一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法

针对基于机器学习的可见光室内定位方法存在的手工调参、定位精度低等问题,结合蛇优化(Snake Optimization,SO)算法的寻优能力与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)处理复杂非线性问题的能力,提出了一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法。在考虑多径效应影响的情况下,采集每个位置点处的信噪比和对应位置坐标构建指纹数据库,对SO-CNN模型进行训练和测试,以得到最佳定位模型。实验结果表明,在5 m×5 m×3 m的房间中,与未经优化的CNN相比,该方法的平均定位误差降低了35.13%;与反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、SO-MLP相比,该方法的平均定位误差分别降低了54.75%,48.08%,37.01%。

脾虚证实验动物模型构建及评价方法的研究述评

中医症候实验动物模型的构建在中医药作用机理研究方面起到重要支撑作用,近年来脾虚证动物模型的构建和评价文献报道越来越多,但是构建方法标准不一,评价指标客观化不足,本文将从动物选取、模型建立、宏观表征、行为学实验、脾虚的客观指标等方面总结脾虚动物模型的构建和评价方法,以期为脾虚证实验动物模型的构建提供理论指导,为脾虚动物模型平台的选取提供文献参考。

基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法

针对传统粒子群算法存在求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法(Butterworth amplitude-frequency characteristics based adaptive particle swarm optimization algorithm,BAC-PSO).一方面,借助巴特沃斯幅频特性设计一种惯性权重非线性递减策略,均衡算法中粒子的局部与全局搜索能力;另一方面,通过S型函数的粒子群优化策略和Sigmoid函数改进位置更新方法,进一步提升算法的求解精度.以5个经典的测试函数为基准,将BAC-PSO算法与5种经典粒子群算法的性能进行对比,并将其应用到求解压力容器模型的设计问题中.实验结果表明,相较于其他经典粒子群算法,BAC-PSO算法的求解精度更高,收敛速度更快,稳定性更好.

智能针灸机器人针刺可行性及安全性评价实验动物平台建立的探索

目的本研究旨在探索智能针灸机器人针刺可行性及安全性评价的实验动物平台,为后续进一步开展研究奠定基础。方法将6只2月龄广西巴马小型猪作为实验对象,进行麻醉后针刺验证。首先进行人工针刺验证,每只实验动物选取6个穴位,行提插捻转手法后留针20 min,并进行自身前后对照。实验共进行28 d,每2 d进行1次实验,共10次。人工针刺验证后在已选6个穴位的基础上每个穴旁10 mm处取一点,共12点,使用针灸机器人智能针刺模块对实验动物进行不同频率及角度的针刺操作进一步验证动物平台的稳定性及可行性。结果血常规中安全性相关指标均无异常,较自身前后对比稳定。血生化指标无异常,较自身前后对比稳定。在实验全程监测中动物的平均心率为每分钟124次。动物的平均血压为87/36 mmHg。巴马小型猪在室温25℃下的平均体温为36℃。体温在实验过程中及实验前后均无明显的变化。在搭建的实验平台基础上,针灸机器人智能针刺模块针刺手法操作预实验均顺利完成,实验过程中未出现针刺相关异常情况如弯针、断针、滞针等,实验动物未出现明显异常。结论本研究借鉴了已有的小型猪实验方法,初步建立起了稳定的智能针灸机器人针刺可行性及安全性评价实验动物平台,为进一步智能针灸机器人的相关研究开展奠定基础。

基于改进Mask R-CNN的黄瓜叶面积测量模型

植物叶面积可以反映出植物的生长速率、养分吸收以及光合作用能力,针对锯齿状边缘的黄瓜叶片分割精度较低,叶面积测量误差较大等问题。该研究提出一种深度卷积网络模型Marm,在Mask R-CNN的基础上利用Sobel算子进行边缘检测,使模型生成的掩膜更接近叶片的边缘。另外,引入边缘损失以提升叶片边缘的分割精度。借助参照物标签,利用模型输出的掩膜图像进行面积计算,获得黄瓜叶片在不同生长周期的叶面积。试验结果表明,Marm模型精确率、召回率和交并比达到99.1%、94.87%和92.18%,比原始的Mask R-CNN分别提高1.28个百分点、1.13个百分点和1.05个百分点,面积误差率下降1.43个百分点。当图像中存在叶片遮挡和阴影等多种影响,黄瓜叶片的面积误差率仍然能保持在5.45%左右。该研究有效解决了锯齿状边缘的叶片分割问题,将为植物表型研究提供技术支撑。

