基于功能磁共振成像的人脑效应连接网络识别方法综述

人脑效应连接网络刻画了脑区间神经活动的因果效应. 对不同人群的脑效应连接网络进行研究不仅能为神经精神疾病病理机制的理解提供新视角, 而且能为疾病的早期诊断和治疗评价提供新的脑网络影像学标记, 具有十分重要的理论意义和应用价值. 利用计算方法从功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据中识别脑效应连接网络是目前人脑连接组学中一项重要的研究课题. 本文首先概括了从fMRI数据中进行脑效应连接网络识别的主要流程, 说明了其中的主要步骤和方法; 然后, 给出了一种脑效应连接网络识别方法的分类体系, 并对其中一些代表性的识别算法进行了阐述; 最后, 通过对该领域挑战性问题的分析, 预测了脑效应连接网络识别未来的研究方向, 以期对相关研究提供一定的参考.     

基于点对相似度的深度非松弛哈希算法

哈希学习能够在保持数据之间语义相似性的同时, 将高维数据投影到低维的二值空间中以降低数据维度实现快速检索. 传统的监督型哈希学习算法主要是将手工设计特征作为模型输入, 通过分类和量化生成哈希码. 手工设计特征缺乏自适应性且独立于量化过程使得检索的准确率不高. 本文提出了一种基于点对相似度的深度非松弛哈希算法, 在卷积神经网络的输出端使用可导的软阈值函数代替常用的符号函数使准哈希码非线性接近-1或1, 将网络输出的结果直接用于计算训练误差, 在损失函数中使用$\ell_1$范数约束准哈希码的各个哈希位接近二值编码. 模型训练完成之后, 在网络模型外部使用符号函数, 通过符号函数量化生成低维的二值哈希码, 在低维的二值空间中进行数据的存储与检索. 在公开数据集上的实验表明, 本文的算法能够有效地提取图像特征并准确地生成二值哈希码, 且在准确率上优于其他算法.     

步进电机S曲线精确控制的研究与验证

针对生产中对步进电机运行时间和距离有精确要求的常见工况,设计一套步进电机S曲线控制算法,根据不同的运行要求灵活设定运动过程,设定较少参数即能规划整个运动路径,达到理想的运动效果。设计新型余弦S曲线,搭建MATLAB/Simulink仿真控制模型和硬件测试系统进行仿真和试验验证。结果显示电机实际加减速过程运行平滑,起步稳定振动小,设定参数下可以精确运行,与直接起停相比,运行效果有很大改善。新型余弦S曲线已在全自动号码机项目中得到实际应用。     

基于压缩感知理论的二维DOA估计

二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计在雷达探测、电子对抗、医学成像等领域有着广泛的应用.针对现有算法估计精度不足、计算量巨大的问题,在基于压缩感知理论的背景下提出一种二维均匀L型阵列信号的DOA估计算法.该算法首先对阵列信号的俯仰角和方位角构建空间合成角,并对空间合成角构建过完备冗余字典;再利用正交化高斯随机矩阵构造观测矩阵;最后通过改进RM-FOCUSS算法和求解三角函数的方法还原出方位角和俯仰角.理论研究表明,该方法在高信噪比、多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨力,且通过压缩采样降低了运算量.仿真实验验证了上述结论.     

无人机影像单目标跟踪综述

随着无人机产业的发展,航拍影像数据急剧增多,航拍影像的智能化分析与处理已成为新的研究热点.目标跟踪作为其中的核心技术之一,可为后续影像内容解译及各种实际应用提供基础性的支撑.受到应用场景复杂、目标尺度复杂多变、姿态变化剧烈、相似目标干扰等各种复杂因素的影响,无人机影像目标跟踪面临着诸多的技术挑战.因此,总结了近年来无人机影像单目标跟踪技术的研究进展,包括基于相关滤波的目标跟踪方法、基于深度学习的目标跟踪方法、基于相关滤波与深度学习结合的目标跟踪方法等,介绍了无人机影像公开数据集,以及跟踪性能的评价指标,并对典型的单目标跟踪方法进行了性能评测与分析.最后,对未来无人机影像目标跟踪技术的发展态势进行了总结与展望.     

蜂窝网络中D2D通信资源分配方法综述

随着第五代(the fifth generation,5G)移动通信系统商用进程的推进,设备到设备(device-to-device,D2D)通信越发受到人们的关注.频率、功率等资源分配作为优化D2D通信的关键技术成为重要的研究课题,因此对蜂窝网络中D2 D通信资源分配研究进行综述.首先介绍D2 D通信模型和模式;其次从数学理论角度出发,分析蜂窝网络中D2 D通信资源分配的主要方法:基于图论、超图理论、博弈论、机器学习和启发式算法等,对这些算法进行对比分析;最后总结上述D2 D资源分配方法存在的主要不足,并对蜂窝网络中D2 D通信的未来发展进行展望.     

动态场景图像去模糊技术研究进展

模糊是图像退化的主要降质因素之一,图像去模糊技术一直是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题,广泛应用于安防、刑侦、交通、金融、医疗图像等领域.首先,对传统去模糊算法进行阐述并说明其存在的问题.然后,在此基础上对现有基于深度学习的图像去模糊方法进行综述并分析了算法存在的优势与不足,着重讨论了基于动态网络的非均匀模糊处理新趋势.最后,结合最新的研究成果,展望了图像去模糊技术未来的发展方向.     

基于文化鲸鱼优化算法的特征权重优化分配方法

为了解决基于数据的预测模型中特征权重分配不合理的问题,将鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)纳入文化算法的种群空间中,获得了一种文化鲸鱼优化算法(cultural whale optimization algorithm,CWOA)以用于特征权重的优化分配.首先,将预测模型的均方根误差作为适应度函数;然后,采用WOA在种群空间中对特征权重进行迭代寻优;接着,通过接受函数将种群空间中的最优权重置于信仰空间中进行性能评价与双变异演化,以此形成形势知识和规范知识;最后,通过影响函数对种群空间中的权重进行更新指导,如此循环,从而得到特征权重的优化分配结果.以基于案例推理的预测模型为例,使用加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)标准数据集对特征权重的不同分配方法进行了对比实验,结果表明该方法分配权重后的预测精度最优,在涉及特征权重分配的机器学习领域具有一定应用价值.     

传染病房护理机器人的应用现状与展望

近20年来,各种烈性传染病先后肆虐全球,给世界人民的生命安全带来了极大的危害,也对各国经济的发展带来了极大的打击.医护机器人在抗疫工作中发挥了十分重要的作用.对各国的传染病房医护机器人研究和应用现状进行综述,并在此基础上给出下一代传染病房医护机器人有待解决的研究难点和关键技术,特别强调气动肌肉驱动机器人的类人运动控制、遥操作机器人符合操作者直觉的运动映射算法、从端机器人的类人触觉感知和力控制,以及机器人对一些特定护理技能的模仿学习等研究对于传染病房遥操作护理机器人系统的重要意义.