基于完全互补码波形的非零多普勒目标检测

本文将完全互补码(Complete Complementary Code, CCC)应用于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)雷达目标探测中，针对具有非零多普勒的多目标检测问题，提出一种基于广义普洛黑-修-莫尔斯(Generalized Prouhet-Thue-Morse, GPTM)序列和二项式系数加权的信号处理方法。该方法分别在发射端和接收端进行处理，在发射端采用GPTM序列设计方法调整脉冲的发射顺序，以降低由多普勒引起的距离旁瓣；在接收端通过二项式设计(Binomial Design, BD)方法为各接收脉冲加上不同权重，扩大目标多普勒附近的清洁区。为综合上述两次处理的优势，将两次处理得到的距离多普勒谱进行逐点最小化处理，得到最终的距离多普勒谱，然后进行有序恒虚警检测。仿真结果表明，本文所提的信号处理方法具有良好的旁瓣抑制效果和多普勒分辨率，能够有效检测出非零多普勒目标。     

宁夏地区雨季特征时空变化规律及其归因分析

为揭示宁夏地区雨季特征时空变化规律及物理归因，利用1960～2020年宁夏地区9个气象站点的降水资料，基于滑动t检验法确定宁夏地区各个站点多个雨季特征(包括雨季开始时间、结束时间、持续时间、降雨量、降雨强度和降雨日数)的时空分布规律，分析大气环流、季风以及海表温度对宁夏地区雨季特征的影响。结果表明：宁夏地区的雨季开始时间和结束时间具有明显的年代际和空间变化特征，西北太平洋增强(减弱)的反气旋是宁夏地区雨季开始(结束)的重要信号。雨季降雨量和降雨强度在突变年份发生后，具有增强的趋势。多个雨季特征表现出与厄尔尼诺(ENSO)区域明显的负相关性，即升高的海表温度会导致宁夏地区雨季起讫时间的提前、降雨量和降雨强度以及雨季降雨日数的减小。研究成果可为探究宁夏地区雨季特征与海表温度的遥相关性提供参考。     

成熟探区勘探目标群油气期望价值评估方法

我国的矿业权出让制度改革正在全面推进，合理评价区块期望价值对于油公司的区块进退决策至关重要。对于含有多个勘探目标的成熟探区，简单地将各目标价值相加通常会高估区块期望价值，应综合考虑两方面的因素:一是各勘探目标的地质情况，包括相对空间位置关系、地质成功率、资源规模和地质相关性等；二是油公司的勘探策略，包括干井承受能力、承诺钻井数量、对各目标的钻探次序等。为此，从油公司区块进退决策实际出发，提出一套基于概率论的勘探目标群期望价值估算方法，并通过实例讨论了上述因素对区块期望价值的影响。      

棉花目标价格改革政策助推新疆棉花现代物流体系建设

为更好地满足市场需求,保障新疆棉花产业的“提质增效”,2015年新疆启动了棉花目标价格补贴试点政策,以公证检验为依托,棉花监管仓库为端口,仪器检测为质量保障的现代化棉花流通体系,促进了棉花物流交易平台的建设。本文将从新疆棉花目标价格改革制度及物流体系现状、交通设施便捷、物流管理基础条件以及新疆棉花信息平台建设等方面总结概括了新疆棉花现代化物流体系的基础优势,并提出了推动新疆棉花现代物流体系建设的相关建议。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

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。     

EBZ-260型掘进机截割头截割性能研究

通过对EBZ-260型掘进机截割头的截割性能进行分析和研究,深入了解和掌握了相关截割头的数据参数、设计结构及载荷等情况,进一步研究了截割头的受力情况、形状结构及其截齿运行轨迹及安装分布等特性,可为截割工作提供必要的数据参考及理论基础,有利于重要部件的有限元分析,对研究掘进机整机受力的情况、截割的性能、所具备的可靠性及稳定性等方面具有重要作用.     

铝行业碳排放交易箭在弦上

本文介绍了欧洲碳排放发展的情况,并简要概述了中国铝行业碳排放现状、实行碳排放的必要性及对国家整体目标达成的重要性,最后对铝行业节能减排提出了几点思考。近年来,中国应对全球气候问题成果显著,2018年全国碳排放强度比2005年下降45.8%,提前达到了2020年碳排放强度,比2005年下降40%~45%的预定目标。近期,中国再次承诺到2030年左右二氧化碳排放总量达到峰值,2060年前实现碳中和。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.