动态无线充电系统功率波动抑制技术研究

设计了一种新型的双通道动态无线充电系统耦合机构,以解决动态无线充电系统在分段式发射导轨切换处的功率跌落问题。通过LCC-LCC型补偿拓扑,设计了两路能量传输通道,利用LCC-LCC补偿拓扑的恒流特性,推导了系统输出以及损耗与两通道耦合参数之间的关系,实现了较为稳定的功率传输,提升了系统的抗偏移特性以及抗跌落能力。最后对所提方法进行了仿真和实验,验证了双通道动态无线电能传输方案的可行性。     

Hammerstein系统遗忘因子有限窗口分解辨识

提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。     

基于离散特征系统的抛物方程源项反演方法

主要研究离散特征系统下抛物方程源项反演的对数型正则化方法。首先,用有限差分法离散椭圆算子,利用分块矩阵的特点计算出椭圆算子的离散特征值和相应的特征向量;然后,将它们应用到抛物型方程源项反演的对数型正则化方法中。通过数值实验表明,对数型正则化方法可以通过离散特征值及其对应的特征向量成功实现。     

基于网络药理学和分子对接探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的作用机制

借助网络药理学和分子对接技术,探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的干预机制。通过TCMSP、TCMID等多个数据库寻找与智脑胶囊相关的化学成分及其作用靶点;利用GeneCard等数据库获取阿尔茨海默病的作用靶点;运用Venny2.1网站筛选出药物与疾病的交集靶点;使用STRING平台和Cytoscape软件进行拓扑分析得到智脑胶囊治疗阿尔茨海默病的核心作用靶点;采用Metaspace数据库对潜在核心作用靶点进行GO(gene ontology)及KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路富集分析;利用AutoDock软件使用分子对接验证活性化合物与核心靶点的结合能力。结果表明：在智脑胶囊中共筛选出44个活性成分和292个有效靶点,智脑胶囊与阿尔茨海默病共同靶点58个;蛋白质-蛋白质相互作用得出关键靶点包括AKT1、IL-6、TNF等;GO分析共包含1 419条,KEGG得到175条代谢通路,主要包括脂质与动脉硬化、TNF信号通路;分子对接显示关键成分与靶点具有良好的结合能力。研究表示智脑胶囊可能通过脂质与动脉硬化和TNF信号通路等途径来减轻...     

多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

基于网络药理学探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎的机制

基于网络药理学方法探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)的潜在机制。应用中药系统药理学数据库与分析平台筛选出尪痹方的化学成分及作用靶点,GeneCards数据库检索RA相关靶点,维恩图获取药物与疾病交集靶点,利用STRING数据库得到蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络信息,使用Cytoscape构建药物-有效成分-靶点-疾病网络与PPI网络图,通过DAVID数据库对共同靶点进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)分析。使用SYBYL-X 2.1.1软件进行分子对接验证。经过筛选得到32个有效成分及99个相关靶点,核心靶点为IL-6、TNF、AKT1、VEGFA、PTGS2等。GO功能富集分析主要涉及RNA聚合酶II启动子转录的正调控等生物过程,KEGG通路富集分析主要涉及TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路、破骨细胞分化等信号通路。分子...     

高校网络舆情传播模型稳定性研究

将高校网民分为无知者、传谣者和管理者(教师)三类,并考虑教师的育人功能,建立了一类网络舆情传播模型。利用稳定性理论和方法,讨论了模型平衡点的局部稳定性和全局稳定性,借助计算机模拟研究了舆情传播的控制策略。结果表明,教师加大与无知者的接触率是控制舆情扩散的有效措施。此外,加强教育管理对于有效控制网络舆情传播具有重要作用。     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。