一种新型多周期平面电磁带隙结构

根据不同周期平面电磁带隙(EBG)结构所具有的不同带隙特性以及平面EBG结构的等效电路,提出一种新型多周期平面EBG结构。通过Ansoft HFSS软件对该EBG结构的电磁带隙特性进行仿真验证。结果表明:所提出的EBG结构抑制深度为-30dB时,阻带范围为0.7～8.4GHz,阻带宽度为7.7GHz.相对于传统大周期和小周期平面EBG结构,其阻带宽度分别增加2.1GHz和1.2GHz.仿真结果也表明新型EBG结构可以有效抑制同步开关噪声(SSN),并为展宽平面EBG结构的禁带带宽提供一种新方法。最后,通过时域仿真验证新结构具有较好的信号完整性。     

水冷冷水机组壳管式冷凝器胶球自动在线清洗装置的性能技术指标

介绍了该装置的应用现状及工作原理。JB/T 11133—2011《水冷冷水机组管壳式冷凝器胶球自动在线清洗装置》提出采用冷凝器端差表征污垢热阻,冷凝器端差增加量应不大于0.3℃±0.1℃,并给出了部分负荷时端差增量的折算方法。     

pepReap:基于支持向量机的肽鉴定算法

利用生物质谱技术进行肽蛋白质鉴定是蛋白质组学研究中的关键问题.提出了一种基于支持向量机(SVM)的肽鉴定算法pepReap.算法由粗细两层打分体系构成,粗打分利用匹配谱峰总强度和数目及肽长度等信息得到候选肽序列的列表,细打分通过SVM算法综合利用多项匹配指标如离子相关性、离子匹配误差、肽序列信息等对粗打分结果进行评价,得到更为可靠的肽鉴定结果.在SVM的参数选择过程中,采用马修斯相关系数来评价分类性能以适应不平衡数据集的情况.在公开发表的数据集上的实验表明,该算法与采用阈值评价方法的流行商业软件SEQUEST相比,在鉴定精度相当的情况下可以获得更高的鉴定灵敏度.     

基于G(E)函数法的NaIγ谱仪能谱-剂量转换研究

利用Geant4求解国控大气辐射环境自动监测站NaI γ谱仪G(E)函数,对NaI γ谱仪进行能量响应修正,实现NaI γ谱仪能谱-剂量直接转换。通过点源刻度实验,获取NaI γ谱仪Geant4物理模型。然后利用Geant4和高斯展宽获取NaI γ谱仪对不同能量γ射线的响应能谱。最后采用最小二乘法求解得到NaI γ谱仪G(E)函数。并通过标准源¹³⁷Cs、⁶⁰Co、²⁴¹Am的实验能谱进行验证,表明利用G(E)函数和谱仪实际能量谱求空气吸收剂量率的方法是可行的。     

关于探矿工程在地质勘查中的发展趋势探微

地球科学研究和地质资源勘查、勘探工程是其中最重要的技术和方法，其实现的唯一途径是从地下地层直接获取样本，无论是在地质勘探，开发和利用新能源勘探和评估，或地壳探测工程必须依靠勘探工程技术。基于此，本文分析勘探工程核心工作内容与未来发展趋势，供广大相关从业人员参考。     

模糊逻辑引导的多粒度深度神经网络

准确识别和分类组织病理图像对于疾病的早期检测和治疗至关重要.病理医生诊断时通常会采用多层次的方式进行判断，即观察各个倍率下细胞的异常区域，然而现有模型通常只能在单一粒度上进行特征提取，忽略细胞的多粒度特性.因此，文中提出模糊逻辑引导的多粒度深度神经网络.首先，针对细胞的构造，在粗粒度、中粒度和细粒度这3个粒度层面上进行多粒度特征提取，充分利用病理组织图像中的信息.同时，针对多粒度特征提取时出现的关键信息冗余问题，引入模糊逻辑理论，设置多个模糊隶属函数，分别描述细胞在不同角度上的特征.然后，通过模糊运算得到模糊通用特征，由此设计模糊逻辑引导的交叉注意力机制模块，实现模糊通用特征对多粒度特征的引导.最后，通过编码器将特征扩散至所有的补丁令牌，获得较好的分类准确性和鲁棒性.实验表明，文中网络在组织病理图像分类上具有较高的准确率.     

一种新的多传感器群内目标精细跟踪算法

为解决多传感器探测下非机动群内目标精细跟踪的难题,深入分析群内目标回波特性,基于形状方位描述符,提出了一种新的多传感器群内目标精细跟踪算法,该算法利用形状方位描述符建立可唯一表示群内各目标组成图形的形状矢量,然后基于落入群内各目标相关波门内的量测集合,以群内各目标可能关联量测构成的所有图形为对象,通过形状相似程度和量测与目标状态一步预测值的空间距离建立相似度模型,同时利用选主站的思想实现冗余图像的剔除,最后利用量测集合与对应的权值集合,基于粒子滤波技术实现群内各目标的状态更新。经仿真数据验证,与传统多传感器多目标跟踪算法中性能优越的基于数据压缩的集中式多传感器多假设算法相比,该算法在跟踪精度、实时性、有效跟踪率三个方面的性能明显优越,能很好地满足群内目标精细跟踪的实际工程需求。     

应用于100GE高速变速箱设计方法及时序分析

该文介绍了 4 种变速箱设计方法，并对它们进行时序分析。通过对比单元数量(面积)、功耗、速度及稳定性，选择了一种基于轮循存储方式的变速箱应用到 100GE 物理编码子层电路中。该变速箱可以在一段时间范围内开始输出，克服了输入输出时钟相位差的影响，提高了电路的速度和稳定性。经过结构优化及流水线结构设计，该变速箱的时钟速度超过 700 MHz。另外，采用 0.18 μm互补金属氧化物半导体工艺对物理编码子层电路进行流片，测试结果表明该电路能够以 100 Gb/s 速率稳定工作，进一步证明了变速箱设计的正确性。     

面向鲁棒学习的对抗训练技术综述

深度学习在众多领域取得了巨大成功。然而，其强大的数据拟合能力隐藏着不可解释的“捷径学习”现象，从而引发深度模型脆弱、易受攻击的安全隐患。众多研究表明，攻击者向正常数据中添加人类无法察觉的微小扰动，便可能造成模型产生灾难性的错误输出，这严重限制了深度学习在安全敏感领域的应用。对此，研究者提出了各种对抗性防御方法。其中，对抗训练是典型的启发式防御方法。它将对抗攻击与对抗防御注入一个框架，一方面通过攻击已有模型学习生成对抗样本，另一方面利用对抗样本进一步开展模型训练，从而提升模型的鲁棒性。为此，本文围绕对抗训练，首先，阐述了对抗训练的基本框架；其次，对对抗训练框架下的对抗样本生成、对抗模型防御性训练等方法与关键技术进行分类梳理；然后，对评估对抗训练鲁棒性的数据集及攻击方式进行总结；最后，通过对当前对抗训练所面临挑战的分析，本文给出了其未来的几个发展方向。     

煤矿工作面需风量预测及通风机智能控制

为达到对通风机风速控制的准确性和解决传统风速控制方式的问题，在对通风机简单概述的基础上，对工作面需风量的预测展开研究，确定需风量预测的模型；对比了传统PID控制策略、模糊算法控制策略以及T-S模糊神经控制策略的响应特性和超调量，确定采用T-S模糊神经控制策略实现通风机的智能控制，并完成了相关硬件的选型。