基于正余弦优化多阈值图像分割

将进化计算(EC A)与阈值准则相结合,利用能量曲线参数执行多级阈值分割.进化计算的正余弦算法(SCA)应用于图像分割中的多阈值分割问题,对所提出的方法进行了质量方面的深入评估,并且使用统计分析方法进行比较.进行了数值实验和分析.     

不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

核设施、设备用耐高温涂料的研制

采用自制的环氧改性有机硅树脂和聚酰胺树脂为交联固化体系，加入锌粉、陶瓷粉和特种功能体质颜料，通过合理优化匹配制得的涂料不仅具有优异的机械性能、防腐性能，而且能长期耐高温、耐辐射，并具有很好的去污性能。     

双电层电容器用沥青焦基活性炭的制备工艺条件对其孔结构及电化学性能的影响

以沥青焦为原料，KOH为活化剂在不同的工艺条件下制备了双层电容器用活性炭电极材料。分别考察了活化剂用量、活化时间、以及加入Cu、Ni催化活化等工艺条件对活性炭孔结构及作为双电层电容器电极的电化学性能的影响。结果表明：在实验范围内增加KOH用量及活化时间，活性炭的比表面积和比电容增加，比电容最高达到247F／g。添加Cu、Ni催化活化后活性炭的比表面积及比电容增加，高功率放电性能明显改善。     

基于支持向量机的TiO_2/C复合气凝胶光催化性能预报

TiO_2/C复合气凝胶光催化性能与材料的组成、孔结构参数密切相关,本文利用支持向量机的方法建立材料原始合成配方与TiO_2/C复合气凝胶光催化性能之间的定量预报模型。SVR建模和留一法交叉验证所得材料降解率计算值与实验值之间的相关系数平方(R~2)分别为0.929和0.884。利用该模型预报了2个新的实验样本,其降解率预报结果和实验结果非常接近,相对误差小于4%。     

防腐蚀涂装系统设计

介绍了防腐蚀涂装设计的影响因素，涂料产品的相关文件以及确立防腐蚀涂装设计应考虑的基本原理和情况。     

大数据和统计学视野下的中国城市

中国历来是一个农业大国。中国国家统计局数据显示,1978年人口城镇化率为18%。这一数据在具中国特色改革开放的开启后急剧上升,到2013年底,已增两倍至54%。按照国民生产总值计算,中国现已成为世界第二大经济体。但与此同时,不少大城市病也陆续浮现,包括环境恶化,缺乏可负担的住房,以及交通拥堵。可以预见的是,未来几年,中国的核心政策仍将会围绕经济增长来进行,城市也将面临严峻的挑战。对中国来说,一方面要维持经济增长,保证城市居民的生活质量,另一方面还要着手解决现有大城市的通病。2008年,"智慧城市"这一术语出现在全球视野范围内。中国也开始拥抱这一理念,把以前的全国性的大规模层面的管理化整为零到更易于管理的城市水平。2013年底,至少193个地点被指定为智慧城市的试点,2014年3月,国家新型城镇化规划(2014-2020年)(以下简称规划)跟进出台。这篇论文指出了现在城市发展方向和一些主要挑战,有些问题是世界性的,有些则具中国特色。但可以肯定的是,在未来几年,中国将会坚持打造智慧城市。2013年中国首个城市公共信息服务平台发布,现已在几个智慧城市试点实施启用。它提供一站式中心的平台服务于百万计市民,市民可以用一张安全的智能卡,实现以前分隔独立的城市功能,同时集中数据收集。这个系统的开拓是智慧城市的落地温和的开端,它代表了实际工作正在进展,有助于奠定基础,建设成熟的中国城市信息学研究和应用。本文还会讨论不断变化的研究需求和数据现实限制,并以中国一个智慧城市试点为例,通过大数据和统计思维,试图在可能的领域,观察比较与美国以及其他国家的异同。     

一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法

为了进一步降低无监督深度哈希检索任务中的伪标签噪声,提出了一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法。该方法主要分为两个阶段,在第一阶段中,主要对无标签图像进行软伪标签标注,用于第二阶段监督哈希特征学习,通过所提等量约束聚类算法,在软伪标签标注过程中可以有效降低伪标签中的噪声;在第二阶段中,主要对学生哈希网络进行训练,用于提取图像哈希特征。通过所提出的无监督蒸馏哈希方法,利用图像软伪标签指导哈希特征学习,进一步提高了哈希检索性能,实现了高效的无监督哈希图像检索。为了评估所提方法的有效性,在CIFAR-10、FLICKR25K和EuroSAT三个公开数据集上进行了实验,并与其他先进方法进行了比较。在CIFAR-10数据集上,与TBH方法相比,所提方法检索精度平均提高12.7%;在FLICKR25K数据集上,与DistillHash相比,所提方法检索精度平均提高1.0%;在EuroSAT数据集上,与ETE-GAN相比,所提方法检索精度平均提高16.9%。在三个公开数据集上进行的实验结果表明,所提方法能够实现高性能的无监督哈希检索,且对各类数据均有较好的适应性。     

一种基于对抗学习的实时跟踪模型设计

目标跟踪指在视频帧中找到感兴趣目标的运动位置,广泛应用于环境感知、安防监控和无人驾驶等领域。为进行高效的目标跟踪,建立一种基于对抗学习和特征压缩的相关滤波器目标跟踪模型。为了同时兼顾精度与速度,在模型中引入特征提取优化、特征压缩和特征聚合等步骤。在提取图像特征前,采用对抗学习方法解决特征提取模型中训练数据与任务数据分布不匹配的问题。在特征压缩阶段,应用双通道自编码器结构和特征聚合来增强模型对图像风格的泛化能力。实验结果表明,与非实时跟踪算法相比,该模型在精度损失不超过3%的情况下能取得明显的速度提升,其跟踪速度高达103FPS。     

基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法

基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38％,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5％.