基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法

由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。

新形势下“五位一体”融合式教学初探——以“通信原理”课程为例

随着线上线下混合式教学趋于常态化,践行新时代背景下高等教育发展的新要求,按照“两性一度”标准,结合数字化学习环境和学习资源,探讨课程教学创新方法,提升教学质量及教学支持服务越来越受到重视。以地方院校“通信原理”课程的教学为例,以人为本、以学生为中心、以能力为重点,构建了“五位一体”融合式全过程“闭环式”教学模式,形成“畅销教材+特色在线课+线下个性教学+多维度过程评价”的混合式教学生态,以适应多种新教学场景的挑战。为了实现教学效果与线下课堂教学质量实质等效,甚至取得更佳效果,课程组进行了实践探索,并分析学习效果的影响因素,逐步完善考核评价机制。通过一系列改革探索和应用实践,课程教学已取得一定成效。

利用CARS-CNN模型的土壤有机质含量高光谱预测

卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光-近红外(VIS-NIR)350~1700 nm内的807个光谱波段,通过多元散射校正(MSC)和一阶微分变换进行光谱数据去噪和变换。分别使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选敏感波长实现光谱数据降维。为解决传统手段泛化性差以及深层CNN网络复杂且负载过大的问题,基于CARS与SPA算法,提出一种基于6层卷积层的浅层CNN模型预测,并对比具有不同卷积尺寸和卷积数量的1D-CNN1、1D-CNN2以寻找最优网络参数。通过对比VGG16、支持向量回归(SVR)、最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)建立预测模型在特征波长以及全波段的表现确定最佳模型。结果表明,相比于全谱波段和SPA筛选算法,基于CARS筛选特征波长建立的模型整体表现更好,波段数量被压缩至全波段的8%,有效实现了光谱数据的降维。对比全波段数据,基于CARS筛选波长的1D-CNN1、1D-CNN2的表现更好,模型预测R2分别提升了0.028,0.018;RMSE分别降低了0.150和0.107 g·kg^(-1)。整体上,基于CARS的1D-CNN1模型表现最好,预测R2=0.846,RMSE=3.145 g·kg^(-1),降低了网络负载的同时提高了模型精度,同时也证明了小尺寸卷积的表现优于更多数量的大尺寸卷积,能够更好的获取数据特征。通过CARS筛选特征波长结合浅层CNN建立SOM含量预测模型,为建立高精度的SOM含量预测模型提供了方法与参考。

典型层状硅酸盐矿物分子模拟研究进展

层状硅酸盐矿物性质特殊,在矿物浮选、矿物材料应用等领域的研究都备受关注。分子模拟作为一种高效分析预测手段,能从微观角度理解层状硅酸盐矿物的性质。综述了滑石、蛇纹石、蒙脱石、高岭石、云母等5种典型层状硅酸盐矿物的分子模拟研究现状,主要包括层间水化作用、矿物吸附浮选药剂及其他污染物,旨在进一步认识层状硅酸盐矿物并更好地分离与利用层状硅酸盐矿物。

白假丝酵母菌致颅内感染2例分析

颅内真菌感染以隐球菌[1]、曲霉菌[2]、毛霉菌[3]、假丝酵母菌[4]等常见,多为条件致病菌。白假丝酵母菌致颅内感染一般存在于头颅手术后或有血脑屏障破坏的操作后[5],或有鼻窦、鼻旁窦真菌感染的患者[6]。笔者收治白假丝酵母菌致颅内感染患者2例,现分析其发病、诊治及预后情况,旨在为临床诊治该病提供参考。

基于组合赋权-模糊评价法的绿色矿山建设评价

为解决目前绿色矿山采用直接赋分法存在缺乏客观性的难题,首先从资源、环境、社会、经济4方面选取了20项指标构建评价指标体系;其次以IAHP、CRITIC法及模糊综合评价法为理论基础,建立优化组合赋权-模糊综合评价模型;最后以陕西某矿山进行实例分析。结果表明,该矿山的总体绿色矿山建设已达到优秀水平,与实际建设情况相符。模型在兼顾主客观的同时,能充分利用指标信息,客观评价绿色矿山建设水平,可丰富和发展绿色矿山评价理论方法。

