电子信息类专业本硕协同创新创业能力培养模式探索

针对电子信息类专业人才创新创业能力培养过程中普遍存在的缺乏有效的专业交叉培养手段以及产业与教育深度融合的培养机制、创新团队缺少长效管理模式和评价机制、有效融合的思政教育平台不足等难题,教学团队建立了“思政”、“竞赛群”、“实训营”、“仿人机器人创新基地”、“青年学者论坛”5个平台,将课程、毕业设计、大创项目、实训营、竞赛、社会服务和青年学者论坛等环节有机结合,构建了思政引领、专业交叉、本硕交叉、课内外交叉、产学融合、研赛融合、赛教融合的“三交叉,三融合”的地方应用型高校电子信息类专业本硕协同创新创业能力培养模式。实践证明,本硕协同培养模式在创新创业教育中取得了良好的成效。

基于LoRa无线通信远程监测系统的设计与应用

针对智慧工厂的集成自动化和智能化、能源数据分析与管理、设备实时在线监控的需求,在已建成的DCS系统内,设计了一套非常适用的无线通信远程数据监测系统。该系统采用LoRa无线通信物联网技术,以LoRa无线模块和EIA-485总线构成网络物理层连接智能仪表和设备,Modbus-RTU为数据链路层和应用层通信协议,实现了DCS系统和智慧工厂与各种智能仪表设备的远程通信和数据传输。经过实际应用结果表明,该系统采集的数据准确性与无线通信距离都能满足设计需求,系统实际运行性能稳定,通信可靠,效果良好。

PSdropout 卷积神经网络在危化品巡检车中的应用

危化品仓储环境复杂多变,基于卷积神经网络的视觉巡检车需要快速的训练方法以便适用不同的环境,提高卷积神经网络的训练速度是当前亟待解决的问题。迅速在网络中提取有效的神经元,是提高算法训练速度的关键。传统的算法中,全链接层神经元的去留问题通常采用基于伯努力分布假设的Dropout方法,本文提出一种基于泊松分布的Dropout方法。理论上看,在充分利用神经元历史行为的基础上,基于泊松分布与基于伯努力分布的最大似然函数类似。实验结果表明,在保持正确率的情况下,训练提前收敛,节约了训练时间。

基于图像中值灰度相似度函数加权曲率滤波算法

曲率滤波算法通过构造滤波算子快速优化变分模型,但全变分曲率滤波及高斯曲率滤波易致去噪过平滑且椒盐噪声去除较差.提出了基于图像中值灰度相似度函数加权曲率滤波算法,其中,中值灰度相似度函数方差取决于小波变换最高频子带系数,能较好防止图像过平滑,且提高椒盐噪声去除能力;因此,采用中值灰度相似度函数分别对局部高斯曲率与局部全变分曲率投影算子加权,并分别迭代局部加权高斯曲率投影算子与局部加权全变分曲率投影算子,直至输出图像梯度总能量满足停止条件.实验表明,基于图像中值灰度相似度函数加权全变分曲率滤波与加权高斯曲率滤波比传统全变分曲率滤波和高斯曲率滤波去噪效果更好.

基于改进图像多特征的危化品火灾检测算法

图像边缘检测可以作为危化品堆垛火灾检测的技术手段,传统Canny和部分改进Canny算法以及常规的像素多特征检测算法在有效检测火焰区域边缘信息的同时,存在去除噪声干扰和背景干扰能力较差的问题,不利于后续的基于火焰特征信息判断危化品堆垛火情状态的准确性。该文采用多种算法融合的火灾检测算法,将像素RGB&HIS颜色信息、相与去噪、otsu前景提取、二值图边缘提取方法等算法有机结合,提取火灾火焰边缘,减少干扰。实验表明,该文算法的火焰检测正确率达到93.5%。

基于强化学习的特征提取方法在攻击识别中的应用

针对工控数据集特征数量较大时的分类准确率较低和训练时间较长等问题,提出了一种采用强化学习来进行特征提取对数据集进行预处理的方法.首先,通过强化学习确定过程矩阵和决策矩阵,再根据决策矩阵进行特征提取,获得预处理数据集.将NSL-KDD、自建数据集和密西西比数据集的原始数据集、PCA和强化学习后的数据集分别用神经网络和SVM训练并进行分类,实验结果表明,该方法适用特征关联度较低的数据集进行神经网络训练.强化学习能有效提高分类的准确率、精确率等指标,并减少运行时间,提高效率.

