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基于立方星平台的硅探测器读出系统设计

基于立方星平台的硅探测器读出系统设计

作者：张家赫北方工业大学

学位级别：硕士

硅探测器是一种高性能的半导体探测器,具有非常高的能量分辨率和良好的空间分辨率,能够准确地确定入射粒子并产生相应的信号,同时具有较低的能量阈值和超强的耐辐射性能。因此,硅探测器的发展推动了人类对宇宙和伽马射线的探索。在探究... 详细信息

硅探测器是一种高性能的半导体探测器,具有非常高的能量分辨率和良好的空间分辨率,能够准确地确定入射粒子并产生相应的信号,同时具有较低的能量阈值和超强的耐辐射性能。因此,硅探测器的发展推动了人类对宇宙和伽马射线的探索。在探究伽马射线谱的不同能量区间时,人们已部署了多种探测任务。然而,在兆电子伏特(MeV)能段的探测项目却显得颇为稀缺。因此,中科院提出了MeV伽马射线天文台(MeV Gamma Ray Observatory,简称MeVGRO),旨在探测MeV能段的伽马射线。MeV级伽马射线的探测需要高灵敏度和高分辨率的探测系统,但传统的探测系统往往存在成本高、体积大、能耗高等问题。因此,基于立方星平台的硅微条探测器读出系统设计成为一种新的解决方案。该方案巧妙利用了立方体卫星的小型化特征——体积紧凑、发射周期短及能耗低等优势,并与高性能硅探测器相结合,旨在实现对MeV伽马射线的有效捕捉与精确位置解算。为了提高探测系统性能,降低成本和能耗,为MeVGRO进行一个周期比较短的技术预演,本课题设计了一种基于立方星平台的硅微条电子读出系统,也称作MeVCube。在探测器组件选择上,本设计采用了美国Macon公司专为高能物理应用设计的BB26型双面硅微条探测器,以其卓越的灵敏度和空间分辨率为基石,确保了MeV能量范围内伽马射线的精准捕获。为进一步增强信号处理能力,系统集成了8片挪威IDEAS公司的VATA460.3芯片作为前端电子学读出的核心部件,每片芯片提供32条独立数据通道,系统总通道数达到256,有效提升了数据采集的并发性和完整性。同时,利用ZYNQ7035核心板作为主控模块,搭建了ASIC时序控制与数据采集上报单元。系统还利用串口与网口和PC机进行信息交互,并基于Verilog语言定制化实现了VATA460.3芯片的内部时序逻辑和通信协议等。硬件研制完成后,对硅探测器读出电子系统进行了功能与性能测试。首先对系统ASIC芯片进行了内部刻度测试与外部刻度,该测试成功展示了单芯片32个通道所测ADC值随入射能量线性增加,动态范围为0～±90f C,与芯片手册参数一致,满足实验所需;通过计算相对残差平方和得出该值为0.2,证明外部注入线性度较好;基线测试测出系统基线大概在37ADC左右,噪声水平良好,全通道噪声对应电荷小于0.17f C;激光测试测得各通道可以稳定识别触发事件;在连接探测器后,对Am-241、Cd-109、Cs-137和Ba-133四种放射源进行了能量探测,所测能量峰位关系与强度符合预期,得到相应的E-C关系曲线。以上测试展示出整套电子学读出系统在20cm×20cm×5cm的空间内可以满足高能射线的读出,整个系统设计周期短,满足MeVGRO技术预演所需。

关键词： MeVCube 硅微条探测器读出电子学 ASIC Zynq

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基于混合蚁群优化的不确定聚类与预测研究

基于混合蚁群优化的不确定聚类与预测研究

作者：赫亚华北方民族大学

学位级别：硕士

蚁群优化算法源自于对蚂蚁寻找食物行为的观察,是一种智能优化算法。该算法自上世纪90年代提出至今,因其具有正反馈、并行性等优点,所以能够有效地解决各种优化问题。随着机器学习的迅速发展,越来越多的研究人员将目光投向了智能优化算... 详细信息

