合成气甲烷化过程热力学分析

以化学热力学为基础,利用FactSage软件对2种典型的煤气化合成气甲烷化反应过程进行了热力学计算和分析。研究了合成气的组分、氢气的配比、反应温度、压力等条件对甲烷化过程的影响,特别是氢气的配比研究,区别于常规对H_2/CO分析而是以氢气的理论配比H_2/(3CO+4CO_2)进行分析。结果表明:反应器操作压力对甲烷化过程的影响不明显,合成气的组分、氢气的配比、反应温度的选择对甲烷化过程的影响较大。得出:合成气甲烷化过程应采用多段反应器,最终控制温度为(300~350)℃;操作压力一般为(3.0~3.5)MPa;H_2的配比采用理论配比时生产出的CH_4浓度高。     

借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库

由于对越南语的研究工作相对较少,因此还没有建立规模相对较大的依存树库。相对于已经拥有了形态丰富、语料成熟的汉语,越南语的依存句法分析要困难得多,所以该文提出了一种借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库的方法。首先对汉语-越南语句子对进行词对齐处理,然后对汉语句子进行依存句法分析。最后结合越南语本身的语言特点和有关的语法规则将汉语的依存关系通过汉-越双语词对齐关系映射到越南语句子中,从而生成越南语的依存树库。实验表明,该方法简化了人工收集和标注越南语依存树库的过程,节省了人力和构建树库的时间。实验结果表明,该方法相比采用机器学习的方法准确率明显提高。     

基于全局/局部共现词对分布的汉越双语新闻事件线索分析

针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
     

AMI通信网络中微功率无线通信的性能测试技术及系统研究

微功率无线通信是高级量测体系的主要通信方式之一,各厂家的通信模块性能不一,测试技术尚未形成统一的规范;设计了微功率无线通信的测试系统,由射频性能测试系统和协议一致性分析系统组成;系统采用屏蔽测试箱、多功能电磁波小室、综合测试分析仪、误码分析仪、标准协议信号源等模块组成,屏蔽箱对800 MHz频率以下的无线电信号有超过70dB的抑制,可以提供相对纯净的无线电暗室环境,减少外界无线电波的干扰;测试频率范围为30MHz~1GHz,提供66个测试频点,测试频率误差小于2ppm,误码测试精度小于0.001%,功率测试精度(闭环)为5%(0.2dB);实现了在实验室情况下对微功率无线网络性能的全面测试和评估,具备很好可操作性、便利性和可复现性。     

基于改进型LADRC的STATCOM抑制双馈风电场次同步振荡策略

针对双馈风电场经串联补偿线路送出引发的次同步振荡问题,提出了一种基于改进型线性自抗扰控制(LADRC)的静止同步补偿器(STATCOM),实现对系统次同步振荡的抑制。LADRC设计时考虑延时因素,在控制计算中消除由信号测量、传输等延时导致的输入量之间时间轴上的不匹配。基于改进型LADRC设计了STATCOM的附加阻尼控制器、电压外环、电流内环控制器以及锁相环,使STATCOM为系统提供正阻尼,同时增强控制系统的速动性和抗干扰能力,以适应次同步振荡工况,并从阻抗角度分析了STATCOM抑制次同步振荡的作用机理。在MATLAB/Simulink中搭建了系统的时域仿真模型,实验结果证实了所提出的抑制策略在动态性能和抗干扰方面的优越性。     

基于改进三维块匹配滤波的红外全息降噪算法北大核心CSCD

红外全息技术更适用于长距离的大视场成像,但其散斑噪声与高斯噪声对图像质量的影响也更加显著,限制了红外全息技术的应用与推广。本文通过引入全局傅立叶阈值与自适应维纳滤波的方法对三维块匹配滤波算法进行优化,提高了其对红外全息图像降噪的适应性与细节保留,得到改进的三维块匹配滤波算法,并与多种采用传统滤波方法的结果进行了对比。结果表明,改进后的算法可以在对红外全息图像中的高斯噪声等环境噪声与散斑噪声进行降噪的同时保留更多细节,是一种更加适用于红外全息图像的降噪方法。     

