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个人自我鉴定怎么写(31篇)

个人自我鉴定怎么写(31篇)

个人自我鉴定怎么写(31篇)个人自我鉴定怎么写(通用31篇)个人自我鉴定怎么写篇1本人在思想觉悟上始终对自己有较高的要求,能清醒的意识到自己所担负的社会责任,对个人的人生理想和发展目标,有了相对成熟的认识和定位。

在专业课程的学习上,根据自身专业方向的要求,有针对性的认真研读了有关核心课程,为自己的学习工作打下扎实基础;并涉猎了一部分其他课程,开阔视野,对本专业方向的应用背景以及整个学科的结构有了宏观的认识。

学习成绩也比较理想。

在外语方面,着重加强了阅读的训练,并取得了一定效果,成功考取了学位英语。

在学习工作上,根据导师的指导,研读了大量论著,逐步明确了发展方向,通过自身不断的努力,以及与师长同学间的探讨交流,取得了一些比较满意的成果。

在这期间,查阅资料,综合分析等基本素质不断提高,书面表达的能力也得到了锤炼,尤其是独立思考判断和研究的能力,有了很大进步,这些对于平时的工作也都是大有裨益的。

个人自我鉴定怎么写篇2大学生活即将结束,在毕业之即,对自己三年的学习和生活做一个作一个总结和鉴定:在校期间,在学校的指导、老师的教诲、同学的帮助下,通过不断地学习理论知识和参与社会实践,自觉自己的综合素质在很大程度上得到了提升,努力将自己塑造成为一个专业功底扎实、知识结构完善、适应能力强、具有团体协作精神的青年。

当然,本人还存在很多不足之处,诸如:一是学习成绩还不是十分优秀,三年来,虽然我的成绩一直在进步,但却始终达不到最理想的状态,主要原因是基础比较薄弱,加上刚进大学时,学习的环境变宽松了,学习更多需要的是自主性,于是,长期在老师、家长督导下学习的我,一度迷失了方向和动力,幸亏后来在老师、辅导员和同学的帮助下,我从迷失中找回了方向,从而迎头赶上,但因此也落下了一些课程。

二是与同学的联系还不够紧密,和同学交流较少,主要原因是自己作息的时间安排上不够合理,未能够十分有效地工作与学习,导致时间使用的紧张,无意中减少了与同学交流的时间。

