基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

等间距平行线辅助机器视觉实现工件尺寸测量

针对工业柔性密封圈形变造成内外圆尺寸发生改变和传统成像系统畸变造成图像边缘轮廓失真,从而直接影响轮廓测量精度的问题,提出一种基于等间距平行线工件尺寸测量算法.首先对工件区域进行轮廓跟踪,求出区域的边界像素点序列;其次,绘制一组水平或垂直方向等间距平行线,对工件轮廓进行拟合;最后,根据圆的计算公式求解出曲面轮廓的尺寸参数值,从而减少畸变造成的测量误差.通过对密封圈内外轮廓尺寸精度和断面精度对工件测量影响的分析,结果表明:基于等间距平行线工件尺寸测量算法对柔性圈内外径最小误差分别为0.5％和0.9％,横断面最小误差为1.6％.     

基于随机梯度下降算法实现对环上量子游走的动态完全控制

寻找如何实现幺正量子操作是量子计算领域的基本问题，主要研究通过环上的离散时间量子游走实现任意幺正量子操作的可能.首先推广引入了特殊的环上的离散时间量子游走模型，并对模型实现任意量子操作的有效性进行了探讨.对于两量子比特的量子系统，给出了通用量子门集合与量子傅里叶变换的构造解.由于高维情况构造解较难精确给出，引入机器学习中常用的随机梯度下降算法，得以在高维系统近似实现所需要的幺正量子操作.此外，如对算法进行进一步微调，可以在位置空间上的实现任意的幺正量子操作以及两结果半正定算子测量.在高维情况下，这意味着通过控制两能级的硬币系统即可控制位置空间上大型系统，从而实现小系统对大系统的间接完全控制.这些任务的完成表明，基于随机梯度下降算法可以实现对整个环上量子游走过程的动态完全控制.     

智能制造的“火眼金睛”:PDA高精度激光位移传感器

"中国制造2025"战略的提出,以及人工智能等新一代信息技术的发展,使中国制造业面临新一轮"换血"。从高密度人工作业向自动化车间转化的过程中,自动化测量被推到舞台前端。为了实现高端激光位移传感器的自主研发及国产化,提升位移测量的精度和稳定性,上海兰宝利用自适应算法及核心光机电组件,结合智能算法,打破行业壁垒,探索出领先传感技术。     

多重网络中的创意扩散模型研究

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.     

基于ArcGIS的矢量数据批量提取坐标的方法

现阶段,为了满足工程施工需要,往往需要提取地形图纸中多段线的拐点坐标。传统的坐标提取方法主要有两种:一种是在AutoCAD中利用显示图形数据信息命令LIST和指示点命令ID进行坐标提取;另一种是采用AutoCAD编程语言或者专业软件进行坐标提取。但前者效率低,容易出错,而后者对作业人员的编程能力要求较高,不易实现。为了解决上述问题,本文提出了一种基于ArcGIS批量提取坐标的方法,并且通过实例验证了该方法的有效性。结果表明,该方法有效解决了坐标批量提取问题,减少了人为错误,极大地提高了工作效率。     

基于自适应多重多元回归的人脸年龄估计

针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能.     

地理信息系统技术在工程测量中的应用

随着时代的不断发展,工程建设要求日益提升,现如今,人们不仅要保质保量,还要保证各项数据准确可靠。在工程建设过程中,人们要有效应用地理信息系统技术,不断提升工程质量,促进我国建筑行业实现可持续发展。因此,本文分析了地理信息系统技术在工程测量中的应用,以期提升工程测量结果的准确性,最终提高工程施工质量。     

基于负温度系数热敏电阻多通道高精度可穿戴式体温采集系统的设计

体温通常用于筛查传染病、监测治疗.为了确定皮肤表面温度.通过恒压式测温电路测电阻的方法,研究设计了可穿戴式多点体温监测系统,以STM32F103C8T6芯片为核心处理器,负温度系数热敏电阻(negative temperature coefficient,NTC)作为感温元器件,ADS1256芯片为温度信号调理器,蓝牙模块为无线传输单元,用LABVIEW设计上位机界面.热敏电阻及分压电阻构成的恒压式电桥电路进行8路温度数据的采集,24bits超高精度模数转换模块配置差分输入对模拟信号进行放大、滤波以及模数转换;转换后的数据在单片机中处理和运算;最终通过蓝牙将数据传至上位机.采用Stein-hart方程的四阶公式对热敏电阻作线性补偿.从软件和硬件上减少环境干扰和体温分布不均的影响.分析了温传感器的温度测量误差.实验结果表明,测量系统分辨率达0.01℃,测温准确度可达±0.02℃.此设计方案,具有较高的稳定性和精确性;并且该电路结构简单、体积小、低功耗,可用于需要精密测体温场合.     

基于InSAR的潜在滑坡人工智能识别——以延安宝塔区为例

基于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,结合热点分析和机器学习算法,进行区域高形变斜坡自动提取和潜在滑坡人工智能识别研究,以提升潜在滑坡识别效率和准确性,解决传统人工调查和目视解译无法有效识别位于高位、隐蔽性较强的潜在滑坡问题.结果表明,基于热点分析自动提取20处高形变区域,提取正确率、错分率和漏分率分别为74.31%、25.69%和11.80%,证实热点分析方法能够有效应用于InSAR高形变区自动识别和提取.基于识别的高形变区,结合历史滑坡灾害发育特征,利用机器学习算法建立潜在滑坡预测模型,采用表现最佳的自适应提升模型对自动提取区域进行预测,预测召回率和准确率分别为81%和65%,能够实现潜在滑坡的有效识别.