论我国诱惑侦查的法治化

诱惑侦查作为刑事侦查的一种特殊手段,可以有效侦破案件并控制犯罪,较为广泛地运用于我国的司法实践,但鉴于我国立法对此问题的缺失,在实践中也出现了一些侵犯人权的现象,影响了我国法治化的进程。因而必须对诱惑侦查进行合理规制,明确规定其适用范围、适用对象、实施的方式和程序,从而使其走上法治化的道路。     

基于模糊控制器的自适应遗传算法

基于模糊控制器的自适应遗传算法,通过模糊控制器自适应地动态改变交叉率、变异率的值;从而使该算法最快达到全局最优解.其模糊控制器的设计及求取Pc(交叉率)、Pm(变异率)的步骤包括:输入、输出变量的选取,输入、输出语言值及隶属度函数的定义,模糊规则表的建立,模糊推理及解模糊.     

装甲车辆远程故障诊断系统

装甲车辆远程故障诊断系统由现场监测诊断、网络传输通道、远程诊断服务中心构成.系统采用B/S结构,应用ASP QLServer2000及Html,JavaScript等建立远程故障诊断网站.先进行现场设备数据采集和状态监测,并故障诊断,然后请求进入诊断服务中心并传至诊断服务器.服务器调用智能系统,并请求数据库服务器和虚拟诊断平台提供支持,对现场状态进行监控和诊断决策.关键技术涉及远程协作网架构、数据库安全保密等.     

基于BiCMOS技术的高速数字/模拟转换器

基于BiCMOS技术,进行了高速数字/模拟转换器研究.以并行输入类型,电流工作模式的16位D/A转换器为载体,进行了电路设计、工艺制作和测试.在±5.0V工作电压下,测试得到转换速率≥30MSPS,建立时间为50ns,增益误差为±8%FSR,积分非线性误差为1/2 LSB,功耗为500mW.     

用减压化学气相沉积技术制备应变硅材料

利用减压化学气相沉积技术,制备出应变Si/弛豫Si0.9Ge01/渐变组分弛豫SiGe/Si衬底.通过控制组分渐变SiGe过渡层的组分梯度和适当优化弛豫SiGe层的外延生长工艺,有效地降低了表面粗糙度和位错密度.与Ge组分突变相比,采用线性渐变组分后,应变硅材料表面粗糙度从3.07nm减小到0.75nm,位错密度约为5×104 cm-2,表面应变硅层应变度约为0.45%.     

一起误食野生植物常山中毒事件的调查分析

目的 通过调查处置一起误食野生植物常山致常山碱中毒的事件,为常山碱中毒临床救治和预防提供参考依据。方法 通过流行病学调查、卫生学调查、实验室检测、形态学和分子生物学鉴定确定中毒原因,结合临床症状、治疗用药和患者治愈情况总结中毒治疗经验。结果 根据常山的植物学鉴定和分子生物学鉴定结果,该起中毒事件的标本鉴定为云南常山,中毒物质为常山碱,食用人群罹患率100%,中毒临床表现为恶心、呕吐、腹泻和里急后重等胃肠道症状,给予补液、护胃、补钾及广谱解毒治疗后24 h内痊愈,无迟发型其他症状。结论 本次事件为一起误食新鲜云南常山致常山碱中毒引起的中毒事件,此前国内未见直接食用新鲜云南常山中毒事件报告,为类似中毒事件的预防、临床救治提供重要的参考价值。     

自适应非局部3维全变分彩色图像去噪

目的 许多彩色图像去噪算法未充分利用图像局部和非局部的相似性信息,并且忽略了真实噪声在彩色图像不同区域内分布的差异,对不同图像块和不同颜色通道都进行同等处理,导致去噪图像中同时出现过平滑和欠平滑现象。针对这些问题,本文提出一种自适应非局部3维全变分去噪算法。方法 利用一个非局部3维全变分正则项获取彩色图像块内和块间的相似性信息,同时在优化模型的保真项内嵌入一个自适应权重矩阵,该权重矩阵可以根据每次迭代得到的中间去噪结果的剩余噪声来调整算法在每个图像块、每个颜色分量以及每次迭代中的去噪强度。结果 通过不同的高斯噪声添加方式得到两个彩色噪声图像数据集。将本文算法与其他6个基于全变分的算法进行比较,采用峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)作为客观评价指标。相比于对比算法,本文算法在两个噪声图像数据集上的平均PSNR和SSIM分别提高了0.161.76 dB和0.12%6.13%,并获得了更好的图像视觉效果。结论 本文去噪算法不仅更好地兼顾了去噪与保边功能,而且提升了稳定性和鲁棒性,显示了在实际图像去噪中的应用潜力。     

