阿拉伯海小暖池混合层盐度的年度变化（英文）

采用ECMWF的ORAS4盐度资料(1999—2009年)来研究阿拉伯海暖池区(ASMWP)混合层盐度的年际变化.基于ORAS4盐度的季节循环特征与观测资料高度一致,发现了ASMWP混合层盐度变化的异常高(低)盐度时期,即在2003、2005年的7—10月混合层盐度异常偏大,而2002年2—4月则有明显减弱.进一步研究发现,混合层盐度的强度和持续时间与ENSO和IOD有一定的关系,ASMWP混合层盐度异常在IOD负位向和ENSO负位相的时候偏高,反之亦然.最后,通过盐度收支分析发现,水平输运是导致ASMWP混合层盐度异常年际变化的主要因子.     

CYGNSS海表风场观测数据验证及其可能的应用（英文）

海表面风场可以用于获取许多大气和海洋现象的信号,高质量、高时空分辨率的海表面风场数据产品将有利于海洋-大气动力过程的研究.本文使用全球热带系泊浮标阵列计划(Global Tropical Moored Array Programs)的锚定浮标风场数据和西沙通量塔气象观测资料验证了Cyclone Global Navigation Satellite System(CYGNSS)的35°N~35°S海面遥感风场观测数据.结果表明,CYGNSS海表面风场与实测资料存在着2.17 m/s左右的平均均方根误差(RMSD),它可能源于观测数据和卫星遥感资料的观测误差,以及两者在空间和时间上未严格匹配而引起的代表性误差.另外,CYGNSS海表面风速的时间演变与实测资料非常一致,展现了CYGNSS在研究海洋-大气能量和动量交换过程方面的潜在应用价值.本文使用Madden-Julian Oscillation(MJO)和赤道东部印度洋上升流事件作为两个个例,说明了CYGNSS海表面风场资料的潜在应用价值.     

西南季风期间斯里兰卡降水的年代际、年际变化及其与热带印度洋的联系（英文）

本文主要研究了1979—2016期间斯里兰卡在西南季风期间降水的年代际、年际变化以及与印度洋海温的联系.首先用经验正交的方法分析了斯里兰卡以及周边地区降水的时空分布,发现前两个模态能够解释超过70%的方差.其中第一模态为均一模态,且其PC1以及斯里兰卡7 a滑动平均降水序列都有年代际变化,降水异常在2000年前后异常偏多和偏少.通过合成分析发现2000年之后降水的异常减少与热带西部、中部印度洋的暖海温异常有关.暖海温异常通过调整经向环流引起了斯里兰卡上空的下沉运动,抑制了降水.在第二模态中,负的信号出现在斯里兰卡大部分地区,只有在斯里兰卡北部海角很小地区出现了正的信号.PC2表现出了年际变化,且与热带东南印度洋海温异常有显著的关系.通过Gill-Matsuno响应,热带东南印度洋海温异常造成热带北印度洋上空的气旋性环流异常,引起了水汽的辐合,从而利于降水.     

基于极值长度的平坦度量（英文）

极值度量是经典共形几何与拟共形几何中重要的研究对象,定义在拓扑四边形上的离散极值度量是平坦度量,由此平坦度量可以构造一种巧妙的组合结构.利用拓扑四边形的离散极值度量,可以实现一种新的共形参数化方法.     

基于Spiking神经网络的机械臂故障诊断（英文）

因为Spiking神经网络(Spiking neural networks,SNNs)能同时传递时空信息,SNNs包含优于传统神经网络的许多特性,因而更适用于动态时序信号的分析。碰撞和受阻是机械臂在靠近抓取位置时常见的两种故障。为区别此两种故障状态与正常工作状态,提出一种基于SNNs的新型机械臂故障诊断方法。讨论所提出的SNNs故障诊断方法的体系结构,比较了当SNNs故障诊断方法选用不同Spiking神经网络拓扑结构和不同参数时的诊断结果。试验结果表明所提出的基于Spiking神经网络的机械臂故障诊断方法是有效的。该方法有助于机械臂故障的正确诊断,并且对平稳安全的生产具有重要意义。     

