摘要:水动力条件在藻类生长与垂向迁移中扮演重要角色，但藻类对湍流的响应尚不十分明确。文章系统阐述了湍流对藻类的生物量和垂向迁移的影响以及影响藻类湍流敏感性的关键因素。首先，湍流可通过干预细胞分裂、能量代谢（光合作用与营养吸收）等过程来影响藻类生物量的积累。其次，湍流可通过介导藻类的浮力及机械稳定性等过程来影响藻类的垂向迁移行为。最后，从藻细胞生理结构与藻细胞生长阶段的角度出发分析了影响藻类湍流敏感性的因素。针对目前研究存在的问题，从深化藻类响应的分子机制研究、强化湍流研究系统构建、耦合藻类生理过程及湍流结构以提升模拟精度等方面提出了未来研究展望，旨在为变化水动力条件下的藻类行为研究、藻华防治对策制定及水生态系统服务功能评价提供科学依据和理论支撑。

摘要:以临海钢铁企业的水电共生海水淡化新技术系统为对象，针对该系统以汽轮机乏汽作为低温多效蒸发海水淡化的热源，汽轮发电机组与海水淡化机组耦合紧密，联合安全控制难度大、技术缺乏的问题，从优先考虑设备安全运行的角度，设计了适合水电共生工艺的启动逻辑、设备故障下的设备安全联锁保护逻辑、汽轮机低负荷场景下海水淡化装置的模式切换保护逻辑等安全控制策略，可实施对汽轮发电机组和海水淡化装置的双向联锁保护。该技术方案在某沿海钢铁厂的实际运用结果表明，所设计的水电共生安全控制策略，可实现整个系统的安全有序启动；在设备故障场景下能够实现主设备系统的双向安全联锁停机，具备既可在汽轮发电机组故障时连停海水淡化装置，也可以在海水淡化装置故障时连停汽轮发电机组；同时，安全策略能适应钢厂煤气大负荷调节的需要，安全运行效果明显。

摘要:为了得到泛化能力高的煤自燃倾向性预测模型，基于煤的多指标气体和工业分析参数，采用随机森林、神经网络、支持向量机和Stacking堆叠，通过预测煤的自燃温度和自然发火期，评估煤自燃倾向性。结果表明采用Stacking堆叠方法的预测模型泛化能力最佳，该预测模型特征重要性表明挥发分和乙烯分别在煤自然发火期和煤自燃温度预测中具有最强的关联性。分析模型性能指标，发现增加数据量可以显著提升随机森林、神经网络、支持向量机和Stacking堆叠方法在煤自燃温度预测模型中的泛化性能。对于煤自然发火期预测模型，单纯增加数据量意义有限，需要探索更多新特征以提升模型性能。

摘要:油气集输管道腐蚀演化行为复杂，实际运行中难以获得充分的数据，且传统经验模型在长期预测中误差较大。为更全面地表征管道腐蚀过程的记忆效应和测量随机误差动态特性，精确预测管道内壁腐蚀深度，提出了一种综合考虑测量误差和记忆效应双重影响下的非马尔可夫维纳过程（Wiener process）预测模型。通过极大似然估计和贝叶斯推理对模型的未知参数进行估计和更新；基于弱收敛理论和首达失效时间的定义，推导出管道腐蚀深度分布的近似解析式，实现管道腐蚀深度的预测。最后，以重庆气矿某天然气管道内壁的腐蚀监测数据为例验证了该方法的有效性。

摘要:针对现有混沌系统在实际应用中性能不足的问题，提出一种结合区间二型模糊大脑情感学习控制器（interval type-2 fuzzy brain emotional learning controller，IT2FBELC）与鲁棒控制器实现超混沌系统同步控制的方法。该方法通过IT2FBELC逼近超混沌系统中的未知项，利用梯度下降法对IT2FBELC的权重及参数进行在线更新，实现超混沌主系统对从系统的同步追踪。同时，鲁棒控制器用于处理系统的残余误差，使控制器的输出值尽可能逼近理想控制值，进一步提高超混沌系统的同步精度。仿真结果表明，该方案能实现超混沌系统的高度同步，与RBF神经网络、BP神经网络和BEL模型相比，拥有较好的跟踪性能和计算效率。此外，研究进行了语音安全传输与图像安全传输的仿真实验，结果表明该方法在保密通信邻域应用的有效性与适应性，为混沌保密通信的实际应用提供进一步的理论支持。

