基于视觉注意力融合的表面微小缺陷检测

在生产过程中手机等智能设备的屏幕表面可能出现的微小缺陷与灰尘等脏污很相似,传统检测方法易将脏污误检为缺陷。为了提高产品表面微小缺陷的识别准确率,本文提出一种基于视觉注意力融合的检测方法。首先利用金字塔下采样初步识别出潜在目标,以减少图像数据量及提高计算效率,然后将角点检测、伽马变换和Otsu阈值分割等传统检测方法与3种显著性提取方法(布尔图显著性模型BMS、谱残差模型SR和频率调谐模型FT)相结合,建立了融合检测模型。实验结果表明,所提出的融合模型能够较为准确地区分出缺陷与脏污,F₁值可达到0.73,与其他几种显著性检测方法相比,本文方法在对脏污的识别上具有明显优势。     

高产气井油管柱双重非线性流致振动模型研究

针对高产气井流体流动诱发油管柱振动引起的破坏问题,采用微元法、能量法结合哈密顿变分原理建立油管柱纵横向耦合非线性流致振动模型,基于弹塑性体接触碰撞理论,建立油套管非线性接触碰撞模型,并将其引入流致振动模型中,得到高产气井油管柱双重非线性流致振动模型。采用有限元法和Newmark-β法求解油管柱的双重非线性流致振动模型,与文献的实验数据和只考虑接触碰撞单非线性模型计算结果对比,验证了本文所建立的油管柱流致振动模型的正确性和优越性。根据现场高产气井参数,采用相似原理,开展了气井油管柱流致振动模拟试验,测得油管柱振动响应数据,与理论模型计算结果对比,再次验证了油管柱双重非线性流致振动模型的正确性。所建立的非线性流致振动模型可为高产气井油管柱安全设计提供有效的分析工具。     

双黑格斯二重态模型Ⅲ中的τ-→μ-K+K-衰变研究

τ轻子物理是粒子物理的研究热点之一.在标准模型中,轻子数是守恒的.而τ-→μ-K K-衰变属于轻子味破缺过程,在标准模型中是禁戒的.大气中微子振荡实验意味着存在轻子味破缺,这是标准模型无法解释的.     

吉林省外来入侵植物豚草潜在适生区预测

采用MaxEnt模型、ENM Tools、R语言和地理信息系统(ArcGis)相结合的方法,预测吉林省豚草的潜在适生区域,确定影响豚草地理分布的主导环境因子.结果表明:豚草在吉林省的高、中适生区主要分布于大部分地级市和部分县级市,其中长春市的高、中潜在适生区面积最大,共计2696.11 km2,占该市总面积的13.09...     

并行分布环境下的黑板模型

黑板模型支持并行性,它是分布式和并行编程可用的强有力的模型之一.在一个需要并行性和分布式编程的系统中,黑板模型有助于组织和概念化并发性及通信.本文着重分析了黑板模型的结构、构造方法、控制策略.基于CORBA(Common Object Request Broker Architecture)对象和全局对象研究了黑板和知识库的实现.最后,通过一个具体实例的实现方法和过程,说明了黑板模型解决分布式和并行编程问题的可行性.     

基于云模型的极端峰态神经元概念表达

近年来,深度学习在很多领域获得了广泛的应用.但是,由于深度学习的不可解释性,人类不能信任它的处理结果.本文针对这个问题,尝试使用云模型来表达特征空间中单个神经元的概念.经过逆向云变换算法得到的概念内涵可以表达概念的成熟度.在卷积神经网络(CNN)中,峰态系数过高或者过低的概念数量很多.现有逆向云发生器在转换这些概念时会...     

一种扩展置标语言解析器的设计与实现

为了扩展置标语言（XML）文档中载有的数据进行解析，设计并实现了一种通用的XML解析器--XMLP，该解析器能对XML文档进行解析、验证和串行化。其中，解析功能实现了文档对象模型（DOM）解析和基于XML的简单应用编程接口（SAX）解析。为了对DOM解析进行优化，提出并实现了占用内存资源较少的延迟展开的方法；验证功能实现了对文档类型定义（DTD）和模式（Schema）的验证；串行化功能分别实现了DOM串行化和SAX串行化。     

转向工况下汽车悬架系统动力学特性仿真

文章从转向对悬架系统影响的角度出发,建立了转向工况下的1/4汽车动力学模型及仿真模型。通过模拟路面输入,在不同车轮转角和车速等行驶工况下进行了大量的仿真计算。仿真结果表明,不同车速和车轮转角所产生的不同侧偏力,对车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的变化有较大影响,随着车速提高和车轮转角增大,侧偏力也随之增大,致使其加速度等输出响应变化更为显著。     

基于Fieldbus技术的水泥粉尘静电除尘控制系统模型

为解决水泥生产企业高压静电除尘装置孤立分散控制、环境恶劣、记录繁琐、职业病多发、自动化程度低及很难及时发现并处理各种故障等难题,应用现场总线(Fieldbus)技术对多台水泥除尘器进行综合控制.介绍了现场总线技术的基本特点,设计了基于Fieldbus技术的六套水泥厂高压静电除尘器的网络模型,分析了网段设计与网络模型实现方法.应用Fieldbus技术进行控制,可实现系统现场设备数字透明的时实传输功能,提高系统控制与管理水平,降低运行成本.     

基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。