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关键词： 风力涡轮机   故障诊断   广义回归神经网络   主成分分析   小波概率密度函数  

摘要： 风能被认为是成本最低、增长最快的可再生清洁能源之一。如果风能要在可再生能源市场中占据更大的份额,风力涡轮机的停机时间和维护成本是需要克服的关键挑战。为此,基于小波概率密度函数,结合广义回归神经网络的单输入集成算法和主成分分析方法,提出一种混合故障检测方法。该方法可以更早地检测到风电机组的叶片故障,以及时对故障做出响应。将所提方法在广东省某风力发电机组获取到的真实数据上进行了验证,并与支持向量机等方案进行比较。结果表明,所提出的故障检测方法相对于其他方法具有更高的检测率和稳定性。所提风电机组叶片故障检测方法是可靠有效的,具有一定的应用前景。

关键词： 固原北魏漆棺   孝子图   连环画   图文关系   图像传播  

摘要： 既往对固原北魏漆棺孝子图的研究多关注其与文本的比对,并未注意该图像内容并非直接根据文本创作。从图像和榜题的细节差错,墓主身份、墓葬特征和漆画题材,同时期连环画的时空、起源、样式和文化元素,可知该孝子图创作受到中原地区图像样式、平城地区文化风尚和河西地区构图形式的多方面影响,反映出图像和文本分别传播的可能。

关键词： 战国策   图穷匕见   成语出处   真相   匕首  

摘要： [成语出处]《战国策·燕策三》:“柯既取图,奉之。发图,图穷而匕首见。”[成语释义]比喻事情发展到了一定的时候,终于露出了真相。

关键词： 粗糙集   区间值信息系统   不确定性度量   知识粒度   信息量   粗糙熵   信息熵  

摘要： 不确定性度量作为机器学习和粒计算领域重要的数据评估工具,可以量化数据属性之间的不确定性和依赖性。然而,现有的区间值信息系统不确定性度量方法没有考虑数据之间的几何结构,从而影响了不确定性度量结果的准确性。为了改善这一问题,首先,针对区间值信息系统提出一种结合代数视角和几何视角的区间值组合相似度;然后,以新的相似度作为基础,构建出一种新的区间值粗糙集模型,并进一步提出区间值信息系统的信息粒化与信息结构理论;最后,定义了区间值信息系统的4种不确定性度量方法,分别为知识粒度、信息量、粗糙熵和信息熵,理论证明了这4种方法在不确定性度量方面的有效性。在人脸识别数据集上的数值实验结果表明,所提出的4种不确定性度量方法均具有较好的度量效果,同时与现有的不确定性度量方法相比,所提出的4种方法具有更高的度量性能。

关键词： 图相似度   特征提取   注意力机制   卷积神经网络  

摘要： 图在现实生活中的信息建模中广泛应用,而图相似度计算是其中最重要的应用之一。通过相似性推断化合物属性的实例包括与已知组进行比对。然而,传统定义方法(如最大公共子图)的计算成本极高,而现有深度学习方法在特征提取方面仍显不足,影响了相似性计算的效果。为解决这些问题,提出了一种双分支模型,以深入挖掘图层和节点层的特征。在图层分支中,提出了一种创新的嵌入关系推理网络,用于捕捉输入图对之间的交互。在节点分支中,设计了一种新的局部到全局注意力机制,以增强基于卷积神经网络的节点级特征提取模块。最后,双分支的输出被串联为最终特征。实验结果表明,该方法在多个数据集上表现出较强的竞争力。

关键词： 平行时空   野逸感   苍劲淋漓   山石   平行山水图  

摘要： 作品说明此画作是作者的三幅山水画代表作之一。作品中,苍劲淋漓的笔墨里展现出平行时空的感觉,那方硬的山石与用草书笔意取势写出的飞动着的树木,加之广阔与带野逸感的流水,形成了动静对比且高远、平远兼具的一幅清奇的画面。画内山居人乐水乐山,似乎从宁静里获得了一份简单的自然美;画外那流动的时光像在某一刹那变成永恒。画内画外似乎也未尽诗意……

关键词： 图变化   矩阵列变换   Leavitt路代数   不变基性质  

摘要： Leavitt路代数是一类与有向图对应的结合代数,是Leavitt研究的一类不满足不变基性质代数的推广。本文中研究一种矩阵列变换所对应的图变化,即对一个给定的有向图E,应用图对应的某个矩阵列变换来构造一个新图E^(c)(v_(i))(参考定义1.1.3)。我们给出R_(n)玫瑰花图可由定义1.1.3中图的构造实现,该类图所对应的Leavitt路代数即为Leavitt引入的Leavitt代数。我们也给出了只有两个顶点的入度≥3的图的实现,并证明当给定的图E对应的Leavitt路代数不满足不变基性质时,图E^(c)(v_(i))对应的Leavitt路代数也不满足不变基性质。

关键词： 磁共振   动态磁敏感对比灌注成像   脑梗死   侧支循环  

摘要： 目的探讨基于磁共振(MR)动态磁敏感对比灌注成像(DSC-PWI)原始图的侧支循环分级在急性前循环大血管闭塞性脑梗死患者中的应用价值。方法回顾性分析2020年1月至2024年4月梧州市工人医院收治的114例单侧前循环大血管闭塞所致的大脑中动脉供血区急性脑梗死患者的临床资料。患者均经头部磁共振血管造影(MRA)确诊,其中76例接受数字减影血管造影(DSA)检查。分析2名评估者所得侧支循环分级结果的一致性,分析DSC-PWI原始图与DSA评估侧支循环分级结果的一致性。比较基于DSC-PWI原始图评估的侧支循环情况与低灌注区体积、核心梗死区体积及低灌注区与核心梗死区不匹配区域比值(mismatch比值)的关联性。结果2名评估者基于DSC-PWI原始图评估侧支循环分级结果的一致性较好(Kappa=0.821,P<0.001)。基于DSC-PWI原始图与DSA评估侧支循环分级结果的一致性较好(Kappa=0.801,P<0.001)。侧支循环良好组的低灌注区体积、核心梗死区体积均小于侧支循环不良组,mismatch比值大于侧支循环不良组,差异有统计学意义(P<0.05)。Spearman秩相关分析结果显示,DSC-PWI原始图的侧支循环分级与核心梗死区体积(r_(s)=-0.613,P<0.001)、低灌注区体积(r_(s)=-0.382,P<0.001)呈负相关,与mismatch比值(r_(s)=0.320,P<0.001)呈正相关。结论基于DSC-PWI原始图可以用于评估急性前循环大血管闭塞性脑梗死的侧支循环情况。

关键词： 机器阅读理解   逻辑推理   对比学习   图网络  

摘要： 机器阅读理解是自然语言处理中的重要任务,不仅需要理解文本,而且需要依据复杂的逻辑结构进行推理.现有的逻辑推理模型通常通过构建文本的图结构并提取隐性或显性特征,但这些方法常因关注单一特征类型而受限,同时传统图卷积网络易导致节点特征平滑和收敛速度慢等问题.针对这些挑战,本文提出了一种融合对比学习与轻量化图网络模型.该模型在训练初期通过融入提示词工程思想加速文本理解;对文本构建语篇图与结构图,利用轻量化图卷积网络和图注意力转换器网络对各图进行特征提取,并通过动态注意力机制融合不同图的节点特征.此外,本文结合对比学习增强模型识别错误逻辑关系的能力.最后,本文在ReClor与LogiQA数据集上的大量实验表明,本文的模型性能优于基线模型.