基于模糊聚类的图像分割研究进展

模糊聚类算法（Fuzzy C-Means,FCM）是一种基于软划分的聚类过程,已被广泛应用于机器学习、图像处理和计算机视觉等领域.虽然当前已涌现出大量关于FCM的图像分割算法,但仍然面临诸多挑战.本文将基于FCM的图像分割算法归纳为三类：基于空间邻域信息的FCM算法、基于直方图信息的快速FCM算法及基于维度加权的FCM算法.首先系统分析和阐述了各类FCM算法的研究现状,然后通过实验分析各类算法的性能,最后总结了FCM算法在图像分割中存在的问题以及将来的研究方向.     

Temperature-Induced Instabilities in Macro-Bend Fiber Based Wavelength Measurement Systems

An investigation of temperature-induced instabilities in a wavelength measurement system based on macro-bend fiber filter used in the ratiometric scheme are presented. Two wavelength measurement systems based on macro-bend fiber, a standard low bend loss single-mode fiber filter based system and a high bend loss fiber filter based system are considered. In the case of a low bend loss fiber filter based system, the oscillatory variation in the ratio response with temperature and the difference in the temperature-induced ratio variation at different wavelengths makes the temperature corrected calibration of the system unfeasible, which is essential for precise wavelength measurements. The high bend loss fiber filter based system is more sensitive to temperature than the low bend loss fiber filter based system, but critically for the high bend loss fiber filter based system the ratio has a linear variation with temperature, which can be corrected by a suitable temperature calibration process. Comprehensive studies on the temperature dependence of both the macro-bend fiber filter system and its effect on wavelength measurements are presented in this paper.      

基于TV屏的数字阅读业务研究

基于TV屏的相关增值业务正在兴起,文章描述了基于TV屏数字阅读业务的概念,对基于TV屏数字阅读业务的特点、业务技术框架进行分析,并对数字阅读业务的业务模式、盈利模式进行了探讨。     

Modular design of mechatronic systems with function modeling

This paper develops a modularization scheme based on the functional model of a system. The modularization approach makes use of the function–behavior–state (FBS) model of the system to derive the entity relations. The design structure matrix (DSM) is automatically constructed based on the FBS model. In this way, the tedious work of filling the DSM entries based on expert knowledge is avoided. The approach makes use of k-means clustering algorithm to allow the user to try different number of clusters in a fast way. The k-means clustering is adopted for DSM based modularization by defining a proper entity representation, relation measure and objective function. Two modularization schemes are performed, one based on the immediate relations and one on the deeper behavioral relations between the components. Considering the application on the shifting system of the Delft University of Technology (DUT) Formula Student car, the latter modularization resulted in more mechatronic behavior based modules, while the former resulted in modules based on mere disciplinary and spatial closeness.     

雷达信号侦收自主处理结构分析

针对复杂电磁环境下雷达信号侦收问题,分析了认知电子战的概念与特点,从认知侦察的角度探讨了几种信号自主处理结构。在电磁环境态势感知方面探讨了基于动态频谱以及信号流密度的资源调度结构;在信号检测方面分析了基于接收信号质量的并行算法处理结构;在脉内分析方面,提出了基于成分探测法的调制类型自主识别结构;在参数估计方面,提出了基于参数估计可靠性评估的反馈式自主分析结构;在知识库更新方面,分析了基于辐射源威胁等级的信号处理结构。为认知电子战中新型雷达侦察接收机的设计提供借鉴思路。     

基于应用的实时网络管理

本文针对指挥信息系统实时网络管理需求，通过对现有网管系统组成、网络管理技术和功能的分析，提出指挥信息系统基于应用的实时网络管理设想。     

基于AFDX的跨总线ARINC615协议软件设计及实现

ARINC615协议定义了一种基于ARINC429总线的数据加卸载方法,在以AFDX网络为核心的航电网络中,数据加载器一般为基于AFDX通信的端系统设备,为了完成航电网络加载器对ARINC429总线设备的加载,文章提出了一种基于AFDX的跨总线加载结构,采用有穷状态机的方法实现了ARINC615协议的功能,设计并实现了基于ARINC615协议的应用软件,保证了文件传输的有效性和可靠性。     

基于IEEE标准的电脑鼠走迷宫的智能算法研究

通过对基于IEEE标准的电脑鼠走迷宫的软件控制部分进行分析和研究,提出了一种基于向心法则和向点法则的深度优先法和洪水填充法相结合的智能搜索算法,该算法第一次搜索时采用基于向心法则的深度优先法,第二次搜索时采用基于向点法则的深度优先法,并且设计"热区"确定返回起点时机,回溯和冲刺时采用洪水填充法寻找最优路径.此外,对电脑...     

