添加Al2O3和SiO2的大晶粒UO2芯块制备研究

研究了Al2O3和SiO2添加剂对UO2芯块晶粒尺寸的影响.结果表明:加入少量的Al2O3和SiO2,可有效促进烧结过程中UO2芯块的晶粒度长大,过量加入则会阻碍烧结过程中UO2芯块的致密化;在添加量一定的情况下,添加不同比例的Al2O3和SiO2,对芯块晶粒尺寸有较大影响,只添加SiO2,对芯块晶粒尺寸影响不大,Al2O3添加量增加,芯块晶粒尺寸随之增加;添加Al2O3和SiO2促进UO2芯块晶粒长大的机制是在烧结期间发生了液相烧结.     

基于人工免疫调节网络的自然抠图算法及应用

自然图像抠图效果取决于待分离图像的α掩图的精度.基于改进的人工免疫调节网络的自然抠图算法是为未知区域中的象素点定义一个即反映颜色适应度也反映空间信息的权值函数,利用人工免疫网络在前景和背景的全局范围内搜索,以得到该像素点对应的最佳的样本对(F,B),从而得到α掩图.通过实验与其他算法比较,该算法对用户输入的依赖较少,对复杂背景图像的抠图精度高,稳定性好,且对于细长头发丝区域及毛发类的边界区域的划分特别有效.     

一种基于层次化R-GCN的会话情绪识别方法

会话情绪识别包括说话者自身情绪影响以及说话者之间情绪影响这2个重要因素,为了充分考虑上述影响因素以提高会话情绪识别效果,提出一种基于层次化关系图卷积神经网络（HRGCN）的识别方法。使用一个基础神经网络对会话序列的特征数据进行优化,按照不同的说话者划分出2个不同的会话子序列,采用2个局部关系图卷积神经网络（R-GCN）分别对2个子序列进行局部建模,按照会话发生的时间顺序重新整合局部建模后的2个子序列,并利用全局R-GCN对其进行全局建模。通过对输入的多模态特征数据的分层次建模,使得会话序列捕获到更多的上下文信息。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,与当前流行的循环神经网络LSTM、GRU等相比,HRGCN方法的会话情绪识别性能较高,准确率与F1值分别达到84.48%与84.40%。     

人工免疫网络算法与RBF网结合的应用研究

人工免疫网络是一种基于生物免疫系统启示的智能信息处理模型,得到广泛的研究和应用。在改进现有的人工免疫网络算法的基础上,将其与RBF网络结合构成基于人工免疫网络的RBF网并应用于问题求解。实验表明,改进后的人工免疫网络算法具有减少数据冗余、平滑噪声、提取特征数据从而提高数据质量的功能,在与RBF网结合的应用中可以有效提高问题求解的速度和性能。     

一种带轻便控制引擎的无线传感器网络节点设计

介绍了一种以低功耗单片机ATmega128L为核心的无线传感器网络节点的设计方案。所实现的无线传感器网络硬件平台由一个轻便的控制引擎支持,以开放、模块化控制架构来适应具有高度分布性的应用环境,在降低无线传感器网络硬件系统的价格和能耗的同时,提高了系统的开放性、灵活性和可扩展性。     

添加微量元素制备大晶粒UO_2芯块

介绍了添加微量元素制备大晶粒UO2芯块的研究情况。添加的三种微量元素是:普通级Al2O3／SiO2、纳米级Al2O3／SiO2和Cr2O3。得出了阶段性的结论:添加这三种微量元素均促进UO2芯块晶粒的增加。控制适当的添加量,其性能完全满足现有的技术条件。