检索结果-内蒙古大学图书馆

生物化学与生物物理进展 2025年第3期52卷 783-794页

作者：闫效莺靳艳春冯月华张绍武西安石油大学计算机学院西安710065 西北工业大学自动化学院信息融合教育部重点实验室西安710072

目的药物研发成本高、周期长且成功率低。准确预测分子属性对有效筛选药物候选物、优化分子结构具有重要意义。基于特征工程的传统分子属性预测方法需研究人员具备深厚的学科背景和广泛的专业知识。随着人工智能技术的不断成熟,涌现出... 详细信息

目的药物研发成本高、周期长且成功率低。准确预测分子属性对有效筛选药物候选物、优化分子结构具有重要意义。基于特征工程的传统分子属性预测方法需研究人员具备深厚的学科背景和广泛的专业知识。随着人工智能技术的不断成熟,涌现出大量优于传统特征工程方法的分子属性预测算法。然而这些算法模型仍然存在标记数据稀缺、泛化性能差等问题。鉴于此,本文提出一种基于Bert+GCN的多模态数据融合的分子属性预测算法(命名为BGMF),旨在整合药物分子的多模态数据,并充分利用大量无标记药物分子训练模型学习药物分子的有用信息。方法本文提出了BGMF算法,该算法根据药物SMILES表达式分别提取了原子序列、分子指纹序列和分子图数据,采用预训练模型Bert和图卷积神经网络GCN结合的方式进行特征学习,在挖掘药物分子中“单词”全局特征的同时,融合了分子图的局部拓扑特征,从而更充分利用分子全局-局部上下文语义关系,之后,通过对原子序列和分子指纹序列的双解码器设计加强分子特征表达。结果5个数据集共43个分子属性预测任务上,BGMF方法的AUC值均优于现有其他方法。此外,本文还构建独立测试数据集验证了模型具有良好的泛化性能。对生成的分子指纹表征(molecular fingerprint representation)进行t-SNE可视化分析,证明了BGMF模型可成功捕获不同分子指纹的内在结构与特征。结论通过图卷积神经网络与Bert模型相结合,BGMF将分子图数据整合到分子指纹恢复和掩蔽原子恢复的任务中,可以有效地捕捉分子指纹的内在结构和特征,进而高效预测药物分子属性。

关键词： Bert预训练注意力机制分子指纹分子属性预测图卷积神经网络

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基于自然梯度的非线性变分贝叶斯滤波算法

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自动化学报 2025年第2期51卷 427-444页

作者：胡玉梅潘泉邓豹郭振陈立峰航空工业西安航空计算技术研究所西安710065 西北工业大学自动化学院西安710072 信息融合技术教育部重点实验室西安710072 湖北航天技术研究院总体设计所武汉430040

在统计流形空间中,从信息几何角度考虑非线性状态后验分布近似的实质是后验分布与相应参数化变分分布之间的Kullback-Leibler(KL)散度最小化问题,同时也可以转化为变分置信下界的最大化问题.为了提升非线性系统状态估计的精度,在高斯系... 详细信息

在统计流形空间中,从信息几何角度考虑非线性状态后验分布近似的实质是后验分布与相应参数化变分分布之间的Kullback-Leibler(KL)散度最小化问题,同时也可以转化为变分置信下界的最大化问题.为了提升非线性系统状态估计的精度,在高斯系统假设条件下结合变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)推断和Fisher信息矩阵推导出置信下界的自然梯度,并通过分析其信息几何意义,阐述在统计流形空间中置信下界沿其方向不断迭代增大,实现变分分布与后验分布的“紧密”近似;在此基础上,以状态估计及其误差协方差作为变分超参数,结合最优估计理论给出一种基于自然梯度的非线性变分贝叶斯滤波算法;最后,通过天基光学传感器量测条件下近地轨道卫星跟踪定轨和纯角度被动传感器量测条件下运动目标跟踪仿真实验验证,与对比算法相比,所提算法具有更高的精度.

