基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

电动小马达原理分析

由带电导线在磁场里的受力出发,分析了3个简易的电动小马达的转动原理.给出其中的电磁和力的关系,重点讨论了实际转动中,相关其他因素的影响,并给出了其中一种电动小马达的转子角速度随时间的变化规律.     

大学生就业能力结构分析及培育路径——基于用人单位的调查研究

就业能力不足是造成大学生就业难的主要原因,从用人单位的视角进行实证研究,大学生就业能力结构模型主要包括科学文化素质、职业素养、社交能力、身心素质、应聘能力等5个方面。高校可通过教育教学改革、职业生涯规划教育、搭建社会实践平台、思想政治教育、就业指导等多种途径,提高大学生的就业能力,为大学生高质量充分就业,以及实现人生价值奠定坚实的基础。     

毛尖紫萼藓1-半胱氨酸过氧化物酶基因GpPER1的克隆、表达载体构建及序列分析

从本实验室已成功构建的毛尖紫萼藓干旱cDNA文库中获得一条与抗旱相关的基因,即1-半胱氨酸过氧化物酶(1-Cys peroxiredoxins)基因,简称GpPER1,GenBank登录号为GU989314,该基因全长1040bp,开放阅读框(ORF)为666 bp,编码221个氨基酸。根据GpPER1基因的开放阅读框设计特异性引物,通过RT-PCR技术扩增得到GpPER1基因片段,并成功构建了表达载体pRI 101-GpPER1,为进一步在分子水平上研究毛尖紫萼藓的耐旱机制,发现并利用植物的抗逆基因奠定了基础。     

难加工合金材料复杂曲面磁性磨料光整加工技术

磁性磨料光整加工技术是一种非常重要的光整加工技术,与低频振动和超声振动相结合,可实现高精度、高质量和高效率的光整加工。介绍了磁性磨料光整加工、振动辅助磁性磨料光整加工及超声辅助磁性磨料光整加工技术的原理和特点及相关的国内外研究现状。根据难加工合金材料复杂曲面的特点,提出实现复杂曲面磁性磨料光整加工,需要就以下问题开展进一步研究和探索:通过提高加工间隙的磁通量密度及磁能与其他能量复合来提高光整加工效率;建立复杂曲面磁性磨粒光整加工过程控制函数;探讨在磁极工具的空间几何约束作用下复杂曲面磁性磨料光整加工工艺的规划方法等。     

三种麻醉剂对动物组织器官生理特性影响的探讨

主要探讨了氨基甲酸乙酯、水合氯醛、戊巴比妥钠等3种麻醉剂对动物组织器官生理特性的影响,以寻找动物生理实验过程中更适合某种组织器官的麻醉剂。提出:水合氯醛更适合于对动物心肌收缩力、胃运动等实验的研究;戊巴比妥钠更适合于对动物心率、骨骼肌、坐骨神经、十二指肠、子宫等实验的研究,可供研究动物生理的科研工作者参考。     

Morawetz乘子与Schr(o)dinger方程的局部正则性

正则性估计在Schr(o)dinger方程的理论研究中有着十分重要的作用,可用分析Schr(o)dinger方程解的衰减问题及方程解的存在性问题.为将附加条件推广到更一般的情况,考虑了带有势函数的Schr(o)dinger方程的初值问题,利用Morawetz乘子,得到了带有势函数的Schr(o)dinger方程解的局部正则性估计.     

太阳能烟囱发电系统蓄热层的试验研究

搭建了3台带有不同石块蓄热介质蓄热层的太阳能烟囱发电系统对比试验装置,在实际天气条件下,对该装置的运行性能进行了测试,并对试验结果进行了对比分析.结果表明:石块蓄热层具有储存热量的能力,随着蓄热层深度的增加,蓄热层内温度随外界影响就越小.系统内热气流的温升主要在集热棚的中前段,不同时间层热气流温升幅度不同.辐射强度、辐...     

高压浓相煤粉气力输送差压信号多分辨分析

为了探究高压浓相气力输送过程中时频空间的内部特征,利用六尺度多分辨小波分析对试验差压信号进行时频分解.引进能量、Shannon熵和标准差STD作为特征量对气固两相流频域空间进行分析.分析表明:浓相气力输送过程中,差压信号中的能量主要分布在低频区,Shannon熵从高频到低频上呈先减小后增大分布趋势.在相同的试验压力条件下,随着表观速度的增大,低频所占据的能量份额减小,信号脉动向高频移动;高频d1和d2的Shannon熵和a6上的STD增大,低频d4~d6上的Shannon熵和d1~d6上的STD减小.为进一步研究流型辨识及流动稳定性提供了新方法.     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。