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去阻啟動(dòng)噴動(dòng)床秸稈與煤共催化氣化制燃?xì)饧夹g(shù)
項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本成果利用去阻啟動(dòng)噴動(dòng)床為反應(yīng)器，將生物質(zhì)秸稈和煤共催化氣化，產(chǎn)生燃?xì)猓?形成了生物質(zhì)稻草催化水煤氣反應(yīng)低焦油中熱值燃?xì)庵苽涔に嚕捎糜谵r(nóng)村地區(qū)以村鎮(zhèn) 為單位的小型氣化站的建設(shè)。成果已取得發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)，ZL 2009 1 0264047.8。 性能指標(biāo) 120kg/h 的生物質(zhì)稻草等與煤、碳酸鈣和水蒸汽共氣化，生成焦油含量低于 10mg/m3 、 熱值 10-15MJ/m3 的農(nóng)村用燃?xì)狻?適用范圍、市場(chǎng)前景
江蘇大學(xué)
2021-04-14
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一種在低信噪比情況下提取設(shè)備物理指紋特征的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種在低信噪比情況下提取設(shè)備物理指紋特征的方法，接收機(jī)接收到低信噪比的信號(hào)后，在不破壞設(shè)備物理指紋的情況下進(jìn)行降噪處理，然后從降噪后的信號(hào)中提取設(shè)備的物理指紋特征，方法中涉及的信號(hào)需要包括重復(fù)序列，或重復(fù)發(fā)送的多幀信號(hào)內(nèi)有不變的部分，包括步驟：接收到低信噪比信號(hào)后，估計(jì)信號(hào)的頻率和相位，估計(jì)信號(hào)重復(fù)序列上調(diào)制的信息數(shù)據(jù)，獲得極性相同的多個(gè)重復(fù)序列，并將其對(duì)齊和疊加以提高信噪比；最后通過(guò)物理層指紋提取方法提取設(shè)備的物理指紋并用于設(shè)備身份識(shí)別。本發(fā)明可以在信噪比低的情況下有效地提取設(shè)備的物理層指紋特征，有效地解決了基于設(shè)備物理指紋的設(shè)備識(shí)別方法在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中必須面臨的低信噪比問(wèn)題。
東南大學(xué)
2021-04-11
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基于非監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像場(chǎng)景分類(lèi)方法
一種基于非監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像場(chǎng)景分類(lèi)方法，包括對(duì)輸入的原始高分辨率遙感圖像 進(jìn)行劃分得到場(chǎng)景，從每個(gè)場(chǎng)景中隨機(jī)地提取若干個(gè)訓(xùn)練圖像塊，將訓(xùn)練圖像塊聚集起來(lái)做預(yù)處理操作; 計(jì)算所有訓(xùn)練圖像塊的低維流形表示，聚類(lèi)得到一組聚類(lèi)中心;對(duì)每一幅場(chǎng)景密集采樣得到局部圖像塊， 對(duì)每個(gè)局部圖像塊做預(yù)處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進(jìn)行編碼獲得場(chǎng)景的所有局部特 征;將所有場(chǎng)景的局部特征集合起來(lái)進(jìn)行特征量化，統(tǒng)計(jì)每一幅場(chǎng)景的局部特征直方圖，得到場(chǎng)景的全 局特征表達(dá);隨機(jī)挑選若干幅場(chǎng)景作為訓(xùn)練樣本，由分類(lèi)器得到每一幅場(chǎng)景的預(yù)測(cè)類(lèi)別標(biāo)號(hào)，完成原始 高分辨率遙感場(chǎng)景的標(biāo)注任務(wù)。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的納米結(jié)構(gòu)特征尺寸提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的半導(dǎo)體納米結(jié)構(gòu)特征尺寸提取方法，步驟為：確定每一個(gè)待提取參數(shù)的取值范圍，生成子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)；利用訓(xùn)練光譜和支持向量機(jī)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行支持向量機(jī)訓(xùn)練；對(duì)每一個(gè)待提取參數(shù)利用訓(xùn)練光譜重復(fù)訓(xùn)練多個(gè)支持向量機(jī)，每一個(gè)支持向量機(jī)的訓(xùn)練終止條件均不相同；利用多個(gè)支持向量機(jī)，對(duì)測(cè)量光譜進(jìn)行映射；找出所有支持向量機(jī)映射結(jié)果中出現(xiàn)次數(shù)最高的一個(gè)，視為最有可能出現(xiàn)的取值區(qū)間；建立子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)，找出其中與測(cè)量光譜最為相似的仿真光譜，即認(rèn)為是待測(cè)結(jié)構(gòu)的參數(shù)值。