关键词：非线性滤波信息几何变分贝叶斯推断自然梯度 Fisher信息矩阵

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面向多目标跟踪的数据关联方法研究综述

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雷达科学与技术 2025年第1期23卷 10-31页

作者：李天成谢昱昕李固冲范红旗西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室陕西西安710129 国防科技大学ATR全国重点实验室湖南长沙410073

目标跟踪广泛应用于要地防御、防空反导和无人驾驶等军事和民用领域。相比单目标跟踪,多目标跟踪往往涉及到未知数目的多个目标以及杂波、漏检等复杂情况,所面临的一个技术难点是数据关联,包括量测与目标航迹之间的关联以及不同传感器... 详细信息

目标跟踪广泛应用于要地防御、防空反导和无人驾驶等军事和民用领域。相比单目标跟踪,多目标跟踪往往涉及到未知数目的多个目标以及杂波、漏检等复杂情况,所面临的一个技术难点是数据关联,包括量测与目标航迹之间的关联以及不同传感器之间航迹关联等。本文梳理了多目标跟踪应用中数据关联主要的解决思路,首次将经典数据关联方法分为确定性数据关联和概率性数据关联,前者包括最近邻、全局最近邻和多假设跟踪,后者包括概率数据关联、联合概率数据关联和概率多假设跟踪,系统阐述和对比了这些典型算法及其扩展方法的基本原理、各自适用条件和优缺点,给出它们之间的关联性,并指出近年来智能学习、优化算法等也为数据关联问题提供了新的解决思路。特别是在视觉跟踪领域,关联跟踪与目标特征学习、场景感知密切结合,给数据关联带来了新的挑战。本文对上述各类方法和思路进行了分析和总结,并展望了未来发展趋势。

关键词：多目标跟踪数据关联确定性关联概率性关联

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γ-TiAl合金的加工特性及能场辅助技术研究进展

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中国机械工程 2025年第4期36卷 636-654页

作者：范滔姚倡锋谭靓西北工业大学航空发动机高性能制造工业和信息化部重点实验室西安710072 西北工业大学航空发动机先进制造技术教育部工程研究中心西安710072

γ-TiAl合金密度小、比强度高,具有优异的高温抗氧化性能,在航空航天领域有着广泛的应用潜力,然而,由于其高脆性和低室温塑性,被认为是典型的难加工材料,加工过程中存在高切削力、快速刀具磨损和表面缺陷等挑战。近年来,能场辅助加工技... 详细信息

γ-TiAl合金密度小、比强度高,具有优异的高温抗氧化性能,在航空航天领域有着广泛的应用潜力,然而,由于其高脆性和低室温塑性,被认为是典型的难加工材料,加工过程中存在高切削力、快速刀具磨损和表面缺陷等挑战。近年来,能场辅助加工技术为解决这些问题提供了新的思路。系统分析了γ-TiAl合金的材料特性、加工特性及表面完整性,并重点探讨了能场辅助加工技术的研究进展,包括在减小切削力、延长刀具寿命及提升表面质量中的应用效果。同时梳理了当前研究的局限性,并提出了未来发展趋势,以期为γ-TiAl合金的高效加工提供理论与技术参考。

关键词： γ-TiAl合金难加工材料表面完整性能场辅助加工

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锥度球头刀四轴铣削TC4残余应力梯度分布反解

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中国机械工程 2025年第4期36卷 770-779页

作者：周金华齐琪任军学詹梅西北工业大学航空发动机高性能制造工业和信息化部重点实验室西安710072 西北工业大学航空发动机先进制造技术教育部工程研究中心西安710072

商用航空发动机大型复合材料风扇叶片前缘金属加强边的内外型面精加工采用定制化锥度球头刀四轴铣削方式完成,该阶段引入的加工残余应力常常引起过大的弯扭变形而导致零件尺寸超差。针对锥度球头刀四轴铣削钛合金TC4,提出了一种基于薄... 详细信息