基于时空纹理的实时群体行为检测（英文）

描述一套全新的基于时空纹理特征的群体行为模型并对其特征进行分析。该模型针对实时环境中的安检应用,使用丰富的底层图像特征及简洁的行为识别算法,另外定义并提取视频图像中群体行为的纹理特征,使用同性随机场加以描述。所建模型可以方便地定位出异常群体行为的发生位置及时间。通过实验可证明,该方法能快速有效地提取及分析视频异常行为,并能在基于闭路电视的智能安检系统中发挥其优势。     

基于SOPC的可重构运动控制平台（英文）

用于现代运动控制领域的控制器,既需具备强大的计算能力来满足速度和精度的要求,还需具备可重构性能,以便更改或添加新功能。本文提出一种可重构运动控制平台的设计方法,本设计利用可编程片上系统（SOPC）技术,为提高计算能力,用浮点数字信号处理器（DSP）代替片上定点处理器。软件采用基于多线程的框架,比单线程的架构更具柔性。在SOPC Builder工具下对功能模块进行重新组合,可对现场可编程门阵列（FPGA）系统进行快速配置以适应新的功能需求。从算法和功能上来说,该平台具有较好的可重构性,通过对三轴铣床的控制,证明了该设计方法的可行性。     

基于CDI的水和废水脱盐处理（英文）

对经济高效CDI电吸附方法在水和废水脱盐处理的研究状况及其碳电极材料进展进行分析.对不同类型的CDI及性能进行描述.同时,也对CDI碳电极的问题及其潜在的CDI发展进行了展望.     

基于LF RFID的进出检测算法（英文）

LF RFID技术的性能易受到复杂环境因素的影响,特别是在金属环境中,会导致检测精度低、稳定性差。为此,提出了一种基于改进的最大似然的准确定位算法的进出检测方法。该定位算法包括训练阶段和定位阶段。在训练阶段,建立了修正指纹数据库,用于修正由于环境因素造成的测距误差;在定位阶段,利用修正后的测距误差,通过最大似然算法来定位目标所携带的标签位置,以检测目标的进出状态。实验结果表明,该算法的检测精度可以达到3 cm,在设定的两种行走策略下,目标的进出检测精度可以达到99%以上,满足实际应用需要。     

基于滤波和递推的Hammerstein非线性系统估计与控制（英文）

本文提出一种基于滤波和递推的含测量噪声的Hammerstein系统参数估计与工业控制方法。Hammerstein非线性系统由神经模糊模型和线性状态空间模型组成,并利用由阶跃信号和随机信号组成的混合信号估计Hammerstein系统参数。首先,利用阶跃信号不激发静态非线性系统的特性,即Hammerstein系统的中间变量与输入具有不同幅值的阶跃信号,从而未知的中间变量可以利用输入替代,解决了中间变量信息不可测量问题。因此,基于设计的阶跃信号,利用递推增广最小二乘（RELS）算法估计状态空间模型参数。其次,为了有效处理测量噪声的干扰,引入数据滤波技术,并利用滤波RELS算法和聚类算法估计神经模糊模型参数。最后,利用Hammerstein系统的特殊结构,将非线性系统控制简化为线性系统控制,从而利用线性控制器进行控制。通过两个工业仿真案例验证了所提方法和控制策略的有效性和可行性。     

Roanu台风中突然天气变化的自动气象站资料评估（英文）

以斯里兰卡南部5.936 108°N、80.574 900°E处的自动气象站(AWS)的气象时间序列观测数据为依据,对2015年12月至2016年10月大气边界层的变化进行了定量分析.结果表明,印度洋北部的季风、气温、气压、相对湿度、降水和向下短波辐射的扰动随着季风的逆转而变化.2016年5月台风Roanu经过时,气压降低、相对湿度增大、降水增强和向下短波辐射减小,其特征是温度、相对湿度、降水和风速均迅速增加,之后气温和降水下降,而气压、向下短波辐射在急剧减小之后又急剧增大.自动气象站记录了台风到达前的气象条件,并自2016年5月13日起各个参数开始响应台风变化.从2016年5月28日开始,自动气象站记录台风通过后的气象条件,此时降水和向下辐射均减少.这些信号说明应用自动气象站可以持续观测台风条件.这项研究表明,斯里兰卡南部地区的气象数据可以用来进行天气评估,并可以对南部沿海地区的海气关系现象进行分析.此外,自动气象站的现场数据可以用作模型验证和参数化.     

