用概率推导和加权迭代L1范数实现信号重构

在对信号稀疏性统计分析的基础上,将具有稀疏描述能力的拉普拉斯分布用于描述信号的先验分布,基于贝叶斯法,利用信号采样值、拉普拉斯先验分布和高斯似然模型,推导信号的后验概率密度估计;最后将最大后验概率(MAP)估计过程转化为加权迭代L1范数的最小化问题。在求解过程中,与非加权的L1范数法进行对比表明,信号重构性能明显提高;通过实验计算,详细讨论了其中一些参数的取值原则和范围;针对稀疏度不同的信号,随着信号非零点数的增加,本文算法重构结果明显优于基追踪(BP)和(OMP)法;与同类的IRL1算法相比较,本文算法更具普遍性和理论意义。     

梯度投影法求解压缩感知信号重构问题

将结合Barzilai-Borwein步长和非单调线搜索的梯度投影法用于压缩感知信号重构.分析了Barzilai-Borwein步长计算方法,结合其特点给出了非单调线搜索方法,为降低线搜索对算法性能的影响,引入了自适应的策略,最后给出了算法收敛性分析.实验结果表明,该算法能很好地重构不同稀疏度的信号,且在相同条件下,计算效率优于经典的基追踪法、正交匹配追踪和其他梯度投影法.     

基于注意力和双边滤波的装配体多视角变化检测方法

准确检测机械装配体在装配过程中的变化零部件,对于监测产品的装配顺序、提高装配质量、保障生产安全具有重要的意义。为了能够从多个角度检测机械装配体的变化零部件,提出基于三维注意力和双边滤波的机械装配体图像多视角变化检测网络(TAF Net)。为了提高机械装配体变化检测的准确性,TAF Net网络引入三维注意力机制,增强网络的细节特征提取能力;引入双边滤波,减少变化图像中的噪声,优化变化图像中零部件的边界。建立2个装配体变化检测数据集,分别为合成深度图像数据集、真实彩色图像数据集,使用2个数据集分别进行实验。结果表明：TAF Net网络能够精确检测出图像中的变化区域,在2个数据集中的综合评价指标F1_score都达到96%以上。     

强化装备研制过程环境与可靠性工程实施

在产品研制的过程中,为了提高产品的环境适应性和可靠性,应重点把握几个方面的工作,并对如何更好地开展产品环境适应性与可靠性工作提出了建议。