定量荧光在油层评价中的应用

探讨了定量荧光谱图及参数的意义,介绍了定量荧光录井快速评价油层的方法,阐述了如何利用定量荧光参数计算岩石含油量。     

Genetic-fuzzy HEV control strategy based on driving cycle recognition

A genetic-fuzzy HEV control strategy based on driving cycle recognition (DCR) was built. Six driving cycles were selected to represent different traffic conditions e.g. freeway, urban, suburb. A neural algorithm was used for traffic condition recognition based on ten parameters of each driving cycle. The DCR was utilized for optimization of the HEV control parameters using a genetic-fuzzy approach. A fuzzy logic controller (FLC) was designed to be intelligent to manage the engine to work in the vicinity of its optimal condition. The fuzzy membership function parameters were optimized using the genetic algorithm (GA) for each driving cycle. The result is that the DCR_fuzzy controller can reduce the fuel consumption by 1.9%, higher than only CYC_HWFET optimized fuzzy (0.2%) or CYC_WVUSUB optimized fuzzy (0.7%). The DCR_fuzzy method can get the better result than only optimizing one cycle on the complex real traffic conditions.     

工程活动共同体的形成、动态变化和解体——“工程共同体”研究之四

与工程职业共同体是延续时间很长的共同体不同,工程活动共同体一般都是存在时间不长的共同体。工程活动共同体的生命周期可分为三个阶段:酝酿和诞生阶段、发育和生存阶段、解体阶段。第一阶段"出场"的共同体成员是倡议者、委托者和领导者。在发育生存阶段,工程实施共同体不但增加了人数,而且成员结构也发生了重大变化。在第三阶段,工程实施共同体既可能是"正常解体"也可能是"非正常解体"。     

基于组件的可设计性虚拟实验的构建与实现

应用组件技术构建虚拟实验,采用UI-Model体系结构设计了描述实验环境、处理仪器间交互关系的实验平台;通过表达实验内容的实验算法组件将实验平台与虚拟仪器有机地结合,实现可设计性虚拟实验.实验平台通过算法接口选择不同的算法组件,完成不同实验内容的实验,实现了虚拟实验的扩充性和设计性.以测光速实验为例说明基于组件的可设计性虚拟实验的构建原理和实现方法.     

S-粗决策及其F-干扰生成

针对动态决策系统具有的干扰特性和决策的不确定性,利用双向S-粗集提出了F-干扰粗决策与F-干扰粗决策规律的概念,并对F-干扰粗决策生成与F-干扰粗决策规律生成的特性进行了讨论,给出了F-干扰粗决策规律不可分辨定理与识别准则和应用.通过讨论和应用,说明利用F-干扰粗决策规律有助于在动态决策系统中分辨-识别出异常干扰,修正系统做出的决策,保证决策的安全.     

采用分数低阶循环谱相干系数的调制识别

摘要： Alpha稳定分布噪声导致二阶循环谱相干系数失效,使相应的通信信号调制识别算法退化. 针对这个问题,提出了基于分数低阶循环谱相干系数的识别算法. 文中给出了分数低阶循环谱相干系数的相关理论,分析了通信信号的分数低阶循环谱相干系数,在此基础上提取谱相干系数循环频率域特征作为识别特征参数. 用BP神经网络为分类器,实现了通信信号调制方法识别. 仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声下,该识别算法性能优于基于二阶循环谱相干系数的方法. 在高斯噪声条件下,两种识别算法性能相当.     

盐蚀环境下沥青结合料化学组分及性能演化

为更好地认识盐蚀环境下沥青路面的性能损伤机理,在实验室内模拟除冰盐、融雪剂形成的盐蚀环境对沥青结合料的侵蚀作用。采用沥青四组分试验和原子力显微镜(AFM)试验评价沥青的化学组分及表面微纳观形貌特性。开展针入度、软化点、延度和粘度试验,探讨盐蚀环境下沥青结合料的性能演化情况。结果表明：在氯盐溶液中干湿循环和冻融循环处理后,沥青中的饱和分和芳香分含量减少,沥青质和胶质含量增加。沥青结合料表面粗糙度和蜂形结构面积百分比出现不同程度的下降。在盐蚀环境下,沥青结合料的针入度和延度均有不同程度的下降,软化点和粘度出现不同程度的升高。沥青结合料性能劣化的主要原因是在盐蚀环境中沥青的化学组分发生改变,出现一定程度的“盐老化现象”。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

基于深度学习的汽车轮毂缺陷自动分割技术

针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,本文提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。本文依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。实验表明本方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。     

香辛料调味品香气成分的GC/MS分析

利用GC/MS联用对香辛料调味品的香气成分进行分离分析,共分离鉴定出48种香气成分,其相对含量较高的是烯类,占42.49%;其次是酯类,占17.36%;含量最少的是苯类,占0.65%