三维荧光光谱和主成分分析法在茶叶品质鉴别中的应用研究

提出一种综合运用三维荧光光谱、等强度指纹图谱和主成分分析技术对多种茶叶样本进行品质鉴定和种类区分的新方法。三维荧光谱可提供比常规荧光谱更加完整的特征信息,以荧光谱的多峰为变量,以其荧光强度值为样本观测值,利用主成分分析法实现了异常茶样本的检测,并利用贡献图确定影响茶性能的关键因素。通过对15种茶叶样品进行的实验,验证了该方法的可行性。

碱性Cu布线抛光液速率特性及平坦化性能的研究

Cu的双大马士革工艺加上化学机械平坦化(CMP)技术是目前制备Cu布线行之有效的方法。CuCMP制程中,抛光液起着至关重要的作用,针对目前国际主流酸性抛光液存在的问题和Cu及其氧化物与氢氧化物不溶于水的难题,研发了多羟多胺碱性Cu布线抛光液,研究了此抛光液随压力、转速及流量变化的特性,同时也研究了其对布线片的平坦化能力。结果表明,抛光液对Cu的去除速率随压力的增大而显著增大,随转速及流量的增加,Cu的去除速率增大缓慢,显著性依次为压力转速>流量。通过对Cu布线抛光实验表明,此抛光液能够实现多种尺寸Cu线条的平坦化。说明研发的碱性抛光液能够实现Cu布线抛光后产物可溶,且不含抑制剂等,能够实现布线片的平坦化。

ULSI碱性抛光液对铜布线平坦化的影响研究

研究了铜化学机械平坦化的模型。通过研究分析,采用40 nm粒径的硅溶胶作为磨料,H2O2作为氧化剂,还包含螯合剂和FA/O表面活性剂作为抛光液。分析了工艺条件(包括压力、流量、转速、温度等)和抛光液(H2O2、有机碱、磨料粒径)对抛光过程的影响。通过实验结果,确定了相应的实验条件和抛光液来解决铜化学机械抛光过程中出现的碟形坑等问题,分析了表面活性剂对表面粗糙度的影响。

一种高性能全差分运算放大器的设计

设计了一种具有高增益、大带宽的全差分折叠式共源共栅增益自举运算放大电路,适用于高速高精度流水线模数转换器余量增益电路(MDAC)的应用,增益自举运算放大器的主放大器和子放大器均采用折叠式共源共栅差分结构,并且主放大器采用开关电容共模反馈来稳定输出电压,该放大器工作在5.0V电源电压下,单端负载为2pF,采用华润上华(CSMC)0.5μm 5VCMOS工艺对电路进行仿真测试,结果显示该运放的直流增益可达到126.3dB,单位增益带宽为316MHz。精度为0.01%时的建立时间为4.3ns。

实用校园网的建设

以建设中共河北省委党校校园网为例 ,介绍了一个校园网的完整实施方案。对校园网建设的实施目标和原则、校园网的功能需求作了详细分析 ,重点论述了校园网的拓扑结构、网络设备的选择 ,尤其是交换机和服务器的选择与安装、网络系统的配置 ,包括代理服务器与防火墙的安装与设置作了详细说明。最后介绍了通过微波通信方式接入Internet,该网的建成实现了校园网内的计算机快速的访问

基于马尔科夫链模型的论文格式审查系统

提出一种基于图像处理审查论文格式的方法,该方法依据论文电子版文档图像像素点间的相关性,应用马尔科夫链模型分割文档图像为正文、标题和图片部分,在人工设定的论文格式规则基础上,对论文的每页图像进行分类审查,可有效提高论文格式审查效率。

基于SWT的RMI双向推送技术的研究及实现

针对信息推送技术是分布式系统的一个研究方向,分析了基于RMI的分布式多层体系结构,并探讨了利用RMI的调用机制来实现信息的推送。为了实现更美观、实用的桌面应用程序,研究了如何将SWT同RMI结合实现双向推送技术,并使用JavaWebStart技术利用Web服务器对其进行部署、发布和维护,提供了一个从设计、实现、部署与维护的分布式应用程序的解决方案。

基于改进Deeplabv3+的电力线分割方法研究

针对已有的分割算法存在的复杂场景干扰大、分割不准确的问题,提出一种用于电力线分割任务的改进Deeplabv3+模型。将原始主干网络替换为轻量级Mobilenetv2网络,增加低水平特征,获得5路输入特征,充分提取特征信息;添加空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)的卷积分支数量,调整空洞率,提升图像的特征抓取能力,进一步在每个空洞卷积后加入1×1卷积操作,加快计算速度;提出一种基于坐标注意力机制的语义嵌入分支模块(coordinate attention semantic embedding branch,CASEB),融合第2、3路特征,增强目标特征的表示;引入卷积注意力机制模块(convolution block attention module,CBAM)抑制无用信息的传递,提高模型识别效率。实验结果表明,相对于原Deeplabv3+模型,改进模型在平均像素精度(mean pixel attention,MPA)和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)上分别提升2.37%和3.42%,该方法可提供更加精确的电力线分割结果。

