摘要：钢铁是国民经济的基础用材,我国吨钢综合能耗仍与发达国家存在较大差距。准确预测吨钢综合能耗,有利于制定节能方针和减少能源浪费。根据我国钢铁工业吨钢综合能耗历史数据,利用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法,构建吨钢综合能耗预测模型。首先,将吨钢综合能耗进行等间隔时序化、函数表达式符号化,在终端集中添加常量数组;其次,利用选择操作、变异操作、重组操作和移项操作进行遗传操作,获得吨钢综合能耗预测模型。结果表明,基于GEP的预测值与实测值平均误差为0.31,该模型较准确地预测我国钢铁工业吨钢综合能耗发展趋势。

摘要：提出了自膨胀高强预压锚固技术,研究了其施工性能和长期稳定性.结果表明:锚固材料能提高水泥浆体流动度,延长浆体初凝时间,缩短浆体初、终凝时间差,利于施工.基于CT扫描试验,对比了锚固材料密实度及分圈层压力从外环区域到内环区域的变化规律,研究了其径向、环向的受力机制.在环向约束长期干燥条件下,间隔551d,锚固体CT数变化仅0.5%,表明其在该技术条件下的密实度能长期保持稳定;在长期浸水条件下,锚固体膨胀压力和锚杆极限抗拔力的变化均较小,膨胀剂掺量为15%的锚固体锚杆极限抗拔力的变化仅0.9%,表明该技术条件下的极限抗拔力能长期保持稳定.

摘要：为实现无线传感器网络(WSN)原始感知数据融合中不确定分析的量化决策和智能处理,在WSN层次化的数据融合机制下,引入粗糙集理论的决策表和决策网络智能技术,设计智能型和规则型2类Agent,由此构建多层Agent数据融合的无线传感器决策网络(WSDN)模型,并研究层间智能Agent型和属性间规则Agent型WSDN的多样性。应用结果表明,该模型能较好地适用于典型的WSN场合,实现Agent间的融合优化与智能决策。

摘要：如何获得更好的图像风格迁移效果一直是图像处理领域中经典问题之一。针对传统方法存在表现欠佳并具有较强局限性的问题,讨论了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)不同层提取图像特征的特点,提出了一种基于Gram矩阵和CNN的图像风格迁移算法,并设计了多种艺术风格的迁移实验,最后通过实验验证所提出的算法可比传统算法在更短的时间更好地实现艺术图像的风格迁移,说明该算法在图像特征提取及图像风格迁移任务上更具优势。

摘要：在多个排污权交易者随时到达拍卖平台投标并随时离开拍卖平台的前提下,采用网上双边拍卖模式对排污权交易进行建模,并设计了一种公平、有效的拍卖机制。该机制不仅能在完全未知将来投标序列的情况下立即对当前投标做出分配和支付的决策,而且满足激励相容性、个体理性、实时出清和弱预算平衡的要求,使得排污权从治理成本低的污染者流向治理成本高的污染者,从而降低了全社会的污染治理成本。最后通过一个排污权交易的算例描述了如何实现本文提出的网上双边拍卖机制。

摘要：基于无锚框深度学习的目标检测是一种主流的单阶段目标检测算法。融合多层监督信息的沙漏网络结构能够显著提升无锚框目标检测算法的精度,然而其速度却远低于同层次的普通网络的速度,并且不同尺度目标间的特征会互相干扰。针对上述问题,提出了一种非对称沙漏网络结构的目标检测算法。该算法在融合不同网络层的特征时不受形状大小的约束,能够快速高效抽象出网络的语义信息,使模型更容易学习到各种尺度之间的差异。针对不同尺度目标检测问题,设计了一种多尺度输出的沙漏网络结构用来解决不同尺度目标间特征互相干扰的问题,并精细化输出的检测结果。另外,针对多尺度输出使用了一种特殊的非极大值抑制算法以提高检测算法的召回率。实验结果表明,所提算法在COCO数据集上的AP50指标达到61.3%,相较于无锚框网络CenterNet提升了4.2个百分点。所提算法在精度与时间的平衡上超越了原始算法,尤其适用于对工业场景的目标进行实时检测。

摘要：在Gleeble-1500热模拟机上利用热膨胀法测定Fe-C-Mn-Si-Cr-V系贝氏体钢在不同冷却速度下的连续冷却转变膨胀曲线,根据曲线上的拐点确定相变点。利用ZEISS显微镜观察了不同冷却速度下试样的金相组织,用硬度计测量各试样硬度。结合膨胀曲线和金相组织,利用Origin软件绘制了两种不同成分的Fe-C-Mn-Si-Cr-V系贝氏体钢连续冷却转变曲线(CCT曲线)。结果表明,碳含量的增加降低了贝氏体和马氏体转变温度,设计的两种Fe-C-Mn-Si-Cr-V系贝氏体钢具有良好淬透性。

摘要：针对高陡边坡的稳定性问题,以黄河玛尔挡水电站导流洞进口边坡中的随机块体为例,基于统计原理,采用三维极限平衡法对边坡岩体中的随机块体进行搜索,并对块体高度进行敏感性分析,得到块体在天然、暴雨和地震三种工况下的安全稳定系数,并对危险块体进行预应力锚索加固模拟,得到所需施加的锚固力。计算结果给出了导流洞进口边坡中可能存在块体的特征、规模及稳定性,以此提出危险块体加固建议,对实际工程的加固设计具有较大的参考价值。

摘要：高效率和低成本是电子商务追求的目标,然而,基于W eb/B row ser模式的电子商务却使电子商务陷入效率的困境。智能化分布式计算模型和工作流技术的出现给电子商务带来了新的发展契机,智能电子商务成为人们研究的热点。介绍了应用于智能电子商务的移动A gen t技术和工作流技术,提出了A gen t的HA S理论模型,给出了智能电子商务的商务流程概念模型,设计了它的工作模型和系统结构,为实现智能电子商务作了一些理论探讨。

摘要：为提高心拍的分类效果,研究基于双向长短期记忆(BiLSTM)模型的深度学习算法.首先,采用“双斜率”法对心电信号进行预处理;然后,设计自适应阈值对预处理后的心电信号进行QRS波定位,并依据R波波峰分割截取心拍;最后,采用BiLSTM模型的深度学习算法对获取的心拍形态进行分类.使用MIT-BIH心率失常数据库验证算法有效性,实验结果表明:文中算法对正常或束支传导阻滞(N)、室上性异常(S)、心室异常(V)、融合(F)类型的敏感性分别为98.56%,97.10%,93.33%,79.52%,特异性分别为98.38%,98.08%,98.54%,99.65%;与传统的支持向量机等方法相比,文中算法能够进一步提高心拍分类的正确率.