COVID-19医学影像数据集及研究进展

由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的诊断和评估中发挥了重要作用,COVID-19相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此,通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描（CT）图像数据集和X射线（CXR）图像数据集。对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析;重点论述开源数据集,以及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型。最后讨论了肺部影像学技术未来的发展趋势。     

深度学习在糖尿病视网膜病灶检测中的应用综述

糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。     

基于区块链技术的P2P电能交易平台与配电网协同仿真

为了推动能源交易公平以及区块链技术在电力交易领域的应用,实现P2P电能交易平台与配电网高效配合,提出一种基于区块链技术的P2P电能交易平台与配电网的协同仿真框架.根据区块链去中心化、安全性强、可追溯的特点,提出分布式双边拍卖机制,结合智能合约,建立了能源交易模型并进行了仿真分析.最后,根据建立的协同仿真模型,通过两个场景下配电网参数的比较分析,得出了P2P电能交易机制对配电网影响的相关结论,为实现能源高效利用,电能交易安全稳定以及区块链技术在电能交易领域的落地推广提供了理论基础和技术支撑.     

基于改进SVM的互联网用户分类

由于传统模型大量约束样本,导致其学习能力下降,因此设计一个基于改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的互联网用户分类模型.该模型通过构造样本数据,模拟互联网用户的浏览轨迹;根据用户偏好,制定全新的用户分类策略;基于改进支持向量机,实现对互联网用户的分类.性能测试:3次实验下,此次设计的模型分类准确率平均值为98.56%,超出了预设的期望值,具备分类能力.对比测试:与两组传统用户分类模型相比,此次设计的模型,面对不断增加的样本数据,同样能保持高水平的学习能力.     

基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究

太阳能拥有丰富的资源,而且分布广泛,现已被广泛应用到各种应用中,光伏发电已是一种可靠可行、可扩展的重要可再生能源利用的方式,因此对光伏出力进行精准的预测意义重大;从宁夏市某光伏发电站获得了一年的光伏发电数据与气象等因素,选取四月至五月的数据进行研究预测;针对BP神经网络的收敛时间长,容易陷入局部极小值等缺点;建立单一BP神经网络预测模型,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的GA-BP预测模型与基于狼群算法(WPA)优化的BP神经网络的WPA-BP预测模型;选择平均相对误差作为误差评估指标,结果表明,3种预测模型均能对光伏电站的发电功率进行预测,但是单一的BP神经网络模型误差较大,晴天时,误差为5.1%,经遗传算法改进后的预测误差为4.9%,较单一模型提高了0.2%的精度,而WPA-BP预测模型误差为4.4%,预测精度高于前者;同时多云天和雨天的时候,均为WPA-BP模型的预测误差小,稳定性高,具有一定的研究价值。     

基于CPU+FPGA的临近空间信道模拟器

针对临近空间通信信道中的气象性损耗和非气象性损耗进行了理论分析,着重研究大气吸收损耗、降雨衰减和多径衰落等信道传播特性的建模方法,建立临近空间信道模型;提出了一种基于中央处理器(central processing unit,CPU)和现场可编辑门阵列(field-programmable gate array,FPGA)的临近空间信道模拟器软硬结合实现方案,并对希尔伯特变换和多普勒频移的实现方法进行分析;结合卫星导航模拟器和信号发生器产生的实际信号对信道模拟器的性能指标和统计特性进行测试;实测结果表明,信道模拟器输出信道衰落的各项统计特性符合理论结果,信道模拟器可实现分辨率和最大值分别是5 ns和5115 ns的多径相对时延以及分辨率和最大值分别是1 Hz和1.6 MHz的多普勒频移;该信道模拟器可辅助分析临近空间信道环境对信号传播的影响.     

环境模拟风洞高压动力系统设计研究

为实现环境模拟风洞风速性能指标,对动力系统进行了设计;介绍了环境模拟风洞的气动轮廓构型,阐述了动力系统的工作原理,包括主驱动回路、散热辅助系统和控制系统,给出了10 kV 4 MW动力电机的计算选型过程并分析了电机特性曲线;采用高压变频器实现了动力系统的调速驱动,通过48脉冲整流完美无谐波矢量变频实现高品质的电能利用;通过基于Modbus TCP现场总线协议,实现了主控计算机、本地控制系统的实时通讯和数据交互,给出了控制系统软件工作流程;通过不同构型风洞喷口试验,分析研究了最大风速和极端温度负荷工况条件下,轴功率随试验温度的变化关系、电机温升特性以及稀油站供油压力与轴升的关系;实验测试结果表明,本系统对于环境模拟风洞有较好的风速、温度匹配性能,对于开展相关实验具有优良环境适应性.     

智能电能表质量数据采集与质量监控技术研究

针对智能电能表非常容易发生开关跳闸、断电无法工作等故障问题,研究出了一种完善的解决方法;通过调研智能电能表生产企业的信息化系统和生产过程数据,发现生产企业的信息化系统在不同企业间都存在各个信息系统之间分割严重的问题,导致企业内部的数据分布在各个数据仓库内,数据分散,需要对每个生产企业采集装置的采集功能进行定制化对接,基于边缘计算技术的业务系统能够更加切合采集终端,并进行数据处理;本研究将SVG技术和Ajax技术结合使用,构成智能电能表质量监控系统方案框架;经过实验结果表明,通过SVG技术和Ajax技术对智能电力表各项数据信息处理,得到了很好的效果.     

基于神经网络PID的温湿度控制系统设计

随着工程技术的发展,室内温湿度的智能化控制越来越成为科研人员所关注的重点.论文主要采取一种以单片机系统为基础,辅之以BT神经网络PID算法调节的新型智能控制系统.其中采用STM32F407ZGT6型单片机作为该系统的控制核心,采用DS18B20温度传感器和AM2305数字温湿度传感器对室内的实时温度和湿度进行检测,并以LCD1602显示元件对检测到的温度进行实时显示,以超导热管作为降温系统核心元件,并在室内安装喷洒装置用于降温和加湿.此外为了更好地控制室内的温湿度,辅之以BT神经网络PID算法来对单片机系统进行调节和优化,以求更好地实现作物的生长.     

基于坐标变换的圆柱体点云数据拟合方法

为了解决工程测量中圆柱体点云数据的拟合问题,论文通过迭代逼近法求解圆柱体中轴线方向向量,再将点云数据按照中轴线方向进行坐标变换到与竖直方向平行,最后通过拟合平面圆形得到圆柱体的模型参数,将三维的非线性拟合问题转换为二维的线性拟合问题,降低了处理的复杂度,也避免了非线性最小二乘拟合过程中初值选取的问题,同时也能处理任意方向的圆柱体拟合问题.另外通过计算拟合中误差进行噪声点剔除处理,通过迭代拟合提高了圆柱体的拟合精度.实验结果表明该算法能够满足实际工程测量中圆柱体拟合的精度需求.