牛羊细粒棘球蚴病现场快速检测方法的建立及应用

建立了一种基于恒温隔绝PCR(Insulated isothermal PCR,ii PCR)技术现场检测牛羊包虫病的方法.结果显示,该方法只能检出细粒棘球绦虫,对多房棘球绦虫、肝片吸虫、细颈囊尾蚴、前后盘吸虫、日本血吸虫、金黄色葡萄球菌、伪结核杆菌无关病原不检出;检测下限为100个拷贝,重复性好.对55份牦牛源包囊样本和70份羊源包囊样本的检出率分别为61.8和4.3%,与文献报道的检测方法的符合率分别为100%;本研究建立的ii PCR方法特异性好、灵敏度高、重复性好,从核酸提取到报告检测结果仅需1小时,操作方便,可现场使用,为牛羊包虫病的现场快速诊断提供有力的工具.     

壁面粘贴质量检测系统设计

利用空鼓壁面与正常壁面接受同种敲击体敲击产生音频特性的不同,设计一种以负压吸附爬壁机器人为载体的壁面粘贴质量检测诊断系统,通过计算机软件实现敲击声音信号的提取、分析与处理.音频信号被转化为数字信号后,利用Matlab软件进行数字信号处理:首先应用高通滤波器滤除信号中的风机噪声信号,继而对滤波后的音频信号进行特征参数的分析提取,根据所得特征参数筛选与正常信息不相吻合的故障参数,最终实现对空鼓的判定.实验结果表明,该方法简单易行,准确度较高.     

涡流斥力机构及其低压控制与保护技术

概述国内外涡流斥力技术仿真研究和样机设计两个方面的发展现状,分析涡流斥力机构具有结构简便、动作迅速的特点.对带有涡流斥力机构的新型交流接触器样机进行动态特性测试,证明其能够在接触器控制操作特性基础上实现快速动作.结合短路故障早期检测技术,通过实际的单相短路实验测试系统,验证涡流斥力机构的低压短路故障快速分断有效性,为兼具控制与保护功能的低压智能集成电器技术奠定基础.     

局部几何矩在图像处理中的应用

由几何矩引中出另一个概念——局部几何矩，根据其良好的性质，对它进行图像平滑、边缘检测和纹理分割方面的应用，均取得了较好的效果。     

基于行车声音端点检测的交通量统计

基于传统特征的行车声音端点检测法存在重叠有车段识别率低、双门限阈值较难确定的问题,针对这两个问题,探索性地将梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)倒谱距离特征和短时能量特征进行了融合并应用于交通量检测。首先选取了周围环境较为安静的一个双车道路段,并采集了该路段上包含重叠有车段的行车声音;其次提取了行车声音的短时能量特征和MFCC倒谱距离特征,并对它们在端点检测中的优劣进行了分析对比;再次提出了一种融合短时能量特征和MFCC倒谱距离特征的新特征,并基于新特征将传统的双门限判决思路改进成了单门限判决思路;最后利用新特征对有车段进行端点检测并统计交通量。实验结果表明:基于融合特征的端点检测方法能有效解决重叠有车段识别率低和双门限阈值较难确定的问题。     

工业设备防护及效费分析

工业设备防护是重要经济目标防护的重要组成部分,提出了工业重点设备的确定原则、防护分类方法和相应的防护措施,并参考国外实验数据,根据效费分析模型,以某汽车制造公司为例,对重点设备防护进行了效费分析。分析结果表明,开展工业设备防护具有较高的效费比,该成果对开展工业设备防护具有较大的参考价值。     

平台动态防御演化博弈模型和状态迁移策略

为提升平台动态防御系统对病毒的适应性和防御效能,对基于有限理性假设的平台动态防御演化博弈模型和状态迁移策略进行研究。首先,从病毒传播感染机理入手,阐述了平台状态迁移动态防御和有限理性假设下的演化博弈原理,分析了平台动态防御中节点状态转移关系和影响因素;其次,定义了平台动态防御的演化博弈模型和关键参数,考虑迁移平台与病毒类型之间的免疫特性,提出免疫因子和防御节点收益计算方法;最后,通过算例给出了单个状态演化稳定分析流程和方法,设计了节点状态迁移演化均衡策略生成算法。理论分析和仿真结果表明:平台动态防御节点状态迁移演化均衡策略具有更好的防御效能,可有效解决平台动态防御系统在面对随机攻击病毒的平台迁移选择问题。     

无桥功率因素校正电路电流

针对现有无桥功率因素校正电路存在负载适应范围窄的问题,提出了一种新型电流检测电路。该电路由电流互感器、可控开关、整流和反相放大器组成。详细分析了提出电路的工作原理,并搭建样机进行了实验。实验结果表明:提出的方法能在10%额定负载至满载都能保证功率因素在0.9以上。     

Reverberation nulling and echo enhancement at low frequency using waveguide invariance

Based on the fact that the transfer function vector between a source receiver array and the dominant scatterer of boundary reverberation at a range can be obtained from the corresponding reverberations scattered from this range cell, a reverberation nulling concept using time reversal processing has been proposed. However, current reverberation nulling methods have certain limitations when applied into practice, which would null boundary reverberation and target echo simultaneously. As a solution, a passive reverberation nulling and echo enhancement method at low frequency using waveguide invariance is proposed in this paper. In this method, the reverberation subspace for the target range cell is not obtained directly from the return signals scattered by the target range cell but from the return signals scattered by a range cell located before the target using waveguide invariance, so as to suppress the reverberation embodied in the target echo by passive reverberation nulling. Besides, a range-dependent optimal weighting vector rather than conventional projector matrix is deduced to null the reverberation component meanwhile maximizing the target echo, thereby enhancing the echo-to-reverberation ratio furthest. Numerical simulations in typical range-independent shallow water environment demonstrate the efficacy and the improved performance of the proposed method for echo-to-reverberation enhancement.     

基于多模态深度神经网络的抓取检测方法

针对机器人抓取检测任务中对未知物体抓取检测精度低的问题,本文提出了一种多模态深度神经抓取检测模型。首先,在RGB和深度两个通道中引入残差模块以进一步提升网络的特征提取能力。接着,引入多模态特征融合模块进行特征融合。最终通过全连接层回归融合特征以得到最佳抓取检测结果。实验结果表明,在Cornell抓取数据集上,本文方法的图像拆分检测精度达到95.7%,对象拆分检测精度达到94.6%。此外,本文还通过消融实验证明了引入残差模块可以提高网络抓取检测性能。