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科学技术创新
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旬刊

1673-1328

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150008

哈尔滨市南岗区宣信街15号（省政府综合楼526室）

科学技术创新/Journal scientific and technological innovationInformation
查看更多>>本刊以刊登实用信息技术转让科研成果为主要内容，侧重于科研成果转让，同时为广大科技、经济工作者提供一个展示平台，以弘扬科教兴国、科学技术是第一生产力为办刊宗旨，读者对象为广大科技、经济教育工作者和中小企业。
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    基于谐波分析的感应式电能计量误差自动矫正方法

    蒋美华杨超李刚王志刚...
    43-46页
    查看更多>>摘要：当前感应式电能计量误差矫正通常只能在实验室或特定的检测环境中进行,需要人工干预和操作,导致电压谐波幅值波动较大,为此研究基于谐波分析的感应式电能计量误差自动矫正方法.通过谐波分析确定其中的谐波幅值,深入了解谐波对电能表计量的影响.建立感应式电能表计量误差校正模型,对实际测量结果与理论值进行比较和分析.确定相应的系数以矫正计量误差,提高电能计量的准确性和可靠性.实验结果表明:与基于深度学习的矫正方法和基于频域分析的矫正方法相比,基于谐波分析的感应式电能计量误差自动矫正方法进行计量误差矫正时电压谐波幅值稳定在0.05％以内,稳定性更好.

    谐波分析感应式电能计量误差自动矫正计量误差

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    基于深度学习的宽基线弱纹理影像匹配研究

    傅水清
    47-50页
    查看更多>>摘要：为了解决宽基线弱纹理影像匹配中的挑战性问题,本文深入研究了基于深度学习的匹配方法.首先,设计了宽基线弱纹理影像匹配的完整流程,包括几何纠正、粗等级匹配预测和最终匹配等关键步骤.在几何纠正方面,本文采用了一种有效的影像配准方法,以纠正由于摄影角度和地形变化引起的几何畸变.接着,通过引入深度学习模型,实现了对宽基线弱纹理影像的粗等级匹配预测,为后续精细匹配提供了可靠的初值.在最终匹配阶段,本文提出了一种结合传统特征和深度学习特征的综合匹配算法.研究结果表明,应用本文方法进行宽基线弱纹理影像匹配时,匹配正确率均在95.00％以上,显示了该方法在处理具有挑战性的影像数据时的优越性能.

    弱纹理特征深度学习宽基线影像自动拼接

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    基于红外图像处理的箱式变压器组件检测研究

    全欣宇彭诗援钱宏杰
    51-54页
    查看更多>>摘要：为解决高原风电箱变巡视问题,减少巡视工作量,提高设备运行稳定性,针对基于红外图像处理的箱式变压器组件检测技术展开研究.构建YOLOv8模型作为本文实验的主要算法,在红外图像基础上,通过特征提取、目标检测头部网络、位置预测等步骤,设计检测算法,配置实验参数,训练模型.最后的实验结果表明,YOLOv8n模型mAP达到95.1％,在实验设备上识别速度达到0.35 s,与YOLOv3识别速度相比提升了74％,证明了YOLOv8算法在实际运用中可行性和有效性.

    箱式变压器部件检测红外图像识别深度学习YOLOv8

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    基于多物理场耦合方法的燃料性能分析模型研究及初步计算

    王继全
    55-59页
    查看更多>>摘要：燃料棒是反应堆的核心部件,能够产生能量并包容强放射性物质,对其进行性能分析具有重要意义,传统的性能分析软件难以对复杂工况以及局部效应进行分析.近年来开始基于多物理场耦合平台对燃料性能进行分析.本工作基于COMSOL平台开发了棒状燃料的三维热-力-辐照耦合分析模型,考虑了芯块、包壳的物性随温度、燃耗等变化的模型以及燃料棒的一系列堆内行为.并以此对以SP-100为基础设计的新型燃料元件进行初步计算,具有一定的参考意义.

