摘要：在半监督网络表示学习中,节点标签对于网络在不同空间中映射关系的建立具有重要指导意义。然而在很多实际任务中,可用标签信息往往比较有限或难以获取,这导致在学习网络低维表示的过程中无法提供充分有效的监督。针对这一问题,提出了一种双通道半监督网络表示学习模型,该模型以自编码器为基本框架,由自监督和半监督两个信息传递通道构成。自监督信号与标签信息分别在两个通道中对网络表示映射关系的建立提供指导,同时二者之间形成信息互补与增强。考虑到两个通道间可能存在信息冗余,在互信息视角下设计了冗余识别与消除机制。在此基础上,构造了一体化优化模型,实现自监督学习与半监督学习的协同,使学习到的网络表示更好地捕捉和保持网络的结构和特性。在真实数据集上的实验结果表明,提出的模型学习的网络表示在节点分类、聚类和可视化等任务中能够获得优于基线方法的性能。

摘要：研制出一种完全透明、–15~–10℃下拉压强度比达1/6.6的树脂材料,其与岩石特性的相似程度比前人研究成果有大幅提高。制作了内置单裂隙试件,所含裂隙为中空张开型。采用自主设计的注水设备和低温加载装置,在固定水压作用下,分别开展水压为2、4 MPa时的单轴压缩试验和水压为2 MPa时的双轴压缩试验。详细描述了试件的次生裂纹形态和裂隙扩展过程,分析其产生的条件与机制,对比了有水与无水条件下试件破裂规律的异同。采用FLAC^(3D)开展数值模拟研究,在FLAC^(3D)自带均质流体模型基础上,引入改进的弹脆性本构模型,对损伤单元的力学参数和渗透系数进行二次定义,计算结果与文中试验结果相符合,表明了新数值模拟方法的有效性,可以很好地反映水压作用下裂隙岩体强度和稳定性的变化特征。