农业科技孵化器与风险投资融合的若干问题探讨

农业现代化及农业科技产业化问题是解决我国农业问题的主要途径,农业科技孵化器的产生对实现农业科技产业化有着强大的推动作用,而农业科技孵化器本身的发展有着诸多限制,其中最主要的限制因素就是资金短缺问题,重点在于讨论一种解决发展农业科技孵化器资金问题的重要途径——引入风险投资,两者进行融合的必要性和环境问题。     

三维梁柱板仿真教学考核系统研究*

面向教学的三维建筑仿真系统很少,这一问题是建筑专业教学的局限;以建筑专业中梁、柱、板3种基本构件为主体,详细论述了三维仿真教学系统考核模块的实现过程;考试系统模块采用了面向对象的思想对梁、柱、板以及内部钢筋等进行类建模,并在相应的类中进行梁柱板构件和钢筋参数设置、计算,实现了考核系统中题目录入、答案生成以及三维仿真图的坐标计算及绘制等功能,进而对建筑专业初学者关于梁、柱、板等基础知识进行有效地考核。     

带认知因子的交叉鸽群算法

鸽群优化算法在求解最优问题时易早熟收敛,陷入局部最优,因此本文提出了带认知因子的交叉鸽群算法.首先,将地图指南针算子和地标算子进行联合交叉运行;然后,在地图和指南针算子中引入了非线性递增的认知因子,并将其视为运动权值的三角函数;最后,在地标算子中,引入呈三角函数递增的压缩因子,增加算法的平滑性.仿真结果表明,改进后的算法收敛精度有很大的提高,能有效地避免早熟收敛,跳出局部极值,具有更好地寻优能力.     

学术期刊稿件的商品特性及其影响

深入分析学术期刊稿件的商品特性和编辑对稿件商品需求,在此基础上,阐述垃圾稿件、学术不端稿件、一稿多投等衍生行为发生的根源,并提出作者和编辑面对此衍生行为的改进措施.     

基于RGB-D相机和激光雷达的传感器数据融合算法

常用的环境探测传感器中,二维激光雷达扫描角度广,测量精度高,但数据量较少,RGB-D相机成本低,能获取环境三维信息,但视角小.在此基础上,提出一种改进的RGB-D相机和二维激光雷达数据融合算法,本算法首先将RGB-D相机获取的深度图像转换为三维点云,剔除地面点云后进行投影得到模拟2D激光数据,然后与二维激光雷达数据进行...     

矿井通风系统并联巷道降阻调节经济性分析

为解决利用并联巷道进行通风系统降阻调节面临的经济性问题,采用理论分析的方法,依托长平矿生产实际,结合并联巷道降阻调节原理建立降阻调节费用最优化模型,分析了并联巷道长度、巷道过风量、巷道使用年限、巷道施工掘进单价、通风电力单价等因素与费用的关系,及局部并联巷道对通风系统降阻调节的有效性与经济性.研究结果表明:矿井通风全费用随并联降阻巷道长度增加而增加,能够提高通风效果但经济性相对较差;全费用随并联巷道过风量和巷道使用年限增加而增加,但存在经济临界点,可实现通风经济性;得出并联降阻巷道位置是影响通风经济性的一个重要因素,并依据通风动力单价和巷道掘进单价建立经济判定指标,从而能快速、准确确定并联巷道降阻经济调节位置.     

汽车变速器输入轴塑性成形工艺

输入轴是汽车变速器中重要零件,针对其特殊结构提出一火加热和轧锻结合的塑性复合加工工艺,即采用圆柱坯料只进行一次加热,依次采用楔横轧和锻造工艺加工塑性成形输入轴。本文分别设计楔横轧和锻造模具,并进行相关实验。在锻造工艺中轴部圆角采用挤压方案成形,避免其出现折叠缺陷。阶梯轴作为两步工艺的中间产品,其在复合工艺过程中起到承上启下的作用,分别对阶梯轴锥角和轴长进行实验与分析,确定参数的最佳选取范围,并最终通过复合工艺加工成形输入轴。输入轴齿形填充饱满,各部分无缺陷。     

基于抗噪多核卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于抗噪多核卷积神经网络（anti-noise multi-core convolutional neural network,AMCNN）的轴承故障识别新方法。首先,对滚动轴承振动信号进行预处理,得到数据样本,分为训练集和测试集;然后建立轴承寿命状态识别模型,将标签化的训练集数据样本输入AMCNN中进行训练;最后,将训练后的AMCNN模型应用于测试集,输出故障识别结果。在训练过程中,为抑制过拟合,对原始训练样本进行加噪处理;为提高模型抗干扰能力,将dropout层作为AMCNN的第一层。运用轴承实验数据对识别模型进行检验,通过对比验证,结果表明所提出的识别方法在高噪声环境下能更准确地实现轴承故障状态识别。     

混合μ综合的状态空间设计

根据有理函数矩阵严格正实的概念,采用一系列等价变换,推导出易于混合μ综合的状态空间实现．在时域里给出了混合μ综合的充分条件和设计方法．当广义对象严格真时,含有不确定对象系统的鲁棒控制器可通过交替解两个线性矩阵不等式而获得．在此基础上,基于线性矩阵不等式应用内点法进行了鲁棒控制器设计和计算机仿真     

基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法

为了提高图像的匹配精度及其鲁棒性,本文提出了基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法.首先,采用箱式滤波器对高斯函数二阶偏导进行逼近,对特征点进行检测;同时,利用特征点对应的空间尺度来建立尺度制约规则,剔除伪特征点.然后,以特征点为中心,形成圆形区域,计算其Haar小波响应,获取特征点的主方向以及特征向量,形成特征描述子.随后,利用特征点的尺度相似性以及角度相似性来建立空间相似法则,完成特征点的匹配.最后,利用特征点欧氏度量的结果,建立距离约束模型,对匹配特征点之间的距离进行约束,剔除错误的匹配特征点.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,本文算法匹配的图像具有更好的匹配准确度及匹配精度.