嵌入式内存数据库的一种数据组织方式

针对嵌入式系统对数据管理的实际需求,提出了一种数据组织方式.该方式采用基于内存页的物理存储方法和基于Hash表与T-树索引的逻辑组织方法,适用于在嵌入式系统中构建基于内存的关系型数据库.     

一种基于合同理论的可激励联邦学习模型

针对目前较少研究去中心化联邦学习中的激励机制设计,且已有联邦学习激励机制较少以全局模型效果为出发点的现状,该文为去中心化联邦学习加入了基于合同理论的联邦学习激励机制,提出一种新的可激励的联邦学习模型。使用区块链与星际文件系统(IPFS)取代传统联邦学习的中央服务器,用于模型参数存储与分发,在此基础上使用一个合同发布者来负责合同的制定和发布,各个联邦学习参与方结合本地数据质量选择签订合同。每轮本地训练结束后合同发布者将对各个本地训练模型进行评估,若满足签订合同时约定的奖励发放条件则发放相应的奖励,同时全局模型的聚合也基于奖励结果进行模型参数的聚合。通过在MNIST数据集以及行业用电量数据集上进行实验验证,相比于传统联邦学习,加入激励机制后的联邦学习训练得到的全局模型效果更优,同时去中心化的结构也提高了联邦学习的鲁棒性。     

面向双曲线形态的探地雷达图像识别技术综述

探地雷达作为一种重要的无损探测技术,可以准确快速对浅层地表进行成像,以获取埋设目标的空间与几何信息.该文在分析探地雷达成像模型与目标识别基本思路的基础上,简述和归纳了七类探地雷达图像双曲线特征的检测方法,分别为基于双曲线性质、时域信号分析、数字图像分析、机器学习、数学模型、综合性方法以及深度学习方法,最后展望了深度学习在双曲线形态识别中的应用前景.     

一种改进的基于峰值信噪比-高阶奇异值分解的天波超视距雷达自适应海杂波抑制算法

天波超视距雷达(OTHR)舰船目标的检测性能受目标区海杂波的影响严重,准确且自适应的海杂波抑制效能对改善低可探测舰船目标的检测性能意义重大。该文针对基于高阶奇异值分解(HOSVD)的海杂波抑制算法非自适应机制的不足,通过引入峰值信噪比(PSNR),提出一种改进的基于PSNR-HOSVD的自适应算法。该算法仅利用第3等效模式展开矩阵的左奇异向量构造一个投影矩阵,相比于HOSVD算法,该文算法可有效降低计算复杂度,同时由于海杂波仅在第3等效模式展开矩阵的列空间中具有聚集特性,因此该文算法具有比HOSVD算法更好的海杂波抑制性能。实测数据处理结果表明,在电离层状态理想和非理想的情况下,该文PSNR-HOSVD自适应算法的性能均优于EVD自适应算法和HOSVD非自适应算法。     

基于Transformer编码器的金融文本情感分析方法

目前针对文本情感分析的研究大多集中在商品评论和微博的情感分析领域,对金融文本的情感分析研究较少。针对该问题,文中提出一种基于Transformer编码器的金融文本情感分析方法。Transformer编码器是一种基于自注意力机制的特征抽取单元,在处理文本序列信息时可以把句中任意两个单词联系起来不受距离限制,克服了长程依赖问题。文中所提方法使用Transformer编码器构建情感分析网络。Transformer编码器采用多头注意力机制,对同一句子进行多次计算以捕获更多的隐含在上下文中的语义特征。文中在以金融新闻为基础构建的平衡语料数据集上进行实验,并与以卷积神经网络和循环神经网络为基础构建的模型进行对比。实验结果表明,文中提出的基于Transformer编码器的方法在金融文本情感分析领域效果最好。     

