基于图像处理技术与InceptionV3神经网络的煤矸图像识别研究

采用支持向量机对比分析了SVM分类器与InceptionV3网络模型两种方式对煤矸图像的识别准确率。首先对煤和矸石图片进行灰度、降噪处理,提取煤和矸石灰度特征值,确定了灰度方差与灰度均值是区分煤和矸石的有效特征。然后选用SVM分类器与InceptionV3网络模型两种方式分别对采集到的煤和矸石图像各2000张分为20组进行分类处理。结果发现,以灰度方差为判别依据的SVM分类器对煤矸图像的平均识别正确率为72.3%,以灰度均值为判别依据的InceptionV3网络模型对煤矸图像的平均识别正确率为85.7%.

基于CBAM-InceptionV3迁移学习的食品图像分类

为提高食品图像自动识别分类的准确率,提出一种嵌入通道注意力机制和空间注意力机制的卷积块注意力模块(CBAM)的“开端”第三版(Inception V3)分类模型。将带有图像网络(ImageNet)预训练权重参数的InceptionV3模型拆分后,在每个Inception块后嵌入CBAM模块,再重新组装成新模型,共嵌入11个CBAM模块。将此模型用于经过填充和缩放到299×299像素的Food-101食品图像数据集进行迁移学习,最高准确率达到82.01%。与原始的InceptionV3模型相比,CBAM模块能够有效提升模型的特征提取和分类能力;同时迁移学习与从头开始训练相比也可以大幅提高准确率、缩短训练时间。与其它几类主流卷积神经网络模型进行对比实验,结果表明该模型具有较高的识别准确率,可为食品图像分类识别提供有力支撑。

基于神经网络结构分解与FLAC^(3D)的初始地应力场反演

介绍了采用FLAC30内嵌功能较强的FISH语言对初始地应力场生成方法的改进,建立了三维非线性地应力反演分析数值模型.模拟了断层及裂隙密集带,并采用此方法构造神经网络样本,采用神经网络结构分析的方式,对不同深度的侧向系数进行反演.通过正分析的计算结果与现场实测值对比,满足精度要求,表明所获得的岩体地应力场是基本合理的.

Fe_3Al网络结构多孔材料的制备及性能研究

采用机械合金化法、退火工艺和热处理工艺制备了Fe3Al网络结构多孔材料,通过扫描电镜、XRD观察分析了该结构材料的形貌特征,研究了烧结温度、升温速度、孔隙率对该材料的抗压强度和断裂韧度的影响,并初步探讨了材料的断裂机理。结果表明,随着烧结温度的升高,Fe3Al多孔材料中的孔筋逐渐致密,1420℃烧结时,材料的组织、性能最好,烧结温度继续升高时材料出现明显坍塌变形,不利于材料的成形。孔隙率是影响Fe3Al多孔材料力学性能的主要因素,通过较低的烧结升温速率可降低孔隙率,获得结构致密的骨架,从而有助于提高多孔材料的抗压强度和断裂韧度。利用桥接和自愈合机理探讨了改善多孔材料力学性能的途径,通过添加Ti和控制适量的孔洞,提高了材料的抗压强度和断裂韧度。

3G/B3G的网络结构及其特性

本文主要对当前B3G网络研究现状及其发展趋势进行了调查研究,并就其中关键技术,主要是网络结构和特性展开讨论。

3G定位业务的网络结构分析

移动定位业务被全球的许多移动运营商视为是第三代移动网络的杀手锏应用。3GPP和OMA两个国际标准化组织都对移动定位业务制定了技术标准,文章着重分析两种标准规定的定位业务系统网络结构,并在全面分析各自利弊的基础上,对运营商部署移动定位网络给出参考建议。

长株潭“3+5”城市群经济联系及其网络结构演变研究

笔者运用修正引力模型测算2007年—2021年长株潭“3+5”城市群8个城市间的经济联系强度,借鉴社会网络分析方法揭示该城市群经济网络结构演变态势。结果表明:长株潭“3+5”城市群经济联系水平显著提高,长沙对城市群内其他7个城市的经济联系均为强关系;整体网络密度由低水平跃升至高水平,且相对稳定;城市群内各城市度数中心性整体提升,长沙对城市群的辐射和外溢效应明显;城市群具有明显且稳定的核心—边缘结构;城市群凝聚子群与区域经济空间格局基本匹配。因此,需要进一步强化中心城市长沙的核心地位,增强长株潭都市圈辐射带动能力,建立更加密集的内部循环联系,主动对接国家重大区域发展战略。

