基于小波变换的功能磁共振图像时间序列分步去噪

功能磁共振图像（fMRI）数据中反映大脑神经活动的感兴趣信号常受到结构噪声和随机噪声的影响。为消除上述噪声对分析激活体素的影响,对经过SPM标准预处理的体素时间序列进行Activelets小波变换,并在得到尺度系数及细节系数后,针对两类噪声的不同特点进行分步去噪。第一步,在受结构噪声影响的尺度系数上,选用独立成分分（ICA）析去识别并消除结构噪声源;第二步,提出一种改进的空域相关去噪算法在细节系数上对信号进行处理。值得注意的是,该算法利用邻域体素之间的相似性,判定所处位置的细节系数反映噪声还是神经活动。实验结果表明,经过这两步处理的数据可有效消除噪声的影响,其中框架位移减少了1.5mm,尖峰百分比减少了2%,此外由去噪后的信号获得的脑激活图中一些明显的伪激活区得到抑制。     

SENet生成对抗网络在图像语义描述中的应用

针对图像语义描述过程中存在的语句描述不够准确及情感色彩涉及较少等问题，提出一种基于SENet生成对抗网络的图像语义描述方法。该方法在生成器模型特征提取阶段增加通道注意力机制，使网络能够更加充分和完整地提取图像中显著区域的特征，将提取后的图像特征输入到编码器中。在原始文本语料库中加入情感语料库且通过自然语言处理生成词向量，将词向量与编码后的图像特征相结合输入到解码器中，通过不断对抗训练生成一段符合该图像所示内容的情感描述语句。最后通过仿真实验与现有方法进行对比，该方法的BLEU指标相比SentiCap方法提高了15%左右，其他相关指标均有提升。在自对比实验中，该方法在CIDEr指标上提高3%左右。该网络能够很好地提取图像特征，使描述图像的语句更加准确，情感色彩更加丰富。     

基于IBAS-BP算法的钢筋混凝土中钢筋腐蚀程度预测模型

针对钢筋混凝土内部环境复杂，影响钢筋腐蚀程度的因素较多，而导致钢筋腐蚀程度测量精度不高的问题，利用改进天牛须算法(BAS)收敛特性快和全局搜索能力强的优势来初始BP神经网络的权值和阈值。从钢筋腐蚀机理出发，选取混凝土内部温度、湿度、CO₂含量、pH、氯离子含量和腐蚀电位6个影响因素作为输入变量，钢筋腐蚀程度作为输出变量，建立了IBAS-BP预测模型，并利用实测输入数据进行仿真验证。结果表明：相较于BAS-BP、PSO-BP和GA-BP模型，IBAS-BP预测模型的收敛速率快，测试集的最大相对误差为0.025,决定系数为0.943 3;IBAS-BP预测模型能更精确地预测钢筋混凝土中钢筋的腐蚀程度。     

分段电极介质阻挡放电CO2重整CH4过程放电特性与反应性能研究

大气压低温等离子体可在温和条件下进行CO₂重整CH₄反应，对环境保护和能源供应具有双重意义。介质阻挡放电(DBD)是进行该反应最常用的放电等离子体形式之一，但其工艺过程和反应性能受到反应器结构的显著影响。前期研究发现，分段电极DBD可以调节CO₂重整CH₄反应过程的反应物转化率、产物分布及能量效率，但是分段电极数量和相邻电极间距对上述性能参数的影响机理尚不清晰。因此，该文设计了具有不同电极数量和不同相邻电极间距的分段电极DBD反应器，并用于CO₂重整CH₄反应，从电学特性和温度特性的角度研究了不同实验条件下的放电特性，比较分析了对应条件下的CO₂重整CH₄反应性能。结果表明，分段电极的引入可以增加放电边缘数量以增强边缘效应，且增加分段电极数量和增加相邻电极间距均可延长反应物的有效停留时间，上述因素均有助于提高等离子体CO₂重整CH₄的反应性能。在施加电压11.0 kV条...     

