【摘 要】
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针对电阻层析成像(Electrical resistance tomography， ERT)反问题成像精度和流型识别准确率偏低的问题，提出了一种基于深度残差神经网络的两相流电阻层析成像及流型识别方法。利用有限元法对ERT正问题建模，构造多种气液两相流分布状态的“边界电压-电导率分布-流型类别”数据集。搭建用于气液两相流ERT图像重建和流型辨识的残差神经网络模型并进行网络训练，将残差神经网络的两个
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针对电阻层析成像(Electrical resistance tomography， ERT)反问题成像精度和流型识别准确率偏低的问题，提出了一种基于深度残差神经网络的两相流电阻层析成像及流型识别方法。利用有限元法对ERT正问题建模，构造多种气液两相流分布状态的“边界电压-电导率分布-流型类别”数据集。搭建用于气液两相流ERT图像重建和流型辨识的残差神经网络模型并进行网络训练，将残差神经网络的两个输出分别进行数据处理，得到重建的电导率分布图像和流型辨识结果。仿真与静态实验结果表明:该方法能够同时实现
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针对高分遥感影像中水体目标提取易受植被阴影及光照条件等影响问题，提出基于融合视觉词袋的高分遥感水体目标提取算法。在分析遥感水体特性基础上，提出一种遥感水体目标频谱特征提取方法。为增强水体目标特征表达能力，设计一种基于局部二值模式和频谱特征的融合视觉词袋模型。基于提出的模型，设计水体目标分类器。为进一步细化水体和非水体边界，提出对水陆交界区域进行二次识别，得到优化后的水体目标提取结果。实验结果表明，
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全面深入研究雅康高速公路沿线地质灾害发育规律及成因，为灾害预警、防治等提供依据。选取雅康高速公路沿线发育的地质灾害为基础数据，运用统计、空间分析技术，系统分析公路沿线地质灾害分布特征；并将频率比模型与信息熵理论相结合，深入研究高程、地形起伏度、坡度、地层岩性、地质构造、降雨和地下水7个因素对地质灾害的影响程度。结果表明：雅康高速公路沿线发育的地质灾害不仅在空间上呈现出一定的规律性，而且其分布与公路
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近年来，智能合约的形式化验证工作主要集中在编程语言层面的漏洞研究，而交易顺序依赖作为区块链层面的漏洞更不易被检测。基于着色Petri网对智能合约中潜在的交易顺序依赖漏洞进行形式化验证。以Decode悬赏合约为对象，分析合约中潜在的漏洞，自顶向下地对合约本身及其执行环境建立着色Petri网模型，并引入攻击者模型来考虑合约遭受攻击的情况。通过运行模型以验证合约存在交易顺序依赖漏洞，最后基于Remix平
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遗传算法是解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)的通用路径优化算法之一，传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定。为此，提出生物信息启发式遗传算法(Bioinformation Heuristic Genetic Algorithm，BHGA）。通过优化适应度函数和初始种群，引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序，并采用基因逆转操作进行变异，对遗传算法进