面向云制造的有限资源多任务调度博弈

为解决云制造环境下云服务组合优化调度问题,在深入分析目前优化调度问题存在的难点及研究不足的基础上,提出一种云制造环境下有限资源的多任务调度模型。考虑服务需求者间存在的利益冲突及重要的服务评价指标,以每个服务需求者作为博弈参与者,将每个任务的执行制造路径当作博弈策略,把时间、合格率、成本和服务质量组成的综合服务水平看作博弈支付函数,最终把有限资源的多任务调度问题转变为多个静态非合作博弈问题。在此基础上,将求解纯策略纳什均衡解的过程编制为算法,该算法所得的均衡解为每个任务的最终执行制造路径。实验仿真表明该模型及算法具有可行性及有效性。     

基于CGRU多输入特征的地空通话自动切分

自动语音切分是语音识别、声纹识别、语音降噪等语音应用中非常重要的预处理环节，切分算法的优劣直接影响了系统输出结果的精度.在空管地空通话中，传输信道噪声、天气因素以及说话人工作状态均会对语音信号产生影响，进而在一定程度上影响语音切分性能.在分析空管地空通话语音特性基础上，提出了一种基于CGRU网络多输入特征的自动语音切分方法.该方法结合地空通话的特点，采用深度学习的方法进一步提取语音信号的时域和频域非线性特征，将语音信号帧分类为语音帧、结束帧以及其他帧三类.实验对比了多种语音特征作为输入对切分效果的影响，同时验证了GMM、CNN、CLDNN、CGRU等切分算法在真实地空通话测试集上的表现，并提出了一种简单预测结果平滑算法.实验结果表明，文中提出的自动切分方法在地空通话中具有明显优势，分类模型的AUC值达到了0.98.     

多特征全卷积网络的地空通话语音增强方法

为了研究空中交通管理领域中的语音增强问题,并且节约存储资源,提出了一个新的语音增强方法.在基于全卷积神经网络(FCN)的基础上加入了跳跃连接(Skip Connection),并引入次要特征来进行联合学习.具体而言,使用语音的对数功率谱(LPS)作为网络的主要训练特征,引入对数梅尔倒谱系数(L-MFCC)作为网络的次要训练特征,来联合优化网络参数.实验证明,相较于单个LPS特征输入的架构,结合LPS和L-MFCC的多特征网络架构具有更好的语音增强性能表现,且作为次要特征的L-MFCC还可以用作其它用途.实验还证明,跳跃连接的加入可以很好的提高FCN的网络性能,且相较于基线的深度神经网络(DNN)模型,新的网络结构在相同参数数量的情况下,要具有更好的性能.     

无人机低空遥感技术在道路安全监测及修复中的应用

随着遥感技术的不断发展,利用当今流行的无人机,可以方便快捷地采集地表信息。无人机低空遥感技术应用在道路安全方面具有一定的现实意义,它可以为广大车主提供安全警示,为道路监管部门提供辅助决策。通过对道路影像的采集、处理、计算和分析,找出存在安全隐患的路面障碍物,识别路坑,通过数字测图系统,计算路坑的半径大小和深度,根据不同的车速预判事故风险,为道路安全监测提供科学依据;同时,为已破坏的道路提供修复方案,估算修复所需材料数量,做到有的放矢,节约资源,提高效率。实验结果证明,通过无人机低空遥感技术,既可以为行车安全提供科学预判信息,又可以为道路修复提供相对准确的所需材料用量。     

基于漫水填充的图像骨架提取方法

针对当前图像骨架提取存在毛刺现象和骨架冗余的问题,提出基于漫水填充的图像骨架提取方法。对目标图像预处理,得到阈值化二值图像,分割出前景和背景;构建掩模图像和轴线图,为后续运算过程提供数据来源和判断依据;通过遍历水平面灰度直方图,模拟漫水过程,收缩掩膜图像的前景轮廓,根据邻域连通分量变化,确定是否为骨架特征点,待轮廓收缩完毕,得到图像骨架。实验验证表明,该方法可以有效地提取图像骨架,毛刺现象和冗余结构明显减少,执行速度快。     

市政排涝自吸泵启动过程气液两相流动及压力脉动分析

为了探明自吸泵的自吸机理.以外混式自吸泵为研究对象,利用CFX仿真软件中的VOF(volume of fluid)两相流模型和k-ε湍流模型,并结合网格滑移技术进行自吸过程非稳态数值模拟,分析了不同时刻下泵内气液两相体积、液相速度、出口气体体积分数和压力的分布情况.同时改变非稳态模拟的时间步长及总时长,监测自吸过程叶轮及蜗壳内监测点的压力变化.结果表明:自吸泵的吸气与排气主要集中在启动过程的初期和中期,叶轮入口和泵出口的气体体积分数分别超过60%和75%;叶轮出口的气液混合带导致了叶轮出口到蜗壳内侧大片区域内的流动紊乱现象,降低了叶轮的做功能力,进而影响了泵的正常排气;叶轮监测点压力脉动幅值与距叶片工作面的大小有关,蜗壳内监测点压力脉动幅值与距叶轮外缘的大小有关.     

实践教学网络平台在高校教改中的研究与应用

高校实践教学逐步网络化,相对于传统实践教学其具有形式和内容多样化,使用方便、成本低,学生可以快捷地访问到大量的共享数据等优点。将微信公众号应用到实践辅助教学中,公众号涵盖面广,包括所有实践教学内容,如课表,操作视频,安全消防知识以及最新相关新闻趣闻等内容,提高了学习的便捷性和效率,调动了学生学习的积极性,提高了教学质量,充分发挥了其在高校教改中的作用。     

新型冠状病毒肺炎传播动力学模型构建与分析

为研究新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)传播机理和传播风险，预测疫情发展趋势，对政府制定相关疫情防控政策提供帮助，提出了一种新的新冠肺炎传播非线性动力学模型(SLEIR)。该模型考虑到疫情中采取保护措施的人群，将其作为低危群体加入到模型中；通过对模型的基本再生数、平衡点、稳定性和分岔等进行分析，揭示新冠肺炎传播机理；利用印度新冠肺炎真实数据对模型参数和部分状态初值进行最小二乘拟合，根据拟合的参数对印度疫情发展趋势做出预测。该模型对印度3～4月、4～5月两阶段疫情预测平均相对误差分别为4.107%和2.805%,对于印度10月最新的疫情，预测平均相对误差为3.266%,预测结果表明SLEIR模型具有较好的预测效果。与传统SEIR模型相比，该模型能适应印度疫情复杂的变化趋势，且具有更高的预测精度，可以为政府选择合适的防控措施提供技术支撑。