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关键词： 深度神经网络   地震预警数据   实时   高频云   接收   噪声  

摘要： 为提高地震预警数据传输的准确性和实时性,设计一个基于深度神经网络的地震预警数据实时高频云接收算法。采用深度神经网络算法搜索地震预警数据;通过零分析方法确定不同种类振动频率关联性,并利用深度神经网络中每个单元格模拟地震数据,对数据去噪,识别波动信号;通过傅里叶变换方法转换分类信号,通过深度神经网络完成地震预警数据实时高频云接收。实验结果表明,所提出算法的敲击振动数据接收误差低于5 mgal,数据采集所用时间低于42.5 ms,振幅信号接收误差低于1 m·s^(-1),时速拟合误差低于0.1 km·s^(-1),接收信号能量偏差小于0.004 J。以上数据证明该接收算法在敲击振动接收、地震振幅接收、速度拟合、能量值接收上具有较高的准确性,能够较为完整地保留原有的地震信号,完善地震预警数据云接收的实时性和高效性。

关键词： 煤矿地下水库   悬浮物沉降   岩石堆积效应   仿真模拟   流态分布特征  

摘要： 煤矿地下水库为煤炭开采过程中保障水资源的合理利用开辟了一条有效的技术途径。笔者以神东矿区大柳塔煤矿地下水库岩石和矿井水为研究对象,结合矿井水悬浮物去除模拟试验、计算流体力学–有限元分析耦合仿真模拟等研究手段,量化了岩石堆积效应对水体悬浮物去除的影响规律。结果表明:岩石堆积环境能改变矿井水流态特征,产生明显的回流区和低速区,从而延长悬浮物沉降距离,减弱水流的扰动,创造类自由沉降环境;在一定范围内,悬浮物浓度随沉降时间和距离的增加而逐渐减小,第6 m出水口的悬浮物质量浓度为20 mg/L,比初始浓度降低95.7%,且悬浮物稳态沉降时间为5 h,浊度为60 NTU,远小于空白模拟试验的9 h和350 NTU;沉降后悬浮物颗粒的平均径由14.99μm减小到2.02μm,比表面积由12.30 m^(2)/g增加到15.75 m^(2)/g;地下水库对悬浮物的去除作用主要包括过滤作用、沉降作用和吸附作用,使悬浮物沉降时间更短、效果更佳。该研究为煤矿地下水库出水水质特征预测和淤积防控提供理论依据。

关键词： 语音增强   盲信号提取   声学混响   干扰语音消除   逆滤波  

摘要： 语音增强的目的是从受噪声干扰的语音信号中提取纯净的目标语音信号。然而,在混响环境下接收到的声源信号是目标源信号和许多延迟与衰减的反射的集合,这大大降低了目标语音的质量和可懂度。为了探索带噪声和声学混响场景下的语音增强问题,本文在目标语音和声学环境的先验信息未知的情况下,设计一种基于盲信号提取的无监督的多通道语音增强方法。首先,将后期反射产生的混响视为附加的、不相关的噪声分量,构建一个带噪声和声学混响的语音增强新模型,使用原始-对偶分裂算法,通过时频掩码对目标语音信号进行隐式建模。然后,利用倒谱阈值法增强目标语音信号的谐波结构,使得含噪声混响语音信号中的目标语音信号被增强,并且具有比目标语音信号小能量的其他分量被衰减。最后,由于每个信道上的干扰信号都被衰减,使得在每次迭代中提取的目标语音信号具有更好的排他性和非混合性,从而设计一种自适应时频类维纳掩蔽逆滤波器实现去混响去噪声的增强效果。实验部分,分别对噪声和混响条件下的实际语音信号进行了去混响去噪声的性能评估和分析,实验结果表明,所提算法具有很好的去混响去噪声的性能,同时对比于几种比较流行的多通道语音增强算法,验证了本文算法的增强效果更优越。

关键词： 笔记本电脑   散热风扇   气动性能   气动噪声   数值模拟  

摘要： 笔记本电脑在运行中会产生热量,若散热不佳会导致电脑蓝屏、死机,甚至芯片损坏。散热风扇是帮助笔记本电脑散发热量,保证其正常运转的关键。随着笔记本电脑内部硬件的升级及产品的更新,散热风扇的性能以及噪声也将面临更大的挑战。本文以某型笔记本电脑的散热风扇为研究对象,采用计算流体力学(CFD)方法对散热风扇的气动性能进行数值分析,定常计算采用Realizablek-ε湍流模型,非定常计算采用大涡模拟(LES)。本文采用非定常数值方法对叶片周向非均匀布置的多个风扇内部流场和噪声进行了数值分析,对比分析了定常和非定常方法计算得到的叶片力矩。结果表明,采用叶片周向非均匀布置可以降低叶片通过频率的噪声峰值,而采用非定常计算得到的叶片力矩的幅值波动比定常计算得到的幅值波动要大,采用定常计算还会导致噪声预测值偏小。因此,采用非定常计算对于噪声预测是必要的。

