基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

区别真假核桃嫁接苗及选择良种壮苗的方法

介绍了目前汉中市、区县大力发展核桃产业过程中所遇到的造假核桃嫁接苗的形式、方法。真假核桃嫁接苗的识别方法,选择优质核桃嫁接苗的途径。     

论新革命历史题材电视剧热播及主要类型

新革命历史题材电视剧是1990年代以来出现的一种新的文学类型,是新世纪中国一个引人瞩目的文学现象.新世纪以来,新革命历史题材电视剧不断涌现,产生了大量的引起读者热议的电视作品,其播出频道之多,收视率之高,令人惊叹.题材与主题的双重优势、电视剧的高质量和播出时机的恰当选择,是新革命历史题材电视剧热播的主要原因,中国观众对电视剧的情有独钟和特殊观众的审美期待也是重要的因素.新革命历史题材电视剧主要有历史纪实和新英雄传奇两种类型.新革命历史题材电视剧是对以往革命历史题材文学作品的突破和超越,对当下军事文学创作产生了深远的影响.     

基于卷积神经网络的新奇检测技术在结构损伤识别中的应用

针对新奇检测难以同时识别结构损伤时刻和损伤位置的问题,提出在新奇检测中引入卷积神经网络以实现损伤时刻和损伤位置的一次性确定。首先,采用小波包技术处理结构响应得到小波包能量,并将相邻测点对应频带的能量比作为新奇检测模型的特征向量;然后,以结构健康时的特征向量作为训练数据,建立健康模式下的基于卷积神经网络的新奇检测模型;接着,将结构实时输出的特征向量输入到新奇检测模型,所得输出与健康状态的输出进行对比,并将输出和输入的欧氏距离作为新奇指标;最后,根据新奇指标的变化识别结构损伤时刻和损伤位置。数值模拟和实验室试验验证了该方法的有效性。     

不同喀斯特土壤类型下常见蕨类植物氮磷养分策略差异及其与土壤养分供给关系

蕨类植物是喀斯特生态系统的先锋植物,研究其对瘠薄的喀斯特地区土壤的适应策略,对退化生态系统的恢复与重建具有重要意义。本研究以贵州省植物园内地带性黄壤、非地带性石灰土上均有分布的常见蕨类植物毛蕨[Cyclosorus interruptus (Willd.) H.Ito]、剑叶凤尾蕨(Pteris ensiformis Burm.)和金粉蕨[Onychium siliculosum (Desv.) C.Chr.]为试验材料,研究2种喀斯特土壤类型下3种常见蕨类植物氮磷养分策略的差异,及其与土壤氮磷养分供给的关系。结果表明：①石灰土上蕨类植物根系分泌的有机酸主要为酒石酸、草酸和苹果酸,黄壤上为酒石酸、苹果酸和柠檬酸,且石灰土上根系分泌的有机酸总量远高于黄壤;②与黄壤上生长的蕨类植物相比,石灰土上蕨类植物干物质积累量、氮素与磷素吸收量均较高,分别高出2.7倍、30.8%和43.8%;③2种土壤条件下蕨类植物地上部分的氮(N)、磷(P)平均含量均较地下部分高;石灰土上蕨类植物地上部分N/P为13.17,黄壤上为11.35;④2种土壤条件下蕨类植物的氮素吸收量均与土壤有效磷含量呈显著正相关,说明蕨类植物对土壤氮素的吸收利用受土壤有效磷含量的限制。综上可知,蕨类植物在2种土壤类型上的氮磷养分利用与分配策略存在显著差异,其在石灰土上生长时对土壤养分循环的影响较黄壤上大。     

基于物联网的智能家居控制系统设计

本文设计了一种基于物联网、ZigBee、语音识别的综合性的智能家居控制系统,系统既可以通过APP对家电进行控制,也可以通过语音进行控制,不仅能实现对智能家居的控制,而且能向下兼容普通家电,还能检测CO、烟雾、微尘浓度,防止相应安全隐患的发生,有成本低、功耗低等特点,具有一定的应用前景.     

科技项目监察风险点的识别和控制研究

近年来科研腐败案件时有曝出,科研项目中的腐败现象不仅造成财政资金的巨额浪费,也使得科研成果质量缩水。具体到科技主管部门的纪检机构,当前亟待改变科研项目管理的监察现状,对科研项目的廉政检查风险进行全生命周期的监管。本文以北京市科委科技计划廉政风险信息化综合防控平台的风险点识别和控制机制为例,分析科技项目监察风险点的识别方法和控制机制。本文的研究丰富了科技项目风险识别方法和控制机制,同时可以为其他的科技管理部门廉政监察风险的识别和控制机制提供借鉴。     

多目标预报系统的Fuzzy 优选识别模型及其应用

对多目标预报系统的Ｆｕｚｙ优选识别模型进行了分析和研究,并建立了山东省曲阜市第二代棉铃虫发生量的Ｆｕｚｙ优选识别模型。对历史资料进行回代验证,其历史拟合率高达９１．６７％。将１９９４年的观测数据作为独立样本进行试报,预测结果与实际一致。     

图像目标的可视识别与智能跟踪

本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时ＤＳＰ可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。     

高速CCD视频信号变换的实现和应用

本文研究高速ＣＣＤ视频信号的变换,应用于高速ＣＣＤ视频信号显示与记录系统。建立并分析了系统中的信号变换模型。基于信号变换模型,给出系统中图像处理板的设计和系统构成,并给出了实验结果。该系统构造灵活,易于剪裁和扩展。通过实现信号变换,不需要昂贵的辅助仪器就可把高速ＣＣＤ电视摄像机和标准ＴＶ监视器、录像机联合起来使用。