摘要：基于深度神经网络的地震速度反演方法面临的挑战是:时间域地震数据与空间域模型信息间语义映射的弱对应关系导致多解性;神经网络将地震数据映射到速度模型过程中缺少有效引导,易受噪声干扰,影响反演精度。为此,提出一种基于特征强化U‑Net的地震速度反演方法。首先,通过多炮地震数据特征叠加使输入网络的地震时间序列信号与对应速度模型之间的空间关系更加明确;其次,基于多尺度特征融合的思想设计具有不同尺寸卷积核的模块,以增强网络对有效特征的学习能力;然后,利用注意力门引导网络,增强网络重点关注的特征;最后,结合瓶颈残差和预激活的思想,在网络中加入预激活瓶颈残差,避免梯度消失和网络退化。实验表明,该方法在地震速度反演方面具有更高的精度,并在抗噪声测试中效果较好,具有一定的泛化能力。

摘要：在实际采集过程中,受地形条件和人为因素的影响,地震数据不仅在空间上会出现采样不足或不规则的情况,而且会混入噪声,不利于后续地震数据的处理和解释。通常将重建与去噪分为两个阶段处理,这样往往会引入额外的误差。为此,文中提出了一种基于条件韦氏生成对抗网络(cWGAN)的地震数据重建去噪一体化方法,该方法研究的重点是在缺失道和噪声的混合干扰下,准确提取地震数据的有效特征。首先,以U-Net模型为基本网络结构来构建生成器模型,分级提取地震数据同相轴特征;在判别器模型中引入条件约束,引导生成器优化梯度方向。其次,建立重建和去噪误差描述模型,该模型设计了一体化损失函数,可以兼顾重建与去噪两方面的处理任务。最后,经过合成数据和实际数据测试,证明文中所提的网络模型恢复的地震数据信噪比更高且具有较强鲁棒性。

摘要：针对微地震有效信号时序特征存在的局限导致微地震事件识别准确率不高的问题,提出了一种基于多模态学习的神经网络微地震事件检测方法。首先,利用道集数据的相关性以目标道为轴对称制作多道时域模态,对目标道进行时频分析得到S域模态特征;然后,联合时域模态和S域模态设计微地震事件检测神经网络,综合多模态的特征进行训练学习,提高微地震事件识别的精度;最后,为验证方法的有效性,对合成微地震信号进行低信噪比数据分析、小幅值数据分析以及实际油井微地震监测信号事件分析。结果表明,该方法可以有效检测低信噪比及微弱的微地震事件;与支持向量机、卷积神经网络、基于监督机器学习方法的对比实验结果表明该方法具有更高的抗噪性与准确率。

摘要：为了应对全球化和数字化协同设计对产品设计信息的一致性和规范性的需求,结合事物特性表建模相关理论,提出基于分类的事物特性重用方案.该方案以面向对象的思想为指导,依据事物特性描述的值域特点,进行分类并建立事物特性类模型及其类层次结构.通过该分类,实现事物特性与其事物对象层次结构的解耦.基于该分类,结合事物特性表建模要求,对事物特性的重用方案及机理进行阐述.并面向企业应用实践,开发了支持事物特性重用的系统平台.实践结果表明,该技术可以有效帮助企业减少事物特性规模,提高信息模型的一致性和规范性.

摘要：针对大批量定制生产模式下零部件重用的需求,提出了对分类编码的新要求;以分类特性为核心,论述了零部件通用分类编码过程;阐述了零部件ABC分析、名称分析和分类特性提取、确定类和类层次、构建多重分类树等各步骤的目的及具体操作内容,提出了基于语义关系的零部件分类模型;给出了满足大批量定制需求的编码方案;并结合某柴油机制造企业零部件的实际数据,采用上述步骤,提出了具有可操作性的零部件通用分类编码方法。基于J2EE平台开发了一套分类编码系统,辅助实现多重分类树的构建及编码方案的实施。实践表明,该方法实现了设计重用,简化了配置/变型设计中的检索过程,提高了设计人员的工作效率。

摘要：针对模块化产品族的演化控制问题,提出面向模块化产品族复杂程度的网络化评价方法。将产品族中的模块描述为节点,模块间的关系描述为边,并将模块化产品族抽象形成产品系统的模块关系网络。借助模块关系网络,从模块、关系和系统三个层次对产品族进行量化描述,形成由模块信息量、信息耦合比、关重度、关系强度和系统信息结构熵5个量化指标组成的评价体系。基于量化指标的工程意义,设计人员可以对产品族系统进行复杂程度评估和演化状态监控。以某轮式装载机铲斗的模块化系统为例,验证了所提方法的可行性。

摘要：为了应对模块化产品平台对企业资源重用提出的新需求,以技术对象为核心,提出了基于模块化产品平台的技术对象重用建模框架,从重用深度、重用广度和重用方式三个维度阐述了适合企业实施的技术对象重用机制。在所构建的重用过程模型的基础上,分别从重用广度-重用深度和重用深度-重用方式两个角度,对需求映射技术及匹配评价技术两个重用的关键技术展开论述,给出重用策略。结合某汽轮机制造企业的实际,以配置设计为例,阐述了基于生命序列图的配置设计重用场景。实践表明,该方法改善了技术对象的重用率,提高了企业人员的工作效率。

摘要：目前,物流企业存在严重的人才供需矛盾。本文从完善高职院校实践教学体系设计入手,以校企融合为切入点,旨在帮助合作物流企业解决留不住专业人才的困惑。

摘要：高职物流管理专业教育必须以市场需求为导向,以培养物流领域高素质技能型专门人才为目的。但如何使学生在复杂的职业环境中,不断更新自己的基础体系、能力体系,充分体现出职业教育的适应性和延展性,这是广大高职教育工作者所面临的挑战。针对当前的许多问题与现状,笔者设计高职物流管理专业学生职业能力体系建设,为实现我国高职教育满足不断变化的社会需求起到一个抛砖引玉的作用。

摘要：基于UI202可见光照度传感器设计了成本低、体积小、动态范围大、操作方便的简易照度计.通过对UI202的光照特性进行测量,得出输出电流和光强的关系,并通过电流电压转换技术,将输出电流转换成电压信号,再利用低漂移、低功耗仪表放大器AD620芯片对电压信号进行调理,使其输出电压信号与标准照度计进行对应,最后可得到动态范围为0~7 000lx的照度计.