金寨抽水蓄能电站边坡支护形式研究

依托金寨抽水蓄能电站，针对抽水蓄能电站边坡支护形式开展研究，通过对比分析喷锚支护、网格梁混凝土支护以及TBS喷播植草护坡的安全性、施工进度、成本、稳定性、效果等，提出了不同类型边坡支护形式的方案选择原则及策略，提出边坡支护可以将不同类型的支护方式组合使用。     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

泛型直线螺线管型电磁阀运动分析和改进的电压控制

在直线螺线管型高速电磁阀的整个运动过程中，由于铁磁材料的磁化需要一个动态过程，导致其电磁吸力随着铁磁材料的磁化而变化。为了获得一种不依赖电磁阀材料各异性的最优电压控制方法，从静态磁场出发，由电磁阀的理论静态吸力公式建立电磁阀衔铁的动力学模型，通过分析电磁阀的衔铁启动过程，上升运动过程和下落过程，得到各阶段的位移、电流随时间的变化。然后经过前面过程分析得到了采用两段梯形电压控制电磁阀的控制策略，实现了精准控制占空比的目的。     

基于张量计算的卷积神经网络语义表示学习

卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep...     

基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响。提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法。对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断。基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率。     

一种安全的无载体纹理合成信息隐藏方案

为了有效抵御Zhou等~([8])针对Wu等~([7])提出的无载体纹理合成信息隐藏方案的攻击,设计出一种基于有限整数网格上拟仿射变换(QATLIG)的纹理合成无载体信息隐藏方案。该方案通过在纹理合成过程中嵌入干扰纹理块,来抵御文献[8]提出的攻击。其中,干扰纹理块的具体位置,由样本纹理源补丁块的坐标通过QATLIG变换而得。同时该方案将QATLIG变换系数纳入密钥中。分析及实验表明,该方案保持了文献[7]方案的生成纹理图像质量,信息隐藏容量损失极小(约1.46%～7.11%),隐藏的信息被暴力破解的概率极低(远小于10~(-5)),可有效抵御文献[8]的攻击方案。