一种考虑先验信息可靠性的新算法

文中采用模糊数集来描述先验信息,用模糊贴近度来衡量先验信息的可靠性,给出了可信度的计算公式,将其以权阵的形式纳入参数估计中,以平衡不同可信度的先验信息在参数估计中的作用。最后通过算例分析了该算法的可行性。     

陶瓷行业富氧及纯氧燃烧技术应用探讨

本文简要阐述了富氧燃烧技术原理,参考早期理论研究,以及现有各行业执行经验表明,富氧条件下氧气浓度在30%左右有比较好的节能效果和经济效益。在纯氧条件下,节能效果更佳,能达到40%~60%。同时,还能大量减少尾气和有害气体排放,这在一些没有还原气氛要求的梭式窑或小型隧道窑上,具有很大的可行性。由于其需要加入大量的氧气,在某些类型窑炉上经济效益不够明显。当前由于陶瓷行业的产业竞争加大,以及环保要求日益增强,富氧燃烧可以在一定程度上解决大部分窑炉的节能减排要求。     

基于YOLOv4与光流法的行人检测和计数方法研究

针对行人进行检测与统计的问题进行分析和研究,提出一种基于深度学习的方法。首先分析YOLOv4算法的优越性,并使用监控下获取的行人图像和YOLOv4算法,训练出深度学习模型。再在监控下进行实时行人检测和统计,针对部分实验结果精度较小的问题,采用光流法进行改进。改进后的检测速度以及检测精度基本满足行人检测和计数的需求。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。     

论垃圾焚烧发电厂中SNCR脱硝技术的运用

随着可持续发展的观念深入人心,越来越多的科学家们选择使用工业垃圾、生活垃圾为原料进行再利用生产,发电厂的选择性非催化还原法(SNCR)技术可以有效改善焚烧垃圾后产生的氨气等含有氮元素的有害气体产生,对于绿色发展的生产理念可以起到推动作用,文章通过实际案例解析了SNCR脱硝技术的应用原理,并结合理论分析总结得出了一系列SNCR脱硝技术的应用误区,对于相关领域科研工作者和同行业工作人员具有十分重要的参考意义。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设

基于对典型化工生产单元操作一体化实训室数字化课程学习系统建设实践，将复杂且具有高度危险性的化工生产单元操作过程教学、培训等，构建成一个高度信息化的综合平台，利用视频、动画、微课、仿真等软硬件组成数字化的学习系统，即解决了学校资源、资金、场地、安全等的不足，方便学生随时随地学习，又解决了教师枯燥难教的困境，同时也解决了校内学资源碎片化、校际缺少共享等问题，为教学、培训、社会服务等提供便捷途径。