基于小波与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

量子神经网络（Quantum Neural Network,简称QNN)的隐层神经元采用多层激励函数,具有一种固有的模糊性,能将决策的不确定性数据合理地分配到各模式中,从而减少模式识别的不确定度,提高模式识别的准确性.笔者提出了基于小波与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断,实验仿真分析表明：该诊断方法正确率可提高2478%,从而提高了故障诊断的正确性.     

基于红外热成像技术的碳纤维织物导热性能研究

根据热辐射理论和红外热像仪的测温原理,提出了一种碳纤维织物导热性能评价的新方法.应用红外热成像技术测定了在不同温度下热处理的碳纤维织物的导热性能差异.通过采集到的热图像温度场分析和数据处理,能够准确地测算出碳纤维材料的热扩散系数、导热系数等性能参数.     

基于超分辨重建和公共特征子空间的低分辨率人脸识别

针对传统低分辨率人脸识别准确率较低的问题,提出了一种基于超分辨重建和公共特征子空间的低分辨率人脸识别网络InGLRNet(inception GAN low resolution Net)。InGLRNet网络采用生成对抗网络结构,首先,由超分辨InSRNet网络和特征提取网络构成生成网络,InSRNet网络将Inception结构中3×3卷积核分解为1×3、3×1和1×1的卷积核,同时,增加残差网络的旁路直连方式,减轻梯度消失问题。其次,利用公共特征子空间法,将变换后的低分辨率样本图像和高分辨率基准图像在公共空间中的距离作为训练深度卷积神经网络的目标函数,通过损失函数匹配高、低分辨率图像的特征,实现人脸的精准特征识别。最后,将InGLRNet与CLPMs、MDS、Deep-Face和Face-Net经典的4种低分辨人脸识别方法进行对比,实验结果表明,构建的网络在人脸识别性能上有显著提升,在不同低分辨率下都优于其他4种方法。     

基于AT89C52单片机的晶闸管触发器的仿真分析

对基于AT89C52单片机的晶闸管触发器进行了仿真分析,并运用Altium仿真环境对该触发器的各部分电路进行了深入探讨,仿真结果表明该触发器能够准确地实现由键盘输入控制角来控制输出电流大小的功能.     

带p-Laplacian算子的分数阶微分方程的正解

研究一类带p-Laplacian算子的高阶多点Caputo分数阶微分方程:Dβ0+(φp(Dα0+u(t)))+f(t,u(t))=0,0≤t≤1,l-1β≤l,n-1α≤n,(φp(Dα0+u(0)))(i)=0,i=0,1,2,…,l-1,■m-2u(i)(0)=0,i=1,2,…,n-1,u(1)=∑aiu(ξi)。■i=1运用Schauder不动点定理,得到边值问题正解的存在性,最后给出了例子来验证所得结论。     

层次分析法对经济发展中人文因素的评价

采用层次分析法，构建人文因素对经济发展影响的评价指标体系，建立判断矩阵，确定权重系数，评价各种人文因素对经济发展的影响．     

测度链上二阶边值问题多个正解的存在性

讨论测度链上二阶边值问题,xΔΔ+k(t)f(t,x(σ(t)))=0,t∈[t1,t2],αx(t1)-βxΔ(t1)=0,γx(σ(t2))+δxΔ(σ(t2))=0正解的存在性,[t1,t2]T,T是测度链,利用Leggett-Williams不动点定理,可得该问题至少存在3个正解.     

联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法

针对红外图像在分割过程中容易产生过分割和边缘断裂的问题,该文提出了 一种联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法.首先,根据图像的像素矩阵确定邻域窗口,再利用图像整体与局部的灰度值信息选取修正系数,改善了传统Niblack参数选择方法的不足;然后,通过局部邻域熵确定背景因子,实现图像的背景分类;最后,采取最大熵法...     

轴流压缩机防喘振控制方法及实现

研究了全静叶可调式轴流压缩机防喘振的控制方法,用PLC（可编程控制器）实现轴流压缩机防喘振控制,克服了以往控制方案中存在的缺陷.将该方案应用于炼铁高炉轴流压缩机上,提高了生产效率,在保护轴流压缩机及安全生产方面取得了良好的效果.     

基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法

针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型,实现中文长文本的准确分类。首先,通过PV-DM模型将文本表示为句向量,并将其作为神经网络的输入;然后,建立BGRU-CNN模型,经双向门控循环单元(B-GRU)实现文本的序列信息表示,利用卷积神经网络(CNN)提取文本的关键特征,通过Softmax分类器实现文本的准确分类;最后,经SogouC和THUCNews中文语料集测试,文本分类准确率分别达到89. 87%和94. 65%。测试结果表明,循环层提取的文本序列特征通过卷积层得到了进一步优化,文本的分类性能得到了提高。