基于机器视觉的短纤维复合材料的取向度提取方法

纤维取向度对短纤维增强复合材料的宏观性质有着明显的影响。采用机器视觉方法从扫描电镜(SEM)照片中提取纤维取向度是一种兼顾效益和成本的做法。为准备训练和测试数据集,基于正交椭圆纤维闭合近似模型推导了一种取向分布,并结合接收-拒绝算法和RSA算法实现了短纤维复合材料几何结构的重构,从而生成大量模拟SEM图像。在此基础上,提出一种基于灰度共生矩阵的BP神经网络(GLCM-BP)用于取向度的预测,并与常见的形态学分割、结构张量关系、卷积神经网络算法(CNN)方案的结果进行了对比。算例表明,GLCM-BP模型能够很好地预测纤维取向度,测试数据的拟合相关性达到0.99,均方误差约为0.01,满足工程使用的需要。横向对比发现:结构张量公式在平面分布中的预测结果明显偏小;在低纤维体积分数时,形态学方法和GLCM-BP法预测结果最好;在高纤维体积分数时,GLCM-BP和卷积神经网络表现更好。本文提出的GLCM-BP法也有一定抵抗噪点的能力。

基于卷积神经网络深度学习的地质断层智能识别方法

为解决传统机器学习方法识别断裂构造能力较差的问题,提出了基于卷积神经网络的UNet++网络结构模型用于识别地质断层。模型的建立过程中引入了不同注意力机制与损失函数,可以更好地实现语义深度学习与特征融合,并进行了相关性指标分析与图像分析。结果表明:WCE损失函数对应的预测图具有最清晰的输出效果,ECA+UNet++模型利用WCE损失函数的训练效果最佳,识别的准确率也更高。将采用WCE损失函数的ECA+UNet++模型在官渡河煤矿断层区域进行应用,可以对断层位置进行智能识别,并且对地下噪音的降噪处理较好;表明采用引入ECA注意力机制的UNet++网络结构模型能保证对断层识别的效率与精度。

网络化变电站自动化系统的应用

将自动化主站系统的技术引入到变电站中 ,构建变电站自动化系统 ,并通过网络与主站系统相连 ,形成功能强大的、崭新的自动化系统。介绍了网络化变电站自动化系统的系统结构 ,与主站的3种通信连接方式 ,即光纤直接连接、通过数字通信设备连接和通过数据网络连接 ,以及站内的通信组网方案和主要工程应用体会。

高性能战术训练模拟器实现中的关键技术

文章提出了一种在分布式环境下实现武器训练模拟器的新方法以及该方法中的一些关键技术。这种方法较好地改善了以往训练仿真系统中存在的计算速度慢， 通信能力差等问题， 通过采用面向对象技术和分布计算技术， 大大提高了系统表现性能和实时响应性能，并使系统便于维护升级。

广义犹豫正态模糊信息集成及其多属性群决策

定义了犹豫正态模糊元及其运算法则、得分函数、Euclidean距离等概念;提出了广义犹豫正态模糊有序加权平均算子,并研究其性质,该算子不仅尽可能多地保留决策者的偏好信息,还可依据决策者的主观意愿选择不同的参数和属性权重,使得决策结果达到决策者的期望值;紧接着对属性权重和算子参数赋予不同的数值,获取广义犹豫正态模糊有序加权平均算子的若干种特殊算子,并探讨两个常用算子的大小关系;针对属性权重完全未知的多属性群决策问题,构建一种基于广义犹豫正态模糊有序加权平均算子的群决策方法。该方法利用同一属性下所有方案属性值间的距离求得最优权重,然后将同一方案下各属性值集结成为综合属性值,进而得到方案优劣排序。通过实例分析说明该方法的可行性和有效性。

论智能化系统在现代医院建设中的应用

随着国内医院智能化水平的不断发展,越来越多的智能系统运用于医院的各个环节。针对医院智能化建设实施过程的特点,对各个弱电系统的功能和作用进行分析和介绍。

递归对角环网及其技术特性

递归对角环网（RDT,Recursive Diagonal Torns）是一种适用于节点数大于216的大规模并行计算机的互联网络。RDT充分利用了递归结构的对角环网连接,其直径及每节点的链接数远小于具有同样节点的超立方体。先给出了一些RDT及其相关定义,介绍了RDT的环网分配策略。在将RDT与其它网络进行比较的基础上,描述了RDT的技术特性。

