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（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發(fā)明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網(wǎng)格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數(shù)值計算參數(shù)設定，(4)數(shù)值計算，(5)數(shù)值方法可靠性驗證及網(wǎng)格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數(shù)值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發(fā)明將現(xiàn)代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現(xiàn)多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現(xiàn)在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發(fā)。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創(chuàng)新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優(yōu)化制備工藝，開發(fā)出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發(fā)電機。該成果獲得全國第十九屆發(fā)明展覽會發(fā)明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發(fā)電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩(wěn)壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現(xiàn)寬功率范圍的自增濕發(fā)電。在電化學發(fā)電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統(tǒng)結構，提高了系統(tǒng)比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發(fā)電機。該發(fā)電機采用普氫燃料，發(fā)電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發(fā)電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發(fā)電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業(yè)化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業(yè)化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發(fā)電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優(yōu)勢，可望克服燃料電池高成本的商業(yè)化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發(fā)電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現(xiàn)的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業(yè)化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網(wǎng)絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現(xiàn)了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數(shù)據(jù)集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數(shù) 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網(wǎng)絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創(chuàng)新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數(shù)據(jù)集下的訓練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓練樣本集數(shù)量下的分類結果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較

本發(fā)明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發(fā)射端，收到反饋信息后，發(fā)射端首先構建出信道的統(tǒng)計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統(tǒng)計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。

本發(fā)明公開了一種測量嬰幼兒上下部量的方法與器具，屬于醫(yī)學測量器具技術領域，其包括長方形的量板，量板長度方向的邊沿上設有刻度，特征在于：還包括支架，支架的一端設有滑塊，量板上沿量板的長度方向開設有滑槽，滑塊配裝在滑槽中，支架的另一端鉸接有垂直于量板長度方向的擺臂，擺臂的另一端呈彎曲狀；滑槽中還安裝有均垂直于量板長度方向的第一滑板和第二滑板，第一滑板和第二滑板位于支架的兩側。此器具采用嬰幼兒平躺的方式，降低了因嬰幼兒不配合帶來誤差的程度；擺臂的末端能夠到達恥骨聯(lián)合上緣，能夠準確讀出恥骨聯(lián)合上緣對應在量板上的刻度值，從而準確計算出嬰幼兒上部量和下部量的長度，為醫(yī)學臨床診斷提供精確數(shù)據(jù)。

研發(fā)階段/n通過人工模擬雌鱔發(fā)育的養(yǎng)殖環(huán)境，合理的選擇親鱔，設置合理的放養(yǎng)密度，適宜的飼喂及管理方法，產卵前期強化培育及人工調控措施。可將天然狀態(tài)下的雌鱔懷卵量每尾170－650粒、平均260粒，提高到每尾懷卵量450－1300粒、平均680粒的水平，黃鱔的平均懷卵量提高了158％，為我國黃鱔規(guī)模化繁殖打下堅實的基礎，具有廣闊的應用前景。技術水平：專利技術（國家發(fā)明專利授權號：2007100528648）應用前景：我國黃鱔苗種規(guī)模化繁育一直沒有突破，主要原因之一是黃鱔懷卵量少，本專利技術可將黃鱔懷卵