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时间性的表达 ——以蜡为主要媒介的雕塑创作实践

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时间性的表达 ——以蜡为主要媒介的雕塑创作实践

作者：陈涵深上海师范大学

学位级别：硕士

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基于半监督学习的碲锌镉图像语义分割

基于半监督学习的碲锌镉图像语义分割

作者：郭烨深太原科技大学

学位级别：硕士

图像的语义分割算法能够精确分割出图像中的不同对象和区域,因此它在工业领域的应用日益广泛。实际生产过程中,由于大规模人工标注数据成本高、难以获取,而半监督学习算法能够利用少量人工标注数据和大量无标注数据训练出高精度网络模... 详细信息

图像的语义分割算法能够精确分割出图像中的不同对象和区域,因此它在工业领域的应用日益广泛。实际生产过程中,由于大规模人工标注数据成本高、难以获取,而半监督学习算法能够利用少量人工标注数据和大量无标注数据训练出高精度网络模型。两种算法的结合在工业应用场景中相辅相成,获得了广泛的应用。尽管如此,现阶段应用于工业领域的半监督语义分割算法面临数据噪声和一致性规则的挑战。因此,如何提升语义分割的精度、鲁棒性和效率,仍然是当前研究的重要课题之一。基于此,本文选题研究基于半监督学习的语义分割算法,旨在实现对图像的快速高精度分割,本文完成的工作主要包括:(1)针对卷积神经网络下采样中信息丢失的问题,本文提出了关注细粒特征的半监督语义分割网络(Semi-supervised semantic segmentation networks focusing on finegrained features)。首先,在网络下采样过程中,对深层次特征引入联系上下文信息的操作,使网络具有细粒特征提取的能力。然后,在损失函数中加入可调节参数的交叉熵损失,控制原始数据在网络训练中的权重。实验表明,提出的网络在Pascal VOC 2012公共数据集1/8的标注比下,性能达到了70.12%的平均交并比;在碲锌镉数据集1/2的标注比下,性能达到了69.54%的平均交并比。(2)针对半监督学习中的噪声问题,本文提出了多尺度不一致半监督语义分割网络(Multi-scale inconsistent semi-supervised semantic segmentation network)。首先,在网络下采样阶段嵌入多尺度特征提取模块,使网络在扩大了感受野的同时,同时能捕获到潜在的高级语义信息。随后,提出一种“Teacher-Student”模型不一致的训练范式,减少伪标签中的噪声对训练学生模型的影响。在Pascal VOC 2012公共数据集1/8的标注比的实验表明,引入多尺度特征提取模块在性能上相较于基线有了1.52%的提升,达到了73.23%的平均交并比;加入不一致策略,性能进一步提高了0.10%,达到了73.33%的平均交并比。提出的网络在碲锌镉数据集1/2的标注比下,性能最高达到了69.84%的平均交并比,展现了其在工业方面应用的潜力。

关键词：深度学习语义分割半监督学习

基于Janus纳米片的制备及在氢化丁腈复合材料中的应用

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基于Janus纳米片的制备及在氢化丁腈复合材料中的应用

作者：孙学深北京化工大学

学位级别：硕士

近年来,Janus粒子由于其独特的非对称结构和独特的物理化学性质,在多个领域中引起了广泛关注,合成方法也从单一的模板法逐渐发展出自组装法、微流控制法、相分离法等合成方法,生产出了形态各异、性质不同的Janus纳米颗粒。这些具有不同... 详细信息

