多尺度超像素分割和奇异谱分析的高光谱影像分类

目的 高光谱影像（hyperspectral image,HSI）中“同物异谱,异物同谱”的现象普遍存在,使分类结果存在严重的椒盐噪声问题。HSI中的空间地物结构复杂多样,单一尺度的空间特征提取方法无法有效地表达地物类间差异和区分地物边界。有效解决光谱混淆和空间尺度问题是提高分类精度的关键。方法 结合多尺度超像素和奇异谱分析,提出一种新的高光谱影像分类方法,从而充分挖掘地物的局部空间特征和光谱特征,解决空间尺度和光谱混淆的问题,提高分类精度。利用多尺度超像素对影像进行分割,获取不同尺度的分割影像,同时在分割区域内进行均值滤波,减少类内的光谱差异,增强类间的光谱差异;对每个区域计算平均光谱向量,并利用奇异谱分析方法获取光谱的主要鉴别特征,同时消除噪声的影响;利用支持向量机对不同尺度超像素分割影像进行分类,并进行决策融合,得到最终的分类结果。结果 实验选取了两个标准高光谱数据集和一个真实数据集,结果表明,利用本文算法提取的光谱—空间特征进行分类,比直接在原始数据上进行分类分别提高约26.8%、9.2%和13%的精度;与先进的深度学习SSRN （spectral-spatial residual network）算法相比,本文算法在精度上分别提升约5.2%、0.7%和4%,并且运行时间仅为前者的18.3%、45.4%和62.1%,处理效率更高。此外,在训练样本有限的情况下,两个标准数据集的样本分别为1%和0.2%时,本文算法均能取得87%以上的分类精度。结论 针对高光谱影像分类中的难题,提出一种新的融合光谱和多尺度空间特征的HSI分类方法。实验结果表明,本文方法优于对比方法,可以产生更精细的分类结果。     

基于眼动点视觉先验与边缘优化的显著性检测

图像显著性检测是计算机视觉中的基础研究课题之一.当前基于深度学习的方法虽然能够有效提高显著性检测结果的准确性,但是在显著性目标的物体边缘细节提取方面还不能令人满意.为此,提出了一种基于眼动点预测先验的边缘细化网络用于显著性目标提取.首先,对输入图像进行眼动点预测,将生成的特征图像作为后续显著性检测的视觉先验;其次,利用多注意力机制VGG16网络进行显著性目标特征提取;最后,对特征图像进行质量优化处理,进一步提升图像显著图的质量.实验结果表明,在3个公开数据集(DUTS,ECSSD,HKU-IS)上,所提方法与其他6个主流方法相比,取得了更好的显著性检测效果.     

基于小波变换的电能质量监测

针对噪声系数的幅度随着尺度增加而减小的特点,提出了一种改进的基于小波分解层数的波段自适应降噪算法.利用Matlab仿真软件建立了电压暂降的系统模型,运用小波分析的方法对污染白噪声的电压暂降信号进行了时频分析和降噪处理,分析了软硬阈值降噪方法.实验结果表明,该方法通过调整两个可调参数获得较优的小波系数阈值估计,与常见的三种典型算法相比不仅较好地去除了噪声干扰,且信噪比更高,均方误差更小,同时具有更优的信息保全能力.     

基于层叠模型的网络流量异常检测方法*

进行网络流量异常检测,需要对正常流量行为建立准确的模型,根据异常流量与正常模型间的偏离程度作出判断。针对现有网络流量模型中自相似模型与多分形模型无法全面刻画流量特征的不足,提出了一种基于流量层叠模型分析的异常检测算法,采用层叠模型对整个时间尺度上的流量特征进行更准确的描述,并运用小波变换对流量的层叠模型进行估计,分析异常流量对模型估计的影响,提出统计累计偏离量进行异常流量检测的方法。仿真结果表明,该方法能够有效检测出基于自相似Hurst系数方法不能检测的弱异常以及未明显影响Hurst系数变化的异常流。     