实验大棚蔬菜表型采集分析系统研发

为提高大棚蔬菜表型采集和分析效率,该文设计了一款适用于实验大棚的蔬菜表型采集装置,并通过物联网技术实现远程检测和表型分析功能。该系统分为表型采集、物联网和表型分析三个子系统:表型采集子系统包括滑轨、摄像头、连接件等装置,用于采集蔬菜表型;物联网子系统由路由器、电机、服务器、移动端APP等构成,用于传输、存储和显示表型数据;表型分析子系统由YOLOv5s目标检测模型及其改进模型组成,具有分析统计功能,可实现蔬菜表型分析。该系统对黄瓜花的分类识别精度达0.84以上,为蔬菜表型采集分析提供了一种便捷的实现方案。

电针治疗膝骨关节炎作用机制研究进展

膝关节骨关节炎(knee osteoarthritis,KOA)是以关节疼痛和功能障碍为主要表现的常见退行性关节疾病,多好发于中老年人群,并严重影响患者生活质量。中医治疗手段多样,针灸尤其是电针治疗临床疗效较好,并已广泛应用,然而其具体作用机制仍未明确。大量研究证实,电针可通过抑制滑膜炎症,减轻炎症刺激;抑制软骨退变,修复软骨组织;调节相关疼痛受体表达,发挥镇痛功效等作用,从而能够改善膝关节疼痛活动受限等临床症状,提高患者生活质量。故该文总结近年关于电针治疗膝骨关节炎的相关文献,对电针治疗膝骨关节炎的作用机制做一总结,以期为今后电针应用于临床提供机制探讨的新思路。

基于Th17/Treg平衡轴探讨中医药治疗慢性荨麻疹的作用及机制研究

免疫失衡机制在慢性荨麻疹的发病机制中占据主导地位,既往认为Th1/Th2失衡是慢性荨麻疹发生的主要免疫机制。但近年来,研究发现Th17/Treg失衡亦是导致慢性荨麻疹发生的重要免疫机制。中医对慢性荨麻疹病因病机的认识比较全面,一般多认为其发病多为先天禀赋不足,卫表不固,复感六淫之邪;或饮食失节,积热生风;或久病虚弱,气血失养。故治疗上,实证宜疏风散邪,清利湿热;虚证宜补益气血,扶助正气;虚实夹杂则扶正与祛邪并重。有关中医药对慢性荨麻疹以及免疫性疾病中Th17/Treg平衡影响的研究情况来看,主要涉及的有中药复方、中药有效成分或单味中药。利用现代药理学研究来阐释中医药治疗慢性荨麻疹及各种免疫性疾病是现阶段的研究热点,不仅为中医药治疗慢性荨麻疹提供科学依据,也为更多免疫性疾病患者带来益处。故笔者通过阐释Th17、Treg细胞在慢性荨麻疹中的影响,对近年来中医药关于慢性荨麻疹以及其他免疫性疾病中Th17/Treg免疫失衡影响的研究进展作一综述。

基于FastBert的水稻病虫害实体关系抽取研究

针对水稻病虫害知识图谱构建所需实体和关系,提出了一种基于FastBert模型的中文实体关系抽取方法.首先,在中文语料收集的基础上,使用Hanlp工具和农业词典提取了与水稻病虫害相关的领域实体,并依据实体间关系的特点定义了病虫害别名、为害部位、为害地区、防治方法等7种类型.然后,在词嵌入和句子嵌入的基础上通过FastBert模型实现水稻病虫害关系的抽取.该模型与Robert、Electra、Distilbert等其它Bert相关模型的关系抽取结果比较显示,基于FastBert模型的中文水稻病虫害关系抽取效果更好,模型获得的实体间关系F1值达0.72,模型精度达0.69.该方法为中文农业病虫害知识图谱的自动化构建提供了参考.

少子化对中国竞技体育后备人才的影响探析

近年来,我国的人口结构发生了巨大变化,少子化问题日趋突出,其衍生的儿童青少年人口数量的减少,将对我国竞技体育后备人才的培养体系产生重大冲击.如何使少子化对我国竞技体育后备人才培养的影响降至最低,前瞻性的探析与研究十分必要.该文通过文献资料法、专家访谈法、逻辑分析法等研究手段,探讨少子化对于中国竞技体育后备人才的影响,并提出相应策略以应对时代转变和未来更大的冲击,为我国体教政策的制定和实施提供参考.

