基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

一种基于改进NMS的牛脸检测方法

针对牲畜牛身份认证的多牛脸检测场景，本文给出一种基于改进Faster R-CNN的牛脸检测方法。使用Inception v2替换ZF网络作为Faster R-CNN的基础网络，模型精度得到显著提升；针对多牛检测场景对NMS（Non-Maximum Suppression）进行相应优化，使模型的召回率得到显著提升。通过和其他目标检测模型对比实验，本文的改进模型在精确率和召回率上均优于其他模型。     

基于改进模糊综合评价法的水利工程社会评价研究

通过对水利工程社会评价及模糊综合评价法的介绍,讨论了模糊层次分析法中的一致性检验问题,并采用改进的模糊综合评价法对江垭水利枢纽工程进行社会评价,得到综合评价结果。     

Computerized IR Determination of Structural Group Composition for High-Boiling Oil Fractions

A computerized form is given of IR spectral determination for structural group composition in high-boiling oil fractions by Berthold's method (7 structural elements) and Kuklinskii's method (28 structural elements), which reduces the analysis time by factors of 3–4 and improves the accuracy.     

应用改进BP网络对潼关高程的预测

作者在分析了影响汛前和汛后潼关高程变化值的因素的基础上，利用改进BP网络模型对非特征汛期和汛期潼关高程的变化值进行了计算。计算中不采用潼关的绝对高程，而用高程的变化量作为网络的较出物正量，从而减少计算误差，同时又能客观地考虑各影响因子的作用。改进后的BP模型学习时间短，精度满足要求。用该模型计算的潼关高程变化趋势与实际水库调度运行中的高程基本吻合。     

改进异步电机直接转矩控制系统的仿真研究

本文介绍了直接转矩控制系统的控制原理,并针对基于直接转矩控制的异步电动机运行时存在较大的电流及转矩脉动问题,提出一种新的控制方案,并基于Matlab 6.5对这种新方法进行仿真,仿真结果表明该方案能有效的解决电流及转矩脉动的问题.     

论BFe30—1—1冷凝管生产工艺及其改进的途径

论述了ＢＥｅ３０－１－１冷凝管生产工艺的优点及主要问题，对现行工艺提出了改进方案。     

新安江模型参数优选的改进粒子群算法

借鉴竞争演化和多种群混合的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,建立并行种群混合进化的粒子群算法(PMSE-PSO)和序列主-从种群混合进行的粒子群算法(SMSE-PSO)。数值模拟结果表明,这两种改进的粒子群算法具有较高的计算效率、较强的自适应性和稳定性。将PMSE-PSO和SMSE-PSO应用于新安江模型的参数优选中,通过与PSO和SCE-UA的比较可以看出,PMSE-PSO和SMSE-PSO不仅具有较好的全局优化性能和稳定性,而且在调用目标函数次数相同的情况下精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法。     

AlNiCo52磁钢外观质量的改善

本研究在确保磁性能不降低的前提下，通过添加少量的添加元素或化合物，如难熔金属，稀土金属，稀土氧化物、钙化合物等，明显改善了定向结晶AlNiCo52（简称五类定向）磁钢的外观，有效地避免了铸造缺陷，从而大幅度地降低了生产成本，提高了生产效益。     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

针对常规遗传算法（GA）的不足,提出了一种改进搜索策略的遗传算法,采取了以下改进措施：在遗传迭代中,根据种群进化过程的个体的适应值大小,对群体进行分级,对级别高的个体进行小范围的搜索,对级别低的个体在大范围内进行搜索,保证群体的多样性的同时,又留住了优良个体。将改进的遗传算法应用于电力系统无功优化,并与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进算法在计算速度、收敛性和全局最优搜索能力都有提高。