基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

新型U3Si2-Al燃料板的正电子湮没寿命谱研究

用正电子湮没寿命谱仪对U3Si2-Al燃料板样品的正电子湮没寿命进行了测量及分析,得到不同工艺状况下燃料包壳材料微观缺陷的形态及变化趋势.回火态燃料板包壳基体中的微观缺陷以单空位的点缺陷为主;冷作态中的缺陷以双空位、位错等缺陷为主;冲刷态中的缺陷以层错、小的空位团等缺陷为主.3种样品中,均未发现影响燃料板安全的大空位团缺陷.回火和冲刷等工艺或运行工况,会使燃料板包壳基体中的微观缺陷发生转变,并改变了燃料板的宏观力学性能.     

裂变靶辐照装置水力特性试验技术

针对裂变靶辐照装置内外流道尺寸狭小的结构特点及实堆测量需求,提出了进行裂变靶辐照装置水力特性试验的技术方案,采用微小压力传感器实测狭窄套管内外流道的流动压差,通过单项标定试验获得内外流道压差-流量关系拟合公式.由该拟合公式得到的计算值与内外管实测流量的相对误差最大不超过士2%,可以用于裂变靶辐照装置在实堆中进行水力模拟的试验数据处理.     

基于SOM神经网络和支持向量机的方言辨识

建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较好,特别适用于信噪比低的情况。     

基于计算解语义的逻辑程序测试和调试框架

逻辑程序开发过程中需要花费大量的时间用以程序调试,原因之一是调试通常包含大量的用户交互.减少对调试过程不必要的调用能够提高软件开发的效率.程序测试中得到的由同一个错误引发的多个症状是引发对调试过程不必要调用的因素之一.给出了一种逻辑程序测试和调试框架,其中测试用例的生成、症状的发现和调试(包括诊断和改错)交叉进行,由同一个错误引发的症状只有一个可引发调试过程执行,并以此方式避免了对调试过程不必要的调用.然后,利用一种基于约束的Prolog计算解语义,该框架被实例化为一种Prolog程序的测试和调试算法,本实例表明了该算法的应用.     

基于两级算法的对偶控制

考虑具有未知参数的随机系统的最优控制问题.采用包含新息方差指数项的损失函数优化系统的性能.新的损失函数由两部分组成:第一部分反映了对输出的调节作用;第二部分反映了辩识系统中未知参数应尽可能多地收集系统信息的需求.提出了一种两级优化算法.该算法首先把不可分问题转化为可分的两目标优化问题,再从两目标优化的非劣解集中挑出原问题的最优解.该控制律易于实施且具有对偶特点.仿真结果表明本文所得的控制律的有效性.     

矿井无线通信技术及其发展趋势

分析了目前矿井使用的无线安全调度和应急通信系统,讨论了其系统结构和特点,并根据矿井安全生产的现状,指出了矿井无线安全调度和应急通信系统的发展趋势。     

在移动IP网络中实现Anycast服务的一种通信模型

提出了一种建立在移动IP网络中的Anycast通信模型,深入分析和讨论了该模型的可行性及其有效性,并论证此模型可以支持在移动IP网络中建设大规模的Anycast组。     

基于降维算法从少量测量数据中重构温度场

由于测量环境及测量技术的制约,工业中温度信息的获取主要依据少量测点数据,难以得到被测对象完整温度信息。计算方法可以获得被测对象完整温度信息,但计算量大,信息再现实时性差。为了解决这个问题,实现快速、有效、准确的实时温度分布测量,提出一种基于Gappy POD低维表示的温度分布降维重建算法,从少量局部温度测量数据准确中重建温度场,并分析采用上述算法进行温度场重构时POD基个数、测点数量和测点位置对其的影响。通过双峰温度场模型重建结果和误差分析表明,重建误差在1×10^-10以下,且该算法显著地减少了测量传感器的数量,降低了温度分布测量的复杂性与测量成本,为工业测量中数据缺失提供新的解决思路。     

湖南电网110kV及以上变压器油中铜的检测情况与分析

对湖南省110kV及以上变压器油中金属铜含量进行了检测,对检测中发现的问题进行了分析并提出一些建议。