【摘 要】
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为解决人工除草耗时长、农药除草污染大的问题,需要更准、更快的杂草识别定位算法帮助除草机器人根除农田杂草。课题小组提出了一种基于Faster R-CNN的农田杂草反向识别改进算法,新算法利用循环一致性生成对抗网络(Cycle-GAN)的图像生成能力以解决训练样本稀缺的问题,同时将Cycle-GAN与快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)混合使用,从而提高杂草识别能力。试验结果表明,该方法在
【基金项目】
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国家级大学生创新训练项目(202011116001),成都工业学院2020年青苗计划一般项目(2020QM085)。
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为解决人工除草耗时长、农药除草污染大的问题,需要更准、更快的杂草识别定位算法帮助除草机器人根除农田杂草。课题小组提出了一种基于Faster R-CNN的农田杂草反向识别改进算法,新算法利用循环一致性生成对抗网络(Cycle-GAN)的图像生成能力以解决训练样本稀缺的问题,同时将Cycle-GAN与快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)混合使用,从而提高杂草识别能力。试验结果表明,该方法在正常拍摄的测试集图片中识别率可以达到95.06%,识别结果优于传统Faster R-CNN的87.59%
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郭家沟铅锌矿床位于西(和)成(县)矿田东端,是继厂坝、洛坝等铅锌床后新发现的大型隐伏铅锌矿床,矿体主要赋存于中泥盆系安家岔组焦沟层高阻厚层碳酸盐岩和低阻泥钙质千枚岩接触带及其附近,属于典型的层控热水沉积—改造型矿床。EH4电磁测深可以清晰地反映不同地层、岩性间的高、低阻电性差异,通过电性差异划分地层,判断其空间展布形态和各岩性间的接触关系,确定有利含矿空间。郭家沟铅锌床发现过程中EH4电磁测深起到了重要的指导作用,达到了评价勘查区成矿潜力的目的,成为寻找隐伏硫化物矿床的重要手段。
为解决日益加重的选矿废水污染问题,本文在简述选矿废水产生原因及危害的基础上,提出选矿废水综合治理方法,包括采用药剂法治理含氰废水、采用浮选法治理废水当中的残留药剂与重金属离子、采用电化学法治理含镍废水等,并对回收再利用选矿废水的可行性与效果加以分析验证,以期为相关人员提供参考。
为有效的开展矿区防治水工作,合理利用物探技术,提前摸清隐伏构造及含水构造,做好水文观测,为后期工作指明方向。本文阐述了通过EH4和直流激电测深在龙桥铁矿开展工作,顺利解译出多条构造并通过钻探有效验证,证明了EH4的有效性及实用性。
由于不能准确提取矿山复垦工程地质特征,导致稳定性测量不准确,提出全新矿山复垦工程地质分区的稳定性评价方法。通过提取矿山复垦工程地质特征,建立粗糙集理论模型,基于属性约简算法判断矿山复垦工程地质分区的稳定性。实验结果表明,该方法能够对边坡角度、岩石单轴抗压强度、坡面与主要结构面产状关系、岩石完整性指数和人为因素进行稳定性评价。因此,本文提出的方法可以适用于矿山复垦工程地质分区的稳定性评价。
针对光伏充气膜温室发电系统的功率预测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的EEMD-SVM组合预测法。仿真结果表明:和传统预测法相比,利用EEMD-SVM组合预测法进行光伏充气膜温室发电系统功率预测,具有较高的预测精度,能够有效减少对温室机电设备的冲击,对光伏充气膜温室发电系统经济、安全、稳定运行具有一定的参考及应用价值。
针对高锰TWIP钢的微观偏析现象,利用光学显微镜观察侵蚀后样品的微观形貌,并利用电子探针(EPMA)等手段对侵蚀后的铸态组织进行点分析和面扫描。研究表明,随着锰含量增加,高锰钢中枝晶会变得粗大,且枝晶间距变大,枝晶区域偏析严重;而且锰元素和铝元素呈现相反的偏析行为,晶界处锰元素含量偏高,而铝元素含量较低,在微观区域内,锰元素相比铝元素具有更严重的偏析倾向,将会给高锰TWIP钢的质量带来不良影响。
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