基于联合时钟恢复和均衡技术的光互连信号处理方法

在数据中心光互连系统中,针对时钟恢复模块和均衡模块相互依赖而导致两模块先决条件冲突的问题,提出了联合均衡和定时恢复反馈环路的数字信号处理方案。该方案针对PAM4信号特征,采用了改进的Gardner反馈式全数字时钟同步算法,以降低时钟恢复误差、提高收敛性能;在均衡模块,提出并采用了一种基于T/2分数间隔的改进级联多模盲均衡算法,以减小均衡稳态误差、改善信号均衡效果。仿真结果表明,该联合方案能够降低系统误码率,在满足硬判决前向纠错阈值下,40 km传输后的接收机灵敏度为-16 dBm,相较于级联方案提升了至少3 dBm。同时,联合方式的抗抽样时钟偏移(SCO)的能力更强,最大能容忍的SCO提高约200个时钟偏移量,说明本方案可以有效补偿线性损伤和时钟误差。

基于ZigBee技术的温室无线智能控制终端开发

针对温室农业控制的需要,开发了温室无线智能控制终端。该系统基于ZigBee无线网络,以Jennic公司生产的ZigBee无线微型控制器JN5139-M01模块为核心,整个无线传感器网络由无线生理生态监测节点、ZigBee温室无线智能控制终端和智能语音模块组成。无线传感器节点分布于温室的各个测量点执行各数据的采集、预处理和无线发送等工作,温室无线智能控制终端负责处理所有无线传感器节点采集的数据信息。智能语音模块能够根据采集到的信息及时提供生产指导建议。温室无线智能控制终端实现了对温室环境因子(土壤温度、叶片温度,光照、茎秆生长、土壤水分等)的数据采集和有效控制。通过试验验证,该系统运行稳定,并且操作简单,使用方便。

农田信息传输方式现状及研究进展

综述了国内外农田信息传输方式的现状和发展趋势。根据信号传输介质农田信息传输方式可分类为有线通信方式和无线通信方式。在有线通信方式之中,CAN总线通信方式和基于掌上电脑的通信方式是其主要形式,已被应用于农业机械多传感器集成和农田信息采集;无线通信方式可分类为长距离通信(GSM,GPRS等)和短距离通信(蓝牙、ZIGBEE、RFID等)。GSM,GPRS借助于移动通讯网络,实现了农业信息远程采集与设备远程监控。蓝牙、ZIGBEE和RFID则在温室环境监控、农业物流识别以及农产品溯源等方面显示出巨大潜力。未来农田信息系统的发展趋势将是嵌入式系统管理与控制网络化。

小檗碱对骨髓间充质干细胞成骨分化的影响

目的探讨小檗碱对体外培养SD大鼠骨髓间充质干细胞成骨分化的影响。方法应用MTT法检测不同浓度小檗碱对骨髓间充质干细胞增殖情况的影响,以对硝基苯磷酸盐法检测碱性磷酸酶活性,等离子体直读光谱仪检测钙沉积,放射免疫法检测骨钙素含量,茜素红法染色观察钙化结节形成。结果小檗碱在1×10-9～1×10-5mol.L-1浓度范围对骨髓间充质干细胞增殖无明显影响。小檗碱浓度为1×10-7和1×10-6mol.L-1培养3～7d能明显提高骨髓间充质干细胞内碱性磷酸酶活性。小檗碱在1×10-7～1×10-5mol.L-1浓度范围培养22d能明显促进骨髓间充质干细胞骨钙素合成和分泌。小檗碱在浓度为1×10-6和1×10-5mol.L-1培养28d时钙盐沉积量和钙化结节形成增加。结论小檗碱可促进骨髓间充质干细胞向成骨细胞方向分化,增强骨钙化。这可能为其防治骨质疏松的机制之一。