生成对抗网络在各领域应用研究进展

随着深度学习的快速发展,生成式模型领域也取得了显著进展.生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是一种无监督的学习方法,它是根据博弈论中的二人零和博弈理论提出的.GAN具有一个生成器网络和一个判别器网络,并通过对抗学习进行训练.近年来,GAN成为一个炙手可热的研究方向.GAN不仅在图像领域取得了不错的成绩,还在自然语言处理(Natural language processing,NLP)以及其他领域崭露头角.本文对GAN的基本原理、训练过程和传统GAN存在的问题进行了阐述,进一步详细介绍了通过损失函数的修改、网络结构的变化以及两者结合的手段提出的GAN变种模型的原理结构,其中包括:条件生成对抗网络(Conditional GAN,CGAN)、基于Wasserstein距离的生成对抗网络(Wasserstein-GAN,WGAN)及其基于梯度策略的WGAN(WGAN-gradient penalty,WGAN-GP)、基于互信息理论的生成对抗网络(Informational-GAN,InfoGAN)、序列生成对抗网络(Sequence GAN,SeqGAN)、Pix2Pix、循环一致生成对抗网络(Cycle-consistent GAN,Cycle GAN)及其增强Cycle-GAN(Augmented CycleGAN).概述了在计算机视觉、语音与NLP领域中基于GAN和相应GAN变种模型的基本原理结构,其中包括:基于CGAN的脸部老化应用(Face aging CGAN,Age-cGAN)、双路径生成对抗网络(Two-pathway GAN,TP-GAN)、表示解析学习生成对抗网络(Disentangled representation learning GAN,DR-GAN)、对偶学习生成对抗网络(DualGAN)、GeneGAN、语音增强生成对抗网络(Speech enhancement GAN,SEGAN)等.介绍了GAN在医学、数据增强等领域的应用情况,其中包括:数据增强生成对抗网络(Data augmentation GAN,DAGAN)、医学生成对抗网络(Medical GAN,MedGAN)、无监督像素级域自适应方法(Unsupervised pixel-level domain adaptation method,PixelDA).最后对GAN未来发展趋势及方向进行了展望.

神经网络应用于模糊综合决策的研究

将神经网络理论应用于模糊综合决策，给出了一种基于三层神经元的多用量化决策方法，研究了三层神经网络的结构、相应的网络学习过程及其应用于模糊综合决策的计算机实现算法和应用实例。

企业千兆以太网组网方案与实施

根据应用需求 ,通过对比分析 ,选择了千兆以太网来构建企业局域网 ,并介绍了具体组网方案 ,以保证网络的冗余性、可靠性。

数字印前系统的跨平台网络集成与应用

针对目前数字印前系统存在的多平台 ,不兼容、不能共享软件资源的问题 ,运用网络技术集成各种平台的图形、图像制作及 CAD软件 。

谈会计电算化运行前、中应做工作

本文主要分析了会计电算化实施前和实施中应做的一些工作。会计电算化运行前应做的一些工作包括正确认识会计电算化的作用;熟悉并掌握会计电算化工作的有关法规;建立健全单位相关规章制度;整理账目,结出各科目余额、认真对帐,编制余额平衡表和配备相关人员。会计电算化运行中应做的一些工作包括加强会计电算化人员教育,提高职业道德;对负责数据录入的会计人员进行授权;建立健全硬件、软件管理制度,严禁越权使用;建立健全各项规章制度,并遵照执行;做好数据备份工作和加强会计相关法规的学习,增强财务秘密保护意识。

浅谈微机继电保护定值计算

以 国 内目 前 常用 的几 种 高压 线路 保 护和 变压 器 保护 为例 ，结 合山 西电 网 的应 用情况 ，介绍 了 微机 保 护定 值计 算 的具 体内 容 ，并提 出微 机 保护 在定 值 方面 应该 做 的一 些改进 。

通信网的现状及发展趋势

分析了计算机网、有线电视网、电话网的现状 ,指出三网融合是通信网发展的必然趋势 ;分析了三网融合的几种方案 ;对于电力通信网提出了建设 ATM核心骨干网 ,以 MPLS实现 IP业务的建议。

“水立方”LED建筑物景观照明的研究与实践

本文简要介绍了国家游泳中心"水立方"LED建筑物景观照明科研与工程的概况。

实时管理局部网络的研究与应用

本文论述了河南电力调度信息管理系统的网络结构、网络功能及实现方法，井阐述了３＋网与ＳＣＡ－ＤＡ系统的关系、３＋网与３＋网之间的互连方式、３＋网与有线电视系统及程控交换系统之间的互联，以及软件设计思想。

TENA-HLA网关软件自动生成技术研究

TENA-HLA网关完成"建模与仿真高层系统结构HLA"和"试验与测试使能体系结构TENA"之间的互联,能够使TENA的数据无障碍地与HLA的数据交互。现有方法一般采用主控程序循环接收数据,并经由中间转换后再将数据传输给另一网络。但是,中间转换不具有针对性,全部的转换机制对于只需要少量基本转换的文件显得过于复杂。给出了网关软件的设计,并依据用户指定的TENA-HLA间对象数据的映射关系,结合TDL和FED编译技术,自动生成应用需要的网关软件。对实现结果给出了实验验证。

一种基于异步串行口的IBM-PC局部网

在综合的科学考察船上以异步通讯口实现的IBM-PC局部网具有较好的性能价格比。本文介绍了该网的联网环境、网络系统的组成及其拓扑结构、网络的服务功能以及网络软、硬件的安装和配置。