镁渣硅酸盐水泥的性能

用2种不同来源的镁渣作为水泥混合材配制镁渣硅酸盐水泥。研究了其标准稠度用水量、凝结时间、强度等基本性能,考察了镁渣对水泥干燥收缩的影响,并通过XRD、DSC/TG、SEM等微观手段研究了镁渣在水泥中的作用效应。结果表明：镁渣作为水泥的混合材具有一定的减水缓凝效果;镁渣掺量在10%～30%范围内时,水泥样品符合通用硅酸盐水泥42.5R级的标准,掺量为35%～40%符合32.5R型复合硅酸盐水泥的要求;镁渣掺量为30%～40%时对水泥砂浆的干燥收缩有抑制作用;镁渣与水泥熟料水化产物发生反应,使水泥浆体结构更加致密。     

基于ARED的主动队列管理改进算法

随机早期检测（Random Early Detection,RED）是IETF推荐部署的主动队列管理（Active Queue Management,AQM）算法。 RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。 ARED（ Adaptive RED）是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。 NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。     

图像3D轮廓提取

针对现有3D轮廓提取方法计算量大、图像立体匹配难、图片中含有大量噪音的问题,提出了一种利用早期认知视觉系统提取图像3D轮廓的方法。早期认知视觉是连接早期视觉和认知视觉的中间平台,通过早期认知视觉系统提取出图像的2D基元,2D基元是图片小块,有丰富的语义信息包括位置,方向,相位和三色值;再由两个立体图像的相一致的2D基元配对来构建3D基元,通过3D基元的共面性和共色性得到图像的3D轮廓。在Ubuntu10.04下,通过输入立体图片对,对这种方法进行了实验,实验结果表明图像的3D轮廓能完好地提取出来,有效地保留图像的必要信息并具有强抗噪性。     

继电保护信息系统终端设备智能测试系统

为了达到快速、精准的继电保护信息系统终端设备测试效果,设计一种继电保护信息系统终端设备智能测试系统。利用无线方式将数据采集模块所采集的终端设备数据传输至数据处理模块;利用信号处理算法除掉原始数据中的干扰数据,使其符合监测预警模块的要求;实现终端设备运行状态量变化实时监测,并发出预警等级信息;智能测试模块将高于监测预警指标的终端设备数据形成录波数据,利用保护装置结合录波数据获取保护运作行为结果,通过评价运作行为结果完成终端设备智能测试。实验结果表明,所研究的系统能够实现继电保护信息系统终端设备的智能化测试,提升测试终端设备的工作效率与电力企业的经济效益。     

基于深度残差收缩网络的HEp-2图像识别

人上皮细胞（HEp-2）检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法,HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针对目前主要采用手工评估方法造成效率低效、劳动强度高等问题,提出一种基于深度残差收缩网络的HEp-2细胞图像分类模型。该模型在深度残差网络基础上进行改进,残差学习模块使用恒等映射方法可以训练更深层次的网络。在每个残差学习模块内部嵌入一个软阈值非线性变换子网络,软阈值用以消除数据中的噪声和冗余信息,这些阈值通过子网络自动学习。实验表明,该方法具有良好的性能,优于其他深度神经网络方法。     

基于社会立场建模的网络犯罪预警研究

网络空间已成为安全防控“第二战场”,如何在新型战场中为网络犯罪预警提供技术支持已成为当前安全工作的重要需求。在分析涉犯罪网络文本特征的基础上,提出基于社会立场的建模方法。首先,基于领域专家破案经验,抽取知识构建顶层本体,并按照警种扩展顶层本体构建领域本体;然后,依据警种所关注主题,定向采集官方媒体言论,构建社会立场库;最后,监测社交媒体言论,依据本体实例推理获取相关主题社会立场,通过计算言论与主题社会立场的相悖度做出预警。从基于情感和基于立场的5组网络犯罪预警实验结果可以看出,网络犯罪相关文本是非情感敏感性的,而基于社会立场的建模方法可有效预警网络犯罪。     