蚁群优化算法源自于对蚂蚁寻找食物行为的观察,是一种智能优化算法。该算法自上世纪90年代提出至今,因其具有正反馈、并行性等优点,所以能够有效地解决各种优化问题。随着机器学习的迅速发展,越来越多的研究人员将目光投向了智能优化算法与机器学习的组合优化问题。本文针对此趋势,设计了三种混合蚁群优化算法,并将其应用于处理机器学习的相关问题,旨在提升机器学习模型的效果。本文的主要贡献点如下:1.提出了一种基于混合遗传与蚁群优化算法的不确定数据聚类算法。首先,设计了一种将存在级不确定数据集转换为确定数据集的方法。接着,提出了基于密度点的聚类中心初始化方法代替随机初始化方法。随后,融合遗传算法的交叉、变异机制提升种群多样性。在迭代结束后,根据确定数据集的聚类结果得出不确定数据点的类别。最后,使用多个评估指标在12个数据集上对比算法结果,结果表明所提算法可有效处理不确定数据聚类问题。2.提出了一种混合黏菌与蚁群优化算法,用于优化DBSCAN参数,并将其用于处理不确定数据集的聚类问题。首先,提出了一种将属性缺失的不确定数据集转换为确定数据集的方法。之后,提出了加权领导者蚂蚁策略,带领种群探索问题的潜在解。随后,提出了跟随者蚂蚁策略,并通过融入莱维飞行赋予大步长,以帮助算法跳出局部最优解。最后,在12个数据集中对比,展现所提算法解决聚类问题的有效性和优越性。3.提出了一种多策略改进的混合鲸鱼优化算法和蚁群优化算法,并用于优化支持向量回归与随机森林模型参数。首先,引入高斯初始化,为种群选择较好的初始位置。之后,提出了四种搜索策略,分别是融入鲸鱼捕食策略的局部搜索、融入黄金正弦策略的全局搜索、融入莱维飞行的搜索策略和高斯分步搜索策略。随后,基于34个基准测试函数和CEC2022测试套件的对比,验证了所提算法平衡全局搜索与局部勘探的能力。最后,将其用于不同领域的数据集中,验证该算法优化模型参数的有效性。

关键词：蚁群优化算法混合算法不确定聚类支持向量回归随机森林

社区老年志愿者服务能力提升的小组工作介入研究 ——以D市S社区为老服务队为例

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社区老年志愿者服务能力提升的小组工作介入研究 ——以D市S社区...

作者：谭赫澎长春工业大学

学位级别：硕士

随着人口老龄化的加剧,我国社区中的老年人空巢率大幅升高,社区老年人群陪伴、交流等需求与日俱增。为了满足他们的需求,社区志愿者,尤其是那些与需要帮助的高龄老人人生经验相似、话题相近的低龄老年志愿者的角色变得越来越重要。然而... 详细信息

随着人口老龄化的加剧,我国社区中的老年人空巢率大幅升高,社区老年人群陪伴、交流等需求与日俱增。为了满足他们的需求,社区志愿者,尤其是那些与需要帮助的高龄老人人生经验相似、话题相近的低龄老年志愿者的角色变得越来越重要。然而,由于沟通、协作、数字化等方面能力欠缺,社区老年志愿者的服务能力在不同程度上存在着提升的需求。因此,探索有效的提升社区老年志愿者服务能力的方法是社区发展的重要任务之一。本研究以社区低龄老年志愿者作为服务的对象,通过问卷的方式对社区老年志愿者服务现状进行调查,进而对他们的志愿知识学习、沟通能力提升、团队协作增能等方面的需求开展分析,通过对老年志愿者的现状与需求分析,社工开展了包括主题为“相伴你我”“畅通无阻”“得心应手”“唯君陪伴”“排忧解难”“齐心协力”“来日方长”的七次小组活动,每次活动之间环环相扣、循序渐进,大大提升了社区老年志愿者的服务能力,促进了他们在今后的服务中能够以更加专业化的姿态进行沟通、陪伴与照料。小组工作这一工作方法,也让老年志愿者组员们相互学习、借鉴优秀工作经验,加强团队配合与沟通,为社区老年志愿者组织的发展奠定了良好的基础。

关键词：社区老年志愿者志愿者服务能力

数据增强—深度神经网络模型用于电氧化—电絮凝处理铊废水的实时控制

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数据增强—深度神经网络模型用于电氧化—电絮凝处理铊废水的实时...

作者：宗赫楠中南林业科技大学

学位级别：硕士

铊(Tl)是一种剧毒重金属,近年来,Tl的危害事件已经从以往偶见的投毒事件上升到频频发生的饮用水源地Tl污染事件,因此,对含Tl废水的研究和治理已迫在眉睫。电氧化-电絮凝(EO-EC)组合技术在含Tl废水处理领域受到广泛关注,对水质稳定的废... 详细信息

