基于单光子计数激光雷达的Bayesian检测研究

在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。     

基于5G时长驻留的分析及优化提升方法

随着中国移动5G网络的逐步发展，目前已实现城区的5G网络连片覆盖，全网5G用户大规模增长。本文通过对经分数据用户产生的话单，结合用户使用的网络类型，利用成熟的经分平台，实现直接针对用户使用的网络、流量、时长等方面的分析，直观的体现了用户在5G网络的驻留时长占比以及5G网络的流量占比，为网络优化工作提供了重要分析依据。     

模具设计与制造专业群虚拟仿真实训基地建设路径研究

针对模具设计与制造专业群实训教学开展过程中存在的问题,开展专业群虚拟仿真实训基地的建设,通过精密模具智能制造生产线仿真实训工厂、模具数字化设计及智能成型单元综合应用平台、开放共享课程资源等3个方面内容的建设,引入行业新技术、新工艺、新标准,确保虚拟仿真教学资源与学生职业能力培养相一致。基地建设依托智能制造新技术,以培养高层次复合型技术技能人才为主线,满足实训教学为核心,多方共享为目标,助力区域经济发展,服务"鲁班工坊"国际化建设,最终实现虚拟仿真实训基地区域示范性效果。     

溶液法合成的功能无机材料氧化镍对钙钛矿太阳能电池光电性能的影响

功能无机材料氧化镍 （NiO_x） 作为钙钛矿太阳能电池中最有前途的空穴传输材料之一，其有着高空穴迁移率、良好的稳定性、易于加工以及适合的费米能级等优点。但是，由于 NiO_x自身固有电导率低，Ni空位的电离能相当大，未掺杂的 NiO_x中空穴密度受到很大限制，加上孔洞的积累增加了载流子复合的可能，从而降低了有效的电荷收集。因此，优化 NiO_x薄膜的成膜质量是解决上述问题的关键。本文通过溶液法使用乙二醇甲醚（MEA）、乙醇（EA）和去离子水作为溶液，分别制备了 DME-NiO_x、EA-NiO_x 和 NCs-NiO_x 薄膜，并在浓度调节范围内对基于 NiO_x的钙钛矿器件进行优化，最终得到了光电转化效率 （PCE） 为 18.50%，开路电压 (V_oc) 为 1.034 V，短路电流 (J_sc) 为 22.94 mA/cm²，填充因子 （FF） 为 78% ...     

农村光棍成因及治理机制研究

以驻村扶贫点滇西南L县X村的光棍为研究对象,侧重个体精准性,强调个体因果性的特征,运用小数据分析该村光棍的贫困特征和生成原因,基于马斯洛需求层次理论探索光棍内生动力激发机制.研究表明:农村光棍趋于年轻化,形势严峻;光棍成因受到外部资源匮乏的限制,又受到自身资源缺陷的制约,内外因相互影响,但外因只有通过内因才能发挥作用.探讨通过需求原理激发光棍群体的内生动力,构建长效治理机制,让光棍群体最大限度实现人生价值,提升社会获得感和幸福感.     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。