基于虚拟现实技术的无人机转角控制仿真

无人机飞行状态具有较强的非线性特征,机体绕X轴的转动惯量较小,副翼的舵效相对较高,受到扰动后滚转角速率变化很快,使得无人机的横侧向控制成为转角控制的难点问题.传统采用转角跟踪器的无人机转角控制方法中,反馈线性化过程较为繁琐,对于模型精度要求较高,无法适应不断变化的无人机飞行状态.提出一种应用虚拟现实技术的无人机转角控制方法,用三维实景仿真塑造虚拟的无人机飞行区域实景,在无人机运动过程中,辅助操纵手在目视距离内,由增稳控制或人工遥控方式对飞机转角进行操作,并通过三维建模来对无人机机体模型和舵面模型进行构建,并导人到相应的环境中,再通过相应程序对无人机的运动和舵面的转角进行有效的控制,从而实现无人机转角的准确控制.仿真结果表明,相比传统控制方法,所提方法控制下的无人机转角的响应速度更快,具有高的控制效率,在各种扰动的情况下,均可以实现无差的控制跟踪.     

数据泄露风险的趋势分析

利用过去10年数据泄露事件的统计数据,对数据泄露的各种模式进行研究,对重点模式的数据泄露风险的趋势进行统计分析。结合信息安全领域的发展现状,对存在较大风险的数据泄露模式在未来几年将造成的威胁提出预警。     

压缩感知算法在阵列测向中的相干信号分辨

现有算法在进行信号重建时,需要原始信号的稀疏信息来控制初始原子集的大小和算法迭代的最大次数,这削弱了重建精度,增加了计算复杂度,限制了其实际应用能力。为了克服这个问题,提出了基于正交匹配追踪算法的改进算法。该算法将阵元个数作为假设稀疏度,在稀疏度未知的初始阶段扩展初始原子集。最后通过对测量信号的幅度进行阈值过滤以实现信号的分辨和信源数的估计。为解决测向人员面对监测软件所指示的多个信号示向度中,无法分辨哪些指示方向是同一个信号源所产生的折反射信号的问题,首次提出了基于压缩感知算法的相干关系分析和相干信号分辨的模型。实测数据结果表明,该算法在不同环境下可以清晰分辨相干信号,并且能够适应多种实验平台。     

应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

"数字图像处理"是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求,分析当前教学模式中存在的问题和不足,提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性,培养了学生的爱国情怀、创新思维,提升了学生的实际工程能力,且提高了教学质量。     

结合全局和局部特征的BiGRU-RA图像中文描述模型

针对目前基于全局特征的图像描述模型存在细节语义信息不足的问题,提出结合全局和局部特征的图像中文描述模型.该模型采用编码器-解码器框架,在编码阶段,分别使用残差网络(residual networks,ResNet)和Faster R-CNN提取图像的全局特征和局部特征,提高模型对不同尺度图像特征的利用.采用嵌入了残差连接结构和视觉注意力结构的双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)作为解码器(BiGRU with residual connection and attention,BiGRU-RA).模型可以自适应分配图像特征和文本权重,改善图像特征区域和上下文信息的映射关系.此外,加入基于强化学习的策略梯度对模型的损失函数进行改进,直接对评价指标CIDEr进行优化.在AI Challenger全球挑战赛图像中文描述数据集上进行训练和实验,实验结果表明,该模型获得更高的评分,生成的描述语句更准确、更详细.     

一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR）,对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R²）为0.89,预测偏差比（RPD）为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R²为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。     

基于大数据的成绩可视化分析与研究

从海量的大数据中挖掘出潜在的有价值的信息并进行可视化分析已成为研究的热点.文章根据成绩大数据,从班级、课程等多维度进行成绩可视化分析,为教学管理者提供学生学习情况分析服务.经研究发现,成绩的可视化分析不仅能为管理者提供精准的教学支持,还能使学生及时发现学业问题.     

Correction to: MRI enhancement based on visual-attention by adaptive contrast adjustment and image fusion

Multimedia Tools and Applications - A Correction to this paper has been published: https://doi.org/10.1007/s11042-021-10782-7     

A Novel Heterogeneous Actor-critic Algorithm with Recent Emphasizing Replay Memory

Machine Intelligence Research - Reinforcement learning (RL) algorithms have been demonstrated to solve a variety of continuous control tasks. However, the training efficiency and performance of...     

人机不确定条件下康复步行训练机器人的部分记忆迭代学习限速控制

为了提高康复步行训练机器人的跟踪精度及安全性,提出了一种带有运动速度约束和部分记忆信息的自适应迭代学习控制方法,目的是抑制人机不确定性及速度突变对系统跟踪性能的影响.在考虑人机不确定性的基础上,建立了康复步行训练机器人的动力学模型.提出了基于模型预测的速度约束方法,通过限制每个轮子的运动速度,约束了机器人的实际运动速度.进一步,利用受约束的运动速度建立了动力学跟踪误差系统,提出了具有部分记忆信息的自适应迭代学习控制器设计方法,并验证了跟踪误差系统的稳定性.仿真对比分析和实验研究结果表明,文中提出的控制方法能抑制人机不确定性并使康复者在安全速度下完成步行训练.