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Temperature influence on minimum fluidization velocity:Complexity,mechanism,and solutions

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Particuology 2024年第5期88卷 344-349页

作者： Qingjin Zhang Liangliang fu Guangwen Xu Dingrong Bai Key Laboratory on Resources Chemicals and Material of Ministry of Education Shenyang University of Chemical TechnologyShenyang 110142China School of Materials Science and Engineering Shenyang University of TechnologyShenyang 110142China School of Chemical Engineering University of Science and Technology LiaoningAnshan 114051China

Fluidized-bed reactors are widely employed in various high-temperature industrial ***,it is crucial to understand the temperature effect on various fluidization phenomena,specifically the minimum fluidization velocity(U_(mf))that governs various aspects of fluidized bed *** this study,we comprehensively analyze U_(mf) data from the literature to unravel the complexity and underlying mechanisms of temperature influence on this critical *** research examines experimental data encompassing a wide range of temperatures,pressures,and solid *** analysis reveals that the influence of temperature on U_(mf) is fundamentally determined by the relative importance of hydrodynamic forces and interparticle forces within fluidized beds and is realized by three distinctive temperature-induced changes:gas properties,bed voidage,and physiochemical characteristics of *** this basis,an equation is derived to enable predictions of temperature influences on the minimum fluidization velocity under broad temperature conditions.

关键词： High-temperature gas-solids fluidized beds Minimum fluidization velocity Hydrodynamic forces Interparticle forces Bed voidage

Noise‐tolerant matched filter scheme supplemented with neural dynamics algorithm for sea island extraction

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第4期9卷 996-1013页

作者： Yiyu Chen Dongyang fu Difeng Wang Haoen Huang Yang Si Shangfeng Du School of Electronics and Information Engineering Guangdong Ocean UniversityZhanjiangChina State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics Second Institute of OceanographyMinistry of Natural ResourcesHangzhouChina School of Artificial Intelligence and Automation Huazhong University of Science and TechnologyWuhanChina

Achieving high‐precision extraction of sea islands from high‐resolution satellite remote sensing images is crucial for effective resource development and sustainable ***,achieving such accuracy for sea island extraction presents significant challenges due to the presence of extensive background interference.A more widely applicable noise‐tolerant matched filter(NTmf)scheme is proposed for sea island extraction based on the mf *** NTmf scheme effectively suppresses the background interference,leading to more accurate and robust sea island *** further enhance the accuracy and robustness of the NTmf scheme,a neural dynamics algorithm is supplemented that adds an error integration feedback term to counter noise interference during internal computer operations in practical *** comparative experiments were conducted on various remote sensing images of sea islands under different noisy working conditions to demonstrate the superiority of the proposed neural dynamics algorithm‐assisted NTmf *** experiments confirm the ad-vantages of using the NTmf scheme for sea island extraction with the assistance of neural dynamics algorithm.

关键词： edge detection image classification image recognition shape extraction

LD-identify:基于无源RFID的网络学习状态识别

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控制与决策 2024年第1期39卷 219-226页

作者：王涛春邱庆王成田陈付龙安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 安徽师范大学安徽省医疗大数据智能系统工程研究中心安徽芜湖241002

在线教育中,学生实时动作能够准确反映学生当前的学习状态,在不影响学习注意力和保证个人隐私信息安全的情况下,准确识别学习动作是监测在线教育质量的关键要素.对此,提出一种基于无源RFID的网络学习动作识别系统LD-identify. LD-ident... 详细信息

在线教育中,学生实时动作能够准确反映学生当前的学习状态,在不影响学习注意力和保证个人隐私信息安全的情况下,准确识别学习动作是监测在线教育质量的关键要素.对此,提出一种基于无源RFID的网络学习动作识别系统LD-identify. LD-identify仅通过射频信号完成学生动作识别,所以识别系统可以很好地保护个人的隐私信息,且避免设备昂贵等一系列问题.通过提取相位和信号强度的有效特征和深度学习算法, LD-identify能够获得很好的识别准确率的性能.实验表明, LD-identify只需要在帽子的背面粘贴两个射频标签,就能很好地识别出抬头低头、左右摇头、前倾后倾3种动作.为了进一步验证系统性能,研究6名志愿者在不同的场景中的动作识别的准确率,实验结果显示LD-identify能够在不同的场景下很好地识别所有用户的3种动作,利用卷积神经网络构建分类模型来识别动作可以取得很好的识别率,识别准确率达到95.5%以上.

