基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

提高施工工艺,建设高标准小区配电工程

为保障新建用电安全,确保电网安全运行,如何逐渐打破以前的旧的施工体系,建设高标准的新建配电室,降低新建用电故障,形成一套新的配电室建设程序是摆在我们面前的一个课题。该文论述了很多新建小区的老配电室内存在管理不严的现状,配电室的施工中存在人员力量不足,技术水平达不到,造成配电室安装存在死角。     

崇信县煤炭资源开发和生态环境对策性分析

崇信县拥有丰富的煤炭资源,也是典型煤炭资源型县,但是煤炭资源开发与生态环境之间存在较多的矛盾,煤炭资源开发对生态环境有严重的负面影响.分析煤炭资源的开发现状,提出资源开发中存在的问题,论述煤炭资源开发所引起的土地资源、水资源以及大气污染,地质灾害等生态破坏和环境污染问题,最后提出煤炭资源合理开发和生态环境保护的对策,从而实现煤矿资源开发的可持续发展.     

基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法

针对小目标物体检测精度差的问题,同时不以牺牲速度为代价,本文提出了一种基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法。算法首先由卷积神经网络生成多尺度的特征图,然后采用多级特征融合的方法,将浅层和深层特征图的语义信息相结合,提高特征图的表达能力,接着引入全局注意力模块,对特征图上下文信息进行建模,并捕获通道之间的依赖关系来选择性地增强重要的通道特征。此外,在多任务损失函数的基础上增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后经过分类回归、迭代训练和过滤重复边框得到最终检测模型。对所提算法在PASCAL VOC数据集上进行了训练和测试,结果表明该算法能有效地提升小目标物体检测效果,并较好地平衡了检测精度与速度之间的关系。     

考虑初始几何缺陷对拱桥变形分布识别的影响

为了更精准地识别拱桥的变形分布，本文提出了考虑初始几何缺陷的拱桥变形分布识别方法。基于应变与拱肋曲率变化间的推导关系，本文利用采集的应变响应去有效识别拱肋的变形分布。进而，确定不同类型的初始几何缺陷的呈现形式，并将它们分别融入到公式中去分析变形曲线间的不同。为了验证本文提出方法的可行性和有效性，对一座系杆拱桥的变形分布进行估计，结果表明初始几何缺陷对拱桥变形分布具有较大的影响，本文所提出的方法能够有效识别含有初始缺陷结构的变形分布。     

基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种“沿目标方向90°移动”的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。     

专利视角下国际干细胞领域发展态势剖析

以干细胞为主题的相关研究是现今生命科学的前沿和热点之一,本文从专利分析视角出发,以德温特专利分析和评估数据库(TI)中收录的1999—2018年国内外干细胞领域专利数据为研究对象,综合运用文献计量和可视化方法,对检索出来的全球干细胞技术专利数量、地域分布、技术类别、专利权人机构、技术主题等进行统计及可视化分析,并着重对近十年的专利技术主题图景进行定性解读,力图多方位、多层次剖析干细胞领域研究现状,旨在为促进我国干细胞与再生医学研究的未来发展提供参考。分析结果表明,目前干细胞领域研究渐趋平稳,美国在该方面的研究处于领导地位,是干细胞最重要的专利布局地,其相关大学、企业等在干细胞技术领域拥有较多的专利数量;目前研究主题集中在干细胞培养、治疗(心脏疾病)、材料和装置、提取物衍生物、基因序列及表达等方面。     

基于统一混合网络理论框架的多层次超网络模型研究

统一混合网络理论模型具有比较丰富的拓扑特性,能够应用于许多实际网络的研究分析,因此开展基于统一混合网络理论的多层次超网络模型研究具有理论价值和现实意义。为此,将统一混合网络理论和超网络的特性相结合,构建了4种类型超网络模型,计算分析了混合比与拓扑特性之间的关系,对统一混合网络理论模型与超网络模型的特性进行了比较,发现一些新特点。