基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

云计算在水电工程信息化建设中的应用

我国步入21世纪以来,水电工程经过不断的发展已经到了一个瓶颈期。面对水电工程建设过程中出现的各类问题显得力不从心,同时在建设过程中受到人力物力、环境地形、施工条件等多方影响,也对监管力度提出了不小的挑战。为切实保障水电工程的效率与质量,水电工程利用云计算技术进行信息化建设,这对水电工程的建设管理起到了促进作用,对于水电工程的整体建设来说,是极为有利的。     

基于有限元的区域分解方法在永磁聚焦系统仿真中的应用

随着计算机技术以及并行求解技术的发展,区域分解方法越来越多地应用于计算电磁学的各个领域.针对微波管中的永磁聚焦系统仿真,该文提出一种基于有限元的非重叠区域分解方法,其引入一种新型传输条件,并采用内罚的方式推导出有限元弱形式.该区域分解法的最大优势是不需要引入多余的未知量,并且最终集成的有限元矩阵满足对称正定性,适合采用预处理共轭梯度法进行矩阵方程的求解.该文仿真了多个微波管永磁聚焦系统,并与商业软件Maxwell进行了详细的对比,结果表明所提出的区域分解方法和Maxwell精度相当,却拥有着更加优越的计算性能.     

SND生物脱氮过程N_2O的产生与关键酶及其活性

废水生物脱氮是目前水处理中重要的去除含氮废水的方法。随着国内外学者的深入研究,一些新型的生物脱氮工艺被开发和应用到污水处理中,从而经济高效地去除废水中的含氮污染物,达到国家的排放标准。同步硝化反硝化(SND)是具有发展潜力的新型脱氮工艺,但在运行过程中不可避免地会产生N2O。N2O是最重要的三种温室气体之一,其温室效应约为CO2的300倍。因此,在注重SND的脱氮效率的同时,也应该关注其产生的气态物对大气环境的影响。文章阐述了SND脱氮过程中N2O产生的机理及相关酶,并分析了SND工艺过程中主要影响N2O释放量的工艺因素。     

基于BP神经网络技术的红土镍矿还原焙烧-磁选工艺条件的优化

还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属，由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多，导致工业生产中的选矿指标不稳定。为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果，本研究以青海某镍矿为原料，采用正交试验与BP神经网络相结合的方法，对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化。结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5%、焙烧温度1 070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m-1，在此条件下可获得产率为30.29%的镍粗精矿，比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83%。      

浮选柱反浮选脱镁工艺研究

利用浮选柱对高硅镁中低品位胶磷矿(P_2O_5 25.74%、MgO 1.31%、SiO_2 13.79%)进行反浮选脱镁实验,优化了反浮选脱镁工艺,并比较了浮选柱和浮选机的反浮选脱镁效果。确定最佳脱镁工艺条件为:捕收剂用量1.2 kg·t~(-1)、磷酸用量7 kg·t~(-1)、充气流量600 L·h~(-1)、冲洗水流量6 L·h~(-1)、柱径比8,在此条件下,得到P_2O_5品位为27.36%、MgO含量为0.64%的精矿,且精矿产率为92.65%,P_2O_5回收率为98.71%。