一种精简的蘑菇图像分类模型

相比小型卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型，现有的大型CNN模型在大型图像数据集上达到了良好的分类效果，但是在小型图像数据集上过拟合，使得精度提升小、训练时间长、存储占用高，不能很好地适应嵌入式设备.因此首先收集了一个包含4 500张图片的小型蘑菇数据集，并为蘑菇分类任务设计了轻量化的CNN模型MushroomNet.然后研究CNN模型中各部分对于分类任务的重要性，并提出基于数据复杂度的模型结构优化方法.实验表明，相比MobileNet、ShuffleNet等轻量化模型，MushroomNet-MicroV2的Top-1精度只差了1%～2%,但是它训练速度更快，存储更小，只有1.3 M的参数量，且在Apple M1 CPU上经过142 s的30轮快速训练后，Top-1验证精度可达88%.     

磷酸铁锂电池恒流模式电化学阻抗特性实验

电池的欧姆阻抗(R_s)、电荷传递阻抗(R_(ct))和离子扩散阻抗(Z_w)等信息是判断储能电池功能状态的有效方法之一,这些信息可以通过恒流模式电化学阻抗谱(GEIS)来实现,因为GEIS更接近电池真实状态.本文采用恒流模式电化学阻抗(GEIS)方法研究了1700 mA h磷酸铁锂(LiFePO_4)电池在不同温度下扰动信号正弦电流幅值的变化,以及在不同荷电状态(SOC)和不同温度下电池阻抗特性变化规律.实验结果表明,正弦电流最佳幅值随着温度升高而增大,而SOC与温度对电池的性能都有影响.相同温度下,Rs随着SOC增加稍有增加;Zw随着SOC增大而减小;Rct在0~40%SOC和60%~100%SOC区间内明显减少,在40%~60%SOC区间内呈增大趋势.在0~50℃下,R_s,R_(ct)和Z_w均随着温度升高而降低.电池阻抗特性受温度的影响比SOC影响更加显著.因此,电池在不同SOC和温度下阻抗特性能有效地反映电池内部极化状态,从而可预测储能电池的功能状态.     

白居易《思旧》诗背后的道教情怀

通过对《思旧》一诗的分析,探讨中唐文人官僚中的服食风尚、白居易早年炼丹经历与其依旧的道教情怀及内心根源,并由此发现白居易后期诗歌创作的独特个性与审美情趣.     

变电运行中常见的故障及防范对策探讨

加强对变电运行中故障的预防和管理，降低安全隐患，提升运行质量和效率，是确保电力系统安全运行的关键。本文分析了变电运行中的一些常见故障，并提出了相应的防范对策，希望能为变电运行提供参考。     

陕南小水电群局网解列后快速并列方式研究

通过对陕南地区小水电群及小水电电网现状分析,指出小水电群在解列后与主网大系统并列时存在的主要问题是小网与主网压差过大、小水电运行方式存在缺陷等,针对上述问题阐述了并列理论及并列的理想条件,分析了并列误差对并列的影响。最后提出了相应的解列后快速并列的相关措施,这些措施在工程实践中取得了良好的实施效果,大大提高了小水电站解列后与主网的并列速度,对小水电群集中区域电站并列有一定的借鉴意义。     

DHCP二级代理机制的研究与实现

DHCP协议是一种在TCP/IP网络上使客户机获得配置信息的协议.本文在对DHCP协议分析的基础上,对DHCP二级代理机制进行了探讨,并给出了具体的实现过程.     

基于MATLAB的计算全息干涉图仿真

介绍了光学全息干涉图的计算机仿真实现算法,给出了M ATLAB平台上球面波的计算全息干涉图仿真结果,并探讨了不同的实现手段.提供了制作计算全息干涉图的新手段,较传统方法实现更加便捷.     

基于尺度间梯度方向的多尺度边缘融合

在分析了传统的多尺度边缘融合方法存在的角点漏检和大尺度边缘信息丢失等问题的基础上,提出了一种新的基于相邻尺度间梯度方向的多尺度边缘融合方法.该方法充分利用相邻尺度间对应边缘点梯度方向相近这一特点,在没有增加其它辅助方法的前提下,只是通过改变多尺度边缘融合的依据和条件,即可改善边缘检测的最终效果,在保持算法简单性的同时,相比于传统方法有更好的弱边缘检出率、角点检出率、抗噪能力和更高的算法效率,仿真研究也证明了该融合方法的有效性.     

基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法

文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一些质量中等和质量较差的灰度图有较好的二值化效果。     

基于UG—assemblies的冷冲模设计

本文介绍了基于UG的冲模设计方法，并结合实例着重介绍了在UG中利用建模、“自上而下”的装配以及关联设计的方法进行冲压模具设计，以及如何根据冲模图纸规范出总装图和零件图。