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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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基于超像素樣本擴(kuò)充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法
本成果提出的基于超像素樣本擴(kuò)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(jié)果指導(dǎo)偽樣本擴(kuò)充增加了訓(xùn)練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標(biāo)記樣本的稀缺問題，同時(shí)空譜的全卷積分類網(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度。
成果非涉密，專利申請(qǐng)已經(jīng)提交。
實(shí)驗(yàn)采用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(xué)（Pavia University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個(gè)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(gè)類別的 42776個(gè)有標(biāo)記樣本，選取每類 30 個(gè)有標(biāo)記樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集。
由下表可以看出，在每類選取 30 個(gè)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(biāo)簽樣本擴(kuò)充的空譜全卷積網(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個(gè)類的分類準(zhǔn)確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達(dá)到了較好的分類效果。
表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果
西安電子科技大學(xué)
2023-03-03
基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示的高光譜圖像分類
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?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)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(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)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(shù)指標(biāo)
不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)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(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)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(xùn)練樣本選取數(shù)量
表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較
西安電子科技大學(xué)
2023-03-22
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基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法
本發(fā)明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法，其關(guān)鍵是接收端把通過信道估計(jì)得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴(kuò)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(gòu)建出信道的統(tǒng)計(jì)信息，包括均值和相關(guān)矩陣，然后利用這些信息設(shè)計(jì)最佳的預(yù)編碼矩陣，對(duì)預(yù)先設(shè)計(jì)好的空時(shí)碼字進(jìn)行預(yù)處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統(tǒng)計(jì)信息，另一方面可以進(jìn)一步減少所需的反饋量。
浙江大學(xué)
2021-04-13
我國(guó)科學(xué)家提出一種基于旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元的新型儲(chǔ)備池計(jì)算硬件架構(gòu)
