舒适性空调系统的颗粒污染物控制--改善IAQ的步骤之一

要改善室内空气品质就必须对室内空气中的污染物质加以控制。针对八成生空调对空气过滤重视不够的现状，本文主要讨论影响室内空气含尘浓度的各个因素及其影响方法，并对舒适性空调系统的粉尘控制进行探讨。通过理论分析，本文首次提出系统临界过滤效率的概念，并从中得出舒适性空调系统空气过滤器的计算和选择方法供参考。     

双相介质二参数反演的同伦方法

研究了同伦方法在双相介质参数反演中的应用。从材料响应的理论合成应与实际测量数据相拟合这一出发点,将参数反演问题转化为非线性算子方程的零点求解问题,然后应用一种大范围收敛的同伦方法求出非线性算子等于零的根作为反问题的解。把这种方法用于Paul(1976)给出的具有解析解的二维双相介质模型的数值模拟,模拟结果表明了同伦反演方法的可行性和稳健性。     

关于人民渠一处灌区农业水费征收情况的调查

本文针对都江堰灌区农业水费严重拖欠现象的调查，分析了产生拖欠水费的原因及存在问题，提出了解决灌区拖欠农业水费问题应建立几个运行机制的思路，以供讨论。     

V2M系统分时电价博弈研究

目前,传统的静态电价联动模型已经很难描述复杂的含有电动汽车的微电网市场,V2M系统的需求管理和电价优化有待深入的研究。本文根据含有电动汽车的微电网的并网工作模式,运用博弈论描述含有电动汽车的微电网中各个主体的经济行为,提出一种更符合实际的基于博弈均衡的分时电价最优定价策略的微电网运行优化调度方法,建立含有电动汽车的微电网系统电价博弈场景,并且严格证明了场景中系统NE的存在性,求取出博弈场景的NE。通过算例分析,结果证明了博弈模型的有效性,研究结果对V2M系统分时电价定价提供一种新的途径。     

基于小波域局部高斯模型的图像复原

图像复原的目的是将原始图像从观测到的降析图像中恢复出来.提出了一种基于小波域局部高斯模型的线性图像复原算法.小波域局部高斯模型采用高斯函数刻画子带系数的局部概率分布,由于这一模型具有很好的局部自适应性,并能正确地反映图像的局部结构信息,因此算法以此作为自然图像的先验模型,把图像复原问题转化为一个约束优化问题并用共轭梯度法对其进行求解.实验结果表明,基于小波域局部高斯模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和主观视觉效果方面都有显著的提高.     

行人再识别中基于无监督学习的粗细粒度特征提取

行人再识别研究中存在特征判别信息不够丰富的情况,并且遮挡、光照等因素会干扰有效特征的准确提取,对后续相似性度量、度量结果排序等工作都有较大影响。此外,监督学习需要使用标签信息,在面对大型数据集时工作量很大。通过引入无监督学习框架,提出一种粗细粒度判别性特征提取方法。构建基于细粒度和粗粒度特征学习的模型框架,其中包含局部和全局2个分支。在局部分支中,对图像学习到的特征映射提取补丁块,并在未标记数据集上学习不同位置的细粒度补丁特征;在全局分支中,使用无标注数据集的相似度和多样性作为信息来学习粗粒度特征。在此基础上,利用相吸和相斥2个损失函数分别增加类别内相似度和类别间多样性,并结合最小距离准则计算特征之间的相似度,进行无监督的聚类合并。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上的实验结果表明,该方法对于完成行人再识别任务具有较好的判别性能和鲁棒性,相比所有对比方法的最优结果,其Rank-1指标分别提高5.76%和5.07%,平均精度均值分别提高3.2%和5.6%。     

时间特征互补的无监督视频行人重识别

目前的视频行人重识别方法不能有效提取视频帧之间的时空信息,且需要解决人工标签的问题,提出一种时间特征互补的无监督视频行人重识别方法。利用时间特征擦除网络模块对视频帧与帧之间的时间信息特征及空间信息特征进行擦除提取,挖掘行人不同的特征以减少每帧特征的冗余,进而得到目标行人不同视觉的完整特征。通过约束性无监督层次聚类模块计算每个样本之间的距离得到高质量的不同身份集群,根据集群之间距离进行聚类生成高质量的伪标签,提高不同身份极度相似的样本识别性,并根据PK抽样困难样本三元组损失模块从已经聚类好的结果中抽取样本生成一个新的数据集,以便在每次聚类迭代后进行训练,减少困难样例对模型的影响。在MARS数据集和DukeMTMC-VideoReID数据集上的实验结果表明,该方法的平均精度均值分别达到了46.4%和72.5%,Rank-1分别达到了69.3%和80.5%,性能指标优于传统的RACM和DAL等方法。     

一种基于 DTFEL的非线性自适应逆控制

提出一种基于离散时间反馈误差学习(DTFEL)的两自由度非线性自适应逆控制(AIC)方法,其控制器由动态RBF神经网络(DRBFNN)前馈控制器和参数固定的PD 反馈控制器构成.PD 控制器用来保证闭环系统稳定,动态 RBF神经网络以 PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的 NLMS(VS MNLMS)算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能. 稳定性分析证明了该AIC 系统稳定. 数字仿真结果表明,该 AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.

     

红外空心传能光纤聚焦系统的设计与优化

为了进一步提高光纤传输激光的效率,通过改善中红外光纤输出激光时的光斑及发散角的大小设计了双透镜和两种三透镜光学聚焦系统,并得到相应的光斑图形。运用MATLAB软件对实测的光斑进行模拟计算,得到了光斑的强度分布图,通过分析计算不同聚焦系统中的不同位置处光斑的大小,计算并得到了光束发散角。实验结果表明,3种方案中凸凹凸三透镜聚焦系统效果最佳,输出的光斑直径为0.33mm,光束的发散角为0.42°,提高了耦合效率,降低了传输能量的损耗。     

基于节点亲密度的重要性评估算法

识别复杂网络中的重要节点一直是社会网络分析和挖掘领域的热点问题,有助于理解有影响力的传播者在信息扩散和传染病传播中的作用。现有的节点重要性算法充分考虑了邻居信息,但忽略了邻居节点与节点之间的结构信息。针对此问题,考虑到不同结构下邻居节点对节点的影响力不同,提出了一种综合考虑节点的邻居数量和节点与邻居间亲密程度的节点重要性评估算法,其同时体现了节点的度属性和“亲密”属性。该算法利用相似性指标来测量节点间的亲密程度,以肯德尔相关系数为节点排序的准确度评价指标。在多个经典的实际网络上利用SIR(易感-感染-免疫)模型对传播过程进行仿真,结果表明,与度指标、接近中心性指标、介数中心性指标与K-shell指标相比,KI指标可以更精确地对节点传播影响力进行排序。