湖北电信网可持续发展战略研究

在介绍湖北电信网发展现状的基础上,探讨电信网的发展趋势,湖北电信网络在向信息资源丰富、能综合提供各种业务、满足宽带用户和窄带用户接入的高速电信网的目标发展,从各专业网入手提出湖北电信网可持续发展战略的建议。     

基于多任务学习的快速序列视觉呈现脑电图分类

针对快速序列视觉呈现的脑电图数据存在样本不平衡问题,提出一种基于多任务学习的快速序列视觉呈现脑电图分类模型。首先,建立深度共享特征提取模块,利用卷积神经网络自动学习共享参数,提取与任务关联的深度特征;其次,基于分类任务和超球约束任务构造多任务目标函数,利用两种任务的联合学习提取更有效的判别特征,提高模型泛化性。在快速序列视觉呈现公开数据集中进行实验,与常见的脑电分类模型DeepConvNet、EEGInception、DRL以及EEGNet相比,提出的Multi-task EEGNet在32个受试者中平均AUC分别提升3.57%、1.84%、6.22%和2.09%。实验结果表明,提出的多任务学习模型能更充分地提取判别特征,有效提升模型分类性能,较好地解决EEG分类任务中样本不平衡问题。     

一种高效的RAID6在线扩容机制

RAID存储系统具有良好的存取性能、优秀的可扩展性及相对低廉的成本,因而被广泛应用在各大企业的存储服务器中。文中基于RAID6的HS6扩容方案,设计一种HS6-O在线扩容优化方案,以提升HS6在线扩容时的效率。通过HS6-O分析在线扩容过程中用户访问I/O和扩容迁移I/O之间相互影响问题,设计并实现优先迁移访问度高的数据、读写I/O顺序排序和删除重复的写I/O操作三个方案,从而有效提升在线扩容时的效率。实验结果表明,相比于HS6,HS6-O在整体扩容效率上提升7.89%～19.15%,用户平均响应时间优化5.69%～22.12%,有着更好的在线扩容表现。     

基于ARMA模型的水文序列相依变异分级方法及验证

受自然和人为等因素的影响,水文情势和地理环境不断发生显著变化,不同水文要素形成的水文时间序列常呈现出一定的相依性。为定量研究水文序列中的这种相依现象,本文以自回归滑动平均模型ARMA为例,选取原始水文序列与其相依成分间的相关系数为衡量标准,提出对相依变异强弱程度分级的一种方法。先用公式推导的方式从原理上阐明相关系数与序列的自回归系数和滑动平均系数存在的关系,从而建立相关系数与序列自相关系数的联系,再选择合理阈值作为分级界限,把相关系数划分为5段区间,对应描述5种不同强弱的相依变异程度。分别以较低阶数的ARMA模型为例,通过统计试验验证了以相关系数作为分级指标的合理性。将所提方法分别应用于模拟时间序列和实测水文序列,并结合物理成因从气候变化和人类活动两个方面对实测径流序列的相依变异分级结果进行了分析与验证,结果表明该方法合理可靠。     

基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析

帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。     

粒粒菱角饮料的研制

本文介绍了粒粒菱角饮料的制作工艺,对去皮,表面硬化处理,半成品贮存,悬浮剂等进行了研究,成功地研究出了稳定、口感优良的粒粒菱角饮料。     

“智能控制”课程综合教学改革研究

本文针对“智能控制”课程的特点和存在的问题,从课程的教学内容、教学方法、考核方式等方面进行改革,采用面向问题的启发式教学方法设计了整个教学过程,教学实践证明取得了良好的教学效果,激发了研究生的思维潜力和学习主动性,培养了他们发现问题、分析问题和解决问题的能力.     

焊接逆变电源数字控制的分析

针对传统电焊机的交流电压的频率为电网频率50Hz的工作特点,其工作效率低,焊接效果差,耗电多等缺点.本文设计了焊接逆变电源的数字控制,通过数字控制实现电焊机逆变电源输出交流电压的频率,其实现方法是通过改变单相逆变器SPWM的调制波的频率,从而改变输出交流电压的频率.通过理论分析和DSP数字控制实验验证了该控制系统的稳定性和可靠性,并能适时的改变逆变电源输出交流电压的频率,该方法能提高焊接的效率、降低能源,提高焊接质量.     

多分辨率奇异谱熵及其在振动信号监测中的应用研究􀀂

在信息熵模型的基础上,将多分辨率分析和奇异谱分析有效结合,提出了多分辨率奇异谱熵及其算法,该指标能够表征不同尺度上信号能量分布的奇异状况.进一步,针对奇异谱分析是基于信号二阶平稳的假设,本文提出了基于高阶累积量的高阶多分辨率奇异谱熵,它能够充分体现信号的内在信息,提高了信号形式变化的适应性和对于嵌入维数变化的稳定性.通过对机械振动信号的仿真分析,该信息熵能够作为设备运行状态识别的有效依据.     

掏槽孔超深深度对爆破效果的影响

煤矿岩巷钻爆施工中,速度的关键在于掏槽.随着岩巷掘进工程量不断增大,虽然炮孔深度逐渐增大,但是掏槽孔超出普通孔的长度并没有改变,基本保持在200 mm及以下.针对掏槽孔超深与炮孔利用率这一问题,本文在超深系数η的基础上,引入裂隙区重合度φ的概念,利用数学建模方法,分析了不同超深深度爆破时的岩石应力状态,建立了超深深度及岩石碎胀系数之间的关系,并确定了掏槽槽腔主要参数的计算公式及取值范围,发现存在最优掏槽孔超深系数η和裂隙区重合度φ,使得炮眼利用率最高.利用LS-DYNA数值模拟分析了掏槽孔超深爆破时爆炸应力波的传播规律和孔底岩石的受力特征,并比较了200、300、400和500 mm不同超深深度的应力波强度变化特征并应用于岩巷掘进现场,对比了超深爆破方案和普通爆破方案的单循环进尺、炮孔利用率、眼痕率及大块率等爆破效果指标.结果表明,当超深深度为400 mm时,炸药爆破能量充分用于破岩,能量利用率最高,爆破后形成重叠的裂隙区,增大了后续爆破的自由面,提高了爆破破岩的效率,对岩巷钻爆法施工的参数优化有一定的指导意义.