MS/RS微机远动系统

本文叙述按我国国情设计的一套微机远动主、分站系统，描述了其结构和构成方框图，阐述 了其硬件组成和软件主要部分流程图，介绍了其主要功能。     

宽温区标准锗电阻温度计

为建立我国低温温标提供保存和传递温标及内插工具,研制了1～40(100)K宽温区二次标准锗电阻温度计。用于宽温区的锗电阻温度计,其电阻温度关系必须呈现“软”过渡特性,并能用一个合适的数学分析式以足够的精度拟合电阻—温度关系;同时,作为二次标准温度计使用,必须具备高的复现性。本文着重给出了上述方面的初步研制结果。     

一种抗背景干扰的多尺度人群计数算法

人群计数技术以估计人群图片或视频中的人数为目标,可以有效预防人群踩踏事故的发生,广泛应用于安防预警、城市规划及大型集会管理等领域。然而,由于人群尺度变化、背景干扰、人群分布不均、遮挡和透视效应等因素的影响,单幅图片的人群计数仍是一项非常具有挑战性的任务。针对人群计数中多尺度变化和背景干扰问题,提出一种抗背景干扰的多尺度人群计数算法。以VGG16网络结构为基础,引入特征金字塔构建多尺度特征融合骨干网络解决人群多尺度变化问题,设计Double-Head-CC结构对融合后的特征图进行前景背景分割和密度图预测以抑制背景干扰。基于密度图的局部相关性和多任务学习,定义多重损失函数和多任务联合损失函数进行网络优化。在ShanghaiTech、UCF-QNRF和JHU-CROWD++数据集上进行训练和评测,实验结果表明,该算法能够很好地预测人群密度分布和人群数量,具有较高的准确性,且鲁棒性强、泛化性能良好。     

光学坐标测量系统技术研究

光学坐标测量系统是建立在数字近景测量技术基础上的一种新型精密测量系统.它具有便携性好、精度高、测量范围大、受环境干扰小等优点,适合工业工程的现场测量.针对工业现场精密测量的需求,分析了立体视觉原理以及通用坐标测量的数学模型.目前系统的精度接近±0.1 mm/m,整个系统已初步成型,能够对实物工件进行测量,其测量精度、自动化程度令人满意.     

动态规划算法实现数字图像压缩的研究

针对数字化图像存储和传输的特点,提出利用动态规划算法对图像进行相应的压缩处理,设计实现图像压缩器,用以节省存储空间,提高数据传输速率,最后给出了算法实现的程序.     

基于用户兴趣的搜索结果动态聚类算法

目前搜索引擎返回的结果往往比较多,而且各类文档混合在一起,没有针对性,使用者仍然需要花费大量时间来寻找自己感兴趣的文档。提出了一种对搜索结果动态聚类算法,利用用户的兴趣特点,从搜索结果的文档中抽取摘要,利用这种摘要随着用户的浏览进程进行动态聚类,将这些文档聚成不同类别。用户只需要找出自己感兴趣类别,便可以得到足够多感兴趣的文档。实验证明,这种方法是有效的,并具有抗噪声等良好性能。     

智能数字型强震观测与分析系统

介绍了智能数字型强震观测系统，给出了其技术指标，组成结构及特点，该系统采用固态存储，智能编程控制，Ｗｉｎ９５界面等先进的设计思想，测试结果证明，该系统可满足一般强震观测的要求。     

石墨烯的研究进展

石墨烯是碳的又一同素异形体,具有独特的二维结构和优异的力学、电学、光学、热学等性能,成为富勒烯和碳纳米管之后的又一研究热点.全面综述了近几年来石墨烯的制备方法,详细讨论了微机械剥离法、化学剥离法、化学合成法、外延生长法、电弧法、化学气相沉积法的优缺点,并针对制备方法存在的产量低、结构不稳定、高污染等问题,提出了一些大规模可控制备高质量石墨烯的建议.还结合石墨烯的结构和特性,概括了石墨烯在复合材料、微电子、光学、能源、生物医学等领域的应用进展,并展望了其主要研究方向和发展趋势.     

稠油热采井井筒内蒸汽参数计算

注蒸汽热采是目前开采稠油的主要方法。注汽过程中,蒸汽沿井筒方向的压力、温度、干度以及热损失之间相互影响,通过给出的井筒综合传热数学模型,能够较准确的模拟井筒内蒸汽参数的变化。模型中考虑了蒸汽物性参数随压力和温度的变化,其中,井筒汽液两相垂直管流压力降计算采用经典的Beggs-Brill方法;计算井筒总传热系数时考虑了接箍热损失的影响,并对井筒总传热系数进行了修正。通过油田实例的计算对比,验证了模型的可靠性。     

基于人工智能的工业用温度检测仪器自动化控制方法研究

为了解决传统方法参数分析过程复杂,学习性能差,导致工业用温度检测仪器控制效果差,精测精度低的问题,提出一种新的基于人工智能的工业用温度检测仪器自动化控制方法。分析了工业用温度检测仪器工作原理,人工智能方法选择计算过程简单、学习性能强的单隐含层前馈神经网络,通过最小二乘法对隐含层节点数据进行拟合处理,获取隐含层节点数量,任意形成隐层节点参数,求出隐层输出矩阵与输出权值,完成学习。在实际应用中,把温度检测仪器输出信号当成前馈神经网络的输入,通过大规模工业用温度检测仪样本对前馈神经网络进行训练,在前馈神经网络输出误差趋近于0的情况下,通过输出权值模糊调节器获取输出融合权值,实现误差控制结果的融合,得到准确的温度检测结果,提高温度检测仪检测精度。实验结果表明,所提方法输出结果和目标结果间的差异小,泛化误差低,自动化控制效果好。