数据驱动的开源贡献度量化评估与持续优化方法

在当今数字化时代,开源技术、开源软件和开源社区日益重要,而通过量化分析方法研究开源领域的问题也已经成为一个重要的趋势。开发者是开源项目中的核心,其贡献度的量化以及量化后的贡献度提升策略,是开源项目能够健康发展的关键。文中提出了一种数据驱动的开源贡献度量化评估与持续优化方法,并通过一个实际的工具框架Rosstor(Robotic Open Source Software Mentor)进行了实现。该框架包含两个主要部分:1)贡献度评估模型,采取了熵权法,可以动态客观地评估开发者的贡献度;2)贡献度持续优化模型,采取了深度强化学习方法,最大化了开发者的贡献度。文中选取了GitHub上若干著名的开源项目的贡献者数据,通过大量且充分的实验验证了Rosstor不仅能够使所有项目上开发者的贡献度得到大幅度提升,而且还具有一定的抗干扰性,充分证明了所提方法和框架的有效性。Rosstor框架为当下广泛开展的开源项目和开源社区的可持续健康发展提供了方法和工具方面的支持。     

改进FCOS的二阶段SAR舰船检测算法

近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题：第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率（mAP）相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。     

融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法

为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。     

融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization, BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit, LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取能力。结果表明,该模型最终达到了95.12%的准确率, 相比原结构识别精度提高了9.8%。验证了改进后方法能够对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透5类不锈钢焊缝缺陷实现高精度分类。相比现有方法,其识别面更广,精度更高,具有一定的工程实践意义。     

Study of speech enhancement in the background of ship-radiated noise

Spectral subtraction is wildly used in speech enhancement. But it is not always available in the ship working environment because of the fact that it is hard to discriminate the speech duration with the ship noise. So, in this paper, we propose a new approach, which first computes the frequency spectrum similarity and then discriminates the signal segments into speech or noise roughly. And then by the frame shifting method, we achieve a high discrimination precision. Finally, the improved algorithm is benchmarked on a large measured data and experimental results show that the proposed method can be used in various ship-radiated noise environments. The discrimination accuracy is 98％ for ship-radiated noise and 96％ for speech.     

改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。     

利用上下边界估计的图像增强方法

提出了一种基于上下边界估计的快速图像增强方法.该方法使用上边界提升图像的细节信息,使用下边界消除图像的雾霾成分,调整上下边界的距离可灵活控制图像增强的程度,在上下边界计算过程中采用了加权中值滤波,能够在有效去噪的同时保持图像边界清晰.实验结果表明,该算法能有效改善图像质量,保持图像细节信息,压缩图像动态范围,色彩逼近于真实环境,且避免了光晕的产生.     

纳米流体在内置扭带管的传热数值模拟

为了对比纳米流体在内置扭带管中的强化传热效果,建立了以Cu-水纳米流体和水为传热介质的内置扭带强化换热管的管式换热器物理模型,采用RNG k-ε进行数值模拟研究,并与实验结果对比,得到了内置扭带换热管流体流动的速度、温度、湍流强度场的分布规律及特性。比较了两种质量分数的纳米流体与水在六种不同扭转比的扭带换热管中和两种不同材质的内置扭带分别对强化传热的影响。结果表明,以Cu-水纳米流体为工质的内置扭带管的换热效果明显优于纯水;质量分数为0.8%的Cu-水纳米流体换热效果优于0.5%的Cu-水纳米流体,扭转比越小,则换热效果越好,质量分数为0.5%的Cu-水纳米流体在扭转比为2.5的内置扭带管中相对于水在光管的强化幅度为0.51;铜制扭带的换热效果优于铝制扭带。     

一种改进的非锐化掩模深度图像增强算法

针对深度图像平滑过程中会模糊细节的缺点,提出了自适应的非锐化掩模深度图像增强算法.首先将深度图对应的彩色图像作为联合双边滤波的引导图,利用彩色图像相关特征修复了深度图像的缺失和毛糙,然后将双边滤波后的深度图像与高斯滤波后的深度图像作差,提取出不含噪声的高频部分,克服了经典非锐化掩模算法放大高频噪声的缺点,最后根据边缘以及细节的模糊程度,自适应地调节叠加到图像上的高频部分.实验结果表明,设计的算法有效地增强了深度图像细节,抑制了平坦区域的噪声,并填补了边缘缺失,较好地改善了深度图像的质量.     

Comparative analysis of different methods for image enhancement

Image enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively, it can improve image visual effect. The objective of this work is to implement the image enhancement to gray scale images using different techniques. After the fundamental methods of image enhancement processing are demonstrated, image enhancement algorithms based on space and frequency domains are systematically investigated and compared. The advantage and defect of the above-mentioned algorithms are analyzed. The algorithms of wavelet based image enhancement are also deduced and generalized. Wavelet transform modulus maxima（WTMM） is a method for detecting the fractal dimension of a signal, it is well used for image enhancement. The image techniques are compared by using the mean（μ）,standard deviation（？）, mean square error（MSE） and PSNR（peak signal to noise ratio）. A group of experimental results demonstrate that the image enhancement algorithm based on wavelet transform is effective for image de-noising and enhancement. Wavelet transform modulus maxima method is one of the best methods for image enhancement.