基于数据增强与自编码GRU网络的多规格热轧带钢精轧电耗预测

针对多规格热轧带钢精轧段电耗预测中数据质量低、维数高和复杂性强等问题,本文提出一种基于数据增强与自编码GRU网络的精轧电耗预测模型(WGAN-AE-GRU).数据预处理阶段,针对电耗数据采集不均衡问题,采用WGAN网络对使用低频仪器采集的指标数据进行数据增强,以保证电耗数据质量;同时,采用自编码器(AE)对电耗关联的指...     

Nd:YAG介质的相位共轭反射率的实验研究

本文对闪光灯泵浦的饱和增益介质Nd∶YAG中采用偏振正交泵浦光的1.064μm的相位共轭特性进行了实验研究.实验主要分析了相位共轭反射率和相位共轭光能量与小信号增益长度积、泵浦光的能量比以及各光束的光通量密度等参量的关系.实验结果与理论计算吻合较好.而且实验中观测到在弱探测光的情况下超过100%的共轭反射率.最高的相位共轭光能量是0.7 mJ.     

虚拟极化增强雷达目标信号接收的原理和实现

利用双正交偶极子接收雷达回波信号,在天线的正交双通道中进行虚拟极化处理来增强信号、抑制杂波是改善目标信噪比的有效方法.文中介绍了虚拟接收变极化的原理,并运用虚拟极化实现了目标极化增强和杂波抑制,通过matlab仿真得到了直观的信噪比增强效果.     

基于全局单应性变换的虚实注册方法

提出了一种基于全局单应性变换的三维注册方法,有效地解决了基于标识的三维注册系统中的误差积累问题.设计了一种新的对仿射变换鲁棒的特征点检测方法--边角点法,确保每个特征点位于多条直线的交点上,最大限度消除特征检测结果的随机性及其对特征匹配所造成的负面影响.采用基于全局单应性矩阵的虚实配准方法,利用前一帧所对应的全局单应性矩阵对初始图像作射影变换,并将变换后的图像与当前图像做特征匹配,直接建立当前帧与初始帧之间的单应性关系,从而解决了传统方法所存在的误差积累问题.实验结果表明本算法有效可行.     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

北斗地基增强系统在地质灾害预警方面的应用研究

利用北斗地基增强系统作为基准服务,选择有代表性的典型滑坡和地面沉降区作为示范区,建立滑坡和地面沉降实时监测系统,提高对重点地区地质灾害的监测效率和预警能力,使得地质灾害监测预警更加实时和高效。     

人类基因增强伦理价值判断的人性论困境与超越

现代性的价值指向、人性的基因决定论、人类天性与价值之间直接的因果决定论以及人类自由对基因获得方式的依赖性共同构成了哈贝马斯人性论的理论困境,使人性论在人类基因增强伦理批判中日现困境。发展伦理学的发展有限性原则提供了整体主义的视角,使我们能够从人类基因组、自然和社会三个系统对人类角色的限制来考察人类的角色,从而使基因增强对人类的生存可能具有的负面价值清晰地呈现出来。     

用蒙特卡罗方法计算X射线在酞菁铜与重金属界面的剂量增强系数

用蒙特卡罗方法计算金-酞菁铜、 钨-酞菁铜和钽-酞菁铜界面的剂量增强系数. 结果表明, 当X射线能量为100~150 keV时, 界面附近酞菁铜一侧存在较大的剂量增强.      

基于代价敏感系数的混凝土抗压强度预测

针对传统自适应增强学习算法训练过程中只关注预测误差率最小的缺陷,本文提出了一种基于代价敏感系数的改进自适应增强学习算法并应用于混凝土抗压强度预测。首先考虑影响混凝土强度的8种参数作为特征变量,通过自适应增强学习算法集成回归树,依据样本权值抽样建立多个弱回归学习器。同时引入线性敏感系数与指数敏感系数来优化增强学习过程中样本权值的更新问题,采用引力搜索算法对代价敏感系数的基数进行最优选取。最后,根据权重比集成弱学习器得到最终预测模型。通过对所提出的两组不同代价敏感系数组合策略下的预测模型与随机森林、BP神经网络算法等模型的预测结果进行对比分析,验证了所提预测模型具有更好的预测性能。     

激光作用生成的网孔硅结构

作者结合量子受限效应,提出纳硅晶与氧化硅界面态发光模型来解释激光作用生成的纳米网孔壁结构的强荧光效应。将功率为50W、波长为1064nm的YAG激光束(束斑直径0.05mm)照射在硅样品表面打出小孔,在孔内的侧壁上,有很特殊的网孔形结构,其中的网孔壁厚为纳米尺度,这里有很强的受激荧光发光效应,发光峰中心约在700nm处。我们将激光与硅样品的作用隔离于无氧化的环境里,分别比较了将硅样品浸入酒精、氢氟酸和水中的激光加工结果,其发光情况证实了该发光模型的真实性。优化激光加工的条件,我们获得了较强发光的样品。