三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警

自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）以来,我国经济社会遭受巨大危害,利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时,参数选取是其中重要内容,与最终构建模型的精度密切相关,探讨多种新型智能优化算法在百度搜索指数COVID-19预警模型中的应用效果,可为新型智能优化算法的推广应用提供一定的理论依据和分析策略。对比多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer,MVO）、黏菌算法（Slime Mould Algorithm,SMA）及平衡算法（Equilibrium Optimizer,EO）三种新型智能优化算法,在最小二乘支持向量机（Least Squares Support Veotor Machine,LSSVM）百度搜索指数疫情预警模型中的应用效果。优化算法寻优过程,SMA算法收敛性较差,全局搜索能力弱于MVO和EO算法,而EO算法运算效率相对较低,MVO算法的运算效率高,收敛性也较强,最终构建预警模型优势明显（测试集的MSE为17.77,MAE为38.38,RMSE为129.35,R2为0.87）。三种智能优化算法皆可提升LSSVM预警模型的预测性能,而MVO优化算法的综合运算效能最好,最终构建的MVO-LSSVM预警模型可为后续疫情常态化防控阶段的防疫行为预判提供一定参考。     

基于卷积自编码神经网络的航空发动机轴承故障诊断方法研究

航空发动机轴承早期故障多是由于裂纹、疲劳剥落和保持架损坏造成的,这类型的故障在发动机振动信号中均会产生瞬时的冲击;但是,在早期故障中,振动信号由于夹杂过多部件耦合激励,缺陷冲击信号很难辨识,早期故障诊断十分困难;采用了基于卷积自编码网络的航空发动机轴承早期冲击故障特征提取方法,通过分析信号中冲击成分的周期性,利用卷积自编码网络的平移不变学习特性,自动捕获信号中的周期成分,将信号分解为由卷积核重构的多个特征分量,实现信号特征分量的自学习,考虑到峭度指标对信号冲击成分描述的特点,使用峭度指标作为最优特征分量的选取指标,进而实现早期冲击故障特征的提取;最后利用仿真数据和轴承数据验证了该方法的有效性.     

气象预警平台多手段发布的研究与应用

针对沈阳市气象局快速及时发布气象预警信息的需求,采用Java编程语言、Oracle数据库技术建立基于B/S(browser/server framework)架构的气象预警平台,研究了包括短信、传真、FTP、电子邮件、微信、QQ发布手段于一体的一键式发布功能。实现将制作完成的预警信息通过选取相应的发布手段存储于Oracle数据库,各个发布手段通过运行计划任务定时遍历数据库信息,将相应的预警信息及时发布。节省了预警发布人员逐个发布手段发送预警信息的繁琐环节。通过移动代理服务器MAS(mobile agent server)实现短信自动发布功能,建立虚拟机环境模拟控制键盘、鼠标和缓存等技术实现将气象预警信息自动发送到微信群和QQ群。该平台目前已经稳定运行,减轻了发布气象预警人员的负担,确保社会各界及广大公众能够客观、全面地了解预警信息,实现了对气象预警信息快速、准确、高效的发布。     

高寒区长距离供水渠道冻胀破坏预警模型构建方法研究

针对高寒区长距离供水渠道工程冻胀破坏预警问题,提出了一种新的预警模型构建方法。通过分析渠道冻胀信息提取的主要影响因素之间的相互关系,比对人工监测和仪器自动监测渠道冻胀信息的识别路径,采用统一的量化识别尺度,探索构建预警指标体系和判定阈值,为渠道冻胀信息采集及预警预报系统软件研发创建数据模型。工程实践运用表明,该方法在监测渠道断面冻胀信息时,具有预警信息全数字化、预警过程全自动化、数据路径可追踪、数据来源可追溯、数据结果可反馈等优点,可以有效提高冻胀破坏预警预报的精准度,为高寒区供水渠道风险识别与渠道全寿命期有关安全评价提供有效的手段。