湖南铜山岭铜多金属矿控矿条件与找矿标志

湖南铜山岭铜铅锌多金属矿地处湖南江华县境内,矿化类型可分为产于岩体外接触带的矽卡岩型铜钨多金属矿,产于岩体正接触带的矽卡岩型铜钨多金属矿,产于岩层面、破碎带、节理和裂隙中的石英硫化物脉型铜铅锌多金属矿。矽卡岩型铜钨多金属矿为铜山岭矿区最主要的矿化类型,矿体呈层状、似层状、条带状、透镜状。赋矿围岩主要为碳泥质灰岩、生物屑白云岩及钙质页岩。系统总结了该区控矿条件和找矿标志,并提出了下一步的找矿方向,供矿区后续找矿工作借鉴。     

基于多智能体强化学习的空地网络抗干扰传输方法研究

提出了一种基于多智能体强化学习的抗干扰传输算法,旨在抵御空地一体化网络中的功率干扰,使所有用户的可达速率之和最大化。将优化问题转化为部分可观察马尔可夫决策过程问题,采用了集中式训练和分布式执行框架。在集中式训练过程中,每个智能体与环境交互获得的经验存储在经验回放池中,用于训练演员-评论员网络。在分布式执行过程中,每架无人机使用经过训练的演员网络根据观测结果输出动作,并调整其飞行位置和传输功率以提供联合服务。采用基于剪切和计数的改进近端策略优化算法来更新演员-评论员网络参数,使其在复杂的多智能体环境中更加有效。仿真结果表明,所提算法相较于对比算法具有更快的收敛速度,且在相同干扰条件下,所提算法比对比算法获取的用户可达和速率提升约68.9%。     

管式加热炉PID算法改进及其在虚拟仪器中的应用

工业控制中经常采用PID算法,但是针对管式加热炉的工艺及控制要求,PID算法难以实现对管式加热炉精确的温度控制,且抗干扰性不强.改进了PID算法,并将该算法应用于虚拟仪器,通过带延迟的一阶惯性环节验证了改进算法的控制效果.将改进算法与PID其它算法进行结果比较,达到了对管式加热炉的控制要求,经投运,效果明显改善.采用LabVIEW设计PID模块,提高了控制系统的性能和开发效率.     

建材设备配件服务初探

随着经济体制改革的深化,加速资金周转,减少不必要的资金积压,变死钱为活款,降低企业配件库存量,已是企业界亟需解决的一个大向题。建材行业是耗能耗钢大户,仅水泥企业每年就要消耗大约4.5万吨钢材,其中各种球磨机、破碎机和各种输送设备的易损件的消耗占很大比重。配件更换周期短,更换量大,致使水泥企业占用很大一部份资金用于本厂备件库存。改变企业“一厂一库”的现状,合并多套配件为     

基于BP网络的储粮微生物分类的研究

提出了一种运用BP神经网络来进行微生物特征分类的方法,仿真试验结果表明,该算法具有分类速度快、误分类率的特点;不仅加速了微生物的识别进程,而且为建立基于知识的分类技术提供了有力的技术支持和实现的可能。     

基于收缩理论的多无人机姿态自适应同步控制

针对无人机(UAV)模型参数不确定的情况,研究了集成姿态同步和轨迹跟踪问题于统一框架内的控制方法.在无人机拉格朗日动力学模型中,使用收缩理论进行精确的非线性稳定性证明,将多无人机姿态全局指数同步并收敛到共同的时变轨迹中.在外部干扰影响下,分别对模型参数已知与不确定情形下进行了仿真实验,表明了所提出方法的鲁棒性,并验证了姿态同步快于轨迹跟踪速度的收缩特性.     

论居室装饰中地板的合理选择

健康、环保的木地板在目前浪潮汹涌的装饰装修热潮中,越来越受到人们的青睐。木 地板以其自身特有的自然、舒适、温馨成为地面装饰的首选之物。本文介绍地板的作用、选择 与装饰美学,力争为家居装饰提供参考。     

基于贝叶斯网络的铜带表面缺陷图像分类

铜带的表面质量是直接影响最终产品性能的参数之一,企业对铜带表面缺陷的有效检测能够及时发现问题并加以控制。稳定的缺陷图片获取系统和快速的分类模型都是在线缺陷检测的基础。首先,建立缺陷图像获取系统;然后,对缺陷图像进行去噪、增强处理,提取可以表达图像特征的信息,采用贝叶斯网络进行缺陷分类检测,并对3种贝叶斯网络进行了详细的评估和对比。结果表明,贝叶斯网络在铜带表面缺陷图像分类中具有稳定的网络结构和较好的缺陷识别效率,且计算结果稳定,运算时间短。     

微生物显微图像分类识别技术研究及应用

阐述了储粮微生物显微分类识别的方法,提出了检测系统的硬件和软件组成.介绍了对检测到的微生物图像的目标区域,自动提取静态微生物图像的纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法.实验结果表明,该方法可为储粮微生物的计算机自动模式识别提供稳定的特征参数值,不但有效提高了识别效率,而且也为储粮微生物的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径.