摘要：智能零售场景中往往会使用到图像分类技术来识别商品,然而实际场景中并不是所有出现的物体都是已知的,未知的物体会干扰场景中的模型正常运行.针对智能零售场景中的图像分类问题,从已知类别封闭数据集的分类特征出发,通过对已知类别的分类特征进行计算和修正得到对未知类别物体的分类预测.通过构造已知类别的特征空间,并结合针对图像分类特征空间的特性优化的特征距离——归一化主类距离,可以更好地拟合特征空间在已知类别数据集中的边界概率模型.最终用边界概率模型对原分类特征做出修正计算,得到对物体的未知类别的分类预测,并通过设计实验验证该方法的可行性.此外,在智能零售场景的数据集支持下,与已有方法进行了对比实验.使用特征空间归一化主类距离的开放集分类算法在有着更高的已知类别分类准确率的同时,开放集拒绝率有14.20%的提升,达到了44.85%.

摘要：基于经典的颗粒一维运移模型,建立了考虑筛滤效应与吸附效应的双重沉积模式颗粒三维迁移模型.通过拉普拉斯变换和傅里叶变换,导出了一维渗流和三维弥散条件下饱和半无限多孔介质中颗粒迁移通解.根据半无限体表面点源注入情形下的基本解,通过积分方法得到圆形面源注入情形下的解析表达式.通过解的退化及对突破曲线的参数反演验证了解的正确性.分析了圆形面源恒定浓度注入情况下水动力弥散系数、筛滤系数、颗粒吸附系数、释放系数等参数对颗粒迁移过程的影响机理.研究结果表明:水动力弥散效应加速了颗粒物的迁移,使得突破时间变快,峰值浓度变高.筛滤系数和颗粒吸附系数的越大,颗粒释放系数越小,颗粒物在固体基质上的沉积越多,孔隙中颗粒峰值浓度越小.圆形面源恒定浓度注入情况下,在颗粒注入期间,多孔介质中颗粒物浓度随时间增大而增大,随深度增加而减小并趋于0.在颗粒停止注入后,多孔介质中颗粒物浓度随时间增大而减小,在深度上存在浓度峰值,浓度峰值所处的深度随时间增加而增加.

摘要：铝合金轮毂广泛应用于小型车辆,文章针对轮毂使用中易产生变形导致轮胎过度磨损,造成车辆舒适性变差的问题,建立某型号铝合金轮毂模型,运用频率响应分析法探讨了该型号轮毂共振的原因,从轮毂耐冲击性能和抗弯曲疲劳两个方面论述了轮毂安全运行时间历程。研究结果表明,频率响应分析法弥补了轮毂冲击性能和弯曲疲劳性能检验方面的不足。