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

收稿日期:2020-01-08基金项目:国家自然科学基金资助项目(61772124).作者简介:马海涛(1977-)ꎬ男ꎬ黑龙江伊春人ꎬ东北大学讲师ꎬ博士.第42卷第2期2021年2月东北大学学报(自然科学版)JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Vol.42ꎬNo.2Feb.2021㊀doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2021.02.008线性区域数量与PLNN表达能力的相关性马海涛ꎬ路家蕊ꎬ于文鑫ꎬ于长永(东北大学秦皇岛分校计算机技术学院ꎬ河北秦皇岛㊀066004)摘㊀㊀㊀要:使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值 线性区域数量ꎬ并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量ꎬ同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析ꎬ计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量ꎬ分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明ꎬ线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力ꎬ对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.关㊀键㊀词:机器学习ꎻ分段线性神经网络ꎻ表达能力ꎻ线性区域中图分类号:TP183㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1005-3026(2021)02-0201-07RelationshipBetweentheNumberofLinearRegionsandExpressivePowerofPiecewiseLinearNeuralNetworksMAHai ̄taoꎬLUJia ̄ruiꎬYUWen ̄xinꎬYUChang ̄yong(SchoolofComputerTechnologyꎬNortheasternUniversityatQinhuangdaoꎬQinhuangdao066004ꎬChina.Correspondingauthor:LUJia ̄ruiꎬE ̄mail:602037677@qq.com)Abstract:Theneuralnetworkwithpiecewiselinearactivationfunction(PLNN)isextensivelyappliedinmachinelearning.ThispapergivesameasureoftheexpressivepowerofPLNNmodelꎬi.e.ꎬthenumberoflinearregionsꎬwiththemathematicalrepresentationoflinearregionspresented.Therelationshipbetweenlinearregionsisanalyzedandthenumberofcombinedlinearregionsiscalculated.AmethodforcalculatingthenumberoflinearregionsbasedonZcurveisdeveloped.Acaseisgiventocalculatethenumberoflinearregionsofdifferentnetworkstructuresandthenumberoflinearregionsaftermergingꎬandthecorrelationbetweenthenumberoflinearregionsandtheaccuracyofdifferentnetworkstructuresisanalyzed.TheresultsshowthatthenumberoflinearregionscanreflecttheexpressivepowerofPLNNmodelꎬwhichhasgreatresearchsignificanceforselectingnetworkhyperparametersandexplainingmodelboundaries.Keywords:machinelearningꎻpiecewiselinearneuralnetworkꎻexpressivepowerꎻlinearregion㊀㊀神经网络ꎬ特别是深度模型ꎬ2006年以后在很多领域的应用中取得了十分好的效果ꎬ是目前研究最深入㊁应用最广泛的学习模型ꎬ其中分段线性神经网络(piecewiselinearneuralnetworkꎬPLNN)是一类十分重要的网络模型.PLNN使用分段线性的激活函数ꎬ其中较为典型的非饱和激活函数ꎬ如relu家族中的PReLUꎬRReLUꎬLeakyReLUs等ꎬ在图像分类㊁动作识别㊁抵御对抗性攻击等[1-2]任务模型中取得很好的效果.由于对网络模型的解释研究滞后于网络模型取得的应用进展ꎬ导致缺乏对模型行为的深入了解和解释ꎬ使得当网络模型不能取得良好效果时ꎬ无法对模型进行改进或优化.鉴于此ꎬ一些致力于模型解释的工作已经展开.最早在2014年Pascanu和Montúfa等[3-4]提出了PLNN的线性区域数概念ꎬ并使用其数量的上界衡量网络的性能ꎻ此后ꎬ更多的学者开始关注PLNN本身的基础性质.2016年ꎬEldan等[5]使用线性区域数比较了深㊁浅PLNN模型ꎻSerra等[6]在2018年使用SAT概率推理方法近似了混合整数线性公式的解数量ꎬ以此求解线性区域的概率下界.受上述工作启发ꎬRaghu等[7]使用轨迹长度作为PLNN表达能力的新度量值ꎻZhang等[8]首次建立了PLNN与热带几何之间的联系.此外ꎬ不少研究试图作出与模型无关的整体解释ꎬ如文献[9]提出的LIME模型和文献[10]提出的Mask方法ꎻ但其解释成果仍是局部的ꎬ未能证明其可靠性.2018年Chu等[11]提出了OPENBOX方法ꎬ将PLNN转换成一组数学上等价的线性分类器ꎬ从而能够精确一致地解释一个整体的网络模型.根据以上相关工作ꎬ已有结论表明ꎬPLNN神经网络等价于一组线性分类器.然而ꎬPLNN神经网络的线性区域数量的计算方法㊁该数量与模型的表达能力ꎬ以及模型的泛化准确定的关系仍不是十分明确ꎬ有待进一步的验证和分析.本文针对上述问题进行了3方面的工作:①给出计算PLNN激活模式的过程ꎬ并说明线性区域数在数学上等于激活模式数量ꎻ②提出线性区域可合并的概念ꎬ使输出层标签相等的实例集合所对应的线性区域合并ꎻ③对比了相同隐藏节点数㊁不同结构的线性区域数㊁合并区域数ꎬ以及对应的精确度.1㊀PLNN基础概念1 1㊀基本符号定义本文的研究对象为使用线性激活函数的神经网络.定义一个具有L层的网络模型NetꎬNet中网络层表示为liꎬiɪ{1ꎬ ꎬL}.其中l1为网络的输入层ꎬlL为网络的最终输出层.Net模型中li层具有的节点个数为Niꎬ隐藏层总节点个数为M=ðL-1i=2Niꎬiɪ{1ꎬ ꎬL}.Net中li层的第j个节点为nijꎬiɪ{1ꎬ ꎬL}ꎬjɪ{1ꎬ ꎬNi}.Net中自第2层开始的li层的偏置表示为Bi=[bi1ꎬ ꎬbiNi]Tꎬiɪ{2ꎬ ꎬL}ꎬ网络总偏置矩阵表示为B=[B2ꎬ ꎬBL]T.Net模型中前一层的神经元是通过全连接的形式与下一层相接ꎬ因此用wijk表示li层中的第j个节点与li-1层中的第k个节点相连的边权ꎬli-1层所有节点与li层第j个节点连接的权重矩阵表示为wij=[wij1ꎬ ꎬwijNi-1]Tꎬ同时第li-1层所有节点与第li层所有节点的权重矩阵用Ni-1ˑNi维的Wi表示ꎬiɪ{2ꎬ ꎬL}.对于li层中的节点ꎬiɪ{2ꎬ ꎬL-1}ꎬ每一个节点上的激活函数均使用ReLu函数ꎬ即r(x)=max{0ꎬx}.而输出层lLꎬ使用softmax函数作为激活函数.1 2㊀PLNN定义根据以上基础符号ꎬ定义Net网络的计算过程.当i=1时ꎬ网络的输入表示为z1=x=[x1ꎬ ꎬxN1]TꎬxɪRN1是N1维的网络原始输入向量.li层中的每个节点nij接收来自上一层节点的输入ꎬ经过权重计算处理表示为yijꎬyij经过激活函数后的输出表示为zijꎬ即zij=r(yij).因此对于li层的加权和向量可以表示为yi=[yi1ꎬ ꎬyiNi]Tꎬ而li层的输出向量也是li+1层的输入向量ꎬ可以表示为zi=[zi1ꎬ ꎬziNi]T.因此ꎬ对于iɪ{2ꎬ ꎬL-1}ꎬli层的输出表示为yi=Wizi-1+Biꎬ(1)zi=r(yi).(2)其中当i=L时ꎬ使用softmax函数处理来自前一层的加权和ꎬ输出概率分布作为预测结果.由于Net模型中除输出层以外使用的激活函数都是线性激活函数ReLuꎬ因此整个网络可以视为一个等价的线性仿射函数f:RN1ңRNL.2㊀线性区域计算方法2 1㊀线性区域的定义给定Netꎬ即给定权重与偏置矩阵.根据式(1)和式(2)ꎬ每当将一个实例x输入到Net计算后ꎬNet中所有隐藏层节点都会根据ReLu函数判断一个不等式:yij=wijzi-1+bijȡ0.(3)每一次判断式(3)是否大于或等于0ꎬ都意味着在几何层面上ꎬ输入空间被一分为二.在先前工作中ꎬ称被划分后的输入空间的区域边界由超平面给定ꎬ即每一个隐藏层节点nij上的计算都代表一个划分输入空间的超平面.最终整个输入空间被网络模型中的约束划分成连通的子集区域.因此ꎬ给定网络模型Net所代表的线性映射函数f:X⊆RN1ңY⊆RNLꎬ用R⊂RN1表示Net的线性区域.当实例x输入到网络ꎬ在隐藏层节点nij进行计算时ꎬ根据式(3)ꎬ若yij大于0则输出yij的202东北大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀第42卷㊀㊀值ꎬ即属于nij上的计算所代表的超平面的一侧线性区域Rij1ꎻ若yij小于0则输出0ꎬ即属于超平面的另一侧的线性区域Rij0.而判断式(3)是否大于或等于0ꎬ在数学层面上意味着可以将Net网络中的每个节点的输出视作两种状态:0或1(原数据x).因此给定实例xꎬ节点nij的状态表示为sij=0/1ꎬjɪ{1ꎬ ꎬNi}ꎬ由以下公式定义:sij=0ꎬzij=0ꎻ1ꎬzij=yli. {(4)由此ꎬ对于li层ꎬ用Si={si1ꎬ ꎬsiNi}表示这一层的状态序列.最终ꎬ每一个实例x都会存在一个对应的状态序列S={S2ꎬ ꎬSL-1}ꎬ此状态序列也称为此实例x的激活模式.给定Netꎬ当Net的一个输入实例x的激活模式确定了ꎬ同时也确定了此x所在的输入空间所属的线性区域ꎬ即一种激活模式对应一个线性区域.多个实例x的激活模式若相同ꎬ那么它们应同属一个线性区域ꎻ因此可以计算输入集合X对应的激活模式种类数量ꎬ用这个数值作为衡量网络表达能力的度量值.当Net网络的隐藏层神经元总数为M时ꎬ理论上此网络不同的激活模式的数量应为2M个.但由于网络模型的表达性能一般很难达到理论上的最高点ꎬ其代表的函数计算复杂性一般也难以描述理论上所有的线性区域ꎬ以及实际中预测的输入实例数据集之间总是存在关联ꎬ因此通过计算输入实例集合所对应的不同激活模式数量总会远远小于2M个.2 2㊀线性区域的计算给定网络模型Netꎬ给定具有P个实例的输入实例集合Xꎬ通过不等式(3)可以确定地计算每一个输入实例xpɪX都对应着由M个不等式(3)组成的不等式组ꎻ用Ep来表示这个不等式组ꎬ同时用xp~Ep来表达对应关系ꎬ其中pɪ{1ꎬ ꎬP}ꎬ同时Ep也确定了xp的激活模式Sp.若有输入实例xpꎬxqɪX对应的Ep与Eq中的不等式完全相等ꎬ则写作Ep=Eq(Sp=Sq)ꎬ这表示Ep与Eq代表了同一片线性区域R⊂RN1ꎬ并且xp与xq也同属于这一片线性区域.由以上定义可以总结为在这个线性子集区域R上的所有输入实例xꎬ都对应着由这一组不等式E所规定的分类规则ꎬ最终整个网络模型Net所代表的线性函数f:XңY可以由以下公式表达:F(X)=W1X1+B1ꎬX1~E1ꎻW2X2+B2ꎬX2~E2ꎻ⋮WkXk+BkꎬXk~Ek.ìîíïïïïï(5)式中:Xi代表属于输入空间X的一部分输入子集ꎻWi与Bi代表当Xi中所有元素都对应着的同一种不等式组Eiꎬ它们决定了原始权重矩阵与偏置矩阵中哪些位置上的矩阵元素应该被保留ꎬ其中iɪ{1ꎬ ꎬk}.如上述内容所示ꎬWi与Bi是根据输入实例在网络中每一个隐藏层节点上的计算所决定的.假设Net网络模型固定ꎬ实例x进入网络的l1层ꎬ以全连接的形式输入到l2层ꎬ根据式(1)和式(2)可得y2=W2x+B2ꎬ(6)z2=r(y2).(7)同时还可以根据式(4)得到l2对应的状态序列S2ꎬ将S2拓展为N2ˑN2的对角矩阵S2w与N2ˑ1的矩阵S2b:S2w=s210 00s22 0⋮⋮⋮00 s2N2éëêêêêêêùûúúúúúúꎻ(8)S2b=s21s22⋮s2N2éëêêêêêêùûúúúúúú.(9)在l3层中ꎬ这一层的权重W3不再与上一层的所有权重连乘ꎬ而是根据式(7)的输出ꎬ仅与非零输入的权重相乘:y3=W3(S2wW2x+S2bB2)+B3.(10)然后根据式(2)可以得到z3ꎬ在接下来的网络层上不断循环上述的计算过程ꎬ把对Wi与Bi的Siw与Sib处理总结为对li层上权重㊁偏置矩阵的Si处理ꎬ最终针对某一个输入实例xꎬ对于lɪ{2ꎬ ꎬL-1}ꎬli层的输出改写为yi=Wizi-1+Biꎬ(11)zi=Siyi.(12)在lL-1层上的输出可以表示为zi=ᵑL-2i=2SiWix+ðL-2i=2ᵑL-2q=iSq+1Wq+1SiBi=Cwx+Cb.(13)式中:Cw是实例x的系数矩阵ꎻCb是x的常数项矩阵.此系数与常数项正是构造出不同不等式组ꎬ302第2期㊀㊀㊀马海涛等:线性区域数量与PLNN表达能力的相关性㊀㊀㊀㊀从而划分输入空间区域的根本所在.2 3㊀线性区域的合并本文提出了线性区域合并的概念ꎬ即将输出层的分类标签加入划分线性区域的标准.例如本文实验是对数据集进行二分类ꎬ分类标签分别是1类与0类.给定网络模型Netꎬ共具有M个隐藏层节点.对于同属相同分类标签的两个激活模式集Si={si1ꎬ ꎬsiM}ꎬSj={sj1ꎬ ꎬsjM}ꎬ若它们M-1个同位置的状态码都相同ꎬ并且仅有一个同位置的状态码相加为1ꎬ即sik+sjk=1ꎬ则将第k位状态位合并为Qk.最终ꎬSi与Sj合并为slv1new={s1ꎬ ꎬQkꎬꎬsM}.将仅合并过一个状态位的激活序列Slv1称为level 1的激活序列ꎻ依此类推ꎬ合并了两个状态位的激活序列Slv2称为level 2的激活序列.最终将原始激活模式集通过合并操作ꎬ压缩为具有level激活序列的合并激活模式集.下面给出实验数据示范合并过程:图1a为未经合并的4个原始激活序列ꎬ经过第一轮合并操作后ꎬ转变为2个各具有1位Q状态的level 1激活序列ꎬ如图1b所示ꎻ再经过第二轮合并操作后ꎬ转变为1个具有2位Q状态的level 2激活序列ꎬ如图1c所示.将原始线性区域数量通过合并操作压缩得更少ꎬ可以在一定程度上使合并线性区域的决策边界更一般地表现出此决策的特征ꎬ对于合并区域作用价值的研究将在未来展开.图1㊀数据合并过程Fig 1㊀Datamergingprocess(a) 原始激活序列ꎻ(b) level 1激活序列ꎻ(c) level 2激活序列.3㊀实㊀㊀验3 1㊀实验准备本文的实验平台使用8GB内存的i7处理器ꎬ实验算法皆采用python语言编写.为了取得能够尽可能遍历空间窗口的点集ꎬ实验采用的数据集为Z-order空间填充曲线上的点ꎬ如图2所示.应用此点集作为网络模型Net的输入ꎬ能够使不等式尽可能划分出更多的线性区域ꎬ同时能在一定程度上得到此网络模型的最大表达能力及其能够达到的最高计算复杂性.实验中采用的网络模型结构分为三种ꎬ输入层l1与输出层lL保持不变ꎬ分别都具有2个节点.中间层共22个节点ꎬ构建了三种层分布:具有2层中间层的网络模型A㊁具有3层中间层的网络模型Bꎬ以及仅具有一层中间层的网络模型C.这三种网络模型中的隐藏层节点均采用ReLu函数作为激活函数ꎬ输出层的激活函数则采用Softmax函数.图2㊀Z-order空间填充曲线Fig 2㊀Z ̄orderspacefillingcurve㊀㊀对三种网络模型AꎬBꎬC的中间层上分布的节点数量按一定规律进行调整.模型A根据层节点的分布又细分为9个模型ꎬ同理模型B细分为27个模型ꎻ而模型C因为仅有一层中间层ꎬ22个隐藏层节点均在这一层中.402东北大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀第42卷㊀㊀对AꎬBꎬC类共37个模型进行训练ꎬ如图3所示.用来训练的数据集是在一定空间内的一组二分类点集ꎬ网络模型的功能即是对输入的数据点集进行二分类.最终所有37个模型的分类精度均达到97%以上.图3㊀训练数据 二分类点集Fig 3㊀Trainingdata twoclassificationpointset㊀㊀开始实验时ꎬ网络输入的数据集采用46个Z-order空间填充曲线ꎬ点集中共有47=16384个二维点.使用AꎬBꎬC类共37个模型对Z点集进行二分类ꎬ同时计算这些模型得到的不同激活模型数量.3 2㊀线性区域数量图4所示为A类模型第1和第2隐藏层不同节点分布的子类模型所能够得到的线性区域数量ꎬ即激活模式数量.图4㊀A类模型的表达能力Fig 4㊀ExpressivepowerofA ̄typemodel㊀㊀从图中可以看出ꎬ隐藏层第1层的节点数量越少ꎬ网络模型得到的线性区域数越少.当两个隐藏层之间的节点分布较为均匀ꎬ如11ʒ11和13ʒ19ꎬ网络的表达能力达到最大值ꎻ而后随着第2层节点数量的减少ꎬ网路模型能够划分的线性区域数又逐渐回落.这在一定程度上表示具有过少节点的中间层会降低网络的表达性能ꎬ这种现象称为隐藏节点过少的局限性.但对比具有同样过少节点的其他子模型ꎬ如3ʒ19对比19ʒ3ꎬ5ʒ17对比17ʒ5ꎬ在这两组中ꎬ后一种结构的子模型所划分的线性区域数均比前者多ꎬ这一定程度上表示靠近网络输入层的隐藏层节点数量会限制后续网络的表达能力ꎬ这个现象称为前期隐藏节点过少的制约性.B类模型27个子模型的表达能力如图5所示ꎬB1ꎬB2ꎬB3系列模型均表现出了隐藏节点过少的局限性.中间层节点均匀分布的网络模型如8ʒ8ʒ6ꎬ8ʒ6ʒ8ꎬ6ʒ8ʒ8等子模型所划分的线性区域数更多一些ꎬ并且对于三个不同系列ꎬ均可见第1层隐藏层节点数过少的子模型表达能力不如第2层隐藏层节点数过少的子模型ꎬ如2ʒ18ʒ2与2ʒ2ʒ18ꎬ2ʒ10ʒ10与10ʒ2ʒ10等.保持第1层节点数量相等ꎬ对比后两层节点数量翻转的模型ꎬ如3ʒ16ʒ3与3ʒ3ʒ16ꎬ9ʒ4ʒ9与9ʒ9ʒ4等ꎬ都表现出前期隐藏节点过少的制约性.图中从6ʒ8ʒ8分布的子模型开始ꎬ三个系列的模型有一个显著的反超趋势ꎬ这正是因为第1层的节点数量制约了后续网络的表达性能.图5㊀B类模型的表达能力Fig 5㊀ExpressivepowerofB ̄typemodel㊀㊀选取B2系列与A类模型㊁C类模型一起作对比ꎬ如图6所示:单隐藏层网络模型的表达能力远不及深层网络模型ꎻ而三层的网络模型在节点分布较均匀时ꎬ能够较多地超出二层模型所能划分的线性区域数ꎬ仅有当层节点数量过少时才会制约三层网络模型的表达能力ꎬ从而使得二层模502第2期㊀㊀㊀马海涛等:线性区域数量与PLNN表达能力的相关性型的表现更佳.图6㊀三类模型的表达能力Fig 6㊀Expressivepowerofthreetypesofmodels3 3㊀线性区域合并数量与精确度在合并线性区域的概念中ꎬ由于引入了输出层分类标签的划分标准ꎬ会存在激活序列相同但分类标签不同的情况ꎬ这些激活序列会被重复计数ꎬ因此原始线性区域数量会比3 2节中得到的区域数量更多ꎬ需要对增多的原始线性区域进行合并操作.选取A系列模型以及B1系列模型加入合并线性区域的操作ꎬ并且计算了模型的精确度ꎬ如图7所示.由于合并操作不影响模型的分类计算ꎬ因此合并前后模型的精确度是相同的.可以看到原始线性区域经过合并操作ꎬ极大地压缩了原始区域数量ꎬ这意味着计算出的同一标签下的线性区域ꎬ其决策边界可能存在更加一般化的决策特征ꎬ即合并后区域的决策特征.从精确度的变化曲线可以看出ꎬ精确度基本上是随线性区域数量的走势而变化的.这表明在一定程度上可以使用线性区域数量作为模型表达能力的度量单位.最后选取A类模型中层节点分布为11ʒ11的子模型ꎬ根据计算输入实例集合的激活模式ꎬ将输入空间被划分后的线性区域可视化ꎬ如图8所示.从图中大致可以看出这些线性区域的边界可以构成一个半径为1的圆ꎬ这正是网络模型对输入空间进行划分的结果.同时ꎬ单独绘制了图8中可合并的部分线性区域组ꎬ如图9所示.其中ꎬ一些线性区域可以与其他不同的线性区域合并成不同的组合ꎬ如图9b和图9c所示ꎬ中间最大的线性区域与其他不同的3个线性区域构成了不同的合并组.图7㊀不同模型的合并区域数及精确度Fig 7㊀Thenumberandaccuracyofmergingareasofdifferentmodels(a) A类模型ꎻ(b) B1类模型.图8㊀线性区域的可视化Fig 8㊀Visualizationoflinearregions602东北大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀第42卷㊀㊀㊀图9㊀可合并的区域组Fig 9㊀Mergeableregiongroups(a) 图8中区域Ⅰꎻ(b) 图8中区域Ⅱꎻ(c) 图8中区域Ⅲ.4㊀结㊀㊀语本文探究了分段线性神经网络的表达能力ꎬ在原理上给出了线性区域的基础概念与相关的计算方式ꎬ同时提出了合并线性区域的概念.在实验上通过三类模型所构建的线性区域ꎬ一定程度上衡量了这些模型的表达能力.通过本文的方法原理ꎬ给出了一些如何使网络的表达能力较为优秀的途径.在未来的工作中ꎬ将继续探索合并线性区域的决策特征是否能为模型带来更好的泛化能力等深入网络模型的原理及其作用.参考文献:[1]㊀WangSHꎬPhillipsPꎬSuiYXꎬetal.ClassificationofAlzheimer sdiseasebasedoneight ̄layerconvolutionalneuralnetworkwithleakyrectifiedlinearunitandmaxpooling[J/OL].JournalofMedicalSystemsꎬ2018[2019-12-05].https://link.springer.com/article/10.1007/s10916-018-0932-7.DOI:10.1007/s10916-018-0932-7. [2]㊀CroceFꎬHeinM.Arandomizedgradient ̄freeattackonReLUnetworks[C/OL]//Proceedingsof40thGermanConferenceonPatternRecognition.Stuttgartꎬ2018(2018-11-28)[2019-12-06].https://arxiv.org/pdf/1811.11493.pdf.DOI:10.1007/978-3-030-12939-2_16. [3]㊀PascanuRꎬMontúfarGꎬBengioY.Onthenumberofresponseregionsofdeepfeedforwardnetworkswithpiece ̄wiselinearactivations[J/OL].(2014-02-14)[2020-01-04].https://arxiv.org/abs/1312.6098v4.DOI:10.1002/art.23474.[4]㊀MontúfarGꎬPascanuRꎬChoKꎬetal.Onthenumberoflinearregionsofdeepneuralnetworks[C]//Proceedingsofthe27thInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.CambridgeꎬMA:MITPressꎬ2014:2924-2932.[5]㊀EldanRꎬShamirO.Thepowerofdepthforfeedforwardneuralnetworks[C/OL].(2015-12-12)[2019-12-05].https://arxiv.org/abs/1512.03965v1. [6]㊀SerraTꎬTjandraatmadjaCꎬRamalingamS.Boundingandcountinglinearregionsofdeepneuralnetworks[C/OL].(2017-11-06)[2019-12-08].https://www.researchgate.net/publication/320920537_Bounding_and_Counting_Linear_Regions_of_Deep_Neural_Networks. [7]㊀RaghuMꎬPooleBꎬKleinbergJꎬetal.Ontheexpressivepowerofdeepneuralnetworks[C]//Proceedingsofthe34thInternationalConferenceonMachineLearning.Sydneyꎬ2017:2847-2854.[8]㊀ZhangLWꎬNaitzatGꎬLimLH.Tropicalgeometryofdeepneuralnetworks[C]//Proceedingsofthe35thInternationalConferenceonMachineLearning.Stockholmꎬ2018:5824-5832.[9]㊀RibeiroMTꎬSinghSꎬGuestrinC. WhyshouldItrustyou? :explainingthepredictionsofanyclassifier[C]//Proceedingsofthe2016ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:Demonstrations.SanDiegoꎬCAꎬ2016:97-101.[10]FongRꎬVedaldiA.Interpretableexplanationsofblackboxesbymeaningfulperturbation[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision.Veniceꎬ2017:3429-3437. [11]ChuLYꎬHuXꎬHuJHꎬetal.Exactandconsistentinterpretationforpiecewiselinearneuralnetworks:aclosedformsolution[C]//Processesofthe24thACMSIGKDDInternationalReferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining.Londonꎬ2018:1244-1253.702第2期㊀㊀㊀马海涛等:线性区域数量与PLNN表达能力的相关性㊀。

