空间约束混合高斯运动目标检测

目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法。方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性。结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODGMM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度。结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性。     

乌兰布和沙漠流动沙丘不同部位水分动态研究

通过对乌兰布和沙漠流动沙丘的不同部位沙土含水量的测定研究，结果表明：（1）乌兰布和沙漠流动沙丘3个不同部位的水分垂直变化趋势是一致的，0～60cm含水量变化幅度大，60～100cm变化幅度小，含水量最大值出现在20～60CITI，降雨主要影响60cm以上的沙土水分；（2）3种部位在时间变化上都表现为4～5月含水量最小，从6月开始含水量升高；（3）迎风坡含水量较其他部位大0．65％～0．9％，较背风坡大1．8％～2．5％，其他部位较背风坡大1％～1．7％，且3种地貌部位20～60cm处较80cm和100cm处有较大差异，同时迎风坡的变化幅度最大。     

Application of multi-dimension parallel genetic algorithm to energy-saving optimum control of trains in following operation

In order to study the energy-saving optimum control strategy of a leading train and a tracing train in following operation under a moving block system,an energy-saving control model of trains is created. The aims of the model are energy consumption and trip time error. The control variables of this model are the operating handle level and the train’s position when the operating handle level is changed. Based on the model,the static and dynamic speed restraints are put forward. The static speed restraints are defined by the line conditions and the dynamic speed restraints of the tracing train caused by the leading train for the sake of safety. This problem is solved with the help of multi-dimension parallel genetic algorithm (GA) and external punishment function. During the solving process,the crossover probability and the mutation probability are adjusted dynamically according to the GA generation to improve the efficiency of the coarse grain search and the fine grain search. Ramps divided into three parts and the real number coding are adopted to shorten the length of chromosomes and improve the speed of convergence. Its correctness and effectiveness are validated at a simulation platform of train operation.     

南黄海族小黄鱼昼夜渔获率差异的统计学分析

利用2004年度东海区重点渔场底曳拖网渔业资源监测资料,从中选用小黄鱼网次渔获率作为指标值,应用LSD方法对南黄海族小黄鱼昼夜渔获率差异进行了统计学分析,以揭示小黄鱼昼夜的活动规律。结果表明,小黄鱼在不同的洄游阶段昼夜网次间渔获率无显著性差异,昼夜无垂直移动现象,常年处于底层,为典型的底层鱼类;在利用底曳拖网船进行渔业资源调查时,无需修正昼夜网次间小黄鱼的渔获率,用获取的调查数据即可估算资源量。     

黑土长期定位试验原状土搬迁对土壤微生物性质的影响

通过测定黑土长期定位试验原状土整体搬迁前后四种处理(CK、NPK、M、MNPK)土壤可培养微生物数量、土壤微生物量含量及土壤酶活性变化,探讨搬迁的特定条件对土壤微生物性质的影响。结果表明,1搬迁前后5年各处理三大类微生物数量、微生物量碳、氮含量和四种土壤酶活性在0~20 cm土层中均高于20~40 cm土层;2每年在两个土层中MNPK处理的三大类微生物数量和微生物量碳、氮含量均最高,CK处理均最低,而每年在两个土层中土壤过氧化氢酶和转化酶活性CK和M处理均明显高于NPK和MNPK处理,而磷酸酶活性CK和M处理则低于NPK和MNPK处理,脲酶活性在4个处理中差异不大;3比较搬迁前后5年间各项微生物指标变化发现,各项指标年际间虽存在变化但程度不大,搬迁后2011年和2012年相对较高,同为小麦茬的搬迁前2010年和搬迁后2013年各项指标较为接近。研究说明,土壤深度和施肥对土壤各项生物指标影响较大,年际间变化也受到轮作方式的影响,搬迁对土壤微生物扰动影响远小于施肥和耕作方式等的影响。     

