基于振动声学的电力变压器绕组在线监测及特征参量提取

传统绕组检修方法包括短路阻抗法、频率响应法及低压脉冲法,但仅适用于离线或停电检测,影响变压器正常运行.介绍了基于振动声学的电力变压器绕组在线监测与故障诊断技术,采用加速度传感器检测绕组振动声学信号,结合频域分析法及峰值频率、频率偏移、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量实现绕组状态评估.     

改善的支持向量机图像分割分类器构造

构造分类器是图像分割中重要的处理环节,论文将先验知识引入支持向量机,对支持向量机做了改善,在改善的支持向量机基础上构造实现了一个分类器,重点是将为了检验分类器的有效性,通过对UCI机器学习数据库的数据进行的实验,实验结果表明改善的支持向量机分类准确率比支传统持向量机的准确率高。     

04卡西欧卡片长焦

带一部轻巧高倍变焦的小卡片去旅行,的确比带可换镜头相机要来得方便,所以选择"一机走天涯"DC时最紧的是要留意相机的变焦能力.ZR700拥有18倍光学变焦能力,其焦段范围由25mm广角到超远的450mm.不过在其超解像变焦技术帮助下,ZR700能将变焦能力提升两倍至36倍,而且在变焦能力提升之后仍然可以保持清晰的画面,大大提高了相机的远摄能力.此外,相机利用以两级光学防震矫正及高速连拍的技术,让相机能有5级防震效果,远摄的表现自然令人更有信心.     

基于动态探针的分布式死锁预防策略

数据库系统中事务死锁的检测和预防,对提高系统并发性和整体性能具有重要意义。在研究了现有的分布式数据库系统死锁预防策略的基础上,利用创建动态探针(DP)技术,提出了一种改进的死锁预防策略。该DP方法在创建探针后将其发往可能产生死锁的节点,接收到探针后,根据节点信息与探针所包含信息的比较结果,可以判断是否有死锁发生,从而达到预防死锁的目的。分析表明,该方法提高了死锁预防的有效性和系统资源的利用率。     

音频检索技术研究

结合音频检索发展现状,描述了当前相关研究的进展,介绍了现在最常用到的音频检索方法,讨论了与音频检索相关的关键技术：音频特征提取、音频分割和分类。基于内容的音乐检索研究是一种涉及音乐理论、信号处理、模式识别等相关领域的综合学科研究,其在音乐数据库管理、Internet音乐检索以及生活娱乐等方面都具有非常重要的意义。分析并总结出音乐内容及其检索的概念,给出音乐检索的系统结构,综述了基于内容的音乐检索方法,最后指出了音频检索发展的前景。     

基于改进Centernet的变电设备红外检测方法

变电站红外图像中小目标众多并且环境复杂,导致现有检测算法精度较低,因此本文提出一种基于改进Centernet的变电设备红外检测方法。首先以Centernet作为基础模型,将FPN结构引入上采样网络以充分利用小目标特征信息,从而解决小目标难以被精确检测的问题;然后,为提升网络在复杂环境中检测的鲁棒性,通过在主干网络resnet50中嵌入注意力机制来提升网络对重要目标的关注;最后,采用CIOU损失替换中心点偏移损失和宽高损失的训练策略以加速网络收敛、提升训练效果。实验结果表明,本文方法在小目标检测和复杂环境检测中都能有较好的检测效果,检测精度相比改进前提升3.1%,达到92.7%,相比Faster R-CNN等现有方法精度更高,在变电设备红外检测中具有一定参考价值。     

短中波红外长线阵拼接集成滤光片技术研究

空间光谱成像技术的发展使得探测器阵列与分光元件的集成成为一种趋势,长线阵拼接集成滤光片是空间多光谱成像仪实现焦平面集成分光的关键器件,在我国空间多光谱成像光学系统中需求明显。设计了4通道短中波红外长线阵拼接集成滤光片,采用离子束辅助轰击的电子枪蒸发方法制备了各通道窄带滤光片,利用专门研制的工装探索了拼接工艺,研制出了短中波红外长线阵拼接集成滤光片。测试结果表明:集成滤光片各通道平均透射率达到90%,最小带宽为230 nm （中心波长为4.95 μm）,光谱性能与设计结果吻合,满足性能指标要求。最小拼缝宽度仅为10 μm,拼缝不平行误差为1 μm,集成滤光片设计结构和拼接强度能够耐受抗振性试验。该集成滤光片已经在空间光学遥感仪器上成功应用。     

基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别

大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能.为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法.首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征.幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征.而多级特征可以从局部到全局表征目标.随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用.一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息.最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务.该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性.     

天尊游戏王

地球军团迎来了他们的Terrans Force X511-7,这家伙来势汹汹,仔细端详其配置单,不免会被吓一跳,这绝对是将军级的。     

uPOSC4.5:一种针对不确定数据的PU学习决策树算法

目前绝大多数在PU学习场景下的学习算法都只能处理确定数据,然而在现实世界的许多应用中,如在传感器网络、市场分析和医学诊断等领域,数据的不确定性是普遍存在的.基于针对精确数据的PU学习算法POSC4. 5,提出了PU概率信息增益,并在此基础上提出了一种能在PU学习场景下学习不确定数据的决策树算法uPOSC4. 5(Uncertain POSC4. 5).在UCI数据集上的实验表明,uPOSC4. 5具有较好的分类准确率和健壮性,且其分类性能优于aUPNB.