浅谈我国的腐败问题及对策

浅谈我国的腐败问题及对策

II
东北大学MPA专业学位论文
ABSTRACT
Shallow to Talk the Our Country the Corrupt Problem and Opposed Strategy
Abstract
It is corrupt to point the national organization worker to borrow the
versa
society constitute
actuality.
for of
corruption the corrupt phenomenon
contesting at entering 90 with
government
age hereafter
increasingly vigorously,party
out by
case
published
the
medium with the big
case
that the future is published to want
to vibration wholely society formation
biggest,go bad the problem
some
Байду номын сангаас
to
摘要
腐败是指国家机关工作人员借职务之便获取个人利益,从而使国家政治生活 发生病态变化的过程。目前,腐败问题是各国都存在的通病,而我国腐败现象发 展迅猛的势头,既危及和破坏法律的权威性和有效实趋。又破坏我国社会主义的 经济基础,动摇着我国社会的政治基础和伦理道德基础,关系到党和国家的生死 存亡,对国家和社会构成了现实的威胁。 腐败与反腐败之间的较量在进入90年代以后日益激烈,党和政府以强大的 行政力量和司法力量不断与愈演愈烈的腐败现象作斗争,但腐败行为依然有蔓延 趋势,不断被媒体披露出来的和未来被披露的大案要案对整个社会形成极大的震 动,腐败问题已成为影响某些地方的经济社会发展和人心稳定的隐患。把发生腐 败现象的可能性降低到最低限度,是构建和谐社会的必然要求。本文试对腐败的 界定、腐败的成因、国外反腐败的经验和我国反腐败斗争的对策等方面作出分析, 并提出反腐败,要以加强道德建设为基础,提高待遇,完善制度,减小反腐成本, 增大腐败成本,使国家机关工作人员不想腐败,不能腐败,不敢腐败,以达到抑 制腐败,并最终消灭腐败,实现和谐社会的观点。 关键词:中国;腐败;对策

东北大学辅导员石昌远

东北大学辅导员石昌远

春风化雨,桃李芳菲——东北大学辅导员石昌远事迹材料一、个人简历石昌远,男,汉族,中共党员, 1978年10月生。

2002年8月起从事辅导员工作,2010年担任东北大学信息科学与工程学院2006级计算机科学与技术专业(228人)辅导员。

二、获奖情况2008年:辽宁省就业工作先进工作者;2010年:辽宁省就业工作先进工作者;2010辽宁省高校辅导员年度人物。

三、工作情况莫道为教辛勤苦, 丹心一点到春时。

从2002年大学毕业做学生辅导员,8年多来石昌远同志始终坚守在学生工作的第一线。

“常怀感激之情,永抱进取之心”,他用爱心传递教育,用行动践行诺言,他无悔地实现着他的人生选择和“服务学生,奉献自我,追求个人与社会的共同进步”这一永恒的奋斗目标。

正是凭着对辅导员工作的满腔热爱,对教育事业的无比忠诚,才赋予了他神圣的使命感和自强不息的奋斗动力,成为广大东信学子的知心人。

献身事业,成就人生“事业心强,肯付出,有思想,是个有前途的年轻人”,这是大家对石昌远同志的普遍评价。

无论是每一项重要工作,还是具体的日常事务,都能看到石昌远同志忙碌的身影,并做到准确认真、开拓创新地落实和推动。

从在东北大学信息学院从事辅导员工作到现在,学院学生工作在他的参与和推动下,取得了很多的成绩,他开创了东信论坛,筹划建立了东信希望小学,策划并推动学院本科生班级对接共建,编纂《信息学院学生工作年鉴》、《东北大学信息学院毕业生就业状况》,策划和开发学院学生工作干部工作指南信息系统、学院学生就业信息网()、学院校友资源管理平台,并坚持创新地做好红色实践基地建设、全院党员集中培训等活动,为学院和学校学生思想政治教育工作的开展创立了诸多品牌,多项活动被评为精品活动。

在石昌远同志的带动和影响下,信息学院一批政治强、业务精、纪律严、作风正的辅导员队伍正在脱颖而出,成为东北大学学生思想政治教育的骨干力量,成为信息学子的人生导师和知心朋友。

他认真履行《普通高等学校辅导员队伍建设规定》,以“四个坚持”切实地加强辅导员的队伍建设工作:坚持“三个一”工程(即办公室每位同志每人每年读一本书、写一篇论文、作一场报告)、坚持开展寒暑假工作研讨会、坚持每周例会制度、坚持辅导员培训工作机制。

周恩来“求同存异”外交思想与中国外交实践

周恩来“求同存异”外交思想与中国外交实践

intemational relations’practice indicated that“seeking sameness but keeping diabrence”was
Cllinese,My撇ar s锄e the
that the Five Principles of Peaceml Coexistence which earlier
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tlxat instructs ollr count巧diplomacy practice the process.Under the thou曲t of“see虹ng
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h踟lonious respect of the maintenance wo订d Inultiplicity'’and‘‰e
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ke印ing difference’’is the need to deal with for peace diplomacy and diplomatic relations

硕士研究生学术讲座个人心得7篇

硕士研究生学术讲座个人心得7篇

硕士研究生学术讲座个人心得7篇硕士研究生学术讲座个人心得【篇1】随着科学技术的迅猛发展,传统的研究生教育在观念、内容和方法上都发生了深刻的变化,研究范围不断拓展和深化。

西北农林科技大学为了促进研究生自主开展学术交流活动,达到开阔视野、启迪智慧、提高创新能力的目的,营造敢于探索、勇于创新的学术氛围,每年都邀请很多大师来我校进行学术交流。

这些学术活动有跨区域、跨校、跨院系层次之间的交流与研讨,还有不同学术背景的知识观点、思想相互碰撞与融合。

学校研究生学术活动逐渐形成了一派欣欣向荣的景象,各种形式的学术活动成为校园里一道道亮丽的风景。

这些学术活动拓宽学术思路与领域,激发创新激情,提高研究生创新能力。

以下是我参加学术活动的一些笔记总结和心得体会。

1、学术活动之一:《关于气候变化的哲学思考》学术讲座 x月x日,长安大学的李佩成教授为我们做了题为“关于气候变化的哲学思考”的学术报告。

李教授曾在水建学院任教,因此显得格外亲切和蔼。

而他对专业知识的深刻见解更是让我们获益颇多。

他强调,运动变化是绝对的,地球的气候一直在变。

地球气候一直在变化着,当代气候变化的态势并未超出历史气候变化的范畴。

矛盾决定一切事物的生命,推动一切事物的发展,气候变化有着众多因素的推动。

要历史的、全面的、辩证的看问题,不能肯定当代的气候是完全变暖或是人类活动所致。

任何事物都是一分为二的,对于全球气候变暖是好是坏还要做具体的分析。

因此,他认为应该具体矛盾具体解决,中国应该寻求自己的应对气候变化之策。

他的论题与新闻媒体一面倒的观点相比,充分体现了作为学术研究工作者的科学客观的态度,这一点尤为值得我们大家学习。

2、学术活动之二:《河流研究的新挑战》学术讲座x月x日,来自清华大学的王兆印教授来到我们学院为我们做了题为“河流研究的新挑战”的学术报告。

会上,王教授针对汶川地震引发的河流研究7个方面新挑战:巨型滑坡体的稳定及开发利用、堰塞湖引起的河床演变及管理方略、颗粒侵蚀及治理、地震引发的4种次生灾害链、滑坡崩塌堆积体的植被修复、高容重两相慢速泥石流及青藏高原抬升对河流演变及生态的影响,给我们作了一场精彩的报告。

个人自我鉴定范文(通用15篇)

个人自我鉴定范文(通用15篇)

个人自我鉴定个人自我鉴定范文(通用15篇)自我鉴定就是把一个时段的个人情况进行一次全面系统的总结,自我鉴定可以总结出具体的经验,因此我们要做好总结,写好自我鉴定。

那么我们该怎么去写自我鉴定呢?下面是小编整理的个人自我鉴定范文,希望能够帮助到大家。

个人自我鉴定篇1工作以来,在单位领导的精心培育和教导下,通过自身的不断努力,无论是思想上、学习上还是工作上,都取得了长足的发展和巨大的收获,现将工作总结如下:思想上,积极参加政治学习,坚持四项基本原则,自觉遵守各项法规。

工作上,本人自20xx年工作以来,先后在某某部门、某某科室、会计科等科室工作过,不管走到哪里,都严格要求自己,刻苦钻研业务,争当行家里手。

就是凭着这样一种坚定的信念,我已熟练掌握储蓄、会计、计划、信用卡、个贷等业务,成为xx行业务的行家里手。

记得,刚进xx行,为了尽快掌握xx行业行业知识,我每天苦学6个多小时,但我每天都风雨无阻,特别是冬天,冰天雪地,怕挤不上车,我常常要提前两、三个小时上班,就是那时起我养成了早到单位的习惯,现在每天都是第一个到行里,先打扫卫生,再看看业务书或准备准备一天的工作,也是这个习惯,给了我充足的时间学习到更多的业务知识,为我几年来工作的顺利开展打下了良好的基础。

我工作过的岗位大部分在前台,为了能更好的服务客户,针对不同层次、不同需求的客户,我给予不同的帮助和服务,记得有一位第一次到我行客户,当我了解到他要贷款买二手房时,由于他不知该怎么办,只是有个想法,我便详细地向他介绍了个贷的所有手续。

除了在服务客户上我尽心尽力,在行里组织的各项活动中我也积极响应,经常参加单位组织的各项竞赛,展示自我,并取得了优异的成绩,受到了单位的嘉奖。

学习上,自从参加工作以来,我从没有放弃学习理论知识和业务知识。

由于我毕业财校属于中专,刚工作我就利用业余时间自学大专,并于xx年毕业,但我没有满足于现状,又于xx年自修东北大学金融本科,由于学习勤奋刻苦,成绩优良,学习中受到老师充分肯定,目前正在积极准备论文答辩。

门户定制系统的设计与实现.

门户定制系统的设计与实现.

分类号UDC密级V853720学.位论支?]户定制系统的设计与实现作者姓名奎丝垦指导导师姓名盘逛到盈窒亟申请学位级别巫±学科类别圭些茔焦论文提交日期!QQi圭!旦论文答辩日期2QQj:!!:Qg学位授予日期…一制丝囤评阅人型盐垦塞壶送东北大学2005年7月东北大学硕士学位论文摘要、-]户定制系统的设计与实现摘要随着信息技术的发展,企业迫切的需要统一的信息处理平台来处理日常事务。

本系统就是定制企业信息门户的平台。

本系统可以面向管理员用户也可以面向系统的实施人员,可以二次开发,可以不断扩展,样式和内容可以灵活设置。

本文介绍了本系统设计的思路和具体实现的方式。

实现门户网站的个性化定义需要解决两个关键问题,样式和内容。

本文具体阐述了系统实现的难点问题。

本系统用XML存储布局的数据信息,通过布局信息和边框的配置信息,组合成最终的页面元素,使用Velocity模板引擎实现数据对象与HTML元素的整合。

针对接口编程,使系统可以灵活扩展。

通过门户构件(Portlet)的接口,可以与具体的应用模块相连。

本系统可以为页面风格相同的页面设定页面模版,实现模板的重用;整个子站可以导入和导出实现子站文件的重用;边框可以导入和导出实现边框的重用;整个子站有统一的图片管理,实现图片的重用。

系统框架充分应用设计模式,使用插件以及模板引擎技术,使得本系统能够灵活的扩展,能够对页面的层次、风格、布局、内容和菜单进行定制,管理员使用本系统能够快速搭建门户网站。

本文最后介绍了系统的特点和待解决问题,以及如何进一步的完善本系统。

关键词门户门户构件设计模式插件模板引擎布局定制一II—东北大学硕士学位论文ABSTRACTDesignandImplementationofPortalCustomizationSystemAbstractAlongwiththedevelopmentofinformationtechnology,thebusinessenterprisecryingneedtheinformationprocessingplatformtohandlethedailybusiness.ThissystemisaplatformwhichCancustomizePortalofbusinessenterpriseinformation.Thissystemisdesignedfortheadministratorandalsoforthedevelopertoextend.Thestyleandcontentintiffssystemcanbeflexiblycustomized.ThissystemsavesthedatainformationofthelayoutwithXML.Thepageelementsareconstitutedbythelayoutinformationandborderinformation.ThesystemusesthetemplateenginetomergethedataobjectandtheelementofHTML.Programmingtoallinterface,makethesystemcanbeextendedflexibly.ThroughtheinterfaceofPortlet,thesystemCanconilect、埔thaspecificapplicationmodule.Thesystemcansetthetemplateforthepageswithsamestyle,carryingoutthetemplate’Sreuse.Thewholesitefilescanbeexportedandimported.Thewholesitefilescatlbereused.Thebordercanbeexportedandimported.Thebordercarlbereused.Thewholesitecontainsuniformpicturesmanagement,carryingoutthepicture。

东北大学-个人简历模板

东北大学-个人简历模板

个人简历个人概况姓名性别出生年月政治面貌中共党员籍贯英语水平CET-6联系电话E-mail兴趣爱好写作,硬笔书法,羽毛球,乒乓球,跑步,游泳教育情况✧** - 至今东北大学,工学硕士(保送),专业:计算机系统结构研究所✧** - ** 东北大学,工学学士(统考),专业:计算机科学与技术获奖情况✧硕士:东北大学“一等”奖学金2次2011 - 2012学年,荣获东北大学“三好研究生”称号✧本科:获东北大学“一等”奖学金2次(获奖比例3%)获东北大学“二等”奖学金4次(获奖比例8%)获国家“励志奖学金”2次2008 - 2009学年,获“东软集团”命名奖学金2009 - 2010学年,荣获“沈阳市优秀大学生”称号2010 - 2011学年,荣获东北大学“优秀干部标兵”称号荣获东北大学“优秀学生”称号3次2010 - 2011学年,荣获信息学院“模范党员”称号2010 - 2011学年,荣获东北大学“优秀毕业生”称号项目经验✧2011年9月至今基于无线对讲及GPS的调度指挥系统为***有限公司开发的车载终端项目。

