基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。     

蓝莓溃疡病生防链霉菌CX3的抑菌效果及其鉴定

[目的]为了明确从吉林省长白山保护区池西保护站马鞍山云杉人工林林下土壤分离,所获得1株拮抗菌株(编号记为CX3)的生防效果及分类地位。[方法]分别采用平板对峙法和杯碟法测定该菌株活菌及其发酵液的抑菌活性和抑菌谱;并通过形态学、生理生化特征、16S rRNA序列分析等方法研究了其分类地位。[结果]该菌株对13种供试植物病原菌均有抑制作用,抑菌谱广,其中对蓝莓溃疡病菌有极强的抑制作用,抑菌带达25.91 mm,发酵液的抑菌圈直径达31.73 mm;根据其菌株形态、生理生化特性、16S rRNA序列比对,最终鉴定菌株为链霉菌属Streptomyces sp.。[结论]该菌株对蓝莓溃疡病菌有显著的抑制效果,应用开发前景良好,此次是国内首次报道该菌株杀真菌活性。     

一种基于深度学习的产品分类统计方法的研究

对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。     

属性分析技术应用于断陷盆地沉积相带划分

断陷盆地的油气勘探,对各种类型储层的研究是必不可少的,而湖盆沉积的各种储集层,主要表现为各种扇,包括扇三角洲,浊积扇、滑塌扇等。为了寻找优质的扇体储集层,就必须对扇体的沉积相带开展仔细研究。在划分沉积相方面,应用最为广泛的技术就是地震属性分析技术。本文主要讲述了在具有三维地震资料的情况下,综合应用地震属性分析技术成功地划分了沉积相和沉积微相,对扇体的岩性和物性都有较好的预测,为后续的油气勘探提供了技术支持。     

电力变压器故障自动化实时检测技术

电力变压器故障高精度检测是保障电力系统稳定运行的基本条件。现结合最小二乘法与支持向量机,构建了最小二乘支持向量机分类模型,通过参数优化与样本分类的方式,实时检测变压器运行故障。首先设计了油色谱在线监测系统,获取变压器故障特征样本信息;然后采用粒子群算法优化分类模型的两个参数,粒子群算法优化参数过程中将分类误差作为适应度值,直到其符合迭代终止条件,输出参数优化结果;最后将优化后的参数带入分类模型,将油色谱在线监测数据作为测试样本,模型输出结果即为变压器故障类型,以此实现电力变压器故障检测的目的。     

基于铁谱图像异类特征融合的磨损类型识别方法

针对铁谱磨粒图像识别中存在特征单一、异类特征的综合利用率低等问题,提出一种磨粒图像多特征的异类信息融合识别方法。首先,对在线铁谱图像预处理基础上提取磨粒纹理(ASM、熵、相关、对比度)、颜色(均值、方差、斜度)、几何(7个不变矩)3种统计特征;其次,对提取特征数据进行[0,1]归一化处理,采用超球心间距法确定核参数,运用超球多类SVM实现基于单种特征的多类磨损识别;最后,在单种特征识别基础上通过后验概率构造3种特征所需的软判决基本概率赋值(BPA)函数,运用超球多类SVM与D-S证据理论结合法实现异类特征融合的铁谱图像识别。特征融合方法识别最高识别率达到了96.1%,与单一特征识别结果相比,识别准确度更高,且实现了不同特征的互补。     

矿用可移动式救生舱的构成及安放

该文对矿用可移动式救生舱进行了分类,对比了各自的优缺点,指出国内厂家和高校均以硬体式救生舱作为主要研究对象;随后着重对此种救生舱的总体构成进行了说明,介绍了过渡舱、生活舱和设备舱的具体功能和内部设备;最后论述了几种固定和安放方式的利弊,指出在实际应用中,应根据所在巷道的地质特点合理选择安置方案。