水是生命之源

通过对水资源缺乏的了解,促进大家珍惜水资源,保护水资源,节约用水。     

割缝施工中钢球及颗粒的沉降速度

在水力喷砂割缝施工中，钢球和石英砂的沉降速度和它们到达割缝层位的时间是施工中的一项重要参数，本文针对不同实际情况分别采用层流和紊流运动方程求解了钢球和石英砂的在油管中沉降速度，并计算出了到达井下一定位置所需的时间。从而保证了后续施工的正常进行。     

垃圾填埋场恶臭污染统计分析及预报方程建立

通过Lamb-Jenkinson大气环流客观分型法对津南区2020年5月14日至8月13日的大气环流进行分型,并通过相关分析和主成分分析等方法筛选影响臭气浓度(以下称为OU值)的气象要素、建立OU值统计预报方程。结果表明：津南区大韩庄垃圾填埋场OU值具有明显日变化,呈明显单峰型;当出现W型、SW型、A型、C型、ASW型和AW型大气环流时,不利于恶臭气体扩散;气温、风速与OU值呈负相关,相对湿度及大气稳定度与OU值具有明显正相关。选取气温、相对湿度、风速和大气稳定度建立OU值的统计预报方程,其预报准确率为85.42%,但OU值的预报值明显偏高。     

基于视觉注意力和深度随机配置网络的高速公路团雾认知

团雾生成区域的气象环境较为复杂,对团雾的检测效率和精度有较大影响。针对这一问题,探索了一种基于视觉注意力和深度随机配置网络的高速公路团雾系统模型。首先,采用图像通道转换和高斯模糊滤波对输入图像预处理,构建归一化高质量的高速路面样本图像集合。其次,基于视觉注意力机制的构建团雾图像深度特征空间,以多层次差异化表征团雾气象特征信息。最后,基于深度随机网络构造团雾等级分类器,以获取快速高准确率分类模型。为验证方法的有效性,使用行车记录仪高速行驶图像样本构建训练及测试样本空间,并将此方法与其他模型方法进行对比实验。实验结果表明,此方法在模型认知精度和计算速度综合评价方面具有较大优势,能够有效适用于高速行驶过程的团雾气象预测预警。     

一种多模态的脑肿瘤图像分割方法

针对现有的全卷积网络处理脑肿瘤分割任务时网络参数量大、计算困难的问题,提出了一种结合随机森林(Random Forests,RF)和密集连接网络(DenseNet)的方法.方法分为粗分割和精细分割两部分.粗分割在下采样的脑磁共振图像(MRI)上用增强RF初步分割出肿瘤.精细分割依据粗分割得到原始MRI的感兴趣区域,用改...     

基于DQN的机场地服人员动态排班研究

针对在繁忙机场的地面服务人员动态排班问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的排班方法．首先以最大化任务执行率和最小化员工工作时间作为目标,建立了优化模型;然后根据目标提出了两种不同的排班方法,进而采用DQN算法,根据生成的航班动态数据,提取6个状态特征作为网络的输入,并拟定合适的奖励机制,使得训练后的模型能够动态地选择最好的分配方法,最终对模型进行求解．将该方法应用在连续7 d的实际排班中,实验结果表明：与人工排班结果相比,该方法平均每天的任务完成数增加了0.43个,员工的总工作时长减少了53 min,DQN的排班结果具有明显优势,提高了机场地面服务的工作效率．     

基于增强拓扑神经进化的等效并行机动态调度

针对工件动态到达、处理时间不确定且机器须要弹性预防维护的等效并行机调度问题,以平均流程时间最小化为目标,提出了基于强化学习的动态调度方法．将调度过程作为马尔可夫决策过程,通过定义状态空间、行为空间、奖励函数与适应度函数,提出基于增强拓扑神经进化(NEAT)算法的动态调度方法．设计三种规模问题的实例,将基于NEAT的方法与最短路径树(SPT)、先装先卸(FIFO)调度规则及基于深度Q网络(DQN)的方法进行比较,结果表明：基于NEAT的方法相比基于DQN的方法能够以更短的训练时间获得更优、更稳健的调度方案,相比SPT和FIFO调度规则能够获得更优的目标值,利用训练好的NEAT模型对随机生成的大规模问题实例的快速高质量求解结果表明,基于NEAT的调度方法具有更好的泛化性能．     

基于深度学习和遥感影像的松材线虫病疫松树目标检测

针对传统的松材线虫病大范围监测方法耗费高、效率低的问题,研究基于高分辨率无人机遥感影像,采用深度学习方法对病疫区染病松树进行目标检测及地理定位.建立病疫松树样本数据集,采用YOLO目标检测模型,通过锚框尺寸重算、模型迁移学习等方法进行样本训练.将大幅影像进行滑窗分割、逐个检测、NMS重叠处理、坐标转换之后,得到研究区内...     

基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法

传统视频压缩感知重构算法重构时延过长,新发展的基于神经网络的视频压缩感知重构算法虽解决了高耗时的问题但未能充分利用视频的时空相关性,重构质量较差.为了解决上述问题,文中提出了基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法(2sMHNet).首先,采用时域可变形卷积对齐网络实现基于像素的深度学习多假设预测,在避免了块效应...     

基于平行注意力机制的对抗样本防御方法

为降低对抗样本的影响,提高分类模型在遭受攻击威胁下的精度,利用哺乳动物视觉系统工作原理,结合注意力机制,提出一种新型防御对抗样本模型PSCAM-GAN(Parallel Spatial and Channel Attention Mechanism Adversarial Generative Network)。该防御模型在通过编码器获得对抗样本的特征图后,使用平行注意力机制提取特征图中的个体和位置信息,然后在保证这些特征不变的情况下,重新调整特征图的权重,通过解码器产生净化结果。该方法能在清除恶意扰动的同时保持净化结果与输入的一致性,有效降低对抗样本对模型精度的影响。在CIFAR-10和MNIST数据集上,PSCAM-GAN面对多种对抗样本攻击时的防御效果超越了其他基于预处理的防御方法,能有效提高模型的健壮性。