本系统采用GPS技术,解决了如何将**内车辆的定位数据实时传输到调度中心,并通过管理系统对车辆进行管理控制等问题。

主要负责:通过用户需求的分析,采用C#语言和JavaScript脚本进行前台界面的设计;后台SQL Server数据库设计和管理;GPS信息采集和终端数据的发送与接收;相关IIS的部署及维护等。

开发平台及工具:,,Visual Studio 2010,SQL Server 2005✧2010年11月至2011年6月**系统主要是对Windows环境下通过网络编程的Sockets机制,结合TCP/IP等网络协议,开发设计一款控制用户上网行为的代理服务器系统。

✧2009年3月至2009年7月***系统。

东北大学9月13日学术报告题目及主讲人个人简历

东北大学9月13日学术报告题目及主讲人个人简历

学术报告题目:故障旋转机械动力学摘要:围绕大型离心压缩机、航空发动机所出现的转子-密封及叶片-机匣碰摩、滑动轴承油膜失稳、齿轮裂纹及剥落故障,对课题组在故障建模以及含故障的转子动力学研究方面的成果进行了总结,并对未来本领域的研究进行了适当展望。

报告时间:9月13日14:30报告地点:513会议室报告人简历:马辉,男,1978年9月生于河北省安平县,东北大学机械工程与自动化学院教授,博士生导师。

2007年获机械设计及理论博士学位,留校任讲师,2015年晋升为教授。

2008年8月-2011年3月,在沈阳鼓风机集团有限公司从事博士后研究工作;2014年11月至2015年10月,在英国谢菲尔德大学做访问学者,合作导师郎自强教授;2010年获得辽宁省优秀博士后,2011年度入选“教育部新世纪人才支持计划”、2013年度东北大学首批高层次人才培养计划“曙光学者”。

应邀担任《声学与振动》杂志编委,《International Journal of Rotating Machinery》特邀编辑,机械工程学会和振动工程学会高级会员,并担任《Journal of Sound and Vibration》、《Mechanical Systems and Signal Processing》、《振动工程学报》等32个国内外学术期刊的审稿人。

主要从事旋转机械动力学方面研究,为东北大学闻邦椿院士课题组核心成员之一,“航空动力装备振动及控制”教育部重点实验室(B类)主要成员之一。

近几年主持国家自然科学基金“大型离心压缩机转子系统的耦合碰摩故障机理若干关键问题的研究(50805019)”、“航空发动机旋转叶片-涂层机匣碰摩机理及动力学特性研究(U1433109)”,教育部博士点基金、中国博士后基金、教育部基本科研费项目和机械传动/强度与振动国家重点实验室开放基金等纵向科研项目11项;同时参加了多个国家自然科学基金重点项目、973和863项目。

东北大学硕士、博士学位论文排版打印格式

东北大学硕士、博士学位论文排版打印格式

分类号密级___________UDC ___________________学位论文快速拉曼光谱成像中的光谱重建算法研究作者姓名:王刚指导教师:陈硕副教授东北大学中荷生物医学与信息工程学院申请学位级别:硕士学科类别:工学学科专业名称:生物医学工程论文提交日期: 2017年11月论文答辩日期:2017年12月学位授予日期: 2018年1月答辩委员会主席:姜慧研评阅人:徐礼胜,齐守良,崔笑宇,李晨东北大学2017年12月A Thesis in Biomedical EngineeringDevelopment of spectral reconstruction algorithms for fast Raman spectroscopicimagingBy Wang GangSupervisor: Assoc. Prof. Chen ShuoNortheastern UniversityDecember 2017独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。

论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名:日期:2017年12月8日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。

本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。

作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年□一年□一年半□两年□学位论文作者签名:导师签名:签字日期:2017年12月8日签字日期:2017年12月8日快速拉曼光谱成像中的光谱重建算法研究摘要拉曼光谱在各个领域发挥着越来越重要的作用,尤其在生物医学和医疗方面的作用更是逐渐显现。

北大考研-地球与空间科学学院研究生导师简介-郝瑞霞

北大考研-地球与空间科学学院研究生导师简介-郝瑞霞

教材:
郑海飞,郝瑞霞,《普通地球化学》,北京大学出版社,2007
5.RuixiaHao,GuanyuWang.CorefloodexperimentofheavyoilbyThermusSP3,JournalofCanadianPetr
oleumTechnology,2003,42(3):36-39
专著:
郝瑞霞,《锰的微生物地球化学》,冶金工业出版社,北京,2000
2.RuixiaHao,AnhuaiLu,ConversionanddegradationofcrudeoilbyBacillusSP3

ChineseJournalofGeochemistry,2007,26(2):201-206
3.RuixiaHao,AnhuaiLu,GuanyuWang.Crudeoil-degradingthermophilicbacteriumfromoilfield,Cana
dianJournalofMicrobiology,2004,50(aiLu,YishanZeng.Effectoncrudeoilbythermophilicbacterium,JournalofPetroleumS
cience&Engineering,2004,43(3/4):247-258
爱考机构 中国高端考研第一品牌(保过 保录 限额)
爱考机构-北大考研-地球与空间科学学院研究生导师简
介-郝瑞霞
郝瑞霞
Email:rxhao(at) 联系电话:010-62754156 个人主页: 办公室: 职称职务:副教授/副高职称 个人简历 教育背景: 1984-1988 在东北大学资源与土木工程学院攻读本科,并得学士学位 1988-1991 在东北大学资源与土木工程学院攻读硕士研究生,并获得硕士学位 1992-1995 在东北大学资源与土木工程学院攻读博士研究生,并获得博士学位 工作经历: 1997-1998 在中南工业大学资源环境与建筑工程学院做博士后研究工作 1999-2001 在北京大学地质学系做博士后研究工作 2001-至今在北京大学地球与空间科学学院工作 荣誉、获奖情况(省部级及以上): 2002 年和 2008 年分别获得北京大学优秀班主任奖 学术或社会职务: 兼任中国矿物岩石地球化学学会科普工作委员会委员 工作情况及研究方向 教学与主讲课程: •地球的化学演化(研究生) •微生物地球化学(研究生) •微生物与矿物的交互作用(研究生) 所在专业与主要研究方向: 所在专业为地球化学,主要从事于微生物地球化学、环境微生物地球化学、地质微生物学以 及微生物技术的应用研究。研究工作涉及元素的微生物地球化学循环、污染环境的微生物修 复、微生物采油、微生物与矿物的交互作用、微生物选冶金属、微生物在成岩和成矿过程中 的作用等多个领域。 主持的主要科研课题: 参加了国家重点基础研究发展计划(973)项目、国家自然科学基金等多个项目的研究;负 责完成了 3 项有关石油微生物地球化学的科研项目。 在研项目: 国家重点基础研究发展计划(973 计划)课题,微生物群落控制重金属矿化作用机制与生态 效应(课题编号 2007CB815601)。 科研成果与主要论著 代表性论文:

