高级氧化技术在持久性有机污染物处理中的应用

介绍了持久性有机污染物(POPs)的相关概念和性质,对几种典型的高级氧化技术在POPs处理中的应用现状作了较为详细的阐述,总结了各相关技术的基本原理及研究进展,并对其应用前景进行了评述。     

自适应EFSM可执行测试序列生成

基于扩展有限状态机(EFSM)模型自动生成测试序列可以提高测试效率.由于EFSM模型包含丰富的变量和谓词条件,它们之间的冲突可能导致自动生成的测试序列不可执行.对EFSM变迁及变迁之间的关联关系进行了详细的讨论和分析,定义了一个邻接变迁关联图,提出了一种自适应EFSM可执行测试序列生成算法.新算法首先根据变量和谓词包含情况对变迁进行分类,然后深入挖掘了邻接变迁之间的关联关系,最后,基于自适应预测搜索函数启发式引导可达性分析树扩展生成可执行的测试序列.实验数据表明,与宽度优先可达性分析方法相比,新算法可以有效降低可达性分析过程中产生状态空间爆炸问题的概率,从而提高测试序列自动生成的效率.在最坏的情况下,新算法的计算时空复杂度也等同于宽度优先算法.     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的。通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高。     

疲劳驾驶检测技术研究综述

分析了疲劳驾驶检测技术的研究难点,介绍了当前世界上几种具有代表性的疲劳检测方法,提出了应用信息融合技术将多种检测方法进行有机融合的检测方法,并在此基础上对这些疲劳检测方法的优缺点进行了详细的对比分析,最后对疲劳驾驶检测技术的发展趋势进行了展望.其中,非接触性、车载性和实时性研究及符合人体工程学和心理学仍然是疲劳驾驶检测...     

基于注意力机制的弱监督细粒度图像分类

针对细粒度图像分类任务中难以对图中具有鉴别性对象进行有效学习的问题,本文提出了一种基于注意力机制的弱监督细粒度图像分类算法.该算法能有效定位和识别细粒度图像中语义敏感特征.首先在经典卷积神经网络的基础上通过线性融合特征得到对象整体信息的表达,然后通过视觉注意力机制进一步提取特征中具有鉴别性的细节部分,获得更完善的细粒度特征表达.所提算法实现了线性融合和注意力机制的结合,可看作是多网络分支合作训练共同优化的网络模型,从而让网络模型对整体信息和局部信息都有更好的表达能力.在3个公开可用的细粒度识别数据集上进行了验证,实验结果表明,所提方法有效性均优于基线方法,且达到了目前先进的分类水平.     

采煤工作面突水期间排水系统的设计与实践

徐庄煤矿是1979年12月建成投产的老矿井,设计生产能力0.9Mt/a,经过技术改造,目前核定生产能力为1.8Mt/a。矿井自投产以来,对生产影响较大的水害为7号煤层顶板砂岩裂隙涌水。2010年全矿井正常涌水量为220m3/h,矿井设计正常排水能力为560m3/h,最大排水能力为1120m3/h。7199工作面位于矿井东九采区深部,开采深度为-582m,工作面储量104万t。工作面开采前,     

织物外观仿真模拟方法的比较

作为织物CAD的重要组成部分,织物外观仿真技术得到了足够的重视和研究,形成了一些相对比较成熟的模拟方法,这些仿真方法可归为3类:配色模纹法、基于纱线设计的织物外观模拟法、基于织物几何结构和光照模型的织物外观模拟法。分别介绍了这3类方法的仿真原理,分析了每类方法中不同仿真模型的主要优点与缺点,同时对3类方法进行了系统的比较和评价,指出相应方法的适用性,并提出了该研究领域的研究方向。     

基于注意力门残差网络的遥感影像道路提取

针对遥感影像道路提取出现的无关噪声多,道路不连续问题,本文通过改进U-Net提出了基于注意力门残差网络的道路提取算法。首先,编码器部分引入残差块传递原始特征,在保证网络深度的同时,使梯度能够有效传递;其次,在连接层使用多尺度空洞卷积特征提取模块,来充分挖掘图像中的多尺度特征信息;最后,用注意力门将浅层网络信息和反卷积信息融合实现解码,以抑制浅层噪声特征。使用的数据集包括Massachusetts Roads Dataset数据集和CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛数据集。实验结果表明,该算法可以有效提升道路分割的效果。     

基于连续卷积神经网络的3D脑电图情绪识别

作为人类大脑神经活动的重要指标，脑电（EEG）信号能更深层次地反映人的情绪状况，但当前大多数深度学习模型通过EEG识别情绪不够精确。本文提出基于连续卷积神经网络的3D脑电图情绪识别模型，采用提取DE和PSD特征时得到的等价矩阵所构造的三维脑电图立方体作为输入，舍弃卷积神经网络中的池化层。在DEAP数据集上进行实验，Arousal准确率为95.77%,Valence准确率为93.52%，表明该方法非常适用于情绪识别，能给后续相关研究提供参考。