高浓度深层渗碳碳分布数学模型建立与应用

在对高浓度深层渗碳的特点进行分析的基础上,考虑到碳化物的析出与溶解、温度与碳浓度对扩散系数的影响、气氛环境对碳传递系数的影响,提出了高浓度深层渗碳的数学模型,并导出了差分法求解方法。应用该模型实现了高浓度深层渗碳的计算机实时控制。     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

深井孤岛工作面过探巷技术研究

邢东矿2225工作面为孤岛工作面,承受地压大,回采过程中经过2225探巷,巷道围岩破坏剧烈,尤其是底鼓变形严重,初期采取排木垛、打单体等措施在一定程度上控制了探巷顶板下沉,而工作面临近时在煤帮注化学浆形成锚注加固结构使煤体自身强度及承载能力显著增强,锚注加固结构具有较好的整体性和稳定性,从而实现工作面顺利回采。     

Phylogenetic analysis of extreme morphologies: deep-sea holasteroid echinoids

Because of their ‘bizarre’ features, some echinoids can be considered laboratories in which to analyse the origin of extreme morphologies. The holasteroid family Urechinidae Duncan, 1889 is such a group. It is composed of 18 previously named living species in three genera: Urechinus A. Agassiz, 1879, Plexechinus A. Agassiz, 1898, and Pilematechinus A. Agassiz, 1904. With Stereopneustes, the most closely related living taxon, and the calymnid-plus-pourtalesiid clade as outgroups, a phylogenetic analysis on 35 binary characters is produced. We focus on two major aspects of morphology: test features (apical system, basicoronals, interambulacrum 5, test shape, ambulacra) and external appendages (pedicellariae, spines, sphaeridia). New data on plate architecture, morphology, and appendages are illustrated, and the position of the fossil, Chelonechinus, is discussed. We show that the Urechinidae is paraphyletic: the genus Plexechinus shares more recent common ancestry with the calymnids and pourtalesiids than with other urechinids. In order to retain the well-circumscribed clade, Pilematechinus A. Agassiz, 1904, the phylogenetic classification also recognizes two additional genera: Cystechinus A. Agassiz, 1879, and Antrechinus new genus. A key to the species is provided. The production of extreme morphologies, such as internal parental care, is explored by mapping test size, the occurrence of fascioles, and periproct position onto the phylogeny. By adding plates early in ontogeny, Pilematechinus develops radically different plate architectures from another genus of large forms, Cystechinus. In contrast, the latter gets large by exaggerating allometric trends seen in other holasteroids. Paedomorphosis and miniaturization have evolved independently in Antrechinus and some Plexechinus, but always by truncation of allometric trajectories.     

基于改进卷积神经网络与动态衰减学习率的环境声音识别算法

环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于其声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题本文提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型（S-CNN）,该模型采用反复堆叠的递减型卷积核提取不同尺度的局部特征,并在每层卷积层后采用Batch Normalization（BN）层对特征进行归一化操作。同时,利用动态衰减的学习率训练模型,以提高模型收敛速度与收敛稳定性。实验结果表明,相比于传统的机器学习与卷积神经网络模型,本文所设计的改进卷积神经网络模型S-CNN具有更好的识别率。在ESC-10环境声音数据库上,识别精度达到91.3%。     

深度学习与一致性表示空间学习的跨媒体检索

提出一种基于深度学习与一致性表示空间学习的方法,针对图像与文本2种模态,分别采用卷积神经网络模型和潜在狄利克雷分布算法学习图像的深度特征和文档的主题概率分布;通过一个概率模型将两个高度异构的向量空间非线性映射到一个一致性表示空间;采用中心相关性算法计算不同模态信息在此空间的距离.在Wikipedia Dataset上的实验结果表明:在单模态输入检索中,文中方法的平均准确率为38.43%,相比于其他方法有明显提高.     

基于WGAN的语音增强算法研究

带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,传统语音增强方法需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设,不合理的假设会造成噪声残留、语音失真等问题,导致语音增强效果不佳。此外,噪声本身的随机性和突变性也会影响传统语音增强方法的鲁棒性。针对这些问题,使用生成对抗网络来对语音进行增强,给出一种基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial nets, WGAN)的语音增强方法来加快训练速度和稳定训练过程。该方法无需人工提取声学特征,且使语音增强系统的泛化能力得以提升,在匹配噪声集和不匹配噪声集中都有良好的增强效果。实验结果表明,使用训练出的端对端语音增强模型后,语音信号的客观评价标准(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)平均得到23.97%的提高。     

移动阅读——图书馆的新挑战

移动阅读是基于移动互联网的新型阅读方式。介绍了移动阅读的技术实现方式和多种发展模式,分析了在实施移动阅读中图书馆遇到的技术、版权、运营模式、资金等实际问题,并探讨了应对和解决的方法。     

深井泵泵内流场的实验研究

应用粒子成像测速（ＰＩＶ）技术对深井泵泵内流场进行了研究,分析了流场对泵阀运动规律的影响以及泵内结构对流场的影响。根据实验结果,建议对混相流深井泵采用偏心球形阀球;对于流道狭小的深井泵采用滴形球阀;对含砂的抽油井所用深井泵,则采用嵌有密封胶皮的锥形阀球。在保证最大过流面积的条件下,阀球罩的断面形状应该尽量采用流线型,以减小过流阻力。应考虑将柱塞的吸入口设计成流线型或喇叭口型,以降低其吸入阻力。在保证柱塞出口有最大过流断面的同时,也应将柱塞出口流道设计成流线型,以此降低柱塞出口处的过流阻力。     

地震下桥墩动水压力分析

对地震下圆柱形桥墩上的动水压力,提出了一个半解析半数值方法,针对弹性桥墩结构,利用Trefftz完备函数分别构造了流体的弹性振动速度势和刚体运动速度势,采用梁单元有限元方法求解耦联运动方程,与其他方法相比,这一方法计算相对简单、有效,并可考虑表面波效应和流体的压缩影响.算例表明,这一方法具有较高的精度.