海杂波背景下基于神经网络的目标检测

为了检测海杂波背景下的目标回波信号,提出了一种基于神经网络的目标检测方案。设计径向基函数(RBF)网络对海杂波的混沌动力学特征进行学习和预测,并对预测误差作功率谱分析,可以检测出目标信号并提取其速度和距离信息。应用实际参数在岸基和舰载雷达条件下的仿真结果表明该方法优于感知器门限分类检测和目标信息的二维FFT提取,检测相对误差控制在10-3~10-4量级。仿真进一步给出了两种条件下的检测最低信噪比。     

CEO管理认知异质性与跨国公司OFDI政治风险区位偏好——基于中国跨国公司微观数据

以CEO管理认知异质性为视角,选择2009~2017年中国沪深两市跨国公司OFDI事件为研究样本,基于高阶理论探索CEO管理认知异质性与跨国公司OFDI政治风险区位偏好之间的逻辑关系与边界条件.结果表明:CEO管理认知异质性(显性知识和隐性知识两个维度)与跨国公司OFDI政治风险区位偏好之间存在显著的U型关系,CEO风险忍受对CEO管理认知异质性与跨国公司OFDI政治风险区位偏好之间U型关系的正向调节作用不显著.     

基于ZigBee的智能称重计价果蔬篮控制系统设计

电子秤采用手动输入货品名称匹配单价以计算物品总价的人工计价方式,称重效率低、人力成本较高且易出错.针对上述问题,设计了一套基于ZigBee的智能称重计价果蔬篮控制系统.该系统以CC2530为核心芯片,多个质量节点与协调器之间通过ZigBee无线网络互联,协调器与上位机通过串口互联.质量节点内嵌于果蔬篮底部并逐一编号,自动获取物品质量发送至协调器,协调器读取当前质量节点的编号和物品质量并输出至上位机,上位机生成并显示打印物品信息.智能称重计价果蔬篮控制系统无需人工操作,能自动识别物品并智能称重计价,从而可以提高称重效率和降低人力成本.     

N端延长对大肠杆菌铁蛋白结构稳定性及其自组装的影响

【目的】研究延长的N端肽链对铁蛋白结构稳定性及蛋白自组装的影响,为在N端融合生物分子构建功能性纳米材料奠定基础。【方法】在大肠杆菌铁蛋白N端添加6个组氨酸残基,所得重组蛋白采用体积排阻色谱、非变性凝胶电泳和圆二色谱等手段与野生型铁蛋白的聚合态、二级结构及热力学稳定性进行对比分析。【结果】体积排阻色谱表明野生型铁蛋白在溶液中以24聚体和二聚体混合物形式存在,但突变蛋白仅以二聚体的形式存在; 非变性凝胶电泳实验结果与体积排阻色谱结果吻合,即突变蛋白仅显示1条带,且与野生型铁蛋白的2聚体迁移位置基本相同; 圆二色谱结果表明突变蛋白的二级结构与野生型类似,呈典型的α-螺旋结构,突变蛋白的T_m值比野生型降低了1.1 ℃。【结论】在大肠杆菌铁蛋白亚基的N端增加6个组氨酸残基所得突变蛋白的二级结构没有发生明显变化,但却无法形成24聚体壳状结构,在溶液中仅以二聚体的形式存在,且热力学稳定性有所降低。N端的延长可能导致铁蛋白单体构型发生改变,因而无法进一步组装成壳状结构。     

复杂背景下基于MobileNets的花卉识别与模型剪枝

为了准确识别复杂背景下的花卉目标,并兼顾模型的大小,提出了复杂背景下基于MobileNets的花卉识别与模型剪枝的方法。通过布尔显著性检测出前景花卉目标,进而结合GrabCut算法对花卉目标前背景分离,最终由MobileNets卷积神经网络进行识别和表达,识别率在应用布尔显著性结合GrabCut算法前后分别为0.851和0.903。为使模型占用更小的存储空间,采用L2范数方法对模型进一步剪枝,存储空间在剪枝前后分别为46.2 MB和24.3 MB,能够满足移动端的应用需求。     

SMA沥青路面的施工和质量控制

<正>沥青玛蹄脂碎石混合料(Stone Matrix Asphalt,简称SMA)是一种由沥青、纤维稳定剂、矿粉及少量细集料组成的沥青玛蹄脂结合料填充间断级配的粗骨料骨架间隙而组成的沥青混合料。使用情况表明,SMA路面结构不仅具有在高温重载条件下很好的抗车辙性能,而且低温性能良好。80年代初石棉纤维禁用而引进木质素纤维后,SMA性能提高并得到广泛应用。泌南高速路面工程,上面层采用4cm改性沥青SMA-13型路面结构(采用现场加工SBS改性沥青),路面施工于2006年1月结束;整个工程产品质量精湛,内实外美,通过验收并获得优良工程,并得到有关专家和社会的一致好评。     

天然气膨胀预冷混合制冷剂液化流程操作条件优化

为获得液化流程最优性能,确定液化流程能耗水平,探究将其应用于城市天然气调压站调峰型液化天然气装置的可行性,对天然气膨胀预冷混合制冷剂(NGE-MR)天然气液化流程的操作条件进行了优化。建立了NGE-MR液化流程模拟及优化模型,分析了混合制冷剂组成、混合制冷剂循环高压压力等主要操作条件对流程性能的影响,在此基础上以比功耗最低为优化目标,采用定压比优化方法,对NGE-MR液化流程的操作条件进行了优化。结果表明:3种压比(10、9、8)下NGEMR天然气液化流程的最优混合制冷剂组成基本相同,各组分摩尔分数分别为2%(N2)、32%(CH4)、60%(C2H6)、6%(C3H8),最优混合制冷剂组成与压比相关性不大;NGE-MR液化流程的最优比功耗随压比的降低而逐渐降低,但幅度很小,基本维持在0.225~0.230kW·h/kg,较C3-MR及级联式天然气液化流程分别降低23.9%和34.4%。NGE-MR液化流程节能优势明显,适用于城市天然气调压站的调峰型LNG装置,可高效节能地生产LNG并用于城市天然气调峰。     

WCDMA系统中一种前导检测门限算法研究

在WCDMA系统的前导检测门限算法中,干扰值的估计成为算法的一个关键环节。对工程上常用的一种前导检测门限算法进行了深入的研究,针对算法在小区干扰值较大时,对应的干扰估计值偏小,从而导致前导检测虚警概率较高的问题,将各签名的幅度时延函数（amplitude delay profile,ADP）值的方差引入到干扰值的估计算法中,提出一种改进的前导检测门限算法。实验结果表明,改进算法有效地解决了干扰估计值偏小的问题,降低了前导检测虚警概率。     

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有更大的感受野和计算速度;通道二使用卷积长短时间记忆网络,提取多维时空特征,捕捉数据长期依赖关系。其次,利用多头注意力机制为双通道网络特征重新赋予权重。最后,将双通道网络进行特征融合输出,实现对航空发动机剩余寿命预测。使用涡扇发动机退化数据集进行实验验证,并与其它文献中提到的卷积双向长短时间记忆网络模型、多特征注意力模型、多头注意力模型、卷积门控单元循环神经网络模型进行对比。结果表明,所提模型在3种评价指标上均取得更好的表现,为航空发动机剩余寿命预测提供了一种新思路。     

基于分解技术的动态多目标引力搜索算法

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.