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采用结构融合策略优化换热网络

化工学报 2019年第12期70卷 4730-4740页

作者：韩正恒崔国民肖媛上海理工大学新能源科学与工程研究所

利用强制进化随机游走算法优化换热网络至后期时,个体网络结构基本定型,很难再被破坏或改变,潜在进化能力难以发挥作用,无法求解出更优结构。基于此,探究个体进化过程中的结构变化特性,分析后期结构优化的重心所在,提出结构融合策略,将... 详细信息

利用强制进化随机游走算法优化换热网络至后期时,个体网络结构基本定型,很难再被破坏或改变,潜在进化能力难以发挥作用,无法求解出更优结构。基于此,探究个体进化过程中的结构变化特性,分析后期结构优化的重心所在,提出结构融合策略,将两个个体结构融合到一起,形成新个体,放大原个体结构进化潜力。对新个体进行优化,其结构中所有换热单元互相竞争,引导结构进化潜力发挥作用,保留有益于结构进化的换热单元,淘汰阻碍结构进化的换热单元,生成部分新换热单元,促进个体进化形成更优换热网络结构。最后应用两个算例验证该策略的有效性,取得了可观的优化效果。

关键词：算法换热网络计算机模拟优化设计结构融合个体进化

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基于结构融合的具有散热功能的基站天线设计

基于结构融合的具有散热功能的基站天线设计

作者：冯玉文西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着5G时代的来临,数据流量需求持续猛增,导致基站系统的功耗量和发热量大幅增加,功耗的增加意味着散热量的增加,如果没有及时散热,基站内部的环境温度就会迅速升高,一旦高于额定的最高温度,便会严重影响系统内部设备的性能和稳定性,因... 详细信息

随着5G时代的来临,数据流量需求持续猛增,导致基站系统的功耗量和发热量大幅增加,功耗的增加意味着散热量的增加,如果没有及时散热,基站内部的环境温度就会迅速升高,一旦高于额定的最高温度,便会严重影响系统内部设备的性能和稳定性,因此,5G基站散热正在面临很严峻的挑战,如何在有限的空间内使用有效的散热手段和方法改善系统的散热性能就成为目前基站天线亟需解决的重大问题。解决这一问题的传统方法一般有风冷、水冷和空调散热等手段,但是以上散热方式由于自身的局限性以及复杂的制作工艺和较高的成本已经不能满足目前新一代基站天线的散热要求。在资源空间有限的情况下,如果能恰当的利用散热结构,将其融合到天线中,或者将天线本身设计为一个具有优良散热性能的散热器,不仅能大大节约空间,降低基站能耗,而且适当的散热结构可以改善天线的辐射性能,这对于5G基站散热将具有重大的参考价值和意义。基于结构融合的具有散热功能的基站天线可将天线结构与散热结构有效融合,在保证天线电磁性能不受影响的前提下,通过空间的合理布局改善基站天线的散热性能。在深度融合的情况下,散热结构本身也可以设计为一个良好的电磁辐射器。基于结构融合的基站天线不仅能实现传统的不同极化、不同频段的多副天线的口径集成,而且使天线和散热器等具有其他功能的结构的融合也成为可能。基于以上的应用背景,本文设计了一款初步融合散热片结构的天线单元和两款深度融合散热片的天线单元及其对应的天线阵列,之后设计了一款基于散热PIN结构的宽带双极化天线单元及其对应的天线阵列。1.设计了一款初步融合散热片结构的双极化天线单元,散热片作为寄生结构被引入到方环偶极子天线的辐射体中间镂空的部分,天线工作于3.12-3.99GHz(S11融合散热片结构的天线单元,一种采用全金属结构的形式,散热片作为辐射主体,通过调节其高度可实现对天线辐射方向图的调控,天线工作于2.95-3.88GHz(VSWR结构的深度融合,采用特殊的馈电方式避免了对散热风道的遮挡。为验证该介质型天线单元的辐射性能和分析其散热性能,以上述单元为阵元设计了2×3规模的天线阵列,阵列工作于3.24-3.83GHz(VSWR结构的宽带双极化天线单元,由传统交叉偶极子发展而来,通过在地板、辐射体上以及两者之间引入不同高度的PIN结构以形成具有良好散热性能的天线,将该天线辐射单元组成3×3阵列规模,采用错位排布方式提高单元间隔离度,天线工作于3.01-4.01GHz(VSWR<1.5)。