关键词：无线射频识别动作识别机器学习深度学习标签注意力机制

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健身行为的人体姿态估计及动作识别

液晶与显示 2024年第2期39卷 217-227页

作者：付惠琛高军伟车鲁阳青岛大学自动化学院山东青岛266071 山东省工业控制技术重点实验室山东青岛266071

人体姿态估计和动作识别在安防、医疗和运动等领域有着重要的应用价值。为了解决不同背景及角度下各类运动动作的人体姿态估计和动作识别问题,本文提出了一种改进的YOLOv7-POSE算法,并自行拍摄制作各种拍摄角度的数据集进行训练。此算法... 详细信息

人体姿态估计和动作识别在安防、医疗和运动等领域有着重要的应用价值。为了解决不同背景及角度下各类运动动作的人体姿态估计和动作识别问题,本文提出了一种改进的YOLOv7-POSE算法,并自行拍摄制作各种拍摄角度的数据集进行训练。此算法以YOLOv7为基础,对原始网络模型添加了分类的功能,在Backbone主干网络中引入CA卷积注意力机制,提升了网络在对人体骨骼关节点和动作的分类的重要特征的识别能力。用HorNet网络结构代替原模型的CBS卷积核,提高了模型的人体关键点检测精度和动作分类的准确度。将Head层的空间金字塔池化结构替换为空洞空间金字塔池化结构,提升了检测精度并且加快了模型收敛。将目标检测框的回归函数由CIOU替换为EIOU,提高了坐标回归的精度。设计了两组对照实验,实验结果证明,改进后的YOLOv7-POSE在验证集上的mAP为95.7%,相比于原始YOLOv7算法提高了4%,各类运动动作识别准确率显著上升,在实际推理中的关键点错检、漏检等情况明显减少,关键点位置估计误差明显降低。

关键词：图像处理关键点检测姿态估计注意力机制空洞空间金字塔池化

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基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别

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控制与决策 2024年第5期39卷 1441-1449页

作者：陈贵震邹国锋刘月傅桂霞高明亮山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法.首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺度层内的特征提取中引入空间注意力,... 详细信息

针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法.首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺度层内的特征提取中引入空间注意力,在不同尺度层间的特征融合中引入通道注意力,实现更具判别力的小样本行人特征提取;然后,在度量模块,提出欧氏距离与余弦距离融合的双重度量方法,实现行人特征的空间绝对距离和方向差异的综合度量,提升行人相似性度量的可靠性;接着,采用双重度量方式和关系度量方式,分别获得行人特征的相似度得分;最后,通过加权融合获得联合度量得分,构建联合损失实现网络的整体优化和训练.在Marketmini、Duke-mini和MSMT17-mini三个小型数据集上的实验表明,所提出方法在5-way 1-shot和5-way 5-shot两种模式下的平均识别准确率分别达到90.40%和95.69%、86.77%和94.96%、71.08%和82.63%,与其他小样本学习算法相比,识别性能有较大提升.

关键词：行人重识别小样本双相似网络多尺度混合注意力度量融合双重度量

基于转移依赖Lyapunov函数离散时间切换系统的异步l_(2)-l_(∞)滤波

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控制与决策 2024年第4期39卷 1231-1239页

作者：王瑞华李福鹏胡硕洋费树珉青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520 东南大学自动化学院南京210096

主要研究离散时间切换系统在容许路径依赖混合驻留时间(AED-IDT)切换下异步l_(2)-l_(∞)滤波器的设计问题.不同于以往的研究结果,提出一种异步转移依赖凸Lyapunov函数,得到了低保守性稳定性判据.所设计Lyapunov函数的创新之处在于其构... 详细信息

主要研究离散时间切换系统在容许路径依赖混合驻留时间(AED-IDT)切换下异步l_(2)-l_(∞)滤波器的设计问题.不同于以往的研究结果,提出一种异步转移依赖凸Lyapunov函数,得到了低保守性稳定性判据.所设计Lyapunov函数的创新之处在于其构建不再依赖系统模态,而是依赖当前激活的滤波器模态和刚刚运行结束的滤波器模态.鉴于所设计Lyapunov函数具有凸性质,这为所提出方法提升自由度和灵活性创造了空间.采用转移依赖凸Lyapunov函数和AED-IDT切换策略,能够得到保证滤波误差系统全局一致指数稳定,且具有l_(2)-l_(∞)性能的充分条件.在此基础上,提出异步l_(2)-l_(∞)滤波器的设计方法.最后,通过一个数值实例和一个切换RLC应用电路来验证所得结果的有效性,并经过仿真实验验证了所提出设计方法能够保证更紧的驻留时间界和较小的滤波误差结果.

关键词：离散时间切换系统转移依赖凸Lyapunov函数容许路径依赖混合驻留时间全局一致指数稳定异步l_(2)-l_(∞)滤波切换RLC电路

植被恢复类型对露采矿山复垦土壤丰富和稀有微生物类群的影响

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煤炭科学技术 2024年第2期52卷 363-377页

作者：马静华子宜程彦郡朱燕峰杨永均陈浮河海大学公共管理学院江苏南京211100 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

植被恢复可促进重构土壤发育,调控生物地球化学循环和发挥生态系统功能。因此深入研究露天矿区植物恢复下土壤丰富和稀有微生物类群变化对改善矿区生态环境至关重要。采集内蒙古准格尔旗黑岱沟露天矿东排土场裸地(CK)、苜蓿(GL)、沙棘(... 详细信息

