一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法

在保证分类结果清晰、准确的前提下,为了提高分类执行效率,本文基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)及并行优化,提出一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法。利用高光谱图像的空间一致性有效提高分类精度,同时,利用归一化光谱向量简化了像元间相似性的计算公式,统一了图像内像元处理方式,并利用GPU并行技术有效提高计算速度。首先,利用GPU并行处理方法计算空间相邻像元间光谱向量相似性,根据高斯拟合取得安全阈值;然后利用光谱角作为像元光谱相似测度,将相似像元划为同质区;最后以同质区内各像元平均光谱向量表述同质区光谱特征,根据安全阈值合并相似的同质区完成分类。用AVIRIS数据评估了该方法性能。本文的理论分析和实验结果显示,与现有非监督分类方法相比,该方法分类精度更高,同时,算法本身运行速度更快。     

基于滑模的二阶多智能体快速抗扰一致性

针对带有外部未知扰动的二阶多智能体系统的领导—跟随有限时间一致性问题，本文设计出一种带有时变增益的有限时间干扰观测器，用以实现对每个跟随智能体中未知扰动的快速估计，在此基础上，本文结合超螺旋积分滑模控制方法并利用邻居智能体的位置和速度信息设计一种快速抗扰一致性协议，该协议能够保证存在非线性动态的多智能体系统有限时间一致性控制并能抑制抖振现象.同时，利用李亚普诺夫函数进行了稳定性的证明.最后，通过Matlab数值仿真进一步验证了所提出协议的可行性.     

火星地表障碍物对电磁波传播损耗的研究及仿真

针对传统电磁波传播模型不适用于火星特殊的传播环境问题,对火星表面不同障碍物对电磁波的影响进行研究及仿真。根据一致性绕射原理,分别研究了几种火星地表典型的障碍物对电磁波传播的影响,并对每种地表物质特性进行分析。同时运用两种不同数学计算模型来仿真结果,再运用三维射线跟踪法模拟真实火星地表进行仿真,最后将三者结果进行对比分析。仿真结果表明,不同方法的预测结果相似度较高,可将仿真数据根据实际情况作为火星地表无线通信系统设计的参考依据之一。     

MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型

针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。     

面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能.     

基于循环一致性对抗网络的室内火焰图像场景迁移

基于深度学习的视频火灾探测模型的训练依赖于大量的正负样本数据,即火灾视频和带有干扰的场景视频。由于很多室内场合禁止点火,导致该场景下的火灾视频样本不足。本文基于生成对抗网络,将其他相似场景下录制的火焰迁移到指定场景,以此增广限制性场合下的火灾视频数据。文中提出将火焰内核预先植入场景使之具备完整的内容信息,再通过添加烟雾和地面反射等风格信息,完成场景与火焰的融合。该方法克服了现有多模态图像转换方法在图像转换过程中因丢失信息而造成的背景失真问题。同时为减少数据采集工作量,采用循环一致性生成对抗网络以解除训练图像必须严格匹配的限制。实验表明,与现有多模态图像转换相比,本文方法可以保证场景中火焰形态的多样性,迁移后的场景具有较高的视觉真实性,所得结果的FID与LPIPS值最小,分别为119.6和0.134 2。     

多核处理器Cache一致性的改进

针对Cache目录一致性协议,提出一种Home自稽查和私有数据本地访问的方法。利用Cache写机制同步更新Home过程,增加Home稽查流程来判断Home Core工作状态,并通过广播使副本数据无效的方法来解决Home Core异常带来的Cache不一致问题;通过静态区分本地和共享数据,使本地数据不参与Cache一致性过程来提高访问效率。仿真测试表明,改进后的Cache一致性在数据准确性和访问效率有所提高,方案合理可行。