两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

基于树莓派平台的苹果自动化分级系统实现

我国苹果种植面积广、产量大,但是传统人工分级很难满足现代生产要求,提高苹果分级效率急需自动化的机械分级系统。基于树莓派平台,设计并实现了一种小型的嵌入式苹果分级系统。该系统通过采集苹果图像,利用单阈值分割和Canny算子完成图像分割和图像边缘提取。利用机器学习领域的BP神经网络算法实现分级。实验结果表明,该系统实时性和准确度都较高,基本满足自动化分级的要求。     

基于模糊线性回归的油井管柱腐蚀预测信息系统

针对我国中部地区某油田高含硫恶劣工况,利用积累的历史数据,采用基于模糊线性回归的计算模型获得回归系数,校验后将计算模型应用于现场工况,并开发油井管柱腐蚀预测信息系统,为该油田金属腐蚀预测提供支持。     

基于关键路径延时检测的自适应电压缩减技术

为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4％,11.3％,10.4％和11.6％.     

基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。     

改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。