掺杂钨丝的再结晶组织特征

本工作利用透射电子显微镜研究了两种丝径不同的掺杂钨丝的再结晶组织特征,0.4mm的钨丝在2100℃退火状态下呈现不均匀再结晶,而1.25mm的钨丝却强烈地反映出钾泡阻碍晶界迁移和对位错的钉扎作用。作者指出:在研究0.4mm以下掺杂钨丝的再结晶行为时,钾泡的分布状态固然重要,但还应着重研究深度拉拔在纤维组织和织构方面对延缓再结晶过程的作用。对这个问题的深入研究,有利于寻求合理的工艺参数。     

纺织纤维断裂研究的进展

综述了纺织纤维断裂研究的有关成果。纤维的断裂形态可以归纳为8种基本类型;纤维断裂的产生区域随纤维的结构及所受破坏的条件不同而有所不同;纤维在各种应力条件下的断裂形态各具特点;纤维微裂纹的产生主要有3种机理;研究纤维的断裂有多种近代测试方法。     

隐翅虫科分类研究历史与现状（I）——十八世纪中、后期（1758—1799）

本文主要根据Herman(2001)等有关文献，介绍十八世纪中、后期(1758—1799)隐翅虫科的分类研究简史。     

最小实体要求及其可逆要求的应用

本文简要介绍了一种新的公差原则，最小实体要求及其可逆要求，并结合镗模的精度设计，分析了它的应用特点，从而说明该公差原则确有提高技术经济效益的使用价值．     

汉字的S—E坐标提取及其骨架重构

本文从手写印刷体汉字的计算机光学输入的离散模式出发,提出一种称为S-E坐标的特征提取的新方法。S-E坐标的特征提取及基于S-E坐标的汉字骨架重构在快速实时、数据压缩、畸变消减以及抗干抗性等方面优于通常的细化算法。最后简介基于S-E坐标的汉字识别法。分析与实验表明,S-E坐标为进一步的特征提取和汉字识别提供了一种有效的工具。     

福建省漳平市许坑煤矿区构造特征与控煤作用

本文通过对漳平市许坑煤矿区构造特征分析，探讨了构造形成机制，分析了后期构造、岩浆岩对该区煤层的控制作用，其结果对今后矿山开发有一定的指导意义。     

基于子波变换和神经网络的舰船目标识别

特征提取方法和分类器的选择是舰船目标识别的关键。介绍了一种目标分类和识别的方法。首先利用子波变换和多分辨分解算法对实际采集到的各类舰船目标辐射噪声进行特征提取 ,获得目标的线谱和调制谱特征 ,然后利用模糊自组织聚类网络 (FKCN)分类器对各类目标进行分类识别。最后利用实测数据进行仿真分析 ,并与其它特征提取和分类识别方法比较 ,验证了所用方法的可行性 ,且获得了较好的效果。     

一种基于概率盒-PSO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断的问题,提出了一种基于概率盒理论和粒子群优化支持向量机的故障诊断新方法.在分析故障信号的概率统计特性基础上,利用概率盒直接建模方法获得概率盒,利用证据理论实现了概率盒的融合.不同故障状态下的概率盒特征也不同,采用不同的累积不确定性测量方法提取了概率盒的特征,并构建出用于模式识别的特征向量集,将特征集代入利用粒子群算法优化后的支持向量机中实现故障诊断.通过对滚动轴承振动信号的实验测试与对比分析表明:该方法可以实现对滚动轴承准确的诊断,与传统特征提取方法对比,证明了方法的有效性.     

基于堆栈稀疏自编码器和微动特征的身份认证技术

从人体目标雷达回波数据中提取可分性较好的微动特征是实现目标分类的关键。针对传统谱图结构特征无法对体型相似的人体目标精细识别,提出了基于堆栈稀疏自编码器的人体身份认证方法。首先构造堆栈稀疏自编码器网络,利用人体微动数据进行无监督预训练,在不同层提取人体微动特征,然后将得到的特征输入softmax分类器进行有监督训练,用交叉验证调整网络参数,最后用训练好的网络进行人体目标分类。在不同人走路实测数据集上,3人平均识别率达到了83%,优于提取谱图结构特征分类的方法。     

航班到港延误时长预测及特征分析

为破除XGBoost模型的黑盒特性,增强模型的说服性,提出一种基于SHAP的可解释性航班到港延误时长预测模型。首先,对航班历史数据、天气数据进行融合,在融合数据的基础上进行异常值处理,并利用递归特征消除方法进行特征选择;其次,构建航班延误时长预测模型,利用遗传算法进行参数调优,并与目前常用的模型进行对比;最后,在航班延误时长预测的基础上结合SHAP模型,从总体特征和特征间的相互关系2个角度分析特征的重要程度。实验结果表明,经过遗传算法调优的XGBoost模型预测精度更高,其中MAE降低了8.94%,RMSE降低了19.85%,MAPE降低了6.15%,且其模型精度更高。因此,SHAP模型破除了XGBoost模型的黑盒特性,增强了模型的可解释性,可为降低航班延误时长提供技术支持。