接收机朝向随机的NOMA-VLC系统性能

在可见光通信(visible light communication, VLC)系统中,针对用户位置、接收机朝向对视距(line of sight, LOS)链路影响严重,以及实时准确的信道状态信息(channel state information, CSI)反馈需求而导致的整体计算复杂性问题,对用户位置和接收机朝向随机的下行VLC系统性能进行了研究,并利用非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提高频谱利用率。根据用户位置以及接收机朝向模型建立的室内VLC系统一般框架,推导了中断概率以及遍历和速率解析表达式。在此基础上,进一步提出了不同的NOMA调度机制及用户反馈策略,以提高系统性能、降低链路开销。最后,通过蒙特卡洛仿真验证了解析结果的正确性。仿真结果表明,用户位置和接收机朝向会严重影响VLC系统性能,且对于任意NOMA调度机制,同时反馈距离和朝向信息比只反馈距离信息更具优越性。

基于土壤参数的冬小麦产量预测模型

为了实现冬小麦的精细田间管理,研究了基于土壤参数的冬小麦产量预测模型。采用灰色理论对冬小麦土壤电导率EC值,全氮含量,K+、NO3-以及土壤pH值等因子进行灰色关联度分析,结果表明土壤EC值与土壤全氮含量,K+以及土壤pH值的灰色关联度较高。在分析不同生长时期土壤EC值,全氮含量,K+、NO3-以及土壤pH值和产量间的相关系数的基础上,采用土壤EC值,全氮含量以及K+作为模型的输入,产量作为输出,建立了冬小麦产量预测BP神经网络(BPNN)模型;采用土壤EC值,全氮含量,K+,灰色关联度作为输入,建立了小麦产量的模糊最小二乘支持向量机(FLSSVM)预测模型。建模结果表明,BPNN模型的预测决定系数达0.8237,验证决定系数达0.7367;FLSSVM模型的预测决定系数达0.8625,验证决定系数达0.8003。BP神经网络以及FLSSVM预测模型的精度都较高,可以用来评估作物产量,为精细农业变量处方管理提供理论与技术支持。

多载具自动化立体仓库货位分配与作业调度集成优化

为提高多载具自动化立体仓库进出库作业效率,提出货位分配与作业调度集成优化方法。从指令分组、货位分配及子行程作业模式与顺序3方面进行分析,结合堆垛机实际运作规律,构建以最小化行程时间为目标函数的集成优化数学模型。针对二者相互反馈的特点,设计了双层遗传搜索算法对模型进行求解,该算法使优化形成一个闭环,可得到比较理想的解。仿真实验结果表明,双层遗传算法在不同的订单规模和载具数量下均能获得满意解;与分别优化相比,所提方法能够有效缩短作业时间。

冬枣光谱数据的灰色关联分析及叶片氮素含量预测

采用灰色理论对冬枣叶片氮素含量和光谱反射率之间进行了灰度关联分析,分析结果显示波长560,678以及786nm处的光谱反射率(G560,R678,NIR786)与冬枣叶片氮素含量之间的灰色关联度最高。利用上述三个特征波段光谱反射率计算得到的植被指数共计9个。进一步运用灰色系统理论分析了九种植被指数与叶片氮素含量的灰色关联度,结果显示:归一化植被指数(NDVI)、绿色比值植被指数(GRVI)、归一化差异绿度植被指数(NDGI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)和组合归一化植被指数(CNDVI)等5个指数与叶片氮素含量的灰色关联度较高。利用3个特征波段的光谱反射率和5个关联度较高的植被指数,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及GM(1,N)模型建立了冬枣叶片氮素含量预测模型。结果表明,采用特征波段光谱反射率(G560,R678,NIR786)建立的冬枣叶片氮素含量GM(1,N)模型的精度最高,预测R2达0.928,验证R2达0.896。

子母式穿梭车仓储系统复合作业路径优化

针对子母式穿梭车仓储系统复合作业路径优化问题,分析了两套子母车配一台升降机在一次存取货作业中的3种不同作业方式,以存取货作业时间最短为目标建立了进出库复合作业调度模型。设计结合交叉变异算子的自适应粒子群算法对该模型进行路径优化求解,并对两套子母穿梭车进行合理调度。仿真结果表明,该调度模型针对子母式穿梭车仓储系统复合作业具有较高的准确性,升降机与子母穿梭车以1∶2的配比方式在不同订单规模下能够更经济有效地缩短仓储系统的进出库复合作业时间,提高作业效率。

