基于全过程管理理念的配网管理综合评价体系

为加强配网的生产和运行全过程监督,提高配网管理的整体效率,并进一步提升供电可靠性,建立一套基于全过程管理理念的配网管理综合评价体系.首先,利用鱼骨图分析法确定影响供电可靠性的关键因素,并据此形成三级指标体系;其次,采用多项式函数拟合专家评分法得到的分数,形成各指标的评分判据函数;最后,根据不同指标的特点,分别采用历史数据统计、灵敏度计算及Delphi法确定各级指标权重.配网管理综合评价体系设置合理,可对配网4个管理模块进行综合评价,对配网的运行与生产具有指导意义.     

非相参多点源抗反辐射武器诱偏效果半实物辐射式仿真研究

简述了非相参多点源抗反辐射武器诱偏原理,提出了非相参多点源抗反辐射武器诱偏效果半实物仿真试验方法。通过对半实物仿真结果与理论分析、实弹打靶结果的比对分析,总结了试验方法对评估非相参多点源抗反辐射武器诱偏的有效性。     

基于像素与子块的背景建模级联算法

针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题,提出了一种背景建模分层模型,首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域,然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作,2种不同层次的算法通过非对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明,所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景形状的精确性,且对光照突变不敏感,建模效果优于级联算法中任一独立算法,而处理时间小于2种独立算法处理时间之和,满足了实时处理要求。     

超分辨近场结构中二元共晶合金掩膜的工作机制

超分辨近场结构(super-RENS)技术通过在传统光盘结构中插入掩膜结构而实现近场超分辨,是目前最具实用化前景的超高密度光存储技术之一,其中掩膜层的近场光学特性是决定其光存储性能的关键。利用三维时域有限差分法(3D-FDTD)对合金掩膜的近场光强分布进行了数值仿真和分析,提出二元共晶合金薄膜在激光作用下形成的规则微结构可能是以其作为掩膜层的超分辨近场结构光盘产生较高信噪比(SNR)的原因。     

Terahertz Transmission Properties of Split Ring Resonator Arrays

The transmission properties of double-ring split ring resonator(SRR) arrays and closed ring resonator arrays are measured using terahertz(THz) time-domain spectroscopy. This technique allows for the simultaneous measurement of the amplitude and phase of the transmission coefficient as a function of frequency. The ability to directly measure the phase spectrum is expected to be important in characterizing potential negative index media. In the employed experimental geometry, THz pulses are normally incident ...     

基于数字光栅相移法的三维重构

利用光栅投影法进行三维测量有良好的发展前景,但仍未能很好地解决高精度测量问题。提出结合相位高度映射关系和棋盘标定法的三维测量方法,该方法基于数字光栅相移技术,减少了对数字光栅和CCD几何约束要求,操作简单,实现对被测物三维信息的测量与重构。对已知高度为20 mm的参考物体进行测量,高度相对误差为0.727 5%。实验结...     

基于噪音谱分析的新型指数空间匹配滤波器设计

光学相关识别过程中,为减小输入场景中背景噪音对输出相关点的影响,通过分析背景噪音和目标图像的傅里叶谱,在匹配滤波函数中引入一由背景噪音傅里叶谱确定的指数函数,通过指数函数对匹配滤波函数振幅进行非线性调制,使设计的指数型空间匹配滤波器对背景噪音谱透过率小于目标图像谱透过率,从而增加输出相关平面上的信噪比,以实现相关点的正确探测。模拟结果表明当参量m由0增加到1.2时,相关峰值下降2.28倍,信噪比增加3倍。模拟和实验结果均表明:与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到明显改善。     

浮选图像中泡沫边缘分割

矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。     

以就业为导向的计算机教学模式的探讨

现代社会的教育及培训离不开社会就业现实的导向作用.对于中职学生来说,以就业为导向的教育模式更容易让学生认识到当前的形势.每一个中职学生在计算机课堂上学习时,都应紧跟就业导向的要求.中职计算机教师对就业导向领悟的程度不同,学生学习的实际效果有很大差异.因此有必要对目前中职计算机教学的现状加以探讨,结合学习内容和计算机学科...     

酚醛树脂为前驱体制备多孔碳泡沫材料

以液态酚醛树脂为前驱体,正戊烷为发泡剂,吐温80为匀泡剂,在高压釜中通过卸压发泡的方法制备了酚醛树脂泡沫,然后将其经1000℃碳化后得到碳泡沫.研究结果表明,所得的典型碳泡沫样品是一种以无定形碳结构为主的轻质多孔碳材料,密度约为0.15g/cm3.碳泡沫的微结构可以通过调节卸压速率而得到有效控制,当卸压速率为0.05MPa/min时,可以得到孔洞相互贯穿、平均孔径约为300μm且分布较为均匀、接点完好,韧带光滑的多孔碳泡沫.