一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.      

基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法...     

选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪

提出一种基于深度学习的多模型(卷积神经网络和卷积深信度网络)融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标(50个视频序列、30个跟踪算法)验证了:该算法在跟踪中能有效地缓解目标物体由于遮挡、光照变化和尺度变化等因素造成的跟踪丢失情况的发生.     

融合情感词典的改进BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法

传统机器学习和深度学习模型在处理情感分类任务时会忽略情感特征词的强度,情感语义关系单薄,造成情感分类的精准度不高。本文提出一种融合情感词典的改进型BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法。首先,该算法通过融合情感词典优化特征词的权重;其次,利用卷积神经网络(CNN)提取局部特征,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)高效提取上下文语义特征和长距离依赖关系;再结合注意力机制对情感特征加成;最后由Softmax分类器实现文本情感预测。实验结果表明,本文提出的情感分类算法在精确率、召回率和F值上均有较大提升。相较于TextCNN、BiLSTM、LSTM、CNN和随机森林模型,本文方法的F值分别提高2.35%、3.63%、4.36%、2.72%和6.35%。这表明该方法能够充分融合情感特征词的权重,利用上下文语义特征,提高情感分类性能。该方法具有一定的学术价值和应用前景。     

孔内深层强夯法在高层建筑地基处理中的应用

根据一工程实例,对孔内深层强夯法地基处理方案在湿陷性黄土地区的应用进行了分析;给出了这种复合地基的施工方法以及注意事项。通过计算分析与实测结果的比较,验证了在湿陷性黄土地区采用孔内深层强夯法处理地基的可行性。     

基于BP神经网络的高效深磨工程陶瓷工件表面粗糙度的声发射预测

对BP神经网络的原理、算法和公式进行了介绍,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用3个声发射特征值:即声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表面粗糙度作为输出,用BP神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷Al2O3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析. 结果表明,使用BP神经网络可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.     

南屯煤矿深部沿空巷道耦合支护技术

通过研究,确定了南屯煤矿九采区93|02综放工作面沿空回采巷道围岩为高应力节理化复合型(HJ型)软岩,根据巷道围岩变形力学机制及其转化对策,确定了锚网索耦合支护设计方案,即采用破底板掘进和超前支护优化围岩结构,采用直墙圆拱形巷道断面优化围岩受力状态,锚杆为直径22 mm,长2 500 mm的螺纹钢锚杆,间排距800 mm ×500 mm,配合钢筋网及复合托盘,锚索长度为6 800 mm,排距2 000 mm.工程应用表明,巷道掘进期间围岩基本没有变形,工作面回采期间,顶底板变形量累计456 mm,两帮相对移近量累计518 mm,能够实现深部松软厚煤层沿空巷道围岩稳定性的有效控制,为工作面的安全高效生产创造了条件.     

板材变压边力拉深成形方盒件数值模拟

板料在拉深成形过程中的压边力是一个变化的量,其值大小是板材拉深成形中的重要工艺参数。由于实验条件的限制,采用数值模拟方法研究了方盒件在变压边力加载条件下的拉深成形,通过对工件壁厚分布和成形极限图的数值模拟。结果表明,变压边力拉深成形技术能够使恒定压边力条件下拉深失效的零件成功拉深,并可以充分利用板材。通过控制拉深过程压边力值的大小和分布,能有效地控制金属的流动,提高板材的成形性能。     

深井硬岩岩爆倾向性评价

岩爆是深井硬岩矿山开采中的主要灾害,岩性是决定岩石能否发生岩爆的内在固有因素,根据岩石室内力学性质试验结果来评价岩爆的倾向性,是一种既有效又经济的方法·对取自凡口铅锌矿深部的矿岩石进行了单轴抗压强度、抗拉强度、全应力-应变曲线、加卸载曲线等试验研究,从岩性角度用脆性系数、应变能储存指标、岩爆能量比、DT法等方法评价了凡口铅锌矿矿石和岩石的岩爆倾向性,结果表明该矿矿石和岩石均具有明显的岩爆倾向性·     

软土深基坑施工过程控制和土体物性参数识别方法研究

将人工神经网络方法应用于软土深基坑开挖施工过程中土体物性参数的识别,并进而通过对饱和－非饱和土变形渗流耦合瞬态过程的有限元数值分析预测出基坑围护结构和土体的各种性状,从而为实现软土深基坑开挖施工过程的控制提供了依据,工程实例分析表明,该方法简单实用,可以满足工程要求。