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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
某石英脉型金矿,原矿金品位为7.62g/t,通过重选+浮选的联合选矿工艺选别后,其尾矿中金品位为0.75g/t,总回收率在90.50%左右。为进一步研究尾矿中金的可回收价值,开展工艺矿物学研究,以查明影响金在选别过程中流失的矿物学因素。通过工艺矿物学自动分析仪(BPMA),扫描电镜(SEM-EDS),XRD等对尾矿开展工艺矿物学检测分析。结果表明:尾矿中的金矿物主要为自然金,偶见银金矿;金矿物主要以与脉石裸露连生的形式存在;其次包裹于脉石矿物中;还有少量为单体;另有少量以次显微金的形式分布于磁黄铁矿为主的硫化物中;金矿物的粒度极其微细,基本都分布于10μm以下,且有近一半分布于5μm以下。损失的金矿物主要以与脉石连生的形式存在,且粒度十分微细,通过再磨-浮选进一步回收的难度较大,裸露金含量超过60%,可采用堆浸对金回收,以提高金的回收率。  相似文献   
3.
以江西宜春某富锡铌钽粗精矿为研究对象,为进一步分离回收铌钽和锡,采用X 射线荧光光谱分析(XRF)和矿物自动分析系统(AMICS)详细分析该样品元素和矿物组成、矿物赋存状态等工艺矿物学特征。结果表明:样品Ta2O5含量为18.05%,Nb2O5含量为9.95%,SnO2含量为45.35%,主要矿物组成为铌钽铁矿、锡石、磁铁矿及硫碲铋矿等。铌、钽元素主要以铌钽铁矿形式存在,含量为38.44%,锡以锡石形式存在,含量为47.35%。铌钽铁矿和锡石在矿石中以单晶体半自形团块状及交代共生型不规则粒状产出,均与磁铁矿存在密切的共生、包裹关系。铌钽铁矿单体解离度50.39%,锡石单体解离度73.34%,解离度级别均主要分布在80~100%区间。铌钽铁矿和锡石单矿物粒度均集中分布在26.52~89.19 μm,在此区间的累积占有率分别为81.49%和85.99%。基于矿石矿物特性,建议采用浮选法通过高效捕收剂和活化剂、抑制剂的组合使用实现矿物的回收利用。  相似文献   
4.
采用液相色谱-质谱联用技术(LC-MS)检测分析了干酪乳杆菌Zhang的VBNC态和正常态两种细胞的代谢组差异。结果显示,在正离子和负离子模式下分别检测到874个和368个代谢物质,根据P<0.05、差异倍数>2和VIP≥1筛选原则,通过数据库比对鉴定得到干酪乳杆菌Zhang在两种状态下的主要差异代谢物有24种,主要包括氨基酸类、糖类、维生素类等6类,随后按类分析了这些物质在干酪乳杆菌Zhang生存过程中的作用,为探索干酪乳杆菌Zhang VBNC态在逆境条件下的存活机理提供一定的参考。  相似文献   
5.
张钢  梁伟阁  佘博  田福庆 《兵工学报》2022,43(4):737-747
复杂供输机构的运行环境恶劣,传感器采集到的振动信号中含有猛烈冲击、噪声等成分,属于典型的非平稳特征信号,难以直接评估供输机构健康状态。针对上述问题,提出一种基于时频数据驱动的供输机构健康状态软测量方法。利用Morlet小波变换得到振动加速度信号时频图作为输入特征,构建基于深度卷积网络的软测量模型。在深度卷积网络中引入Dropout正则化项,减缓过拟合现象,同时定量分析软测量结果不确定性。复杂供输机构台架试验表明:该方法能够有效区分供输机构健康状态,准确率达到90%,在性能退化阶段,能够定量分析机构退化程度,测量误差在7%左右;与基于均方根值、信息熵及时频图的软测量方法对比分析可知,该方法能够有效提高供输机构健康状态识别精度和性能退化程度测量精度,降低测量结果的不确定性。  相似文献   
6.
7.
IEC61508等标准提出了几种计算安全仪表系统需求时平均失效概率的方法,但是,对于具有冗余配置的复杂系统,随着组件数量的增加,系统的中间状态数量快速增长,用户难以构建马尔可夫模型,即便借助计算机来建模运算也较为耗时。提出了一种同型“K oo N”简并状态的马尔可夫建模的通用方法,首先是根据降级状态进行判断,将符合条件的状态进行简并,然后对标记为危险失效状态的概率进行计算。通过严格的理论推导,该简并状态方法可以在不损失精度的前提下简化马尔可夫建模。  相似文献   
8.
近年来,神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂,需占用大量计算资源并消耗电能,从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路,综述了近年来该领域主要研究成果,并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为,首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型;然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法;最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.  相似文献   
9.
为了搞清古龙页岩油成藏过程及油藏特征,指导古龙页岩油勘探开发,利用大量岩心实验分析数据,分析页岩形成的古沉积环境,通过观察大量扫描电镜照片,深入分析有机质赋存状态。以封闭体系低熟页岩生烃热模拟实验为基础,结合成烃—成岩—成储耦合过程研究,系统分析古龙页岩油成藏过程,从而明确其油藏特征。结果表明:(1)青山口组古沉积环境优越,层状藻是古龙页岩有机质的主要来源,古龙页岩原始有机碳含量高,平均在3.0%以上,奠定了页岩油生成的物质基础;(2)古龙页岩有机质主要有3种赋存状态,第1种为有机质和黏土等无机矿物呈互层状分布,第2种为有机质受挤压后在无机矿物粒间赋存,第3种为有机质在黏土矿物层间吸附沉积,有机质的不同赋存状态为古龙页岩的普遍含油奠定了结构基础;(3)古龙页岩油的成藏演化主要经历了压实—大量生烃前阶段、大量生烃阶段、原油裂解等3个阶段;(4)古龙页岩油藏具有大面积连续立体式分布、纯油油藏、压力系统稳定且与埋深关系密切、原油密度和原油黏度受成熟度控制且在平面上呈环带状变化等4个特点。研究成果明确了古龙页岩油成藏过程以及油藏特征,为松辽盆地北部古龙页岩油有利富集区优选以及开发方案设计提供了...  相似文献   
10.
机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。  相似文献   
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