关键词：结构融合散热基站天线

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国企党建结构性融合的路径分析

中外企业文化 2022年第2期 181-183页

作者：王健南中国社会科学院大学商学院

本文从国企党建与企业经营管理互补的角度，通过与企业组织结构相融合，借鉴阿里巴巴“政委模式”，实现国企党建与国企的结构性融合，得出国企党建应在宏观上把控企业战略方向，保障企业政策的落实；在微观上以企业党总支（支部）围绕... 详细信息

本文从国企党建与企业经营管理互补的角度，通过与企业组织结构相融合，借鉴阿里巴巴“政委模式”，实现国企党建与国企的结构性融合，得出国企党建应在宏观上把控企业战略方向，保障企业政策的落实；在微观上以企业党总支（支部）围绕生产经营开展工作，发挥战斗堡垒作用和党员先锋模范作用的结论。本文中论述的国企党建结构性融合模式，对非国有企业的管理、党建工作也能提供参考。

关键词：国企党建政委模式结构融合

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基于KL散度加权的集成聚类研究

基于KL散度加权的集成聚类研究

作者：徐佳璇西南财经大学

学位级别：硕士

随着人工智能的蓬勃发展,数据对机器学习模型的影响至关重要。然而在实际生产生活中,人们所收集到的数据大多都是无标签、带噪声的。即便我们可以人工标注一部分数据,但是面对海量数据,人工标注仍然面临极大挑战。针对这种情况,聚类分... 详细信息

随着人工智能的蓬勃发展,数据对机器学习模型的影响至关重要。然而在实际生产生活中,人们所收集到的数据大多都是无标签、带噪声的。即便我们可以人工标注一部分数据,但是面对海量数据,人工标注仍然面临极大挑战。针对这种情况,聚类分析应运而生。作为无监督学习的代表,聚类分析不同于监督学习,其不需要标签的特性可以很好的满足实际需求。但是面对多种多样的数据分布、不同的数据类型,一种适用于所有数据的聚类算法基本不存在。为了解决该问题且进一步的提升聚类的准确性和鲁棒性,集成聚类算法被提出且成功应用。由于缺乏标签作为统一的参照,集成聚类对基聚类的提升幅度有时可能并不显著。一般来说,集成聚类算法可利用的只有基聚类结果,而当前的集成聚类方法对于基聚类结果的深层次信息探索仍然不足。因此,在有限可利用的信息中挖掘更多的深层关系在集成聚类学习中极其重要。为了挖掘深层信息,本文结合图学习理论中的高阶连接关系、结构融合模型、拓扑关系传递性提出了一系列高效的集成聚类方法。主要研究内容如下所示:(1)本文提出了基于KL(Kullback-Leible)散度加权共协(Co-association matrix,CA)矩阵的方法,同时引入了图学习中的高阶连接理论。本文利用CA矩阵自增强模型,优化了其中图拉普拉斯矩阵的学习。将图拉普拉斯矩阵的学习从静态的固定矩阵转化为动态学习的矩阵,将一阶的图拉普拉斯矩阵扩展为多阶连接的最优图拉普拉斯矩阵表示。实验结果表明,基于多阶拉普拉斯矩阵学习的集成聚类方法效果显著,有着较大的应用前景。(2)针对集成聚类中结构学习的单一性问题,本文提出了同时学习两种结构然后将其融合的集成聚类方法。主要利用LSR和CA矩阵自增强模型学习得到两种结构,然后加入哈达玛积融合项,最终将其整合为一个统一的目标函数然后得到结果。两种结构融合学习后得到的最终结果在实验中表现良好,在算法对比中也有着一定的竞争力。(3)针对集成聚类学习中相似性传递问题,本文提出了基于拓扑相关性传递的集成聚类方法。拓扑相关性可以通过相似性较高的邻居传播,这从另一个角度诠释了CA矩阵的连通性问题。在求得拓扑结构之后,再应用常用的图分割或层次聚类方法得到共识结果。可视化结果和实验结果表明拓扑相关性的集成聚类方法提升基聚类的准度更显著,竞争力更强。本文的创新点在于:(1)提出了一种基于KL散度的局部加权方法,该加权方法可应用于簇层面和微簇层面,并且提出了一种基于最优拉普拉斯矩阵学习的集成聚类方法;(2)提出了一种基于哈达玛积融合结构的集成聚类方法;(3)提出了一种基于拓扑相关性学习的集成聚类方法。