    性能分析多物理场三维耦合有限元方法

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    核燃料导热方程数值求解算法研究

    张永昱
    60-64页
    查看更多>>摘要：针对核燃料子通道分析方法中导热方程矩阵维度较大的问题,引入多种三对角矩阵数值求解方案,研究不同矩阵维度下数值求解方法的适用性.通过推导核燃料导热方程,对方程的特点进行分析,引入条件数判别法对矩阵的病态程度进行量化,使用列选主元三角分解法、超松弛迭代法和共轭梯度法对不同维度大型稀疏试算矩阵进行求解,比对各数值求解方法的残差平方和,并在一定精度下比对迭代求解方法的收敛步数.在综合考虑计算精确度和速度后,给出不同条件下核燃料导热方程的数值求解方案.

    核燃料矩阵条件数数值计算方法

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    基于卷积神经网络的人脸识别

    刘航孔维泽牟卓晶朱亚茹...
    65-69页
    查看更多>>摘要：人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要技术,具有广泛的应用场景,如安全监控、身份验证、社交网络等.本文采用深度学习技术提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别模型,通过训练大量的数据实现了人脸的高精度识别.本文首先详细描述了卷积神经网络模型的设计和实现过程.然后使用ReLU激活函数增加模型的非线性,通过反向传播算法进行实练,最后在公开人脸数据集上对模型进行训练和测试,达到了100％的正确率.实验结果表明,该模型在识别率、鲁棒性和泛化能力等方面都表现出了优异的性能.

    人脸识别计算机视觉卷积神经网络深度学习

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    基于注意力机制的免分割车牌字符识别

    张松兰
    70-74页
    查看更多>>摘要：针对车牌数据量小的情况下对车牌样本图像进行了数据增强,扩充数据解决小样本数据的均衡性问题.对增强后的车牌图像采用一种基于注意力机制的轻量级车牌字符识别算法,实现了端对端免分割字符的深度学习算法.在算法中引入了SE注意力机制模块,可实现不同通道的权重不同.算法的优点模型结构比较精简,提高识别速度,对车牌的倾斜和光线有一定的鲁棒性.

    注意力机制卷积神经网络损失函数车牌识别

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    Inter:一种面向不完整存货数据视图的异常存货识别方法

    石渊龙吴悠张熠玲
    75-78页
    查看更多>>摘要：异常存货清查与处置作为当前存货管理中较为重要的一环,大多依赖人工进行盘点与清查,个体差异可能造成部分存货数据要素缺失,从而为异常存货清查带来了挑战.本文构建了一种异常存货识别网络,同时实现了海量存货数据背景下的缺失值填补与异常存货状态识别.在大型航空制造企业中三家专业厂的真实存货数据集上进行了实验,结果表明,本文所提的Inter模型能在不完整视图场景下有效识别异常存货状态,为大型航空制造企业中的存货清查工作提供了新方法.

    存货管理异常识别不完整视图编码-解码器

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    纤维沥青碎石封层在高速公路预防性养护中的应用

    车雨萱
    79-82页
    查看更多>>摘要：随着我国公路路网的不断完善,公路总里程每年都在增加,但也带来了一个新的问题,公路养护工作随之不断加重.目前不少公路管养单位不断尝试使用新材料、新设备、新工艺对公路进行养护,以实现既行车舒适、安全,又节省成本,又延长道路使用的目的,公路预防性养护应运而生.作为预防性养护的措施之一,纤维沥青碎石封层技术已越来越受到重视,不但可以作为下封层,又可以作为新铺设路面的磨耗层对公路进行预防性养护.本文以某公路路面预防性养护为背景,简单介绍其施工工艺及效果评价.

    纤维沥青碎石封层预防性养护强度改性乳化沥青

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    水性环氧树脂修复材料路用性能研究

    丁荣
    83-86页
    查看更多>>摘要：为提高路面坑槽修复材料早期强度和稳定性,本文提出了一种冷拌冷铺型水性环氧树脂基(EAC)复合快速修复材料,通过劈裂试验、车辙试验、小梁弯曲试验及浸水马歇尔试验评价了EAC材料的路用性能.结果表明:相对于传统热拌沥青混合料,EAC材料耐高温性能及水稳定性得到了较大的提升,但低温性能略差;与冷再生修复材料相比,EAC材料的力学性质及适用性有所提升.

    沥青路面水性环氧树脂路面修复材料路用性能乳化沥青

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