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水性无机硅酸盐防腐涂料的制备与研究进展
刘金库;源乐怡;董绎文;焦钰馨;曾宪光;在“双碳”战略的推动下，无机硅酸盐涂料凭借其环境友好性、经济性及优异的耐高温和耐腐蚀特性，正逐渐成为防腐涂料行业发展的新趋势。基于此，对无机硅酸盐防腐涂料的组成、制备工艺与研究进展等方面开展了系统综述，对不同类型成膜物质、填料、颜料与助剂的特点及在涂料中的作用进行了对比分析，并重点探讨了关于无机硅酸盐防腐涂料在耐水性能、机械性能、防腐性能与耐高温性能4个方面的改进研究，最后指出了无机硅酸盐防腐涂料领域亟待突破的重点与难点问题。
基于多目标优化的射钉枪消声结构参数优化
刘梦辉;文华斌;胡光忠;于井浩;张柏洋;为解决间接式火药射钉枪在工程使用过程中噪声过大问题，本文采用多目标优化对射钉枪消声结构进行了参数优化。通过设计全因子试验，结合计算流体力学、气动声学的耦合方法以及气-固两相流方法，分析了射钉枪消声结构的消声碗数、消声碗倾角、消声碗流道宽度等参数对噪声及消声结构内颗粒占比的影响。根据显著性分析结果显示，消声碗倾角对噪声影响较小，消声碗个数与流道宽度对噪声影响较大；流道宽度、消声碗倾角和消声碗个数均对颗粒占比产生较大影响。采用多目标灰狼算法（MOGWO）对消声结构参数进行优化，优化结果表明：当消声碗个数为3，倾角为48.4°，流道宽度为1.0005 mm时，配置消声结构后的射钉枪比原枪噪声下降10.4%，同时具有良好的收纳颗粒的能力。该优化方案可为射钉枪的降噪设计提供有效参考，在实际工程中具有重要的应用价值。
基于多通道特征融合的CNN-SVM说话人识别研究
任俊红;詹旭;范涛;唐青林;针对单一声纹特征对于说话人身份表征能力有限和传统卷积神经网络无法充分学习声纹特征的缺点，实验将MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)和GFCC(GammatonetoneFrequency Cepstral Coefficients)两种声纹特征结合起来，构建了一种新的声纹特征——MGFCC(Mel-Gammatonetone-Frequency Cepstral Coefficients)。MGFCC综合利用了梅尔滤波器组和伽马滤波器组的优势，能够拥有更丰富且区分度更高的声纹信息。为了进一步提升说话人识别的准确性，使用分类效果更优的SVM分类器替换CNN中的softmax分类器，提出了一种新的说话人判别模型——CNN-SVM。实验表明，在识别目标人数相同的情况下，融合特征MGFCC在开源数据集上的准确率比MFCC和GFCC分别提升了1.13、1.33个百分点；在自建数据集上的准确率比MFCC和GFCC分别提高了4.87、0.82个百分点。在MGFCC特征下，使用SVM分类器的CNN模型在开源数据集上的准确率相比于传统CNN和使用TREEB分类器的CNN分别提升了2.04、1.79个百分点。与目前主流的判别模型RDNN和ResNet-18相比，CNN-SVM的模型取得了更高的判别准确率，在自建数据集和开源数据集下分别达到95.06%和98.83%。
基于喷泉码的卫星物联网数据传输方法研究
吴东;李伊陶;熊兴中;卫星物联网场景下，传感器与卫星直连时，其上行数据链路信号衰减严重，传输时延各异，以致数据丢包率远大于地面网络。针对该问题，提出了一种基于喷泉码的卫星数据扩频传输方案，将喷泉码与扩频传输技术相结合，通过物理层编码构造等效删除信道，求出对应的删除概率与信噪比及丢包率关系，并将其应用于星地链路上行传输信道。首先进行了前向纠错（FEC）码的扩频仿真实验，然后针对传统的卢比变换码（LT）与最新的RaptorQ码分别进行了对应的扩频传输实验。实验结果表明，文中所提方法在突发接入场景下，相比于传统FEC码的传输方案，在信噪比高于2.5 dB的情况下整个传输系统的误码率（BER）显著降低，其中以扩频喷泉码效果最佳。此外，在LT码与RaptorQ码的扩频仿真结果中，在相同的译码冗余条件下进行了扩频的喷泉码，在译码冗余达到0.20时，LT码的平均误码率达到了0.700%，扩频LT码的平均误码率则达到了0.010%，而扩频RaptorQ的平均误码率仅有0.003%；且在相同的突发接入用户数情况下扩频RaptorQ码也比扩频LT码的接入时延减少10%左右。
