基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

基于加权流量介数中心性的路网脆弱性分析——以无锡市为例

针对当前路网脆弱性研究中缺乏对真实交通状况考量的问题，在复杂网络理论的基础上，结合交通流量信息，提出了基于加权流量介数中心性的路网脆弱性分析方法。首先计算路网拓扑抽象图中各节点的最短路径介数中心性，然后使用流量数据对相应区域最短路径介数中心性加权，综合得到最终的脆弱性指标结果。以无锡市为例，对其实际交通路网脆弱性进行了计算，结果表明，该方法能综合反映静态全局路网结构与动态局部通行信息和现实交通情景下的路网脆弱性。     

高熵合金辐照硬化与力学性能研究

高熵合金由于多主元元素混合引起高熵结构效应，使其具有优异的物理、力学和化学特性，如高强度、高耐磨性、耐蚀性、热稳定性、优异的抗辐照性能等。然而，辐照诱发高熵合金材料的硬化行为和力学性能预测仍缺少相关研究，严重地限制了对其长期服役后材料性能的评估。基于晶体塑性理论结合实验结果，研究了空洞形状依赖的硬化行为、位错环诱发的硬化行为以及氧化物弥散增强的高熵合金力学性能。研究发现，考虑多面体空洞与位错的概率依赖的空间交互作用，能够更加准确地预测辐照金属的屈服应力；晶格畸变对屈服强度，有着重要的贡献；氧化物弥散相对位错运动起强烈钉扎的作用，从而对强度产生影响，直接决定抗辐照性能。高熵合金作为一种具有综合优异力学性能的新型结构材料，在先进核能系统中有望被广泛应用，比如核反应堆的核燃料包壳管。     

喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的热特性仿真分析及实验研究

为分析喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的热特性,设计用于冷却复合陶瓷薄片的喷流冷却系统.利用湍流换热理论和计算流体动力学仿真方法建立喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的流固耦合热仿真模型,定义评价其冷却能力和冷却均匀性的定量参数.根据该仿真模型得到喷流冷却系统的最优设计参数,并进行实验验证.使用163孔喷板,流量为0.2kg/s,入口温度为20℃,在1200 W泵浦时获得359 W激光输出功率,并测得复合陶瓷薄片上表面的最高温度为92℃.激光输出功率与复合陶瓷薄片上表面温度均与泵浦功率呈近似正线性关系,且温度的实验值与仿真值相符度较高.     

高熵合金强韧化理论建模与模拟研究进展

高熵合金因其优异的性能受到广泛关注，如高强度、高硬度、高韧性、高耐磨、高耐辐照、高耐腐蚀、高电阻、高耐热等，有望应用于核能、航天航空等重要领域和重大装备。从高熵合金制备、组织结构以及性能表征等方面开展的实验研究表明其独特的性质依赖于高熵合金高熵效应、晶格畸变和扩散迟滞。在微观尺度以及宏观尺度, 理论模型和数值模拟为研究高熵合金微观机理和力学特性提供了一种方法。建立从高熵合金的微观结构与变形机理到宏观独特力学性能的联系是一个多尺度的科学问题。最近，基于实验观察结果，采用多尺度的理论与模拟方法（第一性原理、分子动力学、离散位错动力学、晶体塑性有限元、微结构依赖的理论模型），研究了高熵合金层错能、弹性模量、扩散系数以及相稳定性，揭示了高熵合金变形与强韧化机制。本文综述多尺度计算在高熵合金力学性能和变形行为方面的研究进展，并对高熵合金在原位变形实验、高通量技术以及机器学习方面的研究进行简要展望。     

基于圆偏振探测光的光纤原子自旋进动检测技术

分析了极化碱金属气室的旋光特性,极化的原子气室宏观上可等效为一种法拉第旋光晶体,其旋光系数与原子自旋进动相关。提出了采用圆偏振探测光测量通过气室的左右旋圆偏振光相位差来实现原子自旋进动检测的思路。基于改进的全光纤反射型Sagnac干涉仪,搭建了光纤原子自旋进动检测系统,通过圆偏振探测光实现了无自旋交换弛豫态自旋进动信号的检测。在原子自旋陀螺仪实验平台上进行了实验验证并实现了陀螺效应,实验结果证明了所提理论的正确性。对陀螺性能进行了初步测试,得到其零偏不稳定性为0.29(°)/h。     

一种动态实时的遥感专题应用系统定制框架

遥感专题应用系统广泛用于遥感影像的加载、分析、专题提取、出图等.为实现遥感专题应用系统动态、实时和可扩展的定制化开发，设计了一套基于组件的遥感专题应用系统定制框架：定义了组件划分方式，将专题系统划分为功能类组件和容器类组件，建立了组件属性和组件间的关系；采用XML文件描述遥感专题应用系统中的组件，并提供从XML到遥感专题应用系统的解析方法；设计了遥感专题应用系统定制平台，提出一种动态实时的软件设计方法，可以“所见即所得”地定制遥感专题应用系统，并将其保存为XML文件.采用该定制平台定制的多个专题系统已应用于相关部门.该框架为快速高效定制遥感专题应用系统提供了一种新的开发设计模式，降低了遥感数据在多行业应用的技术门槛，减少重复性开发工作.     