為模仿大腦對(duì)復(fù)雜時(shí)序信號(hào)的處理能力，儲(chǔ)備池計(jì)算以其易訓(xùn)練、便于硬件實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)成為類腦計(jì)算的前沿?zé)狳c(diǎn)。高效的儲(chǔ)備池計(jì)算架構(gòu)能夠充分挖掘電子器件的自身物理屬性，以用作計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)仿生人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
科技部生物中心
2022-04-12
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利用白酒發(fā)酵丟糟生產(chǎn)燃料酒精的研究
立足于白酒丟糟、秸稈廢棄物的資源化利用，團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了特定性狀工程菌的遺傳育種、纖維質(zhì)原材料糖化降解、酒精發(fā)酵專用多菌種復(fù)合發(fā)酵菌劑的開發(fā)、各種物理、化學(xué)、微生物學(xué)方法在白酒丟糟及秸稈預(yù)處理工藝中的應(yīng)用、白酒丟糟及原料秸稈糖化降解液的酸、糖分離及回收工藝、糖化降解液無蒸煮連續(xù)酒精發(fā)酵工藝及發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究和技術(shù)開發(fā)。
（1）建立了白酒丟糟、秸稈混合酸降解工藝，將丟糟與秸稈相配合，滿足降解所需的水分和纖維素含量要求；
（2）建立了濃硫酸降解液的糖酸分離工藝，有效實(shí)現(xiàn)了糖和酸的回收，為環(huán)境友好型生產(chǎn)工藝；
（3）建立了白酒發(fā)酵丟糟及秸稈生物轉(zhuǎn)化生產(chǎn)燃料酒精工藝的全面技術(shù)規(guī)范。
本成果在白酒丟糟、秸稈混合酸降解、降解液的糖酸分離及無滅菌半連續(xù)酒精發(fā)酵工藝方面已基本成熟，本項(xiàng)目的技術(shù)方案可以為山東省及國(guó)內(nèi)的其它釀酒企業(yè)服務(wù)。工藝過程為廢棄資源的生態(tài)化利用，環(huán)境友好，安全性高。目前項(xiàng)目成果已在企業(yè)進(jìn)行放大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)，此外，已有著名白酒企業(yè)表達(dá)愿意參與該成果應(yīng)用推廣的意向，研究成果的應(yīng)用前景可觀。
四川大學(xué)
2021-05-11
利用白酒發(fā)酵丟糟生產(chǎn)燃料酒精的研究
成果描述：本項(xiàng)目立足于白酒丟糟、秸稈廢棄物的資源化利用，進(jìn)行了特定性狀工程菌的遺傳育種、纖維質(zhì)原材料糖化降解、酒精發(fā)酵專用多菌種復(fù)合發(fā)酵菌劑的開發(fā)、各種物理、化學(xué)、微生物學(xué)方法在白酒丟糟及秸稈預(yù)處理工藝中的應(yīng)用、白酒丟糟及原料秸稈糖化降解液的酸、糖分離及回收工藝、糖化降解液無蒸煮連續(xù)酒精發(fā)酵工藝及發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究和技術(shù)開發(fā)。市場(chǎng)前景分析：本項(xiàng)目在白酒丟糟、秸稈混合酸降解、降解液的糖酸分離及無滅菌半連續(xù)酒精發(fā)酵工藝方面已基本成熟，本項(xiàng)目的技術(shù)方案可以為四川省及國(guó)內(nèi)的其它釀酒企業(yè)服務(wù)。工藝過程為廢棄資源的生態(tài)化利用，環(huán)境友好，安全性高。目前項(xiàng)目成果已在企業(yè)進(jìn)行放大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)，此外，已有著名白酒企業(yè)表達(dá)愿意參與該成果應(yīng)用推廣的意向，研究成果的應(yīng)用前景可觀。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：（1）建立了白酒丟糟、秸稈混合酸降解工藝，將丟糟與秸稈相配合，滿足降解所需的水分和纖維素含量要求； （2）建立了濃硫酸降解液的糖酸分離工藝，有效實(shí)現(xiàn)了糖和酸的回收，為環(huán)境友好型生產(chǎn)工藝； （3）建立了白酒發(fā)酵丟糟及秸稈生物轉(zhuǎn)化生產(chǎn)燃料酒精工藝的全面技術(shù)規(guī)范。 年產(chǎn)300噸，年銷售收入300萬元。
四川大學(xué)
2021-04-11
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高性能質(zhì)子交換膜燃料電池及其關(guān)鍵材料