基于改进蜣螂算法和DWA的避障路径规划
范县成;凌新宇;朱国武;汤巍;针对蜣螂优化算法（DBO）局部探索能力不足、路径规划不平滑且动态避障能力差的缺点，提出一种基于改进蜣螂算法和动态窗口算法（DWA）的避障路径规划算法。首先，针对DBO局部搜索能力不足的问题，引入Tent混沌映射初始化种群，并利用黄金正弦算法（GOLDSA）引入非线性权重优化蜣螂位置更新方式；然后，删除规划路径中的冗余节点，将优化DBO与DWA融合解决DBO算法的不足，并进行仿真实验。实验结果表明改进DBO相对于其他算法在转弯次数、最短路径、迭代次数方面分别减少40.0%、3.3%、92.0%，算法性能得到显著优化。改进DBO与DWA算法在保证避开静态障碍物的同时能够避开未知与动态障碍物，规划路线相对平滑，有效提升了机器人的运行效率和安全性。
结合Conv2Former和CycleGAN的雪景风格迁移
吴蓥;姚娅川;庞尚珍;针对无人机视觉着陆过程中定位跑道时出现的跑道数据集样本单一、数量不足等问题，提出了一种面向样本扩充、基于循环一致性生成对抗网络（CycleGAN）的图像风格迁移方法U-Net-Conv2Former-SENet CycleGAN（UCS-CycleGAN）。对于雪景风格迁移效果不佳，所生成图像易产生变形以及模糊、结构失真等问题，在生成器中使用U-Net代替原来的残差网络（ResNet），并加入Convolutional Transformer（Conv2Former）模块；对于风格迁移后的图像色彩失真的问题，在判别器中融入SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）注意力机制。采用结构相似度（Structural Similarity Index，SSIM）和核方法感知哈希距离（Kernel Inception Distance，KID）作为客观评价指标。相较于原模型，UCS-CycleGAN算法在SSIM上提高了55.08%，在KID上降低了29.45%，人眼视觉感知效果与其他无监督风格迁移算法相比优势显著。
高光谱与多光谱图像融合技术综述
张星月;陈明举;胡潇;李森远;宋晓飞;饶杰;高光谱与多光谱图像融合作为提升遥感图像空间分辨率的关键技术，已成为多源遥感图像融合领域的研究热题。首先，简要阐述了多源遥感图像融合的概念。然后，从融合层次、结构和方法三个方面系统综述了高光谱与多光谱图像融合的进展：将融合层次归纳为像素级、特征级和决策级三类；将融合结构概括为串联型、并联型和混合型三类；将融合方法详细划分为基于全色锐化和基于监督学习等多类，并分析了传统方法、深度学习及其二者结合的融合方法的区别与联系。最后，讨论了高光谱与多光谱图像融合技术在农业监测和气候变化研究等领域的应用，总结了其在多源信息挖掘和特定场景个性化需求等所面临的问题与挑战，给出针对性的改进方案，并对未来发展进行了展望。
湿法磷酸提纯技术工业应用与研究动态
黄恒;桑瑞世;辜其隆;龙辉;磷酸作为关键化工原料，在诸多领域中应用广泛。我国磷酸生产以湿法工艺为主，但其产品纯度较低，难以满足食品级和电子级磷酸的市场需求。湿法磷酸提纯过程中存在多种净化方法，其中溶剂萃取法因具备高效、可规模化生产、成本低等优势，在国际上得到广泛应用。本文梳理了不同国家及企业的萃取工艺流程，分析了各类工艺的技术特点，明确溶剂萃取法的提纯上限为食品级；与之相比，结晶法通过调控结晶条件与优化设备，能够实现湿法磷酸向更高纯度磷酸的升级，适用于电子级磷酸生产。同时，本文概述了冷却结晶、熔融结晶等结晶技术的研究进展，对比分析了不同技术的优劣势；最后提出，通过多种纯化技术的耦合应用以实现电子级磷酸的高效净化，是该行业发展的必然趋势。
