基于中间件的Web智能系统集成开发平台

针对现有中间件技术存在的不足,即难以有效支持领域特性问题的抽象、封装和扩展,且难以满足快速建造和高效运行Web智能应用系统的需求,在充分分析现有中间件技术和智能应用系统的基础上,提出了一种支持Web智能应用系统快速开发和高效运行的智能中间件解决方案,以实现分布异构智能组件的协作和分布异构知识的访问、重用与共享。采用该方案开发了基于中间件的Web智能系统集成开发平台和一批面向不同生产领域的专家系统,在实践中取得了较好的效果。     

废旧沥青混合料温拌改性复合再生剂的开发及性能评价

将再生剂SJZ、增塑软化剂、SBS、稳定剂、降黏减阻剂(FC)复合制备了一种集再生、温拌及改性功能于一体的适用于废旧沥青混合料的温拌改性复合再生剂。正交试验和灰关联分析结果表明,改性复合再生剂的最佳配比为:m(SJZ)∶m(XR)∶m(SBS)∶m(稳定剂)∶m(FC)=40∶20∶10∶1∶10。该改性复合再生剂不仅能将老化沥青的性能提升到符合SBS改性沥青I-C的技术要求,还能降低混合料拌和温度并提高旧料掺加比例,体现了节能减排与废物综合利用的双重优势。     

高功率密度宽增益CLLC谐振变换器的设计研究

设计了一种用于给蓄电池充放电的1 kW CLLC双向谐振变换器,该变换器高压侧为400 V母线,低压侧为蓄电池组,电压变换范围为35～50V。通过采用氮化镓器件和优化设计整个电路,该变换器的谐振频率为500 kHz,功率密度达到6.9 W/cm~3,最高效率达到96.24%。同时,为进一步提高该变换器调压范围,提出一种将移相调制与频率调制相结合的调制策略,该策略解决了谐振网络在空载或轻载环境下难以实现低增益的问题。另外,针对CLLC的双向工作特性及高压侧和低压侧开关管的不同工作特性,提出了一种利用数字信号处理器(DSP)对采集到的电压电流信号进行分析来判断整流管开关时间的同步整流策略,大大简化了电路结构。     

边界感知的实时语义分割网络

目前多数实时语义分割网络不仅同时处理边界和纹理等细节信息而且还忽略了语义边界区域特征,从而导致物体边界分割质量下降。针对该问题,提出一种边界感知的实时语义分割网络,主要从三个方面提高边界语义分割质量。提出了边界感知学习机制利用位置信息降低边界特征和轮廓附近细节的耦合度使边界感知和位置关系相互促进。设计轻量级区域自适应模块增强卷积网络对复杂语义边界区域的建模能力。根据采样区域像素贡献值不同设计了高效的空洞空间金字塔池化模块以增强重要的细节和语义特征。实验方面,与基准相比,在Cityscapes验证集上精度提升了约5.8个百分点,在Cityscapes测试集上以47.2 FPS的推理速度使精度达到了74.9%。在CamVid数据集上与BiSeNetV2算法相比mIoU提升了约3.96个百分点。     

不确定区域间定性方向关系模型

针对现有基于宽边界区域的定性方向关系模型存在关系数目巨大不易处理、空间方向划分不符合人类习惯等不足;采用锥形主方向关系作为基础,用由内、外分明区域间方向关系构成的四元组描述宽边界区域间的方向关系,并给出四元组内部4个基本关系间的相互约束;讨论了宽边界方向关系的逆运算和复合运算;在此基础上,给出如何将基于宽边界区域的方向关系约束网转换为基于分明区域约束网的规则。此模型不仅降低了方向关系的数目,而且更符合人类认知。     

基于挠度分析的桥梁静载试验和维修加固评价

结合新乡八里营大桥，介绍了桥梁的荷载试验技术和数据分析方法，阐述了桥梁的维修加固技术，以延长桥梁的使用寿命，对类似工程的检验和评估具有较高的参考价值。     

一种基于多Agent系统的饲料配方优化算法

针对饲料配方问题的特殊性和复杂性,结合多Agent系统的特点,提出了基于多Agent系统的饲料配方优化算法,算法采用多Agent协商的方式对原料变量的取值进行多阶段调整.对于有最优解的问题,算法能够逼近最优解;对于没有最优解的问题,算法能够发现并忽略不可满足或相互冲突的约束,一方面避免了人为设定的不足,另一方面所得到的解优于传统目标规划方法得到的解.     

大肠杆菌温敏耐热系统的构建与应用

发酵过程中热胁迫不仅影响微生物的生长和生产,还因冷却控温增加了生产成本。通过人工设计合成的温敏型RNA开关调控来源于腾冲嗜热菌(Thermoanaerobacter tengcongensis MB4)的热激蛋白DnaK的表达,该温敏型耐热系统显著提高了大肠杆菌的耐热性,同时还减少了大肠杆菌在37℃过表达热激蛋白的代谢负荷。将该系统应用于产赖氨酸大肠杆菌的高温发酵,不仅强化了其在40℃下的生长能力,而且显著提高了其在高温下的生产能力,赖氨酸产量比对照组提高了2.95倍。温敏型耐热系统的应用为人工耐热生物系统的构建提供了新方法。     

贝叶斯网结构学习搜索空间分析

贝叶斯网结构学习是一个NP难题,提高学习效率是重要研究问题之一。贝叶斯网结构空间的规模随节点(随机变量)数呈指数增加,选择适当的结构空间可以提高学习效率。本文对贝叶斯网结构空间进行定性和定量分析,对比有向图空间、贝叶斯网空间和马尔科夫等价类空间的规模和特点。通过实验数据分析先验结构空间约束对降低结构空间规模的效率,给出约束参数的选择区间。为贝叶斯网结构学习选择搜索空间和确定约束参数提供理论支持,从而提高学习效率。