数字化在管道检验中的应用与展望

本文对管道检验工作中数字化技术的应用现状问题进行了简要分析,提出可通过建立数字化管道检验工作平台以提高管道检验的工作效率.     

适用于低频率生理信号片上谱分析的低功耗数字芯片设计

本文针对人体传感网络的应用定制设计了一款基于片上处理技术的低功耗的数字芯片。该数字芯片主要包括一个用于生物医学信号谱分析的可扩展FFT处理模块,一个授权的ARM7TDMI内核和其他外围IP模块。该FFT采用了一种新的混合结构,存储器优化,减少乘法器,高效率的地址产生技术来降低功耗。芯片经过流片,并实际测试后表明,性能方面能满足生物医学信号处理要求,功耗方面,在1.8v输入下,功耗仅0.69mW @ 1MHz,该芯片计算256点FFT的能量是基于ARM7嵌入式平台计算所耗功耗的0.9%,同时,与业界主流ASIC实现的FFT相比,也具有低功耗优势。     

应用SVM的PM2.5未来一小时浓度动态预报模型

目前现有的PM2.5模式预报值偏离实况观测值较大。针对上述问题,从上海浦东气象局获得2012年11月~2013年11月的PM2.5实况观测浓度、PM2.5模式预报（WRF-CHEM）浓度和主要气象影响因子的模式预报数据资料,在PM2.5模式预报数据的基础上,加入另外5个主要气象影响因子的模式预报数据,应用支持向量机（SVM）建立动态预报模型,提高PM2.5未来一小时浓度预报的精度,并且与径向基神经网络（RBFNN）、多元线性回归法（MLR）、WRF-CHEM作对比。实验结果表明:该算法较大提高了PM2.5未来一小时浓度预报的精度,预报精度优于RBFNN、MLR和WRF-CHEM,并且对PM2.5浓度变化剧烈的情况具有较好地预报能力。     

基于PCB图像预处理的研究及其实现

为改进印刷电路板(PCB,Printed Circuit Board)图像的质量,针对后续对PCB图像的识别率的提高,运用MATLAB语言对原始图像进行了前期处理,主要包括图像空间域的灰度变换以及图像平滑滤波来消除噪声。首先研究了噪声门限,中值滤波以及快速中值滤波方法,并且提出了一种快速加权中值滤波算法,通过MATLAB处理图像,灰度直方图以及频谱图进行对比分析,结果表明快速加权中值滤波算法解决了PCB图像对比度差,噪声大,细节模糊等方面的问题,使图像质量有了很大的改善。     

光纤光栅的电磁调谐

提出了一种光纤光栅电磁调谐的新方法.实验表明,此种调谐方法在0～85.5 mA电流范围内,光纤光栅波长移动达1.16 nm.该调谐系统具有结构简单、灵敏度高等优点.     

基于掩模提取的SAR图像对抗样本生成方法

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的对抗样本生成在当前已经有很多方法,但仍存在对抗样本扰动量较大、训练不稳定以及对抗样本的质量无法保证等问题。针对上述问题,提出了一种SAR图像对抗样本生成模型,该模型基于AdvGAN模型架构,首先根据SAR图像的特点设计了一种由增强Lee滤波器和最大类间方差法（OTSU）自适应阈值分割等模块组成的掩模提取模块,这种方法产生的扰动量更小,与原始样本的结构相似性（structural similarity,SSIM）值达到0.997以上。其次将改进的相对均值生成对抗网络（relativistic average generative adversarial network,RaGAN）损失引入AdvGAN中,使用相对均值判别器,让判别器在训练中同时依赖于真实数据和生成的数据,提高了训练的稳定性与攻击效果。在MSTAR数据集上与相关方法进行了实验对比,实验表明,此方法生成的SAR图像对抗样本在攻击防御模型时的攻击成功率较传统方法提高了10%～15%。     

基于衍射色散原理的光谱共焦位移测量技术综述

位移检测技术是几何量精密测量的基础,在当代精密制造领域应用广泛。光谱共焦位移测量技术具有对环境杂散光、被测物倾斜、材料类型不敏感,测量频率高以及分辨率高等优点,可以检测位移量、表面粗糙度、三维形貌以及单层或多层透明材料的厚度,在精密位移测量领域中占据重要地位。近年来,利用衍射光学元件提高光学系统性能的光谱共焦测量技术被广泛研究。文章综述了基于衍射色散原理的光谱共焦位移测量技术的研究进展。首先,介绍了光谱共焦位移测量原理和衍射光学元件的色散特性;其次,阐述了基于衍射色散原理的光谱共焦位移测量技术的发展历史及研究进展;最后展望了该技术的发展趋势。     

基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法

全面准确地感知区块链网络中各节点所遭受的日蚀攻击情况是一个难题,该文针对该难题提出一种基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法。该方法结合区块链网络各节点以及日蚀攻击的特点建立Markov攻击图模型,随后将该模型进行量化从而计算各攻击路径的转换概率,选择较高概率的攻击路径进行多阶段攻防博弈并计算双方的最大目标函数值。通过分析这些函数值,完成对整个区块链网络节点的安全态势感知,达到对未来安全情况的预测和系统维护的目的。实验对比表明,该模型方法不但具有较低的入侵成功次数,还具有较好的确保系统完整性等方面的优势。     

基于AFOA-BP神经网络的燃气轮机研制风险预测

为提高燃气轮机研制过程中的风险管理能力,针对果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）及BP神经网络的缺陷,构建了自适应果蝇算法（Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA）,提出基于自适应果蝇算法优化BP神经网络的风险预测模型,利用自适应果蝇算法优化BP神经网络的阈值和权值。挖掘燃气轮机研制风险因素及风险事件之间的关系,并根据风险因素的权重预测风险事件的权重。利用燃气轮机研制风险的相关历史数据进行验证,表明该模型具有较高的预测精度和应用价值。