VES：阴道炎症（vaginitis）辅助诊断专家系统设计与实现

阐述基于规则诊断推理技术的阴道炎症辅助专家系统的设计与实现。针对阴道炎症医疗诊断的特点,讨论该系统在建立过程采用的关键技术,描述系统的结构框架、知识表示、推理方法和实现技术。整合数据库技术,人工智能技术及阴道炎症医疗诊断技术,为实现阴道炎症智能诊断系统提供有价值的探讨。     

面向新能源并网的低压用户链路识别算法

针对新能源并网带来的电压特性变化和低压拓扑关系辨识颗粒度细化需求,提出了基于图信号处理的用户链路识别模型。该识别模型利用相邻节点间的电压相似性表征图信号的平滑性,结合节点电流定律对网络结构的约束,克服新能源并网带来的同相用户电压相似性变差的影响;利用图结构固有的链路属性,实现低压拓扑识别下沉至用户之间的上下游连接关系识别。最后,利用真实用户数据搭建仿真模型验证了所提算法的有效性,探讨了所提算法在不同场景下的性能表现,并与已有识别算法进行了比较分析。算例表明,所提算法与已有算法相比,可有效识别用户链路关系,且对新能源并网渗透率和数据误差率有较好的鲁棒性。     

基于MQTT协议的智能网关设计

为了解决远程设备与云平台之间的数据交互及远程监控的问题,文中设计一种基于MQTT协议的智能网关。该智能网关以单片机STM32F407和4G模块EC20为核心,使用网关的RS 485接口获取设备端的ModBus数据;通过MQTT协议将数据经4G模块上传到云平台,并能够将云平台下发的控制指令转发给设备端,实现远程设备与云平台之间的数据交互;同时用户可以通过PC网页监测设备的运行信息。采用MQTT协议作为网关与云平台之间的通信,ModBus协议作为设备与网关之间的通信,通过两种协议的结合能够提高数据传输的效率,节省网络流量,并且为低带宽以及不稳定网络环境中的远程设备提供稳定的网络服务。经测试,基于MQTT协议的智能网关网络通信稳定可靠,具有很好的应用前景。     

融合音节和词条特征的藏文文本情感分类研究

将深度神经网络模型应用于藏文文本情感分类中,虽然取得不错的分类效果,但仍然存在因藏文评论文本长度较短引起的特征稀疏的问题,使得深度学习模型不能够提取到更为全面的藏文文本语义特征。该文提出一种以藏文音节和藏文词条同时作为文本基本表示对象,采用CNN、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制等深度学习模型完成对藏文评论文本情感分类的研究方法。实验首先对音节和词条进行向量化表示,然后分别采用多核卷积神经网络、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制获取藏文文本中多维度的内部特征,最后通过特征拼接,再经激活函数为Softmax的全连接神经网络完成文本情感分类。研究结果表明,在该文的实验测试语料集上,融合音节和词条特征模型的分类准确率要优于基于音节的模型和基于词条的模型。     

考虑谐波耦合的车网系统谐波域SISO阻抗建模

我国电力机车和牵引网具有复杂的电力电子结构特性,由此而产生的车侧变换器和单相交流电网之间的谐波相互作用,容易导致整个车网系统出现低频振荡现象,严重影响车网系统的稳定。基于车网系统的时变特性,考虑车网之间的谐波耦合过程,提出了基于线性时变周期(linear time-periodic,LTP)框架的谐波状态空间(harmonic state space,HSS)小信号建模方法,以对车网系统进行研究。首先推导了车侧变换器的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)谐波域阻抗模型,并揭示了由于车侧控制器中Park变换导致系统出现偶数倍基频频率耦合的过程。将建立的MIMO阻抗模型转换为保留了所有频率耦合信息的单输入单输出(single-input single-output,SISO)谐波域阻抗模型,从而进一步简化了阻抗测量和基于阻抗的稳定性分析过程。最后,通过Matlab/Simulink仿真平台与StarSim半实物平台验证了模型的精确性并基于所搭建的模型准确地评估了车网耦合系统的低频稳定性。     

低功耗高速时钟数据恢复电路

为了降低高速串行接口的时钟数据恢复(CDR)电路的功耗,在研究、分析现有时钟数据恢复结构的基础上,提出了一种新的时钟数据鉴相算法及其电路实现方法。新的电路设计仅使用一个高速采样时钟,比传统的鉴相电路减少一半的采样率,从而减少了前端采样模块的功耗。该鉴相算法采用统计方法减小鉴相时钟的噪声,进而达到很低的误码率。该鉴相算法可使用数字综合的方法实现,工作在较低的频率下,这样便于迁移到不同的工艺中。整个电路使用40nm工艺实现,实际芯片测试数据表明,使用该电路的接收端可以稳定工作在13Gb/s的速率下,功耗达到0.83p J/bit,误码率低于10E-12。     

纵向多孔及实心ZnO微纳米棒的制备、表征及其光催化性能研究

以硝酸锌和六次甲基四胺为原料,水为溶剂,采用低温水热法制备出具有优异光催化性能的六方纤锌矿结构ZnO微纳米棒,并研究了合成过程中磁力搅拌及原料溶液浓度对制备产物形貌及光催化性能的影响,建立了其光催化降解甲基橙的动力学方程。结果表明,搅拌条件下制备的产物为纵向多孔的棒状ZnO,无搅拌条件下制备的产物为实心ZnO纳米棒.优选出的硝酸锌和六次甲基四胺浓度均为0.025mol/L。相比于实心ZnO纳米棒,纵向多孔的棒状ZnO具有更优异的光催化性能,在紫外光照射20min后,对甲基橙的降解率达到100%。通过动力学模型拟合发现,纵向多孔的棒状ZnO具有更大的催化速率常数(0.2942 min~(-1)),是实心ZnO纳米棒催化速率常数(0.1306min~(-1))的2.25倍。     

逆子结构理论在运输包装中的研究进展

微动态逆子结构方法在解决由产品、包装和运载体(如车辆)组成的产品运输包装系统的相关问题上效果显著。综述了运输包装中逆子结构理论的发展与完善及其在其他方面的应用成果、测量信息不完备下的逆子结构分析以及间接逆子结构分析。逆子结构理论的发展为了解运输过程中产品的动态特性提供了新的方法,也为今后运输包装的进一步发展提供了参考。     

基于多小波包-能量算子解调的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承单通道振动信号的复合故障识别易出现漏诊、误诊的问题,提出多小波包与能量算子解调相结合的方法。该方法首先利用多小波包变换在全频率范围内分解原始信号;其次将排列熵作为多小波的单支信号特征的评价标准,分别重构符合标准的单支信号,实现信号的降噪及复合故障分离;最后采用能量算子解调方法解决信号的调制问题,完成故障信息的识别。滚动轴承内、外圈故障信号分析结果证明该方法的有效性。     

多口径低压气体超声波流量计在负压环境中计量特性的分析

气体超声波流量计具有通用性好、压损小、精度高、测量范围广等一系列优点,广泛应用于各个行业~([1])。由于其稳定性较好、易损部件少、精度高已成为各个天然气交接门站首选的计量器具~([2])。目前大多数在用气体超声波流量计使用工况均为高压,高流速,与日常检测工况是相反的。低压气体超声波流量计在现场使用时往往是常压或者次高压,这与目前气体计量器具检测时压力(常压)相接近。实验分两组,以DN50、DN80、DN100为一组;DN150、DN200、DN250为一组。以负压、检测介质为空气分析不同口径流量稳定性与示值误差。得出不同口径流量计在不同分界流量点以上及分界流量点以下流量稳定性与示值误差变化规律。