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浮选生产过程泡沫状态与药剂控制关系研究

黄金 2024年第3期45卷 32-36页

作者：张海洋王旭陆博刘洋宋涛矿冶科技集团有限公司矿冶过程智能优化制造全国重点实验室矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室

针对泡沫状态与浮选药剂用量的对应关系,采用泡沫图像分析仪与液位计等在线检测设备对浮选生产过程中的泡沫状态进行量化处理,建立泡沫状态与浮选药剂控制之间的对应关系。基于量化后的泡沫特征变量,对浮选药剂用量给出了指导意见,并为... 详细信息

针对泡沫状态与浮选药剂用量的对应关系,采用泡沫图像分析仪与液位计等在线检测设备对浮选生产过程中的泡沫状态进行量化处理,建立泡沫状态与浮选药剂控制之间的对应关系。基于量化后的泡沫特征变量,对浮选药剂用量给出了指导意见,并为后续开展浮选药剂智能控制提供了基础。经过长时间现场观察和大量数据分析,验证了理论研究的合理性,对于提高浮选生产过程的效率和稳定性具有重要意义。

关键词：泡沫状态泡沫图像检测设备量化处理浮选药剂智能控制

锁定钢板内固定与关节镜下双排锚钉缝合桥技术治疗肱骨大结节撕脱骨折的疗效对比研究

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现代生物医学进展 2024年第11期24卷 2120-2124页

作者：陆英超陈向阳冯硕袁斌陆博徐州医科大学第一临床医学院江苏徐州221000 江苏省新沂市人民医院骨科江苏新沂221400 徐州医科大学附属医院骨科江苏徐州221000

目的:对比肱骨大结节撕脱骨折分别采用关节镜下双排锚钉缝合桥技术、锁定钢板内固定后的疗效。方法:按照治疗方法的不同,将74例肱骨大结节撕脱骨折患者分为A组(锁定钢板内固定治疗,n=35)和B组(关节镜下双排锚钉缝合桥技术,n=39)。对比... 详细信息

目的:对比肱骨大结节撕脱骨折分别采用关节镜下双排锚钉缝合桥技术、锁定钢板内固定后的疗效。方法:按照治疗方法的不同,将74例肱骨大结节撕脱骨折患者分为A组(锁定钢板内固定治疗,n=35)和B组(关节镜下双排锚钉缝合桥技术,n=39)。对比两组美国肩肘外科医师评分(ASES)、肩关节活动度、视觉模拟评分(VAS)、围手术期相关指标、美国加州洛杉矶大学功能评分(UCLA)、术后并发症。结果:两组骨折愈合时间及并发症发生率组间对比未见差异(P>0.05)。B组术中出血量少于A组,住院时间短于A组,手术时间长于A组(P<0.05)。B组术后VAS评分较A组更低,ASES、UCLA评分高于A组(P<0.05)。B组术后后伸、前屈、外展、内收活动度大于A组(P<0.05)。结论:与锁定钢板内固定治疗肱骨大结节撕脱骨折相比,关节镜下双排锚钉缝合桥技术手术时间偏长,但其在减轻患者术后疼痛、改善肩关节功能、扩大肩关节活动度方面更具优势。

关键词：肱骨大结节撕脱骨折双排锚钉缝合桥技术关节镜锁定钢板内固定疗效

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内蒙古大兴安岭林火时空动态的变化特征

林业工程学报 2024年第2期9卷 116-123页

作者：班擎宇贾超王悦宇博张恒内蒙古农业大学林学院呼和浩特010019 内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站根河022350 山西省桑干河杨树丰产林实验局大同037000

内蒙古大兴安岭森林火灾频发,研究其季节性变化趋势及空间动态分布特征,对今后该地区森林防火期划分和防火资源的合理分配具有重要意义。利用Mann-Kendall趋势检验法、滑动t检验法对1981—2018年内蒙古大兴安岭森林火灾数据进行趋势和... 详细信息

内蒙古大兴安岭森林火灾频发,研究其季节性变化趋势及空间动态分布特征,对今后该地区森林防火期划分和防火资源的合理分配具有重要意义。利用Mann-Kendall趋势检验法、滑动t检验法对1981—2018年内蒙古大兴安岭森林火灾数据进行趋势和突变分析,使用分位数回归法研究影响森林火灾过火面积的时间与空间因素,得出内蒙古大兴安岭森林火灾在时间和空间上的动态变化特征。结果表明:内蒙古大兴安岭森林火灾整体呈先下降(1981—1999年)再上升(2000—2007年)又下降(2008—2018年)的趋势。森林火灾主要发生在春、夏、秋三季,春季森林火灾变化较复杂,波动明显,在1991年发生突变;秋季森林火灾波动较平缓,但在1994年发生突变;2004—2011年期间夏季森林火灾明显增长,火险期向夏季发生偏移和延长;冬季发生火灾较少。森林火灾过火面积与火灾持续时间呈正相关,尤其在高分位点处,正相关性更加显著。内蒙古大兴安岭森林火灾主要发生在鄂伦春自治旗等地,从空间横向动态变化来看,整体呈现由西南向东北递增的趋势;从空间纵向动态变化来看,海拔对森林火灾过火面积的影响并不显著。建议应加强内蒙古大兴安岭东北地区及春、夏两季的林火监测和防火宣传,适当调整森林防火期和防火资源时空分配,将有助于减少内蒙古大兴安岭森林火灾的发生。