基于深圳市出租车轨迹数据的高效益寻客策略研究

出租车作为城市公共交通的重要补充形式,在居民日常出行中发挥着重要作用.然而,客源时空分布不均衡导致了出租车空载率高、寻客难度大等问题,降低了出租车的运营效率.随着ITS(intelligent transport system)技术的发展,越来越多的学者将出租车寻客模式作为其研究点,目前尚缺乏对基于寻客效益指标的寻客策略方法的研究.为了提高出租车寻客效益,提出了基于寻客效益指标模型的时空分析方法,将出租车载客态单位时间收入E及相邻空载态寻客时间T相结合作为寻客效益评价指标,并采用数理统计与地理统计相结合的方法,对高效益客源的时空分布特征进行研究.采用深圳市2011年4月18—24日一周内13 798辆出租车的GPS轨迹数据,分析了深圳市出租车的运营特点及人们出行需求的时空分布特征.结果表明:该方法能够较好地反映高效益客源的时空分布特征,为出租车高效益寻客提供辅助决策支持,也为出租车高效运营提供了新的视角.     

甜瓜尾孢叶斑病的高光谱成像检测

农作物生长发育过程中经常会遭到病虫害等外界因素侵染，如果不能实施有效的监测诊断和科学的防治，极易引起农药喷洒不当或过量，不仅会影响作物的产量和种植户的经济效益，还会造成严重的环境污染。近年在广西大棚厚皮甜瓜上发生了一种严重的由瓜类尾孢（Cercospora citrullina）引起的甜瓜叶斑病，导致甜瓜减产和种植户的经济损失。故此应用高光谱成像开展甜瓜叶片的尾孢叶斑病检测，获取健康甜瓜叶片和受瓜类尾孢感染的具有不同病变程度的甜瓜叶片在380~1 000和900~1 700 nm的高光谱图像，选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率，比较发现健康叶片和不同病变程度叶片染病区域的平均反射率差异显著。在540 nm处附近，健康叶片和病变程度轻微的叶片的光谱具备波峰形态，随着病变程度增加，波峰逐渐消失；在700~750 nm处附近，叶片反射率曲线急剧上升，出现绿色植物光谱曲线显著的“红边效应”特征；750~900 nm范围，健康叶片与轻微病变区域的光谱反射率变化趋于平稳，而其他病变区域的反射率呈上升趋势，且健康叶片的反射率高于病变区域，反射率随病变程度增加而下降，这一变化规律一直持续到近红外波段的900~1 350 nm范围。运用主成分分析、最小噪声分离法观察叶片早期病变的特征，经主成分分析和最小噪声分离法处理后，特别是对于早期病变，样本受感染后发病的区域更为明显。基于高光谱图像提取的前三个主成分得分绘制三维散点图，虽然不同病变程度的部分样本有重叠，但病变样本与健康样本的分布区分明显。应用K-近邻法和支持向量机方法建立叶片病变判别模型，结果显示：KNN模型对健康样本测试集判别率为98.7%，病变样本的判别率随病变程度加重而逐渐升高；对病变程度较轻样本，支持向量机模型相比于KNN模型而言，判别正确率更高、分类效果更好；总体上，高光谱图像对健康样本的判别率较高（>97%），可用于健康样本与病变样本的识别，但对不同病变程度的区分效果欠佳。研究结果表明，高光谱成像可用于甜瓜尾孢叶斑病的检测，对不同病变程度的区分效果仍有待提高。     

基于U-net模型的航拍图像去绳带方法

光启云端号平台是用电缆绳索牵引气囊的, 由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方, 摄取的图像不可避免地含有绳带信息, 这些绳带信息影响图像质量, 所以在场景分析和目标检测中需要剔除。提出一种基于U-net模型的绳带检测算法, 引入深度可分离卷积提高计算速度, 采用一种带权重的交叉熵作为损失函数, 解决类别不均衡带来的收敛不稳定问题, 最终的模型能够用较少的样本在较短的时间内, 快速准确地检测绳带, 利用快速行进修复算法(FMM)对绳带图像进行了修复。实验结果表明:该算法的mIOU达到62.8%, 得到了较好的去绳结果。