传统的数据检测技术在处理大规模医疗数据时,耗时较高且抗干扰能力较弱。针对这些问题,文中应用模板匹配与隶属度解析技术,给出了一种时序数据异常状态的快速检测与分析方法。该方法采用TSTKS算法与滑动窗口理论实现时序数据多突变点快速检测,提取连续多窗口波动特征,构建时序数据的归一化波动向量,对大规模病变信号进行异常状态检测与分析。仿真数据与脑电病变信号分析等实验表明,此方法是一种较为快速、准确的大数据分析与检测方法。

现有人群计数算法采用多列融合结构来解决单一图像的多尺度问题,但该处理方法不能有效利用低层特征信息,从而导致最终人群计数结果不准确。针对这一缺陷,文中提出一种基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法。该算法的前端利用改进VGG16网络提取低级特征信息。算法后端主分支基于残差密集连接结构,利用残差网络和密集网络结合方式捕获层与层间的特征信息,可高效捕获多尺度信息。侧分支通过引入注意力机制,生成对应尺度注意力图,有效区分特征图的背景和前景,降低了背景噪声的影响。采用3个主流公开数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法计数有效且计数准确率优于其他算法。

在保证无线可充电传感网中目标点持久覆盖的情况下,基于概率监测模型和多节点充电模型,对最大化传感网络中充电小车休息时间比例问题进行研究。文中通过放宽节点不可死亡的限制,提出基于单位子簇的充电选择算法和基于全局的重聚类启发式算法。将目标点周围冗余的传感器构建成目标簇并根据贪心思想划分子簇。充电小车以子簇为单位服务覆盖过程中的充电请求,通过调整子簇内距离要求并对全局请求节点重聚类来选择锚点进行充电,从而降低子簇的混合增益,减少锚点数量。仿真实验表明,与单节点充电模型相比,新算法可将充电小车的休息时间提升10%~15%。

无线传感网络节点采集的信息具有较大的相似性,数据结果存在误差。针对该问题,文中提出了一种基于卡尔曼滤波的无线传感网数据融合算法,通过过滤无效数据和缩紧数据包,提高上传数据的有效性和精度。该算法采用实时性较高的卡尔曼滤波算法对无线传感网络中的数据根据时间序列进行数据融合。在时间数据融合的基础上,根据空间分布特点,进一步对多传感器在网关层依据权重进行数据融合。针对不同位置误差实时变化的特点,网关层以空间数据为基础,使用自适应加权算法动态调整各节点权重。仿真实验表明,该算法易于实现,可有效去除冗余信息,提高数据准确度和可靠性。相较于改进的分批估计与自适应加权方法,采用该方法后均方根误差减少约7.9%,精度提高了2.1%。

使用ExfuseNet模型进行街景语义分割时,由于街景图像背景复杂度较高,造成感兴趣类之间的面积占比与分布不均衡,特别是图像中面积占比低且密度低的感兴趣目标,越到网络深层越容易被错误分类,最终导致模型分割性能下降。为解决该问题,文中对ExfuseNet模型进行了改进。为了获取不同尺度的语义信息,在不增加模型参数量的条件下,多监督模块采用不同空洞率的带孔卷积。在下采样特征融合后,立刻采用随机丢弃层来减少模型参数量,提高泛化力。在主输出前采用CBAM注意力机制模块以便更高效地对感兴趣目标类的深度语义信息进行采样,并在多监督模块之后采用类平衡函数来改善数据集Camvid的类不平衡问题。实验结果表明,改进的ExfuseNet模型语义分割效果有明显提升,其均交并比提升到了68.32%,Pole类分类准确率提升到38.14%。

针对烟叶复烤厂打叶过程中片烟结构难以预测的问题,文中提出了一种基于MATLAB图像处理的GA-BP神经网络预测模型。对于烟叶分类问题,基于获取的烟叶图片,利用MATLAB软件对图片做预处理,提取衡量片烟结构的主要特征变量,并利用行业标准与聚类分析算法对数据进行分类。通过统计学的标准数学方法,构建了遗传算法优化的BP神经网络预测模型对主要影响参数进行预测优化。研究结果表明,文中所提方法预测精度较高,预测极差均小于0.059,可有效解决打叶过程中片烟的预测问题。

文中设计了一种液晶太赫兹电控超材料吸波体,通过外部电场改变液晶层的等效介电常数,实现对于太赫兹反射波的调控。对器件的传输性能进行计算,分析了谐振频点处的表面电流分布和能量损耗密度情况。采用紫外光刻以及湿法刻蚀技术,制作了30×30单元超材料吸波体阵列并对其进行测试验证。结果表明,当偏置电压在0~30 V之间变化时,吸波体的谐振频点可实现101.5~117.95 GHz范围内的动态调控,综合可调率达到13.9%,整个工作频段内,吸收率始终维持在90%以上。

