以“胡焕庸线”为界的中国东西部净初级生产力变化分析

推动区域均衡协调与可持续发展是我国的重大战略之一,植被净初级生产力（NPP）对生态环境是否可持续发展起着重要作用。以“胡焕庸线”为界把我国分为东、西部,从像元尺度和县级行政单元研究分析我国NPP、人口以及人均NPP时空变化,尤其是东、西部的区域差异。结果表明：我国人口增长较快,从1982年的10.05亿增长到2017年的13.95亿,以“胡焕庸线”为界的西部占比由5.91%增长到6.42%;我国NPP整体呈现增长的趋势,总量由1982年的2.69 Pg C增长到2015年的3.24 Pg C,增长率为16.60 Tg C/a,其中东部增长率12.30 Tg C/a是西部（4.30 Tg C/a）的近3倍;西部人均NPP远大于东部与全国,1982、2000、2010、2017年西部与全国人均NPP持续处于下降的状态,但下降速率略有放缓,东部人均NPP则在2017年首次出现增长。据此可知我国整体生态环境处于恢复的状态,但不同区域之间差异较大,因此在相关政策制定方面应该充分考虑区域差异性,以实现我国生态环境的区域协调发展。     

基于地图投影的三维脑电地形图绘制

直接在三维表面上进行脑电地形图的插值绘制具有较高的算法复杂度,在实际应用特别是商用脑电处理软件方面具有一定的局限性.针对该问题,本文利用地图投影理论将三维头表空间投影到二维空间并完成电位插值,最后再将插值电位反投影到三维头表空间,完成三维头表地形图的绘制.由于该方法是在二维空间完成插值,极大地降低了算法的复杂度,提高了算法的效率,具有明显的工程意义.     

基于生成对抗网络的多聚焦图像融合

多聚焦图像融合能够融合同一场景下具有不同聚焦部分的一系列图像.为了克服多聚焦图像融合模糊特征提取中存在的不足,提出一种基于U-Net的生成对抗网络模型.首先,生成器采用U-Net和SSE对多聚焦图像的特征进行提取,并完成图像融合;其次,判别器采用卷积层对已知的融合结果和生成器生成的融合图像进行分辨;然后,损失函数采用生成器的对抗损失、映射损失、梯度损失、均方误差损失和判别器对抗损失对生成网络进行参数调节;最后,将生成器、判别器和损失函数组成生成对抗网络模型,并进行实验.Pascal VOC2012数据集作为生成对抗网络的训练集,包括近焦图像、远焦图像、映射图像和融合图像.实验结果证明,该生成对抗网络模型能够有效地提取多聚焦图像中的模糊特征,且融合图像在互信息、相位一致性和感知相似性等方面表现优异.     

面向曳引钢带缺陷检测的径向磁化电磁传感器仿真研究

针对曳引钢带缺陷检测提出了一种径向磁化电磁传感器,实现曳引钢带缺陷的精准检测.基于电磁耦合和高导磁材料的聚磁特性,采用有限元分析方法建立起径向磁化电磁传感器的等效模型,分析了聚磁铁芯宽度和线圈安匝数对径向磁化电磁传感器测量处磁感应强度大小的影响规律.结果表明,宽度为1 mm的聚磁铁芯具有最佳的聚磁效果,测量处磁感应强度随着安匝数增加而增大并趋于饱和;接着,选取曳引钢带断丝和磨损两类典型缺陷,进一步仿真分析了其缺陷程度与测量点处磁感应强度的映射关系,结果表明,测量点处磁感应强度随着缺陷程度增加而减小;最后,对研制的径向磁化电磁传感器进行性能测试,并将其应用于曳引钢带缺陷检测实验中,测量值与仿真值的最大相对误差为7.8％.     

支持权限管理的高效属性撤销机制

针对基于属性的访问控制模型中存在属性撤销后权限确定的问题,本文提出一种支持权限管理的高效属性撤销机制。该方案通过在访问控制机制中引入基于密文策略的属性加密机制CP-ABE来实现密文访问控制,将访问树用主析取范式来表示,主析取范式的每个子集即为访问主体访问资源所需满足的限定条件最小属性集。因此,当属性撤销时,通过判断最小属性集与被撤销属性的关系,来确定被撤销属性对主体的访问是否有影响,进而确定主体的访问权限。性能分析表明,该方案具有较高的安全性,不仅能够实现属性撤销后权限的确定,而且能够抵抗共谋攻击等。     

一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法

Spark Streaming作为主流的开源分布式流分析框架,性能优化是目前的研究热点之一。在Spark Streaming性能优化中,业务场景下的配置参数优化是其性能提升的重要因素。在Spark Streaming系统中,可配置的参数有200多个,对参数调优人员的经验要求较高,未经优化的参数配置会影响流作业执行性能。因此,针对Spark Streaming的参数配置优化问题,提出一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法（DQN-SSPO）,将Spark Streaming参数优化配置问题转化为深度强化学习模型训练中的最大回报获得问题,并提出权重状态空间转移方法来增加模型训练获得高反馈奖励的概率。在3种典型的流分析任务上进行实验,结果表明经参数优化后Spark Streaming上的流作业性能在总调度时间上平均缩减27.93%,在总处理时间上平均缩减42%。     

适用于RPA工具的卷积序列推荐算法

在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中（精确率、召回率、平均AP值）,平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。     

基于HLS的LDPC译码设计与实现

针对低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)码长长、码率多、校验矩阵复杂,导致FPGA开发难度大、开发周期长等问题.在对LDPC校验矩阵和译码算法深入分析基础上,提出了一种基于HLS的LDPC设计与实现方案.基于HLS开发流程完成了LDPC译码的RTL实现,详细说明了开发过程的关键问题及优化办法.与常规HDL开发流程相比,基于HLS开发的LDPC译码吞吐率更高,时序更好,且便于后期移植和升级.     

基于边缘计算的作物病虫害监测嵌入式系统设计

现有农作物监测大多采用大面积、分布式的设备来完成.不仅维护成本高昂,难管理,而且对于许多中小型农户是无法从智慧农业中受惠.综合考虑各区域种植条件的不同,设计提出一种基于边缘计算的轻量化嵌入式监测系统,通过搭建神经网络,配合作物数据处理算法并部署在嵌入式设备上,与无人机协同完成对作物的检测.经过实验验证,该系统具有低功耗、轻量化、低成本、检测范围广的优势,病虫害模型精度在92％及以上,能有效解决国内外农作物病虫害及生长环境参数的精细化监测问题.     

基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类的GGO分割

针对磨玻璃肺结节(Ground Glass Opacity,GGO)边界对比度低、大小各异和灰度不均匀等造成分割准确率低的问题,提出一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的分割算法。将图像边缘检测结果与SLIC超像素算法相结合,并将其中含有边缘的超像素块用区域质心代替其原始聚类中心,改善SLIC边界黏连性较差的问题;针对密度聚类不能完整分割GGO的问题,提出二次密度聚类的方法,对密度聚类定位到的簇及其邻域簇进行二次密度聚类。实验结果表明,该算法分割GGO的平均准确率达90.17%,灵敏度达84%。