基于YOLOv7-DCA的疲劳检测方法研究

针对疲劳检测中小尺度检测效果不佳和实时性差等问题,以矿井提升机司机疲劳检测为目标,对YOLOv7的结构进行精简并且基于AIoU(Area Intersection over Union)损失函数优化预测框与验证框的回归过程.在模型中引入双通道注意力机制实现小尺度特征的信息增强,通过融合眨眼频率、闭眼时长和打哈欠时长来判断司机的状态.实验结果表明,本文方法对疲劳检测精度达到98.85%,检测速度达到70 FPS,与其他算法相比,本文算法具有更好的准确性和实时性.

扫秒式与跳秒式机芯声发射信号时间序列研究

声发射技术是评价机芯内部结构及传动所产生的振动和噪声的有效方法,试验研究了扫秒式机芯和跳秒式机芯的声发射信号特征参数及其时域信号,并对其建立时间序列AR模型进行分析.研究表明,相比扫秒式机芯,跳秒式机芯声发射信号能量与振幅更大,具有较强的信号强度和频度,且其时域信号更为对称,波形振幅更大.机芯声发射信号时间序列AR模型可以较好表征出不同类型机芯的振动及噪声特征,可用于机芯结构性能的评价表征.

基于模糊自适应PID的汽车硅油风扇离合器性能测试系统研究

以汽车硅油风扇离合器为研究对象,结合单片机和传感器技术,开发出性能测试系统.提出模糊自适应PID动态控制算法,设计控制器控制温度,利用速度传感器检测风扇转速,对测试系统进行整体设计,给出了硬件总体设计框图,设计模拟量输入输出电路,并设计对应的软件系统.实验结果表明:测试系统升降温速率最高不超过8.5℃/min,耦合区加温速率约为2.3℃/min,分离区降温速率约为6.6℃/min,系统性能稳定,符合标准.

“村超”“村BA”助力贵州乡村体育产业高质量发展研究

基于乡村振兴的战略背景,厘清了“村超”“村BA”助力贵州乡村体育产业高质量发展的价值意蕴,剖析了“村超”“村BA”助力贵州乡村体育产业高质量发展的优势及现实困境,提出了“村超”“村BA”助力贵州乡村体育产业高质量发展的纾解路径,以期助推“十四五”时期贵州国民经济社会高质量发展.

基于结构元理论的模糊数可能度排序方法

简化了区间数比较的可能度公理,提出了模糊数比较的可能度公理.基于结构元理论,定义了模糊数的减法型可能度、除法型可能度.通过8组模糊数集,对4个可能度模型进行比较分析,以说明减法型可能度和除法型可能度的性能.

虚实结合的供配电实训系统研究设计

供配电培训在提高电力行业运行人员专业技能、提升电气专业学生知识水平方面发挥着不可取代的作用.针对供配电试验安全风险大、培训效率低等问题,开发出虚实结合的供配电实训系统,实现在低电压工作环境下模拟供配电高压试验.该供配电虚实结合实训系统与实际运行状况相接近,可以快速、高效地进行专业人员的培训,具有高低压供配电实操、综合自动化系统实操、供配电系统虚实结合模拟操作等功能.该系统提高了培训效率,改善了培训质量,并在教学试验阶段得到了较好的效果,具有一定的推广价值.

基于深度学习优化的图像高质量动态降噪算法

电子设备采集图像会受到光照、湿度等因素影响,从而产生噪声污染,影响图像的视觉效果.本研究以残差网络深度学习模型为基础,融合注意力机制构建图像动态降噪方法,采用深度可分离残差网络模型取代传统CNN网络来进行图像去噪的特征提取,同时在残差网络模型中加入了非局部注意力模块和通道注意力模块来优化去噪中的特征提取任务.实验结果表明,构建的模型参数具备更好的图像降噪特征提取效果,其PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)值最大为28.88.同时在不同的数据集性能测试中,AD-ResNet降噪模型在高斯噪声的处理中最高峰值信噪比为27.32,最高结构相似度为0.7826;而在泊松噪声处理中,最高峰值信噪比为26.61,最高结构相似度为0.7374.本文方法实现了高精确率和高效率图像降噪,具备有效的图像降噪处理性能.