关键词：集成聚类 KL散度加权图拉普拉斯矩阵拓扑相关性结构融合

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声纳图像质量评价方法研究及评价平台的搭建

声纳图像质量评价方法研究及评价平台的搭建

作者：李硕北京工业大学

学位级别：硕士

近些年,随着科学技术的飞速发展,声纳技术在水下救援、海底资源开发和海洋军事领域的价值越来越重要,这就对声纳图像的质量提出了更高的要求。由于水声信道传输环境的复杂性,导致采集过程中声纳图像容易退化,严重影响后续特征提取和目... 详细信息

近些年,随着科学技术的飞速发展,声纳技术在水下救援、海底资源开发和海洋军事领域的价值越来越重要,这就对声纳图像的质量提出了更高的要求。由于水声信道传输环境的复杂性,导致采集过程中声纳图像容易退化,严重影响后续特征提取和目标识别。而目前对于声纳图像质量评价的研究相对较少,且研究成果性能不尽人意。因此,提出和完善声纳图像的质量评价模型有助于当前民用领域、海洋科学领域和海洋军事领域的协同发展。针对目前声纳图像质量评价的研究现状,本课题分别从传统图像分析和较前沿的卷积神经网络两个角度出发,分别对声纳图像进行全参考和无参考质量评价,主要完成的工作如下:（1）对国内外现有的一些主流图像质量评价算法以及不同类型图像的特点进行了分析总结,对一些传统的图像分析技术和卷积神经网络技术进行了阐述。在此基础上,进一步分析了声纳图像质量评价算法的研究现状,明确了本课题的研究意义。（2）基于多尺度结构融合的全参考声纳图像质量评价算法研究。考虑到声纳图像特有的结构特征信息,本文首先对声纳图像的微观结构（亮度、锐度、对比度等纹理信息）和宏观结构（显著性等轮廓信息）进行提取,然后使用相似性度量的方法来度量失真图像与无损图像的相似度,最后将两种结构进行像素级加权融合来预测声纳图像的客观质量分数。在SIQD数据库上的实验结果表明,所设计的算法在预测精度、单调性和一致性等方面都有显著的提高,而且在执行效率方面也提升了6倍。（3）基于深度神经网络的无参考声纳图像质量评价算法研究。为了追求更高效的性能,设计了一种双路径深度神经网络,在该方法中,分别采用批处理归一化和跳跃操作来减少训练时间和加快特征提取速度。然后,利用全局平均池化层和完全连接层对两条路径提取的声纳图像结构特征进行融合。最后,在新建立的SIQD数据库上的实验结果表明,所设计的网络模型在预测性能和执行效率上有了显著的提高。（4）声纳图像质量评价平台的设计与实现。为了将设计的两种算法进行实际的应用,采用Qt designer和Pycharm软件设计了一个声纳图像质量评价交互平台,方便工作人员使用。主要功能包括:用户登录模块、用户注册模块、找回密码模块以及与两种算法对应的声纳图像质量评价主界面展示模块。能够实现高质量声纳图像的筛选,可大大节省人力资源。

关键词：声纳图像质量评价结构融合深度学习神经网络

高速铁路站房反向支撑弧形菱形幕墙施工技术研究

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高速铁路技术 2023年第3期14卷 1-5页

作者：张学军中国中铁股份有限公司北京100039

本文通过对江门站幕墙技术的阐述,分析了装饰幕墙与仿生结构融合的技术难点、关键技术和实施途径。工程实践结果表明,类似结构与装饰融合设计,尤其是不同专业间的融合处理,需要在前期进行反复可行性分析与论证,综合考虑材料的工艺制作... 详细信息

