【摘 要】
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针对变电站巡检系统中电力设备识别准确率不高和识别时间过长的问题，提出了一种部署在云边协同框架下结合深度学习和随机森林的图像识别方法。该方法使用初始标记图像在云端完成随机森林分类器和改进卷积神经网络的训练；将完成训练的分类器下发至部署于变电站处的边缘计算设备以完成电力设备的本地识别；将完成识别的图像异步上传至云端以迭代更新优化分类器和改进卷积神经网络。通过不同算法和不同运行环境的对比测试检验了所提方
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针对变电站巡检系统中电力设备识别准确率不高和识别时间过长的问题，提出了一种部署在云边协同框架下结合深度学习和随机森林的图像识别方法。该方法使用初始标记图像在云端完成随机森林分类器和改进卷积神经网络的训练；将完成训练的分类器下发至部署于变电站处的边缘计算设备以完成电力设备的本地识别；将完成识别的图像异步上传至云端以迭代更新优化分类器和改进卷积神经网络。通过不同算法和不同运行环境的对比测试检验了所提方法的性能。结果表明，所提方法的电力设备平均识别精度为86.6%,优于基于传统卷积神经网络和Softmax分类器的图像识别算法，所提方法运行于云边协同框架的平均运行时间比运行于单机运行环境的缩短约33.7%。
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针对阳城煤矿选煤厂粗精煤泥产品中小于0.25 mm高灰细泥含量高,造成粗精煤泥超灰,导致精煤产率无法继续提高的问题,阳城煤矿选煤厂采用2台ZKJ1408-D3叠层高频振动细筛对粗煤泥回收系统进行了粗精煤泥精细分级的技术改造。生产实践表明,ZKJ1408-D3叠层高频振动细筛可高效脱除粗煤泥中夹带的小于0.25 mm级高灰细泥,在保证粗精煤泥灰分指标的前提下,通过提高重介系统和FBS粗煤泥分选机的分
地磁匹配导航是一种具有广阔应用前景的导航方式,相较于常见的卫星导航、重力导航、天文导航及地形匹配导航方式,有着自主性强、隐蔽性高、成本较低、全天候等优点,近年来逐渐成为国内外导航领域的研究热点。地磁场有着较为复杂的时空演变特性,其在时间尺度上的长短期变化会对地磁数据的质量产生影响,从而降低匹配导航的精度;地磁匹配导航是基于一个或多个地磁特征量进行的,而不同地磁特征量的地磁场有着不同的空间特征,该特
针对条带状区域地磁空间特征变化平缓，在环境噪声扰动下会降低地磁定位匹配概率的问题，在二维小波增强模型的基础上，通过优化低频特征的调节系数和阈值函数，构建了地磁图小波增强算法模型。选取不同适配性的条带地磁图，开展了地磁匹配特征增强试验，研究了地磁图的小波算法与卷积算法增强有效性。试验结果表明，改进的Sobel算子和Laplace算子卷积后可以增强地磁特征，但处理后地磁图存在一定程度的畸变。小波阈值增
社会经济的发展推动着城镇化的建设,使城镇面积不断扩大,为提高土地面积的利用率,所以对城镇建设的要求也在不断提升。在城镇化建设中,道路给排水管道的建设是必不可少的,给排水管道性能影响着整个城市的排水,因此给排水管道在建设时的施工要求高,对技术水平的要求也就比较高,这样才能保证施工工作的质量。本文分析施工技术的要点和特点,并对施工中技术做出了深刻研究。
雌二醇（estradiol, E2）对颗粒细胞的生长发育起着重要的调控作用,为探究不同浓度雌二醇对鹅（Anser cygnoides domestica）等级卵泡颗粒细胞（hierarchical follicle granulosa cells, HFGCs）的影响及其效应,本研究将’天府’肉鹅母系母鹅等级卵泡颗粒细胞随机分为实验组（E5, E7, E9）和对照组（NC）,使用不同浓度(1×10
针对多特征参数分析地磁适配性时,易存在重复表征现象的问题,提出利用因子分析法提取主要特征参数;对于因子分析法单一采用累积方差贡献率作为权重在评价过程中不充分不全面的问题,提出熵值法结合因子分析法的方差贡献率对所提取的公共因子进行赋权,最后将权重与因子得分进行线性组合求得综合评价值。综合评价值越大,候选匹配区的适配性越好,以此分析出适配性较好的候选匹配区,为后期地磁匹配做准备。为验证所提方法的有效性
高精度区域地磁场建模是组合导航定位中的关键技术，针对目前Taylor多项式建模、Kriging插值建模局部数据失真、分辨率不高等问题，提出了基于变异参数矩阵阈值识别的融合式插值建模算法。自动区分数据变化剧烈区域和平缓区域，智能选择相适应的建模算法，设计了融合式模型边界衔接数据修补完善算法，提高了区域地磁场分辨率，实现了整体数据平滑过渡。不同区域地磁场建模仿真实验表明，所提算法的模型分辨率优于Tay
基于重磁场开展自主导航是目前研究较多且应用前景广阔的导航技术,由于重力场、地磁场属于地球固有物理场,因此这种隐蔽性高、信号稳定的导航模式有其特殊的应用市场。通过梳理相关研究进展,提出了一种基于重磁场匹配的优化自主导航技术,理论上实现了提供自主、可靠、高精度、实时导航的目标。
传统地磁图适配性分析仅将单一特征参数作为评价指标,从而导致分析结果不全面。针对此问题,提出了一种基于模糊决策理论的地磁图适配性分析方法。首先采用地磁标准差、粗糙度、相关系数、坡度标准差及地磁信息熵等5个主要特征参数作为模糊指标进行加权分析,得到综合评价值以评定候选区适配性。然后基于地磁异常的无迹卡尔曼滤波算法,选取中国南海部分海域的全球地磁异常格网数据作为地磁异常基准图进行仿真实验。实验结果表明,
针对地磁适配性分析中,单一的特征指标不能满足适配性精度要求的问题,该文提出一种多指标综合评价体系方法,建立以地磁标准差、地磁信息熵、相关系数及粗糙度为一体的综合评价模型;在确定权重方面,由于主观赋权法及客观赋权法各有优缺点,提出利用主、客观加权赋权法组合权重来确定每个指标的权重系数。能够较好地利用地磁的各种特征信息对地磁基准图候选区域进行综合分析,实现分析结果的全面性。基于多指标融合的地磁适配性分