一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

表面改性对可溶性陶瓷纤维性能影响的测试探讨

针对于可溶性陶瓷纤维给出一种表面改性的工艺,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维抗拉强度、加热永久线变化、导热系数性能的影响,得出了其对耐候性有利的评价。同时,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维降解性的影响,给可溶性陶瓷纤维长期储存提供了解决方案。     

基于小波分析的水质变化及预测研究——以涡河为例

以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。     

基于图像处理研究铁尾矿的熔化行为

作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.     

严寒地区室内多层贯通空间热湿环境实测研究

通过对严寒地区贯通空间温湿度在水平方向及垂直方向上的连续实测，分析了供暖前后，太阳辐射、建筑开口、供暖等因素对贯通空间热湿环境的影响有很大差异。结果表明供暖前贯通空间受到太阳辐射、建筑开口的影响较大，温湿度波动明显；供暖期间受供暖因素影响，温差波动不稳定但幅度小。水平方向上非供暖期最大温差为2℃，供暖期最大温差为8℃；垂直方向上非供暖期的最大温差为3℃，供暖期最大温差为7℃。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

适用于高比例风电接入的自适应低电压故障穿越控制策略EI北大核心CSCD

随着高比例新能源电力系统的发展,系统等效转动惯量大幅下降,电网发生故障时,系统频率稳定问题愈发凸显。然而新能源电源传统的低穿控制策略仅考虑电压支撑需求,并未考虑大面积风电机组低穿成功造成的暂态低频问题。基于此,该文提出一种综合考虑电压与频率变化量的自适应低电压故障穿越控制策略。该控制策略通过构建电压与频率变化量指标并比较二者大小实现低电压故障穿越控制策略切换。当电压指标小于频率指标时,切换至有功功率优先模式,通过调整有功电流参考值,增大风机有功功率输出,从而有效缓解传统低穿策略下高比例新能源系统的暂态低频问题;反之,则选择无功功率优先模式,增大风机无功功率输出,以支撑系统电压。与传统低穿控制策略相比,新策略可以兼顾故障期间调压与调频需求,提升风电并网系统的稳定性。最后通过MATLAB/Simulink验证了所提控制策略的有效性。