关键词：内蒙古大兴安岭森林火灾过火面积时空分布林火监测防火期

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基于结构重参数化的红外与可见光图像融合

控制与决策 2024年第7期39卷 2275-2283页

作者：陈昭宇范洪博马美燕赵艺博昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学现代农业工程学院昆明650500

红外与可见光图像融合的目的是通过将不同模态的互补信息融合来增强源图像中的细节场景信息,然而,现有的深度学习方法存在融合性能与计算资源消耗不平衡的问题,并且会忽略红外图像存在噪声的问题.对此,提出一种基于结构重参数化的红外... 详细信息

红外与可见光图像融合的目的是通过将不同模态的互补信息融合来增强源图像中的细节场景信息,然而,现有的深度学习方法存在融合性能与计算资源消耗不平衡的问题,并且会忽略红外图像存在噪声的问题.对此,提出一种基于结构重参数化的红外与可见光图像融合算法.首先,通过带权重共享的双分支残差连接型网络分别对两种源图像进行特征提取,分别得到的特征级联后图像重建;然后,用结构相似性损失与双边滤波去噪的内容损失联合指导网络的训练;最后,在训练完成后进行结构重参数化将训练网络优化成直连型网络.在多个公共数据集上与7种领先的深度学习融合算法进行了定性与定量的实验对比,所提出的融合算法在更低的资源耗费下能够实现多个评价指标的提升,融合结果具有更丰富的场景信息、更强的对比度以及更符合人眼的视觉效果.

关键词：图像融合结构重参数化红外与可见光图像双边滤波深度学习

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动力电池分层均衡控制研究

电子测量与仪器学报 2024年

作者：汤祥宇陆华才安徽工程大学电气传动与控制安徽省重点实验室

提出一种分层均衡电路，用于解决锂离子电池在串联成组时，由于单体电池的不一致性，产生的部分电池过充和过放的问题。分层均衡电路以单体电池荷电状态（state of charge， SOC)值作为均衡变量，将电池组分为三个小组，组内进行基于Buc... 详细信息

提出一种分层均衡电路，用于解决锂离子电池在串联成组时，由于单体电池的不一致性，产生的部分电池过充和过放的问题。分层均衡电路以单体电池荷电状态（state of charge， SOC)值作为均衡变量，将电池组分为三个小组，组内进行基于Buck变换器的均衡；在各小组之间搭建Buck-Boost电路，进行组间均衡。组内均衡与组间均衡相结合，提高了均衡效率。在MATLAB/Simulink平台搭建的仿真结果表明，相对于基于Buck变换器和基于Buck-Boost变换器的均衡电路，分层均衡电路在静置、充电和放电3种工况下，均衡时间相比基于Buck的均衡电路分别降低了21%、18%和30%，相比基于Buck-Boost的均衡电路分别降低了17%、29%和15%。电池组的均衡实验表明，该电路提高了单体电池一致性，能将电池组SOC值极差控制在0.1%以内，解决部分电池过充和过放问题，同时提高了均衡效率。

关键词：锂电池 Buck变换器 Buck-Boost变换器分层均衡

基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 101-108页

作者：刘伟陆周天闫振宇杜伟东哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室哈尔滨150001

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的... 详细信息

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。

关键词：声呐图像配准尺度不变特征变换偏微分方程相位一致性快速样本一致性

南京市溧水区农民合作社农产品生产质量管理问题研究

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南京市溧水区农民合作社农产品生产质量管理问题研究

作者：陆泓宇中南林业科技大学

学位级别：硕士

南京市溧水区作为该市的重要农作物基地和农业高新技术示范区,在推进区域农业现代化和促进农业高质量发展方面扮演着关键角色。随着全球农业竞争的加剧以及国内外市场对农产品质量要求的提高,溧水区的农业及其农民合作社面临着转型升级... 详细信息

