一种直升机避障电力线检测方法

电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物，常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此，提出了一种相对角度估计方法，基于常规电力线目标检测与识别算法，并结合电力线相对角度估计，从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法，提出的相对角度估计方法容易训练易收敛，计算量小，适用于实时性要求较高的应用场合。     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

济阳坳陷页岩油储层矿物组分最优化反演方法

针对页岩油储层矿物组分复杂多样、矿物体积含量模型不统一、矿物组分准确定量评价困难等问题,以济阳坳陷陆相页岩油储层的岩心X衍射全岩矿物岩心分析和薄片鉴定等实验资料为基础,引入有机骨架,构建页岩油储层“双骨架”矿物组分岩石物理体积模型,在经过储层三孔隙度校正之后,采用最小二乘法-奇异值分解最优化反演方法计算页岩油储层有机骨架和无机骨架矿物组分体积含量。研究表明,采用最优化反演方法计算得到的矿物体积含量与X衍射测量结果相关性达到0.60以上,并在实际井中得到验证应用。研究成果可为页岩油储层精细评价提供有力支撑。     

放电参数变化对电感耦合等离子闭式等离子体空间分布特性研究

射频电感耦合等离子体（ICP）在实际放电过程中，线圈的构型、电源参数、气压等外部工质条件的变化均会对结果产生较大影响，依靠实验很难得到多外部条件对ICP参数分布的影响机理和规律，因此需要结合仿真和实验的方法进行分析。该文通过建立感性线圈的电磁学有限元模型，分析不同线圈构型下射频电磁场在等离子体内部的空间分布，研究放电参数（线圈构型、功率大小）对等离子体分布影响和E-H模型下放电形态的跳变过程，并观察进入稳定H模式后电源参数的变化规律，为等离子体源的小型化工程应用提供理论基础。实验和仿真计算结果表明：不同线圈匝数在不同功率条件下，电磁场强度变化对等离子功率吸收和功率耦合有较大影响；当工作气压在0～20Pa时，ICP的电子密度呈轴对称分布，随着放电功率、气压的增大，等离子体吸收的功率和电离度也随之增加，其电子密度相应地增大，放电功率的增加会使得环状的等离子体区域随之扩大，在轴向、径向上的分布呈先逐渐增大而后在靠近腔室壁面区域迅速下降。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。