提高PAL制彩色电视机清晰度的措施

从时间频率，空间水平频率二维频域分析了ＰＡＬ制彩色电视系统存在的缺陷，提出了改进图象质量的措施：采用自适应Ｙ／Ｃ分离滤波器；通过使用扫描内插技术将隔行扫描方式转换为逐行扫描方式以提高垂直分解力，减弱场频闪烁现象；最后提出减弱图象重影的一种技术方案。

组合屏电视墙显示器的设计

组合屏电视墙是近年来出现的一种大屏幕彩色显示设备。屏幕墙是由许多电视幸福器按矩阵排列并紧密拼接而成为一个大型砌墙式显示屏,共同显示一整幅放大的电视图像。分屏数常采用4×4、6×6或8×8几种规格。目前,组合屏电视墙已被广泛应用于展览会、广告等领域,并可以由电脑控制实现特技控制。

基于低碳经济的环境会计信息披露框架设计

随着世界各国对于"低碳经济"问题的日益重视,基于低碳经济的环境会计信息披露就显得尤为重要。本文首先分析了低碳会计信息披露现状,其次,深入探讨了低碳会计信息披露内容的框架设计,具有一定的参考价值。

基于非线性分类网络的气体钻井风险智能识别方法

针对气体钻井领域现有的风险智能识别方法泛化性差,且在风险发生初期识别正确率偏低,导致风险正确识别时间点滞后的问题,对气体钻井随钻监测数据进行挖掘分析,并提出了一种适用于该场景下的改进卷积神经网络模型,用于钻井工况的风险识别。该模型采用卷积层提取多个随钻监测参数随时间变化的关联特征,采用具有非线性分类能力的RBF(radial basis function)网络替换全连接层进行特征分类,提升分类精度的同时,也将工况过渡阶段风险识别的时间点进一步提前。引入K均值算法对RBF聚类中心以及中心宽度值进行初始化,解决不合理初始值导致模型对工况样本训练无法收敛的问题。引入基于距离均方误差的损失函数分量,对整个网络模型进行训练来优化模型参数,以保证网络训练过程中能不断调整最佳聚类中心。制定了一种隐藏层节点数选取准则以提高模型的计算效率和泛化性。与传统卷积神经网络模型进行了现场应用对比,结果显示,该网络模型对产气、出水、卡钻三种常见风险识别时间点提前56 s、16 s、8 s,充分展现了非线性分类神经网络在油气田勘探开发领域的适用性。