浅谈环境监测技术的应用及质量控制方法

在市场经济不断发展的时代背景下,人们对环境的要求也逐步提高。为了满足生态环保的管理诉求,我们要积极践行环境监测工作,确保能够保障环保管理体系的全面进步。本文分析了环境监测的内涵和分类,并对环境监测技术应用的意义和质量控制措施展开了一系列探讨。     

基于张量计算的卷积神经网络语义表示学习

卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep...     

艺术效果装饰涂料的发展和展望

艺术涂料是一种新型的墙面装饰材料，不仅具有优异的物理性能和环保性能，还具有色彩丰富、造型多样、图案丰富、设计个性化的特点，近些年发展迅猛，广受新一代消费者的喜爱。本文介绍了艺术涂料的优劣势和施工特点，列举了常见的施工工具及用处，并按不同效果对艺术涂料进行了分类，最后对艺术涂料的发展现状及未来展望进行了综述。     

基于RandomForest分类方法的购买预测研究

本文针对银行客户,提出一种基于RandomForest的银行客户分类模型,通过基于RandomForest的分类方法对银行客户已存在数据进行处理,并应用labelencoder对数据进行预处理从而提高分类精确度,得到客户对产品是否具有购买倾向.结合了RandomForest的分类能力和labelencoder量化数据能力,使用葡萄牙银行机构数据进行验证,实验结果表明本文提出的客户购买预测模型精度更高.     

明代盔甲种类及制作工艺研究

本文通过盔甲的制作及材料,区分了非金属材料的皮甲、瓠子作甲、藤甲、绵甲、纸甲以及金属材料组成的齐腰甲、齐腰明甲、缉甲、布甲、铁甲、钢甲、铜甲、锡甲等类型,并对其制作方式等进行分析。结合不同材质盔甲的使用地区、战争方式进行研究,以对明代盔甲有一个整体性的认知。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。