潜艇作战仿真方法与系统设计

潜艇作战仿真是潜艇作战问题研究的重要方法之一.基于分布交互式仿真技术体系,提出了潜艇作战仿真的闭环仿真和开环仿真方法,构建了潜艇作战仿真系统的典型架构;设计了潜艇作战闭环仿真方法,包括集群并行仿真任务调度方法和蒙特卡罗并行仿真算法;构建了潜艇作战系统开环仿真系统,实现了潜艇作战系统LVC一体化仿真;设计并优化了潜艇作战仿真流程.提出的潜艇作战仿真方法实现了对仿真软硬件资源的充分利用,显著提高了仿真任务吞吐率和仿真效率,拓展了仿真应用范围,已经在潜艇作战问题研究实践中得到了成熟应用.     

基于改进LLE算法的手势特征提取研究

在人机交互领域中,基于视觉的手势特征提取成为研究的热点,但手势存在较大范围的变化,很难实现对手势的有效分类.研究了一种基于LLE改进算法的手势特征提取方法.先将手势特征数据中的某个数据点与邻近数据点组成局部线性关系,对重构误差进行拉格朗日乘子算法优化处理,求出新的局部重建权值矩阵,为了使局部线性关系能够满足低维度空间,通过求解映射矩阵的方法,将手势特征样本数据的目标特征空间映射到低维度空间中.采用稀疏观察手势描述法对手势特征进行提取,根据手势参数对手势轨迹数据进行归一化处理,为了提高手势特征提取的实时性,采用支持向量分类器的方法将手势从难以分类的空间映射到高维度的手势空间中.实验结果表明,所提方法对手势的查准率和召回率较高,泛化性较好,即使在样本数据很少的情况下,也具有较好的识别效果.     

交互医学图像处理平台的研制

医学图像处理是一门包含大量的数学、图像处理知识点的课程,我校不同专业对此门课程的要求不一,导致教、学环节存在一定的困难,根据我校三区一园的格局,以医学图像处理基本功能模块为基础,辅以Matlab、C++混合编程,开发了可远程访问的交互医学图像处理平台[1],可根据不同专业的学习各取所需,各有侧重,实现同一平台,多种应用,并以水平集分割为例详细介绍了平台的使用,并经我校生物医学工程专业学生试用,效果良好。     

土壤电阻率影响下输电杆塔线路自主防雷保护系统设计

传统防雷系统存在防雷水平不佳,花费过高等问题,为此,设计一种土壤电阻率影响下输电杆塔线路自主防雷保护系统.结合信息中心机房设计系统的硬件部分,详细描述系统硬件的设计原则.由于土壤电阻率影响下输电杆塔线路的杆塔横担接地,采用延续伸长接地体连接各个基杆塔的接地装置,为输电杆塔线路自主防雷提供一条低阻通道,有效预防输电杆塔线路遭受雷击.仿真实验结果表明,所设计系统能够有效防止雷电攻击,同时为后续的研究奠定坚实的基础.     

一种洛伦兹力微机械谐振磁传感器建模及数值仿真

针对微机械洛伦兹力谐振磁传感器灵敏度受驱动控制电路和谐振频率漂移影响问题,利用平均周期法分析了鉴相器为异或门的锁相环频率跟踪电路的动力学模型,并求解出频率跟踪的稳定条件和稳态振幅平衡点.设计的磁传感器数值建模及仿真实验表明:当锁相环积分器系数小于临界值时,环路频率跟踪稳定;当锁相环积分器系数大于临界值时,频率跟踪振荡;稳态振幅与理论分析一致,灵敏度与接口电路无关;频率跟踪动态过程与压控振荡器初始频率ω0、积分系数kI、滤波器时间常数ξ有关.     

微米纳米会议投稿------带有保险锁的MEMS安保装置设计与性能测试

安全保险装置是在引信安全系统中起隔爆和解保作用的装置,是安全系统的核心部件。本文设计了一种带有保险锁的MEMS安保机构,该安保装置利用后坐力及离心力解除保险,实验证明在后坐力大于2.6万g,离心转速大于18000转/分钟时装置可正常实现解除安保功能。     

基于多模态特征融合的三维点云分类方法

针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。     

基于深度残差长短记忆网络交通流量预测算法

针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出一种基于长短时记忆（LSTM）网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,通过在编解码器中加入LSTM网络来挖掘不同尺度的时间域特征;其次,构建基于注意力机制挤压激励（SE）模块的卷积残差网络嵌入到LSTM网络结构中,从而挖掘交通流量数据中的空间域特征;最后,将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中,实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析,实验结果表明,相较于原始的基于图卷积的模型,所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差（RMSE）分别获得了1.622和0.08的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。     

基于自动编码器的深度伪造图像检测方法

基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。     

区块链环境下基于秘密共享的数字权限管理方案

针对数字权限保护中对内容加密密钥的安全保存和有效分发的需求,提出了一个区块链环境下基于秘密共享的数字权限保护方案。该方案主要包括系统初始化、内容加密、许可授权和内容解密4个协议。在该方案中,利用Pedersen可验证秘密共享方案和属性基加密（ABE）算法来实现内容加密密钥的保护和分发,将内容提供商从管理内容加密密钥的任务中解放出来,从而确保了密钥管理的安全性和灵活性。此外,基于区块链的数字权限保护方案具有信息公开透明、不可篡改等特点。安全性分析表明,该方案在区块链环境下是安全可行的;仿真实验结果表明,该方案能够以较低的开销实现数字内容的权限保护。