近年来,Janus粒子由于其独特的非对称结构和独特的物理化学性质,在多个领域中引起了广泛关注,合成方法也从单一的模板法逐渐发展出自组装法、微流控制法、相分离法等合成方法,生产出了形态各异、性质不同的Janus纳米颗粒。这些具有不同化学组成和物理化学性质的Janus粒,广泛应用于表面活性剂、催化剂、药物载体、光学探针以及自驱动马达等领域。然而,将这种新兴的纳米材料与传统的聚合物材料结合,以发展新一代聚合物纳米复合材料的研究还相对较少。本研究通过改进现有的乳液界面自组装法,提高单次一侧羟基,一侧氨基的二氧化硅中空球的产率,并采用选择性修饰法,设计并制备了具有较为灵活的用于氢化丁腈橡胶复合共混体系的Janus纳米片相容剂。主要研究内容如下:1、利用乳液界面自组装法制备一侧羟基,一侧氨基的二氧化硅中空微球,研究离子型表面活性剂及超声波细胞粉碎机粉碎对制备Janus纳米片的影响因素,制得NH2-JNs-OH Janus型纳米片。研究经酰胺反应选择性修饰PBAN分子刷,制备PBAN-JNs-OH型Janus纳米片,通过SEM、Mapping元素分布、TEM、热重测试、红外光谱及固体核磁表征观察到PBAN的仅修饰在一侧,厚度10nm,接枝质量密度为5.52wt%。2、通过选择性修饰研究GPTES在PBAN-JNs-OH型Janus纳米片的羟基侧引入环氧基团的影响,制备含环氧基团的PBAN-JNs-Epoxy Janus纳米片,并通过红外谱图、热重分析进行表征;以PBAN-JNs-Epoxy Janus纳米片为相容剂,探究了HNBR/PA12复合材料的相容性及性能,得到PBAN-JNs-Epoxy Janus纳米片相容剂添加量为4wt%时,复合材料相态分布均匀,纳米片在界面上的单层排布分散方式,且拉伸强度和断裂伸长率分别提高了约47%和42%,耐油性能增加;在对材料进行三次重复加工后,仍保留良好的机械性能。3、采用IPTS对PDMS改性,研究PBAN-JNs-PDMS Janus纳米片的制备,通过固体H1-NMR和热重分析以及TEM表征得到三明治”夹层结构,PDMS层厚度为18nm,接枝质量密度为8.79wt%;以PBAN-JNs-PDMS Janus纳米片为相容剂,研究相容剂对HNBR/PVMQ复合材料表面相容性及性能的影响,得到当PBAN-JNs-PDMS Janus纳米片添加量为4wt%时,获得了最好的相态分布及机械性能,力学强度提升了约95%,断裂伸长率提升约87%,同时有着好的耐油性能,在DMA测试中发现两种聚合物的特征温度相互靠近。

关键词： Janus纳米粒子氢化丁腈橡胶相容剂聚酰胺硅橡胶

缓释肥优化施用对南粳9108产量形成、氮素吸收利用的影响

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缓释肥优化施用对南粳9108产量形成、氮素吸收利用的影响

作者：王树深扬州大学

学位级别：硕士

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在通信受限下电动机群协同控制系统研究

在通信受限下电动机群协同控制系统研究

作者：吴宇深广州大学

学位级别：硕士

随着科技的不断进步和人们环境保护意识的增强,电动汽车已逐步成为交通运输领域的重要载运工具。在电动汽车的研究中,由于永磁同步电动机具有体积小、结构简单以及效率高等优点,一直是企业和科研机构的重要研究对象。然而,永磁同步电动... 详细信息

