基于深度学习与数据增强技术的小样本岩石分类

在油气勘探中,利用深度学习技术对岩石进行识别与分类能极大提高工作效率。岩石采样并制作样本图像费时费力,因此岩石样本通常较少。有鉴于此,基于深度学习技术设计一个新的神经网络模型MyNet,该模型能对小样本进行学习并完成岩石样本的分类。使用数据增强技术通过Python编程将314张岩石样本扩充成28 272张图像,为了充分利用现有数据,取其中的27 384张作为训练集,剩余888张作为测试集。将数据分别导入MyNet、ResNet50、Vgg16进行训练和测试。实验结果表明,加载、不加载预训练参数的ResNet50、Vgg16的岩石分类结果因受有无迁移学习影响会有所不同;MyNet的总体分类准确率为75.6%,均优于有无迁移学习的ResNet50、Vgg16,且MyNet、ResNet50、Vgg16所需训练的参数量分别为919 278、25 503 912、138 357 544,显然,MyNet模型的复杂度与训练代价明显低于其他对比模型,但性能最优,说明新模型应用于小样本的岩石分类可行有效且经济安全,更容易推广应用。     

关于室内变电站主变压器室温度高的思考

现时我局运行的变高开关室在主变压器室顶层的室内变电站,普遍存在主变压器室温过高现象,本文通过分析变压器室室温高产生的原因,在降温设计中应考虑的问题及提出一些解决的方法,与读者交流,希望能最终找到解决的途径。     

粉叶蕨配子体发育的研究

首次用光学显微镜对粉叶蕨Pityrogramme(L)Link配子体发育的连续过程进行了详细观察.孢子为四面体形;片状体生长点形成较晚,偏向一侧;原叶体为不对称的心形,无毛状体;精子器球形;假根具有多种形态.粉叶蕨配子体的形态,在发育过程中变化很大,假根的原始特征较明显.     

各种对称性下挠曲电系数的Kronecker张量积表示

Kronecker张量积在描述材料系数的对称性方面具有重要作用.通过首次构建符合挠曲电系数对称性的正交旋转张量4次Kronecker幂,推导了7大晶系、32类晶体点群及各向同性下挠曲电系数的矩阵结构表示,这些结果包含了独立的挠曲电系数个数及其具体的分量形式.通过与前人的工作对比,验证了本文结果的正确性.     

利用RSM法优化副干酪乳杆菌HD1.7产细菌素发酵培养基

用RSM法以MRS培养基为基础对副干酪乳杆菌HD1.7的液体培养基进行优化.首先采用Plackett-Burman试验设计筛选显著因子,确定了影响细菌素产生的主要成分:牛肉膏、葡萄糖、酵母粉;运用最陡爬坡试验逼近最大细菌素产生区域;利用RSM法对培养基进行优化.试验结果表明培养基最佳配方为酵母粉0.26%、牛肉膏0.88%、蛋白胨1.5%、葡萄糖2.45%、Mg-SO40.06%、K2HPO40.2%、吐温80 0.1%、MnSO40.005%、NaC1 0%.     

三圈图和四圈图的最大无符号拉普拉斯分离度

设G是一个n阶简单图,其无符号拉普拉斯特征值为q₁(G)≥q₂(G)≥…≥q_n(G).图G的无符号拉普拉斯分离度为S_Q(G)=q₁(G)-q₂(G).研究了三圈图和四圈图的最大无符号拉普拉斯分离度,并刻画了相应的极图.     

具有间断点的分形插值函数

提出了具有间断点的分形插值方法,根据给定的插值结点和给定的纵向压缩因子构造出二维空间上的一个映射,其不变集为通过插值结点的、具有间断点的分形插值函数的图像.     

多级矢量量化中的码本共享

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大,存储量过大,导致搜索复杂度大的问题,提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性,采用模拟退火算法,通过迭代得出共享变换系数。在1.2 kb/s的正弦激励线性预测声码器中,采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明:在共享级别选择恰当时,可降低存储量20%,同时重建语音谱失真损失约为0.02 dB,可见该算法可以有效降低码本容量,同时对语音质量影响极小。     

有效利用片上分块存储器

为了提高嵌入式多媒体应用的实时性能,提出了一种最大化数据并行访问以便充分发挥CPU处理能力的片上存储器分配方法。CPU指令的并行数据访问以及CPU与直接存储器存取(DM A)的并行访问都可能导致冲突,片外存储器的慢速存取也会导致CPU流水线停止。根据CPU处理数据的需要分配片上存储器,采用DM A动态地将数据转移到片上,减小存取慢速片外存储器带来的延时;充分利用CPU多条数据总线并行访问多个存储器块的能力和双端口存储器(DARAM)一个周期两次访问的能力,减小存储器带宽的限制。实验结果表明:合理分配存储器,程序执行时间最多减少了48%。存储器分配该方法简单,易于实现。     

室温变形对低碳钢中析出物的影响

以一种低碳微合金钢为对象,通过热模拟实验研究了室温变形对最终组织中析出物的分布、尺寸以及成分等的影响.实验用试样的原始组织为铁素体、珠光体加少量贝氏体,采用一种快速加热短时保温的工艺方法探讨室温变形的作用.研究结果表明:室温变形通过影响试样内部的位错密度,不仅有效增加了析出物的弥散程度,还能够在一定程度上降低析出物的尺寸;从试样的组织形貌来看,采用该工艺,室温变形在维持等轴晶的前提下还有效减小了晶粒尺寸;另外,与未施加室温变形的试样比较发现,室温变形能够在一定程度上促进溶解度较大的微合金元素V的析出.