铊(Tl)是一种剧毒重金属,近年来,Tl的危害事件已经从以往偶见的投毒事件上升到频频发生的饮用水源地Tl污染事件,因此,对含Tl废水的研究和治理已迫在眉睫。电氧化-电絮凝(EO-EC)组合技术在含Tl废水处理领域受到广泛关注,对水质稳定的废水已经取得了优异的处理效果。然而,EO-EC组合技术容易受水质波动影响,在水质波动场景下实现Tl达标(2μg/L)排放的同时节省能耗仍然是一项具有挑战的工作。因此,为了解决EO-EC组合技术处理水质波动的含Tl废水过程存在的问题,本课题以深度神经网络(DNN)模型为基础开发了一种新的基于数据增强-深度神经网络(RSDS-DNN)预测模型,同时使用替代参数方法优化了RSDS-DNN模型,提出一套EO-EC组合技术的实时控制策略,在进水水质波动情况下实现了对含Tl废水的达标处理,同时节约了处理能耗。主要研究结果如下:(1)EO-EC组合技术去除含Tl废水中Tl的实验研究表明,进水水质波动(以进水的T1浓度和pH值为例)显著影响了EO-EC组合技术对Tl的去除效果,Tl去除率随进水的Tl浓度和pH值增加均呈现倒“V”型分布;Tl去除效率随电流增加呈倒“V”分布,控制电流有望解决水质波动对EO-EC组合技术去除Tl过程造成的负面影响;通过120次EO-EC处理含Tl废水实验获得的数据集经过EDA分析发现,出水T1浓度与进水水质(电导率、ORP、浊度、pH、Tl浓度、Fe浓度、Mn浓度、Ca浓度、Mg浓度)和反应电流之间呈现强烈的非线性关系,这些变量可以作为预测出水Tl浓度的输入变量。(2)BPNN、DNN、RSDS-DNN模型构建、优化和比选研究发现,内部超参数影响了模型性能,过高或过低的内部超参数均不利于提升模型性能,需要模型设置合适的内部超参数;在最优条件下,BPNN模型测试集的R2值仅0.421,远低于DNN模型测试集R2值0.818,简单的BPNN模型无法满足EO-EC组合技术对痕量级Tl的高精度软测量;RSDS数据增强方法产生虚拟样本可以解决小规模原始数据集情况下DNN模型对数据量的需求,联用数据增强方法构建的RSDS-DNN模型具有更优异的Tl软测量性能,R2值可达0.959。(3)实时控制研究发现,通过构建简单的BPNN模型下的替代参数方法可以实现化学参数和光学参数的匹配,快速获得化学参数;为实现实际EO-EC工艺中对电流的实时控制,改变模型预测目标为电流情况下,尽管使用替代参数方法使得RSDS-DNN模型预测性能略有下降,但是其预测性能R2值可达0.936,仍可被接受;同时简化了水样预处理过程,缩短了预测时间,将化学参数获取时间从2h缩短到8min,为实现实时控制提供了保障,因此,使用替代参数方法优化RSDS-DNN模型是可行的;构建的实时控制策略在出水达标排放的同时可以降低能耗,节省运行成本,最终,用不同水样进行实时控制验证,与普通的EO-EC组合技术进行对比,替代参数方法下的实时控制能耗分别节省了42%和28%。证明了其具有更强的稳定性和更高经济性。综上,本研究提出的RSDS-DNN预测模型可以实现对EO-EC组合技术处理含Tl废水过程中Tl出水浓度的软测量,基于此,通过替代参数方法优化得到的RSDS-DNN预测模型可以实现对EO-EC组合技术处理过程的实时控制。为实现实时控制提供了新思路,同时拓展了深度学习在水处理领域的应用。

关键词：铊 EO-EC组合技术工业废水神经网络模型实时控制

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长安深蓝新能源汽车的营销策略研究

长安深蓝新能源汽车的营销策略研究

作者：詹赫男沈阳大学

学位级别：硕士

当前,新能源汽车行业对于减少碳排放、促进形成环境友好型社会方面的作用有目共睹,发展新能源汽车更有助于减轻中国在化石能源方面的压力、带动经济进一步发展。随着技术进步及社会发展,新能源汽车行业正逐渐步入红海竞争时代,既有难以... 详细信息

