混合溶剂对Ru(Ⅳ)萃取的研究

一、前言 在一定浓度盐酸介质中,Ru(Ⅳ)以RuCl_6~(2-)络阴离子状态存在,可被C类溶剂TOA(三辛胺)以离子缔合机制定量地萃入有机相。由实验得到在相同条件下,TOA对Ru(Ⅳ)的萃取率随稀释剂介电常数的增加而下降。     

NH4SCN从ROH-CTMAB-C12H26载金有机相中反萃金

研究了硫氰酸铵（NH4SCN）从混合醇（ROH）－十六烷基三甲基溴化铵（CTMAB）－正十二烷（C12H26）载金有机相中反萃金，考察了平衡时间，PH值，反萃剂浓度，温度等因素对反萃率的影响及有机相的循环使用，绘制了反萃等温曲线，结果表明，NH4SCN对金具有较高反萃率，可顺利实现金的反萃。     

Method for discrimination of false targets in multistation radar systems based on the deep neural network

For the existing jamming discrimination methods for multistation radar systems,only the single feature of target echo space correlation is utilized as the metric,which leads to insufficient comprehensiveness of feature extraction,so that effectiveness and universality are insufficient for the discrimination algorithm.In this paper,an identification method in multistatic radar systems based on the deep neural network is proposed.This method combines the characteristics of multistatic radar systems cooperative detection technology,which has many available resources and strong scheduling ability in space,time and frequency domain,with the strong model learning and feature representation ability in the process of information processing on the deep neural network,so that it can effectively apply to the field of anti-deception jamming.Full use is made of unknown information about echo data to obtain more multi-dimensional,more comprehensive,more complete and deeper feature differences besides correlation,so as to achieve a better jamming discrimination effect.Simulation results show that the proposed method can effectively reduce the influence of noise and pulse number on the jamming discrimination performance.At the same time,the limitation of the target echo correlation coefficient on anti-jamming technology under nonideal conditions is alleviated,which broadens the boundary conditions of the application process.     

Multi-Scale Dilated Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification

基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

郑姗姗¹,刘文¹,单锐¹,赵静一²,江国乾³,张智⁴

（1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094）

创新点说明：

1）将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。

2）构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。

研究目的：

针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。

研究方法：

在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。

研究结果：

多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。

结论：

1）在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。

2）多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。

关键词：多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接

     

基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类算法

针对现有的垃圾图像分类模型实时性能差和分类精度低的问题,提出基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类方法,构建以MobileNet v2为核心的轻量级特征提取网络. 通过调整宽度因子降低模型的参数量;在模型中嵌入通道和空间注意力模块,增强网络对特征的细化能力;设计多尺度特征融合结构,增强网络对尺度的适应性;利用迁移学习的方式优化模型参数,进一步提高模型精度. 实验结果表明,算法在自建数据集上的平均准确率为94.6%,分别高于MobileNet v2、VGG16、GoogleNet、ResNet50、ResNet101模型2.0%、3.4%、3.2%、2.3%、1.2%;所提算法在2种公共图像分类数据集CIFAR-100和tiny-ImageNet中均取得不错表现;模型参数量仅为0.83 M,体积约为基础模型的2/5,在边缘设备JETSON TX2上的单次推理耗时68 ms,实现了推理速度和预测准确率的提升.     

银耳多糖超声波提取工艺优化及抗BV2细胞炎症的作用研究

以银耳为原料, 采用超声波辅助热水浸提法提取银耳多糖, 以多糖提取率为指标, 以超声波功率、提取料液比、提取温度和提取时间为影响因素, 设计单因素试验, 并通过正交试验得到较佳提取工艺。通过用TRPV1(Transient Receptor Potential Vanilloid1)试剂盒检测了小胶质细胞TRPV1的释放水平, 与脂多糖(Lipopolysaccharide, LPS)对照组相比, 不同质量浓度的银耳多糖组(62.5, 250, 1000 μg/mL)均能不同程度地抑制TRPV1的释放量。说明了银耳多糖对于BV2小胶质细胞炎症具有良好的抑制作用。     

焊接构造对T型接头超低周疲劳性能的影响

为了研究焊接细节对钢结构超低周疲劳性能的影响,以T型接头为对象,在通用有限元程序Abaqus平台上,开发基于Arlequin算法的结构多尺度计算程序. 利用多尺度算法,开展焊接接头的局部弹塑性有限元分析. 比较焊趾半径、厚钢板未熔透长度及焊趾表面凹凸对局部塑性应变履历的影响,利用Coffin-Manson模型对T型接头的超低周疲劳特性进行定性讨论. 数值计算结果表明,焊趾位置是焊接接头的超低周疲劳易损位置,厚钢板的未熔透长度对焊接部位局部塑性应变的影响不大;焊趾半径对焊趾局部塑性应变有较大的影响,增大焊趾半径可以有效提升钢结构在循环荷载下的超低周疲劳性能;焊趾表面的平整性是影响焊趾局部塑性应变履历的重要因素,尖锐的凹坑会明显降低焊接接头的超低周疲劳性能,磨平的焊趾表面可以减少局部塑性应变,提高接头的超低周疲劳强度.     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

图像中的文本定位技术研究综述

介绍了图像中文本定位技术的研究现状,依据定位所利用的特征进行分类,分析了其中几种典型算法,并对文本定位算法的性能评价标准进行了深入讨论。     

桥梁健康监测中损伤特征提取的小波包方法

针对桥梁健康监测中结构损伤识别的特点,从模式识别的角度提出和分析了损伤特征提取问题.阐述了基于小波包分析的两种节点能量特征提取的方法.为了研究小波包系数节点能量和小波包信号成分节点能量对损伤信息进行特征提取的差异,通过对随机荷载激励下的连续梁进行数值模拟,得到了结构未损和损伤状态下的加速度时程信号.应用小波包变换,对不同结构状态下的加速度信号分别提取了两种小波包节点能量特征,并对它们作为结构损伤特征指标的敏感性进行了比较.认为两种特征指标的敏感性相差很小,而小波包系数节点能量特征指标的计算效率更高,更适合桥梁健康监测中损伤特征提取的要求.