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。     

用于SCA ASIC测试的数字读出模块设计

高速开关电容阵列(SCA)具有高速采样、低功耗的特点,基于SCA的高速波形数字化是目前高精度时间测量的一个重要研究方向。为此,我们开展SCA芯片的研究,目前已设计完成原型ASIC设计,并正在进行后续版本的改进设计。为便于未来多版本ASIC的测试和评估,需设计具有一定通用性的数字读出模块,本论文工作主要介绍此模块的设计工作以及相应的数据读出软件。数字读出模块基于FPGA实现对待测ASIC的控制、配置及数据读出,采用DDR3片外存储芯片,使用USB3.0等接口进行数据传输;上位机软件基于Python3.7设计,实现了数据采集与波形绘制等功能。目前已使用设计完成的数字读出模块对第2版SCA ASIC进行了初步的测试,测试结果表明,此读出模块工作正常,且SCA芯片输出结果符合预期。     

红外光谱辐射亮度测量中温度均匀性和源尺寸效应的研究

在已有的紫外、可见和近红外波段的光谱辐射亮度国家基准的基础上，将光谱辐射亮度的测量范围向红外波段扩展，建立2 μm～14 μm红外光谱辐射亮度计量基准装置，可为遥感对地观测、气候变化、目标识别、材料发射率测量等领域的红外光谱辐射定标提供技术支撑。针对红外光谱辐射亮度测量中的温度均匀性和源尺寸效应进行研究，通过定制光阑或限制所用腔口位置实现了温度均匀性的提升；采用光学仿真、增加光阑和简化光路等方法进行了系统源尺寸效应的分析和抑制，有效地降低了源尺寸效应的不确定度。下一步将对系统的非线性效应等参数进行研究，并对整套系统的不确定度进行评估。     

红外动态场景生成装置空间分辨率的测试

建立了一套基于刀口灰度图红外探测的实验装置,对红外场景生成器的空间分辨率进行了测试。首先通过被测红外场景生成器产生带有刀口标志的红外图像,然后利用红外热像仪采集红外场景生成器所成的红外图像,通过对采集到的红外热图的数据处理,实现了对红外场景生成器空间分辨率的测量。测得的红外场景生成器的空间分辨率为5lp/mm,标准误差为0.04。     

单晶硅晶格间距的测量技术进展及应用

单晶硅晶格间距是许多重要物理常数测量的基础。本文介绍了硅晶格间距测量技术的发展历程,包括X射线干涉仪直接测量和晶格比较仪间接测量两种方法,以及影响测量结果不确定度的关键因素。得益于晶格间距测量的进展,在纳米尺度,硅晶格间距被国际计量局(BIPM)批准成为新的米定义复现形式。最后介绍了硅晶格在计量学中的应用,以及基于硅晶格实现纳米几何量测量的溯源体系的研究趋势。     

基于关联规则和技术功效矩阵的企业技术创新机会发现和辅助决策方法

为助力科技型创新企业准确且快速地从外部捕获创新技术机会, 提出一种企业技术机会发现和辅助决策方法. 首先, 挖掘领域内的技术热点、技术重点和有潜力的技术作为领域技术创新机会. 然后, 通过关联规则分析领域技术机会和企业已有技术之间的相关性, 进一步结合技术掌握度和新颖度, 识别更适合企业的技术创新机会. 最后, 创新性地采用Sen-BERT语言模型和K-means聚类方法构建技术功效矩阵, 辅助企业从功能需求的角度进行技术创新决策. 以电动汽车领域为例验证了该方法的可行性.     

Logistic回归模型的统计诊断

统计诊断的主要任务就是通过诊断统计量检测已知观测数据在用既定模型拟合时的合理性,主要是找出数据当中的异常点或强影响点。本文主要研究Logostic回归模型的诊断统计量和诊断统计图。用牛顿迭代法给出Logistic回归模型的极大似然估计值,根据扰动模型得到传统的诊断统计量,结合残差、杠杆值和系数变化三者构造新的诊断统计量,绘制新的诊断统计图,通过模拟研究说明新的诊断统计量的有效性,最后用一个实际案例说明新的诊断方法的应用并进一步验证其优越性。     

高精度无损质子交换膜燃料电池膜电极Pt载量与分布测试方法

随着质子交换膜燃料电池商业化的推进,为提高膜电极制造的可重现性,保障膜电极制造工艺的产品控制,需要Pt载量和分布无损高精度在线检测提供技术支撑。根据欧姆定律与焦耳定律,利用质子交换膜燃料电池膜电极在直流激励电压下产生的电流密度和热分布信号可以对膜电极电阻进行分析,通过膜电极Pt载量与其电阻的关系就可以实现膜电极Pt载量和空间分布分析。通过不同直流激励电压下电流测试,证明了膜电极电阻与Pt载量反相关,Pt载量定量表征精度为0.0008～0.0025 mg/cm²;利用红外热成像法对直流激励电压下膜电极热分布信息的采集成功实现了Pt载量分布的定性分析;最后,通过直流激励前后膜电极性能的对比证明了该方法对膜电极性能是无损的。高精度无损的直流激励测试方法可以实现膜电极Pt载量的高效在线测试,提高膜电极质量和制造效率,降低膜电极制造成本,对于质子交换膜燃料电池大规模商用具有重要意义。