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

收稿日期:2020-08-11基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N180304018).作者简介:张永超(1993-)ꎬ男ꎬ辽宁朝阳人ꎬ东北大学博士研究生ꎻ任朝晖(1968-)ꎬ男ꎬ辽宁沈阳人ꎬ东北大学教授ꎬ博士生导师.第42卷第3期2021年3月东北大学学报(自然科学版)JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Vol.42ꎬNo.3Mar.2021㊀doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2021.03.010基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断张永超ꎬ李㊀琦ꎬ任朝晖ꎬ周世华(东北大学机械工程与自动化学院ꎬ辽宁沈阳㊀110819)摘㊀㊀㊀要:基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时ꎬ不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题ꎬ提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取ꎻ然后通过2个全连接分类器进行故障分类ꎻ最后通过分步优化分类损失㊁域最大平均差异损失和分类器差异损失ꎬ实现源域和目标域之间的域分布对齐ꎬ从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明ꎬ所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率ꎬ验证了该方法的合理性和可行性.关㊀键㊀词:故障诊断ꎻ域适应ꎻ卷积神经网络ꎻ最大平均差异ꎻ滚动轴承中图分类号:TH17㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1005-3026(2021)03-0367-06Cross ̄DomainFaultDiagnosisofRollingBearingsUsingDomainAdaptationwithClassifierDiscrepancyZHANGYong ̄chaoꎬLIQiꎬRENZhao ̄huiꎬZHOUShi ̄hua(SchoolofMechanicalEngineering&AutomationꎬNortheasternUniversityꎬShenyang110819ꎬChina.Correspondingauthor:RENZhao ̄huiꎬprofessorꎬE ̄mail:zhhren_neu@126.com)Abstract:Whendiagnosingrollingbearingfaultsbasedondata ̄drivenmethodsꎬthediscrepancyindatadistributionunderdifferentoperatingconditionsmayresultinseveredegradationofmodeldiagnosisperformance.Tohandlethisissueꎬacross ̄domainfaultdiagnosismethodofrollingbearingbasedondomainadaptationwithclassifierdiscrepancywasproposed.Firstlyꎬtheconvolutionalneuralnetworkwasusedtoextractthefeaturesofthelabeledsourcedomainsamplesandtheunlabeledtargetdomainsamples.Thenꎬthefeatureswereclassifiedbytwofullyconnectedclassifiers.Finallyꎬtheclassificationlossꎬthemaximummeandiscrepancylossandtheclassifierdiscrepancylosswereoptimizedstepbysteptoalignthedomaindistributiondiscrepancybetweenthesourcedomainandthetargetdomainsoastoimplementthefaultdiagnosisofunlabeledtargetdomainsamples.Theexperimentalresultsshowedthattheproposedmethodhasahigherfaultdiagnosisaccuracyratethanthemainstreamdomainadaptationmethodsꎬwhichverifiesitsrationalityandfeasibility.Keywords:faultdiagnosisꎻdomainadaptationꎻconvolutionalneuralnetworkꎻmaximummeandiscrepancyꎻrollingbearing㊀㊀滚动轴承是旋转机械的重要组成部分ꎬ其故障可能极大地影响机械系统的整体性能或导致意外停机ꎬ造成灾难性的后果.因此ꎬ针对轴承的故障预测与健康管理(prognosticshealthmanagementꎬPHM)是必不可少的.然而ꎬ由于滚动轴承具有运行工况多变和运行环境恶劣的特点ꎬ导致测试数据与训练数据的分布往往存在差异ꎬ从而严重影响模型的泛化能力[1-2].因此ꎬ开展变工况下滚动轴承故障诊断是至关重要的[3-4].近年来ꎬ随着计算机硬件性能的提升和人工智能算法的兴起ꎬ基于数据驱动的深度学习技术㊀㊀被广泛应用于故障诊断领域[5-7].然而ꎬ这些研究忽略了机器工况的变化ꎬ认为训练数据和测试数据分布是相同的ꎬ这在现实的工业场景是不多见的.为此ꎬ许多基于域适应的深度学习方法被应用ꎬ旨在解决数据分布差异问题.文献[8]提出了一种基于预训练的卷积神经网络(convolutionalneuralnetworksꎬCNN)迁移学习框架ꎬ在源域训练CNNꎬ通过在目标域适当微调实现目标域诊断.文献[9]提出了一种基于最大平均差异(maximummeandiscrepancyꎬMMD)的深度域适应故障诊断模型.文献[10]同时最小化多层中2个域间的MMDꎬ提高跨域诊断性能.文献[11]将对抗性学习作为一种正则化方法引入卷积神经网络中ꎬ并通过实验证明了提出方法的优越性.文献[12]在网络中嵌入了一种改进的加权转移分量分析域适应算法ꎬ实现跨域故障诊断.文献[13]同时考虑MMD损失和域对抗损失ꎬ并通过实验验证了提出的方法可以准确地实现不同工况下的跨域故障诊断.以上方法虽都实现了跨域故障诊断ꎬ但都只实现了域的全局对齐ꎬ在类边界附近的样本特征很容易被误分类ꎬ从而造成诊断性能下降.因此ꎬ为了更好地区分类边界样本ꎬ本文提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法ꎬ大大提高跨域故障诊断准确率.1㊀算法实现1 1㊀CNN网络CNN是深度学习中被广泛应用的神经网络.CNN通常由特征提取器和分类器组成ꎬ特征提取器通常包含卷积㊁池化㊁激活函数和归一化ꎬ分类器一般由全连接层组成.卷积操作是使用卷积核提取输入数据的特征ꎬ从而得到特征图ꎬ卷积运算可以表示为xl+1i=f(ðjɪMjxljwl+1ij+bl+1i).(1)其中:f( )表示激活函数ꎻwl+1ij表示l层第i个神经元对应第l+1层第j个神经元的权重ꎻb表示偏置.为了有效地减少计算量ꎬ通过最大池化操作保留重要特征信息ꎬ其过程可用式(2)表示:pl(iꎬj)=max(j-1)w<t<jw{al(iꎬt)}.(2)其中:al(iꎬt)表示l层中第i个特征图的第t个神经元ꎻw表示核宽度ꎻj表示池化核.通过卷积㊁池化㊁激活函数和归一化的叠加ꎬ建立特征提取器ꎬ从而提取输入数据的深度特征.然后ꎬ把特征输入分类器得到预测结果.假设一个类别为k的分类问题ꎬsoftmax的输出为O=P(y=1|xꎻW1ꎬb1)P(y=2|xꎻW2ꎬb2)⋮P(y=K|xꎻWKꎬbK)éëêêêêêùûúúúúú=1ðKj=1exp(Wjx+bj)exp(W1x+b1)exp(W2x+b2)⋮exp(WKx+bK)éëêêêêêùûúúúúú.(3)其中ꎬWj和bj分别代表j层的权重矩阵和偏置.1 2㊀域适应由于不同工况下的数据分布不一致ꎬ直接将一种工况下训练得到的分类器直接应用于其他工况ꎬ得到的诊断结果往往是很差的.域适应可以充分利用源域数据和目标域数据ꎬ有效地解决训练数据和测试数据特征分布不一致的问题.图1是一个简单的域适应示例ꎬ如果将源域学习的模型直接应用于目标域分类ꎬ分类精度很低ꎬ但是通过域适应学习可以有效地对目标域的样本进行分类.因此ꎬ学习域不变特征是实现不同工况下故障诊断的关键步骤.图1㊀一个简单的域适应示例Fig 1㊀Asimpleexampleofdomainadaptation㊀㊀域适应学习主要通过强大的深度神经网络来减小域之间的差异ꎬ从而实现域不变特征.MMD是域适应学习中一种被广泛应用的距离度量准则.MMD主要用来度量两个不同但相关的分布的距离.两个分布的MMD被定义为MMD2(xsꎬxt)=1n1ðn1i=1f(xsi)-1n2ðn2j=1f(xtj)2H=1n21ðn1i=1ðn1j=1k(xsiꎬxsj)-2n1n2ðn1i=1ðn2j=1k(xsiꎬxtj)+1n22ðn2i=1ðn2j=1k(xtiꎬxtj).(4)863东北大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀第42卷㊀㊀2㊀提出的网络2 1㊀问题描述本文研究了不同工况下轴承故障诊断问题ꎬ可以获得标签数据的工况被称作源域ꎬ需要诊断的工况被称作目标域.用Ds={xsiꎬysi}nsi=1表示带标记的源域样本ꎬ其中xsi定义样本特征ꎬysi定义相应的标签ꎬns表示样本数量.用Dt={DttrainꎬDttest}表示不带标记的目标域样本ꎬDttrain定义目标域训练样本ꎬDttest定义目标域测试样本.本文旨在学习一个使用Ds和Dttrain训练的分类器模型ꎬ可以准确地实现Dttest的故障诊断.2 2㊀网络结构图2给出了所提方法的架构ꎬ基本网络由特征提取器G和2个分类器(C1和C2)构成.G包含多层卷积块和全连接块.每个卷积块包括卷积㊁池化㊁激活函数和归一化ꎬ其中激活函数采用线性整流函数(rectifiedlinearunitꎬReLU).每个全连接块包含线性变换㊁ReLU和Dropout.C1和C2由一层全连接分类器构成.源域数据和目标域数据同时被输入到特征提取器和两个相同的分类器得到预测输出.图2㊀提出方法的架构Fig 2㊀Architectureoftheproposedmethod2 3㊀优化对象为了尽可能正确地分类不同健康状态数据ꎬ首先要确保模型可以在源域数据得到正确的分类.因此ꎬ本文采用交叉熵损失作为损失函数ꎬ2个分类器的交叉熵损失为㊀Lc=-E(xꎬy)ɪDs([ðKk=1I[k=y]lg(C1(F(x)))]+[ðKk=1I[k=y]lg(C2(F(x)))]).(5)其中ꎬk表示健康状态数.在本研究中ꎬ特征提取器㊁分类器C1和分类器C2的参数分别用θGꎬθC1和θC2表示.通过使Lc最小化可以获得最准确的预测结果和最优的网络参数ꎬ其过程可以表示为(^θGꎬ^θC1ꎬ^θC2)=argminθGꎬθC1ꎬθC2Lc.(6)然后ꎬ为了实现域对齐ꎬMMD被用作两个域之间分布差异的度量函数.在输入数据经过特征提取器G之后得到的源域特征和目标域特征间引入MMD损失ꎬ其损失可以表示为Lmmd=1NðNj=1MMD(F(xs)+F(xt)).(7)其中:xs和xt分别表示源域特征和目标域特征ꎻN表示特征个数.通过使Lmmd最小化ꎬ特征提取器可以学习源域和目标域的域不变特征ꎬ其最优的参数可以表示为(^θG)=argminθGLmmd.(8)单独实现域的全局对齐ꎬ虽然可以在很大程度上提高分类的准确率ꎬ但是由于域混淆的影响ꎬ使在靠近类边界附近的样本特征产生很多的误分类.因此ꎬ本文在域对齐的基础上ꎬ考虑了分类器差异损失.如图2所示ꎬ不同的初始化参数ꎬ在正确分类源域的同时ꎬ可以得到不同的目标域预测标签.直观上ꎬ靠近类边界的目标域样本更容易得到不同的预测结果.因此ꎬ在分类器中通过使目标域的预测结果尽可能的不一致ꎬ可以帮助网络检测目标域数据在类边界附近的特征分布.相反ꎬ特征提取器的目的是使2个分类器的结果预测更一致ꎬ旨在更好地对齐源域类和目标域类.具体来说ꎬ用C1和C2来构造一个差异鉴别器ꎬ将它们对目标域样本的预测之间的差异的L1范数作为差异损失:Ldis=ExɪDttrain1NðNi=1C1(F(xt))-C2(F(xt)) 1.(9)特征提取器与2个不同的分类器之间的博弈过程可以通过对抗训练的方式达到一个平衡点.其对抗训练可以表示为(^θC1ꎬ^θC2)=argminθC1ꎬθC2-Ldisꎬ(10)(^θG)=argmaxθG-Ldis.(11)在这种情况下ꎬ方程(10)和(11)的参数不能被直接优化ꎬ因为-Ldis被特征提取器最大化ꎬ同时被分类器最小化.为了解决这个问题ꎬ引入了梯度反转层(gradientreversallayerꎬGRL).如图2963第3期㊀㊀㊀张永超等:基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断㊀㊀所示ꎬGRL作用于网络的反向传播过程ꎬ当梯度通过GRL后ꎬ梯度符号被反转[14].该方法巧妙地解决了最大梯度和最小梯度不能同时训练的问题.该方法在特征提取器和分类器之间引入GRLꎬ具体地说ꎬGRL可以表示为一个函数R(x):R(x)=xꎬ(12)dR(x)dx=-λI.(13)其中:I表示单位矩阵ꎻλ表示惩罚系数ꎬ在本文中λ=1.这样ꎬ方程(10)和(11)可以表示为(^θGꎬ^θC1ꎬ^θC2)=argminθGꎬθC1ꎬθC2-Ldis.(14)2 4㊀训练过程所提方法的训练和测试过程如图3所示.训练过程分两步ꎬ首先训练方程(6)和(8)ꎬ然后训练方程(14).通过这两步不断迭代ꎬ使网络获得最优的参数.最后ꎬ利用训练好的网络对测试数据进行分类ꎬ得到诊断结果.图3㊀训练和测试过程的流程Fig 3㊀Flowchartofthetrainingandtestprocess3㊀实验验证3 1㊀实验描述为验证提出方法的有效性ꎬ搭建如图4所示的轴承故障实验台.采用滚动轴承作为实验轴承.在实验中模拟了5种轴承健康状态ꎬ即正常(normalꎬN)㊁内圈故障(inner ̄racefaultꎬIF)㊁外圈故障(outer ̄racefaultꎬOF)㊁滚动体故障(ballfaultꎬBF)㊁外圈和滚动体混合故障(compoundofouter ̄racefaultandballfaultꎬOF_BF)ꎬ其中IFꎬOF和BF如图4所示.加速度传感器安装在轴承座上ꎬ用于收集振动信号ꎬ采样频率为20kHzꎬ采样时间为220s.实验分别采集了转速为600ꎬ1200ꎬ1800r/min的5种健康状态下的数据.因此ꎬ本实验研究了三种工况下的6个域适应任务ꎬ如表1所示.3 2㊀网络结构和参数该方法的网络结构和参数如表2所示.每个卷积操作后接ReLU和归一化操作ꎬ每个全连接层还包括ReLU和Dropoutꎬ其中Dropout的作用是防止网络过拟合ꎬ在本实验中Dropout为0 5.在本实验中ꎬ样本为一维数据ꎬ长度为1024.训练样本个数为每种健康状态400个样本ꎬ测试样本个数为每种健康状态200个样本.在网络训练中ꎬ用随机梯度下降方法(stochasticgradientdescentꎬSGD)对优化目标进行训练ꎬ其中动量为0 9.训练的Epoch设置为400ꎬ训练样本的批量大小设置为50.初始学习率设为0 1ꎬ每100个Epoch后ꎬ学习率降低到当前值的10%.每个任务执行5次ꎬ其平均值作为最终的诊断准确率.图4㊀轴承试验台和三种轴承故障Fig 4㊀Bearingtest ̄rigandthreebearingfaults表1㊀6个域适应任务Table1㊀Sixtasksofdomainadaptation任务123456源域/(r min-1)6006001200120018001800目标域/(r min-1)12001800600180060012003 3㊀对比方法为更好验证所提出方法的诊断性能ꎬ选择以下3种方法进行对比分析.这3种对比方法的基本网络与提出方法的基本网络相同.1)没有域适应方法(WDA).只简单使用源073东北大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀第42卷㊀㊀域样本训练网络ꎬ然后测试目标域数据.表2㊀网络结构和参数Table2㊀Networkstructureandparameters模块网络层核大小/步长核数目补零输出尺寸(度ˑ深)卷积19ˑ1/1ˑ14是1018ˑ4池化l2ˑ1/2ˑ14否509ˑ4卷积29ˑ1/1ˑ18是503ˑ8池化22ˑ1/2ˑ18否251ˑ8卷积39ˑ1/1ˑ116是245ˑ16池化32ˑ1/2ˑ116否122ˑ16G卷积49ˑ1/1ˑ132是116ˑ32池化42ˑ1/2ˑ132否58ˑ32卷积56ˑ1/1ˑ164是55ˑ64池化52ˑ1/2ˑ164否27ˑ64平铺 1728ˑ1全连接2561 256ˑ1全连接1281 128ˑ1C1全连接51 5ˑ1C2全连接51 5ˑ1㊀㊀2)基于域对抗网络的域适应方法(DAN).在该方法中ꎬ在特征提取器后接域分类器ꎬ其目的是通过域分类器混淆源域和目标域特征ꎬ从而实现域适应.3)基于MMD的域适应方法(MMD).在该方法中ꎬ只加入MMD损失ꎬ没有分类器差异损失.3 4㊀实验结果提出的方法和3种对比方法在不同域适应任务下诊断结果的直方图如图5所示.由图可知ꎬ提出方法在所有的任务中都取得最好的诊断结果ꎬ测试准确率明显高于常用的域适应方法.其中ꎬWDAꎬDANꎬMMD和提出的方法在6个域适应任务下的平均故障诊断准确率分别为45 8%ꎬ74 5%ꎬ69 7%和93 4%.表3给出了所有方法在5次实验中的平均计算时间ꎬ可以看出ꎬ提出的方法与常用域适应方法的计算时间相差不多.为了更好地判断域适应效果ꎬ采用t-SNE(t ̄distributedstochasticneighborembedding)[15]技术把网络提取的源域和目标域训练数据的输出特征映射成二维特征并进行可视化.以第1个域适应任务作为例子ꎬ其训练过程可视化结果如图6所示.可以看出ꎬ训练过程中各类别实现很好的聚类ꎬ并且通过域适应学习ꎬ网络可以很好地对齐源域和目标域训练数据的特征.这说明提出的方法可以准确地实现无监督跨域故障诊断.表3㊀所有方法的平均计算时间Table3㊀Averageruntimeofallmethods方法WDADANMMD提出的方法计算时间/s350720699738图5㊀四种方法在不同域适应任务下的诊断结果Fig 5㊀Diagnosticresultsoffourmethodsunderdifferentdomainadaptationtasks㊀㊀同样地ꎬ为了更好地体现各种诊断方法的诊断效果ꎬ第1个域适应任务的4种方法测试数据特征的可视化结果见图7.可以看出ꎬ在WDA方法中ꎬNꎬIFꎬBF和OF四类健康状态的特征存在很多重叠ꎬ说明这四种状态存在很多误分类ꎻ在DAN和MMD方法中ꎬOF和IF的特征存在重叠ꎻ然而ꎬ在所提的方法中5种健康状态的数据都很好地聚在一起ꎬ而且不同健康状态的数据都清晰地分离开ꎬ这说明该方法可以有效地提取目标域数据的差异特征.图6㊀训练数据的特征可视化Fig 6㊀Featurevisualizationoftrainingdata(a) 源域ꎻ(b) 目标域ꎻ(c) 源域和目标域混合.173第3期㊀㊀㊀张永超等:基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断㊀㊀图7㊀不同方法测试数据的特征可视化Fig 7㊀Featurevisualizationoftestingdataofdifferentmethods(a) WDAꎻ(b) DANꎻ(c) MMDꎻ(d) 提出的方法.4㊀结㊀㊀论本文针对旋转机械多变工况导致诊断模型泛化能力下降的问题ꎬ提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.该方法可以直接使用原始信号作为输入ꎬ实现了端到端的诊断ꎻ在模型训练过程中ꎬ该方法不需要预先知道目标域的标签ꎬ实现了无监督域适应ꎻ在跨域故障诊断实验中ꎬ和典型的WDAꎬDAN和MMD方法对比ꎬ该方法的平均诊断准确率分别提高47 6%ꎬ18 9%和23 7%ꎬ实现了准确的跨域故障诊断.总而言之ꎬ本文提出的方法可以有效地实现轴承的跨域故障诊断ꎬ提高了跨域诊断模型在实际工业场景中应用的可行性.参考文献:[1]㊀LiXꎬJiaXDꎬZhangWꎬetal.Intelligentcross ̄machinefaultdiagnosisapproachwithdeepauto ̄encoderanddomainadaptation[J].Neurocomputingꎬ2020ꎬ383:235-247.[2]㊀YangBꎬLeiYGꎬJiaFꎬetal.Anintelligentfaultdiagnosisapproachbasedontransferlearningfromlaboratorybearingstolocomotivebearings[J].MechanicalSystemsandSignalProcessingꎬ2019ꎬ122:692-706.[3]㊀袁壮ꎬ董瑞ꎬ张来斌ꎬ等.深度领域自适应及其在跨工况故障诊断中的应用[J].振动与冲击ꎬ2020ꎬ39(12):281-288.(YuanZhuangꎬDongRuiꎬZhangLai ̄binꎬetal.Deepdomainadaptationanditsapplicationinfaultdiagnosisacrossworkingconditions[J].JournalofVibrationandShockꎬ2020ꎬ39(12):281-288.)[4]㊀赵小强ꎬ张青青.改进Alexnet的滚动轴承变工况故障诊断方法[J].振动ꎬ测试与诊断ꎬ2020ꎬ40(3):472-480.(ZhaoXiao ̄qiangꎬZhangQing ̄qing.ImprovedAlexnetbasedfaultdiagnosismethodforrollingbearingundervariableconditions[J].JournalofVibrationꎬMeasurement&Diagnosisꎬ2020ꎬ40(3):472-480.)[5]㊀ShaoHDꎬJiangHKꎬLinYꎬetal.Anovelmethodforintelligentfaultdiagnosisofrollingbearingsusingensembledeepauto ̄encoders[J].MechanicalSystemsandSignalProcessingꎬ2018ꎬ102:278-297.[6]㊀李嘉琳ꎬ何巍华ꎬ曲永志.PSO优化深度神经网络诊断齿轮早期点蚀故障[J].东北大学学报(自然科学版)ꎬ2019ꎬ40(7):974-979.(LiJia ̄linꎬHeWei ̄huaꎬQuYong ̄zhi.DiagnosisofgearearlypittingfaultsusingPSOoptimizeddeepneuralnetwork[J].JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)ꎬ2019ꎬ40(7):974-979.)[7]㊀GlowaczAꎬGlowaczWꎬGlowaczZꎬetal.Earlyfaultdiagnosisofbearingandstatorfaultsofthesingle ̄phaseinductionmotorusingacousticsignals[J].Measurementꎬ2018ꎬ113:1-9.[8]㊀HanTꎬLiuCꎬYangWGꎬetal.Learningtransferablefeaturesindeepconvolutionalneuralnetworksfordiagnosingunseenmachineconditions[J].ISATransactionsꎬ2019ꎬ93:341-353.[9]㊀LuWNꎬLiangBꎬChengYꎬetal.Deepmodelbaseddomainadaptationforfaultdiagnosis[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronicsꎬ2016ꎬ64:2296-2305.[10]LiXꎬZhangWꎬDingQSꎬetal.Multi ̄layerdomainadaptationmethodforrollingbearingfaultdiagnosis[J].SignalProcessꎬ2019ꎬ157:180-197.[11]HanTꎬLiuCꎬYangWGꎬetal.Anoveladversariallearningframeworkindeepconvolutionalneuralnetworkforintelligentdiagnosisofmechanicalfaults[J].Knowledge ̄BasedSystemsꎬ2019ꎬ165:474-487.[12]MaPꎬZhangHLꎬFanWHꎬetal.Adiagnosisframeworkbasedondomainadaptationforbearingfaultdiagnosisacrossdiversedomains[J].ISATransactionsꎬ2020ꎬ99:465-478.[13]ZhangYCꎬRenZHꎬZhouSH.Anewdeepconvolutionaldomainadaptationnetworkforbearingfaultdiagnosisunderdifferentworkingconditions[J].ShockandVibrationꎬ2020ꎬ2020:1-14.[14]GaninYꎬLempitskyV.Unsuperviseddomainadaptationbybackpropagation[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.NewYorkꎬ2015:1180-1189.[15]MaatenLꎬHintonG.Visualizingdatausingt ̄SNE[J].JournalofMachineLearningResearchꎬ2008ꎬ9:2579-2605.273东北大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀第42卷。

