多层卷积神经网络深度学习算法可移植性分析

在现实环境下,出现恶意用户或攻击者对机器学习算法的攻击;在应用过程中,机器学习算法也会受到物体形状、位移、尺度、光照、背景等因素的影响。针对这些使用过程中所产生的安全性问题,本文提出了基于多层卷积神经网络深度学习算法的图像识别方法,并对其可移植性进行分析,通过对抗性训练提高模型泛化能力来防御对抗样例攻击。针对可用性攻击,在前向传播过程中,采用训练好的多层卷积神经网络深度学习模型自动提取输入图像特征,并利用模型权值共享、更新、下采样等操作对输入图像做降采样处理,降低计算复杂度;在反向传播过程中,利用delta法则和Fisher准则,以及基于类内距离和类间距离的能量约束函数实时调整多层卷积神经网络深度学习模型参数,计算模型输出层各个输出单元的残差,使模型权值能够更加快速收敛到有利于图像识别的最优值。测试结果表明:多层卷积神经网络深度学习算法在图像识别领域的应用具有识别准确率和鲁棒性较高,耗时较短的优点,从理论和实验2方面证明了算法的可移植性。

国际电子商务对废旧再生塑料循环回收营销的研究

塑料用品在为人们生活提供便利的同时,会对环境造成很大危害,由于塑料使用量大幅度提高,传统回收营销模式对环保产业发展产生制约。基于此,本文提出国际电子商务对废旧再生塑料循环回收营销的研究。分析废旧塑料回收与再生现状,其中现阶段主要再生技术包括简单再生与改性再生;探索塑料循环回收营销面临的瓶颈,一是缺少宏观层面规划,二是缺乏市场管理;利用国际电子商务成本低、交易便捷等优势,对营销渠道实行电子化管理,实现环境工程的网上招标,提高招标效率,增强透明度,同时提倡签署网络协议,利用网上交易降低劳动成本,并构建环保企业电子商务模式下的物流体系,为环保事业提供技术支持。

基于CNFET的三值脉冲型移位寄存器设计

通过对碳纳米场效应晶体管(Carbon Nanotube Field Effect Transistor,CNFET)多阈值特性和多值逻辑原理的研究,结合移位寄存器设计方法,提出基于CNFET的具有左移右移并入并出功能的三值脉冲型移位寄存器设计方案.该方案首先利用开关信号理论和CNFET特性设计三值D触发器;然后设计三值T运算电路,并实现数据选择器逻辑功能;最后,在此基础上设计基于CNFET的三值脉冲型移位寄存器.经实验验证,所设计的电路输出稳定,具有正确的逻辑功能,且与CMOS低功耗移位寄存器相比,功耗延时积(Power-Delay Product)降低76.7%.

基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计与研究

通过对小波神经网络算法进行研究和分析,针对传统粒子群算法很容易陷入局部最优的问题,提出了改进粒子群优化算法,在粒子群优化算法中融入遗传算法中的交叉和变异因子,并采用了惯性权重因子线性递减的优化方式。最后,采用仿真实验的方式对小波网络进行训练,并将网络运用到二级倒立摆的控制中,验证了小波神经网络控制器的有效性,控制器具有很强的抗干扰能力。

地面建设设备安装及集输管道施工技术探讨

油田地面建设过程中石油资源的运输安全、运输效率与设备安装、集输管道施工质量有着密切的关系,直接影响油田的供油能力。本文主要阐述了石油地面建设设备的安装的基本内容,对集输管道施工技术进行分析,保障我国石油资源运输的安全、稳定,促进石油企业的可持续发展。

地面工程设备安装与集输管道施工技术探讨

近年来我国石油开采进入了末期阶段,原油开采难度逐步提高,生产成本也难以控制,对石油企业平稳可持续发展带来了巨大的压力。为了缓解石油企业生存压力,我国石油企业扩大了原油开发开采的规模,这对地面工程设备的安装以及技术管道施工工艺提出了更高的要求。地面工程以及集输管道施工工程日渐密集,不仅要求工程项目具有更高的施工效率,也对工程技术和施工方法提出了更高的要求,才可以降低工程项目的综合施工成本,提高工程项目的施工质量。课题研究由此出发,针对油田地面工程项目的实际需求,结合地面工程项目设备安装以及集输管线铺设的施工现状,分析存在的问题及弊端,并结合国内外先进的工程技术以及施工经验提出相应的优化完善策略。

地面设备安装及集输管道施工研究

地面设备在安装过程中,制约因素比较多,最主要的制约因素为合理进行安装方式的选择,传统安装方式极大程度对安装质量产生着影响,对后续石油企业生产经营产生负面影响,所以这就需要合理进行地面设备安装分析,优化集输管道施工建设,以合理选用安装方式及施工方式,以促进化工工艺管道安装效果的提升。