MIMO-OFDM系统中一种基于自适应滤波的信道估计方法

该文提出了一种适用于MIMO-OFDM系统的基于自适应滤波器的信道估计方法,此方法在不需要任何信道统计信息的前提下,通过自适应滤波的方法对时变信道状态参数进行即时跟踪与估计。仿真结果表明该文提出的基于自适应滤波的信道估计方法,相比于不考虑噪声的基于LS算法的信道估计方法,MSE和BER性能均有很大的提高。其中基于LMS滤波器的信道估计方法具有计算复杂度小的特点;而基于RLS的信道估计方法具有收敛速度快,MSE和BER性能均优于基于LMS方法的特点。     

地面数字电视的单载波与多载波技术

介绍地面数字传输技术的单载波和多载波系统的基本概念。结合采用单载波制式的ATSC标准和采用多载波系统的DVB-T,以及基于单载波时域调制技术的ADTB-T方案进行了讨论。     

Distributed dynamic load balancing with applications in radio access networks

Managing and balancing load in distributed systems remains a challenging problem in resource management, especially in networked systems where scalability concerns favour distributed and dynamic approaches. Distributed methods can also integrate well with centralised control paradigms if they provide high‐level usage statistics and control interfaces for supporting and deploying centralised policy decisions. We present a general method to compute target values for an arbitrary metric on the local system state and show that autonomous rebalancing actions based on the target values can be used to reliably and robustly improve the balance for metrics based on probabilistic risk estimates. To balance the trade‐off between balancing efficiency and cost, we introduce 2 methods of deriving rebalancing actuations from the computed targets that depend on parameters that directly affects the trade‐off. This enables policy level control of the distributed mechanism based on collected metric statistics from network elements. Evaluation results based on cellular radio access network simulations indicate that load balancing based on probabilistic overload risk metrics provides more robust balancing solutions with fewer handovers compared to a baseline setting based on average load.     

光谱和成像融合技术检测猪肉中挥发性盐基氮

挥发性盐基氮(TVB-N)含量是评价猪肉新鲜度的重要指标。尝试融合光谱和成像技术检测猪肉中TVB-N含量。实验以不同新鲜度的猪肉样本为研究对象,同时采集近红外光谱数据和图像数据,并对其分别进行特征提取和主成分分析,利用反向传播神经网络构建猪肉TVB-N的定量预测模型。实验结果表明,融合模型要优于单一技术模型,模型交互验证均方根误差(RMSECV)为1.2975,对独立样本预测时相关系数达到0.957。研究表明基于光谱和成像融合技术检测猪肉中TVB-N含量是可行的,检测结果的准确性和稳定性较单一技术有所提高。     

基于Kinect的实时深度提取与多视绘制算法

提出了一种基于Kinect的实时深度提取算法和单纹理+深度的多视绘制方法。在采集端,使用Kinect提取场景纹理和深度,并针对Kinect输出深度图的空洞提出一种快速修复算法。在显示端,针对单纹理+深度的基于深度图像的绘制(DIBR,depth image based rendering)绘制产生的大空洞,采用一种基于背景估计和前景分割的绘制方法。实验结果表明,本文方法可实时提取质量良好的深度图,并有效修复了DIBR绘制过程中产生的大空洞,得到质量较好的多路虚拟视点图像。以所提出的深度获取和绘制算法为核心,实现了一种基于深度的立体视频系统,最终的虚拟视点交织立体显示的立体效果良好,进一步验证了本文算法的有效性。本文系统可用于实景的多视点立体视频录制与播放。     

基于策略的网络性能管理系统的设计

针对传统网络性能管理在功能和性能上存在的不足,旨在提出一种基于策略的网络性能管理方法,该方法能实时监测网络的运行情况,及时了解网络运行的性能状态,根据预定的策略进行相应的分析处理,大大减轻管理员的操作负担,实现一定的智能化管理。论述了基于策略的性能管理软件系统的设计和工作原理。通过性能管理软件在检测到链路误码率增大时,采用策略进行自动化和智能化控制的实例,验证了基于策略的智能化性能管理。     

基于注入电流法的超高压电网TCSC模型设计

本文介绍了TCSC的基本原理和工作方式,提出了一种基于注入电流法的TCSC串补模型,有利于稳定计算和收敛.在此模型的基础上设计了基于能量函数法TCSC模糊逻辑控制器,该控制器能依据模糊规则自适应地对控制参数进行调节,具有较强的鲁棒性.给出了应用电科院7节点系统的仿真例算,说明了基于注入电流法的可控串补模型在超高压电网环境下的可行性.