多级信息补偿的U型网络图像超分辨率重建算法

针对基于深度神经网络的图像超分辨率重建算法在特征提取过程中容易丢失特征信息,导致重建图像缺少纹理和边缘细节等问题,提出一种多级信息补偿的U型网络图像超分辨率重建算法.首先设计一个用于图像超分辨率重建的U型网络,该网络通过下通道分支对输入特征进行多层级特征提取和通道压缩,通过底层模块对压缩后的特征进行融合并提取不同通道的相关特征,通过上通道分支对压缩后的相关特征进行多层次特征提取和通道恢复;然后设计多级信息补偿模型,对U型网络的通道压缩过程中丢失的信息和通道恢复过程中难以恢复的信息进行补偿;最后在不同放大倍数下的Set5、Set14、BSD100和Urban100测试集上对所提算法和主流算法进行对比测试分析,实验结果表明所提算法相比主流算法实现了在峰值信噪比(PSNR)/结构相似度(SSIM)指标和视觉效果上的巨大提升.     

以图像分类为目标的字典学习算法

综述了字典学习算法的主要研究方向之一,即以图像分类为目标的稀疏表示字典学习算法。从空间变换法和类别指示法两个角度,分析各种算法的优缺点,并对相应的实验结果进行比较。总结了利用这类算法进行图像分类时所面临的其他一些关键问题,如模式识别中的旋转不变性和计算速度等。依据目前已有的技术和应用需求,探寻该领域未来的研究方向。     

干线传输系统中引入RAODM的初步探讨

从ROADM的技术特点入手,结合目前干线传输网络建设的实际情况,探讨在干线传输系统中引入RAODM的可行性、引入方式及注意事项等。     

昭通页岩气示范区钻井井漏处理及预防措施

滇黔北昭通页岩气示范区地层破碎,裂缝和孔洞发育,漏失层位多,钻井过程中经常发生井漏事故。本文通过页岩气示范区已完钻井的资料进行研究,对该地区地层特征,井漏类型进行了分析,结合国内钻井堵漏技术,针对不同层位的漏失优选适合的堵漏措施。本文对该地区后续钻井施工中的井漏处理和井漏预防方面有着积极的指导意义。     

石堡川灌区渠堤绿化工作的实践与思考

渠堤绿化与全民植树密不可分,是衡量灌区工程管理状况、保障渠道安全行水的关键。本文结合灌区工程现状,分析了渠堤绿化的作用、现状和存在问题,并就渠堤绿化建、养、管和收益分配体制作了有益探索。     

小型电冰箱(制冷器)的设计

在办公室,家庭和卫生系统中,经常要用体积小、功耗低、便于携带的冷藏设备或制冷设备。本文就是针对这些特殊要求提出,实现小型制冷器的设计,所设计的小型制冷器具有体积小,重量轻,无机械转动等独特的优点。本系统由温度传感器感受制冷器内温度,并把温度的变化传递给中央控制芯片单片机AT89C52,由芯片控制制冷系统使冰箱内温度达到显示屏上的设定值,使用者只需根据需要利用小按键设定不同的温度即可,达到预定的制冷效果。     

基于NPE-ELM的间歇过程质量相关故障检测

由于一部分间歇过程变量与质量变量并不相关,传统的质量相关故障检测方法是基于所有的过程变量来建立统计模型,所以会抑制或淹没某些有用的局部信息,降低过程监测的性能。因此,针对间歇过程广泛存在的复杂程度高、关联性强和非线性特征,提出了基于邻域保持嵌入极限学习机(NPE-ELM)的质量相关故障检测算法。首先,通过最大信息系数(MIC)将间歇过程变量划分为质量相关和无关变量;然后,基于划分的质量相关和无关子空间,分别应用NPE-ELM算法进行间歇过程故障检测;最后,数值例子和青霉素发酵过程的仿真结果,验证了所提算法的可行性。     

一种改进1DCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法

针对滚动轴承在强噪声背景时运行存在不同工况下样本分布不同而导致传统模型诊断精度较低的问题,提出一种改进一维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。以一维卷积神经网络模型为基础,通过全局均值池化代替全连接层,减少模型训练参数,同时在全局均值池化层引入最大均值差异域自适应迁移学习实现滚动轴承变工况故障诊断。与ResNet和1DCNN+DA等方法的对比分析表明,将1DCNN模型中的FC层通过GAP层代替并与DA迁移学习相结合,能够提高整个模型的泛化性和诊断精度。     

基于改进核主元分析的TE过程故障诊断

对于复杂非线性化工过程,传统的核主元分析(KPCA)方法在故障检测方面明显优越于普通的PCA方法,但存在故障辨识效果差的问题,而且实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰。针对此,提出一种改进的核主元分析方法,对数据进行小波去噪预处理,利用核主元分析方法进行故障检测,并利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T2和SPE的贡献率,根据每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障源。把上述方法应用到TE(Tennessee Eastman)化工过程,仿真结果表明该方法不仅能够去噪、抗干扰和准确检测故障,而且能够有效辨识故障。     

工程纤维增强水泥基复合材料(ECC)耐久性能研究进展及应用

普通钢筋混凝土结构存在着严重的耐久性问题,工程纤维增强水泥基复合材料(ECC)具有较高的延性和微裂缝控制能力,是有望解决工程结构耐久性问题的新型建筑材料。对ECC材料进行了介绍,综述了ECC的抗收缩性能、抗冻融性能、抗疲劳性能与抗渗性能的试验研究现状,以及ECC在实际工程中的应用。指出了推广应用ECC需要开展的工作和亟待解决的问题。