基于因果表征学习的可控图像生成（英文）

人工智能生成内容（AIGC）已成为制作各种形式的大规模内容不可或缺的工具,特别是在图像生成和编辑中发挥重要作用。然而,图像生成和编辑的可解释性和可控性仍然是一个挑战。现有人工智能方法由于忽略图像内部的因果关系,往往难以生成既灵活又可控的图像。为解决这个问题,本文开发了一种新颖的因果可控图像生成方法,它将因果表征学习与双向生成对抗网络相结合。本文方法的关键在于使用因果结构学习模块学习图像属性之间的因果关系,并与图像生成模块中的编码器、生成器和联合鉴别器进行联合优化。基于这种方法,不仅可以学习图像潜在空间中的因果表征,进而实现因果可控的图像编辑,还可以利用因果干预操作生成反事实图像。最后,在真实世界的数据集CelebA上进行大量实验。实验结果证明所提方法的合理性和有效性。     

基于Transformer-GANs生成有风格调节的音乐（英文）

近年来,研究人员开发了各种算法来生成动听的音乐。然而,在生成过程中有时忽略了风格控制。音乐风格是指音乐作品呈现的具有代表性的特征,是音乐最突出的特质之一。本文提出一种创新的音乐生成算法,该算法能够根据指定的风格从零开始创作完整的音乐作品。算法引入了风格约束的线性生成器和风格鉴别器。风格约束生成器模拟MIDI事件序列,强调风格信息的作用。风格鉴别器应用对抗学习机制并引入两种创新的损失函数,以加强对音乐序列的建模。此外,本文首次建立了一个判别指标,以评估生成音乐与训练数据在音乐风格上的一致性。在现有公共数据集上,实验结果的客观和主观评价都表明我们的算法在音乐制作方面优于现有先进方法。     

基于气凝胶的多功能复合建筑结构（英文）

对气凝胶在多功能复合结构中的应用进行了回顾.首先介绍了材料的性能和强化二氧化硅聚合物的特性,然后是其在建筑结构中的应用.由于气凝胶力学特性差,即使问世以来,它的工程应用也是有限的.近年来一种新型的强化二氧化硅气凝胶聚合物,二氧化硅钠诺形式开发了出来.由于其具有低密度,很低的热传导性,良好的隔绝效果和高的力学性能,这种新材料成为理想的能效建筑材料.当处于热性能是非常重要的场合,隔绝材料就可以加装在复合结构中.目前市场已经开发出了一些产品,它们可以保证使用气凝胶的复合结构有进一步发展的可能.     

基于迭代剔除稀疏表示的人脸识别方法（英文）

近年来,人脸识别得到了广泛应用和快速发展。以协作表示分类(CRC)算法为代表的基于稀疏表示的分类方法取得了重大突破。然而,CRC因不能有效区分相似样本,从而非常容易分类错误。作为CRC的改进方法,两阶段测试样本稀疏表示方法(TPTSSR)剔除了那些对描述测试样本贡献不大的训练样本。但在TPTSSR中,仅进行一次剔除操作是远远不够的,因为某些无用样本仍可能被保留下来,同时那些有用样本可能会被随机删除。本文提出一种新的基于迭代剔除判别稀疏表示(DSP)方法,DSP利用稀疏参数直接度量训练样本的表示能力,同时通过多次迭代把大部分不相关的样本逐步剔除,从而避免误删有效样本。再通过在不同姿态、表情和噪声下的代表性人脸数据集进行实验,以评估DSP的性能。大量实验结果表明,在大部分情况下DSP比典型的SRC、CRC、RRC、RCR、SRMVS、RFSR和TPTSSR等算法具有更好的人脸识别效果。     