毛乌素沙地不同沙丘部位几种灌木地土壤水分动态

土壤水分是制约沙漠植物生长的主要因素之一,地形部位对土壤水分影响较大,以毛乌素沙地固定沙丘3种灌木地为研究对象,分析其不同沙丘部位下各层次土壤水分的变化,并采用Brown-Forsythe检验方法分析不同沙丘部位之间土壤水分含量的差异。结果表明,沙地柏土壤体积含水量为0.97%～17.66%,油蒿土壤体积含水量为1.51%～15.70%,杨柴土壤体积含水量为3.20%～19.05%。表土层土壤水分含量较高,心土层土壤水分含量最低。表土层中丘顶、迎风坡中部、迎风坡下部与背风坡中部差异显著(P值分别为0.04,0.045,0.03),说明地形部位对表土层壤水分含量影响较大,背风坡水分含量高于迎风坡,因此栽植植物时可选择在背风坡栽植,以便于植物成活。     

塔里木沙漠公路沿线沙丘的化学特征研究

对塔里木沙漠公路沿线不同立地类型沙丘化学性质特征进行了初步研究 ,通过分析测定 ,结果表明 :沙漠公路沿线的沙丘上 ,盐分和养分含量均差异较小 ,但普遍较低 ,盐分中主要离子平均值均小于 0 .5 0 % ,总盐均值也仅为 1.0 4 % ,而有机质均值为 5 .36 g·kg-1;pH值均在 8～ 9之间 ,基本上维持了中性偏碱的特点。     

牵引式红枣残枝粉碎机的设计与试验

红枣残枝粉碎还田是目前亟待解决的问题。为此,设计了一种牵引式红枣残枝粉碎机,通过对辊破碎和动定刀粉碎共同作用实现粉碎效果。对破碎辊轴、粉碎主轴的转速和功率等参数进行了详细阐述,规范了动刀在主轴上的排布方式,选用双螺旋式刀具排布,确保同一时刻有且仅有两个动刀同时工作,有效降低了振动和机组动力损耗,提高了工作效率。运用ANSYS软件对主轴进行了静力学分析及模态分析,得出了应力应变图及粉碎主轴前6阶固有频率和振型图。应力应变图表明:最大应力为8.3326 MPa,最大变形量为0.017419 mm,参考材料特性,主轴强度满足设计要求,故主轴设计合理、安全。模态分析结果表明:最低固有频率为98.286Hz,所对应的临界转速5897 r/min远大于初定主轴转速2000 r/min,因此在工作中主轴转动时不会产生共振现象。样机试验结果表明:粉碎机工作生产率为817.67kg/h,吨功耗为49.06kW/h,噪声为95.3dB,粉碎粒度合格率为86.97%,可以实现连续稳定运作,粉碎粒度符合还田技术要求。     

基于多重分形去趋势移动平均分析的油菜叶片氮素营养诊断建模

为识别和诊断不同施氮水平下油菜叶片纹理特征,利用多重分形去趋势移动平均分析(MF-DMA),分别计算θ=0,θ=0.5,θ=1下油菜叶片图像的11个全局广义Hurst指数和其他6种相关的多重分形特征参数。利用不同的特征参数组合分别对基部叶片、中部叶片和顶部叶片进行氮素营养诊断识别。结果表明θ=0时诊断效果优于θ=0.5和θ=1;并且在θ=0时,基部叶片和中部叶片诊断效果优于顶部叶片,表明基部和中部叶片对氮素敏感性强于顶部。对3个部位混合的油菜样本进行施氮适中和亏缺两类定性诊断,结果表明支持向量机和随机森林这2种分类方法最佳,最佳识别准确率分别为95.81%和96.63%。说明该模型具有良好的有效性。     

Online MW-MSPCA data-driven fault diagnosis

To track the non-stationary dynamics of the process which contains time-varying and multi-scale data, an online moving window multi-scale principal component analysis（MW-MSPCA） data-driven-based fault diagnosis method is proposed. In this data-driven diagnosis technique, wavelet threshold denoising is used to solve the conflict between the statistical model deviation and data correlation decreasing. The statistical models are updated by using moving window principal component analysis in various scales. The contribution of individual process variable to the process behavior change is illustrated in a 3-dimensional contribution chart. A quantitative evaluation mechanism is also given to evaluate the diagonising accuracy. The numerical experimental results for 6135D diesel demonstrate that the proposed method can diagnose sensor fault better in terms of false rejection, false alarm and diagnosing accuracy for fault diagnosis upon comparing with conventional multi-scale principal component analysis（MSPCA） and adaptive multi-way principal component analysis（AMPCA） modeling.