基于深度学习的铝厂工业自动浇筑中的图像识别

将深度学习的图像识别应用到工业生产中是一个重要的应用方向.相比传统图像处理,深度学习在图像识别中具有高识别率、抗干扰性强等特点.首先采用小波变换对图像去噪、归一化,然后利用多层卷积对图像进行特征提取并采用全连接层和softmax分类器进行分类实现图像识别.在铝厂工业自动浇注过程中,对已经浇注完成和未完成的图像进行识别、解决传统图像处理在工业生产中多干扰、亮度不足的情况下难以识别的问题.实验结果表明,采用小波变换与深度学习融合对图像进行识别的识别率可达到91. 88%,基本能满足铝厂工业生产的需要.     

2010上海世博会安全疏散设计浅析

安全疏散设计是世博会整体设计的重要组成部分,本文不仅考虑其总体消防设计,还进一步深入到建筑设计中去,既突出“面”,又突出“点”,从而构建了一个比较系统全面的世博会安全疏散体系。     

安徽省豹猫的分布和数量

应用皮张收购资料的统计和访问调查、野外实地考察等方法，研究了豹猫在安徽省的分布、数量及历史变化。     

科技企业孵化器能力成熟度模型研究

科技企业孵化器是培育高技术创新企业、促进科技成果转化的有力工具,如何提升科技企业孵化器的孵化能力,从而成功孵化出更多的高科技企业,对于推动我国高新技术产业的发展和实现经济发展方式的转变具有重要意义。在现有的能力成熟度模型的基础上,建立了科技企业孵化器能力成熟度模型,将科技企业孵化器的孵化能力成熟度分为5个等级,同时指出了提升孵化能力的路径,并设计了实施科技企业孵化器能力成熟度模型的基本流程。     

基于Labview和PCA分析方法的电子鼻设计

为解决电子鼻在食物品质评价中的应用问题, 设计了基于金属氧化物半导体型气体传感器阵列和\{Labview\}虚拟仪器的电子鼻系统。该系统通过对不同样品进行信号采集建立气味数据库, 信号采集系统由STM32微控制器和24位模数转换器AD7794构成, 采集的信号通过串口被传输到PC(Personal Computer), PC接收数据后, 使用在Labview平台下搭建的上位机软件, 通过内嵌的Matlab脚本对数据进行整理, 最终利用PCA(Principal Component Analysis)对数据进行分析, 获取气味指纹。该系统通过对5种不同种类食用酱的挥发气体进行检测, 建立气味数据库, 进而实现对未知酱品的检测,最终实现了对不同种类的食用酱准确区分的方法。     

超声法高效剥离层状磷酸盐材料

层状无机材料(层状磷酸盐,高岭土,蒙脱土及阴离子型黏土等)是很重要的非金属矿物材料。近年来,人们将有机分子插入到无机非金属材料中对其进行改性处理使其获得更好的性能。但由于层状材料层间相互作用力较大,使较大的分子难以插入。本文提供一种用丙胺将层状磷酸盐剥离技术,使其层间距离增大便于其他大分子的插入。方法是先用有机小分子剥离层状无机材料,然后把已经剥离层状无机材料在超声波的条件下,使层状无机材料的剥离更为彻底。该方法不仅能使层状无机材料剥离充分,而且还可保持层状无机材料良好的晶体结构,使层状无机材料现有的用途产生质的提高,使其价值倍增。     

安徽大别山区大鲵的生态研究

本文记述大鲵的栖息环境、活动习性、食性、生长与繁殖以及数量变动等内容,并提供了人工饲养大鲵的经验和资源保护的措施。     

布袋沙障对流动沙丘地表风沙和土壤湿度的影响

为了解布袋沙障对风沙流和土壤湿度的影响,通过测定风速和采集地表0~30 cm输沙,同时对地下0~40 cm土壤含水率进行测试,分别研究1 m×1 m、2 m×2 m、3 m×3 m规格布袋沙障防风效能、粗糙度、输沙量和土壤湿度差异。结果表明,布袋沙障能够有效提高0~30 cm高度范围的防风效能,增加地表粗糙度,显著降低0~30 cm地表输沙量和改变风沙流结构。3种布袋沙障的防风效能顺序为1 m×1 m2 m×2 m3 m×3 m,1 m×1 m与其他两种规格布袋沙障的防风效能差异显著(P0.05),2 m×2 m和3 m×3 m规格布袋沙障的防风效能间无显著差异;粗糙度顺序为1 m×1 m2 m×2 m3 m×3 m对照,1 m×1 m、2 m×2 m和3 m×3 m规格沙障粗糙度分别比对照高91.31%、78.88%和76.26%,差异极显著(p0.001);0~30 cm输沙量顺序为对照3 m×3 m2 m×2 m1 m×1 m,对照的0~30 cm输沙量达到了71.43 g(/min·cm2),是布袋沙障的32.98倍,3种规格布袋沙障与对照沙丘2~10 cm和0~1 cm两层沙量的比值λ均大于1,说明在监测期内地表均处于风蚀状态。土壤含水率顺序为对照3 m×3 m2 m×2 m1 m×1 m,在0~20 cm土层此变化趋势明显,对照的土壤含水率分别比3 m×3 m、2 m×2 m、1 m×1 m规格沙障样地的土壤含水率高55.15%、58.63%和67.45%。     

九寨沟Ms4.1级余震薛家坝场地地震动响应监测数据分析

九寨沟"8. 8"地震后余震一直持续,对灾区人民生命财产安全造成了极大地威胁,进行余震监测研究意义重大。通过对薛家坝不同地基类型、不同高程处各监测点的地震动响应分析揭示:处于深厚覆盖层场地的1#监测点记录到的峰值加速度 2#监测点参考点,说明局部范围内不同地基类型对地震波的放大效应要比地形放大效应更为显著; 1#监测点阿里亚斯强度最大值分别为2#及参考点的1. 5、5. 1倍,而处于相同地基条件的2#监测点阿里亚斯强度最大值约为参考点最大值的3. 5倍;傅氏谱分析发现:深厚覆盖层场地对地震波的放大作用强于完整基岩场地,2#监测点同一高程不同埋深对地震波具有选择放大作用,距离洞口越近放大作用越明显。