无人机摄影测量技术在金川铜镍矿区地表塌陷监测中的应用

金川铜镍矿采矿规模与深度日益增大,可能会引起地表大规模塌陷的风险。为获取金川铜镍矿区地表塌陷情况,采用无人机摄影测量技术进行地表塌陷监测,获取地表塌陷区的数字表面模型,再利用EPS软件提取出每周期的地表塌陷监测点坐标,借助Surfer软件模拟出地表塌陷的沉降3D模型。经过分析,发现了以监测点6-6、6-7、5-11、5-12为中心的塌陷范围。

浅析固态锂离子电池安全性

锂二次电池因其具有能量密度高、循环寿命长、无记忆效应、无污染等优点,使得其在便携式消费电子产品、电动汽车、能量储存等领域具有广泛的应用前景。目前,锂二次电池的能量密度和安全性是当今世界的研究热点。但对于传统液态电解质的锂离子电池而言,尽管从材料、模组、电源管理、热管理、系统设计等各个层面均采取了多种改进措施,然而高能量密度电芯的安全性问题依然突出,热失控问题难以彻底避免。因此,为了提高锂电池的安全性,发展理论上不易燃的固态锂电池是解决锂电池安全问题的必由途径。本工作比较了传统液态锂离子电池与固态锂电池结构特征,总结了其各自优缺点,进一步深入剖析了传统液态锂离子电池安全问题产生的根本原因,提出了解决锂离子电池安全性问题的最佳方案,并通过对自主研发的系列容量固态锂(离子)电池的安全性能进行测试,证实了固态锂电池的高安全特性。

融合分组注意力机制的水稻病虫害图像识别算法

针对传统的水稻病虫害图像识别算法缺乏注意力权重、准确率低下等问题,提出一种基于深度学习的水稻病虫害识别算法.在Inception-ResNetV1卷积模块引入分组注意力(shuffle attention,SA),使得注意力模块参数量大幅降低并提升图像识别的准确度.在自制的水稻病虫害数据集中,病虫害图像识别的准确度高达95.55%,与传统模型ResNet50和Inception-ResNetV1相比,模型参数量分别下降62.7%和32.5%,准确度分别上升1.8%和1.21%.

基于选择交叉烟花算法的无人车路径规划

在三维地形环境下,基本烟花算法进行路径规划时易陷入局部最优解且存在收敛速度慢的问题,为此,提出选择交叉烟花算法。利用栅格法构建三维地形环境并设置威胁区域,使无人车选择合适的节点进行路径探索,结合燃耗代价、平滑代价和威胁代价构建适应度函数,以约束路径节点的生成位置,确保规划出的路径平滑且远离威胁区域。通过基本烟花算法的爆炸、变异、映射和选择操作进行路径搜索,同时加入针对路径节点的轮盘选择操作,使偏离原始路径较远的节点具有更高的爆炸概率,以约束路径的搜索方向,从而加快算法的搜索速度。在此基础上,引入选择交叉火花,通过对轮盘选择后节点间的路径片段进行交叉,以增强种群中烟花之间信息的交互性,提高搜索全局最优解的性能。仿真结果表明,相比基本烟花算法,该算法在简单和复杂地形环境下的适应度值平均提高6%,且运行时间平均缩短13.5%。在各类地形环境下,无人车通过该算法能有效规避威胁区域,并在较短时间内寻找到更加平滑且燃耗更低的路径。

社会网络下分配众包任务的真实机制

众包平台上出现了越来越多的宏任务,而这些宏任务需要工人的专业技能和团队的集体贡献。社会网络为社会工作者之间的合作提供了一个可用的平台。事实上,很少有研究关注众包工人之间的社会网络。在社会网络下的众包任务分配问题是NP难问题,并且社会网络中会存在参与者为了提高自己的效用而谎报要价的情况,因此提出一种社会网络下分配众包任务的真实机制(TMC-SN)。在社会网络下的众包任务分配问题被模拟成一个拍卖,其中任务请求者是买家,工人是卖家,众包平台充当拍卖者。为了找出最合适的团队,TMC-SN从边际贡献和团队凝聚力两个方面来衡量工人对团队的适应性。理论分析证明,TMC-SN具有真实性、个体理性、预算平衡等经济属性。实验结果表明,TMC-SN在社会福利方面具有一定的优势,并且能够提升工人的效用。

