基于NiFe薄膜AMR效应磁阻开关芯片的研究

利用磁控溅射设备在含有电路的6in.晶元上沉积惠斯通电桥形状的NiFe薄膜,对薄膜进行磁场退火处理,然后对薄膜进行后续的加工和封装,成功制备出磁阻开关芯片,经过测试获得芯片的相关电磁参数,发现其开关性能优异,温度稳定性好,静态功耗低,已经达到国外同类产品的性能.     

基于SAIL模型的HJ-1卫星LAI反演算法研究

基于辐射传输模型和人工神经网络算法,研究出适用于环境一号卫星CCD相机数据的叶面积指数反演算法针对环境一号卫星CCD相机的波段特征,设计出一种新的植被指数HJVI,有效的避免了数据饱和现象,提高了算法的精度。     

基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法

高精度的风电出力预测技术是实现碳中和的关键技术之一,随着智能电网的逐步建设,风电出力预测系统逐步从分散模式趋向于集中模式,其表现为一个系统集成多个风电场站的数据和模型。传统预测方法无法较好地处理这种大数据融合场景,也无法较好表征多个风电场站之间的关系,因此,提出了基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法。通过基于Stacking集成学习框架思想和图理论对多个风电场站形成的特征数据构建图数据,其中,图数据的节点为历史风电出力数据、基础方法预测值数据以及气象、位置等多源数据,边为多个风电场站之间的相关性,从而实现对多个场站数据的融合表征。最后搭建残差图卷积神经网络对所构建的图数据进行学习训练,并通过公开数据集验证了所提算法具有更好的结果。     

改进YOLOv5的无人机影像车辆检测方法

针对传统遥感影像车辆目标检测算法易受干扰、鲁棒性较差且在实际应用当中会产生一定的漏检与误检现象等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量级无人机遥感影像车辆目标检测算法。以YOLOv5s为基线模型,根据车辆目标长宽比相对固定的特点,对锚框尺寸进行修正,提高了锚框与车辆目标的契合度;针对无人机影像中车辆密集情况,进行了加权框融合改进,对检测框合并,解决了预测框计数不准确的问题;由于车辆目标具有多变性,通过增加注意力机制网络,提升了模型识别车辆的速度和准确性。研究表明,改进的YOLOv5s模型可以实现实时准确的无人机影像车辆检测。     

基于改进生成式对抗网络的电气数据升频重建方法

高频电气数据是提高电网态势感知准确度、监测水平和辅助服务质量等的数据基础之一,但是,传统重建算法难以实现高精度的数据重建。因此,文中利用改进生成式对抗网络将低频电气数据重建为高频。通过将时序数据转化为电气图像,实现神经网络方法对电气图像特征的高效提取。利用基于深层残差网络的生成器和改进的残差块结构,提高生成器的特征学习能力。此外,生成器损失函数考虑真实样本与生成样本在低维或高维特征的差别。以公开数据集为例进行算法验证,验证结果表明,相比于传统重建方法,所提方法具有更高的峰值信噪比、结构相似性和更低的平均绝对误差、平均绝对误差百分数,以及更高的高频细节还原度、重建精度,能够对不同数据集实现泛化。     

基于Q学习算法的变论域模糊控制新算法

变论域模糊控制器的控制函数被＂复制＂到后代中,往往存在着＂失真＂现象,这种现象的后果是造成算法本身的误差.针对这一问题,本文提出了一种基于Q学习算法的变论域模糊控制优化设计方法.本算法在变论域模糊控制算法基础上提出了一种利用伸缩因子、等比因子相互协调来调整论域的构想,且通过用Q学习算法来寻优参数使控制器性能指标最小,使其在控制过程中能够降低＂失真率＂,从而进一步提高控制器性能.最后,把算法运用于一个二阶系统与非最小相位系统,实验表明,该算法不但具有很好的鲁棒性及动态性能,且与变论域模糊控制器比较起来,其控制性能也更加提高.     

基于MODIS的海表面温度反演系统设计与实现

海表面温度(SST)是重要的海洋物理参数,对海洋研究具有重要意义.通过遥感数据反演是目前获取SST数据的主要方法之一.遥感反演数据具有反映大区域尺度的海温连续分布状况,且数据获取及时稳定等特点.本文基于IDL构建了面向EOS/MODIS数据的SST反演系统,讨论了系统的功能和结构,给出了具体的数据反演处理流程,对系统中采用的SST反演算法和云检测方法进行了详细说明.最后以我国东海海域为例,将反演结果与多年观测资料对比,表明系统反演得到的SST分布规律与多年观测资料一致,同时还利用同步观测的浮标数据和NASA MODIS SST产品对反演结果进行验证,结果显示系统反演的SST平均误差为1℃.数据精度满足海洋预报和其他科学研究的需要.     

基于MODIS的秸秆焚烧火点识别原理及算法IDL实现

秸秆焚烧容易污染空气,影响交通。常规秸秆焚烧监测难度较大,而卫星遥感数据具有覆盖面广,时效性强、分辨率高等优点,有利于秸秆焚烧监测工作的进展。本文将介绍如何使用MODIS数据提取秸秆焚烧火点的算法。在算法实现上采用交互式数据语言IDL（Interactive Data Language）进行实现,大大缩短了人机交互时间,提高了秸秆焚烧点自动提取的响应速度,从而提高工作效率,促进秸秆焚烧监测工作的开展。     

面向应急响应的无人机图像快速自动拼接

根据应急响应的需求,为了快速、自动且稳定地获取遥感区域的全覆盖图像,提出一种直接适用于无人机序列图像的拼接方法.利用无人机平台上的低精度飞行控制系统与无标定的非量测相机获取序列图像,并进行快速自动配准;根据全局地面点在多视图像上的投影点集,基于单应矩阵和自由投影中心建立整体优化误差方程,并利用Levenberg-Marquardt非线性迭代求解;再根据并行几何定位拼接线的快速处理方法进行图像插值和融合,实现全流程自动化的图像输出.通过灾害应急响应的无人机遥感实验结果表明,在1h内处理完成450幅序列图像,获得定位精度小于3个像素的0.05m分辨率图像;文中方法适合无人机的序列图像配准,为应急响应提供了有效的技术支持.     

指标量化在高职院校职称评审中的作用探究

职称评审工作是高职院校人事工作的重要组成部分,针对目前高职院校职称评审中存在的诸多问题,具体分析了建立指标体系的依据及原则,建立指标体系所需考虑的内容以及在指标体系实施过程中需要注意的问题,从而建立一套科学的量化指标体系,保证职称评审工作的顺利实施．