大型精密测量相控阵雷达天线座力学仿真应用研究

超大规模雷达天线座结构系统复杂,造价高、研制周期紧张,如何保证天线座结构设计一次成功,满足雷达结构技术要求是天线座研制的难题。文中结合工程研制,从天线座结构系统力学设计,计算模型建模原则、建模方法、轴承等关键部位连接处理、仿真模型简化与等效,有无斜梁结构方案仿真结果比较与选取,以及轨道平面度、辅助支撑力确定到最终结构优化进行了阐述,对大型雷达天线座结构设计具有一定的指导意义。     

应用全自动农残速测仪检测蔬菜中甲胺磷残留的参数优化研究

为了优化检测蔬菜中甲胺磷残留的最佳参数,以提高酶抑制法检测农药残留的灵敏度和检测速度,采用FIR型全自动农药残留速测仪,以鸡肝酯酶的抑制率为指标,比较研究了静置时间、慢推循环时间、高速进样液时间3个因素对检测灵敏度的影响,并进行正交实验和极差分析,结果表明,三因素的主次关系为静置时间慢推时间进样时间,确定了应用FIR型全自动农残速测仪检测蔬菜中甲胺磷农药残留的参数为:先以高速通样液1·5min,再慢推循环3min,最后再静置5min,检测灵敏度较高,样品检测时间可从17min缩短到10min。     

动态散列算法及其改进

对2种动态散列算法可扩展散列和线形散列进行研究,提出了允许散列后缀不等长的改进动态散列算法.改进后的动态散列算法不会产生不必要的溢出桶,散列桶的数量因而呈现线性增长,避免了因查找键分布异常而出现频繁的桶分裂及桶地址表更新现象的出现.模拟实验表明,改进后的动态散列算法明显优于可扩展散列和线性散列.     

国内给据式安全电子邮件业务流程初探

通过分析安全电子邮件的信任要素，指出当前国内常见安全电子邮件的流程中存在的信任性问题，提出解决国内电子邮件可信任性问题的给据式安全电子邮件业务模式，详细描述了正常和异常情况下的业务流程。     

某轮轨天线座滚轮组的设计及测量

文中针对某高精度相控阵雷达天线座采用的锥面滚轮结构,研究了滚轮和轨道对应的空间关系,总结出了计算公式,并在此基础上确定了天线座方位承载滚轮及轨道设计方案.在安装调整过程中,根据激光跟踪仪极坐标原理进行了点位坐标测量,用靶镜直接测量平面来确定滚轮内平面的法线方向、靶镜配合工装测滚轮锥面来确定圆心的方法确定了滚轮的轴线和位置,有效指导了滚轮的安装调整,满足了其向心度和位置度设计要求.     

测污激光雷达探测气溶胶消光特性和?ngstr?m指数

为了研究测污激光雷达对水平能见度和垂直气溶胶消光系数变化趋势的探测,采用污染气体探测激光雷达,以斜率法和Fernald方法,反演了301.5nm和446.6nm在水平及垂直方向的消光系数,以及波长的?ngstr?m指数。结果表明,水平方向上,301.5nm和446.6nm的消光系数和能见度随时间变化均保持一致性;垂直方向上,301.5nm和446.6nm气溶胶消光系数随时空变化趋势相同,?ngstr?m指数随着时间的推移有所变化,但空间变化趋势相同。该结果对分析差分吸收激光雷达修正气溶胶的影响是有所帮助的。     

基于GPS/PDA的城市排水管网巡检管理平台

针对排水系统设施众多、系统数据量庞大的问题,设计出基于GPS/PDA的城市排水管网巡检管理集成平台。该平台集成地理信息系统(GIS)和无线通信技术,利用智能手机/PDA将设备运行状况和巡检车辆位置通过GPRS上传到监控中心服务器中,服务器将指令发送回PDA终端,为巡检工作提供方便。采用GPS全球定位技术,对PDA的地理位置进行精确定位、跟踪、查询,保证数据传输的准确、高效和安全。在常州市排水管网的实际应用中,该平台能够有效地加强对排水设施的维护、抢修以及对巡检车辆的管理,及时应对出现的问题,提高巡检工作效率,从而为城市排水系统建设与维护工作提供科学的管理手段。     

基于PCA-LSTM的多变量矿山排土场滑坡预警研究

针对矿山排土场滑坡的过程是一个动态、大延迟、情况复杂的特性问题,影响矿山排土场滑坡的因素众多,各个特性指标间相互影响,而关于排土场滑坡预警并没有严格的划分标准,本文提出主成分关联长短期记忆（PCA-LSTM）网络模型,利用主成分分析和关联性分析,挖掘出所有特性指标当中的第一主成分,与第一主成分关联性较强的其它特性指标,将得到的其它特性指标和第一主成分作为预测排土场滑坡的主要特性指标,利用长短期记忆网络（LSTM）在处理时间序列问题能够将现有输入的信息与历史信息相互结合的特点;采用LSTM网络模型通过多个其它特性指标对第一主成分地表位移指标进行预测,并取得了较好的效果.     

基于内容的x-vector文本相关说话人确认研究

x-vector系统将一段不定长的语音通过神经网络映射成固定维的矢量来表征说话人信息,该系统在文本无关的说话人确认任务中取得了优异的性能。本文将其应用到文本相关的说话人确认任务中,在x-vector模型选择上,我们采用残差神经网络以获得更有区分性的x-vector;在包含多字符的语句中,对每个字训练一个残差神经网络;在提取过程中,每一个字单独提取一个x-vector并单独进行说话人判决,最后将多个判决得分进行融合后给出最终的识别结果。实验是在数据库RSR2015 Part Ⅲ 上进行的,提出的方法在男性和女性测试集上等错误率分别有相对15.34%、19.7%的下降。     

基于静态背景差分的阈值算法在果实识别中的应用

图像识别是当前人工智能发展的1个热点。针对农业果园采集图像光照不均匀,背景复杂多样等特点,提出了一种基于静态背景差分的最大类间方差改进算法用于果园复杂背景图像的分割。通过调节参数γ达到不同对比度下果实与背景环境的最佳分割。然后利用距离变换和分水岭算法进行粘连果实的分离,实现果实图像的识别,并且通过实验分析和计算确定了最佳参数γ范围在0.2~0.3之间。实验验证表明,图像识别效果良好,能够为果园品质在线检测提供很好的技术基础。