随着科技的不断进步和人们环境保护意识的增强,电动汽车已逐步成为交通运输领域的重要载运工具。在电动汽车的研究中,由于永磁同步电动机具有体积小、结构简单以及效率高等优点,一直是企业和科研机构的重要研究对象。然而,永磁同步电动机具有强非线性、强耦合性等特点,若要实现高性能的调速控制,必须克服非线性因素和不确定性干扰对系统造成的影响,这也给传统的电动机双闭环控制结构带来了新的问题。另一方面,随着无人驾驶编队的应用场景逐步增加,对多台永磁同步电动机协同配合的精度也越来越高。若要对多台电动机进行同时控制,则需要搭建一种电动机群协同控制系统,以提高永磁同步电动机的调速效率和机群之间的同步性能。而在大部分的协同控制系统中,输入时延和通信资源占用是普遍存在的问题,这需要研究一种能够有效处理输入时延的补偿策略和有效降低通信资源占用的事件触发策略,以提高电动机群协同控制系统的实用性。因此,本文针对永磁同步电动机调速控制系统,结合传统PI双闭环控制的结构优势,研究一种自适应PI式非线性控制方法,进一步,并建立了电动机群协同控制系统。研究的主要内容如下:(1)针对具有强非线性、强耦合性的永磁同步电动机,研究双闭环调速控制系统。首先,基于矢量控制搭建永磁同步电动机调速控制系统模型,并通过仿真实验验证PI双闭环控制方法的实用性。其次,结合PI控制方法的结构优点,设计一种自适应PI式非线性控制方法,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了控制方法的收敛性问题。再次,通过仿真实验证明了所设计的自适应PI式非线性控制方法能有效实现对系统给定期望值的跟踪,跟踪误差收敛至零附近的紧集。最后,再通过一组对比仿真实验,分析比较所设计的自适应PI式非线性控制方法和传统PI控制方法的对比效果。(2)针对一类具有强非线性、多元耦合的高阶多输入多输出系统,研究系统中存在输入时延问题和通信资源占用问题的解决方法。首先,基于帕德近似和拉普拉斯变换,引入一个新变量,设计一种对输入时延进行补偿的解决策略。再次,设计一种基于相对阈值触发的事件触发机制,实现对系统控制信号触发周期的动态调整。最后,通过仿真实验,实验结果表明本研究提出的自适应PI式非线性控制方法能有效解决系统中存在的输入时延问题,且对不确定时间长度的输入时延有一定的适用性,同时可以有效减少控制器的通信资源占用。(3)针对多台永磁同步电动机群的协同配合问题,研究一种基于环形耦合策略的电动机群协同控制系统。首先,设计一种环形耦合策略,并搭建4台永磁同步电动机的协同控制系统模型。其次,在自适应PI式非线性控制方法的研究基础上,搭建永磁同步电动机调速系统的速度跟踪控制结构和速度同步控制结构。最后,搭建永磁同步电动机群的协同控制系统仿真实验模型,对系统的速度跟踪性能和机群之间的同步性能进行仿真实验分析。实验结果表明,基于自适应PI式非线性控制方法的永磁同步电动机群协同控制系统在速度跟踪和速度同步上有较好的性能,能有效实现协同系统的一致性。

关键词：永磁同步电动机协同控制系统非线性系统自适应PI控制通信受限

ESG表现对企业价值影响机制探究 ——以中国上市制造业公司为例

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ESG表现对企业价值影响机制探究 ——以中国上市制造业公司为例

作者：欧深广西大学

学位级别：硕士

基于改进YOLOv8的可回收垃圾遮挡检测研究

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基于改进YOLOv8的可回收垃圾遮挡检测研究

作者：张俊深东莞理工学院

学位级别：硕士

图像检测是提高可回收垃圾利用率的有效方法。垃圾种类繁多,形状、纹理、颜色多样,且相互遮挡现象普遍。一方面,目前现有垃圾数据集背景单一,种类数量少,不足以支撑垃圾遮挡场景下的算法研究。另一方面,遮挡的类型有同类垃圾互相遮挡和... 详细信息

图像检测是提高可回收垃圾利用率的有效方法。垃圾种类繁多,形状、纹理、颜色多样,且相互遮挡现象普遍。一方面,目前现有垃圾数据集背景单一,种类数量少,不足以支撑垃圾遮挡场景下的算法研究。另一方面,遮挡的类型有同类垃圾互相遮挡和不同类垃圾互相遮挡,不同的遮挡类型对检测算法的不同阶段结果的影响各不相同。同类垃圾互相遮挡时,非极大值抑制算法因候选框密集而错误删除目标框,导致漏检。不同类垃圾互相遮挡时,图像特征信息丢失,降低了网络的特征提取效果,算法检测精度下降。针对以上问题,本文开展遮挡场景下的垃圾检测研究,做出了如下工作:第一,垃圾遮挡数据集建立。首先,在公开数据集的基础上,收集常见垃圾图像并制作成无遮挡垃圾数据集。其次,针对Cut Mix数据增强算法随机性的问题,提出了稳定生成遮挡样本的Cut Mix算法,利用该算法分别构建了适应同类垃圾互相遮挡和不同类垃圾互相遮挡两种遮挡类型的数据集。第二,非极大值抑制算法和损失函数改进。同类垃圾相互遮挡时,算法产生的候选框密集,在非极大值抑制算法的作用下,此时被遮挡目标的候选框容易被判定为另一目标的重复候选框而剔除,导致模型定位和分类性能下降。首先,本文使用GIo U替换Io U计算候选框间的重叠面积。其次,将GIo U引入Soft-NMS改进为Soft-GIo U-NMS,提高模型定位性能。最后,将YOLOv8的分类损失函数替换为Quality Focal Loss,提高模型分类性能。第三,YOLOv8网络结构改进。不同类垃圾遮挡导致被遮挡目标上下文信息缺失造成漏检问题。为此,本文针对YOLOv8网络结构进行改进。首先,引入全维度动态卷积来替换主干网络中的常规卷积,获取不同尺度和形状的图像特征信息。其次,引入可变形卷积构造C2f-DCNv3模块来替换颈部网络中的C2f模块,实现了感受野的适应调整。最后,引入CBAM注意力机制模块,从而更精确地检测出互相遮挡的垃圾目标。构建不同遮挡类型的垃圾数据集为后续实验开展奠定了基础。实验结果表明,本文改进算法精度更高。针对同类垃圾互相遮挡问题,引入Soft-GIo U-NMS和Quality Focal Loss,精度分别提升了1.4个百分点和0.4个百分点,提高了模型定位和分类性能。针对不同类垃圾互相遮挡问题,引入全维度动态卷积模块,可变形卷积模块和CBAM注意力模块,精度分别提升了1.6个百分点,2.1个百分点和4.3个百分点。