篮球文化对青少年参与篮球运动意愿的影响

篮球文化对青少年的影响主要体现在他们参与篮球运动的意愿上.这种影响受多个因素的综合作用,包括社会因素、家庭影响、校园因素和个人因素等.为进一步探究这些因素,设计了问卷调查,并对调查数据进行了信度和效度检验,揭示这些因素之间的内在联系和作用机制,推动青少年篮球运动的普及和发展.

高校武术课程“双线”融合教学策略

通过线上线下“双线”融合教学模式开设相关课程,搭建相关教学模式和体系,形成相关考核制度,已经成为各高校常态化的课程建设路径之一.包括武术课程在内的高校课程“双线”融合教学模式在经历了解释性研究与应用探索阶段之后,目前已进入较为成熟的融合发展阶段.文章基于对部分高校武术课程线上线下教学情况的调研,分析了新时代背景下高校武术课程教学的新策略,探索了“双线”融合创新路径,设计了“双线”融合教学模式,构建了武术课程的线上教学体系,以期实现武术课程教学质量中“量”与“质”的全面提高.

一种改进的鲸鱼优化算法在工程上的应用

针对鲸鱼优化算法存在收敛速度慢、易于陷入局部最优、收敛精度不高等问题,提出一种混合策略的改进鲸鱼优化算法(LWWOA).首先在全局搜索阶段引入莱维飞行,然后在螺旋更新阶段加入一个随机调整的惯性权重,最后将改进的鲸鱼优化算法应用于实际工程的优化设计问题,应用场景包括三杆桁架设计和压力弹簧的设计.仿真结果表明,LWWOA具有较快的收敛速度和较优的收敛精度,对实际工程的设计具有指导意义,并能拓展到其他领域.

基于Logistic映射的社交网络敏感信息加密算法

为保护多种社交网络敏感信息安全,研究基于Logistic映射的社交网络敏感信息加密算法.此算法采用基于经验模态分解的社交网络信息预处理方法,以经验模态分解的方式,对复杂的社交网络信息去冗后,通过基于演化超网络的社交网络敏感信息挖掘方法,提取去冗后社交网络信息中敏感信息;由基于Logistic映射分组加密算法,生成敏感信息二进制随机序列,将其分为两部分明文,一部分明文执行置乱处理,另一部分明文执行异或运算,构建社交网络敏感信息的密文,完成社交网络敏感信息加密.实验结果表明,所提算法加密性能良好,可以有效改变文本类、图像类社交网络敏感信息,原始敏感信息特征完全改变,可保护多种社交网络敏感信息安全.

基于GPSSA算法的无人机中继通信航迹规划方法研究

目前针对无人机中继通信航迹的规划方法未考虑航迹规划中存在的约束条件及代价函数,导致得到的规划航迹中断概率、通信误码率偏高.针对上述问题,提出一种基于改进麻雀算法的无人机中继航迹规划方法.根据无人机任务区信息和通信环境,建立通信障碍代价模型,通过真实约束,建立约束函数和代价函数,将其应用到麻雀搜索算法中,设计总体的航迹寻优规划流程,并应用仿真实验验证所提出的改进麻雀优化方法的有效性,实验结果表明,在不同的转角约束条件下,设计方法得到的航迹中断概率、通信误码率均有一定降低.

广义多粒度双量化邻域粗糙集

针对实数型数据的信息量化问题,引入相对概念和绝对基数构建了广义多粒度双量化邻域粗糙集模型.首先,通过I型和II型广义多粒度上、下邻域特征支撑函数构建两类广义多粒度上、下邻域近似算子并讨论其性质;其次,讨论了两种广义多粒度邻域粗糙集的关系;最后,通过传染病案例实证分析了模型的实用性和有效性.

水中有机污染物与臭氧反应速率常数的可解释性机器学习模型

运用多元线性回归(MLR)、非线性支持向量回归(SVR)以及投影寻踪回归(PPR)方法构建了定量结构-活性关系(QSAR)模型,以预测水相有机物与臭氧的反应速率常数(logK_(O_(3))).采用内检验和外检验方法,对模型的拟合性能、稳健性以及预测能力进行了比较.结果表明,非线性模型结果优于线性模型;PPR模型的性能最佳.采用SHAP方法对PPR进行可视化表征及分析,以提高模型预测结果的可靠性,增强模型的透明度,从而弥补了机器学习模型的“黑箱”缺陷.最后,利用Williams图法表征了PPR模型的应用域范围(AD).

