纺粘热轧非织造布透水性能的研究

聚酯纺粘热轧非织造布被广泛用作塑料排水板滤膜,纺粘热轧的工艺参数对滤膜的性能有很大影响。测试和分析了纺丝速度、轧点面积和轧辊压力对纺粘热轧滤膜透水率的影响。结果说明,随着纺丝速度、轧点面积和轧辊压力的增加,纺粘热轧滤膜的透水率均减小。     

半正m-点边值问题的多个正解

本文考察了半正m-点边值问题正解的存在性.在较弱的条件下,利用Leggett-Williams不动点定理,给出了其至少有两个正解存在的充分性条件,并给出了一个例子作为主要结果的应用.     

小数锁相环杂散分析及优化方法

本文对小数锁相环的实现机理进行了简要的概述,根据其实现机理分析了一阶、二阶、三阶小数杂散出现的位置,并推广到多阶.随后根据小数杂散出现的位置以及鉴相器电荷泵的工作机理给出三种优化小数杂散的方法.应用该方法设计了一款小数锁相环产品,鉴相频率为10MHz,锁定频率为12.076GHz,小数杂散抑制可以达到-60dBc以下.     

基于改进ACGAN算法的车道排队车辆估计及其分类

针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采用Bi-LSTM结构,以速度序列为输入,根据速度与排队车辆的时间相关性,生成最小、最大排队车辆。判别器来自ACGAN,在区分真假样本的同时实现排队车辆到拥堵等级标签的分类。同时,为避免网络训练不稳定、梯度消失的问题,舍弃原ACGAN的真假二分类任务,引入Wasserstein散度来衡量真实序列与生成序列的分布距离,并对相应的目标函数进行优化。结果表明,与其他算法相比,该算法在分类准确率方面提高了3.96%～9.62%,同时总体估计误差最小,验证了利用速度估计车道排队车辆的可行性。     

比表面积对AISI 316L不锈钢等离子体渗氮层组织和性能的影响

用低温辉光等离子渗氮技术对AISI 316L奥氏体不锈钢表面进行处理,研究比表面积对不锈钢低温辉光等离子渗氮层组织和耐蚀性的影响。结果表明:经380℃低温辉光等离子渗氮处理12 h后,试样表层获得渗氮层,比表面积为0.3 cm²/kg时,试样渗氮后渗氮层中N元素分布均匀,没有明显富集,其N元素表面最多,越靠近基体,N元素含量越低,呈递减分布,渗氮层中Cr元素也呈同样规律,而比表面积增大到0.7 cm²/kg时,N元素分布不均匀,在硬质相中N元素分布很少,反而有明显Fe元素富集,富集区域呈现团簇状;渗氮试样表面硬度相比未渗氮试样提高4～5倍,且试样比表面积越大,渗氮层越厚,表面硬度越高,最高达1 176 HV_0.5N;低温渗氮处理后点蚀电位相比AISI 316L基体略有下降,试样比表面积越大,点蚀电位越低,腐蚀电流密度越大,由基体的-0.411 5 V下降到最低为-0.468 3 V,但基本维持在同一水平;在相同工艺条件下,随试样比表面积增大,析出氮化铬越多,造成耐蚀性下降。     

话题-位置-类别感知的兴趣点推荐

随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的不断发展,有助于用户探索新地点和商家发现潜在客户的兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐受到了广泛关注。然而,用户签到数据的高稀疏性,为兴趣点推荐带来了严峻挑战。针对这一挑战,文中探索兴趣点的文本、地理和类别信息,有效融合兴趣话题、地理影响及类别偏好因素,提出了一种话题-位置-类别感知的协同过滤兴趣点推荐算法,称之为TGC-CF。该算法利用潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型挖掘兴趣点相关的文本信息,学习用户的兴趣话题分布,并计算用户间兴趣话题分布的相似度,通过结合地理距离和用户的区域偏好来建模地理影响;使用TF-IDF统计方法评估目标用户对类别的偏好程度,并考虑其他用户的类别偏好在推荐过程中的作用和影响,最后将这些影响因素整合到一个协同过滤推荐模型中,从而生成包含用户感兴趣的兴趣点的推荐列表。在两个真实数据集上的实验结果表明,TGC-CF算法比其他推荐算法表现更好。