差异化运动参数的有效挖掘技术仿真

研究运动参数准确挖掘方法.在运动参数挖掘的过程中,由于图像采集时间间隔比较短,短时间内运动幅度的变化非常小,所以很难对运动参数差异性进行准确的描述,无法实现运动参数准确挖掘.提出利用蚁群聚类算法的运动参数挖掘方法.根据约束模糊聚类相关原理,获取运动参数特征聚类目标函数,对特征差异目标进行最大化处理,完成运动参数特征提取.计算残留信息素对于聚类中心的隶属度,设置合理的蚁群目标搜索调整因子,计算聚类中心和对应的偏差,并对偏差进行有效补偿,完成参数挖掘.实验结果表明,利用改进算法进行运动参数挖掘,能够有效提高挖掘的准确性,提高数据管理的效率.     

应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积

全球剖分理论为全球海量遥感影像数据的组织管理和多尺度遥感影像的作物提取和识别提供新的解决思路．结合基于地图分幅扩展的全球剖分模型及其剖分面片的几何特征,阐述剖分遥感影像模板的概念模型和数据模型,提出利用剖分遥感影像模板来提取作物种植面积的处理流程．并给出不同尺度范围提取作物面积适宜选取的剖分级别和影像分辨率。采用高分辨率遥感影像初步尝试对河南省许昌地区小麦种植面积进行提取,通用遥感影像处理软件相比,其精度和速度都有一定的提高．     

高效脱漆剂的研制

根据环氧改性的有机硅树脂涂层在有机脱漆剂中的溶胀时间和脱落时间,确定了最佳的脱漆剂配方组成,研究了脱漆剂中各成分对脱漆剂性能的影响。     

应用高效组合改进干燥工艺

应用清华大学化工系设计的高效组合干燥工艺流程对原有的赫斯特干燥工艺流程进行改进：将赫避的引风机改为干燥床的送风机，将原赫斯特Φ1400的干燥床替换成清华大学设计的Φ1000干燥床，绞龙由原来干燥管总心进料改为切向进料并将光轴后的实体螺旋改为叶片型螺旋。改进后聚氯乙烯的优等品率提高了15％，且树脂含水量低，不易返潮，并大幅度提高了干燥系统的生产能力。     

基于排队的服务系统的最小成本

用排队论的方法对基于排队的服务系统进行分析,确定了服务系统的排队模型.给出了统计平衡条件的排从系统的主要指标.讨论了该排队系统的最优化,并进行了实例分析.     

分段对称反向高斯-约当消元法及其应用

求解变系数方程的高斯消元法与高斯-约当消元法计算原理类似、问题相近,但前者计算速度高于后者.提出分段对称反向高斯-约当消元法,其中包括根据系数矩阵结构特点构成特殊增广阵,以展示和应用元素的变化规律,并分段对上下三角元素消元以大大提高计算效率.对矩阵下三角元素正向消元及对称计算可简化所有下三角元素计算,而对上三角元素反向消元可再省略所有上三角元素计算,而取倒后的对角元素作为规格化因子可大大减少除法计算.根据单位矩阵结构特点,对其规格化或对系数矩阵上下三角元素消元时均仅计算部分对角元素和下三角元素可进一步提高计算效率.所有元素均用四角规则计算而无需计算公式以简化计算和编程.新方法大大减少了高斯-约当消元法中元素的计算,且原理简单、易于编程,可快速求解各种变系数方程,还可利用元素对称性求解常系数的节点阻抗矩阵.与高斯消元法和高斯-约当消元法相比,新方法计算速度大大提高.     

面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术

针对智能电表与表后断路器大多依赖人工掌机扫码进行配对,配对过程过度依赖人工,成本高,且容易发生误配对串户等问题,提出了面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术。该技术通过在蓝牙断路器内置开关电容模块和编码电路,将配对特征码信息调制成无功电流信号,利用电力线传输至智能电表,并与蓝牙断路器广播发送的配对特征码信息进行比对,从而实现智能电表与表后断路器的自动配对。该配对过程无需依赖人工,极大地降低了人工成本,提高了配对的准确性。最后,实验验证了所提的微电流指纹自动配对技术的正确性和有效性。     

蓝宝石高温光纤压力传感器的设计与仿真

针对高温环境下压力测量需求,提出采用蓝宝石材料来构造适用于特殊环境下的光纤高温法珀压力传感器。基于圆形膜片压力敏感原理设计了传感器敏感单元结构尺寸,通过Comsol有限元软件建立了敏感单元模型,对敏感膜片的表面位移及应力分布情况进行了仿真,验证了传感器设计的可靠性;同时分析了传感器的温敏效应,结果表明随温度升高,传感器的灵敏度会增大,会对压力测量产生误差,约为1.51kPa/℃,上述结果为蓝宝石高温压力传感器的结构和性能优化设计提供了有效指导。     

基于部分加权损失函数的RefineDet

针对目标检测网络单阶改进目标检测器（RefineDet）对类间不平衡数据集中小样本类别检测性能差的问题,提出一种部分加权损失函数SWLoss。首先,以每个训练批量中不同类别样本数量的倒数作为启发式的类间样本平衡因子,对分类损失中的不同类别进行加权,从而提高对小样本类别学习的关注程度;然后引入多任务平衡因子对分类损失和回归损失进行加权,缩小两个任务学习速率的差异;最后,在目标类别样本数量存在大幅差异的Pascal VOC 2007数据集和点阵字符数据集上进行实验。结果表明,与原始RefineDet相比,基于SWLoss的RefineDet明显提高了小样本类别的检测精度,它在两个数据集上的平均精度均值（mAP）分别提高了1.01、9.86个百分点;与基于损失平衡函数和加权成对损失的RefineDet相比,基于SWLoss的RefineDet在两个数据集上的mAP分别提高了0.68、4.73和0.49、1.48个百分点。     

荆江门弯道近期滩槽演变特点及影响因素分析

三峡水库运用改变了下泄水沙条件,坝下游弯曲河型均呈现“凸冲凹淤”演变规律,以致碍航问题日益突出。为研究弯曲河型滩槽演变特点及其成因,以下荆江河段荆江门弯道为例,利用三峡蓄水后近15 a实测地形资料,采用逻辑推理及统计分析方法分析其影响因素并预测了航道变化趋势。结果表明:三峡工程运用后,凸岸边滩年际间呈持续冲刷趋势,冲刷位置不断下移导致河段展宽引起航道条件恶化;在平滩流量(20 000~25 000 m³/s)持续时间＞15 d的年份,凸岸边滩冲刷后退,反之淤长;冲淤幅度与年均来沙量,尤其细沙(d≤0.125 mm)含量密切相关,基本呈同步变化趋势;荆江一期工程实施后,在当前水沙条件下凸岸边滩会继续受冲,形成枯水双槽,航道条件将恶化。水沙过程的改变是弯曲河型滩槽演变的主要原因,遇大水且来沙量较少的年份,荆江门河段很可能出浅碍航,这可为下荆江弯曲河段航道治理提供一定的参考价值。