基于多变量LSTM的工业传感器时序数据预测

传感器时序数据预测作为工业自动化和智能化的关键过程,对于自动化生产监督、风险预防和技术改进等具有重要意义.考虑到传统基于统计学的时序分析方法通用性弱、普通循环神经网络模型存在长期依赖的不足,针对工业设备温度、压力和电流强度等时序数据预测问题,提出了一种基于多变量分析的长短时记忆神经网络时序预测方法,该方法利用数据的远距离信息和多变量相关性,有效地提高了工业传感器时序数据预测的准确性.实验选取瑞典某公司的机械装载传感器数据用于训练和测试,通过与单变量长短时记忆模型以及其它主流时序预测算法比较,证明了该方法具备较好的预测性能和通用性.     

基于MDL Shape Model及EFD的行人

针对智能监控的行人轮廓特征提取,先利用MDL shape model得到紧致但能充分表征轮廓几何特征标志点之间的对应关系,再利用椭圆傅里叶分解把行人轮廓表示为一系列不同频率下椭圆傅里叶系数组成的向量,最后得到行人2D＋time轮廓的描述向量。实验结果表明,此方法不但可以在几何上直观地表示行人轮廓,而且大大降低了轮廓向量的维数。     

“智慧医疗”国家级工程实践教育中心建设实践

针对"卓越工程师教育培养计划"背景下校企联合培养软件和网络工程方向复合型实践人才的目标,提出以智慧医疗为特色,以大数据处理为核心实践内容的东华大学国家级工程实践教育中心建设思路,阐述在组织管理体系、实训体系建设、项目实践案例和特色实践平台建设等方面进行的卓有成效的实践和探索。     

真空管路阻力损失的计算探讨

介绍了真空管路阻力损失的计算方法和计算公式的推导,同时分析了计算机算法的流程,对2种不同的工况进行了计算示例的阐述,并对计算结果进行了讨论和说明。     

基于小波和ICA的面部特征定位

面部特征的定位是自动人脸识别（AFR）系统的重要组成部分，现有主要包括基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息五类方法。本文从信号学的角度，提出了一种基于小波和独立分量分析（ICA）的新方法。先对面部图像进行小波分解，提取出主要代表眼睛和嘴巴特征的水平边缘图像，再把说话人在视频流中眼睛的闭合和嘴巴的运动看成是相互独立的运动分量，利用ICA分离出眼基和嘴基，然后分别利用它们来重建人脸图像，从而实现眼睛和嘴巴的定位。     

一种优化的众核处理器核级冗余拓扑重构算法

现有的行波列借拓扑重构算法是基于分级优化思想,把整体优化问题分解为以失效核为中心的局部优化问题,通过局部搜索失效核重构的最优解来求解整体优化问题的最优解。但其在局部邻域进行的是单向搜索,易导致搜索到的解并不是局部最优解,或者前一单元依次占用下一单元最优解而导致连锁列借操作。针对上述情况,构造一种局部邻域双向搜索的优化行波列借算法,可使局部解更优,并避免连锁操作。实验结果表明,该算法在失效核数目较多的情况下,与原有行波列借算法相比,众核处理器虚拟拓扑结构性能明显提高。     

有机框架膜在气体分离中的研究进展

高渗透性、高选择性和高稳定性的膜材料是决定膜分离过程效率的关键。有机框架膜（organic framework membranes,OFMs）具有孔隙率高、孔道长程有序、易于官能化修饰、稳定性强等特点,在气体膜分离领域具有重要发展前景。综述了有机框架膜的化学组成、结构特征、制备方法及其在二氧化碳捕集与分离、烯烃/烷烃分离及稀有气体分离等气体分离过程中的应用。最后,对有机框架膜在气体分离领域的机遇和挑战进行了总结,并对其发展方向进行了展望。     

铜阳极泥碱浸渣中有价金属回收试验

以硫酸为浸出剂,NaCl为沉银剂,对铜阳极泥碱浸渣进行浸出研究,并考察反应温度、硫酸浓度、NaCl添加量、液固比以及反应时间对Cu、Te和Ag浸出效果的影响。结果表明,在H2SO4浓度3mol/L、NaCl浓度6%、液固比5、反应温度60℃、反应时间1.5h、搅拌速度500r/min的条件下,Cu、Te和Ag的浸出率分别为92.82%、83.69%和0.21%,实现了贱金属的脱除和贵金属的富集。     

烯基琥珀酸酐(ASA)的合成及异构体分离的研究

利用天然的油酸作为原料,通过两步反应合成了烯基琥珀酸酐(ASA),再利用柱层析的方法分离并纯化了两个异构体,并使用了核磁共振、质谱对结果进行了表征。烯基琥珀酸酐异构体的分离和纯化,为诸多含有ASA成分的化工产品的结构解析和确认提供强有力的理论支持,也为从分子结构方面进一步地优化ASA系列产品作出了指引性的贡献。     

实时多任务软件高可靠性测评方法

为了克服传统可靠性测试方法在验证高可靠性指标时测试持续期太长的困难,针对实时多任务软件的特点,提供了一种融基于体系结构的系统可靠性建模、最大熵原理、贝叶斯统计推断为一体的多级高可靠性测评方法。数值仿真表明,该方法在不降低验证测试置信水平的基础上,能有效缩短验证测试持续期。