基于多源域适应JYPLS迁移的间歇过程质量预测

针对间歇过程数据不足,单源域迁移存在模型偏移,跨域信息损失导致建模效果不佳、负迁移等问题,结合域适应学习和多源域学习方法的优势,提出一种基于多源域适应联合Y偏最小二乘(joint-Y partial least squares,JYPLS)迁移的间歇过程质量预测方法。该方法通过迁移学习使用相似旧过程的数据辅助新过程建模,提高建模效率和模型预测精度;采用多源域适应的方式,通过引入多个源域,有效避免了负迁移;基于域适应思想减少源域和目标域之间的边缘概率分布差异,使得源域知识在目标域更好地泛化。最后,通过青霉素发酵过程的仿真案例验证了所提方法的有效性。

基于虚实结合实验平台的控制类综合实验课程建设

以控制类综合实验课程为基础,构建多层次的实验教学内容,并提出了基于虚拟仿真实验环境与便携式综合实验集成实验箱进行实验验证的虚实结合的实验教学模式。控制类综合实验内容以加热铜块和直流伺服电动机为被控对象,利用KeilμVision4集成环境与Visual Studio2012加载Measurement Studio工具箱完成代码编写,根据Matlab/Simulink对被控对象进行模型辨识与仿真分析完成控制器参数的设计。同时建立一套完整的课程考核体系,学生以小组形式充分利用线上与线下的时间、集中与分散的场地灵活地进行数据采集、代码调试、算法设计和实际操控以完成整个实验课程内容。

基于对齐性和均匀性约束的图神经网络会话推荐方法

会话推荐(session-based recommendation,SBR)旨在匿名状态下通过用户的短期历史行为序列来预测下一个待点击的项目。为解决现有基于图神经网络(graph neural networks,GNNs)的会话推荐方法忽略会话中不同位置相同项目之间差异的问题,在图卷积获得项目表示后,进一步考虑该项目与相邻项目之间的相关性,生成邻域相关的项目表示。此外,鉴于对齐性和均匀性在对比学习中的起到的重要作用,还提出了一种适用于会话推荐的对齐性和均匀性损失方法,以约束生成的会话表示和项目表示。在3个公开数据集上的实验表明,文中提出的模型TAU-GNN的推荐性能优于对比的主流会话推荐模型。

基于精英反向学习与正余弦算法优化的蛇算法

针对蛇算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于精英反向学习策略和正余弦算法优化的蛇算法(ESSO)首先在初始化种群时,引入精英反向学习策略生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在战斗模式下,引入正余弦算法对蛇个体的位置进行更新,使其有效地避免陷入局部最优,并引入自适应权重,平衡全局和局部搜索能力;最后基于12个基准函数进行测试以评估改进算法的效率。结果表明,改进算法与其它6种算法相比,具有更好的全局搜索能力和稳定性,同时,寻优精度和收敛速度也相较原算法有所增强。

一人公司中举证责任倒置规则的存废与演进——以利益均衡为视角

本文以利益均衡原则为导向,通过分析新《公司法》修订过程中对于一人公司举证责任倒置制度反复修改的缘由,探讨一人公司中债权人保护与实控人风险负担的平衡问题。在论证举证责任倒置存在之合理性的同时尝试提出具有可行性的建议,进一步优化一人公司法人人格否认制度,为一人公司债权人与实控人之间的权益平衡增加新的杠杆。

基于高斯混合分布及EM算法的抗干扰定位方法

针对当前导航接收机自主完好性监测算法(RAIM)在欺骗式干扰环境下,存在多故障识别能力弱、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯混合分布及EM算法的抗干扰定位方法,用于存在生成式、转发式欺骗干扰的复杂电子对抗环境。该方法提出一种最小截尾平方和(LTS)估计的快速算法,从而得到高可靠的迭代初值,首次采用高斯混合分布建立极大似然估计模型,并使用EM算法对其进行求解得到可靠的定位结果,最终计算实时定位误差并实现多个干扰的识别。仿真结果表明,所提方法在干扰数量为10时,与MM估计方法相比定位精度提高53%,计算时间缩短到原先的1/5000,具有更高的定位精度以及更短的计算时间,可为电子对抗环境下的高可靠卫星应用提供支撑。

基于沙漏注意力高分辨率网络的人体姿态评估实验

基于人体关键点检测的方法需要融合由高分辨率到低分辨率子网络生成的表示,以提高关键点检测的准确性。设计了一种基于沙漏注意力高分辨率网络的人体姿态评估方法实验,在深度高分辨率表示学习的基础上构建沙漏注意力特征模块,并设计特征回传模块和多阶段监督算法,用融合中继监督和自蒸馏的方式实现高分辨率网络的监督训练。与经典方法在标准数据集上完成人体姿态评估实验对比,并在硬件设备上进行了真实场景实验,实现了行人姿态评估和危险行为报警。