基于光纤布拉格光栅和放大基片的高灵敏度微位移传感器（英文）

提出了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的微位移传感器。该器件由一对中心波长不同的光纤布拉格光栅和一个杠杆结构的金属衬底组成,布拉格光栅采用飞秒激光相位掩模法制作。被测物体的位移由杠杆结构放大,并转换为布拉格光栅的轴向拉力。通过理论分析和有限元模拟获得的放大系数分别为2.67和2.5。实验结果表明,在0至50μm范围内,光纤光栅中心波长的偏移与被测物体的位移呈线性关系,位移灵敏度达到121 pm/μm。级联的布拉格光栅可用于温度补偿。     

基于MIPv6的WLAN和HeNB跨层无缝切换方案（英文）

在漫游情况下,基于3GPP标准网络架构,给出WLAN和HeNB之间一种跨层无缝切换方案。利用FMIPv6的基本思想,在第二层切换之前进行预认证处理,以减少切换的时间延迟。在切换期间,引入存储转发功能,以减少数据包的丢失。仿真分析表明,所给方案在信令开销、切换延迟和数据包丢失方面性能良好。     

一种基于矩阵的有限状态机静态分析方法（英文）

在有限状态机研究领域,传统矩阵法首先构造状态转移矩阵,然后利用状态转移矩阵的幂来表示系统动态转移过程。这一过程是有限状态机系统分析的基石。本文提出一种基于矩阵的静态方法。该方法从拓扑结构的视角审视有限状态机,而非传统动态转移过程的视角,因此能够避免现有方法中存在的“维度爆炸”问题。基于这种静态方法,本文重新分析确定有限状态机的闭环检测与可控性问题。此外,我们提出可控等价型与最小可控等价型概念,并给出相关算法。     

基于SoftSSD的快速固态硬盘固件原型开发（英文）

近年来,固态硬盘已被广泛用于新兴的数据处理系统中。从本质上讲,固态硬盘是一个复杂的嵌入式系统,涉及硬件和软件设计。对于软件设计来说,固件模块如闪存转换层协调了内部操作和闪存管理,并对固态硬盘的整体输入/输出性能至关重要。尽管市场上新的固态硬盘功能发展迅速,但由于缺乏真实和可扩展的固态硬盘开发平台,闪存固件的研究大多是基于模拟方法实现。本文提出SoftSSD,一个面向软件的用于快速闪存固件原型开发的固态硬盘开发平台。SoftSSD的核心是一个具有事件驱动编程模型的新型框架。通过该编程模型,新的闪存转换算法可以被直接集成到全功能的闪存固件中。由此产生的闪存固件可以部署到一个通过外设组件互连总线连接到主机系统的硬件开发板上并对其进行评估。不同于现有的面向硬件的开发平台,SoftSSD通过软件方式实现了大部分的固态硬盘功能组件。因此,曾经被限制在硬件中的数据流和内部状态现在可以用软件调试器来检查以提供更好的可观察性和可扩展性,这对闪存固件的快速原型设计和研究至关重要。我们描述了SoftSSD的编程模型和硬件设计,在原型开发板上进行了实际应用工作负载的实验,以展示SoftSSD的性能和实用性,并...     

基于ARIMA乘积季节模型的我国工业品出厂价格指数（PPI）预测

以乘积季节模型为理论基础,采用2006年1月至2018年12月的PPI月度数据,借助EVIEWS8.0软件,对数据进行逐期差分和季节差分消除趋势性和季节性,通过指标对比,建立了ARIMA(3,1,0)(1,1,1)24模型,并对PPI从2019年1月到6月的走势进行了预测,结果表明,该模型对PPI的短期预测具有较高的精度,可以为相关经济政策的制定提供参考。