江淮流域6-7月极端强降水事件时空变化及环流异常

基于江淮流域近53年(1961—2013年)逐日降水观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,利用百分位法定义了江淮流域6—7月极端强降水阈值,通过经验正交分解(EOF)方法将极端强降水事件分为沿淮型、沿江型和江南型三种类型。选取各类型极端强降水事件的典型个例,对环流形势进行诊断分析,结果表明:三种典型极端强降水事件发生时,850 h Pa上均存在由华南西部向长江中下游的低空西南急流,沿淮型急流强度最强、急流轴位置最北,沿江型次之,江南型最弱、急流轴位置最南;500 h Pa西太平洋副热带高压脊线和西伸脊点异常主要通过改变急流轴位置,来影响极端强降水的落区;200 h Pa上高空西风急流均表现出强度偏强,急流带偏窄,高空急流入口的右侧与对流层低层西南急流北侧相重合。在高低空急流的共同作用下,极端强降水发生区域上方垂直速度异常偏强,比湿异常偏大,梅雨锋位置的差异决定了极端强降水的发生区域;无论是沿淮型、沿江型还是江南型极端强降水事件发生时水汽主要来自孟加拉湾到中国南海附近海域。

基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型

目的为了实时监测农产品始终处于低温、适宜湿度等条件下,实现农产品质量信息的及时反馈和预警。方法针对农产品在冷链物流中的质量安全问题,首先分析影响其质量安全的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,构建农产品的质量安全预警指标体系。然后设计结合交叉变异算子的自适应混合粒子群算法(AHPSO)优化支持向量机(SVM)参数,以此建立基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型。结果以苹果的预警指标体系为例,经过模型训练和预测后,预测输出曲线与期望输出曲线均能较好拟合,误差值小。结论该方法较传统的BP神经网络与支持向量机方法,在解决实际问题中预测结果精度更高,可以有效提高农产品冷链物流中质量安全预警的准确性。

基于多色集合和粒子群算法的立体仓库货位分配优化

介绍了多色集合和粒子群算法的原理与方法,提出了基于多色集合和粒子群算法相结合的决策模型,以解决自动化立体仓库货位分配时货架的稳定性和出入库效率问题。利用多色集合理论对货架进行分区,在相应区域内利用粒子群算法对入库货位进行分配。在迭代过程中对粒子进行多样性处理,避免了结果陷入局部最优。通过实例证明该方法能在保证货架稳定性的前提下缩短入库时间,提高入库效率,解决了货位分配的优化问题。

基于近地光谱探测技术的冬小麦变量施肥

首先利用GreenSeeker RT200变量施肥机器系统按小区测量了田间试验区冬小麦在拔节期的归一化植被指数NDVI,然后根据改进的氮肥优化算法,由测得的NDVI数据和预测的谷物可能产量等参数,计算出氮肥需要量FNR,进而根据不同小区的氮肥需要量进行了田间变量施肥。试验结果表明,采用变量施肥之后,冬小麦的NDVI空间变异明显变小,作物长势趋于平衡。对比常规管理区和精准管理区的产量分布,精准管理区的产量不仅空间变异小,而且产量明显提高。

基于Flexsim的某医药物流中心拣货流程优化研究

目的将Flexsim仿真软件应用于医药物流行业,以提高医药物流中心零货库拣货流程的运作效率。方法以某大型医药物流中心为研究对象,根据该零货库区的布局,使用Flexsim仿真软件进行建模仿真,并根据订单拣选作业流程运用Flexsim脚本语言和C语言进行了编程。分析模型运行结果,找出了瓶颈,并对拣货流程进行了优化。结果优化后的流程,提高了拣货作业的效率,缩短了拣货时间。结论采用建模仿真的方法,找出拣货流程的瓶颈问题,并进行合理优化,可以提高医药物流中心零货库的拣货效率。