种子发芽试验容易出现的问题及对策

种子发芽试验是验证种子发芽率及田间出苗率的重要方法。种子发芽试验在农业生产中占据重要地位,其准确性和及时性对于农业生产效益和决策科学性至关重要。然而,实际操作中常遇到各种问题,如病菌感染导致的腐烂、包衣种子发芽试验出现的种子或幼苗腐烂现象、干枯现象、不同发芽试验区域幼苗长势不一致、沙床发芽试验中种子拱出沙面、发芽试验重复间数据差异较大、发芽试验结果偏低以及休眠种子发芽率偏低或生长不一致等。针对这些问题,分析其产生的原因,并提出相应的解决方案。包括更换介质,消毒杀菌;包衣浸泡处理,定期消毒;重新包衣,更换杀菌剂;温度控制,预防高温;避免风吹,保湿防蒸发;加大供水总量,适时补水;降低置床密度;保证发芽室温度均匀;增加覆盖层厚度;充分混样;保证介质含水量、环境温度、管理措施一致;更换发芽介质以及针对休眠种子的特殊处理等。通过实施这些策略,有望提高种子发芽率检测的准确性和及时性,为农业生产提供坚实的技术支撑。

一种新型顶部驱动修井系统的设计

随着油田服役时间的增长和油井开发的不断深入,井下技术状况日益复杂,经常出现油井停产待修的情况,为进一步提高修井作业效率,保证油井正常生产,研制了一种由液压马达直接驱动主轴的新型顶部驱动修井系统。该修井系统取消机械减速装置,将液压马达与主轴融合,液压马达直接驱动主轴工作;液压回路采用闭环方式,液压管线可自动盘卷,动力水龙头可自动翻转。厂内试验结果表明,该修井系统各项性能指标达到了设计要求。

基于多源异构信息自适应融合的镁砂熔炼过程运行状态评价

本文针对镁砂熔炼过程中的电流、声音和图像信息,提出了一种基于多源异构信息自适应加权融合的过程运行状态评价方法。首先,针对镁砂熔炼过程中的多源异构信息进行数据预处理,采用深度学习方法建立基于不同信息的运行状态评价子模型;其次,利用注意力机制建立各子模型决策层自适应融合网络,以综合分析不同熔炼状态下的多源异构信息对评价结果的影响;最后,将融合结果输入SoftMax分类器,建立镁砂熔炼过程运行状态评价模型。仿真结果显示,相比于仅依赖单一种类信息建立的评价模型以及现有的深度学习多源异构信息评价模型,本文所提方法综合考虑多源异构信息的共同作用,基于仿真平台数据与实际生产数据的评价准确率分别达99.5%与98.44%,优于其他被比较的方法,验证了所提方法的有效性和优越性。

大别山金寨重力基线场混合重力测量试验与分析

在地震重力区域监测网数据处理过程中,相对重力仪的格值标定和基准控制通常采用本网内的绝对重力基准值,由于仪器格值和控制基准的影响相互耦合,难以定量分析格值、基准控制对测网数据平差处理的影响。文中基于大别山金寨重力基线场的混合重力测量数据,解耦了格值、基准控制的影响,获得了金寨重力基线场的初值。结果表明:金寨重力基线场可以满足安徽地震重力测网仪器标定的需求,对提升监测效率、节约经济成本具有重要意义,也可为其他基线场、地震重力区域监测网数据处理提供参考。

基于分层分块堆叠状态相关降噪自编码器的流程工业过程运行状态评价

本文针对不同运行状态数据差异度小、数据易受强噪声干扰而且具有多工序的流程工业过程,提出了一种基于分层分块堆叠状态相关降噪自编码器(HMSPDAE)的过程运行状态评价方法。首先,根据工艺特性对全流程进行层次结构划分。然后,提出一种堆叠状态相关降噪自编码器模型,用于提取各个子工序及全流程过程数据中与运行状态密切相关的深层特征,进而建立基于HMSPDAE的全流程评价模型。所提方法可以有效降低模型复杂度、增强模型的可解释性。最后,以湿法冶金过程为背景进行仿真验证,结果表明HMSPDAE在两个不同实验中的评价准确率分别达到99.5%和99.38%,均优于其他方法,验证了所提方法的有效性和优越性。

冬种紫云英对石灰性水稻土紫潮泥锌形态的影响

为了解种植紫云英对洞庭湖西北部石灰性水稻土中锌形态转化的驱动作用及其机理,以南县地区湖积物发育出来的紫潮泥为研究对象,通过盆栽试验研究了冬种紫云英和冬闲处理对紫潮泥锌形态及其相互间关系的影响,探讨冬种紫云英后不同形态锌在紫潮泥中的含量变化。结果表明:2个处理均提高了土壤pH值和交换态锌含量,冬种紫云英处理的增幅略低;2个处理均提高了土壤紧结有机结合态锌含量,冬种紫云英处理的增幅更高;冬闲处理提高了氧化锰结合态锌含量,而冬种紫云英处理降低了氧化锰结合态锌含量;2个处理均降低了土壤松结有机结合态锌、碳酸盐结合态锌和矿物残渣态锌含量,冬种紫云英处理对土壤松结有机结合态锌含量的降幅更大,而对碳酸盐结合态锌和矿物残渣态锌含量的降幅较小;冬种紫云英在整个生长期内并不能明显增加紫潮泥的DTPAZn含量;土壤中的锌主要以残渣态存在,其他形态锌占全锌的比例均很小,不足1%。