动态事件触发机制下的随机多智能体一致性
龙海军;陈昌忠;吴汉;冷勰;舒大海;针对受服从布朗运动的随机噪声影响的连续时间随机线性多智能体系统，研究了分布式动态事件触发策略下的一致性控制问题。为进一步节约通信与计算资源，通过在触发机制中引入动态函数，提出一种基于相邻多智能体相对信息的完全分布式触发机制。为达成系统一致性目标，设计了相应的分布式控制算法；基于该算法，不仅估计出动态事件触发机制下执行误差的范围，还给出了执行时间间隔的界限，确保系统在避免无限快速执行/采样的同时，具备足够的反馈能力以控制执行误差的影响。此外，基于Barbǎlat's定理建立了随机线性多智能体系统的事件触发镇定框架，分析了事件触发策略下系统的稳定性。最后，通过数值仿真验证了所提算法可使系统控制触发间隔大于0.03 s，并通过对比仿真进一步证实了该算法在随机多智能体一致性控制中的优势。
轴向均布和集中荷载的压杆临界荷载数值解
黄开志;丁剑平;陈小亮;郑恒伟;采用平衡法求解轴向均布荷载与集中荷载共同作用下压杆的临界荷载时，由于涉及贝塞尔方程的求解，难以获得解析解。本文基于严谨的数学力学理论推导及稳定方程求解的图解法，求出了此类压杆临界荷载的数值解。首先，建立压杆屈曲时的四阶贝塞尔方程，借助Maple18 数学软件求解该方程，并依据 10 种工况下压杆的位移和内力共4项边界条件，推导得到特征值屈曲的稳定方程；再通过图解法求解该稳定方程，获得临界荷载的数值解。其次，运用快速镜像算法，计算轴向均布荷载方向改变后另外 10 种工况下压杆临界荷载的数值解。最后，将本文求得的 20 种工况下的临界荷载数值解与ANSYS参数化设计语言（ANSYS Parametric Design Language，APDL）的求解结果进行比对，证实二者吻合良好。本文较系统地探讨了这一经典问题，所得结果可作为其他类似研究的基础数据。
关联规则挖掘的Apriori算法综述
赵洪英;蔡乐才;李先杰;关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。
山苍子油抗霉菌及抑制黄曲霉产毒的有效成分研究
余伯良,罗惠波,周健,张佳宁采用平板法比较山苍子油及其柠檬醛等5种主要成分对8种霉菌的抗菌效力。结果表明,在培养基pH4.5时,其抗菌效力从强到弱依次为柠檬醛、香茅醛、山苍子油、香叶醇、芳樟醇、甲基庚烯酮。柠檬醛对5种霉菌的最低抑菌浓度为0.10%,而甲基庚烯酮对6种霉菌的最低抑菌浓度在0.40%或0.40%以上。同时,在对上述6种试剂与黄曲霉产毒关系的实验中还发现,柠檬醛、香茅醛、山苍子油对黄曲霉产生黄曲霉毒素具有较强的抑制作用,其中以柠檬醛的抑制作用最强,可以减少85%的黄曲霉毒素产生。
关联规则挖掘的Apriori算法综述
赵洪英;蔡乐才;李先杰;关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。
MATLAB在有限差分法数值计算中的应用
赵德奎;刘勇;介绍了应用有限差分法求电位分布的一般步骤,给出了Matlab仿真的程序设计流程图,并 针对静电场中轴对称情形下的正六边形电位分布进行Matlab仿真。
多变量灰色预测模型算法的Matlab实现
黄现代;王丰效;文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想,得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解,给出多变量灰色预测模型的Matlab程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。
灰色预测与一元线性回归预测的比较
刘晓叙;在介绍灰色预测和一元线性回归预测基本方法的基础上,用两个例子对两种方法的预测值进行了比较,结果表明:对所用的两个例子,灰色预测的GM(1,1)模型对数据的预测值精度较一元线性回归要好。