摘要：针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题,利用行人属性之间的内在关联关系,基于“特征提取+回归”的思想,提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码,得到一个标签组合向量;然后采用基于通道注意力机制的ResNet50作为主干网络提取行人图像的深度特征;最后,设计了一个包含3个全连接层的神经网络结构来建立标签组合向量与行人深度特征之间的映射模型,在一个统一的网络框架下就可以同时对行人的多种属性进行准确识别。在行人属性公共数据集PETA和RAP上的实验结果表明,采用提出的识别方法在公共数据集PETA上获得的识别准确率为84.08%,而在公共数据集RAP上可以获得高达88.12%的识别准确率。

摘要：针对导弹拦截机动目标有限时间约束问题,在末端制导阶段,考虑自动驾驶仪动态延迟特性建立弹目拦截系统数学模型,对于传统终端滑模导引律存在的奇异问题导致的导弹制导稳定性差等问题,提出了基于改进的扩张状态观测器的新型非奇异终端滑模导引律。该方法能够确保视线(LOS)角速率在有限时间内收敛到零,且在平衡点处快速收敛;为了避免传统的扩张状态观测器(ESO)导致的曲线非光滑情况,通过改进扩张状态观测器准确估计外部扰动,并对系统进行状态补偿。设计地空导弹模型进行仿真验证,结果表明,该方法不但缩短了系统收敛时间,还提高了地空导弹制导精度。

摘要：设计一种联动滚筒式蒸发冷却器,利用包覆纤维材料的多级联动滚筒将蓄水盒内的水从最下层滚筒传递到最上层滚筒,可在纤维材料表面形成均匀连续的水膜。采用模拟方法,在进口空气参数一定的条件下,模拟蒸发冷却通道内空气速度场、压力场、温度场。对影响因素(进口空气流速、进口空气干球温度、进口空气相对湿度、冷却通道结构)对蒸发冷却通道出口空气温降和空气压力降、蒸发冷却器湿球温度效率的影响进行分析。

摘要：设计搭建实验系统,在不同实验条件下,对纤维试件(不明确指出时,指润湿状态)的蒸发率以及表面平均温度(润湿状态、干燥状态的试件表面平均温度)进行测量计算。根据实验数据,分别采用符号回归法、最小二乘法建立纤维试件蒸发率的关联式,比较符号回归法关联式、最小二乘法关联式的平均绝对百分比误差(MAPE)、拟合优度、表达形式复杂程度。空气温度、空气流速、辐照度的增大对纤维试件表面水分蒸发有促进作用,空气含湿量的增大对纤维试件表面水分蒸发有抑制作用。各种实验条件下,润湿状态纤维试件的降温效果均优于干燥状态纤维试件。符号回归法关联式、最小二乘法关联式的平均绝对百分比误差分别为14.9%、13.7%,拟合优度分别为0.90、0.91。与最小二乘法关联式相比,符号回归法关联式的精确度、拟合程度稍逊,但更加简洁易用。

摘要：为了减小隔震层和上部结构偏心造成的结构扭转破坏,本文对偏心基础隔震结构和调频液柱阻尼器(TLCD)相结合的混合系统进行了研究,采用分部计算方法,分别先建立单层和多层上部结构、隔震层、TLCD运动方程,再建立基础隔震结构方程,得到TLCD–基础隔震结构耦联方程。根据偏心基础隔震结构动力特性合理放置TLCD,利用偏心结构TLCD转化TMD方法初步设计单个TLCD频率和阻尼比,并采用状态空间方程优化多个TLCD参数。编写MATLAB软件对比偏心基础隔震与偏心结构混合控制系统动力响应。通过对某三层偏心基础隔震结构进行数值模拟,四条地震波作用下对偏心隔震结构、TLCD–偏心隔震结构进行了时程分析,得出TLCD–隔震结构比隔震结构能更好地控制各层平移–扭转耦联响应。

摘要：学历学位是衡量学生知识水平和社会认可度的重要证明,而现有学历学位数据管理系统存在中心化、易篡改及难以追溯等问题,导致出现造假现象。区块链数据具有不可篡改、可存证、可追溯的特点,将区块链应用于学历学位管理系统,可对学历学位获得过程进行溯源。文章基于区块链和智能合约技术,设计了一套可信的学历学位认证系统,从效率和可信度平衡、访问控制安全等角度展开设计工作,并详细介绍系统的运转流程,为学历学位认证可信溯源的发展提供参考。

摘要：提高物联网设备采集数据的安全性和真实性,是区块链溯源应用面临的重要问题。文章设计并实现了一种物联网终端数据安全可信的采集、记录方法。该方法设计多采集设备减少数据缺失风险,使用认证和加密方法来保障安全传输,利用采集设备和IOT网关完成数据的筛选,对异常设备统计并进行警告。同时,通过移动均值计算完成误差约减的功能,减少不稳定设备造成的数据偏差、数据错误、数据冗余等问题。另外,该机制还包含基于序号的同步策略,保证数据的正确传输顺序。最后系统通过实验,验证该机制的可行性。

摘要：随着教育的普及和发展,高校的人数比例迅速增加,学生宿舍作为高校重要的生活用水单元,其用水规划在高校的水资源管理中不可忽视。以北京市3所高校学生宿舍为例,各高校人均用水量均低于相应规范的推荐值,在不同生源的宿舍楼和特殊年份中表现出差异性。选取a高校的用水数据进行线性回归分析,结果表明以用水人数、房间数和建筑面积作为自变量对总用水量进行多元线性回归的拟合方程相比仅以用水人数进行一元线性回归的拟合方程的R~2高,且R~2在0.98以上,具有较好的回归效果;线性回归前进行分类或聚类能取得更好的拟合效果,在多元线性回归中根据有无独立卫浴分类优于聚类;不同集合的回归方程的系数具有差异性。