最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类

目的 输电线路螺栓图像具有分辨率低和视觉信息较差的特点,针对螺栓缺陷图像分类时教师网络（大模型）参数量大、学生网络（小模型）分类精度低的问题,提出了一种最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类方法,来弥补使用大小模型进行分类任务的局限性。方法 首先改变大模型宽度,即拓宽网络特征表达维度来增加向小模型传递的螺栓缺陷知识和简化小模型结构至3个残差块;然后为了选出传递螺栓缺陷知识性能最优的大模型,提出知识偏差的概念来可视化大模型向小模型螺栓缺陷知识传递的程度,综合分析不同宽度大模型利用知识蒸馏算法与注意力转移算法分别指导小模型训练后的分类准确率,并用知识偏差来确定最优知识传递模型;最后将最优知识传递模型利用知识蒸馏算法与注意力转移算法相结合指导小模型训练,尽可能提升小模型的螺栓缺陷分类性能。结果 在自建螺栓缺陷图像分类数据集上进行了验证,结果表明宽度为5的大模型向小模型传递螺栓缺陷知识性能最优,使小模型的螺栓缺陷分类准确率提高了5.56%,小模型与最优大模型的分类准确率只差2.17%,知识偏差为0.28,且小模型的参数量仅为大模型参数量的0.56%。结论 本文提出的最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类方法,弥补了大小模型螺栓缺陷图像分类的局限性,实现了精度与资源消耗的平衡。     

视觉显著性的眼底图像视盘检测

目的 青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法 首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络（fully convolutional neural network,FCN）预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机（single-layer cellular automata,SCA）中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果 在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论 本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。     

FGSC-23：面向深度学习精细识别的高分辨率光学遥感图像舰船目标数据集

目的 基于光学遥感图像的舰船目标识别研究广受关注,但是目前公开的光学遥感图像舰船目标识别数据集存在规模小、目标类别少等问题,难以训练出具有较高舰船识别精度的深度学习模型。为此,本文面向基于深度学习的舰船目标精细识别任务研究需求,搜集公开的包含舰船目标的高分辨率谷歌地球和GF-2卫星水面场景遥感图像,构建了一个高分辨率光学遥感图像舰船目标精细识别数据集（fine-grained ship collection-23,FGSC-23）。方法 将图像中的舰船目标裁剪出来,制作舰船样本切片,人工对目标类别进行标注,并在每个切片中增加舰船长宽比和分布方向两类属性标签,最终形成包含23个类别、4 052个实例的舰船目标识别数据集。结果 按1：4比例将数据集中各类别图像随机划分为测试集和训练集,并展开验证实验。实验结果表明,在通用识别模型识别效果验证中,VGG16（Visual Geometry Group 16-layer net）、ResNet50、Inception-v3、DenseNet121、MobileNet和Xception等经典卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型的整体测试精度分别为79.88%、81.33%、83.88%、84.00%、84.24%和87.76%;在舰船目标精细识别的模型效果验证中,以VGG16和ResNet50模型为基准网络,改进模型在测试集上的整体测试精度分别为93.58%和93.09%。结论 构建的FGSC-23数据集能够满足舰船目标识别算法的验证任务。     

A Cluster-Based Virtual Cooperative MIMO Transmission Scheme

基于分簇的虚拟协作MIMO传输策略研究

吕红芳

（上海电机学院 电气学院）

中文摘要：

无线传感器网络应用于环境状态监测时,最关键的问题是在无线通信时保障数据传输的可靠性、降低全网的能量消耗。本文提出了一种基于分簇的虚拟协作MIMO传输策略（CVCM）,该方案根据簇头节点到汇聚节点的距离动态配置最佳的协作节点数目和调制速率,保证每个虚拟MIMO单元和汇聚节点的通信能耗最小,从而降低整个网络的能力消耗。仿真实验结果表明,CVCM有效地降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,提高了基站接收数据的有效性。

关键词：分簇;虚拟协作MIMO;动态配置;调制速率

     

