基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

基于GEO-SLOPE软件的煤矿密集区典型危岩形成机理分析

贵州省凯里市龙场镇渔洞村岔河组老山新村同一位置先后2次发生崩塌灾害,崩塌堆积体灾害导致5人死亡,掩埋6栋房屋,转移安置21户79人。本文针对其高陡斜坡为缓倾坡内上硬下软型,下卧软层薄,采空区距离陡崖面较远的具体特征,通过geo-slope分析软件,结合现场测绘实际情况,建立地质模型并对其进行数值模拟分析,分析其形成机理。     

C3N4/ZnO复合材料可见光下的甲醛光电气敏性能

以水热法合成的ZnO纳米棒花为载体,将C_3N_4定量负载在其表面,制备C_3N_4/ZnO复合材料.由于C_3N_4与ZnO的能级匹配,可有效促进其光生电荷的分离,降低光生电荷复合率,显著提高载流子浓度,使其光电流明显增加.C_3N_4与ZnO质量比为2%的样品(2%C_3N_4/ZnO)性能最佳,其光电流在370 nm处可达120μA,为纯ZnO的2.4倍.在室温可见光下,2%C_3N_4/ZnO样品对HCHO的光电气敏响应值可达122%,比纯ZnO高4倍左右.结果表明,适量C_3N_4的负载有效延长了光生电荷的寿命,使ZnO材料在可见光区对HCHO气体表现出高效的光电气敏性能.     

烃族组成对柴油储存安定性影响研究

针对柴油储存过程中质量衰变问题，利用典型柴油样品，开展烃化合物对中国成品柴油储存安定性影响规律研究。烃组成分析测定结果表明，柴油中总芳烃和链烷烃之间存在很强的相关性（相关系数为0.90）。综合采用相关分析、逐步线性回归等方法，建立了安定性指标与烃组成的关联模型，拟合验证表明模型可靠，可以直接用于柴油储存安定性预测；研究确定了柴油储存安定性的主要影响物质，按照对储存安定性指标影响的严重程度将烃类物质分为三个等级，其中苊烯和三环芳烃对柴油质量衰变影响最大，链烷烃对十六烷值和热值影响最大。     

《天工开物》中信息型科技术语英译策略对比分析

《天工开物》中以传递科学信息为主的术语是中国古代科技文明的重要载体。文章量化描写和定性分析了85条此类信息型科技术语在其三个英译本中的翻译策略,发现李乔苹译本偏好异化,王义静、王海燕和刘迎春译本倾向于译文流畅的归化,任以都、孙守全译本的策略运用情况则介于二者之间,而这很大程度上取决于不同译者对目标受众的定位差异。文章也借此呼吁中国古代科技术语翻译批评遵循客观描写加解释分析的路径。     

碳化细菌纤维素在钙钛矿太阳能电池对电极中的研究

在高效的钙钛矿太阳能电池(PSCs)中，通常采用贵金属对电极(Au、Ag)和昂贵的空穴传输材料(HTM)，导致了高成本和不稳定等问题.该研究使用稳定的无HTM的CsPbBr3纯无机钙钛矿的PSCs，将结构优异的天然纳米生物材料细菌纤维素(BC)经过高温碳化得到具有纳米精细结构、大表面积和孔容的多介孔碳化细菌纤维素(CBC)材料，对该材料进行SEM、XRD、FT-IR、比表面积、电导率测试以证实该材料在PSCs上的应用潜质.根据PSCs对电极的应用需要，将CBC及其与商业导电碳浆(CS)混合物作为PSCs对电极材料，通过J-V、IPCE等测试，发现纯CBC材料的电池效率高于纯CS，在作为PSCs对电极方面具有很大的潜力.该研究不仅扩大了生物质碳材料的应用领域，而且有望将CBC作为低成本稳定高效PSCs对电极材料.     

颠覆性技术促进产业转型升级的趋势与实践路径

新时代以来,中国社会的主要矛盾发生重大转变,产业结构的转型升级对于满足人民日益增长的美好生活需要、实现平衡充分的发展尤为重要。在中国共产党第十九次全国代表大会上,习近平总书记指出我国经济已由高速增长阶段发展到高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,产业的结构形态处于动态的、不断调整和优化之中。而颠覆性技术的研发应用,能够针对产业发展的"阿喀琉斯之踵",迅速改变一些产业行业现状,形成新的范式,进而升级产业链促进产业信息化和数据化、升级价值链促进产业融合化和规模化、升级创新链推动产业品质化高端化,对促进产业的转型升级有重要意义。     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

无人机复垦区植被覆盖度提取方法优选

为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果.结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05％,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94％,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取.     

基于关联维数分析的装备技术状态评估

针对传统装备技术状态等级划分方法中存在的不足,提出了基于关联维数分析的装备技术状态等级划分方法。在此基础上,建立了基于径向基神经网络的模式识别模型,对重新划分技术状态等级后的样本数据进行训练,实现了装备技术状态等级模式识别。案例分析表明,该方法可有效改进原有技术状态等级划分不准确的问题,提高技术状态评估的准确性。