水蒸气添加下介质阻挡放电CO2重整CH4反应研究

基于介质阻挡放电(DBD)装置，在添加水蒸气的情况下进行CO₂重整CH₄反应，考察水/碳摩尔比对放电特性和反应性能的影响。结果表明：在固定放电功率条件下，使DBD具有最强电荷传输能力和最高反应活性的最佳水/碳摩尔比为0.5;在常见产物合成气、烃类化合物的基础上，主要液态产物为甲醇、乙醇、乙酸和丙酸；在水/碳摩尔比为0.5的条件下，反应物转化率、H₂和CO产率、气相产物的选择性以及转化反应物、生成合成气和烃类化合物的能量效率达到最大值；增加水/碳摩尔比在抑制醇类化合物生成的同时促进酸类化合物的产生，由于总的液相产物生成量随着水/碳摩尔比的增加而逐渐减低，因而对应的能量效率也随之降低。此外，添加水蒸气能促使DBD CO₂重整CH₄反应保持良好的稳定性。     

气体添加对水电极同轴介质阻挡放电直接分解CO2的影响

大气压低温等离子体能够打破热力学平衡的限制，促使常规情况下难以发生的反应在温和条件下进行。其中，介质阻挡放电(DBD)在CO₂转化利用领域受到了广泛的关注，但是其性能受多种因素影响。该文采用水电极同轴介质阻挡放电反应装置进行CO₂直接分解反应，研究分析添加N₂、Ar和He及其不同含量对反应过程放电特性及反应效果的影响。结果表明：相同反应条件下，在CO₂气氛中添加N₂、Ar和He可以增加微放电通道数量，提高放电功率，降低击穿电压，使更多的能量用于活化反应体系分子，但三种气体对放电过程的影响程度明显不同；对比添加气体N₂、Ar和He，在CO₂转化效果上表现为Ar>He>N₂，这主要是由于添加Ar后反应体系具有最高的电子碰撞激发反应速率，在Ar含量为80%时，CO₂的转化率最大为15.2%,CO的产率最大为9.3%；但是，上述气体的添加会降低CO₂的能量转化效率，...     

改进Yolov5的手语字母识别算法研究

手语是聋哑人进行信息交流的重要手段，而手语字母是手语的基本组成单元，手语字母识别也是人机交互的重要组成部分.手语识别作为一种新的人机交互方式，被广泛应用到虚拟现实系统.而现有的检测设备价格昂贵，检测方法精度低，检测速度慢，不能满足实时检测的要求，且在不同的设备间移植困难.Yolov5网络具有检测精度高，检测速度快，便于移植等优点，现以Yolov5网络为基础进行改进，融入SE通道注意力机制和ASFF自适应特征融合机制，并对数据集进行处理，增加在强光下带有投影以及复杂背景和进行灰度处理过的图片，使Yolov5对于图像高层的语义信息以及对底层的轮廓、边缘、颜色、形状信息利用的更加充分.与改进前的Yolov5模型相比，改进后的Yolov5-ASFF-SE模型在检测速度基本保持不变的前提下，检测精度提高了5.8%,平均检测精度MAP提高了6%,结果表明，改进的Yolov5-ASFF-SE模型能够实时，准确的对手语字母进行识别，且方便的移植到手机等便携设备中，方便聋哑人之间的交流，对未来人机交互的发展也具有一定的参考价值.     

高分子注塑成型产品质量关键工艺参数的多目标优化设计

针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题，提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程，根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计，并采用Moldflow软件进行模流分析计算，通过信噪比分析和方差分析选取影响产品质量的主要参数；基于GEK模型理论建立质量指标预测模型，采用多目标差分进化(MODE)算法以质量缺陷和周期时间最小化为目标搜寻全局最优解；将最优设计参数带回Moldflow软件进行模拟验证。结果表明翘曲量、体积收缩率和周期时间分别降低0.88%、4.68%和14.81%，大幅度提升了产品质量和生产效率。     

基于一致性和自抗扰的多智能体编队控制方法

多智能体协同编队问题是多智能体研究的热点问题。本文主要研究了扰动环境下四旋翼无人机群的编队控制问题。首先对不含扰动的时变编队控制算法进行学习仿真；然后由于扰动因素风的存在,提出自抗扰控制技术来抑制扰动；最后将时变编队控制算法和自抗扰控制技术相结合,实现对扰动环境下无人机群的编队控制。通过仿真结果中的编队误差和编队轨迹验证了基于一致性和自抗扰的控制器有着更强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于迁移学习与ResNet的太阳电池缺陷检测方法

针对太阳电池缺陷种类复杂多样、人工检测效率低下的问题,提出一种基于迁移学习与ResNet的太阳电池缺陷检测方法。该方法首先利用残差模块搭建ResNet缺陷检测模型,接着将参数从ImageNet预训练模型迁移到ResNet缺陷检测模型中并使用电致发光(EL)图像微调模型,然后加载最优模型构建缺陷检测分类器实现太阳电池的缺陷检测。将该方法应用到常州某企业太阳电池的缺陷检测中。结果表明:在不同数据比例下,所提方法综合性能最好、泛化能力强、鲁棒性好,能实现模型快速训练并提高太阳电池缺陷检测的准确率,可满足太阳电池缺陷检测的需求。