T形板肋对预制带肋底板混凝土叠合板弯曲疲劳性能的影响

为研究T形板肋对预制带肋底板混凝土叠合板弯曲疲劳性能的影响,对3块T形肋底板叠合板和1块整浇板进行弯曲疲劳性能对比试验,主要考察T形板肋与疲劳荷载幅值对试件疲劳破坏形态及疲劳损伤程度的影响,得到了在不同疲劳循环加载次数下的跨中动位移、混凝土应变、预应力筋应变、残余变形等,分析了在不同疲劳循环加载次数下的刚度退化情况、荷载-应变分布规律、裂缝分布规律及剩余承载力等。研究结果表明,经历200万次疲劳循环加载后,T形肋底板叠合板无明显的刚度和强度退化,增设T形板肋的叠合板能达到与整浇板相同的弯曲疲劳性能;T形肋底板叠合板正截面弯曲疲劳强度计算可采用普通预应力混凝土受弯构件正截面疲劳应力验算的4个假定,最终以此建立了其正截面弯曲疲劳强度验算方法。     

皮尔格轧机冷轧不锈钢管回弹预测模型的建立与验证

以皮尔格LG60轧机轧制304不锈钢管为例,研究皮尔格轧机冷轧不锈钢管回弹预测模型。首先通过单向拉伸试验及数据处理的方法得到材料的分段非线性本构方程;其次根据钢管轧制的塑性变形规律结合增量理论,得到变形过程中各应变分量的计算方法,并把钢管变形过程中的受力状态由三向应力状态转化为单向应力状态,利用材料的卸载定律建立冷轧钢管的回弹预测模型;最后通过大型有限元模拟软件DEFORM-3D进行完整轧制过程的3维有限元模拟仿真,并利用皮尔格轧机进行实际轧制试验验证来检验回弹预测模型的可靠性与正确性。结果表明,本模型精度较高,对皮尔格轧机孔型设计及实际生产中成品管尺寸精度控制有重要指导意义。     

大庆F区块挥发性油藏流体特征及影响因素分析

运用气相色谱法对分离油和分离气进行了组成组分及原油物性分析。利用PVTsim得到F区块地层油组成组分,通过模拟多次脱气实验,研究了该区块原油的高压物性参数变化及影响其变化的因素,分析了分离级数及开采条件变化对流体组成及物性的影响。结果表明,该区块地层油具有轻烃(C1~C6)含量高、密度低、收缩性强、溶解气油体积比大的特点;与黑油相比,压力变化对PVT参数的影响更大;油藏流体PVT特征对分离级数具有强烈的敏感性,多级分离时,地层油收缩率较小,脱气量较小,产油量较大;小油嘴开采时,嘴前压力较高,原油中轻质组分脱气相对较少,采出的原油中轻质组分较高,轻质组分更容易被开采出来。     

土体抗剪强度指标变异水平对边坡稳定安全系数取值的影响

针对传统的边坡稳定极限平衡方法不能考虑土体抗剪强度指标变异性影响的问题,基于极限状态的概率分析原理,采用Monte-Carlo法对均质路堤边坡的稳定性开展了可靠度计算,讨论了稳定安全系数一定的条件下边坡失效概率随土体抗剪强度指标变异水平的变化规律,分析了安全系数与边坡可靠指标的对应关系及其随土体抗剪强度指标变异水平的变化特征。研究表明：边坡可靠度受土体抗剪强度指标变异性影响显著,呈现出随土体抗剪强度指标变异水平提高而急剧减小的趋势;为保证边坡具有相同的可靠性,安全系数的取值应与土体抗剪强度指标的变异性相适应,据此提出了基于可靠指标和土体抗剪强度指标变异水平的安全系数取值原则及其对应的三参数函数关系式。     

席夫碱化合物及其复配体系对碳钢缓蚀性能的研究

采用极化曲线、交流阻抗法对比研究了3-甲基-4-胺基缩肉桂醛-5-巯基-1,2,4-三氮唑席夫碱(MACHMT)与其原料的复配体系肉桂醛(CA)、3-甲基-4-氨基-5-巯基-1,2,4-均三唑(简称MACMT)对Q235碳钢在25℃下、0.5mol/L盐酸介质中的缓蚀性能,并探讨了这两种缓蚀剂的缓蚀机理。实验表明,肉桂醛与3-甲基-4-氨基-5-巯基-1,2,4-均三唑的复配体系对Q235碳钢的整体缓蚀性和稳定性均高于相同浓度席夫碱化合物MACHMT。