本文通过对江门站幕墙技术的阐述,分析了装饰幕墙与仿生结构融合的技术难点、关键技术和实施途径。工程实践结果表明,类似结构与装饰融合设计,尤其是不同专业间的融合处理,需要在前期进行反复可行性分析与论证,综合考虑材料的工艺制作及偏差处理的可操作性。本文通过仿生结构设计和幕墙的协同研究,创新地解决了反向支撑弧形菱形幕墙体系的难点,实现了幕墙的曲面弧度线型,整体效果良好,较好地实现了施工技术与设计协同。

关键词：菱形幕墙反向支撑结构融合施工技术

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基于深度学习的遥感影像分类应用研究

基于深度学习的遥感影像分类应用研究

作者：余威贵州大学

学位级别：硕士

遥感影像记录了丰富的地面物体光谱信息、空间结构信息,是地面物体整体面貌最直观的表现。利用影像记录的信息对遥感影像中的目标进行识别和分类是获取目标信息的主要途径,这些地物目标的分类结果对农业生产、环境保护、军事侦察、地理... 详细信息

遥感影像记录了丰富的地面物体光谱信息、空间结构信息,是地面物体整体面貌最直观的表现。利用影像记录的信息对遥感影像中的目标进行识别和分类是获取目标信息的主要途径,这些地物目标的分类结果对农业生产、环境保护、军事侦察、地理测绘制图等具有重要意义。但是由于遥感影像地物目标种类复杂,高分辨率遥感影像欠缺光谱信息等原因,增加了遥感影像的分类难度。常被应用于遥感影像分类工作中的传统机器学习方法,在分类时不仅要克服遥感影像数据量给分类工作带来的困难,还要人工对数据进行繁重的特征分析和特征提取工作。同时,对遥感影像进行特征分析和提取也需要更为专业的专家知识,分类结果的精度也取决于先验专家知识。因此,传统的机器学习方法在遥感影像分类上有明显的局限性。近些年出现的深度学习技术,可以自动学习大量图像数据的深层次特征,它依据提取的特征对图像中目标进行准确的识别和分类决策,在一定程度上提高了图像的分类精度。鉴于遥感影像分类和图像分类技术之间的密切联系,把深度学习技术应用到遥感影像分类上极具可行性,同时该技术也能克服传统方法在遥感影像分类上的局限性,具有很高的研究价值。目前,应用于遥感影像分类领域的深度学习技术虽然取得了一定的成果,但它还存在分类精度不高、对大场景下的高分辨率遥感影像分类没有给出有效的解决方案等问题。针对上述问题,本文将基于深度学习技术的全卷积神经网络模型应用在遥感影像分类中。主要研究内容如下:(1)针对大场景下高分辨率遥感影像中目标大小差距较大,目标无法有效识别问题,本文在全卷积神经网络(FCN)模型基础上,根据剪裁策略提出一种改进的全卷积遥感影像分类模型(FCN-16s)。然后在FCN-16s模型基础上,结合改进的Skip结构得到新的FCN-16s+Skip模型。实验结果表明,相比传统FCN模型,两个改进的模型能够有效提取目标,在大场景高分辨率遥感影像分类上有着更高的精确度。(2)为了进一步提高大场景下高分辨率遥感影像的分类精度,本文提出集成的遥感影像分类方法,即将FCN-16s和FCN-16s+Skip两个模型的预测分类结果进行集成融合,使得集成后的分类结果能够具有两个模型的优点,进一步提高影像分类精度。实验结果表明,对比单一模型,集成的遥感影像分类方法具有更高的分类精确度。(3)鉴于U-Net模型的良好扩展性,为了进一步提高遥感影像分类效率和精确度,本文在U-Net模型基础上,加入融合残差结构和循环结构的循环残差卷积融合结构,形成一种基于循环残差卷积结构的遥感影像分类模型。实验结果表明,该模型能更好地自动提取和利用遥感影像的特征,从而获得高精度的遥感影像分类结果。

关键词：遥感影像分类深度学习全卷积神经网络集成方法结构融合

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基于空间分布特征的人体动作动态建模识别

模式识别与人工智能 2013年第3期26卷 293-299页

作者：蔺广逢朱虹范彩霞张二虎西安理工大学信息科学系西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

人体动作的表面特征和动态特征无统一性描述,导致无法精确地区分人体动作.文中提出基于空间分布特征的人体动作动态建模识别方法(DMRSD).利用相对极坐标划分特征的空间区域,统计局部区域非零信息点数目,形成空间分布特征描述表面特征.... 详细信息

