空间信息舞动开源架构

随着地理信息系统建设的发展,社会各行各业对地理空间信息的旺盛需求,地理空间信息的应用已经走向产业化,并形成了地理空间信息产业链。近年来,与商用GIS/RS软件相比,开源空间信息软件已具有相当竞争力,其一系列的开源架构已经能完成各式各样的需求方案。     

模糊神经网络在解耦控制中的研究

在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温一主汽压力对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。     

具有工况适应性的管道泄漏信号特征提取

基于神经网络的管道泄漏检测的关键是特征量的提取。以基于压电式动态压力传感器的管道泄漏信号暂态过程为研究对象,分析了不同工况下首、末站泄漏信号的差异,介绍了基于小波分解的泄漏信号增强方法。提出了把动态压力信号作正负区间划分、把相邻区间信号累加值差分、相邻区间信号均值差分和相邻区间信号峰值差分作为泄漏信号识别特征的特征量计算方法和相对量化方法,分析了泄漏信号特征量的横向、纵向合理性评判依据,并以此对从实际泄漏信号中提取得到的特征量进行了检验,验证了特征量提取方法的合理性。最后,给出了以首、末站特征量共同作为输入的神经网络管道泄漏诊断模型及其训练、检验结果。长期的管道泄漏实时监测结果表明,所提出的泄漏信号特征提取方法具有较强的工况适应性,为原油输送管道泄漏的鲁棒诊断提供了较好的技术手段。     

基于■损拆分理论的联合循环机组性能研究

在经典的分析方法上,引入一种将■损拆分为内部/外部和可避免/不可避免■损的改进■分析方法,深入研究系统中不同组件之间的相互影响关系以及可提升潜力。应用该方法对国内某电厂9FA燃气-蒸汽联合循环机组进行性能分析,结果表明:顶循环3大部件之间存在强烈的相互扰动的关系,燃气透平性能对底循环部件外部■损的影响较大。     

浅谈计算机网络常见故障处理及维护方法

网络故障极为普遍，网络故障的种类也多种多样，要在网络出现故障时及时对出现故障的网络进行维护，以最快的速度恢复网络的正常运行，掌握一套行之有效的网络维护理论、方法和技术是关键。就网络中常见故障进行了分类，并对各种常见网络故障提出了相应的解决方法。     

基于工程建设总承包模式的并行设计管理研究

近年来，总承包模式在国际上得到了越来越广泛的应用。本文针对总承包模式下的设计管理。提出运用并行工程原理。将早期设计与后续环节有机结合。充分发挥集成管理的优势。并提出了并行设计的理论框架。从并行工程应用于总承包模式的适用性，应用并行设计的前提和实施并行设计的结构框架体系等几个方面。对该模式进行了初步探索和研究。     

建筑产业集群化发展的思考

在介绍产业集群理论的基础上,分析了建筑产业集群现象及特点,阐述了建筑产业集群效应,提出以产业集群作为建筑业发展的新思路,并对建筑产业集群化发展的两条路径进行探讨,提出应注意的问题和措施建议。     

远距离输送过程中氯气的防液化措施

采用电伴热方式解决氯气在低温环境、远距离输送过程中的液化问题。     

刚果(金)某铜钴矿粗制氢氧化钴浆化洗涤工艺试验研究

针对刚果(金)某铜钴氧化矿产出的粗制氢氧化钴, 采用生产新水为洗涤剂、板框压滤机为液固分离设备, 分别对浆化洗涤工艺条件进行了单因素与正交试验考察。结果表明, 正交试验得出的最优工艺条件为: 液固比7∶1、浆化时间50 min、搅拌强度80 r/min; 液固比对浆化洗涤效果影响显著性优先于浆化时间及搅拌强度; 优化工艺条件下获得的产品钴品位为42.46%, 比洗涤前提高了3.21个百分点, 镁含量4.72%, 比洗涤前下降了2.17个百分点, 表明该工艺条件下浆化洗涤效果良好。     

基于特征置信度的无源域自适应方法

由于隐私保护和数据安全等原因,传统的域自适应问题通常假设神经网络在向目标域迁移时源域数据是可读取的。假设并不总能被满足,为此提出一种无源域自适应方法,不需要读取源域数据,即可实现神经网络由源域向目标域的迁移。该方法将目标域数据依置信度的高低划分为两部分,并基于分而治之的策略设计伪标签。对于高置信度数据,直接将神经网络预测作为伪标签;低置信度数据的伪标签则由神经网络的预测和周围高置信度数据的标签共同决定,这一过程被建模为一个优化问题,由优化问题的解析解给出了低置信度数据的伪标签。为更好地估计低置信度数据的伪标签,利用在低置信度数据上的信息最大化损失促使这些数据特征具有很好的聚类结构;同时,在高置信度数据上使用自监督损失,使得高置信度数据尽可能均匀的分散在特征空间中,从而保证每一个低置信度数据周围都存在高置信度数据。实验结果表明,本文所提方法不仅超过了最新的无源域自适应方法的表现,还取得了优于传统的域自适应方法的表现。