微生物显微图像分类识别技术研究及应用

阐述了储粮微生物显微分类识别的方法,提出了检测系统的硬件和软件组成.介绍了对检测到的微生物图像的目标区域,自动提取静态微生物图像的纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法.实验结果表明,该方法可为储粮微生物的计算机自动模式识别提供稳定的特征参数值,不但有效提高了识别效率,而且也为储粮微生物的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径.     

基于BP网络的储粮微生物分类的研究

提出了一种运用BP神经网络来进行微生物特征分类的方法,仿真试验结果表明,该算法具有分类速度快、误分类率的特点;不仅加速了微生物的识别进程,而且为建立基于知识的分类技术提供了有力的技术支持和实现的可能。     

基于MGLRU的IP流统计算法

针对最近最久未使用(LRU)算法在高速网络中大流漏判率高的缺陷,提出一种基于多粒度最近最久未使用检测算法。该算法采用分层多粒度压缩计数机制对高速网络数据抽样,提高对长流的识别精度。基于实际的互联网数据进行仿真实验,结果表明,在给定条件下,该方法的内存占用量为LRU算法的50%,测量误差仅为LRU算法的10%。     

不确定时滞离散模糊系统鲁棒H∞控制

研究了一类不确定离散时滞模糊系统的鲁棒H_∞稳定性问题．基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数,应用并行分布补偿算法,设计了使模糊系统全局渐近稳定的控制器,提出并证明了一个新的判别闭环不确定离散时滞模糊系统鲁棒H_∞渐近稳定的充分条件．引入多个附加矩阵变量,可由一组线性矩阵不等式的解得到控制器．由于使用了模糊Lyapunov-Krasovskii函数,此鲁棒稳定条件比基于公共Lyapunov-Krasovskii函数的稳定条件的保守性更小,由仿真算例验证了结果．     

基于多智能体强化学习的空地网络抗干扰传输方法研究

提出了一种基于多智能体强化学习的抗干扰传输算法,旨在抵御空地一体化网络中的功率干扰,使所有用户的可达速率之和最大化。将优化问题转化为部分可观察马尔可夫决策过程问题,采用了集中式训练和分布式执行框架。在集中式训练过程中,每个智能体与环境交互获得的经验存储在经验回放池中,用于训练演员-评论员网络。在分布式执行过程中,每架无人机使用经过训练的演员网络根据观测结果输出动作,并调整其飞行位置和传输功率以提供联合服务。采用基于剪切和计数的改进近端策略优化算法来更新演员-评论员网络参数,使其在复杂的多智能体环境中更加有效。仿真结果表明,所提算法相较于对比算法具有更快的收敛速度,且在相同干扰条件下,所提算法比对比算法获取的用户可达和速率提升约68.9%。     

湖南铜山岭铜多金属矿控矿条件与找矿标志

湖南铜山岭铜铅锌多金属矿地处湖南江华县境内,矿化类型可分为产于岩体外接触带的矽卡岩型铜钨多金属矿,产于岩体正接触带的矽卡岩型铜钨多金属矿,产于岩层面、破碎带、节理和裂隙中的石英硫化物脉型铜铅锌多金属矿。矽卡岩型铜钨多金属矿为铜山岭矿区最主要的矿化类型,矿体呈层状、似层状、条带状、透镜状。赋矿围岩主要为碳泥质灰岩、生物屑白云岩及钙质页岩。系统总结了该区控矿条件和找矿标志,并提出了下一步的找矿方向,供矿区后续找矿工作借鉴。     

川东北高温、高压、高含硫气井测试地面控制应用技术研究

为消除或降低四川盆地川东北北海相碳酸岩含气区域气井深井试气因高温、高压、高含硫所带来的爆炸、泄漏、中毒等危险,对国内外先进测试设备进行改进研究,形成了一套独具特色的川东北测试控制工艺技术,满足了川东北地区气井测试施工要求,正确处理有毒有害气体,有序排放液体废物。     

基于PSO-BP神经网络双机架炉卷轧机轧制力的预测

为了有效预测双机架炉卷轧机的轧制力,使热轧板带材生产具有很好的可操作性,采用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立了往复式双机架炉卷轧机轧制力预测的智能模型。以某钢厂热轧产品Q195实测数据作为试验样本,并将粒子群算法优化的BP神经网络模型和标准BP网络模型分别用于轧制力预测,结果表明PSO-BP神经网络模型在预报精度上明显优于标准BP网络模型,并且PSO-BP神经网络模型预测轧制力的误差率控制在10%以内。