甘肃金川铜镍矿区F_1断层地质特征及其影响

甘肃金川铜镍矿区最主要的控矿因素为构造,特别是断裂,不仅控制了成矿作用,为矿体形成提供场所,而且对已形成的岩体、矿体进行改造。矿区北部的F_1断层为一级断裂,通过龙首矿西一充填系统1 460 m水平钻孔工程首次对F_1断层进行了深部坑道工程验证,对该断层产状、规模及空间形态提出了新的认识。研究表明:(1)F_1断层沿走向长200 km,走向NW,倾向SW,倾角60°~70°,断层上盘前震旦系逆冲于第四系之上,属于矿区的一级结构面,控制着区域地层稳定性及山体稳定性;(2)F_1断层并非一个简单的线状构造,而是在长期的构造演化中由若干断裂连接复合组成的断裂系,具有长期而强烈的破坏作用;(3)F_1断层上盘岩性为前震旦系白家咀子组,由暗绿色夹肉红色混合花岗片麻岩组成,F_1断层下盘岩性为第三系及第四系砂砾岩、泥岩、亚黏土;(4)第三纪及第四纪以来,F_1断层处于活动状态,目前该断层的活动是以沿断裂面水平扭动为主;(5)F_1断层为导水断层,含水层性质为裂隙水,地表雨水或第四系砂砾岩渗滤水通过构造断裂带及不规则裂隙呈现大量涌水现象,易引发工程事故。

小行星2016 HO3表面动力学环境分析及采样挑战

小行星探测是当前深空探测领域热点问题之一,对于小行星的采样返回、表面巡视等探测任务需要小行星表面动力学研究作为基础。目前小行星表面动力学仍是一个重大难题。本文从小行星表面物体自由运动趋势及能否产生自发运动两方面对小行星表面动力学环境进行分析。以小行星2016 HO3为研究对象进行数值仿真计算,给出小行星2016 HO3表面动力学环境特点。最后根据这些特点,从小行星表面动力学环境入手,论述了我国未来针对小行星2016 HO3采样任务与国际上其余小行星采样任务相比所面临的更多困难与挑战。

多模态知识图谱在农业中的研究进展

多模态知识图谱在传统知识图谱基础上,构建多种模态的实体,以及多模态实体之间的语义关系,能够提供重要的文本、图像以及声音知识,在消除歧义、补充视觉知识等方面具有非常重要的作用。近年来,在农业信息化和智能化飞速发展的背景下,知识图谱技术得到了广泛关注。文章详细介绍了知识图谱和多模态的含义,从图谱构建层面详细叙述了多模态表示学习等技术方法。针对多模态知识图谱在农业领域中的应用,重点总结知识图谱在农业智能问答、病虫害识别、农产品推荐等在农业领域中的应用研究,并对农业多模态知识图谱构建面临的挑战以及多模态知识图谱在农业领域中的发展前景进行展望与分析。

真空泵用多台屏蔽电机模式切换与位置补偿偏差耦合同步控制

针对真空泵用多台屏蔽电机起动、突加随机扰动、突加周期性负载及单/多电机不同时刻故障停机过程,设计了模式切换与位置补偿偏差耦合同步控制系统,创新性地在速度补偿器中引入位置补偿器,同时在故障瞬间将偏差耦合控制方式切换为主从控制。将所提出的控制系统与传统的虚拟电机控制系统进行了对比。结果表明:当发生单电机故障以及双电机不同时刻故障时,在相同的模式切换和位置补偿条件下,所提出的控制系统位置误差分别为4.6°和4°,在5°的误差允许范围内,而传统虚拟电机控制系统的位置误差分别为15°和20°。

行人井定向与支导线连测技术结合在普转机采场贯通工程中的应用

龙首矿对东采区普采采场采矿方式进行优化改造,由普采转为机械化回采,把行人井定向与支导线连测技术结合应用于普转机采场贯通工程,贯通测量的精度大大提高,指导措施斜坡道与采场精确贯通,在后期贯通测量工作中具有一定的借鉴意义。