体能循环训练对女大学生身体素质的影响

对20名女大学生进行了体能循环训练,训练方案为在60%~80%的心率储备下进行45 min的体能训练,每周进行3次,持续6周,并对循环训练前后的身体成分、身体素质和血浆中成纤维细胞生长因子-21的浓度进行分析.结果显示,体重、腰围、体脂百分比下降,而肌力和心肺功能在循环训练后增加,成纤维细胞生长因子-21水平并没有显著变化.结果表明,女大学生要降低肥胖指数和改善身体素质,循环训练可能是理想的选择,但还需要进一步研究循环训练对成纤维细胞生长因子-21的影响.

基于数理统计法探讨瑜伽训练对高校男生身体机能的影响

以某大学参加瑜伽练习的15名男生为实验组,进行8周瑜伽练习后,将实验组男生的身体机能进行统计分析和对比.研究发现:参加瑜伽运动的男生体重呈现下降态势,体脂比的变化更加健康;在心肺功能的有氧能力提升方面,实验组在显著程度上大于对照组;被测试者在瑜伽练习后的睡眠质量也要显著优于练习前.基于此,认为可在高校男生中推广瑜伽运动,以期普遍增强学生体质.

材料科学与工程专业课题结合式的综合实验教学探索

针对传统材料科学与工程专业综合实验教学现状及存在的问题,提出课题结合式的综合实验教学改革.课题结合式的综合实验使学生由被动转为主体,自主进行实验方案设计、样品制备、材料表征及性能分析,结果分析与讨论,从而培养学生理论联系实践、提出问题、分析问题和解决问题的能力,培养学生的团队协作能力和专业交流能力,为学生毕业后走上工作岗位打下良好的基础.

基于交叉视图和深度引导变换器的3D目标检测方法

基于多相机拍摄的多视角图像,提出用于3D目标检测的深度引导变换器.首先,设计了轻量级的深度预测器,在无需额外的深度数据集下生成基于目标的稀疏深度图和低维深度特征;其次,开发了一种具有深度引导的跨视图变换器,用于融合深度特征和不同视图的图像特征,进而生成高质量的3D检测结果.实验结果表明,该方法的行人3D检测精度比现有的多相机检测方法高10%AP,多类别平均精度和和NDS指标均高出约3%,且整体运行性能比现有方法快近5倍.

基于音频动态特征重组和TCN-Attention的电力变压器故障诊断方法

电力变压器是电力系统的重要电气设备之一,对变压器进行在线故障诊断是降低电力系统运维成本、提高电力系统稳定性的关键措施.基于电力变压器运行时的音频信息,提出音频信号动态特征重组和TCN-Attention模型实现变压器典型故障的精准识别.首先,分析变压器音频信号的SRA、RMS、峭度和裕度特征;然后,根据特征与变压器故障之间的相关性、鲁棒性和时序单调性实现不同特征的加权融合,得到变压器音频信号的综合特征;最后,设计TCN-Attention模型分析变压器音频特征从而实现故障诊断,并基于注意力机制增强音频特征中的重要信息,以提升变压器故障的识别准确率.本文采集了变压器在正常运行、绕组故障和铁芯故障3种状态下的音频信号构成数据集,对所提方法进行验证.实验结果表明,本文方法根据变压器音频信号进行故障诊断的准确率可达90%以上,实现了变压器故障的智能诊断,对保障电力系统稳定运行具有重要意义.

基于衰减指数的主动配电网纵联保护新方法研究

根据光伏并网系统中光伏与大系统电源故障输出特性的差异,提出一种基于电流衰减指数的主动配电网保护新原理.首先对采集的保护线路首、末端电流进行滤波、去噪,以避免噪声造成Prony计算不精确的问题;再将线路首、末端电流衰减指数作差与给定门槛值比较,以便判断故障区域;最后通过改变故障位置、故障距离以及光伏渗透率,验证该方法在不同情况下的适用性.通过Matlab仿真实验表明本文提出的方法能够准确判断线内、线外故障,并且其对判断故障相有一定效果.