两层级联卷积神经网络的人脸检测

目的 传统人脸检测方法因人脸多姿态变化和人脸面部特征不完整等问题,导致检测效果不佳。为解决上述问题,提出一种两层级联卷积神经网络（TC_CNN）人脸检测方法。方法 首先,构建两层卷积神经网络模型,利用前端卷积神经网络模型对人脸图像进行特征粗略提取,再利用最大值池化方法对粗提取得到的人脸特征进行降维操作,输出多个疑似人脸窗口;其次,将前端粗提取得到的人脸窗口作为后端卷积神经网络模型的输入进行特征精细提取,并通过池化操作得到新的特征图;最后,通过全连接层判别输出最佳检测窗口,完成人脸检测全过程。结果 实验选取FDDB人脸检测数据集中包含人脸多姿态变化以及人脸面部特征信息不完整等情况的图像进行测试,TC_CNN方法人脸检测率达到96.39%,误检率低至3.78%,相比当前流行方法在保证算法效率的同时检测率均有提高。结论 两层级联卷积神经网络人脸检测方法能够在人脸多姿态变化和面部特征信息不完整等情况下实现精准检测,保证较高的检测率,有效降低误检率,方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

室内空间中的自然光环境探析

随着时代的进步和发展,人们对室内空间设计提出了更高的诉求,无论是物质层面的家具拣选、材料采用,还是精神层面的装饰风格、气氛营造,越来越多的人开始追求更高品质的生活方式,以满足自身需求。自然光环境也在这种新形势下得到更多人的关注。因为优秀的自然光环境不仅能够满足实用性,还能够丰富室内空间的氛围和层次,同时也符合国家提倡的"低碳环保可持续"的发展号召。自然光环境具有无可比拟的实际应用价值,它不应该是可有可无的设计辅助措施,而应是未来高质量室内环境设计的重要评价标准。     

基于BP神经网络的大坝沉降预测模型

以某大坝沉降监测数据为例,利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明,滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测,具有良好的应用前景。     

辽河坳陷东部凹陷天然气特征及成因类型

辽河坳陷东部凹陷是辽河油田重要的天然气生产区,随着勘探程度的不断深入,亟待从整体格局上对天然气成因、成藏与分布规律进行系统研究,确定下一步勘探方向与勘探潜力。为此,依据该区天然气的地球化学特征（含氮特征、干燥系数、碳同位素特征、甲烷氢同位素特征、轻烃特征等）,对其成因类型和分布规律进行了分析。结果认为：该区天然气具有较明显的混源特征,既表现为不同热演化程度天然气的混合,也表现为不同成因类型天然气的混合;不同层系、不同地区天然气混合比例有着较大区别,总体上以生物-油型混合气和油型-煤型混合气为主;按照成熟阶段来划分则以热解气为主,裂解气和过渡带气各占3%和6%。     

基于正交试验的致密油渗吸影响因素分析

针对压裂施工过程中渗吸增产效果受储层性质、作业条件等多种因素影响的问题,开展了不同因素对渗吸采收率影响的量化研究。以渗吸理论为基础,结合新疆油田致密油M区块的储层特征和开发状况,利用自行研发的电子式高精度静态渗吸装置,对影响渗吸的6个因素进行了室内对比实验。在简化实验过程、提高实验精度的基础上,得到了渗吸液体系、渗透率、原油黏度、界面张力、润湿性和防膨剂含量对采收率的影响规律;并基于L₉(34)正交表设计了正交试验,通过较少的试验次数得出其中4个主要因素对渗吸采收率影响程度大小的排序,从大到小依次为:界面张力、渗透率、原油黏度、润湿角。该结论不仅为M区块现场作业压裂液类型的选择和配方的优化以提高渗吸采收率提供一定的理论依据和技术指导,也可为其他致密油区块的压裂施工和提采增效提供参考。     

《含能材料》高效毁伤弹药专栏征稿

<正>高效毁伤弹药以"利用最小化成本获得最大化效果"为目标,对含能材料的性能和能量提出了更高的要求。为进一步促进高效毁伤弹药及其技术的研究,本刊将于2015年增设高效毁伤弹药专栏,内容涉及(1)传统含能材料的优化和改进以及先进含能材料的开发和应用,包括:传统含能材料合成、制造、处理和应用的新方法与新技术,新的CHON含能材料的开