基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

电磁精细探测法在隐伏型导水地质裂缝勘探中的应用

针对传统隐伏型导水地质裂缝勘探方法存在勘测精度较差的问题,提出电磁精细探测法探析隐伏型导水地质裂缝。依照屏蔽系数、实测场强和理论场强数据绘制综合曲线图,通过该图获取隐伏型导水地质裂缝所处位置几何阴影范围,采用层析成像法得到网格化的工作面,获取隐伏型导水地质图像。通过图像直接观测隐伏型导水地质工作面裂缝所处位置,在此基础上,观测四个电磁场分量,采用正交电磁场分量计算介质视电阻率,依据计算视电阻率数值和视电阻率分布状态研究裂缝发育情况和裂缝富水程度。结果表明:采用该方法能较为精准地获取隐伏型导水地质裂缝位置。通过裂缝位置进一步检测出隐伏型导水地质裂缝最大发育高度为63.5 m。当视电阻数值不断增加时,隐伏型导水地质裂缝和裂缝富水性逐渐减小,与实际情况较为相符,说明该种方法探析效果较好。     

低渗砂岩气藏地层水回注研究

新场气田目前地层水采用集中处理后外排的方式,规模小,成本高,环境保护压力大;新场气田须家河组气藏上产任务重、产水量大,该处理方式已不能满足生产需求。针对川西一系列气藏进行筛选后,在气藏精细描述和落实剩余气分布的基础上进行了新场蓬二气藏地层水回注选区选层及地层水配伍性先导研究,形成了一套适合低孔、低渗、岩性气藏的地层水回注选区选层技术方法。初期回注运行试验已取得成功,创造了良好经济效益,实现了降本增效以及消除环保隐患的目标,为川西气田下一步规模化回注提供了理论依据和实践经验。     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,已经随着信息技术和网络技术的发展,而越来越广泛地应用于许多领域。如何提供一个快速的、有效的图像信息检索系统已成为当今图像信息检索领域的研究热点之一。本检索系统是在Windows 7系统下,利用Matlab2014软件开发的基于图像内容的图像信息检索应用系统,该系统主要用完成对图像信息的快速检索。     

多组分智能精细混开棉机组在纤维混纺中的应用

基于差别化纤维混纺纱对纤维的混合要求非常高,介绍了一种混棉设备多组分智能精细混开棉机组在差别化纤维混纺上的应用及其使用方法。所述多组分智能精细混开棉机组包括JWF1081型称重给棉机、JWF1035型混合输送机、JWF1127型精细开松机及手动喂入装置。经实际应用证明:该多组分智能精细混开棉机组物料的混合方式合理、自动化程度高,减少了工人劳动强度,降低了生产及管理成本,提高了生产效率。     

基于LDA的英汉维文本聚类系统的设计与实现

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文本的分析,计算出适当的聚类数k,再调用LDA算法将文本聚为k类并给出每类文本的关键词。测试结果表明,该系统能将英汉维三种语言的文本相似度高的聚为一类,可显著提高聚类效果。     

通信信号指纹识别技术研究

随着通信技术的飞速发展,通信体制和调制样式更加复杂多样,为信号的分类、识别增大了难度,该文针对工作于相同通信体制、相同调制方式和相同频段的通信信号的个体指纹特征提取、分析、识别分类方法进行了研究,较系统地介绍了通信信号指纹识别的原理和方法,讨论了基于测量域、统计域和判决域的同类通信信号个体识别技术,并给出了设备实现的初步方案。     

双彩再现魅力无限--三星S208试用报告

提起三星的彩屏手机，那可是高端彩屏手机市场的一支主力军，不仅一向以做工精细，质量优良而出名，而且旗下还拥有多款高性能，高配置的机型。在国内的手机市场中，早前推出的S308可谓是大家耳熟能详的，它以双彩屏的配置带给了我们不同的色彩感受，让我们再次体验到彩屏手机无限魅力。如今，三得的S系列中又增添了一款拥有众多个性化设计的S208，而且它还是三星继S308后推出的又一款双彩屏手机。与前一款相比，这款手机又将带给我们什么样的惊喜，大家不妨往下看。