基于社会网络分析的长株潭“3+5”城市群经济网络结构研究

长株潭“3+5”城市群是湖南省经济上紧密联系、功能上分工合作的城市聚合体。为了更好地构建区域经济格局,更为全面而清晰地把握单个城市之间、单个城市在城市群中以及城市群整体网络的真实关系,运用社会网络分析法和城市引力模型,对长株潭“3+5”城市群的经济联系强度、网络密度、网络中心度、核心-边缘结构等指标进行定量化实证研究。研究结果表明:长株潭“3+5”城市群整体网络密度高,8个城市间经济联系非常紧密;网络中心度较高,城市群网络化结构明显;整个城市群处于非均衡发展状态,具有明显的核心-边缘结构特征;凝聚子群之间处于较弱连接状态。鉴于此,亟须进一步大力推进长株潭三市一体化建设、推动区域性中心城市建设。提高城市群内部主体关联度和建立良好的信息共享机制是优化长株潭“3+5”城市经济网络结构的有效途径。

第三代移动通信(3G)系统网络结构与可靠性规划

我国正面临移动通信将从GSM网络升级到3G网络的关键时刻。文章对3G系统的网络结构与可靠性及规划进行了研讨。提出了3G网络的建设应该分三个阶段进行,才能将GSM网络平稳过渡到3G网络。

基于改进InceptionV3网络的光伏组件航拍红外图像故障分类方法

在应用神经网络进行光伏组件红外图像故障检测中,针对其存在学习效率低、运行速度慢等问题,提出一种改进InceptionV3网络的故障分类方法。首先,通过设置宽度因子来压缩模型通道数;然后通过SENet机制实现网络结构优化,提升故障特征的提取能力;最后通过引入logcosh函数为损失函数增加约束项,确保输出loss值的稳定性并解决数值溢出问题。实验结果表明,改进后的InceptionV3模型在提升准确率的同时减少了运行时间,为光伏组件的故障分类提供了一种有效方案。

移动通信系统的长期演进——无线网络结构和协议

本文首先简要介绍了LTE项目中物理层的关键技术,然后分别对无线网络结构和接口、空中接口高层协议方面的研究现状和成果进行了说明和分析,并给出了仍需解决的问题,最后对LTE项目的标准化工作进展和下一步计划进行了介绍。

改进InceptionV3与迁移学习的太阳能电池板缺陷识别

传统识别方法对太阳能电池板表面缺陷的识别准确率低、速度慢,针对该情况,提出一种基于改进InceptionV3与迁移学习的识别方法。首先对采集到的太阳能电池板图像进行预处理;其次采用平衡因子δ,引入了新损失函数来改进InceptionV3神经网络,保证了网络的识别率;最后结合迁移学习方法建立缺陷识别模型,进一步提升性能。仿真结果表明,该方法有效提升了太阳能电池板的缺陷识别准确率和速度,其识别准确率高达96.43%,相较于传统InceptionV3模型提升了2.45%,平均分类时间缩短了4.5 ms,表明此方法取得了很好的效果,且具有广阔的应用前景。

铜浆料用ZnO-B_(2)O_(3)-SiO_(2)-BaO玻璃的结构和性能

本文以铜浆料用ZnO-B_(2)O_(3)-SiO_(2)-BaO玻璃为对象,通过X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、X射线光电子能谱(XPS)、拉曼光谱(Raman)、核磁共振铝谱(27Al NMR)、差示扫描量热(DSC)和扫描电子显微镜(SEM)等表征方法,研究了ZnO含量对其结构和性能的影响。结果表明,随着ZnO含量的增加,玻璃试样中BO/NBO(摩尔比)、玻璃试样的平均桥氧数和[ZnO_(4)]/[ZnO_(6)]摩尔比均先增大后减小,[BO_(4)]/[BO_(3)]摩尔比增大,[AlO_(6)]和[AlO_(5)]摩尔占比增大,[AlO_(4)]摩尔占比降低。玻璃试样网络结构连接度整体先致密后疏松,且当ZnO的质量分数为36%时玻璃试样网络结构最为致密。当ZnO质量分数从32%增加到42%时,玻璃试样的DSC曲线中玻璃化转变温度T_(g)、起始烧结温度T_(S1)和热膨胀系数(CTE)均先降低后升高,CTE数值范围为6.0×10^(-6)~6.3×10^(-6)K^(-1),符合铜浆料与Ca_(1-x)Sr_(x)ZrO_(3)陶瓷基板封接时的热膨胀与烧结温度等要求。