添加沼渣对餐厨垃圾堆肥腐殖化过程的影响

为探讨添加沼渣对餐厨垃圾堆肥腐殖化过程的影响,设计餐厨垃圾∶沼渣的干基比例分别为4∶0(T1)、3∶1(T2)和1∶3(T3)3个处理,以水稻秸秆作为辅料进行条垛式堆肥。通过测定堆体温度、干物质含量、种子发芽指数以及总氮、总有机碳、胡敏酸和富里酸含量,分析堆体的物料降解、腐殖化程度、碳氮损失和堆肥品质等。结果表明:随着沼渣比例的增加,堆肥的有效积温比、腐殖质聚合度、腐殖化指数均上升;50 d完成堆肥时,T2处理具有最高的干物质降解率(37.16%)、氮含量(23.89 g·kg^(-1))和种子发芽指数(90.59%),并具有较高的有效积温比(63.73%)、腐殖质聚合度(0.84)和腐殖化指数(7.78%)。研究发现,添加沼渣提高了餐厨垃圾堆肥高温期发酵效率,强化了堆肥腐殖化作用,同时也增加了碳、氮损失。

基于静-动态特性协同感知的复杂工业过程运行状态评价

针对当前过程监测和运行状态评价方法等对工况信息感知不全面、漏报和误报现象严重等问题,在深入研究工业现场数据静-动态特性协同感知方法的基础上,提出关键性能指标(Key performance indicators, KPI)驱动的慢特征分析(Slow feature analysis, SFA)算法.将关键性能指标信息融入到慢特征分析中,协同感知复杂工业过程的静-动态特性变化,并进一步通过计算潜变量之间的相似度及其一阶差分间的相似度实现对过程稳态和过渡的评价.在此基础上,建立基于静-动态特性协同感知的过程运行状态评价统一框架.针对非优状态,提出基于稀疏学习的非优因素识别方法,实现对非优因素变量的准确识别.最后,通过重介质选煤过程实际生产数据和田纳西·伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程数据验证了该方法的有效性.

PTM不确定性的间歇过程优化补偿控制策略

过程迁移模型是实现数据不足情况下间歇过程高效建模的有效方法。然而,相似过程之间的差异性和模型不确定性因素,加剧了模型与实际过程之间的不匹配程度。针对过程迁移模型中不确定性问题,提出一种基于修正自适应优化和自校正补偿的策略。首先,利用基于修正自适应策略的批次间优化逐步消除相似过程之间的差异所产生的负面影响。然后,采用自校正补偿策略进一步补偿通过批次间优化得到的次优设定值。此外,模型更新时添加了数据剔除,提升了后续的优化效果。最后,利用草酸钴合成过程的仿真实验,验证了所提方法的有效性。

事件驱动方法在CAS系统集成中的应用研究

近距离空中支援(CAS)在战争中的地位日益提高。美军当前的系统集成方式无法满足武器装备的发展需求,且难以适应战场情况快速变化的趋势。事件驱动架构具有适应大规模分布式应用和支持不可预知功能扩展的优点。本文分析CAS的业务发展需求,结合美军装备情况提出事件驱动的系统集成方法,可提升任务系统对未来战场环境的适应能力。

DevOps模式下军用软件需求重要度改进评估方法

DevOps平台为软件开发提供全流程的管理平台,提高了软件生产效率,也为项目量化管理提供数据基础。基于军用软件特点和现有需求管理工具能力,本文提出采用多层模糊综合评估方法对软件重要度进行评估,该方法综合了DevOps积累的领域知识、项目过程数据和决策者经验,显著提高了军用软件需求重要性的区分度,为研制优质软件产品提供有益参考。

基于便携式实验箱的控制综合实验教学方法改革研究

实验教学是高校培养德、智、体综合性人才的重要组成成分,其内容与制度的合理性与先进性对培养学生专业技能有着关键作用。文章在介绍基于便携式实验箱的控制综合实验课程的基础上,针对其课程教学中存在的问题,以培养学生创新能力为宗旨,通过融入思政元素、主导调控优化教学方法、增加创新内容和改进实验室管理等措施,使实验教学有效发展学生的逻辑思维,提升学生的综合素质。

交叉注意互学习的跨领域重识别实验设计

针对视频智能监控中跨领域行人重识别的研究热点,将交叉注意互学习的无监督跨领域行人重识别设计为研究性实验现场硬件教学项目,观察重要区域特征关注度和网络伪标签互监督两方面对模型跨领域能力的影响。设计多尺度交叉组合注意力机制,分析其在通道和空间上对重要区域特征关注度的增强,以及对区分度不高特征关注度的减少。在此基础上设计多尺度交叉组合注意力互学习实验网络,采用硬标签互学习的方式更新训练过程,消除错误伪标签对模型性能的影响。教学实践表明,该实验项目有助于提升学生动手能力和独立思考问题的能力,为科研成果转化为教学实验提供了借鉴。