摘要：针对人工或机械振动筛对板栗分级精度低的问题,提出基于浅层卷积神经网络的板栗分级方法。用小米手机拍摄获取5种级别板栗的5481幅图像应用于卷积网络模型的训练、验证和测试。学习EfficientNet的网络结构,设计的浅层卷积神经网络(Efnet-1)由1个普通卷积模块和3个MB卷积模块构成板栗图像特征提取器。特征提取器连接一个由全局平均池化层、隐含层和输出层组成的分类器。在Efnet-1模型的训练过程中对相关超参数进行优化。对比分析Efnet-1与深度学习模型AlexNet的板栗分级性能。Efnet-1对板栗的分级准确率是98.68%,坏板栗被分为好的板栗的比例不大于0.9%。Efnet-1的板栗图像分类时间为62 ms。改进的卷积神经网络模型Efnet-1对板栗的分级快速而准确,为板栗的自动化分级提供技术基础。

摘要：进入"新时代",伴随国家新型城镇化战略的推进,"人的城镇化"的意义愈加重要,对流动人口定居意愿的实证不断增多,但对新趋势"家庭式迁移"的现状与影响尚缺乏系统研究,尤其对于中小城市的实证较少。本文通过对温州流动人口聚居区的深入调查,探讨"家庭式迁移"对流动人口定居意愿的影响。研究发现:流动人口总体定居意愿不强。户籍制度没有显著影响,个人职业、工作稳定性和"家庭式迁移"对流动人口定居意愿具有显著影响。因此,一方面需要强调大城市与中小城市在流动人口定居意愿机制上的差异性,另一方面强调在城市中拥有完整的家庭结构能够有效提升流动人口定居意愿。在新型城镇化和农业转移人口"市民化"背景下,中小城市应抓住"抢人"先机,考虑以家庭为整体的政策设计,激发流动人口定居意愿、提升其定居能力,以此推动实现"以人为本"的城镇化。

摘要：针对槟榔人工分级劳动生产率低、准确率低的问题,开展基于遗传神经网络的机器视觉槟榔分级研究。以4种类别的槟榔图像为研究对象,首先设计一个6层结构的遗传神经网络对槟榔进行分级,虽然分级准确率较高但是网络结构复杂。然后对运用主成分分析法降低图像特征的维数并将遗传神经网络简化为3层结构的方法进行研究。最后用400幅和100幅槟榔图像对这个3层神经网络进行训练和验证,经过调整网络的学习率等参数,训练和验证的准确率达到95%以上。通过神经网络模型测试试验,槟榔正确分级的准确率为90%。数据降维后的三层遗传神经网络能够实现对槟榔的实时分级,为机器分级提供了技术支持。

摘要：针对槟榔的人工分级劳动生产率和分级准确率低的问题,构建基于卷积神经网络的槟榔分级模型。设计1个由两个卷积块构成的槟榔图像特征提取网络,每个卷积块有2个卷积层和1个池化层。第2个卷积块联接1个由扁平层、隐含层和输出层构成的多层感知器,特征提取网络和感知器构成1个浅层卷积神经网络(SCNN)。通过SGD、Adam等6种优化方法和学习率的人工调整完成网络训练、验证和测试的对比分析,选择Adam为SCNN的优化方法并将学习率设置为0.001。将基于Adam优化的SCNN应用于槟榔分级,分级准确率达到98.05%,网络ROC曲线的AUC值等于1。利用SCNN模型能够快速、准确地完成对槟榔的分级,为槟榔机器分级研究提供基础。

摘要：三维多孔支架在组织工程中有重要用途,采用超临界流体技术——超临界CO2诱导相分离工艺制备聚己内酯(PCL)三维多孔支架,研究其可行性及工艺条件对三维多孔支架孔结构及其尺寸的影响。采用自行设计的实验装置,改变初始浓度、CO2压力和温度等工艺参数制备出不同孔径的PCL三维多孔支架。通过扫描电镜观察支架形貌,利用Image-Pro-Plus软件分析支架的平均孔径与孔径分布。结果表明,利用超临界CO2诱导相分离工艺可以制备PCL三维多孔支架,支架的平均孔径在40～80μm之间,孔径分布较好;随着初始浓度的增大和温度的减小,支架的孔径减小;压力对孔径的影响不大。通过对超临界CO2/丙酮/PCL三元体系的相平衡热力学计算,对实验结果进行了定性解释。