基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite (GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants,RMB_GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI (University of Southern California — Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋转变换叠加旋转运动模糊处理,证明RMB_GHMI-5对于旋转变换和旋转运动模糊具有良好的稳定性和不变性。在两个数据集上与同类4种方法进行图像检索实验比较,在80%召回率下,本文方法维数更少,相比性能第2的特征向量,在Flavia数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高25.89%、39.95%、22.79%和35.80%;在Butterfly Image数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高4.79、7.63%、5.65%和18.31%。同时,在上述8个测试数据集中进行对比实验以验证融合算法的有效性,结果表明本文提出的GH矩和几何矩相融合算法显著改善了图像检索效果。结论 本文提出的RMB_GHMI-5特征向量在旋转变换和旋转运动模糊下具有良好的不变性与稳定性,在图像检索抗噪性能方面表现优异。相比同类方法,本文方法更具实际应用价值。     

多尺度相似性迭代查找的可靠双目视差估计

目的 双目视差估计可以实现稠密的深度估计,因而具有重要研究价值。而视差估计和光流估计两个任务之间具有相似性,在两种任务之间可以互相借鉴并启迪新算法。受光流估计高效算法RAFT （recurrent all-pairs field transforms）的启发,本文提出采用单、双边多尺度相似性迭代查找的方法实现高精度的双目视差估计。针对方法在不同区域估计精度和置信度不一致的问题,提出了左右图像视差估计一致性检测提取可靠估计区域的方法。方法 采用金字塔池化模块、跳层连接和残差结构的特征网络提取具有强表征能力的表示向量,采用向量内积表示像素间的相似性,通过平均池化得到多尺度的相似量,第0次迭代集成初始视差量,根据初始视差单方向向左查找多尺度的相似性得到的大视野相似量和上下文3种信息,而其他次迭代集成更新的视差估计量,根据估计视差双向查找多尺度的相似性得到的大视野相似量和上下文3种信息,集成信息通过第0次更新的卷积循环神经网络和其他次更新共享的卷积循环神经网络迭代输出视差的更新量,多次迭代得到最终的视差估计值。之后,通过对输入左、右图像反序和左右翻转估计右图视差,对比左、右图匹配点视差差值的绝对值和给定阈值之差判断视差估计置信度,从而实现可靠区域提取。结果 本文方法在Sceneflow数据集上得到了与先进方法相当的精度,平均误差只有0.84像素,并且推理时间有相对优势,可以和精度之间通过控制迭代次数灵活平衡。可靠区域提取后,Sceneflow数据集上误差进一步减小到了历史最佳值0.21像素,在KITTI （Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）双目测试数据集上,估计区域评估指标最优。结论 本文方法对于双目视差估计具有优越性能,可靠区域提取方法能高效提取高精度估计区域,极大地提升了估计区域的可靠性。     

基于电压源换流器的高压直流输电系统多尺度暂态建模与仿真研究（英文）

针对基于电压源转换器的高压直流(high voltage direct current based voltage source converter,VSC-HVDC)输电系统,该文提出电磁暂态–机电暂态多尺度建模方法并验证多尺度仿真算法的准确、快速和灵活性。该模型采用频移分析(shifted-frequency analysis,SFA)等多尺度建模方法。首先推导移频(shifted frequency,SF)域和dq域之间的解析变换关系,并提出用于系统特性分析的VSC移频多尺度模型;其次,选择性插入π模型获得直流输电线的多尺度暂态模型;最后,通过调整仿真参数,如仿真时间步长和移动频率,使得建立的模型能够灵活仿真具有多个时间尺度和不同网络位置的各种暂态。采用两端和五端VSC-HVDC输电系统作为算例,仿真结果对比表明,提出的模型和算法能够精确模拟高频暂态,快速仿真慢变化暂态,降低计算成本。此外,多尺度模型还可提高VSC-HVDC输电系统电磁–机电暂态混合仿真的灵活性。