基于改进随机漫步者非凸秩逼近最小化的复杂背景下红外点目标检测方法研究

红外点目标检测是红外制导系统的关键技术之一,是军事应用领域的研究热点。一方面,点目标在大气传输和散射过程中由于观测距离长,常常淹没在背景杂波和大噪声中,信噪比低。另一方面,图像中的目标以模糊点的形式出现,使得目标没有明显的特征和纹理信息。由于不同红外图像中的点目标具有不同的外观、形状和姿态,加之噪声杂波的干扰遮挡,经过单帧检测后,除了真实目标外,图像中可能有虚假目标和一些强噪声。因此,由于这几个因素,红外点目标检测变得非常困难。为了解决这一问题,作者研究了红外点目标检测的相关方法,提出了非凸秩逼近最小化方法（NRAM）与改进的随机漫步者方法（MRW）相结合的方法（NRAM-MRW）,在复杂的红外背景下,针对红外点目标的检测中有着较好的检测效果。     

基于transformer自适应特征向量融合的图像分类

针对目前基于transformer的图像分类模型直接应用在小数据集上性能较差的问题,本文提出了transformer自适应特征向量融合网络,该网络在特征提取器中将不同阶段的特征进行融合,减少特征信息丢失的同时获得更多不同感受野下的信息,同时利用最大池化来去除特征中的冗余信息,从而使提取的特征更具有判别性。此外,为了充分利用图像的各级特征信息来进行分类预测,本文将网络各阶段产生的特征向量进行融合,使融合后的特征向量更具有表征能力,从而减少网络对大数据集的依赖,使网络在小数据集中也能获得很好的性能。实验表明,本文提出的 算法在数据集Mini-ImageNet-100、CIFAR-100和ImageNet-1k上的TOP-1准确率分别达到了74.22%、85.86%和81.4%。在没有增加计算量的情况下,在baseline上分别提高了6.0%、3.0%和0.1%,且参数量减少了18.3%。本文代码开源在“https://github.com/xhutongxue/afvf”。     

基于深度学习的高压隔离开关分合状态检测算法研究

高压隔离开关的正常工作是电力系统稳定运行的前提。为正确识别隔离开关的分合状态,提出一种轻量化改进型YOLOv5s目标检测算法。首先,针对隔离开关数据集,采用二次优化K-means++聚类算法重新获取锚框参数。然后,将模型中的损失函数由CIOU替换为具有更强收敛性能的EIOU,加快模型训练的收敛速度。最后,在模型主干特征提取网络的最后一层添加CBAM注意力模块,加强模型特征提取能力。在此基础上,采用通道稀疏化剪枝的方法对改进后的模型进行轻量化处理,减小模型体积和算力消耗。实验结果表明,改进后的模型识别平均精度均值到达97.4%,轻量化处理后的模型大小为3.92 MB,使得模型更加容易部署到移动端设备完成实时检测。     

融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型

推荐系统的目的是解决“信息过载”的问题,然而目前的研究方法大多利用用户和商品信息对用户兴趣进行建模,没有同时利用知识图谱构建用户模型来增强推荐系统的性能,因此提出了融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型。首先,通过不同类型的知识图谱分别关联用户项目和用户评论文本,扩展用户的兴趣和提取评论文本中的实体;其次,通过构造用户兴趣网络得到带有用户兴趣偏好的兴趣特征;然后,通过构造画像模块和情感模块的画像网络提取到带有用户情感倾向的画像特征;利用决策层进行点击率预测。最后在Amazon数据集上进行了实验比较,对所提模型的性能进行了评估,并与目前的融合知识图谱和评论文本的推荐模型进行比较,验证了所提模型的有效性。