基于色彩空间分解的低照度图像增强方法

针对低照度图像增强问题,提出一种基于色彩空间分解的图像增强算法.为了实现图像亮度和色彩的解耦合,将图像进行空间转换;利用中值滤波算法与Retinex算法融合以及基于OTSU处理的自适应局部直方图均衡化,分别实现了亮度分量的增强和饱和度分量的校正.分层图像合成、图像降噪处理和色彩空间的转换,确保增强图像色彩的均匀和清晰度的提高.实验结果与其他几种经典算法相比较,算法获得的增强图像细节方面更为丰富,图像的清晰度更高.     

金属相变超塑性的研究进展

综述了国内外金属相变超塑性的研究现状,包括金属相变超塑性的实现条件、影响因素和太合金变形机制,提出了相变超塑性的研究方向.     

基于并联PID的四旋翼飞行控制策略设计

基于线性叠加原理,将四旋翼电机均等效线性拆分,提出使用并联PID策略,独立计算各控制量,再线性叠加到四旋翼电机上进行智能调节。其控制策略无需系统建模,原理简单,适合四旋翼初学者学习,也适用于研究人员参考。实验显示,飞行器姿态调节迅速,起降平稳,响应及时,具有良好鲁棒性。     

基于多注意力机制的生成对抗网络的遥感图像超分重建

针对现有超分辨算法重建后的遥感图像模糊,含有伪影和噪声等问题,提出一种基于多注意力机制的生成对抗网络。首先,在生成器的残差块中引入高效注意力机制,增强全局相关性,提高模型的特征提取能力;其次,利用迭代注意特征融合模块对输入的图像和经过生成器生成的高层语义特征图进行融合,代替长跳跃连接常用的相加操作,减少输入图像进行相加操作时导致的信息损失,使重建后的图像更加清晰;最后,基于WGAN网络优化模型训练,促进网络训练的稳定,加快损失函数的收敛。在不同数据集上验证上述方法,结果表明,相较次优算法,所提方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)上分别提高了0.062～0.122 dB和0.03～0.08。     

基于多特征嵌入的中文医学命名实体识别

针对基于字符表示的中文医学命名实体识别模型嵌入信息单一、缺失词边界和结构信息的问题,文中提出了一种融合多特征嵌入的医学命名实体识别模型。首先,将字符映射为固定长度的嵌入表示;其次,引入外部资源构建词汇特征,该特征能够补充字符的潜在词组信息;然后,根据中文的象形文字特点和文本序列特点,分别引入字符结构特征和序列结构特征,使用卷积神经网络对两种结构特征进行编码,得到radical-level词嵌入和sentence-level词嵌入;最后,将得到的多种特征嵌入进行拼接,输入长短期记忆网络编码,并使用条件随机场输出实体预测结果。将自建中文医疗数据和CHIP＿2020任务提供的医疗数据作为数据集进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型同时融合了词汇特征和文本结构特征,能够有效识别医学命名实体。     

基于移动平均线组合和支持向量机的股市趋势研究

证券投资是一种高风险、高收益的理财方式,而对市场运行趋势的良好把握有助于投资者回避风险、把握机会。提出基于多条移动平均线斜率组合和支持向量机算法,判断当前市场运行趋势,从而采取相应的投资策略。模拟实验证明,该方法取得了良好的效果。     

基于人工智能的就业平台数据采集与分析

21世纪以来,经济全球化和科技产业的飞速发展,如何在海量的职位数据中得到自己喜欢的职位信息,由此,基于人工智能的就业平台的数据采集与分析应运而生。该系统采利用Python爬虫、B/S模式和3层架构进行设计和开发,通过对于数据的提取采集,利用Web网页来进行展示数据。开发工具为PyCharm,Nacicat,Eclipse。基于人工智能的就业平台性能稳定,信息交互及时有效,具有很高的实用性。     

基于注意力机制和跨尺度特征融合的摩托车头盔检测算法

在道路交通摩托车事故中，未佩戴头盔是导致骑乘人员受到致命伤害的主要原因。针对目前头盔检测中由于黑色头发、帽子和头盔的颜色和形状相似存在误检和漏检问题，提出了一种具有三重注意力机制和双向跨尺度特征融合的摩托车头盔检测算法。首先，在YOLOV5s的主干网络中引入三重注意力机制，提取了不同维度之间的语义依赖，消除了通道和权重的间接对应关系，通过关注相似样本的差异从而提升检测精度。其次，采用EIOU边框损失函数优化对遮挡和重叠目标的检测效果。最后，在特征金字塔中采用加权双向特征金字塔网络结构，实现高效的双向跨尺度连接和加权特征融合，增强了网络特征提取能力。实验结果表明，改进算法实现了98.7%的mAP@0.5、94.0%的mAP@0.5：0.95，与原算法相比，改进算法的mAP@0.5提升了3.9%以及mAP@0.5：0.95提升了7.6%，具有更高的精度和更强的泛化能力。     

数据驱动的轴承早期故障诊断技术综述

轴承早期故障的实时诊断,是实际工程应用需求和基础科学问题研究的交汇点,是轴承故障诊断的发展方向之一。首先,阐述了轴承故障及演变过程;其次,根据轴承早期故障实时诊断的需求,总结了轴承早期故障诊断难点问题;之后,重点论述了轴承早期故障诊断3个关键环节所采用的各种技术：微小监测信号增强技术、监测数据的融合表示技术以及早期故障智能诊断技术;最后,总结展望了轴承早期故障诊断技术的发展趋势。     

白酒检测技术在生产中的应用研究进展

白酒检测是对白酒进行深层次研究的必备手段,对控制白酒质量、指导生产、维持白酒市场稳定等有着积极作用。该文总结了色谱技术、光谱技术、核磁共振技术以及仿生传感器技术在白酒检测中应用现状及研究成果,分别阐述了不同检测技术在品牌、产地、酒龄鉴别、品质监控,真伪鉴别以及风味物质测定,等级划分等方面的应用情况,并对不同检测技术的建模方法在实际应用中存在的优势与不足进行对比分析。针对目前白酒检测过程中的难点与不足,对白酒检测技术在白酒生产、质量控制、市场维护中的应用发展进行展望,可为白酒的数字化发展以及从业人员的研究工作提供参考。