商用航空发动机大型复合材料风扇叶片前缘金属加强边的内外型面精加工采用定制化锥度球头刀四轴铣削方式完成,该阶段引入的加工残余应力常常引起过大的弯扭变形而导致零件尺寸超差。针对锥度球头刀四轴铣削钛合金TC4,提出了一种基于薄板加工变形测试的铣削残余应力梯度分布逆向辨识方法。采用双曲正切模型对铣削残余应力梯度分布进行参数化表征,将残余应力梯度分布的求解转换为对两个待定系数k和ω的反解,通过测试钛合金试块加工表面的残余应力计算确定模型系数k,通过测试钛合金薄板铣削弯曲变形挠度反解出模型系数ω,以此确定残余应力梯度分布曲线。开展了4组钛合金TC4试块铣削验证实验,测试结果表明,铣削残余应力梯度分布的平均预测准确率高达99.35%。与传统X射线测试法相比,所提出的方法避免了采用电解腐蚀剥层来测试亚表层残余应力,同时也充分考虑了铣削加工残余应力在已加工表面的分布不均匀性问题,即铣削加工残余应力离散度问题。

关键词：锥度球头刀钛合金TC4 四轴铣削残余应力逆向辨识离散度

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400℃高周疲劳下TC17超声冲击强化表面状态演化规律研究

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中国机械工程 2025年第4期36卷 790-801页

作者：谭靓樊怡姚倡锋西北工业大学航空发动机高性能制造工业和信息化部重点实验室西安710072 西北工业大学航空发动机先进制造技术教育部工程研究中心西安710072 陕西艾克斯普机电科技有限责任公司西安710061

以TC17钛合金为研究对象,通过超声冲击强化工艺试验、表面状态测试分析和400℃高周疲劳试验,分析了超声冲击强化表面粗糙度、表面几何形貌、表层残余应力、表层显微硬度和表层微观组织等表面状态特征在400℃拉/拉高周疲劳试验过程中的... 详细信息

以TC17钛合金为研究对象,通过超声冲击强化工艺试验、表面状态测试分析和400℃高周疲劳试验,分析了超声冲击强化表面粗糙度、表面几何形貌、表层残余应力、表层显微硬度和表层微观组织等表面状态特征在400℃拉/拉高周疲劳试验过程中的演化规律。结果表明,与超声冲击强化试样初始表面状态相比,试样在400℃下保温1 h后,表面粗糙度Ra从0.46μm增大到0.67μm,表面显微硬度从630 HV0.025降低至450 HV0.025,表面残余压应力从-640 MPa减小到-525 MPa,残余压应力峰值从-1088 MPa减小到-776 MPa,塑性变形层深度由20μm减小到13μm;400℃下试样疲劳断裂后,表面粗糙度为1.22μm,残余压应力影响层深度为70μm,塑性变形层深度为9μm,表层等轴状α相转变为长条状,平均晶粒面积由11.8μm 2增大至34μm 2。

关键词： TC17钛合金超声冲击强化表面状态高周疲劳演化规律

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粉末冶金γ-TiAl合金超声振动辅助铣削试验研究

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电加工与模具 2025年第2期 59-65,72页

作者：游逸飞汪文虎黄博肖培乾刘晓芬熊一峰西北工业大学机电学院航空发动机高性能制造工业和信息化部重点实验室航空发动机先进制造技术教育部工程研究中心陕西西安710072 商洛学院化学工程与现代材料学院陕西商洛726000

粉末冶金γ-TiAl合金是典型的耐高温硬脆性难加工材料,采用传统切削工艺存在切削力较大、刀具磨损严重、易产生凹坑和崩边等损伤。为减小切削力、延长刀具寿命并改善加工表面质量,开展了粉末冶金γ-TiAl合金的普通铣削和超声振动辅助铣... 详细信息

