基于特征增强的挡墙及缺口检测方法

工业对煤炭的大量需求,激发了煤炭的开采。煤矿车辆的大量增加给煤矿安全带来了巨大的隐患,其中煤矿道路挡墙的安全更是保障煤矿安全的重中之重,因此监测露天矿运输道路安全挡墙势在必行。为了提高露天煤矿道路挡墙及缺口的检测性能,文章基于U-Net网络提出了一种结合多尺度卷积模块的煤矿道路挡墙检测方法。该方法基于U-Net网络进行改进,在主干特征提取网络中加入了多尺度卷积模块,提升了检测精度。大量实验结果证明,该方法能够提高检测露天煤矿道路挡墙的性能和煤矿道路挡墙安全系数,为实现智慧矿山贡献一份力量。     

电力系统密集型频率信号的测量与分析

针对非同步采样条件下密集频率信号无法准确测量的问题,提出一种密集型频率信号检测方法。基于离散傅里叶变换建立密集型频率信号模型,然后对单通道观测信号做周期延拓,形成多路信号。使用可变主成分分析法进行去相关性处理。再基于极大似然盲源分离法求解密集型频率信号模型。最后根据比例系数校正各频率成分参数。仿真和实验结果表明,所提方法具有较高的精度和一定的抗噪声能力。     

化学气相沉积法制备氮化硼纳米管的研究进展:反应装置、气源材料、催化剂

氮化硼纳米管(BNNTs)具有优良的耐高温、抗氧化、防辐射、绝缘和导热性能,因此,在航空航天、辐射屏蔽、热界面材料以及深紫外发射等领域具有潜在的应用前景。然而,高品质BNNTs的可控制备和批量生产仍然是学术和工业界的重大挑战。在BNNTs的众多制备方法中,化学气相沉积法(CVD)是最有潜力实现其可控制备的方法之一。但是,科学家们对于CVD法制备BNNTs的催化机理和影响因素尚未形成共识。鉴于此,文章从反应装置、氮源、硼源和催化剂4个方面对CVD法制备BNNTs进行了综述,并系统总结了相应的规律。在此基础上,分析了目前BNNTs可控制备中存在的问题,并对CVD法在BNNTs可控制备中的作用进行了展望,以期对今后BNNTs的制备起到借鉴作用。     

氮化硼纳米管制备技术研究进展

氮化硼纳米管是类似于碳纳米管的一维纳米材料,由于其双原子结构特征,硼源难以控制,以及催化剂效率低等多种因素,致使它的合成技术至今尚未成熟。综述了氮化硼纳米管的各种制备技术,重点介绍可能实现大批量制备氮化硼纳米管的方法,主要包括化学气相沉积法与球磨法,分析了其优缺点。在此基础上,对今后批量制备氮化硼纳米管的方法提出了设想与展望。     

国石化IT治理的认识和实践

IT治理是公司治理中关键的一个方面,是信息化建设、管理的科学理论与方法.本文通过中国石化多年的信息化实践,阐明有效地IT治理,对促进企业发展战略目标的实现,提高企业核心竞争力具有重要的现实意义和指导作用.从中国石化IT治理的认识和实践中,总结了中国石化IT治理的指导思想、基本框架,及在IT治理中的主要做法,获得的经验和取得的成效.当前,企业更加注重向信息化管理要效益,通过强化IT治理,能够推动企业信息化高效可持续发展,为企业战略目标的实现提供强有力的支撑     

组合测试数据生成的交叉熵与粒子群算法及比较

测试数据生成是组合测试的一个关键问题.文中提出以数理统计为基础的交叉熵方法和以仿生学为基础的粒子群优化算法来生成两两组合测试数据,交叉熵方法采用最优选择概率产生测试数据,而粒子群算法则在可行解空间中搜索具有最优适应值的测试数据.文章给出了交叉熵方法最优选择概率的理论推导,并对两种算法所生成的测试数据集进行约简.将两种算法和现有的贪心方法、代数方法及其它启发式搜索方法进行比较,实验表明交叉熵方法和粒子群算法具有一定的优势和特点.     

一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法

MPLS网络流量具有不确定性和突发性的特征,针对该特征分析了现有网络流量预测模型的不足,并提出了一种更具针对性的基于小波和卡尔曼滤波的流量预测模型.利用卡尔曼滤波目标的小波变换系数,通过与多尺度分析方法相结合,设计和实现了具备实时性和递归性,同时具有多尺度分析能力的小波-卡尔曼滤波混合流量预测模型.通过仿真模拟实验,结果表明MPLS流量预测算法相对于传统流量预测模型具有较好的实时性和预测精度,而且算法的复杂度也比较低.     

稀疏低秩双线性判别模型及其应用

"高维度小样本"问题是模式识别应用中的主要障碍之一。跨越这一障碍的有效方法之一是采用参数矩阵的低秩逼近,目的是控制模型复杂度。常用的低秩逼近方法需要预先指定目标矩阵秩的大小(如主成分分析)。提出了一种新的基于稀疏约束的低秩判别模型,此模型通过对目标参数进行矩阵分解,然后分别对子成分施加低秩(稀疏)约束,从而达到低秩逼近的目的。进一步将这一思想嵌入一个双边判别模型,并用坐标下降法对目标函数进行优化,使得算法在低秩逼近的同时还有效利用了输入数据的空间特性,从而得到更好的推广性能。其有效性在一个安全生物识别应用上得到了验证。     

基于蜜罐识别的僵尸网络多时区改进扩散模型

针对当前僵尸网络模型化工作尚不成熟的现状,比较分析了双阶段智能僵尸网络传播模型与多时区僵尸网络传播模型的优劣点,提出了一种基于蜜罐识别技术的改进型智能僵尸网络时空传播扩散模型。该模型基于双阶段蜜罐探测技术,引入时区因素,对多时区白昼交替导致的扩散传播参数进行了差异化分析,同时研究了不同时区离线主机数和修复率对僵尸网络传播的影响。通过仿真实验结果表明,该模型相对于传统的僵尸网络传播模型能更高效地描述僵尸网络在实际多时区网络中的扩散行为。     

基于ARM与Linux的工业机器视觉系统设计

机器视觉技术在现代化工业生产中应用广泛深入,发挥着重要作用。文章设计实现了一种改进型的机器视觉系统,适用于冲床自动送料机生产,搭载ARM内核处理器与Linux操作系统,使用Open CV进行图像处理,通过USB或以太网与工业控制计算机进行通信。机器视觉系统可以替代工业相机的使用,降低系统成本;系统也可独立进行图像处理作业,分担工业控制计算机的运算负担,提高效率,对优化冲床自动化生产,压缩生产制造成本有着积极意义,在实际工程的生产活动中有着重要的参考价值。