基于半监督对抗学习的图像语义分割

目的 将半监督对抗学习应用于图像语义分割,可以有效减少训练过程中人工生成标记的数量。作为生成器的分割网络的卷积算子只具有局部感受域,因此对于图像不同区域之间的远程依赖关系只能通过多个卷积层或增加卷积核的大小进行建模,但这种做法也同时失去了使用局部卷积结构获得的计算效率。此外,生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）中的另一个挑战是判别器的性能控制。在高维空间中,由判别器进行的密度比估计通常是不准确且不稳定的。为此,本文提出面向图像语义分割的半监督对抗学习方法。方法 在生成对抗网络的分割网络中附加两层自注意模块,在空间维度上对语义依赖关系进行建模。自注意模块通过对所有位置的特征进行加权求和,有选择地在每个位置聚合特征。因而能够在像素级正确标记值数据的基础上有效处理输入图像中广泛分离的空间区域之间的关系。同时,为解决提出的半监督对抗学习方法的稳定性问题,在训练过程中将谱归一化应用到对抗网络的判别器中,这种加权归一化方法不仅可以稳定判别器网络的训练,并且不需要对唯一的超参数进行密集调整即可获得满意性能,且实现简单,计算量少,即使在缺乏互补的正则化技术的情况下,谱归一化也可以比权重归一化和梯度损失更好地改善生成图像的质量。结果 实验在Cityscapes数据集及PASCAL VOC 2012（pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes）数据集上与9种方法进行比较。在Cityscapes数据集中,相比基线模型,性能提高了2.3%~3.2%。在PASCAL VOC 2012数据集中,性能比基线模型提高了1.4%~2.5%。同时,在PASCAL VOC 2012数据集上进行消融实验,可以看出本文方法的有效性。结论 本文提出的半监督对抗学习的语义分割方法,通过引入的自注意力机制捕获特征图上各像素之间的依赖关系,应用谱归一化增强对抗生成网络的稳定性,表现出了较好的鲁棒性和有效性。     

双重编—解码架构的肠胃镜图像息肉分割

目的 肠胃镜诊断一直被认为是检测及预防结直肠癌的金标准,但当前的临床检查中仍存在一定的漏诊概率,基于深度学习的肠胃内窥镜分割方法可以帮助医生准确评估癌前病变,对诊断和干预治疗都有积极作用。然而提高目标分割的准确性仍然是一项具有挑战性的工作,针对这一问题,本文提出一种基于双层编—解码结构的算法。方法 本文算法由上、下游网络构成,创新性地利用上游网络训练产生注意力权重图,对下游网络解码过程中的特征图产生注意力引导,使分割模型更加注重目标区域;提出子空间通道注意力结构,在跨越连接中提取多分辨率下的跨通道信息,可以有效细化分割边缘;最终输出添加残差结构防止网络退化。结果 在公共数据集CVC-ClinicDB(Colonoscopy Videos Challenge-ClinicDataBase)和Kvasir-Capsule上进行测试,采用Dice相似系数(Dice similariy coefficient,DSC)、均交并比(mean intersection over union,mIoU)、精确率(precision)以及召回率(recall)为评价指标,在两个数据集上的DSC分别达到了94.22%和96.02%。进一步将两个数据集混合,测试了算法在跨设备图像上的鲁棒性,其中DSC提升分别达到17%—20%,在没有后处理的情况下,相较其他先进模型(state-of-the-art,SOTA),如U-Net在DSC、mIoU以及recall上分别取得了1.64%、1.41%和2.54%的提升,与ResUNet++的对比中,在DSC以及recall指标上分别取得了2.23%和9.87%的提升,与SFA (selective feature aggregation network)、PraNet和TransFuse等算法相比,在上述评价指标上也均有显著提升。结论 本文算法可以有效提高医学图像分割效果,并且对小目标分割、边缘分割具有更高的准确率。     

基于生成对抗和双重语义感知的配电网量测数据缺失重构

传统的数据缺失重构技术大多依赖数理统计方法和先验知识结合机理分析构建数学模型,但是配电网量测数据具有高维、时变、非线性特征,复杂度高、表征难度大,难以保证高精度重构。文中提出一种利用无监督生成对抗训练方式自主提取数据特征并结合双重语义感知重构约束实现数据缺失重构的方法。其中,基于二维卷积的重构模型和量测数据二维灰度图像化训练增强了模型泛化能力和稳定性。该方法无需先验知识的分布假设与显式物理建模,在保证数据特征提取最大化的同时,有效提高了重构数据的精确性。最后,利用实测数据验证了该方法在重构缺失数据上的有效性。     

