深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析

为了提升卷积神经网络特征提取能力,设计了一种基于连续卷积的深度卷积神经网络模型.该模型采用小尺度的卷积核来更细致地提取局部特征,并借助连续的两个卷积层增加模型的非线性表达能力,结合Dropout技术降低神经元之间的相互依赖,利用抑制网络过拟合对模型进行优化.人脸表情、手写数字字符和彩色图像的目标识别实验表明,在图像较为复杂时,该模型在识别的准确性和泛化性能上比手工特征提取方法及一般的2、3层卷积结构具有明显的优势.     

预应力锚索腐蚀耐久性试验方案设计探讨

预应力锚索在岩土工程加固中应用广泛,其腐蚀耐久性对工程运行安全至关重要,而相关的腐蚀变化规律及机理还有待进一步明确。在总结当前预应力锚索腐蚀耐久性研究成果的基础上,对其腐蚀耐久性室内加速试验方案设计进行了探讨。分析了影响腐蚀的主要因素并拟定了各因素的不同影响水平;采用正交设计方法优化试验方案并通过有限元方法对试验模型尺寸和应力分布进行了计算模拟优化和验证;介绍了模型制作等工艺步骤。相关成果可供类似耐久性试验方案设计参考。      

高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。     

XML和Java在工作流过程模型设计中的应用

工作流建模是工作流管理系统的基础和关键，而不同建模方法最终输出的过程模型描述是否标准化直接影响到工作流产品的互操作.在分析XML和Java技术特点的基础上，提出一种以XML中间文本为基础，结合XML和Java进行过程模型描述的方法，其中涉及过程模型中关键元素的XML?DTD描述、Java XML的数据绑定方法以及过程定义的存储.目的是使得跨平台应用得以按标准XML接口进行数据交换，进而较好地解决了上述问题.     

BOC信号自相关函数边峰消除方法改进和性能分析

BOC调制信号自相关函数的多峰性会给信号捕获带来模糊影响,而传统自相关边峰消除技术需要计算BOC(n,n)的互相关函数和自相关函数,存在计算量大,软硬件实现复杂的缺点.本文对自相关边峰消除技术加以改进,只需进行自相关函数计算就可以实现正余弦BOC北斗信号的捕获.分析和实验结果表明,改进后的算法运算量低,采用所构造的函数捕获伪码相位的主峰和边峰的比值明显高于采用直接捕获伪码相位的主峰和边峰的比值,由1dB提升至12dB更容易准确捕获北斗微弱信号,验证了所构造的函数的有效性.     

电网监控系统中实时数据库的快速检索

实时数据库的检索效率是影响实时性的重要因素。本文提出了两种用于提高实时数据库检索效率的方法。其一是基于向量的检索方法,实质是借助于哈希表和映射等技术减小平均查找长度;其二是通过数据缓存和多线程技术来提高数据处理的速度。     

食盐浓度对熟腌茭白理化性质及品质的影响

以茭白为原料,研究了不同食盐浓度腌制茭白其发酵过程中理化指标(p H、总酸、盐度、亚硝酸盐含量和氨基酸态氮)和微生物指标(细菌、乳酸菌总数)的变化,并对成品的色泽、质地、挥发性风味物质进行了分析。结果表明,3%、5%和8%食盐浓度下腌制的茭白p H分别为3.73、3.18和3.48,酸度分别为13.77、23.67和17.05 g/kg,平衡盐度分别为1.21%、2.51%和3.42%,"亚硝峰"值分别为7.86、11.6和11.79 mg/kg,氨基酸态氮含量分别为0.012、0.027和0.048 g/m L,细菌和乳酸菌数均稳定在107CFU/m L。腌制后茭白的色泽和质地都会有所改变,食盐浓度越低其失色越严重,腌制后茭白的硬度低于新鲜茭白,咀嚼性和内聚性随食盐浓度的升高而增大;三种食盐浓度腌制后茭白均检测到39种挥发性化合物,主要挥发性风味物质为乙醇、2,3-丁二醇、乙酸、乙酸乙酯和苯甲醛等。建议茭白腌制初始食盐浓度为5%。     

浅谈1.5MW双馈风力发电机定、转子槽型的选择

发电机定、转子槽口形状直接影响到发电机感应电势中的谐波含量,同时影响到整个电机生产制造工艺及电机运行的可靠性。通过对1.5MW变速恒频双馈感应发电机定、转子各种槽型下的谐波分析,可找出在结合生产制造工艺方法及生产设备的基础上,适合的定、转子槽口形状。     

基于轨迹受限的移动Sink低能耗数据收集协议

无线传感器网络数据收集的能耗问题一直以来都是研究的热点。本文主要研究基于移动Sink轨迹受限的数据收集协议。首先针对轨迹受限的无线传感网络提出一种通用的系统模 型,将该问题形式化为最大化降低全网总路径长度轨迹设计问题 (Maximizing total length reduction for constrained trajectory, MTRC),并证明了MTRC为NP-Hard问题;然后设计一种轨迹约束低能耗贪心算法 (Trajectory constrain of low energy consumption, TCLEC),通过 TSP近似算法设计最大化降低有效长度的Sink移动轨迹。理论分析和仿真实验结果表明,TCLEC在网络拓扑数据收集树的初始化以及优化方面是高效的,并且相对于同类基于移动Sink的无线传感网络分层数据收集方法,其能耗降低了7%左右。     

基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究

为了提高语音识别系统的鲁棒性,提出一种基于GBFB（spectro-temporal Gabor filter bank）的声学特征提取方法,并通过分块PCA算法对高维的GBFB特征进行降维处理,最后在多个相同噪音环境对GBFB特征以及常用的GFCC,MFCC,LPCC等特征进行抗噪性能对比,与GFCC相比GBFB特征的识别率提高了5.35%,与MFCC特征相比提升了7.05%,比LPCC特征识别的基线低9个分贝。实验结果表明,在噪音环境下与传统的GFCC、MFCC以及LPCC等特征相比GBFB特征有更优越的鲁棒性。