非参数贝叶斯分类字典学习的MRI重建方法

为提高磁共振图像的重构质量,提出一种基于非参数贝叶斯分类字典学习的重建方法.通过差分变换,在梯度域中利用无限高斯混合模型将图像块自动聚类,对具有相似结构的图像块进行分类训练字典.采用非参数贝叶斯字典学习方法训练字典,克服传统字典学习对参数选择的依赖性.实验结果表明,与目前几种典型的磁共振图像重建方法相比,该方法的峰值信噪比平均提高2.9 dB;在同一噪声水平下,该方法抗噪性能更强,重构质量更优.     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法

针对传统的表面缺陷检测方法只能对具有高对比度或低噪声的明显缺陷轮廓进行检测的问题,提出了一种基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法来准确定位和分类从实际工业环境捕获的输入图像中出现的缺陷。首先,设计了一种级联自动编码器（CAE）架构用于分割和定位缺陷,其目的是将输入的原始图像转换为基于CAE的预测蒙版;其次,利用阈值模块对预测结果进行二值化以获得准确的缺陷轮廓;然后,把缺陷区域检测器提取并裁剪出来的缺陷区域视为下一个模块的输入;最后,将CAE分割结果的缺陷区域通过知识蒸馏进行类别分类。实验结果表明,与其他几种表面缺陷检测方法相比,所提出的方法综合性能最好,其缺陷检测平均准确率为97.00%。该方法能够有效地对较小的、边缘不清晰的缺陷进行分割,满足对物品表面缺陷实时分割检测的工程要求。     

解剖特征引导软式内镜机器人自主介入策略研究

以上消化道介入为例,在前期研制的YunSRobot内镜机器人平台上开展软式内镜自主介入策略研究.基于Faster-RCNN算法和数学形态学图像处理方法从镜下图像中提取消化道解剖特征,并设计自主化镜体操控和弯曲定向策略实现内镜在上消化道中的自主介入.在高仿真度的上消化道模型中开展了对照实验,结果表明本文方法的介入成功率为100％.与非专业人员主从介入相比,平均耗时从262.01 s降低到197 s,介入力的最大值从11.8 N降到9.6 N.与专业人员主从介入相比,介入力最大值基本一致,仅多耗时34.33 s.本文提出的自主化介入策略可以拓展到呼吸道、尿道等其他腔道的软式内镜介入.     

基于变换无迹卡尔曼滤波的随钻测量误差在线辨识

针对随钻测量(MWD)工作环境复杂多变,随钻器件测量的精度降低的问题,设计了基于变换无迹卡尔曼滤波(TUKF)法对测量误差进行在线辨识和补偿.首先,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,选取导航误差参数以及传感器误差参数作为系统状态变量;然后,以钻杆钻进时实时解算出的姿态角与钻机每次停机时的钻具姿态角作差作为系统观测量,设计状态方程和量测方程对惯性器件误差进行在线辨识;最后,通过误差补偿方程对惯性器件进行补偿.运用此方法分别设计了振动台实验、模拟钻进实验和钻进实验,实验结果表明,设计的在线辨识方案通过标定补偿后,随钻测量中钻具的工具面角输出误差减小到0.8°,倾斜角输出误差减小到1°,比无迹卡尔曼滤波方法精度提高了50％,所提方法克服了随钻测量时钻具振动带来的影响,为实际钻井进一步提高数据可信度提供理论依据.     

基于核保持嵌入的子空间学习

子空间学习是特征提取领域中的一个重要研究方向,其通过一种线性或非线性的变换将原始数据映射到低维子空间中,并在该子空间中尽可能地保留原始数据的几何结构和有用信息.子空间学习的性能提升主要取决于相似性关系的衡量方式和特征嵌入的图构建手段.文中针对子空间学习中的相似性度量与图构建两大问题进行研究,提出了一种基于核保持嵌入的子空间学习算法(Kernel-preserving Embedding based Subspace Learning,KESL),该算法通过自表示技术自适应地学习数据间的相似性信息和基于核保持的构图.首先针对传统降维方法无法挖掘高维非线性数据的内部结构问题,引入核函数并最小化样本的重构误差来约束最优的表示系数,以期挖掘出有利于分类的数据结构关系.然后,针对现有基于图的子空间学习方法大都只考虑类内样本相似性信息的问题,利用学习到的相似性矩阵分别构建类内和类间图,使得在投影子空间中同类样本的核保持关系得到加强,不同类样本间的核保持关系被进一步抑制.最后,通过核保持矩阵与图嵌入的联合优化,动态地求解出最优表示下的子空间投影.在多个数据集上的实验结果表明,所提算法在分类任务中的性能优于主流的子空间学习算法.     

基于用户兴趣词典和LSTM的个性化情感分类方法

微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度.     

基于tPUF的物联网设备安全接入方案

针对现有的物联网设备安全接入方案不适用于资源受限的物联网设备的问题,提出一种基于tPUF的物联网设备安全接入方案。利用物理不可克隆函数技术（Physical Unclonable Function,PUF）,物联网设备不需要存储任何秘密信息,实现设备与认证端的双向认证以及协商会话秘钥;利用可信网络连接技术（Trusted Network Connect,TNC）,完成认证端对物联网设备的身份认证、平台身份认证、完整性认证。安全性分析表明,方案能够有效抵抗篡改、复制、物理攻击等。实验结果表明,相较于其他方案,该方案明显降低了设备的资源开销。     

基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法

数学表达式相似度计算在信息检索中起着重要的作用,但现有的计算方法较少考虑数学表达式侧重点对相似度计算准确度的影响。为解决该问题,提出一种基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法。针对侧重点主观性强的特点,定义表达式元素映射规则,使用[K]-means++算法对数学表达式聚类,从而归纳出数学表达式所属侧重点簇;以侧重点簇为依据,使用遗传算法对相似度计算方法中相关参数进行优化调节,以加强侧重点对相似度结果的影响。对比实验表明,该方法的相似度计算性能有所提高,得到的表达式结果列表更为理想。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。