基于组合赋权模糊物元可拓模型的渭河流域甘肃段河流健康评价

从水文完整性、化学完整性、形态结构完整性、生物完整性及社会服务功能5个准则层出发,构建了渭河流域甘肃段河流健康评价指标体系;采用基于改进层次分析法和Critic法的组合赋权法和模糊物元可拓模型计算河流健康状况评价等级,对渭河流域甘肃段河流健康状况进行了评价,并结合障碍诊断模型,分析了该研究区域河流健康突出问题。结果表明：2017—2019年渭河流域甘肃段干流河流健康等级均为亚健康状态,且呈现小幅好转趋势;5个准则层中化学完整性表现最差,流域治理应重点关注河流水质治理;评价河段的敏感度指标与水文、化学、生物完整性相关,是提高河流健康水平最有效的敏感因子。     

倾角传感器稳定性测试与分析

为了进一步加强产品质量监管,更加全面地了解倾角传感器的稳定性,随机抽取了两款倾角传感器,针对倾角传感器的启动特性、动态特性和稳态特性进行测试与分析.为了更全面地展示出倾角传感器稳定性,结合倾角传感器在设备上面从启动到稳定工作的整个过程,文章给出较为合理的测试方法和步骤,重点分析了倾角传感器启动时的快速稳定性、动作时的动态跟随性和静态时的稳态特性.测试结果表明,动态特性好的倾角传感器启动时会更快地稳定,而稳态特性相对降低.     

潜艇作战仿真方法与系统设计

潜艇作战仿真是潜艇作战问题研究的重要方法之一.基于分布交互式仿真技术体系,提出了潜艇作战仿真的闭环仿真和开环仿真方法,构建了潜艇作战仿真系统的典型架构;设计了潜艇作战闭环仿真方法,包括集群并行仿真任务调度方法和蒙特卡罗并行仿真算法;构建了潜艇作战系统开环仿真系统,实现了潜艇作战系统LVC一体化仿真;设计并优化了潜艇作战仿真流程.提出的潜艇作战仿真方法实现了对仿真软硬件资源的充分利用,显著提高了仿真任务吞吐率和仿真效率,拓展了仿真应用范围,已经在潜艇作战问题研究实践中得到了成熟应用.     

基于L1输出反馈自适应方法的火箭姿态控制

针对运载火箭刚—弹耦合动力学模型,开展了基于L1输出反馈自适应方法的火箭姿态控制器设计.考虑到L1控制器低通滤波器环节可能在一定程度上减少弹性影响,分析了火箭不同低频模态对控制系统的影响情况.由于低通滤波器带宽与系统带宽存在相互制约关系,当无法通过低通滤波器设计消除低阶弹性影响时,结合校正网络设计L1输出反馈控制器.仿真结果表明,上述设计思路能够应对火箭低阶弹性问题,所设计的控制器控制效果良好,且在弹性频率变化时系统依然具有良好的暂态和稳态性能.     

基于集成学习的卡车空压系统故障诊断研究

针对故障特诊复杂多样和故障样本类别不平衡,使用传统故障诊断算法对机械设备进行故障预测时预测结果正确率和可靠性偏低的问题,提出一种改进的Stacking集成学习结构,一方面对数据集进行降采样来重构数据集,另一方面使用贝叶斯优化和网格搜索来调节单个机器学习模型参数,最后通过改进的Stacking集成学习框架将训练好的强机器学习模型融合在一起,实现对机械设备故障的预测.在斯堪尼亚卡车空压系统故障数据集上进行实验,获得了比LightGBM、CatBoost等任一单模型更好的效果,较适用于复杂工况下的机械设备的故障诊断,为准确率和可靠性要求高的场景提供一种解决方案,具有较强的应用价值.     

区域中小学教师“互联网+教育”的现状与教学策略

“互联网+”催生了基础教育的新型教育生态体系。梳理了区域中小学教师“互联网+教育”的现状,从优化教学 设计、提升教学体验、开放教学时空、完善教学管理四个方面探索中小学教师“互联网+教育”的教学策略,以期为中小学教师 开展教学实践和教育研究提供参考。     

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力.     

中文知识库问答中的路径选择

路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升。针对复杂问题候选路径数量组合爆炸问题,该文比较了两种路径剪枝方法,即基于分类的方法和基于集束搜索的方法。在包含简单问题和复杂问题的CCKS 2019-CKBQA评测数据集上,该方法能达到较优异的性能,测试集上单模型系统平均F₁值达到0.694,系统融合后达到0.731。     

基于信道状态特征的手势动作识别技术研究

手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。     

基于MEMS电容式加速度计的闭环读出电路设计

设计了面向圆片级封装的一种闭环加速度计读出电路.在基于电容式微加速度计结构的读出电路设计中考虑了寄生电容对整个系统的影响.用MATLAB SIMULINK对所设计的读出电路进行了建模仿真.在仿真过程中分析了噪声、圆片级封装与普通封装的寄生参数及实际工艺中流水结构的不对称性的影响并进行了比较.结果表明,所设计传感器及读出电路的非线性误差在量程±20 gn范围内小于0.5％;圆片级封装的稳定时间在2 ms,小于普通封装的稳定时间;基于圆片级封装的对称性梳齿结构的输出电压灵敏度为328 mV/gn.