一种SSD-RTF输电线路小目标检测算法研究

针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法对输电线路小目标检测能力弱,并且存在错检和漏检率高、浅层网络语义信息不足等问题,提出了一种SSD-RTF输电线路小目标检测算法模型。在原始的SSD算法主干网络VGG-16浅层网络层添加视觉机制扩大感受野,并且引入三叉乾特征融合模块提取特征图的多尺度特征,增加特征图的鲁棒性;融合FusionNet浅层特征模块,从而增加小目标的提取能力;使用注意力机制提升对关键信息的学习效果,从而提高目标检测效率;改进非极大值抑制提高网络的表示能力。改进后的SSD-RTF算法在自行构建的输电线数据集上的实验结果显示,在检测小目标时的准确性和实时性都有了一定的提高,整体mAP上升了7.5%,同时减少了错检和漏检。

改进MUSIC算法的超声波测风方法研究

针对传统超声波测风装置测风精度不高、抗噪声能力弱,提出了一种改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的超声波测风方法。采用一种弧形6阵元超声波传感器阵列的测风结构,推导其阵列流型;在此基础上,添加小波阈值降噪算法提高信号信噪比,降低噪声信号协方差矩阵的秩;再使用PHAT加权广义互相关时延估计算法以提高时延估计的准确性,同时根据时延关系对传统MUSIC算法矢量矩阵进行改进;最后通过MUSIC算法实现对风速风向的测量。理论分析与仿真结果表明:改进后的MUSIC算法具有较好的抗噪性能和较高的风参数测量精度,测量风速绝对误差达到0.15 m/s,风向绝对误差达到2°,可以应用于对风参数要求较高的场景。

DSP/BIOS实时系统在电智能断路器中的应用

分析了TI公司实时系统的内核DSP/BIOS,以DSP/BIOS内核作为智能断路器的核心设计了智能断路器系统。以线程的形式安排各个子功能模块,分配系统资源,对系统进行详细的分析和设计,最终实现对智能断路器的实时控制。实践证明,整个系统运行良好,提高了系统的实时性和准确性。

化工制药类专业创新实践平台建设的探索与实践

介绍了以为学生提供提高实践能力、培养创新意识的实践平台为目的,建设化工制药类专业创新实践平台的内容、方法、特色、拟解决的问题、现有基础条件、建设思路以及所取得的初步成效。

各向异性核函数均值漂移目标跟踪算法研究

针对传统均值漂移算法利用固定核或对称核函数进行目标跟踪时出现目标跟踪丢失或跟踪失败的问题,提出了基于各向异性核函数的自适应带宽均值漂移目标跟踪算法,以提高目标跟踪的准确性、实时性。在符号距离核函数的基础上引入符号距离约束函数,构成各向异性核函数,满足目标外部的区域函数值为零,为目标跟踪提供准确的跟踪窗。依据基于各向异性核函数的均值漂移应用到目标跟踪中需满足跟踪窗内的样本点到中心点的向量权重之和为0的思想,计算各向异性核函数模板的均值漂移窗口中心。利用相似度阈值对前后两帧目标模板的变化情况进行限制,实现各向异性核函数模板的自适应更新及目标的准确实时跟踪。实验结果表明所提出算法的准确性和实时性较高。

学研结合,提高本科生科研创新素质

在大学生中 ,蕴涵着巨大的创新潜能 ,科研活动是培养和发挥这种潜能必不可少的途径。对学研结合提高本科生科研创新素质 ,我们进行了理论与实践层面的探索 。

利用学科科研优势 培养学生实践能力

我院充分利用学科建设和科研基础较好的优势,凭借高素质的指导教师队伍,以校内实习基地为依托,通过师生互动,学生参与科研课题,在加强学生实践能力、科技创新能力的培养方面进行了有益的探索与实践。

基于小波包能量谱的天气雷达伺服电机故障预警系统研究

设计了数据采集的硬件系统,对天气雷达伺服电机振动信号进行实时采集;对采集的数据采用小波包特征的提取方法,利用小波包能量谱的方法将故障信号进行量化、分解,从而达到对天气雷达伺服电机故障的预警目的。经现场安装实验验证,表明基于小波包能量谱分析的天气雷达伺服电机故障诊断方法是一种方便灵活并且准确度很高的故障诊断方法。

