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基于核函數(shù)及參數(shù)優(yōu)化的KPLS質(zhì)量預(yù)測研究[其他][其他]

核偏最小二乘(KPLS)在工業(yè)過程監(jiān)測和質(zhì)量預(yù)測中得到了廣泛的應(yīng)用，核函數(shù)和核參數(shù)的選取對KPLS質(zhì)量預(yù)測結(jié)果有重要影響。然而，如何選擇核函數(shù)類型和核參數(shù)一直是該方法應(yīng)用的瓶頸。針對以上問題，提出一種改進遺傳算法的核函數(shù)優(yōu)化方法。該方法將核的種類及核參數(shù)作為優(yōu)化的決策變量，以均方根誤差為目標，分別從編碼方案、遺傳策略、適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化、交叉和變異算法等方面進行設(shè)計，以保證核函數(shù)種類的多樣性，利用2折交叉驗證法對訓練結(jié)果進行驗證。以田納西-伊斯曼過程(TE)與MATLAB結(jié)合進行仿真實驗，仿真結(jié)果表明，該方法能尋找到最優(yōu)核函數(shù)以及其核參數(shù)，具有很好的穩(wěn)定性和一致性。

發(fā)表于：12/1/2021 4:06:00 PM

可信技術(shù)在國產(chǎn)化嵌入式平臺的應(yīng)用研究[其他][其他]

國產(chǎn)化嵌入式平臺的安全威脅依舊嚴峻，為了提高國產(chǎn)化平臺的安全性與可控性，可信技術(shù)的應(yīng)用十分關(guān)鍵。在基于龍芯2K-1000CPU的國產(chǎn)化嵌入式平臺上,采用可信平臺控制模塊(Trusted Platform Control Module，TPCM)，應(yīng)用可信啟動、可信軟件基、可信文件存儲和I/O口的可信訪問等技術(shù)，實現(xiàn)了國產(chǎn)化嵌入式平臺的可信運行。TPCM可信模塊基于CCP903T密碼芯片實現(xiàn)。此平臺已在某安全項目中通過測試投入使用，對可信技術(shù)在國產(chǎn)化平臺的應(yīng)用以及標準化形成留下參考性意義。

發(fā)表于：12/1/2021 4:02:00 PM

基于視頻內(nèi)容特征值的VVC碼率控制算法[其他][其他]

針對VVC碼率控制算法沒有綜合考慮編碼幀實際紋理特征，其編碼率失真性能和視覺體驗還有待提高的問題，提出了一種基于視頻內(nèi)容相關(guān)特征值的碼率控制算法。通過引入灰度共生矩陣，計算出反映編碼幀紋理復(fù)雜度的相關(guān)特征值，用于幀層圖像權(quán)重的調(diào)整；基于R-λ模型，對LCU層的λ參數(shù)進行重新計算，提高LCU層比特分配的精度。經(jīng)測試，該算法在低時延配置下，與自適應(yīng)比特分配算法相比，在更接近目標碼率情況下，率失真性能提升了0.86%，視頻編碼主觀質(zhì)量得到較明顯改善。

發(fā)表于：12/1/2021 3:57:00 PM

基于形態(tài)學濾波和時頻譜圖對消的多跳頻信號參數(shù)估計[微波|射頻][其他]

針對復(fù)雜電磁環(huán)境下多跳頻信號的參數(shù)估計問題，提出一種基于多尺度形態(tài)學濾波和時頻譜圖對消的信號參數(shù)盲估計算法。首先根據(jù)跳頻信號、干擾和噪聲的時頻特征差異性，采用多尺度形態(tài)學濾波消除噪聲、突發(fā)和掃頻信號，并利用譜圖對消法剔除定頻信號；然后通過八連通域標記獲取跳頻信號的位置信息，利用改進的K-means聚類算法實現(xiàn)異速跳頻信號的分離；最后由各類簇參數(shù)估計多跳頻信號的周期、跳變時刻和跳頻頻率。仿真結(jié)果表明，與利用形態(tài)學濾波并提取時頻脊線的方法相比，該算法在低信噪比下具有更高的估計精度，且在定頻、跳頻信號發(fā)生頻率碰撞時，仍能準確估計跳頻參數(shù)。

發(fā)表于：12/1/2021 3:53:00 PM

基于STM32的非接觸物體尺寸形態(tài)測量系統(tǒng)[其他][其他]

目前工件尺寸檢測主要依靠機械式測量或人工測量，存在檢測困難、效率低等問題。針對該狀況，設(shè)計了一套非接觸物體尺寸形態(tài)測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用 STM32單片機作為核心處理器；采用OpenMV 和激光測距傳感器作為非接觸檢測單元，以實現(xiàn)測量目標物體顏色、形狀、尺寸及距離等信息的功能。同時，該系統(tǒng)中激光管的方向由舵機控制，以達到快速跟蹤目標物體中心的目的。實驗結(jié)果表明，該裝置能夠準確測量目標物體的顏色、形狀，且可以得到高精度的物體尺寸及距離并快速跟蹤目標物體的中心位置。