基于不同骨架的语义分割网络的建筑物提取

采用高分辨率遥感影像进行建筑物提取,会出现提取的建筑物边缘线条缺失和错提问题,采用骨架代替编码器卷积层,可以在一定程度上解决这些问题。文章采用三种不同的骨架对DeeplabV3+和UNet深度学习网络进行改进。用WHU和Inria数据集进行验证,结果表明:引入三种骨架后的改进网络相对于无权重DeeplabV3+,在WHU数据集上精度分别提高了0.49%、1.52%和0.87%;UNet网络精度分别提高了1.15%、3.24%和3.13%。在Inria数据上可以得到同样的结论,在一定程度上解决了边线缺失和漏提问题。

MoO_(3)在E玻璃中溶解度及玻璃结构的研究

我国某动力堆高放废液中有较高含量的Mo,这会导致玻璃固化过程中黄相的产生,从而影响固化体性能,所以提高Mo在固化体中的溶解度对提高固化体的废物承载能力十分重要。采用XRD、红外和Raman分析固化体的物相和网络结构变化,DSC分析固化体的玻璃化转变温度,对MoO_(3)在E玻璃中的溶解度及MoO_(3)对玻璃网络结构和玻璃化转变温度的影响进行了研究。结果表明:相较于传统硼硅酸盐玻璃,E玻璃对MoO_(3)具有较好的包容性,MoO_(3)在E玻璃中的最大溶解度为6%(质量分数),该溶解度下的玻璃化转变温度为882℃,随着MoO_(3)掺量增加,Q1占比增加,Q^(2)、Q^(3)、Q^(4)总占比减少,玻璃网络结构发生解聚,当MoO_(3)掺量超过溶解度极限时会析出CaMoO4晶体。

电力设备监控系统无线网络结构设计

1无线监控系统的网络结构目前经常能看的无线通信技术含有公用的网络、电力系统专用的网络、自己组织的网络和短程无线。公共无线网络包括电信运营商的2G/3G/4G/5G、Nb-lot;电力系统专用的无线网络有230MHz频段的网络;现在自己组织的网络包括WiFi网络、ZigBee、6LoWPAN无线传感器网络和Lora,部分系统使用北斗短消息通信系统来完成监控、还有蓝牙与红外通信。

三维配位聚合物[Co(pda)(SCN)(H_2O)]_n[pda=3-(3-吡啶基)丙烯酸]的合成和晶体结构

以CoCL_2、3-(3-吡啶基)丙烯酸(pda)和KSCN为原料,在水热反应条件下,合成了一种三维配位聚合物[Co(pda)(SCN)(H_2O)_n]晶体,对其进行了元素分析、红外光谱表征、X射线单晶衍射测定和热重分析。该配位聚合物属三斜晶系,P-1空间群,晶胞参数为a=0.7309(5)nm,b=0.8799(6)nm,c=0.9634(6)nm,α=68.128(10)°,β=73.241(11)°,γ=71.218(12)°,V=0.5343(6)nm^3,Z=2,d_c=1.760g/cm^3,μ=1.792mm^(-1),F(000)=268,R1=0.0450,wR2=0.1035。X射线单晶衍射显示形成一个三维的网络结构。

基于内容的3G网络分层综合计费架构研究

移动数据业务发展迅猛,运营商和服务提供商都希望能够从服务内容中获得收益。由于3G的网络和业务价值链发生了很大的变化,目前的计费系统无法很好地满足针对内容的计费需求。本文先分析了内容计费的现状,然后根据3G的网络结构特点提出一种基于内容的分层综合计费模型,并分析了计费的过程和各层对应的计费策略、计费采集点及计费参数,最后论述了基于内容的3G综合计费平台的网络架构。

移动IPv6及其在3G网络中的应用

快速增长的移动数据业务需求推动着IPv6(尤其是移动IPv6)和3G不断向前发展。对移动IPv6的通信原理以及3G数据网络的基本结构与协议栈进行了描述,并在此基础上对移动IPv6在3G网络中的实现进行了探讨。

基于改进型RFB-MobileNetV3的棉杂图像检测

针对深度卷积神经网络模型复杂导致嵌入式设备难以满足实时在线检测的问题,提出改进型RFB-MobileNetV3(RFB-MNV3)的棉杂检测方法。首先,根据高精度轻量化网络模型的构建和保证检测准确率高的前提下,减少MNV3冗余网络结构;其次,将3×3卷积层取代5×5卷积层,1×3+3×1卷积层折叠取代3×3卷积层作为改进型感受野(RFB)模块部署到改进型MNV3的池化层中,以提升棉杂的在线检测速度和准确率;最后,将改进前后的算法与其它检测算法进行比较。结果表明,改进型RFB-MNV3算法的单张检测速度可达到0.02 s,在线检测平均准确率达到89.05%。通过对MNV3网络结构进行改进,在保证高检测准确率的前提下,可满足嵌入式设备在线棉杂检测的需求。