摘要：针对空气污染物时间序列中包含缺失值以及现有时间序列预报模型缺乏对时序特征状态建模的问题,该文构建了基于缺失值处理算法和RNN(循环神经网络)的时空预报框架。对空气污染物时序数据设计了3种缺失值处理算法(前向递补、均值替代和权重衰减),用缺失标签和缺失时长对缺失值建模,并在此基础上搭建含有全连接层与LSTM层的深度循环神经网络(DRNN)用于时空预报。使用深度全连接神经网络(DFNN)作为DRNN的对照,用京津冀区域的空气质量和气象数据训练模型,并比较不同模型的预测精度。通过实验,比较了3种缺失值处理方法的效果,结果表明,LSTM在空气污染时空序列预测上的表现优于传统的全连接神经网络层,证实了提出的基于深度学习的时空预报框架的有效性。

摘要：基于面向对象程序的设计思想,设计并实现了海洋遥感产品的多种无损压缩算法软件,剖析了算法类的设计、界面层-控制层-业务层的设计、界面逻辑设计及功能设计和实现等关键技术,阐述了该系统具有的界面简捷、逻辑结构清晰、功能容易扩展等优点,本设计可为海量的卫星海洋遥感数据接收、处理、存储及发布平台提供支持。

摘要：白车身接附点的动刚度对整车NVH(noise、vibration、harshness)性能有非常大的影响,通过对车身与副车架的关键接附点进行动刚度分析,可以为车辆正向开发中NVH性能的提升提供理论参考,另一方面又能够缩短开发周期和降低开发成本。以一款日产SUV车型为研究对象,面向开发设计阶段白车身关键接附点动刚度不足的问题,提出了基于灵敏度分析的白车身结构接附点动刚度优化分析方法,将接附点平均动刚度提升至8000 N/mm以上。首先通过建立白车身的有限元模型,利用仿真软件中Optistruct结构求解器进行模态分析、动刚度分析,计算得到车身接附点IPI(input point inertance)曲线;其次绘制出目标值的动刚度曲线并与计算得到的IPI曲线进行对比,计算各个安装点X、Y、Z 3个方向的平均动刚度值;然后根据对比结果利用直接频响分析找出左后减震器接附点Y向IPI曲线峰值过高的原因;最后结合板厚灵敏度分析对相对薄弱区域提出车身结构尺寸优化和形貌优化的优化方案。通过验证,左后减震器接附点Y向动刚度平均值达到设计目标值。优化后的左后减震器接附点Y向动刚度得到较大提升,为白车身后续设计提供了重要的理论依据,使其达到工程设计的目标要求。

摘要：印板在工业制造中会产生表面缺陷,对产品的外观和性能都有影响.目前没有针对印板缺陷检测相关产品,为了解决这一问题,设计一个系统能够自动检测印板缺陷.根据采集的样本,确定缺陷种类.提取印板缺陷的纹理、几何和Hu不变矩特征共计23种,确定15种特征作为印板缺陷分类的依据,并运用支持向量机(SVM)方法建模.经实验验证,该系统能对印板常见3类缺陷检测,准确率高,检测速度平均0.7 s/张.