發(fā)表于：12/1/2021 3:48:00 PM

基于新型PID算法的整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)研究[其他][其他]

針對整流罩空調(diào)機組工況復(fù)雜，溫濕度控制的非線性、滯后性、時變性、強耦合等特點，闡述了整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及機組工作時空氣處理過程。在控制算法上，通過分析溫濕度控制的干擾因素，研究了傳統(tǒng)PID、專家PID、模糊自適應(yīng)PID控制原理，提出了一種新型PID算法。將新型PID算法應(yīng)用于基于國產(chǎn)PLC的整流罩空調(diào)機組，運行結(jié)果表明，機組能夠以高效率、高精度、可調(diào)參實時在線控制，滿足任務(wù)保障要求。

發(fā)表于：12/1/2021 3:42:00 PM

客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知及智能預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)的研究[其他][其他]

客戶側(cè)竊電行為不僅造成電能資源大量流失，同時造成線路負荷過載引發(fā)火災(zāi)等重大安全事故。針對當前客戶側(cè)竊電行為的多樣性與隱蔽性特征，以約束客戶側(cè)竊電行為為目的，設(shè)計了客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知及智能預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)。考慮客戶側(cè)竊電行為的多樣性與隱蔽性特性，選取額定電壓偏離度、電壓不平衡率與電流不平衡率等6個客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知指標，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知模型，將所選取的6個指標與相關(guān)數(shù)據(jù)作為模型輸入，通過動態(tài)K均值聚類算法優(yōu)化模型，模型輸出結(jié)果即為客戶側(cè)竊電態(tài)勢感知結(jié)果。基于感知結(jié)果，通過聲光報警裝置與智能設(shè)備實現(xiàn)智能預(yù)警，實驗結(jié)果顯示，該技術(shù)能夠有效抑制客戶側(cè)竊電行為。

發(fā)表于：12/1/2021 3:37:00 PM

改進型DSSD算法在道路損傷檢測中的應(yīng)用研究[其他][其他]

在自動檢測中，由于道路損傷數(shù)據(jù)集存在小目標損傷難檢測與類別不平衡問題，導致道路損傷檢測的準確率低、虛假率高。為此，在DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，提出一種結(jié)合注意力機制和Focal loss的道路損傷檢測算法。首先，采用識別精度更高的ResNet-101作為DSSD模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)；其次，在ResNet-101主干網(wǎng)絡(luò)中添加注意力機制，采用通道域注意力和空間域注意力結(jié)合的方式，實現(xiàn)特征在通道維度上的加權(quán)與空間維度上的聚焦，提升對小目標道路損傷的檢測效果；最后，為了減少簡單樣本的權(quán)重，增大難分類樣本的權(quán)重，使用Focal loss來提高整體的檢測效果。在Global Road Damage Detection Challenge比賽所提供的數(shù)據(jù)集上進行驗證，實驗結(jié)果表明，該模型的平均精度均值為83.95%，比基于SSD和YOLO網(wǎng)絡(luò)的道路損傷檢測方法的準確率更高。

發(fā)表于：12/1/2021 3:32:00 PM

基于自然語言理解的軟件產(chǎn)業(yè)政策關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)[其他][其他]

針對公共政策的語義分析對比是行政管理重要的研究方向，隨著深度學習、知識圖譜應(yīng)用越來越廣泛，任何在這一領(lǐng)域改進技術(shù)方法的嘗試都可能帶來較大的進步。將自然語言理解相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)政策研究有利于政策的制定與管理。針對軟件產(chǎn)業(yè)政策提出一套基于自然語言理解的技術(shù)分析方法，旨在構(gòu)建政策之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以期輔助政府決策。

發(fā)表于：12/1/2021 3:27:00 PM

集成電路前沿技術(shù)趨勢研判及對北京的啟示[其他][其他]

集成電路是關(guān)系國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的基礎(chǔ)性、先導性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。當前正值集成電路全面進入后摩爾時代，前沿技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新活躍，是產(chǎn)業(yè)革命和技術(shù)革命歷史性交匯的關(guān)鍵時期,以前沿技術(shù)突破式創(chuàng)新的全新路徑有望給予我國通過“換道超車”走向世界集成電路創(chuàng)新強國的重大機遇。通過梳理國際知名研發(fā)和市場機構(gòu)發(fā)布的前沿技術(shù)路線，以及全球先進國家及地區(qū)在集成電路前沿技術(shù)上戰(zhàn)略布局和重大科研計劃，對后摩爾時代集成電路技術(shù)發(fā)展趨勢進行研判。并結(jié)合目前北京集成電路科研資源和創(chuàng)新引領(lǐng)優(yōu)勢，提出相關(guān)啟示和建議。

發(fā)表于：12/1/2021 3:23:00 PM