人体动作的表面特征和动态特征无统一性描述,导致无法精确地区分人体动作.文中提出基于空间分布特征的人体动作动态建模识别方法(DMRSD).利用相对极坐标划分特征的空间区域,统计局部区域非零信息点数目,形成空间分布特征描述表面特征.然后利用自回归滑动平均动态模型建模空间特征序列,形成模型参数特征描述动态时间结构特征.最后通过各参数特征的相似矩阵线性关系假设,结构融合表面特征和动态运动特征,形成统一性描述特征.用最近邻识别人体动作.在Weizmann和KTH库中比对当前方法的识别结果,文中方法获得较好的识别性能.

关键词：空间分布特征表面特征动态特征自回归滑动平均动态模型结构融合

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基于特征融合的海域船只分类方法研究

基于特征融合的海域船只分类方法研究

作者：王珂璐西安理工大学

学位级别：硕士

对海域船只进行分类,是实现海上安全和交通控制需要考虑的一个重要问题,其在民用和军事行业都有着广阔的应用前景。与其他目标识别相比,海域船只图像受光照、视角、尺度、背景等环境因素影响更大,因此其分类也具有更大的难度。通过对已... 详细信息

对海域船只进行分类,是实现海上安全和交通控制需要考虑的一个重要问题,其在民用和军事行业都有着广阔的应用前景。与其他目标识别相比,海域船只图像受光照、视角、尺度、背景等环境因素影响更大,因此其分类也具有更大的难度。通过对已有的海域船只分类方法的研究,发现存在以下问题:首先,如何提取图像的特征以更好地表述目标一直是该领域的重点问题之一;其次,现有的研究大多数只会选取单一的特征或者是简单拼接的特征用来描述图像,致使特征的互补效能大大降低。现有特征结构融合方法采用统一的度量标准定义了特征的结构矩阵,对不同特征可以进行有效融合,但由于其基于无监督学习方法,在特征融合的过程中并没有将特征的类别信息融入其中,因而分类的性能有待提高;最后,在原始特征维度极大的情况下如何能既快速有效的构造特征结构,又可以考虑多特征的类的自然分布结构也是一个有待解决的问题。针对以上问题,本文进行了相关研究和实验,主要内容如下:(1)对于如何提取更优特征描述海域船只图像的问题,本文前期进行了大量实验,分别提取了VAIS数据集的不同传统特征和卷积神经网络特征,并结合SVM分类器,得出了单一特征的分类结果,对比分析后挑选出了表述力较高的两种特征。(2)借鉴基于局部保留投影的结构融合方法对数据集进行特征结构融合实验,在构造特征内部结构时,用卡方距离和欧氏距离分别构造了特征的内部结构,并对实验结果进行了对比分析。(3)对于局部保留投影的结构融合方法没有融入特征类别信息的问题,本文提出了将结构融合思想与有监督的线性判别分析思想进行结合的方法,并进行了相关实验。(4)针对因为原始特征维数大,构造其内部结构过程中运算量大、内存消耗大、且特征类别信息辨识度弱的问题,本文提出了一种构造特征内部结构的新思路。该方法主要包括三个方面:一是不同种类特征的各自类间权值矩阵的构建,二是不同种类特征的类间权值矩阵融合,三是特征加权拼接后的样本间权值矩阵构建。该构造方法既保证了类内结构的一致性,又保留了类间结构的判别信息,同时大大降低了构造过程中的运算量。(4)对于线性判别分析算法计算效率低的问题,提出将运算快捷的谱回归判别分析思路与本文新的结构融合思路进行结合的方法。在VAIS数据集上进行实验,可以将原本102400维的高维特征降至5维,白天可见光图像的分类准确率可达到88.53%,红外光图像可达74.86%,成对图像准确率可达88.34%。结果表明,改进后的结构融合方法,不仅在特征维度上得到了极大的约减,还很好的融入了特征的类别结构信息,且取得了优于结构融合方法或线性判别分析的实验结果。(5)在MATLAB平台上开发了一款海域船只分类的软件,在交互界面可以自行设置结构融合过程中的模型参数并训练模型,还可以选择单幅船只图像进行分类识别。

关键词：特征融合特征降维结构融合线性判别分析海域船只分类