南京市溧水区作为该市的重要农作物基地和农业高新技术示范区,在推进区域农业现代化和促进农业高质量发展方面扮演着关键角色。随着全球农业竞争的加剧以及国内外市场对农产品质量要求的提高,溧水区的农业及其农民合作社面临着转型升级的重大任务,以适应农业高质量发展的新要求。本文选取了南京市溧水区2022年被认定为国家级示范社的五家农民合作社作为研究对象,深入探讨了这些合作社在农产品生产质量管理方面的实际操作、遇到的问题及其面临的挑战。通过文献综述和实证研究的方法,全面评估了溧水区农民合作社在农产品生产质量管理方面的现状,揭示了存在的问题和背后的影响因素,旨在提出有效的策略,以促进该地区乃至更广泛区域的农业高质量发展。通过系统的文献回顾和深入的实地调研,本研究发现溧水区的农民合作社虽然已建立起较为完善的农产品生产质量监控和管理体系,但在实践中仍面临多重挑战。质量控制和监测效果不佳、法规和标准的遵守存在缺陷、人资培训与技术升级不受重视等问题成为制约农产品生产质量提升的主要障碍。特别地,农户对质量标准的认知不足,加上合作社内部管理缺乏系统化和规范化,严重影响了质量管理的效率和效果。这些问题不仅限制了农产品的市场竞争力,还阻碍了农业的可持续发展。本研究通过对农民合作社农产品生产质量管理的深入分析,丰富了相关领域的研究文献,并为后续研究提供了新的视角和丰富的数据支持。在实践层面,本研究的成果能帮助农民合作社明确农产品生产质量管理中的关键问题,并提出解决方案,有助于推动农业的可持续发展。此外,本文提出的改善策略和建议对于政府部门在制定相关农业政策、优化农业产业结构、提升农业整体竞争力方面提供了实用的指导。总体来看,本研究的重要贡献在于为溧水区乃至更广泛区域内的农民合作社农产品生产质量管理提供了详实的实证研究支持,并对促进地区农业高质量发展提出了有力的理论和实践建议。

关键词：农民合作社农产品生产质量管理溧水区农业高质量发展

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融合语义和句法信息的方面情感三元组抽取

计算机应用 2024年

作者：李言博何庆陆顺意贵州大学大数据与信息工程学院

方面情感三元组抽取（ASTE）是方面情感分析中一项极具挑战性的子任务，目的是提取所给句子中的方面项、观点项和对应的情感极性。现有的面向ASTE任务的模型分为流水线模型和端到端模型。针对流水线模型易受到错误传播的影响，而大部分... 详细信息

方面情感三元组抽取（ASTE）是方面情感分析中一项极具挑战性的子任务，目的是提取所给句子中的方面项、观点项和对应的情感极性。现有的面向ASTE任务的模型分为流水线模型和端到端模型。针对流水线模型易受到错误传播的影响，而大部分现有端到端模型忽略了句子中丰富的句法信息问题，提出一种语义和句法增强的双通道方面情感三元组抽取模型（SSED-ASTE）。首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)编码器对上下文编码；其次，使用双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络捕捉上下文语义依赖关系；再次，通过两个并行的图卷积网络分别使用自注意力机制和依存句法分析提取语义特征和句法特征并融合；最后，使用网格标记方案（GTS）进行三元组抽取。在4个公开数据集上进行实验分析，与GTS-BERT模型相比，所提模型的F1值分别提升了0.29、2.22、2.93和0.78个百分点。实验结果表明，所提模型可以有效利用句子中隐含的语义信息和句法信息，实现较准确的三元组抽取。

关键词：情感分析方面情感三元组抽取依存句法分析自注意力机制图卷积网络

复杂场景下无水尺水位的影像水位反演智能检测方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 558-568页

作者：孙传猛魏宇李欣宇马铁华武志博中北大学省部共建动态测试技术国家重点实验室山西太原030051 中北大学电气与控制工程学院山西太原030051

实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能... 详细信息

实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能检测技术:①引入YOLOv5对水位线(水岸分界线)进行检测,并利用线性拟合方法获得实际水位线;②针对水位线在延伸方向无限大而在其法向无限小特点,提出强化中尺度特征的多层级特征融合方法改进原YOLOv5算法;③利用卡尔曼滤波引入水位历史信息作为先验知识,提高本技术对复杂恶劣环境的泛化性能;④将图像中事先标定的固定的标志物加入到深度学习网络中训练,根据标志位真实尺寸解算实际水位高程,实现无水尺检测方案。相关试验和实践表明,改进的YOLOv5更加轻量化;本文所述水位智能检测技术斜率准确性为97.3%,较原算法提高了2.4%;截距准确性为99.3%,较原算法提高了0.5%;在夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下可以自动、准确识别出水位高程,误差小于0.1 m。

关键词：水位识别无水尺水位检测深度学习 YOLOv5 卡尔曼滤波