MSE分子筛制备和性能的研究进展

MSE分子筛是一种具有3维孔道体系的新型分子筛,拥有较大的分子筛孔道且允许大分子在孔道内扩散,近年来备受人们关注.此外,含有杂原子的MSE分子筛具有良好的催化活性,在苯酚羟基化、烯烃环氧化等反应中表现出优异的催化性能,而且在石油加工领域中拥有长远的发展前景.近年来很多课题组展开对MSE分子筛合成路线优化的研究,然而MSE分子筛的合成一直存在着合成周期长、模板剂合成复杂等一系列问题.该文主要介绍MSE型分子筛的制备以及应用现状,并展望了MSE分子筛的发展前景.

基于WPD-LMD和MSE的滚动轴承故障诊断方法研究

研究了基于小波包分解-局部均值分解算法(WPD-LMD)和多尺度熵(MSE)的滚动轴承故障诊断方法.通过传感器获取滚动轴承故障信号,建立多维信号关联矩阵区分噪声信号与故障信号,以扩展动模式分解(EDMD)方法升维观察信号,预估滚动轴承故障源信号数量.设定源信号筛选的相关程度指标,以奇异值分解定理表征滚动轴承故障信号,基于WPD-LMD分解信号频段,获取临界阈值优选故障信号特征.采用结构化理论处理高维信号,设定相类似信号共享权值,以非线性规则函数增强信号特征,划分滚动轴承故障源信号类型.基于MSE对应故障信号模态分量,围绕频率中心构建约束分量模型,对应信号频谱空间诊断滚动轴承故障类型.结果表明:该方法可以完成99.5%的去噪效果,对不同类型故障问题的诊断识别率最高为99.4%,具有较好的应用效果.

基于改进图像超分辨卷积网络的矿井OFDM信道估计研究

针对煤矿井下环境恶劣,传统信道估计算法存在准确度低的问题,提出一种改进图像超分辨卷积网络(Super Resolution Convolutional Network,SRCNN)进行信道估计。在改进SRCNN模型中,将导频处的估计值作为输入,改进SRCNN模型取代了传统信道估计算法中的插值过程,降低了复杂度,并加入注意力机制ECA模块提高通道特征的学习,实现对煤矿井下环境更准确的信道估计。仿真结果表明:改进SRCNN模型的信道估计算法优于传统的信道估计算法,与SRCNN模型的信道估计相比,其估计精度提升了1个数量级。

美国能源部地热钻井技术研发最新部署及干热岩开发示范创新实践

与其他主要的可再生能源相比,地热能是唯一能够提供基本负载电力的能源。干热岩是指不含原生水或含少量水的高温深部岩体,可通过水力刺激改造形成增强型地热系统储层,从而提取数量可观的地热能。干热岩型地热资源的开发面临两方面主要技术挑战,一是花岗岩和玄武岩等极坚硬岩石对机械钻速的限制,二是钻井所处地层温度超过随钻测量和旋转导向等工具电子设备的运行温度上限。近年来,美国能源部资助的FORGE计划犹他州项目为测试新的钻头技术和优化钻井作业流程提供了机会,以逐步提升机械钻速并降低钻井成本。本文综述了美国能源部地热技术办公室近年发展规划中对地热钻井技术研发的部署,重点分析了犹他州项目在钻井实践过程中对基于物理限制因素重新设计的工作流程的应用,总结了美国能源部围绕地热钻井技术开展的多次规划编制以及部署实施的相关项目涉及的主要领域,以及犹他州项目在探索和实践钻井作业流程优化方面取得的认识。

基于MMSE准则的MIMO多中继系统线性收发机设计

本文以放大转发MIMO多中继系统为研究对象,研究其联合线性收发机的优化设计问题,其基本思想是在中继的总发射功率约束下,最小化系统的均方误差(MSE).为降低系统复杂度,本文首先引入了乘积矩阵的奇异值分解,把收发机的设计简化为以奇异值向量和酉矩阵为优化变量的优化问题;接着利用变量替换并引入罚项,将简化后的问题转化成只有酉矩阵约束的优化问题.在此基础上,通过引入替换变量的欧氏梯度,设计了新的黎曼欧氏最陡下降算法,从而有效地处理酉矩阵约束.仿真结果表明,与传统的设计方法相比,本文提出的方案性能最优,最接近MSE下界.