摘要:为提高整车运输中的车辆装载率、提升车货匹配效率，基于CBR（case based reasoning）系统思维，提出了一种基于视图相似度的车货匹配方法。首先，通过知识表达系统表征货物和车辆信息，基于车辆的车型属性和货物名称属性实现二者的初步分类和匹配；然后，对车辆数据集进行K-Means聚类，并基于马氏距离计算并确定与待匹配货物最近的聚类，实现对视图匹配空间的横向压缩；最后，融合改进传统视图计算方法，并利用欧氏距离计算待匹配货物与既定聚类内各车辆的视图相似度。通过实验分析，证明所提方法使匹配结果有更大区分度，最大相似度达0.848；显著提升车货匹配装载率，匹配效率提高了76.339%。

摘要:无监督域自适应旨在将源域知识迁移到目标域数据集上，是行人再识别中一个非常重要的任务。现实情况下，采集到的数据往往具有视频帧信息。因此，目标域数据集中单一视角下的行人标签极易获取。然而，已有的方法忽略了这些信息，限制了识别性能的提升。为此，笔者提出知识引导和细粒度信息增强的无监督域自适应行人再识别方法，开发了目标域单视角下行人样本已知的新范式，充分挖掘了目标域中有用的信息。同时，将源域知识作为引导，辅助模型提取目标域行人图像的判别性特征。与已有的知识迁移策略相比，这种知识引导的方式能更加有效地缓解域偏移。进一步，将行人的局部信息嵌入到全局特征中，增强了特征的细粒度信息。在2个公开的数据集上进行实验，充分证明了提出方法的有效性和优越性。

摘要:针对微带天线带宽有限的固有不足，提出一种基于L型寄生结构的宽频带微带贴片天线。采用主辐射贴片与L型寄生贴片组合设计，整体尺寸为0.83λ?×0.83λ?×0.083λ?（λ?为中心频率5 GHz对应的波长）。主辐射贴片工作在TM??模，通过L型寄生贴片电磁耦合激发多谐振点扩展带宽，选用介电常数2.2、损耗角正切0.000 9的Rogers5880介质基板降低Q值。采用180°反相差分馈电设计抑制方向图畸变。结果表明，天线在3.6~6.6 GHz频段内电压驻波比小于2，相对带宽达60%，是传统微带天线的6倍。在6.2 GHz峰值增益为9.8 dBi，远高于一般贴片单元，工作频段内增益波动小于1.5 dB。辐射方向图在3.6~6.3 GHz频段内主瓣指向偏差小于5°，交叉极化抑制优于-15 dB，中心频点达-38 dB。该设计通过单层寄生结构实现了宽带高增益特性，适用于5G和Wi-Fi等宽带无线通信系统。

摘要:为了提高隐患信息数据组织和检索的效率，支持更复杂的信息处理任务，需要采用有效技术手段对数据进行自动分类和类型分析。支持向量机（support vector machine，SVM）可以对自由文本进行自动分类，但是算法的工作原理是在训练集中寻找最优分类边界，不能发现类型典型特征。为了分析类型样本的共同特征，提出采用归一化熵模型寻找类型典型特征，改进当前词频-逆文档频率（term frequency-inverse document frequency，TF-IDF）类型特征识别方法。以政府某应急管理局的2 534条执法检查记录为例，采用SVM进行自动分类，准确率高达97%。同时通过归一化熵模型给出各类型的典型特征，为制定隐患排查专项整治策略提供决策支持。实验结果表明，采用SVM和归一化熵模型的组合技术可以高效解决文本分类和类型特征识别的综合问题。

摘要:对正畸牙模进行轻量化设计，是降低隐形正畸成本的重要途径。以实际牙模为研究对象，采用有限元方法，将压膜工艺等效为牙模外表面的法向载荷，采用相同变形量时正畸牙模的减重效果作为轻量化设计评价指标，对空心、蜂窝、正方体3种轻量化结构填充牙模进行变形仿真分析；最后，更换实际牙模，对分析结果进行验证。研究结果认为：在正畸牙模减重效果方面，蜂窝结构最优、正方体结构次之、空心结构最差。