一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议

针对低功耗有损网络(Low Power and Lossy Network, LLN)中移动节点作为中继节点时,存在无线链路易断开、数据传输成功率较低和控制开销较高的问题,提出了一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议(Mobile Node Distributed Pathfinding RPL Routing Protocol, MNA-RPL)。首先,提出一种邻居表自适应更新机制,依据邻居表快速切换父节点;其次,提出一种父子节点双断开机制,能够有效减少数据包丢失;最后,提出一种基于速度动态管理的Trickle计时器,根据自身速度动态调整DIO广播周期。理论分析和仿真结果表明,与主流路由协议相比,该协议在数据传输和控制开销等方面的性能均有一定的提升。     

基于车载激光点云的铁路轨道检测

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,并对每个网格内的点云进行高程判断,从而提取出轨面点云;最后,利用枕木与砟石的几何形态差异,设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法,以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验,结果表明,本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测,平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束非负矩阵分解算法

为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰,并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能,该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放,提高空间内同类数据特征之间的关联性,然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项,使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力,最后,通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导,得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析,该文所提算法具有较强的子空间学习能力,且对平移噪声有更强的鲁棒性。     

静电纺丝法制备的Co0.6Ni0.3Cu0.1Fe2O4和Co0.6Ni0.3Zn0.1Fe2O4纳米纤维的结构及磁性能

采用静电纺丝技术制备出表面光滑、直径均匀的Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4/PVP和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4/PVP纳米纤维前驱丝,经500~900℃煅烧后得到Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维。用TG-DSC、XRD、SEM及VSM现代测试分析手段对Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维的结构、形貌及磁学性能进行测试表征。结果表明:在空气气氛中经500~900℃煅烧后可得到纯尖晶石相、结晶度良好的纳米纤维或短纤维;当温度为700℃时,Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维的形貌细长而光滑且直径相对均匀,大约为80nm;此时Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维则保有较高的剩磁比(M_r/M_s)及矫顽力,分别为0.56和1 088.87Oe。在500℃、600℃、700℃、800℃、900℃煅烧后,Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维的饱和磁化强度分别比Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维增大了14.5%、7%、16%、10.7%、8%,而矫顽力则分别降低了38%、51%、50%、46%、46.7%。两种纳米纤维的饱和磁化强度及矫顽力存在差异,为CoNi铁氧体在电磁方面的应用提供了很好的参考。     

小空间展示设备的人机工程学研究

本文以小空间展示设备为研究对象,对其概念进行了具体的介绍。并对人机工程学的概念及背景做出归纳与分析,阐述了人机工程学在小空间展示设备的设计中必不可少的重要性。通过调查市面上已有的此类产品的设计,总结缺点与不足,结合人机工程学的相关理论知识,论述了人机工程学在设计过程中的必要性及其综合应用。在本文的最后,对全文的论述主题进行了总结与展望。     

计算机图形图像新进展——2017第44届SIGGRAPH展会参会有感

SIGGRAPH计算机图形图像展起源自1974年,至今已举办了44届,是世界极具影响力的计算机图形与交互技术会议及展览。本文重点关注了与电影高新技术关系紧密的运动捕捉、动画及特效、云制作与协同化制作等几个展会的重点领域,并进行了梳理介绍。     

耐热线型小分子对有机硅耐温吸波涂层的增韧改性研究

目的 采用能与有机硅单体反应的耐热小分子对苯基硅树脂基吸波涂层进行增韧改性,调控有机硅树脂的交联网络结构,并将改性树脂与耐温吸波剂复合,制备具有高柔韧、高附着力和耐温的吸波涂层。方法 将不同端基或链长的耐热增韧剂通过硅氢加成接枝到有机硅树脂基体,改变基体的交联网络结构,通过红外、扫描电镜、万能电子试验机、动态热机械分析仪和矢量网络分析仪测试其性能。结果 随着乙烯基封端聚二甲基硅氧烷含量的增加,涂层的柔韧性提高,但耐温性能和附着力降低;当乙烯基封端聚二甲基硅氧烷质量分数为45%时,1 mm涂层的柔韧性达20 mm,附着力达7.73 MPa,抗冲击性大于50 kg·cm。在300℃热处理15 h后,改性涂层挠度从未改性时的1.08 mm提升至1.35 mm,涂层在高温工作后仍保持较好的柔韧性。结论 采用耐热线型小分子对有机硅树脂交联网络结构进行改性,可有效地调控耐温吸波涂层的力学性能,为耐高温吸波涂层增韧及其工程应用提供参考。     

非线性广义最小方差控制律综述

如何设计简单的控制策略对复杂非线性系统进行控制是控制界还未解决的难题．非线性广义最小方差控制律的提出使得非线性控制器的设计可以基于更为一般的非线性模型，并且控制器易于实现．整个系统包含时滞环节，稳定的非线性输入子系统和一个可以用多项式或者状态空间描述的子系统．通过最小化由误差加权项、状态加权项和输入加权项组成的信号的方差得到优化控制器．在系统为开环稳定的情况下，可用史密斯预估器进行控制．本文首先介绍了非线性广义最小方差控制的发展进程，然后综述了基于状态空间和多项式描述的系统的非线性广义最小方差控制器的设计以及其现状和今后的发展方向．     

基于社区云的按需个性化流程构建方法研究

针对传统流程模式在互联网应用的局限性,为提高Web服务发现组合能力,提出了社区云的概念,用社区云组织管理Web服务,可以屏蔽服务多样性和多变性带来的复杂性。研究了服务的抽取和社区云服务池的构建方法以及相应的组织和管理机制。在此基础上,构建了一种适用于个性化按需流程生成的云计算支撑平台框架,给出了各个部分的作用及相互间的关系。通过该平台自动生成个性化按需流程,并验证了流程的正确性。