120°相带环形绕组圆筒型永磁直线发电机定位力降低的优化设计

圆筒型永磁直线发电机(TPMLG)采用120°相带环型绕组可以提高其功率密度,然而,TPLMG具有较大的定位力,这会引起发电机的振荡甚至使系统不稳定.为了解决这一问题,该文对120°相带环形绕组(120°-TPMLG)的圆筒型永磁直线发电机进行优化设计.首先利用有限元方法研究不同结构参数(定子铁心长度、极弧系数、槽肩宽度、定子齿宽和气隙长度)对定位力的影响.根据分析结果,结合田口方法对发电机进行优化设计,在不损失输出功率的情况下使定位力最小,得到120°-TPMLG的最优结构参数.为了验证优化设计过程的有效性,将优化后的120°-TPMLG与初始发电机的性能进行比较.结果表明,优化后的120°-TPMLG的定位力得到了极大的减小,输出功率也略有增加.因此,该文采用的优化方法对减小120°-TPMLG的定位力是有效的.     

铝电解电流效率的研究(铝铜合金阴极)

本文对实验室铝电解槽的电流效率进行了测定。电流效率是电流强度,阴极合金组份和温度的函数。此外,本文还对阴极铝的溶解速度进行了计算,建立了阳极电流密度和阴极电流密度对电流效率综合影响的数学公式,并对工业电解槽,三种不同的槽膛内型对电流效率的影响进行了讨论。     

Creep behavior and microstructure evolution of directionally solidified superalloy IC 10 at high temperature

The creep behavior of directionally solidified （DS） superalloy IC 10 was investigated under 192 MPa and 218 MPa at 980 ℃. Under the testing conditions, the marked creep characteristic of the superalloy is that the creep curve has a short primary and secondary stage and a long tertiary stage. Another creep characteristic is that the superalloy has excellent plasticity at high temperature. To study the creep behavior, the microstructure was observed by SEM and TEM. Different from other microstructure of Ni-base superalloys, superalloy IC10 forms incompletely rafted γ＇ phase during the creep processes. To understand the creep deformation mechanism of superalloy IC10, the movement of dislocations was analyzed. The results show that the dislocations moving in the γ matrix and climbing over the γ＇ precipitates is the main deformation mechanism under the experimental conditions.     

网络链路性能参数估计的层析成像方法综述

网络层析成像能够在网络内部节点不提供测量协作的情况下,根据端到端的测量结果,间接地估计网络内部链路性能参数,是一种重要的网络测量手段,能直接指导网络管理和网络优化,目前受到国内外学术界和工业界广泛的关注.在广泛收集国内外资料的基础上,首先总结了目前网络层析成像使用的主要端到端测量方法和技术;再根据不同参数对链路性能刻画程度的不同,将链路性能参数的网络层析成像方法分为两类:定量参数推断方法和定性参数推断方法;然后,针对不同类型参数的估计问题,概括分析了现有算法的特点;最后指出该类方法未来的研究方向与潜在的应用前景.     

复杂网络结构的稳定性与鲁棒性研究

在对复杂网络研究的过程中,根据网络结构中结点连接度的连接倾向而将其划分为3种类型,即异配网络、同配网络、中性网络,采用变量梯度分析法分别对其稳定性进行判定与分析。理论分析表明,异配网络在大范围内是稳定的,同配网络状态是不稳定的,中性网络的稳定性不能确定,需要根据结点总体连接度的倾向性才能确定其是否处于稳定状态。同时对复杂网络的鲁棒性研究的仿真结果表明,其稳定性与鲁棒性具有正相关性,即异配网络的鲁棒性最好,中性网络次之,同配网络的鲁棒性脆弱。     

水杯曲面造型及逼真渲染过程

随着现代制造业对外观、功能、实用设计等要求的提高,曲线曲面造型越来越被广大工业领域的产品设计所引用,曲线曲面造型设计不仅应用于电子产品外形设计行业、航空航天领域以及汽车零部件业等专业领域,日常生活中也