基于轻量级密集残差网络的水下图像增强

深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一,但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此,提出一种轻量级的密集残差卷积神经网络(dense residual convolutional neural networks, DRCNN)用于水下图像增强。为降低计算成本,DRCNN采用深度可分离卷积提取高级特征;通过密集连接和残差学习促进不同通道之间的信息交互,提高模型表征能力;将输入的退化图像与中间特征图融合,保留图像全局相似性,同时防止模型梯度消失。实验结果证明DRCNN能有效提高水下图像质量,较于现有算法,DRCNN参数量减少了85%,PSNR、SSIM值分别提高了3%、2%,测试速度提高了3%。DRCNN使用更少的参数实现了更好的性能,利于在低资源设备的实时场景中应用。     

边界不确定信息的处理—Fuzzy集和Vague集

Fuzzy集和Vague集都可用于边界不确定信息的处理。文章首先研究了这两种集合间的关系、性质,提出了Fuzzy集和Vague集的边界不确定性都可用犤0,1犦上的一个子区间来进行描述的思想。然后基于一些Vague集相似度量的思想,提出了一种求Fuzzy集和Vague集的相似性度量方法,并建立了基于Fuzzy集和Vague集度量方法的统一模型,该模型在这两种集合相似性度量上是等价的,并给出了该模型满足的性质。     

基于遗传算法优化SVM的嵌入式网络系统异常入侵检测

由于传统嵌入式网络系统入侵检测方法难以获得较高的检测精度,提出基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的网络入侵检测技术.支持向量机分类器能够较好地解决少样本、高维、非线性分类问题.然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大影响,遗传算法能够同时优化支持向量机的训练参数,采用遗传算法进行支持向量机的训练参数同步优化.实验结果表明,这种遗传算法优化的支持向量机分类入侵检测模型有着很高的检测精度.     

昌宁含铁低品位高泥锡石矿重-磁选工艺研究

云南昌宁锡矿石主要有用金属矿物为锡石,其次为褐铁矿等,主要脉石矿物为石英,锡主要以锡石及酸溶锡形式存在。原矿Sn品位为0.166%,−0.074 mm矿泥含量为24.61%（其中−0.019 mm矿泥含量为14.27%）,属低品位、高泥、含铁难选锡石矿。本文在对该矿石进行原矿性质研究的基础上,开展了该矿的重-磁选工艺研究。结果表明：原矿破碎至−12 mm按0.212 mm粒度洗矿分级,洗矿+0.212 mm粗粒破碎至−3 mm后磨矿至−0.074 mm 55.85%与洗矿细粒−0.212 mm合并,采用螺旋溜槽预先抛尾-溜槽精矿摇床分选-摇床精矿强磁选除铁的选矿工艺流程,可以获得产率为0.21%、Sn品位为41.32%、Sn回收率为52.27%的锡精矿,及产率为0.75%、Sn品位为4.750%、Sn回收率为21.46%的锡富中矿,锡精矿与锡富中矿Sn累计回收率为73.73%,锡精矿质量达到了YS/T339-2011标准中一类VII品级精矿质量要求,较好地实现了该锡矿的分选。     

采用CCF浮选柱回收某尾矿中铜的实验研究

本文以湖北某磁选尾矿中铜的综合回收为研究对象,通过工艺矿物学研究表明,该磁选尾矿组分较为复杂,铜含量较低为0.38%,嵌布粒度较细,铜主要赋存于原生硫化铜中,分布率为74.08%,铜矿物主要是黄铜矿,少量铜蓝、辉铜矿等,脉石矿物主要是石英,其次为方解石、白云石、绢云母,少量长石、高岭石等。针对尾矿中铜矿物“贫、细、杂”的特点,采用CCF浮选柱进行回收铜的选矿实验研究,研究结果表明,经过一次粗选一次扫选和两次精选作业,可从含铜0.38%的尾矿中获得铜品位16%以上,铜回收率76% 以上的铜精矿,实验指标良好,实现矿产资源综合回收利用。     

多层次立体式营销模式的探索和实践

文章阐述了国有煤气制气公司在市场经济环境下,经过探索和实践建立起多层次立体式营销模式,为公司降本增效作出了贡献。     

再生铝合金熔体净化技术的发展现状

开发适合再生铝的熔体净化技术,对提升铝熔体品质是一项极具意义的工作。该技术有助于实现废铝的高效再生与利用,生产高性能的再生铝产品。本文综述了再生铝合金熔体净化技术的发展现状;指出我国铝材料研究的整体水平与国外相比还存在差距,需要进一步加大研发力度以实现超越。     

广义多尺度集值决策系统最优尺度选择

为了在不同的粒度下对同一对象进行观察、表示、分析和决策,提出了多尺度信息系统.考虑到一个对象在属性的各个尺度上的取值为多值的情况,多尺度信息系统被进一步扩展到多尺度集值信息系统.然而,在现有的多尺度集值信息系统中,所有属性必须具有相同的尺度级数,使得每个属性都只能在同一个尺度下进行组合.并且,最优尺度选择仅考虑决策系统的一致性或不确定性,忽略了实际应用中的决策代价问题.针对上述问题,定义了一种具有代价的广义多尺度集值决策系统,分析了决策系统的不确定性和代价随尺度组合的变化趋势.然后,为了提高最优尺度选择的时间效率,提出了一种基于三支决策思想的尺度空间更新方法.最后,结合用户需求,给出了最小化不确定性和代价的最优尺度选择方法.实验结果表明,该方法不仅可以结合不确定性和代价得到最优尺度解,并且与传统的Lattic Mode相比,能有效地提高计算效率.     

电子商务安全审计系统的设计与实现

由于系统软件设计漏洞的无法预料,黑客攻击手段的不断变化,传统网络安全产品已不能满足黑客重点攻击的电子商务服务器系统的安全要求。该文在分析基于主机和基于网络的入侵检测系统的特点的基础上,提出了一种电子商务安全审计系统的设计。