针对无线电能传输存在的频率分裂现象以及效率低的问题,文中以双侧LCLC补偿拓扑结构的电场耦合型传能系统作为研究对象,通过系统建模分析易变参数对系统输出的影响规律。利用电路理论推导出系统效率与重要参数之间的关系式,运用MATLAB仿真软件对系统效率进行详细的分析,并采用实验验证了仿真结果的正确性。结果表明,将耦合机构的电容值调到频分点以下可以避免系统出现频率分裂,而固定耦合极板的相对位置,通过把系统的频率调大到效率关键点,可以提高系统效率,系统的最佳效率可达89.4%。

我国可再生能源发展迅速,新能源发电已成为发电的主力之一。文中针对分布式能源并网后配电网的适应性问题,对配电网适应性内涵进行了新的定义,建立了可靠性、负载率、电流、电能质量、运行年限、新能源利用率6个一级指标的配电网适应性评价指标体系。通过主、客观赋权法得到组合权重,并将其与TOPSIS进行结合,确定了评价模型的期望输出值。文中提出了一种基于改进TOPSIS-PSO-SVM的配电网适应性评价模型,并以宁夏5个地区配电网进行实例分析。结果表明TOPSIS-PSO-SVM评价模型的评价相对误差区间为[0.94%,1.03%],相对误差绝对值平均数为0.885 4%,说明该评价模型在配电网适应性评价中的评价误差更小,评价精度更高。

针对双向AC/DC功率变换器在直流微电网母线电压稳定性方面的问题,文中提出了一种结合LESO和滑模理论的前馈鲁棒控制策略。通过建立直流微电网三相AC/DC双向功率变换器的动态数学模型,架构了三阶线性扩张状态观测器,并将三阶LESO的观测值用于滑模控制器的设计。该控制策略能够在不需要额外电流传感器的情况下实现前馈控制,并确保系统具有良好的动态性能。该策略还能够有效降低滑模控制的实现难度,提高系统的鲁棒性。仿真分析验证了文中所提控制策略的有效性。

为抑制直流微网母线电压二次纹波,文中提出了一种直流有源滤波器集中补偿自寻优策略。在双向DC/DC变换器电压/电流双闭环控制的基础上,加入直流母线电压纹波控制,通过引入带通滤波器消除了传统控制方法中采用低通滤波器提取纹波时所产生的相位滞后问题。采用迭代自寻优方法获取重要控制参数阻抗系数K,实现直流有源滤波器对直流母线电压纹波变化的实时跟踪和集中补偿。在MATLAB/Simulink中搭建了含互联接口变流器、分布式电源、直流负荷、由DC/AC变流器接入的交流负荷以及直流有源滤波器的直流微网模型,建立了相应的实验平台。仿真和实验结果均验证了所提控制策略的有效性。

内置式VFTO的测量传感器体积大、安装困难,不适用于在运的特高压GIS。针对以上缺陷,文中设计了一种适用于GIS金属法兰孔处的VFTO测量系统。该系统采用FPC电容分压与二次阻容分压器结合的方案,实现了GIS外置小型化的VFTO测量。根据金属法兰孔的尺寸及测量系统的性能要求,对FPC进行结构、尺寸设计,研制了电容分压探头。为改善测量系统的性能,设计了宽频阻容分压器,并通过实测的方式对匹配电阻与同轴电缆的参数进行优化。试验结果表明,VFTO测量系统的带宽为22.45 Hz~111.45 MHz,分压比为112 790,可以准确溯源波形,满足VFTO测量要求。

永磁同步电机具有非线性、强耦合的特性,常规的矢量控制方法难以对其进行精确控制。此外,电机系统易受负载扰动影响,从而产生转速和电磁转矩波动。针对转速环参数固定会导致系统响应速度慢、超调量大的问题,文中提出了一种模糊径向基神经网络PID控制策略,用以替代矢量控制系统中转速环PID控制。将神经网络和模糊控制相结合,基于增量式PID控制方式,利用梯度下降优化算法动态调整转速环中的PID参数。系统模型仿真结果表明,模糊神经网络PID控制的电机系统超调量较小,相较于常规PID控制,新模型在低速和高速运行的启动时间分别缩短了66.7%和75.9%,动态响应更快,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。利用DSP搭建了实验平台,实验结果也证明了该控制方法的有效性。

为探究旋流混合器温度以及尿素注入流量对NO_x转化效率的影响,以某柴油发动机SCR催化器为研究对象,运用CFD技术对其进行化学反应和稳态流动数值模拟。通过改变旋流混合器的温度和尿素注入流量,对比分析不同情况下NH₃的浓度与均匀性系数以及出口处NO_x的质量分数。研究结果表明,SCR催化器出口处NO_x质量分数分布呈现中心低边缘高的规律,旋流混合器温度的变化对NH₃速度均匀性系数影响较小。在其温度为400 ℃时NH₃分布较均匀,NH₃生成率和NO_x转化效率较高。结果表明,选择合适的尿素注入流量,能够提高NO_x转化效率和尿素利用率。