摘要：为查明非饱和膨胀土边坡中吸力和饱和度(体积含水量)的变化和规律,以及降雨对吸力和饱和度的影响。在湖北襄樊某高速公路旁的天然边坡设立观测井,并埋设热传导探头和含水量探头,进行了为期2 个月的观测。通过精度较高的多项式的拟合获得的土-水特征曲线,得出进气值和残余饱和度对应的基质吸力。根据土-水特征曲线,获得非饱和土的渗透系数,为工程设计提供了必要的参数,同时解释了非饱和膨胀土的吸力随深度变化的规律和原因。

摘要：构建基于深度学习的轻量级卷积神经网络实现发动机声音信号的失火故障检测。运用计算机的麦克风阵列记录发动机不同转速下的正常状态、一缸失火状态、二缸失火状态的声音信号。将声音信号转换成时频图像应用于卷积网络模型的训练、验证和测试。声音时频图像特征提取网络主要由可分离卷积模块构成。特征提取网络连接时频图像分类器,对含有不同个数的特征通道分组卷积模块的网络模型进行训练、验证和测试试验的比较分析。设计的卷积神经网络应用于发动机失火故障检测的准确率达到99.60%。网络的计算量小、检测时间短。基于特征通道分组卷积的深度学习网络能够快速地完成对发动机失火故障声音信号的检测诊断,为发动机失火故障的在线实时检测提供智能决策支持。

摘要：按C50预制混凝土桥梁的现场配合比设计要求,通过实验室模拟酸雨条件下桥梁混凝土的耐酸雨侵蚀性能,根据模拟酸雨中5种混凝土的抗折、抗压强度的变化与模拟结束时对比样品的试验结果分析可知:掺加矿渣、SBR聚合物和粉煤灰对混凝土后期力学性能有一定改善作用,或降低酸雨对混凝土侵蚀程度和速率。

摘要：设计了脂肪组织KDM2A基因特异敲除小鼠生产及基因型鉴定的综合实验。该实验采用线上线下混合的形式,以科研成果组蛋白赖氨酸去甲基化酶KDM2Aflox/-基因编辑杂合小鼠和脂联素(Adipoq)介导的环化重组酶(Cyclization recombination enzyme, Cre)-Adipoq-Cre工具小鼠为材料,通过设计小鼠的杂交实验方案,获得F3代小鼠。采用聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction, PCR)技术对F3代小鼠KDM2A和Adipoq-Cre的基因型进行鉴定,筛选脂肪组织特异KDM2A基因敲除小鼠(Adipoq-Cre+-KDM2Aflox/flox)。该实验设计涵盖经典遗传学孟德尔分离定律和自由组合定律、分子遗传学的基本理论、分子生物学检测技术、基因编辑技术、Cre-loxp介导组织特异性基因敲除等知识与技能。具有综合性、设计性及研究性的特点。

摘要：采用液体培养,研究了18种碳源、18种氮源成分对韦氏芽孢杆菌Bacillus weihenstepha-nensis菌株MC67产挥发性物质杀线虫活性的影响。以单因素分析法,确定了MC67菌株杀线虫活性的最佳碳源和氮源分别为麦芽糖和酵母膏。采用Plackett-Burman设计法,对影响菌株MC67杀线虫活性的主要因素进行筛选,确定影响该菌株发酵液挥发物杀线虫活性的4个重要因子依次为麦芽糖、酵母膏、温度和pH值。采用响应曲面法研究4个显著因子的最佳水平,通过对二次多项回归方程求解得知,当麦芽糖10.6g/L、酵母膏0.66g/L、培养温度29.6℃、pH值6.6时,菌株发酵液挥发物杀线虫活性的预期值为99.1%。对模型培养基验证的结果表明,该菌株对松材线虫的杀线虫活性为98.2%,接近预期值。