为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型（AR-ResNeXt）,基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。     

基于深度学习的工程结构损伤识别研究进展

为避免或减轻工程结构在建造和运营期间因结构振动产生不同程度损伤,造成安全隐患危及人们生命财产安全,针对结构振动损伤识别技术展开研究,探讨不同深度学习方法发展情况及其利弊,寻找更具可行性的损伤识别方法,并对其最新研究及应用现状进行全面综述。研究结果表明:应用深度学习开发新的结构损伤识别技术,无需冗余的数据预处理以及手工提取损伤特征,实现以较高精度实现损伤识别任务;一维卷积神经网络（1D-CNN）以其独特的应用优势,在数据样本有限条件下较二维卷积神经网络（2D-CNN）表现更为出色。研究结果可为数据驱动的结构损伤识别问题提供新思路,进一步完善土木结构健康监测研究体系。     

邻苯二甲酸二丁酯影响阿尔茨海默病大鼠学习记忆能力的分子机制研究

为探究邻苯二甲酸二丁酯（DBP）影响阿尔茨海默病（AD）大鼠学习记忆能力的分子机制,将56只SPF级5~6周龄雌性Wistar大鼠随机平均分为7组：阴性对照组、0.25 mg·kg^-1·d^-1 DBP组、2.5 mg·kg^-1·d^-1 DBP组、25 mg·kg^-1·d^-1 DBP组、250 mg·kg^-1·d^-1 DBP组、AD模型组和AD+25 mg·kg^-1·d^-1 DBP组.连续灌胃处理28 d,观察Morris水迷宫结果,检测脑海马组织中活性氧（ROS）、还原型谷胱甘肽（GSH）、丙二醛（MDA）、8-羟基脱氧鸟苷（8-OHdG）的含量;采用实时荧光定量PCR （qPCR）检测Bcl-2、Bax和Caspase-3 mRNA的转录水平;通过免疫印迹试验（Western blot）检测Bcl-2、Bax和Caspase-3的蛋白表达水平.结果表明,与阴性对照组相比,不同染毒组、DBP组大鼠的学习记忆能力下降,氧化应激水平上升,且随DBP染毒浓度升高而加剧（p<0.05,p<0.01）;AD+25 mg·kg^-1·d^-1 DBP组较AD模型组大鼠的学习记忆能力损伤加剧,氧化应激水平和Bcl-2/Bax/Caspase-3信号通路上调,差异具有统计学意义（p<0.05）.由此推测,DBP可通过氧化应激作用,上调Bcl-2/Bax/Caspase-3信号通路,加剧AD大鼠海马组织的损伤,导致学习记忆能力下降.本文通过DBP影响AD大鼠学习记忆能力的分子机制研究,揭示了氧化应激对凋亡信号通路的作用,并为进一步研究DBP的毒性提供了理论和数据依据.     

基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响,采取了必要的防疫防控措施,这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响,此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现,整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%;通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示,气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间;人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中,气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明,疫情管控期间,河南省空气质量总体上有所改善,但是也有重污染发生,其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显,呈负相关,需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因,以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.     

制氧机组排气噪声消声器设计

冶金行业制氧机组氧气排气噪声属 4极子亚声速喷注噪声 ,其声功率与流速的八次方成正比 ,产生的噪声很强。本文以河北某钢铁集团公司为例 ,对制氧机组排气噪声的特性进行了探讨 ,设计了阻抗复合式三级扩容减压小孔喷注消声器 ,工程实施后证明 ,消声器设计合理 ,达到了预期的降噪效果     

支持向量机用于芳烃类化合物对芳烃受体亲和性QSAR研究

尝试将支持向量机(SVM)应用于3种典型芳烃类环境毒物(PCDD,PCDF和PCB)定量构效关系研究,通过对芳烃受体亲和性考察,结果发现该组样本的生物活性在一定程度上与分子电性距离矢量具有非线性联系.SVM对内部和外部样本都具良好稳定性能和预测能力:所得模型拟合、交叉检验、外部预测复相关系数及均方根误差分别为R2cum=0.922、Q2cum=0.825、Q2ext=0.834和RMSext=0.531将其与文献报道及多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行比较,结果表明对小样本、非线性问题SVM具较强拓展性及泛化能力,故在环境毒物评价和控制中具有广阔应用前景.     

基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.