国有股权参股与小微企业融资约束——基于制度逻辑与效率逻辑的双重视角

基于制度逻辑与效率逻辑,本文使用CMES数据实证研究国有股权参股对缓解小微企业融资约束的作用机制。研究发现,政府股权介入增强了政企利益的关联程度,有助于小微企业降低代理成本和信息不对称,并获得资源保障,而小微企业较少受到双重代理问题的影响,通过与政府建立股权联系可以更有效地将信贷资源投入转化为投资项目产出,具有更显著的制度收益效应。因此,国有股权参股是缓解小微企业融资约束的有效政策工具。

基于改进的MSE准则的小波图像压缩

目前 ,大多数图像压缩算法是在纯粹基于像素值的均方误差 (MSE)准则下工作的 ,由于MSE准则不能很好地刻画图像的边缘和平坦区域的差别 ,因此按MSE准则进行优化的压缩方法有时难以达到很好的视觉效果 根据人类视觉的特性 ,小波子带图像的分布特性和子带系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度 ,提出一种改进的MSE准则 实验证明 ,基于文中改进的MSE准则的小波图像压缩方法可以获得较好的效果 ,能在低比特率下较完整地保存边缘和纹理信息 。

MSE-OFDM系统的频偏和信道估计

在OFDM系统重复结构频偏估计的基础上,提出了基于多符号封装正交频分复用(MSE-OFDM)重复结构的大范围频偏估计方法;基于最大似然准则的时域信道估计方法和训练序列的峰均比尽可能小的条件,找到了一种时域峰平比恒定、频域比较平坦的MSE-OFDM信道估计用的训练序列.仿真结果表明,所提出的信道和频偏估计方法有效地提高了系统性能且训练序列时频域均比较平坦.

基于VMD-MSE与SSA-SVM的往复式压缩机气阀故障诊断

往复压缩机气阀故障振动信号具有较强的非线性和非平稳性。为了从往复压缩机气阀振动信号中提取故障特征用于故障诊断,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度熵(multi-scale entrope,MSE)的故障特征提取方法,并与采用麻雀寻优算法(soarrow search algorithm,SSA)优化的支持向量机(suppot vector mackine,SVM)相结合,用于往复压缩机气阀故障诊断;通过对往复压缩机气阀信号进行VMD分解,选取合适的内禀模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行信号重构,基于MSE熵值分析构成特征向量集,最后将其输入SSA-SVM训练并识别故障类型。试验结果表明,基于VMD-MSE与SSA-SVM的故障诊断模型能有效并准确的识别往复压缩机气阀故障。

GRS结构与MSE结构的性能差异及评价方法

GRS(Geosynthetic Reinforced Soil)结构是指加筋间距不超过30 cm、填料压实度超过95%的加筋土体;MSE(Mechanically Stabilized Earth)结构则是加筋间距相对较大的加筋土体,即目前工程中常用的加筋土结构。相比于MSE结构,GRS结构的加筋间距更小、压实度更高,一般表现出与MSE结构不同的受力机制和结构性能。通过模型试验,对比研究GRS结构和MSE结构在竖向沉降、侧向位移、筋材应变等方面的性能差异,以加深对这2种加筋土结构的认识。试验结果表明:GRS结构的侧向位移明显小于MSE结构,GRS结构中筋材的应变较小且分布更为均匀;这说明GRS结构与MSE结构在结构性能上确实存在明显的区别。此外,还将部分试验实测数据与相关计算评价方法的理论值进行了对比分析,发现适用于MSE结构的现有评价方法通常并不适用于GRS结构;这种评价方法上的差异进一步说明了GRS结构和MSE结构之间存在较大的差别,因此需在工程设计中引起注意并区别对待。

AFLP分子标记技术的改进——内切酶EcoRⅠ/TruⅠ组合与EcoRⅠ/MseⅠ组合的比较

通过对EcoRⅠ/TruⅠ与EcoRⅠ/MseⅠ两个双酶切组合的比较,证明在AFLP标记体系中,完全可以用内切酶TruⅠ替代昂贵的内切酶MseⅠ。EcoRⅠ与TruⅠ可同时加入,在不同温度下分段进行酶切:37℃酶切4 h,然后65℃酶切2 h,可达到分步酶切的效果。

基于MSE模型的高分辨率遥感图像变化检测

目前,传统高光谱分辨率遥感图像变化检测方法大多基于单一特征信息进行处理,没有综合影像所有特征信息,难以检测出完整的变化信息。为此,提出了一种基于多特征流形嵌入模型(multiview spectralembedding,MSE)的高分辨遥感图像变化检测方法,利用该模型对图像特征变化信息向量中所有的变化信息进行融合,获得完整的检测结果。实验结果表明,本文方法的检测精度好于传统的变化检测方法,并且稳定性良好。

不同损失函数下Poisson分布参数的E-Bayes估计及其E-MSE

为了度量E-Bayes估计的误差,该文基于E-Bayes估计的定义,引入了E-Bayes估计的E-MSE(expected mean square error)的定义.对Poisson分布的参数,在不同损失函数(包括:平方损失,K-损失,加权平方损失)下分别给出了E-Bayes估计及其E-MSE的表达式.用MonteCarlo方法进行模拟比较提出的估计方法的性能,分析了一个真实数据集并进行了比较,所得结果比较基于E-MSE,结果表明该文提出的方法可行且便于应用.