关键词： 深度神经网络(DNN)   分类   噪声标签   协同学习   历史损失  

摘要： 目的深度神经网络在计算机视觉分类任务上表现出优秀的性能,然而,在标签噪声环境下,深度学习模型面临着严峻的考验。基于协同学习(co-teaching)的学习算法能够有效缓解神经网络对噪声标签数据的学习问题,但仍然存在许多不足之处。为此,提出了一种协同学习中考虑历史信息的标签噪声鲁棒学习方法(Co-history)。方法首先,针对在噪声标签环境下使用交叉熵损失函数(cross entropy,CE)存在的过拟合问题,通过分析样本损失的历史规律,提出了修正损失函数,在模型训练时减弱CE损失带来的过拟合带来的影响。其次,针对co-teaching算法中两个网络存在过早收敛的问题,提出差异损失函数,在训练过程中保持两个网络的差异性。最后,遵循小损失选择策略,通过结合样本历史损失,提出了新的样本选择方法,可以更加精准地选择干净样本。结果在4个模拟噪声数据集F-MNIST(Fashion-mixed National Institute of Standards and Technology)、SVHN(street view house number)、CIFAR-10(Canadian Institute for Advanced Research-10)和CIFAR-100和一个真实数据集Clothing1M上进行对比实验。其中,在F-MNIST、SVHN、CIFAR-10、CIFAR-100,对称噪声(symmetric)40%噪声率下,对比co-teaching算法,本文方法分别提高了3.52%、4.77%、6.16%和6.96%;在真实数据集Clothing1M下,对比co-teaching算法,本文方法的最佳准确率和最后准确率分别提高了0.94%和1.2%。结论本文提出的协同学习下考虑历史损失的带噪声标签鲁棒分类算法,经过大量实验论证,可以有效降低噪声标签带来的影响,提高模型分类准确率。

关键词： 噪声   电焊烟尘   联合作用   职业性噪声性听力损失  

摘要： 目的探讨噪声和电焊烟尘联合暴露与某客车制造企业工人职业性噪声性听力损失的关系。方法于2022年对某客车制造企业1413名男性在岗工人的职业健康检查资料进行分析,根据职业病危害因素接触情况将研究对象分为噪声暴露组(噪声组)和噪声电焊烟尘联合暴露组(联合暴露组)。结果随着年龄的增长,联合暴露组双耳高频听阈异常率呈上升趋势(χ^(2)_(趋势)=10.70,P<0.01)。随着工龄的增长,噪声组(χ^(2)_(趋势)=4.95,P=0.03)及联合暴露组(χ^(2)_(趋势)=12.62,P<0.01)双耳高频听阈异常率均呈上升趋势。结论噪声和电焊烟尘联合暴露对听力的损伤会随着年龄和工龄增长加重。

关键词： 智慧农业技术   蔬菜大棚   环境监测  

摘要： 在蔬菜大棚的规划和设计过程中,智慧农业技术得到了广泛的应用,包括对环境的检查、调控和智能化的管理。这些技术的应用已经深入到蔬菜生产的全过程,包括蔬菜的种植、管理、销售和消费。因此,该文选择嘉祥县作为研究对象,深入研究嘉祥县蔬菜大棚的建设和规划,并对其应用的智慧农业技术,比如对温湿度的监测、光照的监测、智能化蔬菜大棚的产品追踪等进行详细的分析,希望能够对嘉祥县的蔬菜大棚的智能化改造给出一些建议。

关键词： 空气污染   毕节市   气象条件   相关性   逆温  

摘要： 【目的】为探索毕节连续空气污染过程中气象条件和地形作用的关系。【方法】应用相关性统计和天气学分析方法开展气象特征分析。【结果】近5 a毕节空气污染程度加剧,2023年12月污染日数持平历史极值,连续污染过程中毕节AQI与日降雨量、高温和风速的相关系数分别为-0.454、0.437和-0.454,呈中度相关;污染过程中毕节均有逆温特征,850 hPa毕节区域南北风势力相当,地面热低压发展,风速弱。受南北地形影响,两侧地形的抬升和阻挡作用使得地面气流流通受阻,更容易在毕节出现静稳天气,导致污染物累积加剧。【结论】通过分析毕节连续空气污染过程的气象因子特征,为提前采取管控措施提升环境空气质量提供气象支撑依据。

关键词： 工业废水   处理装置   废气治理   措施  

摘要： 在当前我国工业规模不断扩大的大背景下,在工业生产中,废水、废气问题逐渐增多,采取恰当的措施处理工业废水和废气,对于促进工业生产的可持续发展、保障生态环境有着重要意义。文章具体分析了工业废水处理装置中的废气,介绍其中废气的主要成分,以及常见的废气处理技术。针对活性炭吸附技术、燃烧处理技术、洗涤清洁技术、生物技术、光解技术、等离子处理技术等进行论述展开,并提出工业废水处理装置中废气治理的必要性和主要的注意事项,希望可以为相关人员提供一定的参考。