当前,新能源汽车行业对于减少碳排放、促进形成环境友好型社会方面的作用有目共睹,发展新能源汽车更有助于减轻中国在化石能源方面的压力、带动经济进一步发展。随着技术进步及社会发展,新能源汽车行业正逐渐步入红海竞争时代,既有难以适应市场需要的企业被淘汰出局,也有实力强劲、准备充足的企业加入竞争。长安作为国内知名汽车企业之一,顺应行业发展趋势,在新能源汽车赛道推出全新品牌,深蓝作为长安汽车发起第三次创业后,首个上市新款新能源车型的品牌,其市场表现对长安汽车在新能源汽车领域的品牌形象及发展前景具有重要意义。本文以长安深蓝新能源汽车为研究对象,对其营销策略进行深入研究。首先是对新能源汽车和营销策略的相关概念进行阐述,阐明本文研究采用的理论工具,为下一步分析奠定理论基础。其次,利用PEST模型与SWOT分析,从宏观、行业及优劣危机等多方面对其营销环境进行综合分析。接着运用问卷调查法,探寻当下长安深蓝新能源汽车存在的主要问题。最后,结合STP理论和4P理论,对其营销策略的制定提出参考建议:长安深蓝新能源汽车需保持对纯电及增程式电动汽车细分市场的投入,重点关注大城市、小城市、增购及换购细分目标市场,入门级、中级及高级三个不同市场定位的产品要具有差异性且能满足各自市场的消费者偏好;在产品策略方面,要提升产品口碑、丰富产品矩阵;在价格策略方面,适当放宽价格区间、采取相对稳定的价格策略;在渠道策略方面,要充分利用线上渠道成本优势、加强线上渠道建设;在促销策略方面,要实施精准营销、打造差异化标签;并从人力资源、制度及资金三个方面提出长安深蓝新能源汽车营销策略的实施保障。

关键词：长安深蓝新能源汽车营销策略

世界羽毛球优秀男双运动员谢定峰/苏伟译技战术特征分析

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世界羽毛球优秀男双运动员谢定峰/苏伟译技战术特征分析

作者：赫桂霆牡丹江师范学院

学位级别：硕士

本研究针对我国羽毛球男子双打项目在国际赛场上的困境,特别是新老交替问题和核心运动员缺失的现象,通过对马来西亚首位男子双打世界冠军组合——谢定峰/苏伟译的技战术特点进行深入剖析,旨在为我国备战巴黎奥运会以及未来男子双打项目... 详细信息

本研究针对我国羽毛球男子双打项目在国际赛场上的困境,特别是新老交替问题和核心运动员缺失的现象,通过对马来西亚首位男子双打世界冠军组合——谢定峰/苏伟译的技战术特点进行深入剖析,旨在为我国备战巴黎奥运会以及未来男子双打项目的技战术发展提供参考。本文采用文献资料法、录像观察法、数理统计法、逻辑分析法和对比分析法,研究揭示了以下关键发现:谢定峰在发球环节展现出了稳定性,而苏伟译的发球更具变化性;比赛中,苏伟译在创造进攻机会上表现出色,而谢定峰则具备强大的防守反击能力。然而,两人在上半场后阶段均存在易失误的问题。具体技战术上,谢定峰在中后场的进攻力显著,尤其以其重杀球、快速进攻和连续进攻能力见长;苏伟译则在发球与接发球环节占有优势,抢网速度迅捷,有效控制中前半场范围。然而,苏伟译后场进攻相对较弱,而谢定峰在连续防守方面存在不足,易被对手利用。据此,建议我国男子双打运动员在备战时,应着重提升防守技巧、强化后场进攻能力,并加强比赛心理调适,以应对各种复杂比赛情况。通过对谢定峰/苏伟译技战术特点的深入解析,有望为我国羽毛球男子双打项目的训练和竞赛提供实质性的指导,从而全面提升运动员的综合能力,包括防守、进攻以及心理素质,以增强我国羽毛球男子双打在国际赛事中的竞争力。

关键词：男子双打技战术谢苏组合

面向有机多相液体精准分离的仿生多梯度锥形装置及其应用研究

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面向有机多相液体精准分离的仿生多梯度锥形装置及其应用研究

作者：任赫松西南科技大学

学位级别：硕士

基于区块链的标识解析安全认证和访问控制研究

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基于区块链的标识解析安全认证和访问控制研究

作者：闫子赫北方工业大学

学位级别：硕士

工业互联网标识解析系统作为工业互联网的重要基础设施,在现代工业企业中的应用越来越广泛。然而,随着越来越多的企业采用这项技术,海量的标识数据面临着诸多挑战,包括标识编码设计的不安全性、身份滥用以及越权访问等问题,给企业的数... 详细信息