植被恢复可促进重构土壤发育,调控生物地球化学循环和发挥生态系统功能。因此深入研究露天矿区植物恢复下土壤丰富和稀有微生物类群变化对改善矿区生态环境至关重要。采集内蒙古准格尔旗黑岱沟露天矿东排土场裸地(CK)、苜蓿(GL)、沙棘(BL)、油松(CF)、杨树(BF)和杨树+油松(mf)6种复垦样地土壤,利用高通量测序、共现网络和相关性分析等探测植被类型对土壤丰富、稀有细菌和真菌群落结构组成和多样性的影响机制。结果表明:①不同植被恢复类型对土壤理化性质和酶活性影响存在显著性差异(P<0.05),有机质(SOM)、铵态氮(AN)和亮氨酸氨基肽酶(LAP)酶活性等均显著高于CK。BL对土壤SOM、硝态氮(NN)和有效磷(AP)积累有优势,显著提高了脲酶(URE)、LAP和碱性磷酸酶(ALP)酶活性(P<0.05)。②植被类型显著影响了土壤丰富和稀有微生物群落结构组成(P<0.05),丰富和稀有细菌种类多于真菌,但真菌丰度变化更为显著,尤其是稀有真菌。不同植被恢复类型的丰富和稀有细菌,及稀有真菌群落Shannon指数高于CK,且与CK的群落结构间存在显著差异(P<0.05)。③不同植被恢复类型均提高了丰富和稀有细菌、真菌的网络拓扑参数和复杂度。移除节点改变自然连通性的幅度测试结果表明BL增强了土壤丰富细菌、丰富和稀有真菌网络的稳定性和对外界干扰的抵抗力。④土壤URE、SOM和ALP是土壤微生物群落结构变化的主导因子。BL处理组中pH、SOM、AP、BG(β-葡萄糖苷酶)、URE和ALP均显著影响丰富和稀有微生物群落(P<0.05)。综上认为,BL恢复模式对矿区复垦土壤质量改善效果更好,研究结果可为植被修复受损矿山复垦土壤及微生物资源的开发利用提供理论依据。

关键词：植被恢复丰富细菌稀有细菌丰富真菌稀有真菌共现网络

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基于演化博弈的拟态防御策略优化

计算机应用研究 2024年第2期41卷 576-581页

作者：王敏付文昊王宝通石乐义中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院山东青岛266580

网络空间拟态防御是近些年出现的一种主动防御理论,以异构冗余和动态反馈机制不断调整执行环境来抵抗攻击。然而,面对黑客的多样化攻击手段,仅凭借拟态防御抵抗攻击是不安全的。为了增强系统的安全防御能力,在目前已有的防御系统基础上... 详细信息

网络空间拟态防御是近些年出现的一种主动防御理论,以异构冗余和动态反馈机制不断调整执行环境来抵抗攻击。然而,面对黑客的多样化攻击手段,仅凭借拟态防御抵抗攻击是不安全的。为了增强系统的安全防御能力,在目前已有的防御系统基础上提出更为合理的防御选取方法。将有限理性的演化博弈引入到拟态防御中,构建了由攻击者、防御者和合法用户组成的三方演化博弈模型,并提出了最优防御策略求解方法。该博弈模型利用复制动态方程得到了演化稳定策略。仿真实验结果表明,系统通过执行推理的演化稳定策略可以降低损失,遏制攻击方的攻击行为,对拟态防御系统中防御策略选取和安全性增强具有一定的借鉴意义。

关键词：拟态防御主动防御演化博弈演化稳定策略防御决策

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不完整多视图聚类综述

计算机应用 2024年第6期44卷 1673-1682页

作者：董瑶付怡雪董永峰史进陈晨河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

多视图聚类是近年来图数据挖掘领域的研究热点。由于数据采集技术的限制或人为因素等原因常导致视图或样本缺失问题。降低多视图的不完整性对聚类效果的影响是多视图聚类目前面临的重大挑战。因此,综合研究不完整多视图聚类(IMC)近年的... 详细信息

多视图聚类是近年来图数据挖掘领域的研究热点。由于数据采集技术的限制或人为因素等原因常导致视图或样本缺失问题。降低多视图的不完整性对聚类效果的影响是多视图聚类目前面临的重大挑战。因此,综合研究不完整多视图聚类(IMC)近年的发展具有重要的理论意义和实践价值。首先,归纳分析不完整多视图数据缺失类型;其次,详细比较基于多核学习(MKL)、矩阵分解(mf)学习、深度学习和图学习这4类IMC方法,分析代表性方法的技术特点和区别;再次,从数据集类型、视图和类别数量、应用领域等角度总结22个公开不完整多视图数据集;继次,总结评价指标,并系统分析现有不完整多视图聚类方法在同构和异构数据集上的性能表现;最后,归纳分析不完整多视图聚类目前存在的问题、未来的发展方向和现有应用领域。

关键词：不完整性多视图聚类图数据挖掘缺失视图多视图学习