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)特征線(xiàn)寬、高度、側(cè)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于多重漏磁檢測(cè)信號(hào)特征值的缺陷評(píng)價(jià)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多重漏磁檢測(cè)信號(hào)特征值的缺陷評(píng)價(jià)方 法，包括以下步驟:1)將樣件磁化，用探頭分別在樣件的盲孔和所有 矩形槽上方進(jìn)行掃查，得到信號(hào)曲線(xiàn)計(jì)算獲得各個(gè) MFL 信號(hào)特征值; 2)在數(shù)據(jù)處理裝置中得到 MFL 信號(hào)特征值分別與偏離值、提離值的線(xiàn)性方程;3)在數(shù)據(jù)處理裝置中得到 MFL 信號(hào)特征值與矩形槽上同一方 向尺寸的線(xiàn)性方程;4)用探頭對(duì)待測(cè)鐵磁件進(jìn)行檢測(cè)，掃查得到 MFL漏磁信號(hào)特征值，根據(jù)步驟&nbs
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種基于VR結(jié)合眼動(dòng)跟蹤的城市風(fēng)貌特征識(shí)別的方法
本發(fā)明涉及城市設(shè)計(jì)規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中識(shí)別城市風(fēng)貌要素，通過(guò)建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫(kù)、理論分析、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實(shí)際校正等手段，精準(zhǔn)識(shí)別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。
一、項(xiàng)目分類(lèi)
顯著效益成果轉(zhuǎn)化
二、成果簡(jiǎn)介
本發(fā)明涉及城市設(shè)計(jì)規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中識(shí)別城市風(fēng)貌要素，通過(guò)建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫(kù)、理論分析、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實(shí)際校正等手段，精準(zhǔn)識(shí)別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。依靠要素分類(lèi)簇群的數(shù)值為基準(zhǔn)，動(dòng)態(tài)平衡城市風(fēng)貌控制區(qū)內(nèi)的各類(lèi)風(fēng)貌要素的控制比例，科學(xué)系統(tǒng)地指導(dǎo)城市風(fēng)貌規(guī)劃設(shè)計(jì)和保護(hù)的一種基于VR結(jié)合眼動(dòng)跟蹤的城市風(fēng)貌特征識(shí)別的方法。
在當(dāng)前大力宣揚(yáng)城市特色文化的背景下，為了突出地域風(fēng)貌特色，許多城市常將具有一定城市地域文化代表性的舊城或歷史街區(qū)進(jìn)行整治和修復(fù)，城市風(fēng)貌識(shí)別是開(kāi)展城市風(fēng)貌保護(hù)及塑造工作的重要基礎(chǔ)。這是利用數(shù)字技術(shù)來(lái)感知、認(rèn)知城市，進(jìn)而科學(xué)精細(xì)化挖掘和智慧化發(fā)展城市風(fēng)貌的新方法，該技術(shù)用于城市風(fēng)貌特征要素分區(qū)和精細(xì)化識(shí)別、監(jiān)控和提升，為城市風(fēng)貌規(guī)劃管理提供科學(xué)系統(tǒng)的指導(dǎo)建議。
廈門(mén)大學(xué)
2022-07-28
一種基于三床反應(yīng)的旋轉(zhuǎn)式循環(huán)碳捕集裝置及方法一種基于三床反應(yīng)的旋轉(zhuǎn)式循環(huán)碳捕集裝置及方法
