光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

利伐沙班的定量检测:拉曼光谱法与远红外吸收光谱法

利伐沙班是一种新型口服抗凝药，它具有疗效确切、安全性好、使用方便等优点，所以经常用于静脉血栓栓塞性疾病的预防与治疗，以及非瓣膜性房颤的卒中预防。由于利伐沙班在患者体内的浓度会影响其对凝血因子Xa的抑制作用，这导致患者的临床反应有个体差异，影响最终治疗效果。为了更加合理地使用利伐沙班，临床上需要监测人体血液或尿液中利伐沙班的浓度。针对该临床需求，文中基于远红外指纹谱和拉曼特征谱在物质有效识别和定量分析的优势，采用傅里叶变换红外光谱仪和激光共聚焦拉曼光谱系统，针对液体状态下利伐沙班进行识别并定量检测。文中先通过傅里叶变换红外光谱仪检测利伐沙班的远红外吸收谱随其浓度发生的变化，再通过激光共聚焦拉曼光谱系统检测了利伐沙班的拉曼光谱随其浓度发生的变化，最后比较了远红外光谱法与拉曼法的准确率。经过比较，远红外检测的精度比拉曼光谱检测的精度提升2倍。这些结果对临床医学中利伐沙班的使用具有重要意义。     

多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌（Alicyclobacillus acidoterrestris）是引起橙汁劣变的主要微生物，为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律，利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息，采用标准化（autoscale）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、去趋势化（detrend）对光谱进行预处理，结合化学计量学，构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上，将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据，并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明，利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘（partial least squares,PLS）模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好，其预测决定系数（prediction determination coefficient,Rp2）与预测均方根误差（root mean square error of prediction...     

空间曲线的特征识别与高质量非均匀采样

为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果.