基于BiPLS结合SiPLS的组合权值COD浓度预测模型

水体中过高浓度的有机物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且危害人类身体健康,传统化学法检测水体化学需氧量(COD)的步骤繁琐且时效性差,不利于水体中COD的快速定量检测。针对这些问题,提出了一种将紫外光谱与组合权值模型相结合的快速定量检测COD方法,该组合权值模型是基于反向区间偏最小二乘法(BiPLS)结合组合区间偏最小二乘法(SiPLS)算法对紫外光谱的特征子区间筛选组合,然后依据特征子区间的权值建立的预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制45份COD标准液样本,通过实验获取标准液的紫外光谱数据;对获取到的COD紫外光谱数据做一阶导数和S-G滤波(Savitzky-Golay)的预处理,消除基线漂移和环境干扰噪声;应用SPXY(Sample set partitioning based on jiont X-Y)算法将实验样本数据组划分成校正集和预测集。然后基于BiPLS算法对全光谱区间进行波长筛选,在BiPLS筛选过程中,目标区间的划分数量会对建模产生较大影响,于是对子区间划分数量进行优化,把子区间分成15~25个,在不同区间数下都进行偏最小二乘(PLS)建模,通过交互验证均方根误差(RMSECV)来筛选最优子区间数,得到区间数为18时,模型效果最佳。从18个波长区间筛选出了6个特征波长子区间,入选的子区间为2,1,3,11,7和6,对应波长为234~240,262~268,269~275,290~296,297~303和304~310nm,这6个特征波长区间涵盖了大量的光谱信息,对最终预测模型的贡献度大;接下来通过SiPLS算法对这6个初选区间进行进一步的筛选组合,采用不同的组合数构建不同特征区间上的PLS模型,在相同组合数下,筛选出一个区间组合数最优的结果,对比不同组合数下预测模型的误差与相关性,将6个区间筛选组合为3个特征波长区间,分别为234~240,262~275和290~310nm,这三个特征区间最佳因子数分别为4,4和3。对传统SiPLS的特征区间组合方法进行改进,基于权值的大小来对这3个特征区间进行线性组合,代替过去特征区间直接组合的方法。通过权值公式计算出这3个特征区间的权重大小分别为0.509,0.318和0.173,最终建立线性组合权值COD浓度预测模型。为了验证组合权重预测模型的精度,另外建立了全波长范围内的PLS预测模型、单个特征波长区间的PLS预测模型、直接组合特征波长区间的PLS模型,并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测回收率(T)来对模型评价。验证结果表明,相比其他预测模型,组合权值模型相关系数的平方达到了0.9997,明显优于直接组合特征区间建模的0.9680,预测均方根误差为0.532,比直接组合特征区间的预测模型误差降低了29.3%,预测回收率为96.4%~103.1%,显著地提高了预测精度。该方法简单可行,不会产生二次污染,可为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。

面向多尺度多方向螺栓的检测算法

在工业建设中,螺栓零件是关键的连接件之一,通常用于连接大型机器设备和构件,如钢结构、桥梁、高速公路、建筑、石油管道等。其安装状况的优劣将直接关系到整个设备或结构的稳定性和可靠性。然而,螺栓的安装位置常常处于狭窄、复杂的环境中,利用人工检测不仅难度大,效率低,而且容易出现误判和漏检的情况。为此本文以Faster R-CNN为基础开展螺栓零件的识别研究。针对螺栓零件检测的难点,提出了一种基于多尺度多方向螺栓的检测算法。首先对采集到的图像进行扩增,以提高数据集的多样性;其次,通过改变主干网络增强模型对特征信息的敏感程度,再利用多尺度融合模块加强模型对小目标的检测;在预测框生成阶段,提出自适应旋转区域建议网络,以获取最优预测框;最后,针对多方向检测中出现的边界不连续的问题,通过Gaussian Wasserstein距离和焦点损失作为损失函数来代替传统的Smooth L1损失函数。螺栓零件的识别实验结果表明,改进后的Faster R-CNN模型mAP值能达到87.4%,相比于原始Faster R-CNN模型mAP值提升了7.6%。通过消融实验可以得出,改进后的ResNet50网络相较于原始ResNet50网络的AP值提升了0.2%。与其他旋转检测模型在相同数据集上进行比对得出,本文提出的模型AP值更高,鲁棒性更好。本文所提出的模型可以解决螺栓零件在识别任务中因拍摄角度和复杂环境出现的问题,缓解了因图像尺度和旋转边界不连续带来的问题。

智能小区与智能住宅

计算机技术、通信技术、网络技术、控制技术的迅猛发展与提高．已经影响到人们生活的方方面面．改变了人们生活习惯．提高了人们生活质量。人们对自己住宅的关注已不再仅仅局限于居室面积、周边自然环境、交通等方面．而是把更多的兴趣和注意力放在与外界沟通、信息服务、安全防范、物业管理等方面．正是适应这种社会需求，智能小区和智能住宅因此应运而生。

基于雾天低能见度条件下的车速安全限制

根据行车速度的各种影响因素建立车速安全限制计算关系,最大限度的降低雾天低能见度条件下的行车安全事故。通过对影响车速的各种因素进行分析,基于停车视距计算当前能见度条件下的安全车速,提供当前恶劣条件下的限制车速,对高速公路发挥最大优势,顺畅通车提供良好的技术支持。