本發(fā)明屬于碳捕集技術(shù)相關(guān)設(shè)備領(lǐng)域，具體地涉及一種基于三 床反應(yīng)的旋轉(zhuǎn)式連續(xù)循環(huán)碳捕集裝置，其包括旋轉(zhuǎn)軸和一組或多組循 環(huán)反應(yīng)單元，每組循環(huán)反應(yīng)單元包括三個(gè)反應(yīng)器，反應(yīng)器均在旋轉(zhuǎn)軸 周向并排設(shè)置且均勻分布，每個(gè)反應(yīng)器內(nèi)部均設(shè)置空腔用于放置吸收 劑，在每個(gè)反應(yīng)器的頂部均還設(shè)置有進(jìn)氣口，底部均設(shè)置有出氣口， 所述進(jìn)氣口與出氣口均與反應(yīng)器內(nèi)部的空腔連通。本發(fā)明還公開(kāi)了一 種采用上述裝置進(jìn)行循環(huán)碳捕集的方法。本發(fā)明解決了鈣基吸收劑高 溫?zé)Y(jié)導(dǎo)致孔隙減少、SO2 反應(yīng)生成 CaSO4 雜質(zhì)造成孔隙結(jié)構(gòu)破壞等 原因造成的吸附性能降低的問(wèn)題，同時(shí)解決了吸收劑磨損問(wèn)題，大幅 度降低了能耗，裝備緊湊，兼具經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境友好性等優(yōu)點(diǎn)。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
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一種基于人工免疫與行為特征的垃圾郵件識(shí)別方法
成果描述：本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，公開(kāi)了一種郵件行為特征庫(kù)生成方法、垃圾郵件判斷方法、垃圾郵件特征庫(kù)更新方法。本發(fā)明實(shí)施采用分類(lèi)已知的垃圾郵件的行為特征庫(kù)生成方法，并使用生成的特征對(duì)分類(lèi)未知的郵件進(jìn)行判斷。市場(chǎng)前景分析：本發(fā)明實(shí)施采用分類(lèi)已知的郵件行為特征庫(kù)生成方法，并使用生成的特征對(duì)分類(lèi)未知的郵件進(jìn)行判斷。此發(fā)明方案，在應(yīng)對(duì)當(dāng)前不斷變化的垃圾郵件具有顯著優(yōu)勢(shì)，可為垃圾郵件過(guò)濾產(chǎn)品采用，具有一定的市場(chǎng)推廣前景。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：在數(shù)據(jù)庫(kù)更新時(shí)，用已經(jīng)識(shí)別的垃圾郵件，通過(guò)克隆變異算法實(shí)現(xiàn)抗體庫(kù)的更新，更能適應(yīng)一定時(shí)期內(nèi)垃圾郵件行為特征變化趨勢(shì)和垃圾郵件變化趨勢(shì)。
電子科技大學(xué)
2021-04-10
一種基于無(wú)線(xiàn)信道特征量化私有不對(duì)稱(chēng)密鑰的信息傳輸方法
本發(fā)明介紹了一種基于無(wú)線(xiàn)信道特征量化私有不對(duì)稱(chēng)密鑰的信息傳輸方法。由通信雙方測(cè)量無(wú)線(xiàn)信道特征，提取出各自的私有密鑰。通信的一方使用私有密鑰對(duì)需要傳輸?shù)男畔⑾冗M(jìn)行信道編碼后再進(jìn)行異或操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳輸信息的加密。接收方使用其私有密鑰對(duì)接收的信息進(jìn)行異或操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳輸信息的解密。由于無(wú)線(xiàn)信道和設(shè)備特征的影響，通信雙方的私有密鑰可能不對(duì)稱(chēng)，即有一定的差異。接收方解密的信息需要再使用信道糾錯(cuò)譯碼，解出正確的傳輸信息。使用該方法可以不需要通過(guò)額外的信息調(diào)和和隱私放大過(guò)程，實(shí)現(xiàn)共享無(wú)線(xiàn)信道特征的安全信息傳輸。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于 Delaunay 三角剖分的特征點(diǎn)坐標(biāo)自動(dòng)對(duì)應(yīng)方法
本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，具體為一種基于 Delaunay 三角剖分的特征點(diǎn)坐標(biāo)自動(dòng)對(duì)應(yīng)方法。該方法包括以下步驟：（1）二值分割，篩選有效特征點(diǎn)圖像區(qū)域；（2）最小二乘橢圓擬合計(jì)算特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)；（3）對(duì)特征點(diǎn)集進(jìn)行 Delaunay 三角剖分；（4）篩選有效剖分三角形；（5）遍歷有效剖分三角形的非最長(zhǎng)邊，建立特征點(diǎn)集合的四鄰域信息表；（6）查詢(xún)四鄰域信息表，四鄰域遞歸搜索遍歷特征點(diǎn)集合，在遍歷過(guò)程中計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)，完成其像素坐標(biāo)與世界坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)。當(dāng)圖像存在拍攝傾角、畸變以及特征點(diǎn)缺失時(shí)，本發(fā)明提出的方法仍可有效運(yùn)行，特別適合 IC 封裝視覺(jué)定位系統(tǒng)的在線(xiàn)標(biāo)定。
華中科技大學(xué)
2021-04-11