关键词：垃圾检测 YOLOv8算法数据增强非极大值抑制算法损失函数

基于加权融合的常导高速磁浮列车UKF定位算法

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西南交通大学学报 2024年第4期59卷 832-838页

作者：张昕翟凌露王舰深张志吴晨北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111

为提高高速磁浮列车测速定位的精确性,本文针对基于长定子齿槽检测的常导高速磁浮列车测速定位方法在列车运行过程中可能因测速定位信号缺失、干扰、测速定位安装误差等原因引起的定位不准问题,提出一种基于加权融合无迹卡尔曼滤波(UKF... 详细信息

为提高高速磁浮列车测速定位的精确性,本文针对基于长定子齿槽检测的常导高速磁浮列车测速定位方法在列车运行过程中可能因测速定位信号缺失、干扰、测速定位安装误差等原因引起的定位不准问题,提出一种基于加权融合无迹卡尔曼滤波(UKF)的常导高速磁浮列车测速定位算法.介绍了高速磁浮列车基于长定子齿槽的测速定位方法,并对多路冗余速度位置信息进行预处理和自适应加权融合处理;给出基于加权融合UKF的常导高速磁浮列车测速定位算法模型;基于磁浮列车测速定位在环测试试验台试验,对改进后的无迹卡尔曼滤波磁浮定位算法与原定位算法进行了对比分析.分析结果表明:磁浮列车平均速度误差减小了32.6%,速度极差降低了49.3%,有效消除了信号采集噪声,提高了磁浮列车测速定位精度.

关键词：常导高速磁浮列车测速定位加权融合无迹卡尔曼滤波

基于双重选择LASSO模型的我国股市定价因子边际有效性研究

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系统工程理论与实践 2024年第9期44卷 2993-3008页

作者：毛杰陈宓舟许磊杜树楷上海大学经济学院复旦大学金融研究中心东方证券股份有限公司博士后工作站东方证券股份有限公司金融产品总部上海财经大学金融学院

在高维数据背景下,传统的因子定价估计方法可能无法准确判断定价因子的有效性.鉴此,本文构建了双重选择LASSO模型,估计了定价因子的随机贴现因子载荷,以替代估计风险溢价的传统因子估计方法,籍以在高维数据背景下准确判断出定价因子的... 详细信息

在高维数据背景下,传统的因子定价估计方法可能无法准确判断定价因子的有效性.鉴此,本文构建了双重选择LASSO模型,估计了定价因子的随机贴现因子载荷,以替代估计风险溢价的传统因子估计方法,籍以在高维数据背景下准确判断出定价因子的边际有效性.本文继而收集了85个资产定价因子,构建了我国股市的高维定价因子库,并发现在2014年之后发现的15个定价因子中有7个定价因子是边际有效定价因子.此研究结论在多种稳健性检验下都基本保持一致,由此多番验证了本文实证方法的稳健性.通过进一步分析,本文还在时变随机贴现因子的情况下发现了上述定价因子的有效性基本保持一致.

关键词：定价因子边际有效性双重选择LASSO模型随机贴现因子机器学习因子库