结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

多次采样平均在长波红外高光谱成像系统中的应用

长波红外高光谱成像系统由于光谱细分导致探测器所接收的目标信号的能量较一般成像系统弱,因此系统噪声对成像效果影响较大。针对这一现象,本文在分析系统噪声成分的基础上,提出采用ADC多次采样平均的方法来降低其噪声,并从理论上推导了该方法的有效性。然后搭建了实验系统,分析计算不同积分时间下,利用多次采样平均技术得到的信号和噪声大小,并计算系统的信噪比和NETD。结果表明,多次(m次)采样平均对系统的信号值几乎无影响,但可以将系统噪声降低至原来的m~(-1/2)倍。因此,该方法可将系统的信噪比提高至原来的m~(1/2)倍,并能有效降低系统的NETD,提高系统灵敏度。该方法为改善长波红外高光谱成像系统成像效果提供了一种方案。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

宽带DRFM干扰机信号处理模块设计

目的:提高数字射频存储器(DRFM)干扰机的瞬时带宽、处理能力和灵活性等性能。方法:结合DRFM原理与信道化接收技术,提出了高性能宽带DRFM干扰机信号处理模块的设计方案,并据此采用先进的信号处理器件和高性能ADC、DAC设计硬件平台,完成相应的软件设计。结果:对硬件平台的性能参数进行测试,实验表明其瞬时带宽可达4 GHz,信号最大存储深度约为200 ms,最小转发延迟约为600 ns。结论:该原型机可实现对新体制雷达的有效干扰。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

重编码时防止音偏的方法

用TMPGEnc将MPEG-2文件重新编码成DivX文件时出现音偏。这是什么原因?有无消除办法?造成音偏的原因是多种多样的,因此消除的方法也不相同。我们只能提供其中有代表性的解决方法。产生音偏的原因大多是因为用了不合适的采样频率去进行编码。大多数电视采集卡假定声音是通过声卡输入的,但目前最常用的是AC＇97规格的板载音效芯片。此时采样频率变为48KHz(支持44.1KHz输出的产品往往在内部进行变换),而MPEG-2文件中记录的音频数据是以48KHz频率采样得到。将此MPEG-2文件重新编码成DivX文件时,音频数据要转换成MP3等。如果此时将MP3的采样频率定为44.1KHz或