一种改进ADAM-CNN模型的钢筋混凝土腐蚀检测方法

针对钢筋混凝土腐蚀检测中单一传感器或检测方式获取锈蚀特征信息不足及准确率不高等问题,提出一种改进神经网络模型结构下对集成阳极梯、应变力、温度传感器的多传感器数据融合检测方式。首先将一维多传感器数据二维化,采用卷积核对特征信息滤波提取,提取后的信息平展后连接BP残差神经网络层,增强浅层低非线性度特征信息向深层网络的直接传递和重复利用,提高网络模型的拟合及泛化能力。针对ADAM优化算法在模型训练后期学习率可能震荡不收敛问题,引入分段学习率衰减策略抑制后期震荡,同时对二阶矩估计梯度变化进行调整,提高迭代收敛效率。仿真结果表明,改进后的ADAM-CNN算法模型具有更好的分类性能,在钢筋腐蚀样本测试集上的平均准确率为96.2%。

基于给定收敛律的四旋翼高阶滑模控制器设计

针对四旋翼飞行器系统存在外界未知扰动和建模误差不确定性等问题,提出一种新的基于给定收敛律算法的高阶滑模控制方法。设计给定收敛律控制器,定义积分形式滑模面,将符号函数与滑模变量的导数相结合进行控制,有效抑制了系统抖振;基于Lyapunov函数理论,引入可调变量,证明了控制系统的稳定性,推导了有限时间内收敛性;通过对四旋翼飞行器控制系统进行仿真,实现了在有限时间内高精度的准确跟踪期望轨迹,提高了控制精度和鲁棒性。

基于深度残差反向传播神经网络的钢筋腐蚀检测

针对小样本数据下浅层神经网络模型拟合能力不足,而加深网络层数出现网络性能退化问题,提出一种双跳跃深度残差反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,每个残差块堆叠3个同维度网络层,在网络的一、二层和一、三层之间加入双跳跃连接,增强浅层低非线性度特征信息向深层网络的直接传递和重复利用,且在反向传播过程中避免了梯度消失,提升模型分类准确率。同时引入一阶矩估计梯度指数加权平均因子对Adam算法中影响学习率的二阶矩估计梯度进行调整,优化网络的收敛能力。将改进后的算法模型用于钢筋腐蚀样本数据训练及测试,仿真结果表明,改进后的算法模型具有更好的分类性能。

新经济环境下房地产企业财务战略选择分析

在国内大部分的房地产公司中,90% 的公司都是中小型的房地产公司。 小规模、资金缺乏、抗风险能力差、管理薄弱等问题对我国中小型地产的发展造成了很大的冲击。 而且缺少与长远发展需求相适应的战略措施,一旦碰到了政府的房地产管制措施,将会造成巨额的融资困难。 因此,房地产行业也存在着大量的坏账现象,导致了银行业的不良贷款增多,严重影响了整个国家的发展。 所以,探讨新的金融背景下的房地产公司的财务战略,对推动我国房地产行业的发展具有十分重大的现实意义。在房地产开发经营中,要充分认识到政府的政策和市场的发展状况,不断提高自身经营水平,拓宽融资渠道,保证自身经营的稳定性和盈利性。 同时,我们要积极学习和借鉴国外的成功运作模式,以扩大公司的规模,确立公司在市场中的定位,增强公司的竞争能力。