考虑光热电站和直流联络线灵活性的高比例新能源互联系统优化运行

根据我国资源分布的特点,高比例可再生能源发电基地通过特高压直流输电实现跨区消纳将成为我国电力系统清洁化转型的主要运行场景之一。光热发电作为一种新兴的可再生能源发电形式,具有常规电源的惯性和可调度性,其灵活的运行方式在促进可再生能源消纳、参与电网调峰等方面具有显著优势。针对含光热电站的高比例新能源送端经特高压直流连接的互联系统优化运行,以减小整个系统运行成本、调峰成本和弃电成本为目标,协调考虑光热电站与直流输电线路的灵活调节能力,建立混合整数线性规划的调度模型。以西北某省电网2025年规划系统为算例,从运行经济性、调峰效果以及绿电效益3个角度对光热电站的灵活运行效益进行量化分析,结果显示光热电站的接入降低了系统的运行成本,在改善火电机组的调峰需求和减少大气污染物排放的同时可提升风光消纳水平,实现更高比例的电能来自于清洁能源,有利于电力系统的低碳化发展。

油料储运工控系统业务安全数据集研究

随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的飞速发展,工业互联网浪潮席卷全球,工控系统的安全问题越来越突出.传统的工控系统的安全研究主要集中在网络层面的防护,系统被入侵,造成破坏前的数据异常检测能力不足,当前制约该能力的主要因素是缺少包含工控系统业务异常数据的数据集.研究了基于油料储运工控系统业务的半实物仿真系统,针对系统底层业务数据进行攻击,从而得到负例样本,与正常数据形成一套油料储运工控系统业务安全数据集(下文简称油料储运数据集).将油料储运数据集与密西西比数据集、新加坡水厂数据集进行比较,并对3个数据集进行了迁移学习实验.实验结果表明:油料储运数据集比其他两个数据集包含的攻击种类多,且负样本占比最高;油料储运数据集迁移到新加坡水厂数据集的正确率比从新加坡水厂数据集迁移到油料储运数据集的正确率更高,说明油料储运数据集的攻击设计更全面;同样的迁移学习算法用于新加坡水厂数据集与密西西比数据集的迁移正确率虽然高于油料储运数据集与密西西比的迁移,但从工控系统的工艺流程分析,这两个数据集没有相似之处,存在过学习现象;油料储运数据集与密西西比数据集之间的迁移学习的正确率较低,这两个数据集基于完全不同的工控过程,符合客观规律.

大型异步电机绕线转子烧毁原因分析及保护程序设计

对一例大型异步电机绕线转子烧损的原因进行分析,从运营维护的角度给出预防维护措施,并在DCS控制系统中基于中材国际(南京)自主开发的中压绕线式电机FC201模块设计出一套大型异步电机启停时间保护精细化管理的控制模块,从而保证此类电机的操作可靠性和正常的使用寿命。

On the Wiener Index of the Complements of Bipartite Graphs

The Wiener index W（G） of a graph G is defined as the sum of distances between all pairs of vertices of the graph, Let G＊c, is the set of the complements of bipartite graphs with order n. In this paper, we characterize the graphs with the maximum and second-maximum Wiener indices among all the graphs in G＊c, respectively.

优化互动教学打造初中英语高效课堂

随着新课程改革的发展,在教学过程中越来越注重教师和学生之间的互动。在初中英语教学中,通过互动教学,学生的注意力能够被有效的吸引到课堂教学之上,学生的学习兴趣也能够得到有效的激发,对于提升课堂教学的效果有着积极的促进作用。本文首先分析了初中英语互动教学中存在的问题,然后针对如何在初中英语教学中对互动教学进行优化提出了几点策略。

基于非对称卷积神经网络的图像去噪

由于图像的像素越来越小,数字成像传感器输出的信号对光子噪声的敏感性越来越强,使光子噪声成为数字图像传感器噪声的主要来源。鉴于此,提出一种基于非对称卷积神经网络的图像去噪算法。为了提高模型的泛化能力,将网络框架分为噪声评估网络和去噪网络两部分。为了减少编码器与解码器中网络特征映射之间的语义差距,对去噪网络中的跳跃连接进行改进,使特征在语义上更相似,以便于任务的优化处理。从定性和定量方面进行对比实验,实验结果表明,改进后的网络模型的去噪性能更佳。