东北大学博士学位论文格式

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东北大学博士学位论文排版打印格式1. 引言依据中华人民共和国《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》和东北大学学位论文格式改编,专为我校申请硕士、博士学位人员撰写打印论文时使用。

本格式自发布日起实行。

2. 学位论文主要部分学位论文主要部分由前头部分、主体部分和结尾部分组成。

2.1 前头部分(1)封面(2)扉页——题名页(中、英两种)(4)声明(独创性声明)(3)摘要(中、英两种文字)(5)目录(6)插图和附表清单(只限必要时)(7)缩略字、缩写词、符号、单位表(只限必要时)(8)名词术语注释表(只限必要时)2.2 主体部分(1)绪论(前言、引言、绪言)(2)正文(3)讨论、结论和建议2.3 结尾部分(只限必要时采用)(1)参考文献(2)致谢(3)攻读博士学位期间取得的学术成果(4)作者从事科学研究和学习经历的简历(5)可供参考的文献题录(只限必要时采用)(6)索引(只限必要时采用)3. 版式纸张大小:纸的尺寸为标准A4复印纸(210mm×297mm)。

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封面:东北大学研究生(博士或硕士)学位论文标准封面(双A4)。

4. 体例4.1 标题论文正文按章、条、款、项分级,在不同级的章、条、款、项阿拉伯数字编号之间用点“.”(半角实心下圆点)相隔,最末级编号之后不加点。

排版格式见表4.1。

此分级编号法只分至第四级。

再分可用(1)、(2)……;(a)、(b)……等。

东北大学计算机科学与技术专业本科毕业设计(论文)示例

东北大学计算机科学与技术专业本科毕业设计(论文)示例

基于WebGIS的物流信息系统的设计与实现作者姓名:张三一指导教师:李四二教授单位名称:信息科学与工程学院专业名称:计算机科学与技术东北大学2008年6月Design and Implementation of WebGIS-Based Logistics Information Systemby ZHANG SanyiSupervisor: Professor LI SierNortheastern UniversityJune 2008东北大学本科毕业设计(论文)毕业设计(论文)任务书毕业设计(论文)任务书基于WebGIS的物流信息系统的设计与实现摘要随着经济的发展和通信技术的提高,物流作为一种先进的组织方式和管理技术,被广泛认为是企业在降低消耗和提高劳动生产率以外的重要的利润源泉,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。

本文在物流企业的正常运营中,基于GIS的信息系统已经成为不可或缺的管理工具。

在对WebGIS技术和物流企业需求进行分析的基础上,结合不同企业的业务流程的具体特点,设计了一套扩展性较强的基于WebGIS的物流信息系统。

系统的主要功能是将企业管理人员与运输车辆之间通过服务器连接起来,实现物流系统的监控和管理。

系统采用B/S架构,服务器端通过网络与车辆终端通信,向车辆发送控制信息并获取车辆的当前状态。

同时它还和Web客户端进行交互,向客户端提供地图服务,并执行Web客户端的请求。

Web客户端采用Ajax 技术与服务器端进行通信,通过动态地图监控车辆。

它还实现了发送货物、编辑线路、发送消息等功能。

考虑到可扩展性,系统重点实现了服务器端进行消息中转的消息队列,建立了Web客户端到车辆终端之间的消息通路,并可以随时更新消息队列中消息处理方式。

本系统实现了物流系统的主要功能,极大提高了企业的管理水平。

本文首先进行了系统的需求获取和业务分析。

然后,采用分层的方法对系统进行设计,叙述了消息队列框架的详细设计与实现,并叙述了服务器端和客户端功能模块的设计和实现。

东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》

东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》

ABSTRACT
With electricity demand growth and technology progress, power grid has become larger and more complex. Due to the formation of large power grids, the quality of electricity supply and electric security improves, also, resources complementary has been strengthened. Once fault occurs, however, it will spread to a wider area with a faster speed. For these merits, this study focuses on the fault diagnosis for power network based on support vector machine. By analyzing relative literatures and building a simulation model, this thesis finishes the analyzing of fault waveforms and harmonic distribution, and studies fault characteristics from the perspective of signal synthesis. To extract fault features submerged in original fault data, this thesis deeply studies the fuzzy processing method, the value detection of instantaneous current and the common fault feature extraction method based on wavelet singular entropy. For the error-prone of instantaneous current detection, fuzzing set ideas is drew to optimize the training samples and by modifying diagnostic strategies, the shortcoming is overcame. To reduce the elapsed time of the common fault feature extraction method based on wavelet singular entropy, a new fault feature combination is proposed by comparing the method with instantaneous current detection. This new combination can inspect faults rapidly when current has a sharp rise such as no- load line closing serious short circuit and improve the diagnostic accuracy when fault current rise is more gentle by taking advantage of wavelet transform which has a wealth of information. Under the condition that the fault features are extracted entirely, artifirt vector machine are used to diagnose power network faults. On one hand, a comparison of the two methods and a study on kernels, multi-class classification methods and SVM training algorithms are carried out. On the other hand, for a figurative expression of the diagnostic results, two dimensions are constructed from the training samples and a twodimensional optimal hyperplane is established by analyzing simulation system structure and data characteristics. Finally, by analyzing the spatial distribution of sample points, the three-dimensional optimal hyperplane is explored. -III-

东北大学申报晋升教授_副教授人员要求

东北大学申报晋升教授_副教授人员要求

东北大学申报晋升教授人员要求(思想政治教育教师)基本要求:第一条申报人员须为已受聘上岗的思想政治教育教师(不含专任教师中从事思想政治理论课教学工作的教师)。

第二条具有良好的思想政治素质和职业道德,有较强的集体观念和奉献精神,工作中为人师表、爱岗敬业、团结协作、锐意创新、服从领导、顾全大局。

近五年年度考核均为合格及以上。

第三条 1960年1月1日以后出生的教师晋升教授职务须具有硕士及以上学位,且任副高级专业技术职务满5年。

第四条有明确的专业化研究方向,能够承担学生教育、管理、指导、服务和素质拓展等方面的研究工作,具有较为系统的大学生思想政治教育理论知识和较强的研究能力,研究成果对推进学生工作产生重要影响。

第五条积极参加教育教学工作,能够系统讲授一门及以上思想政治教育方面的课程,具备面向学生开设专题讲座、党课、心理咨询,组织指导学生开展社会调查等活动的能力。

第六条一般应具有校级及以上学生教育管理相关培训经历且取得培训合格证书。

第七条申报人员须具有有效的外语考试合格证(或符合学校外语免试条件)和现代教育技术培训合格证。

业务要求:在满足基本条件的前提下,须具备下述条件中的3条,其中第八条和第九条为必备项。

第八条以第一作者在公开发行的杂志上发表学术论文6篇,其中在核心期刊上发表的学术论文至少4篇。

——必备项第九条具有较强的组织管理能力、综合协调能力和良好的思想品德、职业道德,能够积极提出学生思想政治教育工作的新思路、新方法、新举措,所取得的工作实绩与研究成果对学校思想政治教育工作有较大的指导意义,为大家所公认;或在省级及以上专业学会兼任主要职务。

——必备项第十条作为课题负责人承担省部级及以上大学生思想政治教育工作研究课题1项;或获省部级及以上大学生思想政治教育方面的科研奖励1次(总排序前2名)。

第十一条获国家级教学成果奖1项(一等奖总排序前5名,二等奖总排序前4名);或获省部级教学成果奖1项(一等奖总排序前3名,二等奖总排序前2名)。

多指标决策理论与方法 - 东北大学教师个人主页服务

多指标决策理论与方法 - 东北大学教师个人主页服务

研究生课程多指标决策理论与方法第三讲2012年9月多目标最优化及求解方法(一)问题举例(二)多目标最优化的基本概念(三)多目标最优化的求解算法a)加权法b)字典序法c)理想点法d)目的规划法【例1】:对于生产计划的制定问题,既要求利润最大,同时还要求能耗最小。

【例2】:对于研究生的选课问题,希望在满足学分要求的前提下,取得较高的分数,同时希望多学到一些本领。

……●现实中很多问题是多目标问题●多个目标之间一般是冲突的一个多目标优化问题:min f1(x)=−5x1+2x2min f2(x)=−4x2s.t.g1(x)=−x1+x2−3≤0g2(x)=x1+x2−8≤0g3(x)=x1−6≤0g4(x)=x2−4≤0x1≥0, x2≥0二、几个基本概念●多目标优化问题(一般形式):min f(x)=min�f1(x),f2(x),⋯,f p(x)�s.t.g i(x)≥0,i=1,⋯,mx为n×1向量。

●决策空间与目标空间:以决策变量为坐标的空间称为决策空间,以目标函数为坐标的空间称为目标空间。

min f1(x)=−5x1+2x2 min f2(x)=−4x2s.t.g1(x)=−x1+x2−3≤0 g2(x)=x1+x2−8≤0 g3(x)=x1−6≤0 g4(x)=x2−4≤0x1≥0, x2x1a)-20-30-5-10-15-10ABCDEF()F XGb)f2f1●向量之间的大小关系:⏹大于(等于)(3,4)>(2,1)(3,4)≥(3,1)⏹小于(等于)(2,1)<(3,4)(3,1)≤(3,4)⏹不可比较(3,1) ~ (2,5)(3,1,4) ~ (2,1,5)●理想解、理想点对于可行域X中的所有x,如果存在x∗∈X,有f(x∗)≤f(x),则称x∗为理想解,f(x∗)为理想点。

上例中的哪个点是理想点?●劣解与非劣解对于可行域X中的一个解x B,如果总可以找到一个解x∈X,有f(x)≤f(x B),则称x B为劣解。

东北大学 申报晋升副教授人员简况(一般条件)

东北大学 申报晋升副教授人员简况(一般条件)
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标志பைடு நூலகம்
影响
因子
第二条:在研究领域内获得公认的创新性成果或理论突破。
具体内容
说明
第三条:获省部级教学成果二等奖及以上(排序前两三名且有个人获奖证书)1项;或获学校教学成果一等奖及以上1项(排序前两名且有个人获奖证书);或获省部级优秀教材二等奖(主编或参编)及以上1部;或获与上述奖项相当的其他奖项1项。
东北大学申报晋升副教授人员简况(一般条件)
申报岗位:单位:时间:年月日
姓名
性别
出生年月
现职务及时间
所在教学科研基层学术组织或二级学科
最高学历及时间
基本要求:(每年须完成各单位及教学科研基层学术组织安排的各项工作任务,其中教学质量须达到校教学主管部门的要求。此外还须满足以下几点。)
德才兼备,师德表现突出。在教学、科研、社会服务等各项工作中坚持教书育人、为人师表,有良好的学术和思想道德风尚。在学科建设、实验室建设等各项工作中团结协作,有集体观念和奉献精神。近五年年度考核及聘期考核合格,且年度考核至少有两年为良好及以上;
转让实施费用
项目名称
级别
类型
进款

