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1.
针对航天密封圈表面缺陷人工检测效率低、传统图像处理检测算法通用性差的问题,提出了两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。首先,针对缺陷大部分为小目标的特点,选取对小目标较敏感的RetinaNet网络作为检测算法的基本架构,通过在RetinaNet网络中引入轻量级网络MoGaA构建出MoGaA-RetinaNet算法。然后,为了提高检测精度,在MoGaA-RetinaNet基础上,用分解卷积模块代替MoGaA骨干网络中的深度卷积构建了newMoGaA骨干网络,设计出newMoGaA-RetinaNet算法。最后,在测试集上的实验结果表明,MoGaA-RetinaNet算法比RetinaNet算法检测速度更快,但检测准确率略低;而newMoGaA-RetinaNet算法实现了检测精度与检测速度的良好平衡,比RetinaNet算法准确率提升4.5%,达到92%,检测速度提升55%,达到31 frame/s,网络参数量减少50%。所设计的newMoGaA-RetinaNet算法可以实现密封圈表面缺陷的快速准确检测。 相似文献
2.
3.
大数据时代,面向知识产权的科技资源呈现数据规模大、时效性高和价值密度较低等趋势,为有效利用知识产权资源带来严峻的挑战.同时,各个国家对知识产权中隐匿信息挖掘的需求日益增加,使得面向知识产权的科技资源画像构建成为当下的研究热点.目标是通过智能化的数据获取、实体识别以及可视化的方式对知识产权进行画像构建.然而,现有的科技资源画像构建方法只适用于结构化数据,忽略了词语的词性对句子语义理解的影响.因此,提出了一种新颖的面向知识产权的科技资源画像构建算法,针对自动获取的知识产权资源,通过引入词性级别的注意力机制提高实体识别准确率,并以可视化的形式构建知识产权科技资源画像.相比于现有方法,所提出的面向知识产权的科技资源画像构建方法具有以下优势:1)该算法利用词语的词性信息学习句子语义层面的含义,并融合注意力机制,以有监督的方式避免语义理解中的歧义;2)该模型能够智能自动地完成科技数据获取、命名实体识别、科技资源画像构建;3)大量实验结果表明,所提方法利用词语的词性进行有监督学习,在命名实体识别任务中综合性能优于对比算法. 相似文献
4.
随着大数据、云计算、物联网等技术的兴起,终端设备在硬件开销和供电方面面临巨大挑战,对于新型高效低功耗运算单元的需求日益迫切。针对运算单元功耗高的问题,提出了一种新型高效低功耗的近似Booth乘法器,可应用于图像处理、多媒体处理、模式识别等可容错应用领域。实验结果表明,与已有乘法器相比,所提出的近似Booth乘法器在功耗和延时方面分别降低了19.3%和28.6%,在面积方面节省了29.0%。同时,所提出的近似Booth乘法器的运算精度也具备一定的优势。最后,在高斯滤波的应用中验证了所提出的近似Booth乘法器的实用性。 相似文献
5.
6.
采用热重分析法研究了城市污泥(SS)与小麦秸秆(WS)在220℃下共水热炭化(Co-HTC)产物水热炭(Hydrochar)的燃烧特性与反应动力学。对比分析水热炭从室温升至1 000℃的燃烧特性,采用KAS法计算燃烧过程中样品的活化能。结果表明,水热炭化后,污泥和秸秆的着火温度升高、失重率下降。随着混合物中WS质量分数从30%增加到70%,共炭化产物的综合燃烧特性指数从3.47增加到11.35,燃烧性能显著增强,且Ti和Tf之间的温度区间变窄。城市污泥与秸秆混合水热制备的生物质炭燃烧过程中存在协同作用,在320℃时协同作用最强。WS质量分数为50%时,水热炭燃烧的平均活化能达到最小值,为22.55 kJ/mol。 相似文献
7.
为了满足我国南方非油气主产区和天然气主要消费市场寻找有利盐矿建设盐穴地下储气库的需求,解决盐穴储气库库址筛选条件不清、建库条件评价的内容与深度不一致的问题,在分析国内外盐穴地下储气库资料的基础上,提出了地质、地表条件相结合的库址筛选原则,创建了盐穴地下储气库建库条件评价体系;然后利用上述筛选原则和评价体系对长江三角洲、中南地区、东南沿海等3大天然气主要消费市场的部分盐矿进行了筛选排序;进而对其中条件较好的淮安盐矿进行了建库条件评价。研究结果表明:①盐穴储气库库址筛选的原则包括构造、埋深、含盐地层厚度、氯化钠含量、顶板和储量等6项地质原则和地表条件、水源与卤水、与管网距离等3项其他原则,利用上述原则可以对筛选目标进行快速地优选排序;②建库条件评价体系包括对构造、含盐地层特征、密封性与稳固性、可溶性、储气规模以及地表条件等的综合评价。结论认为,所建立的评价新技术可以有效地指导盐穴地下储气库的选址与评价,为盐穴储气库的方案设计提供了依据和有力的技术支持,所提出的厚夹层利用先导性建议现场实施效果好;该项研究成果对于加快我国地下储气库的建设具有积极的意义。 相似文献
8.
主轴承作为风力发电机组的重要部件,一旦发生故障,会影响风力发电机组整机工作的发电性能,严重时故障甚至会造成停机,不仅影响发电量,更会产生高昂的维修费用。通过运用相关性分析,根据Pearson相关系数矩阵对原有的多个指标进行分析。然后运用主成分分析,首先对数据的原始特征预处理,得到6个主成分,然后将这6个主成分作为BP神经网络的输入,运用神经网络对风力发电机的主轴承进行预警。神经网络模型结果表明,该模型对风力发电机主轴承故障预警具有非常好的识别效果,基于主成分和神经网络对风力发电机主轴承故障预警对实现机组智能故障诊断,提高机组的运行效率具有十分重要的意义。 相似文献
9.
10.