无人机在输电线路巡检中应用的探索

为了将无人飞行器应用于电力线路巡视,通过与常见的线路巡检方式对比,表明无人飞行器线路巡检的优势。介绍了无人机线路巡检系统的组成,针对无人机续航时间短、飞行距离有限的问题,提出了在无人机线路巡检过程中采用无线电能传输的方法,并探讨了无人机线路巡检面临的问题和挑战。     

影响焦炉煤气硫化氢含量测定的因素及应对措施

碘滴定法是测定城市燃气中硫化氢含量的仲裁法,焦炉煤气净化系统中硫化氢含量的测定也是采用此方法,但焦炉煤气脱硫前硫化氢含量的理论值为5~6 g/m3,脱硫后考核值在500 mg/m3以下,与标准测定值相差很大,影响测定结果的准确性.本文主要介绍影响测定硫化氢含量准确性的因素和采取的措施.     

洗精煤风化试验

阐述了洗精煤在贮存过程中其胶质层厚度及粘结指数随季节变化的规律,该结果有利于指导单种煤采购和煤场管理,也为生产品质稳定的焦炭提供了参考依据.     

二次缩分直接滴定法测定钙铁线中钙、铁

研究确定了钙铁线的缩分方式及溶解方法,并采用重铬酸钾和EDTA分别测定钙铁线中的钙和铁,再加权平均来测得其含量,其重现性良好。     

局域网备份系统解决方案

备份通常是一件繁琐而费力的工作，没有必要把系统管理员的宝贵时间耗费在日常重复的备份上，应该提供一种备份解决方案，完成多种自动备份的方法与策略，从而实现无需人工操作的备份，提高效率；同时使操作人员摆脱不必要的重复工作，避免人为失误;并且使备份工作可以在无人职     

基于Petri网的流程间元素映射方法

对流程进行比较,在业务流程管理中有着重要的应用价值,可用于流程版本控制、流程相似度计算、流程合并等应用场景当中.流程间的元素映射是流程比较的首要步骤.现有的流程比较方法仅考察了流程任务活动的映射,忽略了流程中其他元素的对应关系,进而无法保障流程比较结果的可靠性.为此,提出一种基于Petri网的流程间元素映射模型,侧重描述了库所映射时所需要满足的上下文环境;随后,在此基础上提出了基于上下文环境的流程间库所映射算法.对于任意给定的两个Petri网建模的流程模型,该算法通过双边和单边映射的策略,优先选择上下文环境相似程度最高的库所作为对应库所返回.大量基于真实数据集的实验展示了该方法在库所映射方面的有效性,也展示了其用于流程相似度计算方面的高效性.     

基于Spring容器的JBPM流程文件部署模型

随着软件开发技术的不断更新,工作流系统越来越多地应用到企业业务流程当中。Spring技术的成熟,使得如何高效地把JBPM框架整合进Spring框架成为了整个系统搭建的关键。在分析现有部署模型的基础上。结合流程构件开发中遇到的流程文件部署问题,提出了一种利用服务器启动参数控制部署信息并结合Spring Modules反转控制部署的部署模型,这个模型使流程文件部署独立于J2EE系统,对J2EE框架的集成更加松耦合。     

一种结合用户评分信息的改进好友推荐算法

传统的好友推荐算法在计算好友相似度时通常仅仅考虑用户在社交网络的拓扑结构的相似性,而对用户的兴趣相似性考虑较少,因此推荐的结果往往不够精准。现有的很多社交网站(如豆瓣网)提供了用户评分功能,用户可以对某类物品(如电影)给出自己的评分。为了在推荐时计算用户的兴趣相似度,提出基于用户给出的对某类物品的评分来计算用户的兴趣相似度,从而在拓扑相似度的基础上结合兴趣相似度得到更精准的推荐结果。首先使用余弦相似度计算出用户间拓扑相似度;其次在计算基于评分的用户兴趣相似度时,通过建立概率模型得到用户聚类评分相似度矩阵,从该评分矩阵推导出用户间基于评分的兴趣相似度;最后,结合拓扑相似度和评分相似度得到最终的改进好友推荐算法,计算出相似度值最高的N个人推荐给当前用户。为了验证所提方法的有效性,用提出的方法对豆瓣网抓取的用户数据进行好友推荐,实验结果证明所提方法与传统的基于拓扑的好友推荐算法相比可以有效提高好友推荐的准确性。     

CNN实现的运动想象脑电分类及人-机器人交互

基于脑电的脑机交互能帮助肢体运动障碍患者进行日常生活和康复训练,但是,由于脑电信号存在信噪比较低、个体差异性大等问题,导致脑电特征的提取与分类还需要进一步提高准确性和效率.因此,在减少脑电采集通道数目、增加分类数目的前提下,基于卷积神经网络对运动想象中的脑电信号进行分类.首先,基于已有方法进行探索实验,建立由3层卷积层、3层池化层和2层全连接层构成的卷积神经网络;然后针对想象左手、右手、脚的运动和静息态设计与开展了实验,获取了相关脑电数据;之后,利用脑电数据训练出基于卷积神经网络的分类模型,测试结果表明,该模型平均分类识别率达到了82.81%,且高于已有的相关分类算法;最后,将已建立的分类模型应用于运动想象信号的在线分类,设计与开发了脑机交互应用原型系统,驱动人-机器人之间的实时交互,帮助用户利用运动想象控制仿人机器人的抬手、前进等运动状态.进一步的测试结果表明,机器人对用户控制命令的平均识别率达到了80.31%,从而验证了所提方法可以对运动想象脑电数据进行较为精确的实时分类,可以促进脑机接口技术在人-机器人交互中的应用.     

生成式对抗网络研究综述

生成式对抗网络（GAN）凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐,并在诸多领域内展现出巨大的潜力。阐述了GAN的发展背景、架构、目标函数,分析了训练过程中出现模式崩溃和梯度消失的原因,并详细介绍了通过架构变化和目标函数修改而提出GAN衍生模型,对一些用来评估生成图像质量和多样性的标准进行了小结,总结了GAN在不同领域的广泛应用,总结全文并对该领域未来的研究方向提出一些展望。