气体流速对等离子体射流长度的影响

为了研究气体流速对大气压低温氩等离子体射流长度的影响,确定实际应用中最佳射流条件,首先建立二维轴对称模型,进行数值仿真,然后根据仿真结果进行了实验研究.实验结果与仿真结果基本吻合.气体流动处于层流时,射流几乎不能被观察到;气体流动处于过渡态时,射流比较好,射流长度最长;气体流动处于湍流状态时,射流尖端变得不稳定,射流长度有所减小.     

融合多策略的改进麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略,自适应调整个体权重提高算法收敛速度;针对个体聚集程度过高问题,采用多样性变异处理,引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动,提高算法逃离局部最优的可能。通过九个不同特征的基准函数进行寻优测试,测试结果表明改进算法能够更快地收敛于最优值,有更好的平均值和标准差,表明了其具备更优的收敛速度、收敛稳定性和逃离局部最优值的能力。通过应用该改进优化算法于分数阶PID控制器的参数整定上,进一步验证了改进策略的有效性和可行性。     

基于SVR的传感器故障诊断方法研究

为了检测传感器的工作状态,提出了一种新的诊断方法:基于SVR(回归性支持向量机)的传感器故障诊断方法。在简要介绍支持向量机(SVM)的基础上,主要论述了回归性支持向量机(SVR)及传感器故障诊断的方法。实验表明,该方法设计简单、易于实现,能适应故障诊断的需求。     

基于改进变异树的工控协议模糊测试用例生成方法

针对现有应用层工控协议在模糊测试过程中用例冗余度高、测试效率低和随机性强等问题,提出一种基于改进变异树的测试用例生成方法。该方法将协议样本数据序列进行树结构化,同时提取协议规约中字段优先级信息,并利用其有效地控制树中各节点属性值的变异程度,从而达到降低测试成本、提高测试效率以及增大发掘漏洞几率的目的。实验结果表明,该测试用例生成方法对提高协议模糊测试性能具有显著的优化效果和漏洞检测能力。     

基于YOLO v4网络的房屋目标检测研究

随着社会科学技术的不断进步和人工智能算法的创新发展,深度学习在目标检测领域有着十分重要的应用.针对目前采用人工对偏僻地区房屋建筑进行检测存在的效率低下、安全隐患较大等不足,将无人机技术与深度学习相结合,提出了一种基于深度学习YOLO v4算法实现对房屋目标的检测研究.对无人机采集的电力通道巡检视频进行预处理,对图像进行...     

基于改进YOWO算法的学生课堂行为识别

当前,大部分的学生课堂行为识别工作主要基于单帧图像进行,忽略了行为的连贯性,因此不能充分利用视频信息来对学生的课堂行为进行准确刻画.所以,本文提出一种改进的YOWO算法模型,有效利用视频信息对学生课堂行为进行识别.首先,本文采集某高校真实课堂教学中的授课录像,制作出包含5类学生课堂行为的AVA格式视频数据集;其次,采用时移模块TSM (temporal shift module),用来增强模型获取时间上下文信息的能力;最后,采用非局部操作模块non-local来提高模型提取关键位置信息的能力.实验结果表明,通过对YOWO模型的优化,使得网络的识别性能更佳.在学生课堂行为数据集上,改进后的算法的mAP值为95.7%,相较于原YOWO算法在mAP值上提高了4.6%;模型参数量为81.97×10⁶,计算量为22.6 GFLOPs,参数量和计算量分别降低32.3%和9.6%;检测速度为24.03 f/s,提升了约3 f/s.     

基于LSTM网络的卫星寿命预测研究

针对卫星寿命预测的需求和以往方法退化失效的不足,提出了基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory)进行卫星寿命预测的方法.针对卫星系统中锂电池充放电次数增加,导致电池性能衰退的特性.对电池进行衰退分析,选取等压降时间序列数据作为数据集,对电池每次充放电的使用时间进行特征提取,并对数据进行规范化处理,在不同细胞长度及层数的长短时记忆网络模型中进行训练和测试,选取最合适的网络结构,实验表明使用长短时记忆网络模型计算复杂度小,预测准确率高.     

基于条件对抗生成孪生网络的目标跟踪

为解决被跟踪目标在快速剧烈运动时,因运动模糊和低分辨率使模型发生漂移,导致跟踪器跟踪效果 变差甚至跟踪失败的问题,对全卷积孪生网络跟踪算法(SiamFC)进行改进,提出一种基于条件对抗生成 孪生网络的目标跟踪算法(CGANSiamFC).首先,在SiamFC框架的基础上嵌入条件对抗生成网络模块,对输入 的低分辨率模糊视频帧去模糊化;然后,利用全卷积孪生网络对重建后的视频帧进行特征提取,使模型的表征能力 进一步提升;最后,采用分离训练和线上组合方式对改进后的跟踪算法进行训练和测试,并使用视觉跟踪基准 数据集OTB100对改进后的跟踪算法进行性能评估;同时,为了充分验证所提出算法的有效性,使用传统的Lucy-Richardson去模糊算法对SiamFC加以改进,并与CGANSiamFC进行对比分析.实验结果表明,所提出的CGANSiamFC综合精确率和成功率指标比原SiamFC分别提高9%和8%,对运动模糊和低分辨率运动目标具有良好的跟踪效果.