"燃料電池是一種能量轉(zhuǎn)換裝置，它將外界供給的反應(yīng)物質(zhì)的化學(xué)能用電化學(xué)的方式直接轉(zhuǎn)換成電能。 氫燃料電池是以氫氣為燃料、固體導(dǎo)電膜為電解質(zhì)的燃料電池，有時(shí)直接稱為質(zhì)子交換膜燃料電池。燃料電池是一個(gè)發(fā)電系統(tǒng)，由電堆和輔助系統(tǒng)組成，其中電堆由膜電極和雙極板組成，膜電極由催化劑、質(zhì)子交換膜、氣體擴(kuò)散層組成。 本項(xiàng)目不僅具有燃料電池系統(tǒng)集成技術(shù)，還具備包括催化劑、膜電極等的核心材料技術(shù)。產(chǎn)品可以應(yīng)用于燃料電池汽車、固定式與便攜式電源等。 燃料電池汽車因其具有零排放、效率高、燃料來源多元化、能源可再生等優(yōu)勢(shì)被認(rèn)為是未來汽車工業(yè)可持續(xù)發(fā)展重要方向，是解決全球能源問題、環(huán)境污染問題、氣候變化理想方案。 本項(xiàng)目符合國(guó)務(wù)院于2015年5月8日發(fā)布的《中國(guó)制造2025》中對(duì)燃料電池發(fā)展目標(biāo)的要求；滿足財(cái)政部、科技部、工業(yè)和信息化部、發(fā)展改革委于2016年12月29日聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于調(diào)整新能源汽車推廣應(yīng)用財(cái)政補(bǔ)貼政策的通知》中對(duì)燃料電池汽車所享受的國(guó)家補(bǔ)貼的要求。"
南京大學(xué)
2021-04-10
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基于深度學(xué)習(xí)的生物質(zhì)燃料品質(zhì)識(shí)別系統(tǒng)
已有樣品/n1）主要技術(shù)特點(diǎn)：該成果的特點(diǎn)是針對(duì)生物質(zhì)燃料的光譜圖像,利 用深度特征學(xué)習(xí)方法,建立生物質(zhì)燃料的水份和灰份含量的傳感函數(shù)模 型，然后,針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)獲取的生物質(zhì)燃料光譜圖像,利用訓(xùn)練好的傳感函數(shù) 模型,自動(dòng)檢測(cè)和評(píng)估生物質(zhì)燃料成份和品質(zhì)。與現(xiàn)有生物質(zhì)燃料成份檢 測(cè)系統(tǒng)相比，具有生物質(zhì)燃料品質(zhì)檢測(cè)速度快、精度高等優(yōu)點(diǎn)。 2）主要技術(shù)指標(biāo)：(1)水份和灰份含量檢測(cè)誤差：<1%； (2)水份和 灰份含量檢測(cè)速度：<2 秒/樣本； 3）應(yīng)用范圍：可用于生物質(zhì)發(fā)電廠生 物質(zhì)燃料品質(zhì)評(píng)估，提
華中科技大學(xué)
2021-01-12
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化石燃料燃燒氮氧化物超低排放控制技術(shù)
化石燃料燃燒氮氧化物超低排放控制技術(shù):系統(tǒng)研究了動(dòng)力鍋爐爐內(nèi)再 燃/先進(jìn)再燃及選擇性非催化還原技術(shù);針對(duì)傳統(tǒng)釩基催化劑脫硝溫度窗口窄、 釩易揮發(fā)、有毒等問題，開發(fā)了多種中低溫鐵基選擇性催化還原脫硝催化劑;在 常規(guī)鐵基催化劑和新型磁性鐵基催化劑進(jìn)行了系統(tǒng)研究，有望形成一種中低溫鐵 基選擇性催化還原新技術(shù);并對(duì)動(dòng)力裝備選擇性催化還原脫硝技術(shù)中噴氨優(yōu)化進(jìn) 行了相關(guān)研究，以克服氮氧化物超低排放時(shí)氨逃逸及空預(yù)器堵塞等問題;目前， 圍繞新型選擇性催化還原脫硝催化劑申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利 7 項(xiàng)，授權(quán) 3 項(xiàng)。
上海理工大學(xué)
2021-01-12
火電企業(yè)燃料采購決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法
本發(fā)明公開了一種火電企業(yè)燃料采購決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。包括如下步驟：根據(jù)火電企業(yè)的實(shí)際運(yùn)行情況和在售燃料的情況選取供煤?jiǎn)挝坏脑u(píng)價(jià)指標(biāo)，用于對(duì)潛在的供煤?jiǎn)挝贿M(jìn)行評(píng)價(jià)；利用 AHP 算法計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；利用歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到每個(gè)潛在的供煤?jiǎn)挝坏母髟u(píng)價(jià)指標(biāo)值，結(jié)合火電企業(yè)的鍋爐參數(shù)，得到每個(gè)潛在的供煤?jiǎn)挝坏母髟u(píng)價(jià)指標(biāo)的得分；對(duì)每個(gè)潛在的供煤?jiǎn)挝坏拿總€(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，計(jì)算其權(quán)重與得分的乘積作為該評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重得分，利用優(yōu)劣解距離法計(jì)算得到各潛在的供煤?jiǎn)挝坏脑u(píng)分；根據(jù)各潛在的供煤?jiǎn)挝坏牟少徬拗坪驮u(píng)分以及火電
華中科技大學(xué)
2021-04-14