看不见的城市

那些出现在我们梦中的城市,或是初次造访,或是故地重游。有时,我们醒来以后才能判断梦之城的所在;有时,却能凭借梦境中的某个情景嗅出故地的气息。一时,我们在梦中的长廊或小巷中徘徊,却不知身处何地,更不明去往何处;一时,即使在梦中,我们也能真切地感知到梦境中周遭的信息,就算大脑告诉我们梦中的城市与我们在现实世界中无限神往的城市无一处相同——其实质的形态绝无任何相似,我们也能凭借梦中的信息对所处时空作出判断。     

基于随机失活的循环神经网络交通事件预测

智能交通是现代交通发展的前沿领域,交通事件预测是其中的一个研究热点.传统BP神经网络模型是交通事件分析中常用的模型分析方法之一,但易陷入局部极值,不适合处理长期且连续的交通事件数据.为解决上述问题,提出使用循环神经网络处理交通事件数据,利用循环神经网络模型的有限时间长度记忆优势,构建序列数据分类模型来训练数据,采用随机失活方法去除模型的过拟合问题,通过达拉斯地区的实际流量数据验证,将预测结果与传统BP神经网络模型方法作对比.实验对比结果表明,该综合算法在预测精度和损失值方面均有较明显提升,验证了方法的有效性.     

基于预训练GRU-LightGBM的电力负荷预测

本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结合的方法.该方法首先使用电负荷数据训练一个特征提取网络GRU,然后使用该网络进行时序特征的提取,并将提取到的时序特征与非时序特征使用LightGBM进行电负荷的预测.本方法的创新点在于提出了预训练网络来扩充特征,充分融合时序特征及非时序特征.并且考虑到电网的地区差异性,在整体训练过程中将GRU网络参数进行了适应性微调.保证提取到的时序特征是符合当前地域特点的.通过仿真实验最终发现该方法在各项指标上取得了2％的提升.     

基于双向选择的伪近邻算法

针对伪近邻分类算法（LMPNN）对异常点和噪声点仍然敏感的问题,提出了一种基于双向选择的伪近邻算法（BS-PNN）。利用邻近性度量选取[k]个最近邻,让测试样本和近邻样本通过互近邻定义进行双向选择;通过计算每类中互近邻的个数及其局部均值的加权距离,从而得到测试样本到伪近邻的欧氏距离;利用改进的类可信度作为投票度量方式,对测试样本进行分类。BS-PNN算法在处理复杂的分类任务时,具有能够准确识别噪声点,降低近邻个数[k]的敏感性,提高分类精度等优势。在UCI和KEEL的15个实际数据集上进行仿真实验,并与KNN、WKNN、LMKNN、PNN、LMPNN、DNN算法以及P-KNN算法进行比较,实验结果表明,基于双向选择的伪近邻算法的分类性能明显优于其他几种近邻分类算法。     

多目标规划模型在航迹规划中的应用

智能飞行器是由动力装置驱动,并在计算机系统自动引导进行的。航迹规划是实现飞行器智能导航并成功完成任务的技术保障。本文针对智能飞行器飞行过程中受到飞行器的最小转弯角限制以及定位误差的影响,提出了基于A*算法的多目标规划的数据模型以及寻求最优航迹规划路径的算法,并用两个校正点数据集进行了验证。结果显示,改进后的A*算法可以快速地规划出满足限制条件的最优路径。     

初始运行工况对水泵水轮机飞逸过渡过程水力特性的影响

飞逸过渡过程是抽水蓄能电站可能发生的一类事故工况。此过程中水泵水轮机的转速、流量和压力大幅改变,转轮流态极易恶化,可能引发剧烈压力脉动和转轮受力失衡。水泵水轮机初始运行工况是飞逸过程的重要控制因素之一,但其对此过程中机组水力特性的影响尚不明确。本文用一维管道与三维水泵水轮机耦合的数值模拟研究了某模型抽水蓄能系统中水泵水轮机从两个不同初始运行工况发生飞逸过程时水力特性的差别。结果表明,相对于流动条件较好的额定工况,由流动条件较差的部分负荷工况开始的飞逸过程更容易引起水泵水轮机运行轨迹的剧烈跳动以及流道压力脉动和转轮径向水推力的幅值突增,原因是在此过程中更易形成转轮流动失稳,机理是过渡过程中的瞬时流态保留有相应初始工况的部分流动特征,即瞬时流态的演化存在迟滞效应。因此,在当前不断拓宽抽水蓄能机组运行范围以满足电网容量调节需求的背景下,应充分考虑初始运行工况对可能发生的飞逸过程的影响。     

浅谈复合材料制造流程的优化方法

航空制造领域研发正朝着精益化的方向迈进,是将制造技术与生产过程相结合,将控制因素进行定性定量,以达到零件制造状态的高度稳定.本论文阐述了标准工作法在复合材料制造中的应用,旨在对生产准备过程以及具体操作过程中实施稳定的、可预计的管控,并对关键技术点做出总结,以期提高生产效率、稳定产品质量、缩短制造周期.     

基于OpenBR的身份识别系统应用

OpenBR——开源生物识别系统,是一个可以提供快速高效开发环境的系统。正是因为它是一个用于研究新方法、改进现有算法、对接商业系统、测试识别性能并且可以自动部署生物系统的框架才使得应用此方法实现面部识别成为可能。对利用OpenBR提供的生物识别算法设计工具,经过正脸检测、规范化、特征描述、特征提取、特征对比匹配等一系列步骤对图片数据进行处理,最后将得到的匹配分数经过决策算法成为通过人脸识别实现身份识别的依据进行了研究。通过实验结果得出设计的决策算法可以得到90%以上识别率。可以应用于考勤、驾驶员身份识别等领域。     

人血清淀粉样蛋白A1原核表达及胶体金检测方法的建立

通过胶体金免疫层析技术建立一种特异、便捷、快速的SAA1定量检测新方法.利用大肠杆菌BL21(DE3)原核表达人血清淀粉样蛋白A1(SAA1),根据BL21(DE3)表达偏好性设计并合成SAA1蛋白基因片段,构建表达载体pET-28a-SAA1,采用CaCl2法制备BL21(DE3)感受态,热激转化法将pET-28a-SAA1转入到BL21(DE3).经表达条件优化,获得重组蛋白最佳诱导表达条件:温度30℃,时间6h,转速180rpm/min,培养基pH 7.0,IPTG浓度0.4mM,诱导表达后目的蛋白经SDS-PAGE电泳鉴定,Ni柱纯化、透析、浓缩从而获得浓度为8.09mg/ml,纯度为85%的SAA1.同时,结合胶体金标记技术,建立了SAA1胶体金免疫层析试纸检测方法,线性范围0.16~500μg/ml,最低检测限0.16μg/ml,该研究为临床体外诊断SAA1快速检测提供技术基础.     

面向网络虚拟化技术的管控架构

网络虚拟化技术作为变革网络体系的一种渐变式方案,分离了网络服务和物理基础设施,支持若干同构或异构的网络共享同一物理基础设施。它的管控架构主要解决虚拟网络与物理网络的映射关系、物理网络资源的切分和虚拟网络的部署等问题,直接关系到系统能否利用底层设备智能化地、快速地为租户提供网络资源的租赁服务。结合项目实施过程中网络虚拟化技术部署的实际需求,提出了2种管控架构模型,即全视图的管控架构和半视图的管控架构。实验结果表明,2种架构模型的性能指标存在差异,如部署时间、通信量和故障恢复时间等。