排序
角色
本人承
担经费
第六条:主编或参编出版校级及以上规划教材1部,本人撰写部分在3万字及以上
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第七条:公共基础课教师近三年实际教学课时均高于本单位同级职务平均值,且有足够证据表明教学效果连续优秀。
年度
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分类号密级UDC学位论文三维Minkowski空间中的类光Bertrand曲线作者姓名:钱金花指导教师:李建华 副教授东北大学理学院数学系申请学位级别:硕士 学科类别:理学学科专业名称:基础数学论文提交日期:2006年11月 论文答辩日期:2006年12月 学位授予日期:答辩委员会主席:评阅人:东北大学2006年12月A Thesis in Pure MathematicsNull Bertrand Curves in 3-DimensionalMinkowski SpaceBy Qian JinhuaSupervisor:Associate Professor Li JianhuaNortheastern UniversityDecember 2006独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。

论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名:日期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。

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)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:签字日期:东北大学硕士学位论文 摘 要 三维Minkowski空间中的类光Bertrand曲线摘 要数学是历史十分悠久的一门学科. 几何学作为描述宇宙空间的一门分科,反映了现实世界的不同范围和方面.尤其是非欧几何的诞生构成了数学史上最光辉的篇章.自从爱因斯坦创立了相对论以后,其所用的时空模型——Minkowski空间倍受数学界和物理学界的关注,对它的研究一直没有间断过.本文主要讨论三维Minkowski空间中的类光Bertrand曲线. 在三维Minkowski空间中,由于度量的不同,向量可以分为类空、类时和类光三种类型,因此在研究三维Minkowski空间的曲线论时,标架的选取就有正交标架和伪正交标架两种情况.本文系统而全面地讨论了伪正交标架下Bertrand曲线及其侣线的性质.在第二章介绍Minkowski空间及Bertrand曲线的基础知识.在第三章针对三种标架分别讨论Bertrand 曲线及侣线的曲率、挠率及相互关系,并与欧氏空间中的结论进行对比.例如,在三维欧氏空间中有这样的结论:具有常曲率的曲线是Bertrand曲线.而在本文的第二种标架(α类光,β类空,γ类光)下得到了具有常挠率的曲线是Bertrand曲线的结论.关键词:非欧几何;三维Minkowski空间;Bertrand曲线东北大学硕士学位论文 AbstractNull Bertrand Curves in 3-Dimensional Minkowski SpaceAbstractMathematics is a subject which has a long-standing history. As a science of describing physical space, geometry reflects different aspects and areas. Especially, the appearance of the Non-Euclidean geometry is the most glorious event in the history of mathematics. Since Einstein built the theory of relativity, Minkowski Space, the space-time model he used, is paid more and more attention in mathematics and physics. The research works on it have never been ceased.In this thesis we mainly discuss Bertrand curves in 3-dimensional Minkowski space. In 3-dimensional Minkowski space, the metric is different from Euclidean space, so vectors in this space are divided into three kinds, respectively called space-like, time-like and light-like. So when we study the theory of curves in 3-dimensional Minkowski space, there are two kinds of frames, namely orthogonal frame and pseudo-orthogonal frame. In this thesis we discuss the properties of Bertrand curves and Bertrand partner curves completely and systematically. In Chapter Two, we introduce the basic knowledge about 3-dimensional Minkowski space and Bertrand curves. In Chapter Three, we discuss the curvatures, torsions and their relations of Bertrand curves and their partner curves under three different frames respectively and carry out comparison with Euclidean space. For example, if a curve has a constant curvature in 3-dimensional Euclidean space, then it is a Bertrand curve. In this thesis we get a result that if a curve has a constant torsion, then it is a Bertrand curve under the second frame in 3-dimensional Minkowski space.Key words:Non-Euclidean geometry; 3-dimensional Minkowski space; Bertrand curve目 录声明 (i)摘要 (ii)Abstract (iii)第一章引言 (1)1.1 几何学发展简史 (1)1.2 非欧几何的诞生与发展 (3)1.3 本文的主要内容、研究目的及意义 (5)第二章 预备知识 (7)2.1n维Minkowski空间(伪欧氏空间) (7)2.1.1n维Minkowski空间的定义 (7)2.1.2 n维Minkowski空间中的向量 (7)2.1.3 n维Minkowski空间中的标架 (8)2.2三维Minkowski空间中向量的运算及Frenet标架 (8)2.2.1 三维Minkowski空间中向量的内积和外积 (8)2.2.2 三维Minkowski空间中的曲线 (11)2.2.3三维Minkowski空间中曲线的Frenet公式 (12)2.3 Bertrand曲线 (18)2.3.1Bertrand曲线的定义 (18)2.3.2 曲线为Bertrand曲线的充要条件 (18)2.3.3 Bertrand曲线的性质 (18)2.4 曲率中心轨迹 (19)第三章 三维Minkowski空间中的类光Bertrand曲线 (21)3.1标架(一)下的Bertrand曲线 (21)3.1.1第一种侣线的情况 (21)3.1.2 第二种侣线的情况 (24)3.2 标架(二)下的Bertrand曲线 (24)3.2.1 第一种侣线的情况 (25)3.2.2第二种侣线的情况 (28)3.2.3 第三种侣线的情况 (30)3.3标架(三)下的Bertrand曲线 (33)3.3.1第一种侣线的情况 (33)3.3.2 第二种侣线的情况 (34)第四章 总结 (37)参考文献 (39)致 谢 (41)第一章引言数学是历史非常悠久的一门学科.从远古屈指计数到现代高速电子计算机的发明;从量地测天到抽象严密的公理化体系,在五千余年的数学历史长河中,重大数学思想的诞生与发展,构成了科学史上最富有魅力的题材. 数学虽有众多的分支,却是有机的统一.几何的,代数的,分析的方法相辅相成,使现代数学成为人类认识世界,改造世界的锐利武器.其中几何学的对象比较直观,比较接近人们的生活经验,所以更能激发开创性思维.数学历史上许多划时代的新思想,如无理数的发现,公理化方法的建立,坐标方法的提出,非欧几何的诞生,空间观念的演变,对整体性质和行为的关注,非线性数学的兴起等等,都首先发生在几何学的沃土上.今天,数学科学发展的大趋势是走向综合.几何学的观点,方法,语言正在大规模地向其他数学分支渗透,而在高新技术的发展过程中,几何学的原理又得到了空前的应用.无论是在计算机图形学,CT扫描或核磁共振成像,视觉信息处理,还是在机器人,虚拟现实,数字仿真技术,都广泛采用了传统的和现代的几何学理论.1.1几何学发展简史几何学是数学中最古老的一门分科.如果从欧几里得的《几何原本》算起,至今已有两千三百多年的历史,而且该学科长盛不衰,其内涵一直在不断地延展之中,以至于现在人们很难确切地回答“什么是几何学?”的问题. 在数学的发展史上,有相当长的一段时间,“几何”曾等同于数学.公元前七世纪之后,希腊几何学迅猛发展,积累了丰富的材料.希腊学者们开始对当时的数学知识作有计划的整理,并试图将其组成一个严密的知识系统.首先做出这方面尝试的是公元前五世纪的希波克拉底(Hippocrates),其后经过了众多数学家的修改和补充.到了公元前四世纪,希腊学者们已经为建构数学的理论大厦打下了坚实的基础.欧几里得在前人工作的基础之上,对希腊丰富的数学成果进行了收集,整理,用命题的形式重新表述,对一些结论作了严格的证明.他最大的贡献就是选择了一系列具有重大意义的、最原始的定义和公理,并将它们严格地按逻辑的顺序进行排列,然后在此基础上进行演绎和证明,形成了具有公理化结构和严密逻辑体系的《几何原本》.《几何原本》可以说是数学史上的一座理论丰碑.它主要阐述的是关于平面几何,立体几何及算术理论的系统化知识,建立了一个完整的关于几何学的演绎知识体系.《几何原本》是古希腊数学家欧几里得的一部不朽之作,是当时整个希腊数学成果、方法、思想和精神的结晶,其内容和形式对几何学本身和数学逻辑的发展有着巨大的影响.自它问世之日起,在长达二千多年的时间里一直盛行不衰.它历经多次翻译和修订,自1482年第一个印刷本出版后,至今已有一千多种不同的版本.除了《圣经》之外,没有任何其他著作,其研究、使用和传播之广泛,能够与《几何原本》相比.但《几何原本》超越民族、种族、宗教信仰、文化意识方面的影响,却是《圣经》所无法比拟的.它对数学发展的影响超过了任何别的书,以至于人们把“欧几里得”与“几何学”看成了同义词.到了十六世纪,对运动与变化的研究已经变成自然科学的中心问题,这就迫切地需要一种新的数学工具,从而导致了变量数学即近代数学的诞生.变量数学的第一个里程碑是解析几何的发明,解析几何的基本思想是在平面上引进所谓“坐标”的概念,并借助这种坐标在平面上的点和有序实数对(),x y之间建立一一对应的关系,并以这种方式将一个代数方程()f x y=与平面上一条曲线对应,0起来,于是几何问题便可归结为代数问题,并反过来通过代数问题的研究发现新的几何结果.解析几何最重要的前驱是法国数学家奥雷斯姆,但其真正发明还要归功于法国另外两位数学家笛卡儿和费马.十七至十八世纪,由牛顿和莱布尼兹所创立的微积分及由此引起的分析运动,对数学和整个科学带来了极大的刺激.分析方法的应用,开拓了一个新的数学分支—微分几何.1731年法国数学家克莱洛发表《关于双重曲率曲线的研究》开创了空间曲线理论,是建立微分几何的重要一步.欧拉是微分几何的重要奠基人.他早在1736年就引进了平面曲线的内在坐标概念,即以曲线的弧长作为曲线上点的坐标.他还正确的建立了曲面的曲率概念,引进了法曲率,主曲率,并得到了法曲率的欧拉公式.直到十八世纪末,几何领域仍然是欧几里得占主导地位.解析几何改变了几何研究的方法,但没有从实质上改变欧氏几何本身的内容.解析方法的运用虽然在相当长的时间内冲淡了人们对综合几何的兴趣,但欧几里得几何作为数学严格性的典范始终保持着神圣的地位.然而这个近乎科学“圣经”的欧几里得几何并非无懈可击,数学家们虽然坚信欧氏几何的完美与正确,但有一件事却始终让他们耿耿于怀,这就是欧几里得第五公理(在平面上经过直线外一点可作,并且只能作一条直线与已知直线平行,也称平行公理).平行公理叙述上的复杂,不自然和使用此公理的迟缓引起了人们对它的怀疑.许多数学家想用别的叙述取代它,或者想从其他公理推导它.这种努力在两千年的时间中耗费了很多大数学家的精力,人们开始认识到公理的实质在于符合经验,而不是它的不证自明性.非欧几何的历史就开始于努力消除对平行公理的怀疑.1.2非欧几何的诞生与发展在非欧几何正式建立之前,它的技术性内容已经被大量地推导出来.最先认识到非欧几何是一种逻辑上相容并且可以描述物质空间,像欧氏几何一样正确的新几何学的是高斯.从高斯的遗稿中可以了解到,他从1799年开始意识到平行公理不能从其他的欧几里得公理推导出来,并从1813年起发展了这种平行公理在其中不成立的新几何.他起先称之为“反欧几里得几何”,最后改称为“非欧几里得几何”,所以“非欧几何”这个名称正是来自高斯.但他除了在给朋友的一些信件中对其非欧几何的思想有所透露外,高斯生前并没有发表过任何关于非欧几何的论著.俄国的罗巴切夫斯基最早,最系统地发表了有关此课题的研究成果,并在1929年正式发表了关于非欧几何的第一篇论文《几何学原理》,因此他发展的几何现今常称作罗巴切夫斯基几何,简称罗氏几何.非欧几何从发现到获得普遍接受,经历了曲折的道路.1826年2月23日,罗巴切夫斯基于喀山大学物理数学系学术会议上宣读了他的第一篇关于非欧几何的论文《几何学原理及平行线定理严格证明的摘要》.这篇首创性论文的问世,标志着非欧几何的诞生.然而,这一重大成果刚一公诸于世,就遭到正统数学家的冷漠和反对.参加2月23日学术公议的全是数学造诣较深的专家,其中有著名的数学家、天文学家西蒙诺夫,有后来成为科学院院士的古普费尔以及后来在数学界颇有声望的博拉斯曼.在这些人的心目中,罗巴切夫斯基是一位很有才华的青年数学家.可是,出乎他们的意料,这位年轻的教授在简短的开场白之后,接着说的全是一些令人莫名其妙的话,诸如三角形的内角和小于两直角,而且随着边长增大而无限变小,直至趋于零;锐角一边的垂线可以和另一边不相交,等等.这些命题不仅离奇古怪,与欧几里得几何相冲突,而且还与人们的日常经验相背离.然而,报告者却认真地、充满信心地指出,它们属于一种逻辑严谨的新几何,和欧几里得几何有着同等的存在权利.要达到这一目标,需要确实地建立起非欧几何自身的无矛盾性和现实性.罗巴切夫斯基终其一生努力也没有实现这个目标.