基于反射感知模型的人脸识别算法研究

针对复杂的光照条件人脸识别问题，提出一种基于反射感知模型的光照补偿算法。通过模拟人类视觉成像系统，从成像[S]估计出照度[L]，剔除并分解出入射度[R]，从而消除不同强度、不同方向光源带来的光照不均的影响，达到光照补偿的目的；在此基础上，通过提取人脸二维Gabor特征，采用均匀下采样结合主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和Fisher线性判别分析（Fisher Linear Discriminant，FLD）对人脸Gabor特征进行两重降维处理，并结合SVM（Support Vector Machine）实现人脸的分类识别。通过实验证明所提出的算法能够有效提升复杂光照条件下的识别精度。     

工程地质勘察中的水文地质危害以及对策分析

随着社会主义现代化建设的快速发展,我国的建筑工程技术也有了稳步的提高,工程项目类型也逐渐多样化。工程地质勘察作为项目实施的前期工作,对工程实施的地质条件的研究是保证建筑工程质量的重要前提。水文地质灾害对工程地质勘察的效果具有不可忽视的影响。本文主要进行对工程地质勘察中文地质灾害的研究,发现勘察过程中存在的问题,提出工程地质勘察中水文危害的预防和解决策略,为相关工作人员地质勘察工作的进行提供参考。     

杏皮渣膳食纤维片剂的配方及制备工艺

在单因素试验基础上,采用Design Expert 8.0设计软件,根据Box-Behnken的原理设计,以杏皮渣膳食纤维量、微晶纤维素量、木糖醇添加量为响应因素,片剂综合指标为响应值,采用三因素三水平设计进行杏皮渣膳食纤维片制备工艺优化的响应面试验。结合实际生产条件确定最佳组合为:杏皮渣膳食纤维添加量33.55%、微晶纤维素添加量49.25%、木糖醇添加量8.55%、添加1%硬脂酸镁作为润滑剂,此条件下制得的杏皮渣膳食纤维片子表面光滑,色泽均匀,有淡淡的清凉感,不易裂片、碎片。混合物料的临界相对湿度测定表明该产品的最适生产环境相对湿度为75.91%。     

甜杏仁油微胶囊化工艺响应面法优化

甜杏仁油中含有较高的不饱和脂肪酸,为减缓其氧化,通过喷雾干燥法将甜杏仁油微胶囊化。在单因素试验基础上,选取芯材含量、乳化剂含量、酪蛋白含量、固形物浓度为影响因素,包埋率为响应值,通过响应面分析法确定甜杏仁油微胶囊化的最佳工艺参数:甜杏仁油质量分数24%,乳化剂添加量2%,酪蛋白含量4.3%,固形物浓度26%。该条件下获得的微胶囊包埋率为94.56%。     

推荐系统综述

随着网络应用的不断发展,网络资源呈指数型增长,信息过载现象日益严重,如何高效获取符合需求的资源成为困扰人们的问题之一。推荐系统能对海量信息进行有效过滤,为用户推荐符合其需求的资源。对推荐系统的研究现状进行详细介绍,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐这三种传统推荐方式,并重点分析了基于卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）这四种常见的深度学习推荐模型的研究进展;归纳整理了推荐领域常用的数据集,同时分析对比了传统推荐算法和基于深度学习的推荐算法的差异。最后,总结了实际应用中具有代表性的推荐模型,讨论了推荐系统面临的挑战和未来的研究方向。     

空气源热泵群负荷聚合建模及控制策略研究*

空气源热泵是一种可直接控制的需求响应资源,但其响应潜力没有被发掘。为此,首先提出了考虑用户意愿的分层聚合模型,模拟现实生活中用户对调度控制的响应意愿,并根据空气源热泵的额定功率划分各个区间进行聚类分析,验证模型的精确度。然后提出负荷聚合加权系数排队算法,该算法允许用户根据自身用电习惯选择需求响应的等级参与电网响应。最后在微网进行仿真控制,通过对可再生能源渗透率、内外部环境温度等多重因素进行分析,验证了此算法在微网运行中起到削峰填谷的作用,为维护电力系统稳定和更好地利用可再生能源提供新的途径。     

非线性模型预测控制技术的研究现状与发展趋势探讨

分析了当前的非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control,NMPC）技术和应用现状,并为今后的研究和发展提出了一些课题。给出了NMPC的主要原理,并概述了NMPC的关键优点/不足及其一些理论、计算和实施方面的问题。除了关于NMPC的数学构造及其闭环稳定性的基本问题的一般描述,还对如NMPC的鲁棒构造问题、输出反馈问题,并对闭环系统的性能预测进行了讨论。一个NMPC算法的成功取决于最初选择的非线性模型结构的合理性,所以给出了可为一个新的NMPC算法形成潜在数学构造的一些合适的非线性模型结构的简述。总之,3个对NMPC应用的最主要障碍是：非线性模型的开发;状态估计;快速、可靠的实时控制算法的求解方案。对于未来NMPC技术的需求包括非线性模型辨识的系统方法发展;非线性估计方法;可靠的数值求解技术;以及评价NMPC应用的更好方法。     

基于二次型优化的单神经元PID控制器及其pH过程控制应用

针对pH值控制这种强非线性过程,提出基于二次型优化的单神经元PID学习算法,该算法不用考虑常规PID对非线性过程分段区间划分的问题。基于这种算法的PID控制器解决了普通单神经元PID控制器静态性能不佳的问题。仿真结果表明,这种改进型控制算法比原算法具有更好的自适应能力和抗干扰性能。     

非线性Hammerstein模型预测控制策略及其在pH中和过程中的应用

所有实际工业过程都包含一定程度的非线性,如pH中和过程由于其本身的强非线性是工业过程控制中具有挑战性的难题,但至今为止仍缺乏有效的非线性控制方法。将基于差分方程模型的模型预测控制策略(model predictive control,MPC)推广到包含一个静态非线性多项式函数和一个线性差分方程动态环节的非线性Hammerstein系统,详细描述了基于静态非线性多项式函数的最优控制作用求解方法,提出了一套新的非线性Hammerstein MPC 控制策略(nonlinear Hammerstein predictive control,NLHPC)。pH中和过程控制仿真和控制实验表明,NLHPC的控制结果好于工业上常用的非线性 PID(nonlinear PID,NL-PID)控制器。