基于Caffe深度学习框架的车牌数字字符识别算法研究

在车牌字符识别的某些场合中,获得的字符通常存在切割不均匀、光照对比度强烈、遮挡严重等强噪声污染.针对被强噪声污染的数字字符,提出一种基于Caffe深度学习框架的字符识别算法,在Caffe框架下搭建卷积神经网络,并对网络参数训练获得了一个鲁棒性强、识别精度高的网络结构.实验结果表明,在低噪声、中度噪声、强噪声污染情况下,文章中提出的方法相比当前典型的识别方法,在数字字符识别上均具有较好的识别能力,平均识别率高出将近5%,而在强噪声污染情况下,识别效果具有更加明显的优势.     

农村沼气工程能源消耗及环境影响的LCA分析

能源短缺和环境污染已经成为我国经济发展主要面对的问题;以沼气工程为代表的生物质能源开发和应用在解决能源压力和环境污染的过程中具有较大的潜力;然而,近年来,沼气工程的开发应用存在较大问题.运用生命周期分析方法,对沼气制造及使用整个过程的全生命周期进行建模仿真,通过对能源积累需求算法综合评价生命周期内的各重要流程能源消耗情况进行计算,同时对整个过程所有排放进行温室效应和水土富养化等环境影响进行评价.根据评价结果,得出我国农村沼气工程发展的可行路径分别为多种原料组合策略路径和大型沼气工程区域化路径.     

考虑同时取送货的城市快递共同配送路径优化

针对快递企业的配送车辆在城市配送过程中空载严重的问题,在多家快递企业实施共同配送的前提下,考虑车辆同时取送货对车辆装载率的影响,以配送系统总成本最小化为优化目标,建立考虑同时取送货的城市共同配送路径优化模型,并设计改进遗传算法进行求解,最后通过算例分析验证了模型和算法的实用性与有效性。     

非酒精性脂肪肝与心血管疾病相关性的研究

非酒精性脂肪肝是慢性肝功能障碍最常见的原因,是一个严重的全球性健康问题。非酒精性脂肪肝已被证明与胰岛素抵抗、肥胖和代谢综合征相关,而这些因素又与心血管疾病密不可分。大量研究表明,非酒精性脂肪肝患者发生心血管疾病的风险增加,心血管疾病是其主要的死亡原因。越来越多的证据提示非酒精性脂肪肝不仅是心血管疾病的一个易感因素,而且可能参与了心血管疾病的发病机制。     

生命意义感结构及其自适应测量:基于Bifactor模型

该文探讨了生命意义感的测量结构及生命意义感的计算机自适应测量(CAT-MLM)对传统纸笔测验测量信度及测量精度的提升效果,并进行了相应的实验.实验结果表明:CAT-MLM不仅具有较好的测量信度和效度,还能在不损失测量精度的条件下减少测试的题量,从而提升测试的效率; 在相同测验题长下,CAT-MLM能显著提高传统纸笔测验的信度和精度.     

炭黑用量和硫化工艺 对工程装备履带用橡胶性能的影响

橡胶履带在工程装备中的应用非常广泛,提升橡胶履带的质量有助于改良工程装备的使用性能,能够保障工程装备在战场上的生存能力和工程装备的作业效率。橡胶履带使用性能最重要的两个参数是硬度和磨耗性能,为了提升工程装备中橡胶履带的硬度和磨耗性能,采用一段硫化法,分别研究了不同梯度的炭黑用量填充橡胶的硬度和磨耗性能、不同梯度的硫化时间和不同梯度的硫化温度对橡胶的硬度和磨耗性能的影响,同时还测试橡胶密度、回弹率、100%定伸应力、300%定伸应力、拉断伸长率和拉伸强度等相关性能。结果表明,炭黑用量在60份时,橡胶的邵尔A硬度值最大,磨耗量最少;硫化时间在30 min时,橡胶的邵尔A硬度达到极大值,磨耗量最少;硫化温度在140 ℃时,橡胶的邵尔A硬度值最大,磨耗量最少。炭黑用量增加,橡胶履带的硬度值越大,磨耗性能越好;硫化温度控制在140 ℃时,橡胶的硬度值和磨耗性能最好;硫化时间控制在30 min时,橡胶的硬度值和磨耗性能最好。因此,橡胶履带中炭黑用量最佳是60份、硫化温度140 ℃和硫化时间30 min,控制好填料用量和硫化工艺能够提升橡胶履带的性能。     

压力型锚杆灌浆体受压承载力的 计算模型与方法

为研究灌浆体周围岩土体的约束效应对灌浆体受压承载力的影响,开展8组室内模型试验.试验结果表明:灌浆体的受压承载力受围限体的约束效应影响显著,并随着围限体直径的增大而显著增加;灌浆体受压破坏时,底部呈倒圆锥形破坏形态,围限体主要被3条径向贯通裂缝分割为3块,相邻裂缝夹角近似呈120°.基于试验现象,建立灌浆体受压承载力计算的压锥模型,进一步提出灌浆体受压承载力计算方法,计算结果与试验结果较为吻合.     

基于跟驰行为谱的跟驰风险状态预测

跟驰风险状态反映车辆跟驰行驶过程中的危险程度。为了实时预测跟驰风险状态,基于跟驰行为谱,提取碰撞时间倒数、横向摆动系数、速度不稳定系数3种跟驰风险状态指标,并确定状态划分阈值。采用精确决策树、提升树、线性回归拟合、支持向量机、K-近邻、集成树6种机器学习预测模型进行跟驰风险状态预测,选取准确率、四级风险状态召回率、平均召回率对模型预测效果进行评价,对不同预测时长和不同特征指标序列时长下的预测效果进行对比。基于驾驶模拟器采集的不同道路类型和交通状态组合下6种典型跟驰场景驾驶行为数据进行分析,结果表明,精确决策树预测跟驰风险状态效果最佳;拥挤交通流下支路跟驰的预测效果显著好于其他场景,其他5种场景下的预测效果无显著差异;通过增加特征指标序列时长,可缓解预测效果因预测时长增大而变差的问题。可为车辆主动安全预警与防控提供技术支撑。     

亚纯函数相对于(r)的[p,q]增长级

利用亚纯函数的值分布理论研究了亚纯函数f1,f2的四则运算f1±f2,f1 f2,f1/f2相对于实值函数(r)的[p,q]增长级,推广了原有的一些结果。     

高速高密度PCB的PI与PDN

从高速高密度PCB设计的角度,总结了PI与PDN的关系,分析了PDN等效电路与阻抗特性,讨论了PDN目标阻抗估算方法.