循环经济在赣州矿产资源开发与管理中的研究

如何利用赣州矿产资源优势发展本地经济,节约资源开采,充分利用现有资源,实现资源的循环利用,保持生态环境的良好发展具有重要意义。本文分析介绍了循环经济、赣州矿产资源及开发利用现状,并提出了实现矿业循环经济的具体措施。     

粗晶硬质合金强度和致密度影响因素的研究

针对粗晶WC-Co硬质合金的成分和工艺优化要求,运用正交实验设计,考察了含碳量、烧结工艺、钴含量、镍含量、球磨球料比和球磨时间对试样抗弯强度和体积收缩率的影响。研究表明,烧结制度是影响抗弯强度的最主要因素;其次是碳含量与烧结工艺的交互作用、Co含量与球磨时间的交互作用。烧结工艺是影响体积收缩率的最主要因素。     

基于H.264/AVC的动态分组多描述编码方法研究

多描述编码是一种容错能力强,稳定性好的编码技术.以H.264/AVC中的分组概念为基础,通过将每个描述中的码流使用动态片组交换器分成主片组和次片组,并使用运动矢量的时空预测方法来代替普通的帧预测方法,基本上可以得到更优的率失真.实验表明,与固定划分片组的静态分组多描述编码比较,该方法以较少的冗余换取了更高的信噪比.     

动态饱和鉴相鉴频器

在鉴相鉴频器的复位路径中插入可变延迟单元,利用反馈动态调节延迟时间,可消除死区并且不受环境变化的影响;采用多级鉴相鉴频器,可扩展鉴相鉴频器的工作范围,改善输入输出的非线性,提高鉴相鉴频性能。文章综合两者的优势,提出了一种动态饱和鉴相鉴频器,并把其应用在锁相环中,结果表明该电路在增加的功耗开销小于0.44%的情况下,使得锁相环的锁定时间减小了14%。     

煤矿工作面无线全覆盖通信系统设计

根据煤矿工作面无线通信的需求,分析了现有工作面有线通信和无线通信技术的优缺点,提出了一种基于无线网状网和ZigBee技术的煤矿工作面无线全覆盖通信系统设计方案,并介绍了综合基站和WiFi网关的设计。测试结果表明,该系统能够满足工作面数据、语音、视频等不同信息的无线传输需求,实现了工作面无线信号的全覆盖。     

结合CNN与双向LSTM的心律失常分类

心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,实现心律失常的自动分类对心血管疾病的诊治具有重要意义.基于一维心电信号的心律失常分类方法以若干节拍作为输入,通过模型提取特征并用于分类.针对现有方法预处理时间成本高以及未按医疗仪器促进协会(AAMI)标准分类等问题,提出了一种基于原始一维心电信号并按照AAMI推荐标准类别进行心律失常自动分类的方法.该方法首先利用卷积神经网络(CNN)学习心电信号的形态特征,之后通过双向长短期记忆网络(BLSTM)获取特征中的上下文依赖关系,最后借助softmax函数完成分类任务.方法采用mish函数作为激活函数,使得模型在训练中更为稳定.在公开数据库MIT-BIH上进行五折交叉验证,评估结果达到了99.11％的平均准确率,表明该模型可以有效地提取心电信号的特征,适用于监测系统中心律失常疾病的诊断.     

Probabilistic and interval reliability design of the composite pressure vessel

Considering the randomness or interval character of physical parameters and applied loads of composite pressure vessels (COPV), the COPV reliability-analyzing model is built. And then the computational expressions for the mean value, standard deviation and deviation of fiber stress are deduced by the random factor method. The probabilistic and interval reliability designs on COPV are implemented by utilizing the probabilistic method and interval method combined with the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, respectively. The influence of fluctuation of structure uncertain parameters on COPV design thickness is inspected. Finally, examples are given to demonstrate that both probabilistic and interval reliability methods can satisfy the safety requirement and both are of higher rationality than the traditional safety factor method. And probabilistic method has a lower relative error but a higher computational complexity contrasted with the interval method.     

在书写任务中的基于轨迹匹配的模仿学习

针对书写任务中运动轨迹较复杂的问题,引入基于轨迹匹配的模仿学习算法对书写轨迹进行表征和泛化,进而实现机器人书写技能的获取。机器人从示教者处获取示教数据,利用高斯混合模型( Gaussian mixture model, GMM)进行编码,学习示教行为的本质特征,通过高斯混合回归进行泛化处理,实现行为再现。实验结果表明：该方法具有良好的行为编码能力和抗干扰性,能够实现轨迹可连续的汉字书写,通过对GMM的扩展能够进行多任务学习,进而实现轨迹不可连续汉字的书写,泛化效果较好。     

抗病毒类化合物结构与离解速率的关系

为了解决如何筛选出更加有效的抗病毒类化合物的问题,研究了离解速率(k_(off))与抗病毒类药物结构的关系,理论依据是k_(off)常用于评价药物在人体开放性系统中的活性.首先,应用分子描述符软件计算出每个抗病毒类化合物的分子描述符,并使用多元逐步回归分析法、偏最小二乘法和遗传算法3种方法对描述符进行筛选.然后,分别采用支持向量机和BP神经网络方法建立抗病毒类化合物的k_(off)的预测模型,并用测试集对模型进行了验证.结果表明:筛选出了具有良好预测能力的描述符,建立的2个预测模型经验证均合理,对未来抗病毒类药物的研制具有指导意义.