基于CNN-LSTM网络的声纹识别研究

传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。将原始语音转换为固定长度语谱图,顺序进入CNN、LSTM,结合网络进行训练以及声纹特征学习。通过对比CNN、LSTM以及DNN网络,验证CNN-LSTM网络在声纹识别中具有较少迭代次数情况下高准确率的特性。经实验结果可以得出,语音空间特征及时序特征均是声纹识别中重要的影响因素,实验中的CNN-LSTM网络模型准确率达到95.42%,损失低值达到0.097 3。该方法有利于实际声纹识别的应用。     

南水北调受水区某水厂炭砂滤池运行特性及生物安全性研究

南水北调受水区某水厂采用活性炭和石英砂叠加结构的滤池,该炭砂滤池与传统生物活性炭池具有一定的差异性,对其运行特性及生物安全性做了解析。研究发现,高温高藻期采用臭氧和炭砂滤池组合工艺可减少滤池出水的致病菌和蓝藻,同时对有机物的去除也略有提高;滤池对氯化消毒副产物有一定的去除作用,但在夏季存在不稳定性,与活性炭中有机物的释放及炭料表面鞘氨醇单胞菌等菌属的季节性差异相关联;高温期滤池有军团菌和曲霉菌等致病菌泄露的风险,而冬季低温期生物安全性较高。因此,夏季对炭砂滤池的运行工况应进一步优化,冬季可适当延长反洗周期,以利于降解有机物的功能菌附着在炭料上。     

二元多相合金定向凝固带状组织研究进展

定向凝固形成的带状组织与凝固界面前沿的溶质分布有关,主要受凝固速率、溶质浓度和有效溶质系数等因素的影响。文本主要介绍了定向凝固中几种不同类型的带状组织,解释了其形成的机理;对国内外定向凝固带状组织的研究进展进行归纳总结,指出了目前该研究领域存在的问题,并阐述了未来的研究方向。     

玻璃幕墙冷热循环系统温度控制策略的试验研究

本文详细介绍了玻璃幕墙冷热循环测试系统的原理,对其核心——冷热循环系统的温度控制策略进行了研究。作者设计出具有自学习功能的自适应模糊控制算法来实现冷热循环实验系统的温度控制,并进行了初次模型试验。试验结果表明:循环系统的温度控制策略及其自适应模糊控制算法具有良好的控制特性和效果,在试验过程中系统动态升温和降温时温度控制精度在0.4℃以内,恒温保持时温度波动在0.2℃以内,试验系统完全满足美国AAMA501.5.98玻璃幕墙循环试验标准的要求。     

应用联合频率表对传统BIN法的改进

基于室外干湿球温度两个变量的统计，得出联合频率表法，并将其引入动态计算空调负荷的BIN法，动态，直观地反映空调负荷随室外温度和湿度的变化，给出了计算图表，比较了两种计算方法，认为新的方法提高了计算的准确性。     

石化企业环保大数据智能云平台建设探讨

石化企业环保领域目前已完成信息化普及,对于环保数据的有效利用是环保管理进一步发展的关键。借助大数据技术,从终端汇集层、数据管理层、智能优化层、可视化管理层4个层面出发,构建环保云端数据中心,整合开发智能监控、智能预测、风险评估、管理对策等关键技术服务,辅助企业决策,从技术层面实现大型石化企业环保智能化管理。在大数据平台建设的过程中,建议考虑企业实际情况,规划合理集成方案及终端设备部署方案,保障平台功能的正常运行。     

苏州瑞光塔设计模数初探

苏州瑞光塔开建于北宋景德元年(1004年),是一座八面七级的砖芯木檐楼阁式塔。本文对现有测绘数据进行分析,推算出瑞光塔建造使用的营造尺长,推断出设计中可能使用的模数,并用相关古塔设计理论与该模数对比分析。     

矿井瓦斯监控系统数据采集与传输原理

基于对矿井瓦斯监测监控系统中数据的采集和传输系统进行逐一分析,并利用装配件设计与分层设计相结合的方法,最终实现了数字化的远程瓦斯实时监测监控。为下一步更好的建立数字化的井下工业级别的可视化的仿真综合管理系统和测控网络系统,提供了切实可行的实施方案。     

高瓦斯综采工作面的瓦斯涌出规律及涌出量的预测

基于综合机械化采煤的规律和瓦斯运移理论,把瓦斯涌出源分为煤壁的瓦斯涌出、采落煤的瓦斯涌出、采空区的瓦斯涌出和上、下邻近层的瓦斯涌出四部分。针对当前采煤工作面瓦斯涌出量常用的预测方法中存在的缺陷问题,以采动区瓦斯的运移理论和实际测定数据为基础,系统的探讨了综采工作面瓦斯的涌出规律,由于综合机械化采煤具有采、装、运等高度连续的作业特点,本文先后对各瓦斯源的瓦斯进行了涌出量的预测,并建立了一个适应范围广、准确率较高的综合机械化采煤工作面的预测瓦斯涌出量的数学模型,也为主焦矿制定专项瓦斯治理方案奠定了基础。并运用该数学模型对主焦煤矿综合机械化初采工作面的瓦斯涌出量进行了预测。