然而在他之后,非欧几何的发展正是朝着这样的方向前进的.首先是德国数学家黎曼在1854年发展了罗巴切夫斯基等人的思想而建立了一种更广泛的几何,即现在所称的黎曼几何.罗巴切夫斯基几何及欧氏几何都只不过是这种几何的特例.黎曼可以说是最先理解非欧几何全部意义的数学家.他创立的黎曼几何不仅是对已经出现的非欧几何的承认,而且显示了创造其他非欧几何的可能性.十九世纪70年代以后,意大利数学家贝尔特拉米,德国数学家克莱因和法国数学家庞加莱等人先后在欧几里得空间中给出了非欧几何的直观模型.这样一来,就使非欧几何具有了至少与欧氏几何同等的真实性.因为我们可以设想,如果罗氏几何中存在任何矛盾的话,那么这种矛盾必然会在欧氏几何中表现出来,也就是说,只要欧氏几何没有矛盾,那么罗氏几何也不会有矛盾.至此,非欧几何才真正获得了广泛的理解,非欧几何作为一种几何的合法地位可以说充分建立起来了.非欧几何的创立不只是解决了两千年来一直悬而未决的平行公理问题,更重要的是它引起了关于几何观念和空间观念的最深刻的革命.首先,非欧几何对于人们的空间观念产生了极其深远的影响.在十九世纪占统治地位的是欧几里得的绝对空间观念,非欧几何的创始人无一例外地都对这种传统观念提出了挑战,从罗巴切夫斯基到黎曼,他们都相信天文测量将能判断他们的新几何的真实性,认为欧氏公理可能只是物理空间的近似写照.他们的预言在二十世纪被爱因斯坦的相对论所证实.正是黎曼几何为爱因斯坦的广义相对论提供了最恰当的数学表述,而根据广义相对论所进行的一系列天文观测、实验,也证实了宇宙流形的非欧几里得性.其次,非欧几何的出现打破了长期以来只有一种几何学即欧几里得几何学的局面,引进了全新的空间观念,在现代物理学中获得了广泛的应用,对于二十世纪初关于空间和时间的物理观念的变革起到了重要的作用.最后,非欧几何的诞生,是自希腊时代以来数学中一个重大的变革.它迫使数学家们从根本上改变对数学的本质的理解,改变对数学与物质世界的关系的理解,为以后发展的公理化运动打下了基础.1.3本文的主要内容、研究目的及意义非欧空间与欧氏空间的实质区别在于空间具有不同的度量形式,从而具有不同的弯曲性质.欧式空间是平直的(高斯曲率为零),而非欧空间是负常弯曲的(高斯曲率是负常数).非欧几何首次提出了弯曲空间,它为更广泛的黎曼几何的产生建立了前提,而黎曼几何后来又成了爱因斯坦广义相对论的数学工具.爱因斯坦的相对论把新时代的几何推倒了科学的最前沿.四维时空的狭义相对论产生了Minkowski空间几何.Minkowski空间最先是由俄国数学家Minkowski在二十世纪初提出来的.1905年,爱因斯坦创立了狭义相对论,所用的数学工具是Lorentz 坐标变换.Minkowski考虑到可以用非欧空间的想法来理解Lorentz和爱因斯坦的工作,他认为时间和空间的概念可以被结合在一个四维的时空结构中,这种结构后来被称为“Minkowski World”.作为一种重要的几何空间,相对于我们熟悉的欧氏空间,Minkowski空间是一个全新的领域,因此研究Minkowski空间中的曲线和曲面是有意义的.但由于Minkowski空间中度量的特殊性,一些在欧氏空间看起来很容易,很理所当然的问题,往往在Minkowski空间中变得很复杂.在研究空间曲线的基本理论时,常见的一类问题是关于两条曲线之间可建立某种点对应关系的问题.例如,空间中一条曲线的切线如果是另一条曲线的主法线,则它们就是渐伸线和渐缩线的关系;著名的Mannheim曲线对就是由空间中的一条曲线在对应点上的主法线与另一条曲线的副法线重合而得到的.本文所讨论的曲线也是存在着某种对应关系的曲线对,这种关系是空间中的两条曲线在对应点有共同的主法线.在微分几何的历史上,满足这种对应关系的曲线称为Bertrand曲线.在欧氏空间中对于这种曲线的研究已经取得了一部分理想的结果,包括一条曲线是Bertrand曲线的充要条件,原曲线及其侣线的曲率和挠率之间的关系等等.但是在Minkowski空间中对Bertrand曲线的研究却很少.在Minkowski空间中存在两种常用标架:正交标架和伪正交标架.虽然目前在正交标架下对Bertrand曲线的研究得到了一些结果,但是在伪正交标架下对它的研究却寥寥无几.本文的主要工作是在三维Minkowski空间中讨论伪正交标架下的类光Bertrand曲线问题,针对三种不同的标架,研究曲线的曲率、挠率及它们的相互关系.第二章 预备知识本章主要介绍Minkowski 空间中的基本概念以及欧氏空间中Bertrand 曲线的定义及性质.2.1 n 维Minkowski 空间(伪欧氏空间)2.1.1 n 维Minkowski 空间的定义定义2.1 假设V 是n 维向量空间,且在V 上具有一个对称的双线性函数:,:V V R ⋅⋅×→则可以选取一组标准正交基底{}()1,2,,i e i n =L ,使得11,2,,,011,,.ij i j ij i j m g e e i ji j m n δ==⎧⎪===≠⎨⎪−==+⎩L L 称,为向量空间V 上的内积.设ij g 的值为1的数目为m ,为1−的数目为p ,则m p n +=. 若m 和p 中任意一个为零,则此时的空间为n 维欧氏空间,记为n E ;若m 和p 均不为零,则此时的空间为n 维伪欧氏空间(或Lorentz 空间),记为np E ;特别地,当1p =时,称向量空间V 为n 维Minkowski 空间,记为1n E ;当3,1n p ==时,称向量空间V 为三维Minkowski 空间,记为31E .2.1.2 n 维Minkowski 空间中的向量定义2.2 设V 是n 维Minkowski 空间,任取向量V α∈,0α≠, 若,0αα>,则称α为类空向量;,0αα=,则称α为类光向量; ,0αα<,则称α为类时向量.我们规定零向量为类空向量.2.1.3 n 维Minkowski 空间中的标架由于Minkowski 空间中向量的特殊性,所以在Minkowski 空间中有两种常用的标架:正交标架和伪正交标架. 定义2.3 正交标架{}i e :11,2,,1,01.i j ij ij i j n e e g i ji j n δ==−⎧⎪==±=≠⎨⎪−==⎩L伪正交标架{}i e :()12,,1;1,;,1,0,2,,101,.i j ij i j n i j n i n j e e g i j i j n i j n ==−====⎧⎪==≠=−⎨⎪==⎩L L2.2 三维Minkowski 空间中向量的运算及Frenet 标架2.2.1 三维Minkowski 空间中向量的内积和外积任取向量31,E αβ∈,设{}123,,x x x α=,{}123,,y y y β=,其中,i i x y R ∈,(1,2,3i =).定义2.4 31E 中向量的内积定义如下: 在正交标架{}i e 下,112233,x y x y x y αβαβ==+−;在伪正交标架{}i e 下,132231,x y x y x y αβαβ==++.若向量,αβ的内积为零,则称,αβ正交.性质2.1 31E 中不存在两两正交的类时向量.证明 设{}123,,x x x α=,{}123,,y y y β=,为两个任意的类时向量,则有2221230x x x +−<, 2221230y y y +−<,即 222123x x x +<, 222123y y y +<. 假设向量α与β正交,则有112233,0x y x y x y αβ=+−=.于是 112233x y x y x y +=. 对上式两边平方,得()()()22222221122331212x y x y x y x x y y +=>++,化简,得()212210x y x y −<.由此得出矛盾,所以不存在两两正交的类时向量.定义2.5 31E 中向量的外积定义如下: 在正交标架{}i e 下,233121233121,,x x x x x x y y y y y y αβ⎧⎫⎪⎪×=⎨⎬⎪⎪⎩⎭; 在伪正交标架{}i e 下,312312312312,,x x x x x x y y y y y y αβ⎧⎫⎪⎪×=⎨⎬⎪⎪⎩⎭. 若向量,αβ的外积为零向量,则称,αβ平行.性质2.2 若31E 中的一个类空向量和一个类时向量正交,则它们的外积为类空向量.证明 设{}123,,x x x α=为任一类空向量,{}123,,y y y β=为任一类时向量, 则有2221230x x x +−>, 2221230y y y +−<,即 222123x x x +>, 222123y y y +<. 由向量α与β正交,应有112233,0x y x y x y αβ=+−=.于是 112233x y x y x y +=.由外积定义 233121233121,,x x x x x x y y y y y y αβ⎧⎫⎪⎪×=⎨⎬⎪⎪⎩⎭. 下面计算向量αβ×的内积,αβαβ××()()()222233231132112x y x y x y x y x y x y =−+−−−222222222222233231132112232313131212222.x y x y x y x y x y x y x x y y x x y y x x y y =+++−−−−+由 112233x y x y x y += 整理上式,得()()()222233231132112x y x y x y x y x y x y −+−−−()()222222123321x x x y y y =+−−−.由 222123x x x +>, 222123y y y +<,知 ,0αβαβ××>,可见 αβ× 为一类空向量.性质2.3[]10在三个向量构成的标架中,若有一个是类光向量,则该标架中至少应包含两个类光向量.性质2.4[]1031E 中若两个类光向量正交,则这两个向量必线性相关.注意:无论取正交标架还是伪正交标架,设{}123,,z z z γ=,都有123123123,x x x y y y z z z αβγ×=, 此种运算与欧氏空间相同,称为向量的混合积.这说明 αβ× 与,αβ所生成平面中的任一向量(),λαμβλμ+是任意实数都是正交的,这是外积定义的思想.在文献[10]中有如下三个定理:定理 2.1 设,,αβγ是31E 中的任意三个向量,则有,,,,,,αβγβγαγαββαγγβααγβ×=×=×=−×=−×=−×.定理2.2 设,,αβγ是31E 中的任意三个向量,则有 (),,αβγβγααγβ××=−.定理2.3 设,,,αβγδ是31E 中的任意四个向量,则有 ,,,,,βγβδαβγδαγαδ××=, 特别地,当 ,αγβδ== 时,有 2,,,,αβαβαβααββ××=−.由上面的三个定理可以看出,对于向量的混合积,31E 空间和三维欧氏空间有相同的结论;对于向量的二重外积和Lagrange 恒等式,它们的结论是有很大差别的.2.2.2 三维Minkowski 空间中的曲线定义2.6 设()r r s =是31E 中曲线的参数方程,与欧氏空间类似,设,,αβγ分别为曲线的切向量,主法向量和副法向量. 若曲线()r r s =的切向量α满足:,0αα>,则称()r r s =为类空曲线;,0αα<,则称()r r s =为类时曲线; ,0αα=,则称()r r s =为类光曲线.定义 2.7 设()r r s =是31E 中的类空曲线,,,αβγ分别为曲线的切向量,主法向量和副法向量.若曲线()r r s =的主法向量β满足:,0ββ>,则称()r r s =为第一类类空曲线; ,0ββ<,则称()r r s =为第二类类空曲线; ,0ββ=,则称()r r s =为第三类类空曲线.2.2.3 三维Minkowski 空间中曲线的Frenet 公式设()r r s =是31E 中曲线的参数方程,对于曲线()r r s =,令α表示曲线的切向量()r s &,这样便可以引入曲线的主法向量β和副法向量γ.{},,αβγ构成了31E 中曲线的Frenet 标架.定理2.4 在31E 空间中,当曲线的Frenet 标架含有类光向量时,标架{},,αβγ一定由两个类光向量和一个类空向量组成.即曲线的Frenet 标架只有下面三种情况:(一)α为类光向量,β为类光向量,γ为类空向量; (二)α为类光向量,β为类空向量,γ为类光向量; (三)α为类空向量,β为类光向量,γ为类光向量. 三种标架对应的Frenet 公式分别为:(1);k k αγβτγγταβ=⎧⎪=⎨⎪=−−⎩&&& (2);k k αββταγγτβ=⎧⎪=−−⎨⎪=⎩&&& (3).k k αγτββαγτα=−−⎧⎪=⎨⎪=⎩&&&证明 (1)在标架(一)下,由α是类光向量,则与其正交的向量有两个,一个是类光向量,另一个是类空向量.选取β作为另一个类光向量,则有,,0ααββ==,,1αβ=.令 γαβ=× ,于是 ,,0αγβγ==,,,γγαβαβ=××2,,,αβααββ=−1=.因为γ是类空向量,所以存在函数()(),k s s τ 满足:()k s αγ=&, ()s βτγ=&. 由γαβ=× 有 γαβαβ=×+×&&& k γβατγ=×+×.其中 ()γβαββ×=××,,ββααββ=−β=−,()αγααβ×=××()αβα=−××α=−.所以 k γβτα=−−&.综上,可以得到公式 (1).k k αγβτγγταβ=⎧⎪=⎨⎪=−−⎩&&& (2) 在标架(二)下,由α是类光向量,则与其正交的向量有两个,一个是类光向量,另一个是类空向量. 选取γ作为另一个类光向量,则有,,0ααγγ==,,1αγ=.令 βαγ=×,于是 ,,0αββγ==,,,ββαγαγ=××2,,,αγααγγ=−1=.因为β是类空向量,所以存在函数()(),k s s τ 满足:()k s αβ=&, ()s γτβ=&. 由βαγ=×, 有 βαγαγ=×+×&&& k βγατβ=×+×.其中 ()βγαγγ×=××,,γγααγγ=−γ=−,()αβααγ×=××()αγα=−××α=−.所以 k βγτα=−−&. 综上,可以得到公式 (2).k k αββταγγτβ=⎧⎪=−−⎨⎪=⎩&&&(3) 在标架(三)下,由β是类光向量,则与其正交的向量有两个,一个是类光向量,另一个是类空向量. 选取γ作为另一个类光向量,则有,,0ββγγ==,,1βγ=.令 αβγ=×,于是 ,,0αβαγ==,,,ααβγβγ=××2,,,βγββγγ=−1=.因为α是类空向量,所以存在函数()(),k s s τ 满足:()k s βα=&, ()s γτα=&.由αβγ=× 有 αβγβγ=×+×&&& k αγβτα=×+×.其中 ()αγβγγ×=××,,γγββγγ=−γ=−,()βαββγ×=××()βγβ=−××β=−.所以 k αγτβ=−−&. 综上,可以得到公式 (3).k k αγτββαγτα=−−⎧⎪=⎨⎪=⎩&&&定理2.5 在31E 中不考虑类光向量,且只考虑非直线的情况,曲线的 Frenet 标架{},,αβγ只能由两个类空向量和一个类时向量组成.即曲线的Frenet 标架只有下面三种情况:(四)α为类空向量,β为类空向量,γ为类时向量; (五)α为类空向量,β为类时向量,γ为类空向量; (六)α为类时向量,β为类空向量,γ为类空向量. 三种标架对应的Frenet 公式分别为:(4);k k αββατγγτβ=⎧⎪=−+⎨⎪=⎩&&& (5);k k αββατγγτβ=⎧⎪=+⎨⎪=⎩&&& (6).k k αββατγγτβ=⎧⎪=+⎨⎪=−⎩&&&证明 (4)在标架(四)下,有,,1ααββ==,,1γγ=−,,,,0αγαββγ===.类似于欧氏空间对主法向量的定义,令αβα=&&,再令k α=&,这里α&表示α的导数的模,则有 k αβ=&.。

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