基于深度学习的电子鼻食品新鲜度检测与识别技术研究

实际生活中,食品储存情况复杂,对食品新鲜度的准确检测十分重要.将常见食品分为水果、蔬菜、肉类三个类别,并根据实际情况,对不同食品储存情况设计相应实验,利用设计的电子鼻系统对食品样本进行检测,将测试得到的样本数据用于建立线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,最终利用不同模型对食品样本的状态:新鲜、水果腐败、蔬菜腐败、肉类腐败,作出分类识别.对于实际测试样本,LDA、SVM、CNN识别准确率分别为:45.00％、85.00％、90.00％,结果证明基于深度学习的电子鼻系统可对不同储存情况下的食品新鲜状态作出有效判断,可在一定程度上为受主观因素影响的感官评价提供客观参考,提高食品新鲜度判断准确性.     

融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization, BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit, LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取能力。结果表明,该模型最终达到了95.12%的准确率, 相比原结构识别精度提高了9.8%。验证了改进后方法能够对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透5类不锈钢焊缝缺陷实现高精度分类。相比现有方法,其识别面更广,精度更高,具有一定的工程实践意义。     

一种大载荷智能播撒无人机探讨研究

中国近两年常用的航空播撒无人机,主要还是无人直升机和多旋翼无人机.但随着每亩播撒收入的提升,高载药量、高智能的无人机需求逐步突显出来.本文阐述了一种具有有效载荷大、飞行速度低、可超低空飞行等特点的智能播撒无人机,其在智能播撒方面的具有较大的优势.     

甘肃省东大山铁矿地质—地球物理找矿模型研究

作为沉积变质型磁铁矿床的代表,其找矿模型对同类型磁铁矿床勘查具有借鉴意义。为了研究东大山铁矿的地质-地球物理找矿模型,用以指导周边外围找矿,首先通过收集该矿区以往不同程度的勘查资料,总结出矿区及外围各类岩矿石的磁性特征,认为磁法是寻找该类矿床的最有效手段,可以采用1:5 000高精度磁法观测进行更深入的了解。然后采用位场延拓、垂向及水平导数等方法对采集的数据进行进一步的处理,通过勘探线剖面磁测数据2.5D重磁联合反演,查明了矿体赋存于单斜构造当中,呈薄层状多层整合产出,磁异常与矿体在三维空间位置上完全对应。最后,基于此构建出了东大山铁矿地质—地球物理找矿模型。该成果可用于指导其外围及隐伏矿床找矿工作,并且对矿床进行重新的评估。     

废气再循环对直喷汽油机燃烧及排放影响的仿真

应用计算流体力学(CFD)软件对一台带有废气再循环(Exhaust gas recirculation,EGR)系统的均质缸内直喷(Gasoline direct-injection,GDI)汽油机进气冲程至作功冲程排气门开启时段进行了三维仿真,研究了不同EGR率和过量空气系数λ对缸内状态及排放特性的影响,探讨了温度场、火焰面密度、NO浓度场、CO浓度场、微粒浓度场等参数的变化趋势。结果表明:EGR率为10%时,能在对燃烧过程影响不大的情况下有效降低排放质量;同时,在缸压稍有下降的情况下,λ=1.1时能有效降低排放质量;λ=1.0时能保持较高的缸压和中等的排放水平。     

基于Davies理论的粗糙面光散射特性研究

基于Davies理论,利用BRDF描述散射特性,系统考察了BRDF随角度、波长及粗糙度等参数的变化规律.数值结果表明,粗糙面的BRDF在形态上有一定的类镜面散射特性同时在镜面方向出现"高光"区域;入射天顶角越大则散射越趋于镜面反射;波长越小,粗糙面的相对粗糙程度越大,则Davies理论模型非镜面反射部分比重也越大.结果表明研究可为复杂实体散射分析与应用提供一定的理论依据和指导.     

多小波基的设计与地震图像并行融合实现

面向地震图像解释中的具体问题,开展图像融合算法研究,增强目标识别的准确性,提高对地震图像的解译能力.设计了一种具备对称性、短支撑性、二阶消失矩和正交性的高性能多小波基,提出了其并行融合算法实现.算法考虑了对配准误差的适应性问题,提高了图像空间频率.从实验结果来看,图像的整体和细节特征比单小波融合方法有较大的提高.通过将地震图像融合技术与并行程序设计相结合,在多核处理器下采用虚拟节点技术搭建多机并行图像融合平台.实验结果表明:针对多核系统的并行融合方法省去了并行处理的数据寻址时间,相比并行化前,算法执行时间随着节点数增加而减少,并且各并行操作更为规范、简洁,符合算法操作规则性强的实现特点.     

纵向数据单指标模型的广义经验似然统计推断

基于广义估计方程和二次推断函数方法,提出了纠偏的广义经验似然方法对纵向数据单指标模型进行统计推断,获得了模型中指标参数分量的极大经验似然估计和纠偏的广义经验对数似然比统计量.证明了相关估计量在一定条件下具有渐近正态性,且纠偏的广义经验对数似然比统计量依分布收敛于χ2分布,利用所得结果,可以构造未知参数的置信域及相关的假设检验.     

当前我国失地农民群体性事件产生的原因及对策

当前我国失地农民群体性事件呈现数量增多、影响加剧、自发性增强,组织性提高、利益性和政治性并存等特点。失地农民群体性事件产生的原因在于土地产权与征用制度缺陷、基层政府治理方式不合理和利益保障机制不完善。为了有效防控失地农民群体性事件,必须要完善土地产权与征用制度,提高基层政府的治理能力,完善失地农民的利益保障机制。     

基于主成分分析法的高速公路交通安全评价

道路交通安全状况不但对社会生活的质量影响很大,而且与人们的自身利益也息息相关。选用主成分分析方法对某省道路交通安全状况进行评价。首先,选择绝对事故指标变量作为评价指标,并对某省的指标数据作统计特征描述。而后运用主成分分析方法得到待评价高速公路的综合评分及排序结果,最后给出相应的改善措施。研究结果表明,应用主成分分析评价道路交通安全状况是可行的。