基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

磨料有序排布电镀砂轮的制备及其把持力研究

为解决电镀砂轮磨削加工中容屑空间不足的问题，采用点胶微粘接的方法制备了磨料有序排布的电镀砂轮，分析了磨料粘接效果和镀层力学性能。通过SEM分析了磨料/镀层/导电胶的结合界面，并进行了干磨削试验。研究结果表明，直径约为磨料粒径40%的胶点可粘接住磨料，单个胶点上粘接多颗磨料的占比小于6%；双脉冲电镀工艺制备的镀层显微硬度大于500HV，表层残余应力小于100MPa，磨料/镀层/导电胶之间的界面贴合紧密，无明显缺陷；砂轮在磨削时没有出现磨料脱落现象。     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

Magnetic porous nano-carbon catalysts supported silver nanoparticles derived from chitin and their application in catalytic reduction reactions

The exploitation of recycled carbonaceous catalysts from renewable biomass resources such as chitin is a crucial issue for the development of the sustainable society. In this article, the chitin-based N and O doped carbon microspheres (ChC) were fabricated by a simple dissolution, sol–gel transformation, and the carbonization methods. Subsequently, the novel magnetic Ag-Fe₃O₄@chitin-based carbon microspheres catalyst (MChC) was successfully constructed through the in situ redox reaction. The as-prepared MChC possessed rich micropores with high-surface area, and a narrow size distribution (50–120 μm). The Ag-Fe₃O₄ nanoparticles were immobilized through the interaction with C, N, and O atoms in the pores of MChC. The reduction of 4-nitrophenol was applied to evaluate the catalytic activity of MChC. 4-Nitrophenol (4-NP) could be fully reduced to 4-aminophenol (4-AP) in 5 min with the catalyst MChC-45. Moreover, MChC could be collected in solution with an external magnet in 8 s and remained relatively high-catalytic activity after 10 cycle times. This work provided novel ideas for the fabrication of doped carbon material from biomass and promoted its utilization in nanocatalytic applications.     

刮板输送机减速箱箱体模拟分析

为了解决刮板输送机减速箱箱体振动损坏的问题,利用数值模拟软件对箱体静力学进行分析,确定了输出箱螺栓孔为受力薄弱点,同时对固有频率振动云图进行分析发现,由于共振现象箱体出现平移振动.当传动系统出现振动时,造成齿轮在啮合时出现冲击受力,此时齿面的受力呈现不均匀性.最后对额定工况下的箱体最大动应力曲线呈现波动的态势,波动的应力值围绕14.1 MPa进行上下幅动,与0.0388 s的应力云图呈现一致,波动应力最大值为18.6 MPa,为刮板输送机减速器箱体优化提供一定的参考.     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。