用于运动估计的最小化MSE滤波器设计

根据估计量的统计特性,提出了一种适用于低信噪比条件下运动估计的最小化MSE(均方误差)滤波器多尺度运动估计算法.首先,根据Cramer-Rao下界建立一个包含估计量噪声项的MSE惩罚函数.然后,最小化MSE惩罚函数设计一种用于低信噪比条件下运动估计的优化滤波器.该优化滤波器与多尺度方法相结合,使其对低信噪比条件下运动估计的精度得到了进一步提高.实验模拟表明,该方法在估计2个像素附近的噪声图像运动时,估计偏差小于0.008个像素.与传统方法相比,本文方法对低信噪比条件下的运动估计具有更高的估计精度.

一种基于特征值的3D MMSE角度域波束赋形算法

将传统二维角度域波束赋形算法应用于三维多输入多输出(3D MIMO)场景时,会导致波形畸变、不稳定甚至失效。为此,在传统二维最小均方误差算法的基础上,提出一种改进的3D MMSE角度域波束赋形算法。在面阵信号模型中利用特征分解法对信号相关矩阵进行分解,去除与噪声相关的小特征值扰动因子,以此解决波形畸变与算法失效问题。仿真结果表明,该算法可实现3D角度域波束赋形,相对3D MVDR算法和ZF算法,其阵列输出均方误差较小,信干噪比较高。

加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法

针对传统LMMSE算法需要知道信道特性的问题,提出了一种加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法。运用离散小波变换对LS初始估计和预滤波处理后的信号实行阈值量化去噪处理,然后结合时域信道能量分布的稀疏性特征,利用加权系数平均法求出各子载波的频域响应,从而克服了传统LMMSE算法需要预先知晓信道统计特性的缺陷。对算法的BER和MSE性能进行实验仿真,结果表明:文中所提改进算法的信道估计整体性能显然会更优于LS、SVDLMMSE以及加权平均改进后的LMMSE算法。另外,在信噪比较低且信道统计特性未可知的状况下,文中算法要优于传统的LMMSE算法,并能够较好地降低噪声的影响,有效提升信道估计的精确度。

入侵检测的Fisher、Bayes和MSE识别算法及等价性证明

Fisher判别、Bayes判别和MSE判别是三种重要的线性判别方法,在模式识别和故障诊断中得到广泛应用。证明三种分类器分类算法实际上是等价性,并通过网络入侵检测来检验等价性结论的正确性。

失效概率的E-Bayes估计和E-MSE及其应用

为了度量估计误差,该文在E-Bayes估计(expected Bayesian estimation)的基础上引入了E-MSE(expected mean square error)的定义,并推导不同损失函数(包括平方损失函数和LINEX损失函数)下失效概率的E-Bayes估计及其E-MSE的表达式.通过MonteCarlo模拟比较了所提出估计方法的性能(比较基于E-MSE).最后,分别采用E-Bayes方法和MCMC方法,结合发动机可靠性问题进行了计算和分析.在考虑评价不同损失函数下参数的E-Bayes估计时,该文提出用E-MSE作为评价标准.

OFDM调制系统中一种鲁棒的MMSE信道均衡算法

在OFDM调制系统中,由于多载波的存在,载波间ICI对信道均衡结果影响很大,同时,采用MMSE信道均衡算法对不同的信道模型也存在均衡误差不稳定的情况。本文提出一种鲁棒的MMSE信道均衡算法,该算法的核心是针对不同信道对信道的PDP进行归一化处理,从而得到在不同类型信道下稳定且鲁棒的信道均衡性能。

MSE与MAE对机器学习性能优化的作用比较

机器学习是人工智能的核心,是目前使计算机具有人工智能的根本途径。笔者在介绍了应用于机器学习优化的损失函数MAE与MSE机理的基础上,给出了Python实现上述函数的参考代码,说明了各损失函数的适用情况,进行了各函数在机器学习优化方面的性能比较。