基于添加人工数据的高差异性聚类集体生成方法

集体差异性被认为是集成学习中的一个关键因素,在聚类集成的研究中,生成聚类集体的方法有许多种,但就专门致力于生成高差异性聚类集体的方法研究较少,基于此,本文提出生成高差异性聚类集体的方法CEAN和ICEAN,在算法中通过引入人工数据来增加聚类集体的差异性,用实验比较了CEAN和ICEAN与文献中出现的常用聚类集体生成方法,实验表明CEAN和ICEAN确实能增加生成集体的差异性,从而在相似平均集体成员准确度情况下使得聚类集成的效果更好.     

一种基于EZW编码的数字图像加密算法

考虑到了图像数据量大会给网络传输带来巨大压力的问题,本文提出基于压缩编码技术的数字图像加密算法,将加密解密过程嵌入到图像的压缩编码与解压缩解码过程中,大大提高了加密解密速度,同时又可以利用较少的存储空间来存储这些图像文件,利用现有的网络带宽来传输它们.     

基于CAN总线的网络控制系统调度研究

网络控制是计算机技术、通信技术和控制技术融合发展所形成的一个新领域,网络调度对网络控制系统的性能有着重要影响.本文在介绍了网络的可调度性分析方法和基本调度算法之后,提出了一种改进的混合调度算法(MTS),并利用TrueTime工具箱构建了基于CAN总线的网络控制系统仿真平台.通过比较改进前后的MTS算法对电动机网络控制系统影响的仿真实验,证明了该算法的有效性,改进后网络控制系统的性能有了很大提高,超调量大大减小,调节时间缩短.     

引线键合匹配定位算法研究

为提高全自动引线键合机视觉定位系统的检测速度和定位精度,在对定位系统进行了深入分析的基础上,分别对系统的示教和键舍过程进行了参数优化.为了降低归一化灰度相关匹配算法的计算量,将算法的有效搜索范围的设定与眼点相联系,提高了算法的效率.最后.利用MATLAB软件编程实现了算法.仿真实验结果表明,针对678×576的引线框架实际图像,该算法定位的平均误差可控制在0.4像素以内,计算时间约为300ms.基本能满足自动键合机视觉系统的要求.     

基于AR技术的光交箱资源校准技术

光交箱端口状态对通信网络的正常运行具有重要作用,由于光交箱内部布线杂乱,容易对端口产生排线遮挡问题,导致传统的光交箱端口图像识别操作不便。文中提出了一种基于AR技术的光交箱资源校准技术,该技术可以对实时视频自适应选取关键帧,然后对关键帧进行光交箱端口状态和文字识别,最后返回加权融合后的识别结果,并利用实时AR交互指引巡检人员处理被遮挡端口,这不仅能提升巡检人员的工作效率,还能提高实时识别准确率。将该校准技术应用到光交箱端口的智能检测中,能对光交箱的端口识别提供极大便利。     

基于背景感知的相关滤波抗遮挡优化算法

针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题,以背景感知相关滤波(background aware correlation filters, BACF)算法为基础,提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征与颜色名称(color name, CN)特征;其次提出层级遮挡优化算法,在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量(average peak to correlation energy,APCE)和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化,并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度,以此判断造成目标外观变化的真正原因,进而决定是否更新模板;针对目标出视野问题,提出模板筛查策略,跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查,若目标丢失,则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试,优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。     

基于机器学习的超声造影分析综述

超声造影（Contrast-enhanced ultrasound, CEUS）通过外周静脉注入超声造影剂,显著增强来自肿瘤微血管的血流信号,便于临床医生以实时、动态的方式评估肿瘤血管生成、周边浸润等,广泛应用于多器官病变诊断、预后评估和治疗方案规划等方面。近年来,以深度学习为代表的机器学习方法快速发展,为动态超声造影智能分析带来新的机遇。深度学习方法很大程度上拓宽了超声造影临床应用范围,提高了其诊疗效能。但与常规超声影像类似,超声造影仍然存在斑点噪声、呼吸运动干扰和标准化程度低等问题,使得动态灌注时间、空间信息挖掘面临挑战。本文系统性回顾了近年来超声造影智能分析相关工作,涵盖良恶性鉴别、恶性分级、疗效预测和诊疗方案选择等方面应用,总结了当前影像组学及深度学习方法在超声造影分析领域的最新进展,并指出当前研究的局限性和未来发展方向。     

考虑电网阻抗耦合的模块化多电平换流器交直流侧阻抗通用计算方法

以模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)为技术路线的柔性直流输电技术在风电接入、电网异步互联等领域迅速发展。MMC的阻抗建模是分析柔性直流输电系统振荡起源的重要依据。文中分析MMC在交、直流侧激励下的谐波传递机制,建立一种适用于交、直流侧阻抗计算的通用方法。对一次系统频域建模关联了MMC所连接的交、直流侧网络阻抗,并考虑包含解耦双同步参考坐标系锁相环及负序内环控制在内的全部控制模块。通过求解线性方程组对MMC阻抗进行计算,并在PSCAD/EMTDC环境中对双端背靠背MMC系统在多种工况下1～5kHz频段内进行扫频,验证该方法的准确性,并详细分析网络阻抗耦合、控制链路延时、功率等级、负序内环和外环控制等因素对MMC阻抗的影响。     

A rare-earth spectral traceability anti-counterfeiting detection technology

In this paper, a rare-earth spectral traceability anti-counterfeiting detection technology is proposed. Configure rare-earth samples No.1, No.2 and No.3 with different doping ratios. The spectral signals of these three samples are collected and integrated into a sample library. The traceability anti-counterfeiting detection is to compare the spectral information of the samples to be tested with the established sample library by selecting specific wavelength points for light intensity values. If the sample to be measured meets the light intensity range of the established sample library at a specific wavelength point, the sample model will be output. If it does not meet the light intensity range, the sample to be tested is fake. After testing, the anti-counterfeit rate of samples No.1, No.2 and No.3 can reach 100%. This testing process does not destroy the sample, and the anti-counterfeit effect is unique and reliable.     

区块链分片技术综述

区块链作为分布式账本的关键技术之一,其去中心化、可匿名、不可篡改的特性受到学术界和工业界的青睐,被广泛应用于金融、数字货币、公共服务等领域。分片技术作为区块链扩容的主流方式之一,能够在不降低区块链去中心化程度的同时实现高性能的链上扩容,从而解决区块链可拓展性不足以及吞吐量较低的问题。介绍近年来出现的分片技术以及相关协议,总结分片技术的关键理论与方法,从分片配置、重配置、片内共识协议、跨片共识协议、状态存储等方面对分片技术方案进行对比,归纳不同分片方案在网络分片、交易分片、状态分片等设计中存在的优势和不足。同时,阐述一些经典分片技术在性能和实现方式上的特点,对许可区块链和无许可区块链、片内共识协议、跨片共识协议、准入性方案、状态分片方式等进行分析和概述。在此基础上,从分片内、分片间以及系统层级的角度总结分片技术当前所面临的困境和挑战,并对该领域的发展前景及未来研究方向加以展望。