基于定点化自适应选择卷积神经网络的电力缺陷识别方法

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)电力巡检时的图像数据量急剧增加,为使深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCN-N)在低功耗的前提下仍能准确识别出电力缺陷,将重点改进传统DCNN算法,以减少机载前端平台中DCNN模型的计算成本,有效提高电力缺陷识别的运行速度,进而延长巡检无人机的续航里程.首先将卷积网络中的浮点运算进行定点化近似,然后通过快速机器学习算法对DCNN模型的输入图像进行自适应选择,最后通过实验对所提方法进行了验证.实验结果证明,DCNN模型经8比特定点优化和自适应选择选择策略后的准确率达88.2％,推理时间缩短了65.9％,能耗减少了71.9％,查准率提高了9.8％.所设计的定点化DCNN模型自适应选择策略不仅能节约电力巡检系统的功耗,而且能提高电力缺陷识别的精度.     

板料数字化成形轨迹可视化

本文从板料数字化成形的加工原理入手,着重介绍了该方法的轨迹可视化。轨迹可视化使得在加工前可进行仿真检查,使操作者事先知道程序是否存在问题,避免了加工前走空刀（一般需要4小时左右）。     

黏湿类进口铁矿石取样方式研究

针对高含水量或黏性铁矿石无法采用全自动机械采制样系统取样的问题,介绍了在满足《铁矿石取样和制样方法》国际标准(ISO3082)要求的情况下,可有效解决该类铁矿石取样和样品收集的取样方式,并对该取样方式的结构特点、工作原理及应用情况进行了简要介绍。     

基于XML的开放式WebGIS研究

首先对目前WebGIS中所存在的问题进行了深入分析,指出开放式WebGIS是今后发展的方向,并应用XML技术对开放式WebGIS所涉及的两个重要方面(数据互操作与功能互操作)进行了探讨和研究。在上述研究的基础上提出了一个完全基于XML的开放式WebGIS整体解决方案,并基于该方案设计,完成了一套原型系统。最后,利用该原型系统完成了几个对分布式异构地理空间数据进行集成处理的实验,验证了该方案的理论正确性和技术可行性。     

金属板材数控无模成形机及其应用程序开发

在简单讨论开放式数控系统特点、功能的基础上,介绍了金属板材数控无模成形机的开放式系统结构及其基于Windows操作系统的应用程序的开发。     

金属板料无模单点渐近成形控制系统研究

金属板料无模渐近成形技术是国际上一种新兴的快速成形技术。本文根据自行开发、研制的单点渐近成形机的工作原理,提出一种可靠性高、抗干扰能力强、实时性好的控制系统,并分析其硬件及软件结构特点。该系统的成功运行,填补了国内在无模单点渐近成形技术研究方面的空白。     

椭圆浸渍管RH冶炼IF钢洁净度变化

通过对椭圆形浸渍管RH冶炼IF钢加Al脱氧后进行连续取样,研究分析了分别采用椭圆形浸渍管和圆形浸渍管条件下洁净度的变化规律。研究结果表明,相比较圆形浸渍管,采用椭圆形浸渍管RH夹杂物的去除效率相对更快。RH加Al后钢中夹杂物主要以Al_2O_3为主,但不同时刻呈现出不同的形貌。当加Al后循环1 min时,钢中夹杂物主要为团簇状Al_2O_3夹杂,夹杂物尺寸达到百微米;加Al后循环2 min时,钢中夹杂物仍以团簇状Al_2O_3为主,尺寸约为几十微米;加Al后循环6 min时,夹杂物主要以单个Al_2O_3夹杂为主,尺寸细小。随着RH加Al后循环时间的增加,夹杂物数量密度显著降低,在纯循环4 min时夹杂物数量密度已达到最低值。     

基于机器视觉的机床自寻位在无模渐进成形设备中的实现

在板料的无模渐进成形过程中,使用导正杆定位底支撑模型,由于配合误差和模型浮动等问题造成定位效率低、精度差.基于机器视觉的机床自寻位系统利用图像采集系统对定位孔进行图像捕捉与处理,获得底支撑模型的坐标系,然后在数控系统中对机床坐标系进行离线变换,实现成形轨迹位置到底支撑模型的自适应,完成了金属板料无模渐进成形中底支撑模型的非接触式高精度快速定位.     

复合生物保鲜剂对金黄色葡萄球菌的抑菌作用研究

研究了壳聚糖、溶菌酶与茶多酚配制而成的复合保鲜剂对金黄色葡萄球菌的抑菌作用。采用琼脂平板打孔法确定复合保鲜剂对金黄色葡萄球菌的最小抑菌浓度(MIC)与最小杀菌浓度(MBC),结合抑菌率、抑菌活力、细菌生长曲线、膜完整性、AKP活性与细菌超微结构,综合评价复合保鲜剂对金黄色葡萄球菌的影响。结果得出,复合保鲜剂对金黄色葡萄球菌的MIC与MBC分别为0.8 mg/mL与1.6 mg/mL,随着作用时间的延长,复合保鲜剂对金黄色葡萄球菌的生长抑制明显,菌体的细胞壁与细胞膜完整性受到破坏,菌体细胞中的AKP量增多,影响菌体细胞的代谢循环,菌体内部的核酸与蛋白质外泄,抑制其正常生长。由细菌超微结构观察发现,菌体细胞经复合保鲜剂处理后,造成菌体扭曲变形,细胞壁破裂,细胞质外渗。表明复合保鲜剂可破坏菌体的细胞壁,影响胞膜稳定性与胞内环境,最终导致菌体死亡。     

基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘

利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法（CDRL）在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先描述了路段经验数据库（ERSD）的提取; 然后介绍了CDRL方法,包括可选择约束路段生成和深度Q-lear-ning算法两个阶段,在第一阶段,生成OD（起终点）间可选择约束路段,在第二阶段,设计深度Q-learning算法学习出租车司机的经验,并根据他们的出发时间计算给定OD间的最快路线;最后,在广州CBD进行了应用实验。结果表明,CDRL方法计算在旅行时间上优于最短路径（SR）方法,且与最快路径（FR）方法计算路径差别不大;此外,CDRL方法在计算效率方面明显优于FR和SR方法,因此更适合OD间最快路径的在线计算。