改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

超支化镍系催化剂构效关系及催化乙烯齐聚机理

采用1.0G超支化大分子（1.0G）、3-取代水杨醛和NiCl₂·6H₂O为原料，依次经席夫碱反应和络合反应合成了3种新型具有不同取代基位阻的超支化水杨醛亚胺配体及其镍系催化剂，利用红外光谱（FTIR）、核磁共振氢谱（¹H NMR）、紫外光谱（UV-vis）、电喷雾质谱（ESI-MS）及电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）等方法对合成出产物的结构进行表征。考察了配体空间位阻、溶剂种类、助催化剂种类及反应条件对催化乙烯齐聚性能的影响。研究结果表明，配体空间位阻对催化乙烯齐聚性能有较大的影响，当以甲苯为溶剂、甲基铝氧烷（MAO）为助催化剂，在最佳反应条件下，超支化邻苯基水杨醛亚胺镍系催化剂催化乙烯齐聚的活性为2.81×10⁵g/(mol Ni·h)，对高碳烯烃（C₁₀₊）的选择性为34.28%。此外，在超支化水杨醛亚胺镍系催化剂催化性能评价的基础上，对其催化乙烯齐聚的机理进行研究。     

平煤四矿煤与瓦斯突出灾害分布特征

对平煤四矿先后发生的21次煤与瓦斯突出灾害事故进行统计分析,得出该矿区煤与瓦斯突出灾害的空间、强度和时间分布特征。同时分析得出:四矿瓦斯突出灾害集中分布在煤层走向的狭长条带内,标高-390m是各煤层组的始突深度。埋深超过620m,达到突出发生的应力条件。特征分析为平煤四矿煤岩瓦斯突击灾害的防治工作提供有力的科学依据。     

数字化技术在运行中的制冷机房改造中的应用

结合工程实际,对数字化技术在运行中的制冷机房改造中的应用进行了研究.在对项目中存在的改造难点进行分析的基础上,提出了相应的针对性解决方案,以期为类似工程提供借鉴.     

无失效数据机载多余度EWIS可靠性研究

针对高可靠度机载多余度EWIS各组成部分寿命服从指数分布但参数未知的情况，提出采用无失效数据可靠度分析方法评估EWIS的可靠度水平。通过Monte-Carlo仿真方法对连接形式为“先并联、后串联”EWIS各组成部分寿命进行抽样，利用“最小最大值”方法获得系统寿命的抽样值，用概率纸检验法初步判断EWIS寿命是否服从威布尔分布，再用Pearson拟合优度检验法判断EWIS寿命是否服从威布尔分布。结合无故障飞行时间的样本值与EWIS寿命服从威布尔分布的假设，采用无失效数据分析方法评估EWIS的可靠度水平。研究方法对机载多余度EWIS无失效数据可靠度分析有一定的贡献。     

空气换热器局部结构形式对气体流场的影响

实际工况中气体换热装置经常出现换热能力与设计计算结果不符的情况。为了探究其原因,文章建立三维模型,模拟壳程内冷空气的流动状态并分析气体的分布特点,探讨了改变换热装置局部结构对气体分布的影响。结果表明:改变局部结构可以增大有效换热面积,提高换热效率,从而为换热器设计提供了除热力计算以外的参考依据。