工业互联网标识解析系统作为工业互联网的重要基础设施,在现代工业企业中的应用越来越广泛。然而,随着越来越多的企业采用这项技术,海量的标识数据面临着诸多挑战,包括标识编码设计的不安全性、身份滥用以及越权访问等问题,给企业的数据机密性带来了极大的威胁。为了解决这些问题,学术界提出了许多身份认证机制和访问控制机制。然而,现有的身份认证机制往往没有充分考虑到标识解析系统固有的分层架构,各级节点的功能划分不够清晰;在众多访问控制方案中,往往忽视了标识编码本身的重要性,对标识安全码的利用不足,并且权限划分的粒度不够细致,无法满足工业企业日益复杂的数据安全需求。针对以上问题,本文设开展了基于区块链的标识解析安全认证和访问控制研究,主要研究内容如下:(1)本文为标识解析系统设计了一个安全认证方案,名为SIRAS-BB(Secure Identity Resolution Authentication Scheme Based on Blockchain,基于区块链的标识解析安全认证方案)。本方案结合分布式密钥技术,设计了一种基于身份的多授权机构签名机制,不仅满足工业企业对批量认证的需求,还能够抵御恶意节点的共谋攻击。此外,本方案通过引用区块链技术对认证过程进行存证,有效提高了认证结果的可信度。(2)本文为标识解析系统设计了一个访问控制方案,名为SIRAC-BA(Secure Identity Resolution Access Control Scheme Based on Attributes,基于属性的标识解析访问控制方案)。本方案定义了一种安全标识编码方法,通过将标识中的安全码字段与属性基加密技术相结合,实现标识数据细粒度权限划分。在提出了的安全标识编码方法基础上,设计了一个基于属性的访问控制方案,该方案具备可撤销、可审计、可追踪的安全特性。(3)本文分别在CDH模型和决策性q-Parallel BDHE模型下对提出方案进行了安全性分析,并进行了模拟实验。结果表明,不论是提出的安全认证方案还是访问控制方案,都在保证了安全性的同时,具有较低的时间开销和存储开销。

关键词：标识解析工业互联网身份认证访问控制区块链

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基于图像内容的分割与加密方法研究

基于图像内容的分割与加密方法研究

作者：孙先赫黑龙江大学

学位级别：硕士

图像分割作为计算机视觉中的一项核心任务,通过对图像内容识别和划分使得计算机能够更加深入地理解图像信息。随着大量图像数据的生成和采集,不规则形状的场景变得越来越常见。因此,如何精准地提取图像中这些多样化的形状信息成为一个... 详细信息

图像分割作为计算机视觉中的一项核心任务,通过对图像内容识别和划分使得计算机能够更加深入地理解图像信息。随着大量图像数据的生成和采集,不规则形状的场景变得越来越常见。因此,如何精准地提取图像中这些多样化的形状信息成为一个亟待解决的问题。但是在推进图像分割技术发展的同时,图像安全问题也日益引起关注,图像加密是保护图像内容安全最直接的方式,混沌系统对初始值的高度敏感等特性,使其生成的伪随机序列经常当作加密密钥,由于计算机的精度问题会使混沌系统表现出周期性行为,无法实现预期效果。因此本文从这两条主线出发,一方面通过对图像分割模型进行改进,增强其对不规则形状的适应能力和处理能力;另一方面设计一个GAN密钥生成模型,扩大混沌周期的同时减少周期性现象,具有抵御穷举攻击的能力,并基于该模型对图像分割内容实现加密,保证图像安全性。本文具体研究内容如下:(1)基于Deep Lab V3+算法在处理图像语义分割的任务中,因形态差异较大、物体遮挡发生形变等情况,导致模型在处理不同层级的特征图时会忽略某些特征,从而损失重要的细节信息,最终影响分割的准确性。针对上述问题,本文提出一个ADA-Deep Lab模型,首先针对图像中不规则的形状,引入可变形金字塔模块,通过改进的可变形卷积更好地定位待预测区域。其次加入注意力机制,可变形金塔模块对不同高级特征提取完成后采用通道注意力模块进行优化,对于主干网络生成的低级特征采用空间注意力模块提取细节信息。最后,两种注意力机制相互配合从而更有效地恢复语义信息,实验表明提出的ADA-Deep Lab算法相比于Deep Lab V3+模型m Io U提升了1.7个百分点,与其他模型相比准确性也有所提升。(2)针对图像加密时抵御暴力攻击的能力不足问题,提出一个基于GAN模型的密钥生成器,采用设计的密钥生成模型对输入的混沌系统进行训练,扩大训练周期,生成的伪随机序列作为加密密钥。为了验证本文设计的密钥生成器的可行性和安全性,结合第三章所设计的图像分割模型,对分割后的数据采用树形结构存储。基于置乱扩散思想,将GAN模型生成的序列当作密钥用于图像分割后不同区域的置乱操作,采用Chen超混沌系统进行扩散,实现采用GAN生成密钥对图像的加密方式。实验分析结果表明,通过GAN生成的数据具有较大的密钥空间,能够有效的抵抗暴力攻击等一些常规攻击手段,能够有效的隐藏图像中重要的信息。

关键词： ADA-DeepLab 可变形卷积 GAN密钥生成 BFS置乱混沌图像加密