改进的CAGAN在虚拟试衣中的应用

针对CAGAN（Conditional Analogy GAN）换衣后效果模糊，在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般，相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进，提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果，由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask，接下来利用mask对目标衣服进行变形，综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明，该方法解决了前面存在的问题，而且取得了非常好的效果。     

菌酶协同改善花生粕的饲用品质

花生粕是重要的蛋白饲料原料，但由于其氨基酸不平衡，特别是精氨酸与赖氨酸比例严重失衡（精氨酸与赖氨酸含量比值在3~4，理想的精氨酸与赖氨酸含量比值为1.0），限制了其在动物养殖中的应用。研究了复合酶预处理结合乳酸菌发酵花生粕对其品质的改善。结果表明：经菌酶协同处理后，花生粕粗蛋白质含量由46.4%提高至506%，大分子蛋白明显降解为小分子蛋白，酸溶蛋白质含量由2.3%提高至17.8%，多肽含量由1.6%提高至15.7%，蛋氨酸和赖氨酸含量分别提高了77.1%和42.0%，精氨酸降解率为18.7%，精氨酸与赖氨酸含量比值从3.7降低至2.1，总酸含量由06%提高到4.7%，其中乳酸含量由0.64 mg/g提高至14.63 mg/g。菌酶协同处理后的花生粕抗氧化性明显增强，其中每克菌酶协同处理后的花生粕对羟自由基的清除能力与171.6 mg VC相当，比花生粕（与47.6 mg VC相当）提高了2.6倍。     

聚氨酯分散剂在液体靛蓝制备中的应用

采用异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚乙二醇200、400、600、800(PEG200、PEG400、PEG600、PEG800)、2,2-二羟甲基丙酸(DMPA)、1-苯基-1,2-乙二醇、中和剂三乙胺(TEA)、甲乙酮肟等为原料,制备了一种阴离子聚氨酯分散剂.通过FTIR、GPC、TG表征了分散剂的结构与性能.利用自制的分散剂采用研磨法制备了液体靛蓝分散液,以液体靛蓝分散液粒径、离心稳定性、储存稳定性为指标,探讨了分散剂链长、用量对分散液性能的影响.结果表明,研磨1 h后,以PEG400为软段合成的聚氨酯分散剂用量为染料质量的60％时制备的液体靛蓝粒径为277.1 nm,1000 r/min离心稳定性达到93.98％,3000 r/min离心稳定性为51.13％,常温放置7 d后粒径变化在20 nm以内,染色后织物的颜色深度(K/S)为10左右,约是粉状靛蓝染色K/S的2倍,染色织物的颜色性能并未改变,SEM显示分散体颗粒大小分布均匀,与分散剂甲基萘磺酸钠的甲醛缩合物(MF)和木质素85A相比,其分散体系稳定性差别不大.     

单官能度单体结构对光固化涂层附着力的影响

为探究单官能度单体结构对光固化涂层附着力的影响，以环氧丙烯酸酯为主体树脂，选用常用的几种单官能度（甲基）丙烯酸酯单体作为活性稀释剂，制备了一系列紫外光固化涂料。通过双键转化率测试及旋转流变仪测试对涂层光固化过程进行表征，通过拉拔法对涂层附着性能进行测试。结果表明：单官能度单体结构和用量对涂料固化速度、双键转化率、固化收缩应力和附着力等都会产生影响，单体结构和用量的优化可有效提升涂层在金属基材表面的附着力。相同单体用量下，甲基丙烯酸酯涂层的附着力约为丙烯酸酯涂层附着力的 2倍。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

一种基于标签的改进主题演化模型

传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息。为此,建立一种基于标签的改进ToT模型。针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析,以扩展模型的生成过程。在ToT模型的基础上引入原始文档的标签属性,构建改进模型并使用吉布斯采样算法估计其参数。实验结果表明,与ToT模型相比,该模型具有较高的泛化能力。     

基于车联网的广播MAC协议性能分析

针对车载自组织网络IEEE 802.11协议中媒体访问控制(medium access control, MAC)层一维广播性能分析模型不适用于小竞争窗口的问题,提出一种考虑了连续冻结过程(consecutive freeze process, CFP)现象的二维马尔科夫模型。将CFP映射为连续发送分组过程和连续退避冻结过程,分析得出饱和状态下节点各状态转移的概率,并推导出节点广播分组的性能表达式。仿真结果表明,与一维分析模型相比,即使是在争用信道的竞争窗口较小情况下,该二维分析模型也能很好地预测饱和状态下节点广播分组的平均时延、吞吐量和成功接收率。