带电清洗剂对绝缘子用硅橡胶的溶胀效应及其影响研究

复合支柱绝缘绝缘子由于具有优异的防污性能,在直流换流站得到了广泛应用,但其在空间电荷和静电效应下积污严重而存在大面积污闪风险。为了评估复合支柱绝缘子带电绝缘清洗的可行性,对硅橡胶在新型绝缘清洗下的溶胀特性及其对硅橡胶的电气性能、力学性能以及憎水性的影响开展了试验分析。研究结果表明:硅橡胶溶胀随着溶胀时间的增加溶胀指数和直径增长率持续增大,浸泡时间20 min时圆形硅橡胶试样的直径增长率为4.7%、溶胀指数为6.8%。硅橡胶的复介电常数、复电容、介质损耗因素随着频率、溶胀指数增大而减小;在10-2~103Hz频域范围内硅橡胶溶胀不会造成介电性能下降。硅橡胶溶胀对憎水性和憎水迁移性无明显影响,干燥洁净硅橡胶溶胀前后接触角θ平均值在92°~98°范围内浮动,人工积污并经过憎水迁移后θ平均值在119°~128°范围内浮动。硅橡胶在发生溶胀后其力学性能小幅度下降,溶胀20 min的其断裂拉伸强度下降2%。试验结果表明硅橡胶在清洗剂中溶胀度受浸润时间影响较大,溶胀效应对憎水性、电气和力学性能影响较小,可通过采用易挥发配方或强对流措施控制清洗剂残留对硅橡胶的影响。     

永磁同步电机驱动系统离散域电流环设计

在高速或大功率电机驱动中,载波比较低,数字控制延迟问题更为突出,造成电流环控制性能下降,严重影响到系统整体的控制性能和稳定性。本文建立永磁同步电机的离散数学模型,通过对连续域和离散域下电流环零极点的对比分析,揭示传统采用连续域设计电流环再进行离散化方法的存在的问题,在离散域下直接进行电流环的分析和设计,能够提升电流控制性能。低载波比下的对比实验表明,离散域设计的电流环较常规方法设计的电流环具有更好的稳定性和控制性能。     

基于SVM和能量最小化的PolSAR图像分类方法

极化合成孔径雷达(PolSAR)采用全极化的工作方式可以获取地物的多种特征,利用这些特征对地物进行分类是PolSAR图像的重要应用方向。不同的特征和分类器对分类精度有着较大的影响。提出了一种基于支持向量机(SVM)和能量最小化(EM)的极化SAR图像地物分类方法。该方法选择基于6种散射模型的分解方法(6SD)所得的6部分散射能量、总散射能量span和3个极化相干矩阵旋转域角参数作为SVM的输入,得到图像分类结果,并使用基于图割的能量最小化算法α-expansion对分类结果进行优化。最后使用AIRSAR系统获得的Flevoland地区的数据进行实验,结果表明所提算法可以提高总体分类精度,总体分类精度为95.6%,高于其他方法的92.3%。所提算法可以较大幅度地提高散射机理明显的区域,如建筑、森林、水域、草地等区域的分类精度。另外,结合EM优化结果可以提高所有种类的分类精度,其中在苜蓿、小麦1、小麦2、裸地、草地、油菜籽等区域的分类精度可提高1%以上。     

工控运维中基于语义分析的智能电网控制攻击防御

为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁,在数据采集与监视控制（supervisory control and data acquisition,SCADA）系统中,提出一种语义分析框架,利用智能电网的信息和物理工控设备,检测控制相关攻击。首先,对控制网络进行监控,识别控制命令,并从网络提取出与控制命令相关的语义和更新的测量值,并评估命令的物理后果;然后,采用自适应通用潮流分析算法,从控制命令提取出语义信息,并调整参数。在IEEE24节点、28节点和38节点系统以及一个2 730节点系统上进行实验,结果表明：与交流潮流相比,所提算法将24节点和38节点系统的检测延迟均降低了约50%,将2 730节点系统检测延迟降低了66%,平均漏警率为0.01%,最差情况下误警率为0.78%。     

H桥级联型SSSC的动态模型及小干扰稳定性分析

基于模块化建模的方法,考虑实际电路结构,建立了含H桥级联型静止同步串联补偿器(SSSC)的系统小信号模型。结合实际工程参数,通过对比小信号模型计算结果与PSCAD/EMTDC电磁仿真结果,验证了小信号模型的准确性。然后采用特征值分析法分析了该系统的振荡模态,并研究了控制器参数对系统小干扰稳定性的影响。研究结果表明随着解耦控制器以及均压控制器参数的增大,系统稳定性均增强。最后通过时域仿真算例验证了特征值分析结论的准确性。     

三相级联H桥型电力电子变压器电容值设计方法

针对三相级联H桥型电力电子变压器(PET),分析了输入侧瞬时功率波动特性,建立了其直流侧电容电压及中间级高频变压器原、副边电流的时域解析模型,并基于该模型提出一种PET电容值设计方法。基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建三相级联H桥型PET仿真模型,并在功率模块测试平台进行实验验证。仿真及实验结果表明该解析模型可以准确地描述电容电压及变压器高频电流的波动特性,进而为主电路参数设计与控制系统设计提供研究基础。     

基于历史数据语义相似度的智能变电站虚端子自动连接

人工连接智能变电站二次设备虚端子花费时间长,而且完成质量受到人为因素的影响。基于虚端子功能描述信息,通过历史虚连接数据计算虚连接语义相似度,建立二次设备间虚端子自动匹配的数学模型,使用匹配正确概率完成匹配结果的筛选。根据典型二次间隔对智能变电站二次设备进行划分,将智能变电站全站虚端子连接问题简化为二次间隔内的二次设备间的虚端子匹配问题。最后利用前旗220 kV智能变电站算例验证了所提出方法的有效性。