摘要：为探究负离子远红外功能织物对乳腺增生的保健效果,采用浸轧法制备负离子远红外功能织物,选取健康雌性SD大鼠为研究对象,随机分为对照组、模型组和功能织物组,功能织物组穿着由负离子远红外功能织物制成的外套,模型组穿着普通面料外套,采用公认的雌激素法制备乳腺增生大鼠模型。通过测量大鼠乳头高度和直径,进行乳腺组织形态学观察。结果表明:与对照组比较,模型组乳头直径、高度增大;与模型组比较,功能织物组乳头直径、高度减小;功能织物组较模型组乳腺形态和组织学特征有所改善;负离子远红外功能织物可使乳腺增生模型大鼠乳头高度、直径明显缩小,对大鼠乳腺增生有一定的抑制作用。

摘要：现有施工进度管理方法不能满足复杂化、大型化的建设项目要求。为解决此问题,提出基于BIM的建筑工程进度估计方法。通过估计进度计划编制、进度估计动态联动修改,完成基于BIM技术的进度估计分析;通过建筑工程进度估计计划制定、估计方法运行方式设计,完成基于BIM建筑工程进度估计方法的构建。设计对比实验结果表明,应用基于BIM的建筑工程进度估计方法,可提升建筑工程施工进度,满足复杂化、大型化建设项目要求。

摘要：为了响应全民健身计划的大力推行,弘扬中华优秀传统文化,针对女子健身服装产品长期受欧美流行文化影响,而较少借鉴中华传统文化元素的现状,通过文献检索和市场调研,分析总结出先探索后“转码”,传承的同时不忘创新,有选择地使用3种现代技术设计方法,对传统色彩、传统服装结构、传统图形进行借鉴。以“悦然”女子健身服装系列为案例进行设计实践,记录设计的迭代改进,对设计方法的可行性进行验证。结果表明:在女子健身服装领域借鉴传统文化元素的设计方法可以为类似设计工作的开展提供理论依据和实践参考。

摘要：为提高WLAN无线网络节点的吞吐量,针对IEEE802.11无线网络中的速率自适应技术进行研究。基于一定程度的强化学习策略,提出多臂老虎机问题的速率自适应算法。与已提出的一些算法在信道稳定的情况下、信道逐渐变化的情况下、信道随机变化的情况下依次进行对比,观察它们的吞吐量变化情况,分析所提出算法性能的优劣性。仿真结果表明,当信道环境稳定或比较稳定时,该算法要优于其它自适应算法。

摘要：针对传统滚动轴承故障诊断算法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出一种基于同步挤压S变换(SSST)和集成深层脊波自编码器(EDRAE)方法。该方法对轴承振动信号进行SSST变换得到时频图像,并将时频图像进行双向二维主成分分析压缩;利用不同的脊波函数设计不同的脊波自编码器(RAE),并构造相应的深层脊波自编码器(DRAE)且引入"跨层"连接以缓解DRAE的梯度消失现象;将压缩时频图像输入各DRAE网络进行无监督预训练和有监督微调,并通过加权平均法输出识别结果。试验结果表明,基于SSST和EDRAE的轴承故障诊断方法能有效地对轴承进行多种工况和多种故障程度的识别,特征提取能力和识别能力均优于人工神经网络、深度信念网络和深度自编码器等模型。

摘要：为解决未来无线异构网络中基于能效的功率分配问题,对整个无线网络的子信道分配和功率控制分别进行研究。依据各子信道平均分配功率提出子信道分配策略,采用非合作博弈模型分布式解决功率控制问题,通过分布式求解和迭代,直至整个无线网络能效达到收敛并得到最优解。仿真结果表明,利用所提策略与现有的轮询子信道联合迭代注水算法相比,在提升能效方面的效果更优。

摘要：针对滚动轴承振动信号故障特征难以自动提取和故障类别难以自动准确识别的问题,提出一种改进集成深层自编码器(IEDAE)方法.首先,改进自编码器的损失函数并设计3种小波卷积自编码器;其次,利用区分自编码器、小波卷积自编码器等5种自编码器构造相应的深层自编码器,并设计"跨层"连接以缓解深层网络的梯度消失现象,实现对轴承振动信号的无监督预训练和有监督微调;最后,通过加权平均法输出识别结果,以保证诊断结果的准确性和稳定性.实验结果表明,改进集成深层自编码器方法能有效地对滚动轴承进行多种工况和多种故障程度的识别,较好地摆脱了对人工特征提取的依赖,特征提取能力和识别能力优于现有其他方法.

摘要：针对护套线剥线机主传动刀架结构设计的合理性及静态和动态特性较差的问题,在确定护套线剥线机主传动机构的自振频率以及对应振型的基础上,设计了护套线剥线机主传动刀架结构。对刀架结构进行有限元分析,以端面厚度与切刀安装螺纹孔位置作为设计变量,以静态特性为目标参数,对端面厚度等参数进行了灵敏度分析,得到了各参数对静态特性的影响趋势;根据灵敏度分析结果对初步设计的刀架各项参数进行了优化,最终得到了优化后的护套线剥线机主传动刀架结构。研究结果表明:优化后主传动刀架的静态和动态特性在一定程度上得到了改善,固有频率及静刚度均有所提高,刀架质量有所减轻。

摘要：现有基于异常检测的方法大多仅利用活体样本进行单类建模,这样的特征用于活体检测的泛化能力强但准确率不高。而且,活体人脸特征单类建模并没有考虑活体人脸样本的多样性。活体人脸样本的不同身份、环境、采集设备等因素都会导致活体人脸的特征表达不紧凑,这样使得假体样本特征容易混入其中。为了解决以上两个问题,本文提出了一种基于解耦空间异常检测的人脸活体检测算法。本文设计了单中心对比损失,使得活体人脸特征在不限制假体人脸特征分布的情况下表达地更加紧凑。本文还对活体人脸进行了特征解耦,将其特征分为两个子空间:活体检测特征空间、活体无关特征空间。活体检测特征空间不受其他无关因素的影响,结合单中心对比损失来提高模型的泛化能力。库内实验和跨库实验共在5个数据集上与最新的方法进行了比较,在OULU-NPU数据集中,协议1相比于性能第2的模型错误率下降超过一半,最具挑战的协议4取得了仅3.3%的错误率;在SiW数据集的三个协议中也取得更低的错误检测率;在跨库实验中本文算法也表现出不错的泛化能力,尤其是在从重放攻击和打印攻击跨到3D面具攻击的跨攻击类型的测试中相比于性能第2的模型错误率下降5.41%。本文提出的人脸活体检测算法在检测性能和泛化性能上均优于其他先进方法,算法应对未知数据和新的攻击类型的能力有所提高。

摘要：光干涉式甲烷传感器具有精度高、测量范围广、稳定性好,可靠性高与标校周期长等诸多优点。研究了光干涉式甲烷传感器有关影响气体折射率的因素,如温度和压强等;阐述了利用压力法对传感器标校的原理,通过试验找出传感器的特性曲线;设计了适用于光干涉甲烷传感器的特性非线性补偿算法,获得良好的实验效果。