粉末冶金γ-TiAl合金是典型的耐高温硬脆性难加工材料,采用传统切削工艺存在切削力较大、刀具磨损严重、易产生凹坑和崩边等损伤。为减小切削力、延长刀具寿命并改善加工表面质量,开展了粉末冶金γ-TiAl合金的普通铣削和超声振动辅助铣削试验,对比研究超声振动作用对铣削加工表面粗糙度、表面形貌、加工损伤的影响规律。结果表明:超声振动使粉末冶金γ-TiAl合金表面形成独特的纹理结构,提高超声频率和减小振幅均会导致加工表面粗糙度值增大;相比于普通铣削,超声振动作用下的刀具-工件周期性分离效应能有效降低切削力和刀具磨损,进而减少加工表面材料拔出,并且低频率高振幅超声振动抑制材料拔出的效果更加明显;为减少加工边缘崩碎并改善加工表面质量,超声振动辅助参数应选取切削速度70~100 m/min、每齿进给量小于0.1 mm/z、切削深度0.1~0.25 mm。

关键词： γ-TiAl合金粉末冶金超声辅助铣削加工损伤

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联合局部专家估计目标子窗口

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控制与决策 2016年第5期31卷 805-810页

作者：马娟娟潘泉张夷斋赵春晖王峰靳珍璐西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室西安710072

为了提高目标检测的效率和准确率,提出一种估计目标子窗口的联合局部专家方法.首先用局部专家交并集的方法滤除明显不包含目标的子窗口;然后,用局部专家向量空间模型中余弦定理的方法估计出包含目标的子窗口;最后,用局部专家非极大值抑... 详细信息

为了提高目标检测的效率和准确率,提出一种估计目标子窗口的联合局部专家方法.首先用局部专家交并集的方法滤除明显不包含目标的子窗口;然后,用局部专家向量空间模型中余弦定理的方法估计出包含目标的子窗口;最后,用局部专家非极大值抑制的方法从包含目标的子窗口中滤除重复包含同一目标的子窗口.实验结果表明,所提出的方法能快速准确地估计出包含目标的子窗口.

关键词：目标子窗口目标检测交并集余弦定理非极大值抑制

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基于关键节点子团的乳腺癌候选疾病模块挖掘算法

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东南大学学报（自然科学版） 2016年第2期46卷 265-270页

作者：王一斌程咏梅张绍武西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室西安710072

为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相... 详细信息

为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相似性得分进行融合,通过比较融合得分与阈值,筛选出关键节点,并构建关键节点子团;然后,基于局部适应度及不同节点对应的不同判定标准,扩展挖掘候选疾病模块;最后,根据富集分析结果确定候选疾病基因模块.实验结果表明,与现有其他乳腺癌模块挖掘算法相比,KNGLF中关键节点选择算法所得平均排名较小,曲线下面积较大.KNGLF算法挖掘出15个具有较显著生物意义的乳腺癌候选疾病模块.此外,KNGLF算法还可扩展至其他疾病候选模块.

关键词：乳腺癌疾病模块挖掘候选基因打分关键节点子团局部适应度

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基于改进Grassberger熵随机森林分类器的目标检测

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中国激光 2019年第7期46卷 230-238页

作者：马娟娟潘泉梁彦胡劲文赵春晖郭亚宁西北工业大学自动化学院信息融合技术教育部重点实验室

对Grassberger熵进行改进,采用改进的Grassberger熵计算信息增益,选择分裂节点的最优分裂属性训练随机森林分类器,利用经过训练的随机森林分类器预测选择性搜索生成的子窗口是否包含目标。对每个训练样本及子窗口提取1个归一化梯度幅值... 详细信息

对Grassberger熵进行改进,采用改进的Grassberger熵计算信息增益,选择分裂节点的最优分裂属性训练随机森林分类器,利用经过训练的随机森林分类器预测选择性搜索生成的子窗口是否包含目标。对每个训练样本及子窗口提取1个归一化梯度幅值、3个LUV颜色通道和6个梯度方向直方图的特征。在SenseAndAvoid数据集上测试了所提方法的性能,取得了73.2%的平均检测准确率。结果表明:安全包络范围内的平均检测准确率高于98%。利用改进的Grassberger熵计算信息增益,能提高目标检测的准确率。

关键词：测量目标检测改进的Grassberger熵随机森林分类器信息增益

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