l1优化在网格去噪中的应用

目的 网格去噪是计算机图形学中的经典问题,而如何在去除噪声的同时保持网格的特征结构是这一研究方向所面临的最大挑战。方法 提出一种具有稀疏性的全局网格去噪方法,该方法源于信号处理理论中稀疏表示的基本思想,通过优化全局能量函数来去除网格模型的噪声,同时能够保持网格模型的特征结构。该方法共分为两个步骤,第1步为网格面法向量的滤波,首先建立全局优化模型,对噪声网格的面法向量进行滤波优化,其中引入l₁范数来保证解的稀疏性,使得优化后新的面法向量能够保持网格的特征结构;第2步为网格曲面的重建,根据第1步得到的新的面法向量,按照面法向量的定义,建立最小二乘意义下的网格顶点的重建模型,求解得到新的网格曲面。结果 由于该模型是全局方法,避免了现有滤波方法可能出现的不收敛等问题,能够取得比较满意的去噪效果。结论 大量实验结果表明,本文方法在去除噪声的同时,能较好地保持网格的特征结构,尤其对于CAD模型有很好的实验效果。     

融合上下文和多尺度特征的胸部多器官分割

目的 肿瘤周围高危器官的准确分割是图像引导放射治疗中的关键步骤,也是对抗肺癌和食道癌,规划有效治疗策略的重要组成部分。为了解决不同患者之间器官形状和位置的复杂变化情况以及计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像中相邻器官之间软组织对比度低等问题,本文提出了一种深度学习算法对胸部CT图像中的高危器官进行细分。方法 以U-Net神经网络结构为基础,将冠状面下的3个连续切片序列即2.5D （2.5 dimention）数据作为网络输入来获取切片联系,同时利用高效全局上下文实现不降维的跨通道交互、捕获单视图下切片序列间的长距离依赖关系、加强通道联系和融合空间全局上下文信息。在编码部分使用金字塔卷积和密集连接的集成提取多尺度信息,扩大卷积层的感受野,并将解码器与编码器每层进行连接来充分利用多尺度特征,增强特征图的辨识度。考虑到CT图像中多器官形状不规则且紧密相连问题,加入深度监督来学习不同层的特征表示,从而精准定位器官和细化器官边界。结果 在ISBI （International Symposium on Biomedical Imaging）2019 SegTHOR （segmentation of thoracic organs at risk in CT images）挑战赛中,对40个胸部多器官训练样本进行分割,以Dice系数和HD （Hausdorff distance）距离作为主要评判标准,该方法在测试样本中食道、心脏、气管和主动脉的Dice系数分别达到0.855 1、0.945 7、0.923 0和0.938 3,HD距离分别为0.302 3、0.180 5、0.212 2和0.191 8。结论 融合全局上下文和多尺度特征的算法在胸部多器官分割效果上更具竞争力,有助于临床医师实现高效的诊断与治疗。     

基于RCNN的问题相似度计算方法

在搜索引擎、问答系统中利用深度学习的方法计算问题相似度是NLP领域研究的热点。结合卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）,提出了递归卷积神经网络（RCNN）问句相似度的计算方法,首先利用双向递归神经网络提取上下文信息,然后采用1D卷积神经网络将词嵌入信息与上下文信息进行融合;再利用全局最大池化提取关键信息来完成问句的语义表示;最后通过匹配层判断问句对的相似度。在Quora Question Pairs数据集上的实验结果表明,该相似度计算方法准确率为83.57%,优于其他方法。     

溃坝洪水对构筑物冲击荷载的数值模拟

洪水巨大的冲击力对坝区及堤岸构筑物造成很大的破坏,准确计算溃坝洪水对构筑物的冲击荷载对于建筑物的安全设计是十分必要的。采用有限体积法和中心迎风格式建立了二维数值模型,用于计算溃坝洪水对构筑物的作用力,并将该模型应用于全局溃坝和局部溃坝的物理模型试验。计算结果表明:该模型能够准确地模拟全局溃坝工况下洪水对构筑物冲击荷载的变化情况,而对于局部溃坝工况,本模型的计算结果较为平滑,无法模拟实际水流紊动的过程,但其最大冲击荷载的计算值与试验测量值相接近。相比于三维数值模型,本文所建立的二维数值模型程序简单、计算效率高、计算结果与实测结果总体吻合较好,能够有效地用于预测溃坝洪水对构筑物的冲击荷载。     

Research on adaptive notch filter cascading neural network anti-jamming algorithm

Satellite navigation suffers from performance degradation in the presence of narrowband interference. We present a Global Positioning System(GPS) receiver anti-jamming algorithm based on the neural network. The method combines the adaptive notch filter with the Back Propagation(BP) neural network. We first use the two order lattice infinite impulse response adaptive notch filter to eliminate-out-of-band jamming, then use the BP neural network predictor to estimate and cancel jamming. We analyze three aspects of algorithm performance which include acquired satellite numbers,signal-to-noise improvements and iteration numbers. Simulation results show that the method can effectively suppress narrowband interference and has a better anti-jamming capacity and a faster convergence speed.     

用于行星轮式耦合装置的锁止离合器动力学分析

确保纯电动行驶中快速、平稳地启动发动机,是P2构型混合动力系统的技术难点之一。行星轮耦合式混合动力系统应用锁止离合器的分离或接合,以实现行星轮装置的差速运动或同速运动,可实现混合动力不同模式间的切换。通过行星轮锁止离合器的动力学分析,以启动冲击最小化为目标,推导了纯电动行驶中启动发动机时锁止离合器的力矩计算公式。     

等离子体可压缩Euler-Maxwell系统光滑解的适定性

考虑等离子体物理中的可压缩Euler-Maxwell系统,借助能量方法和对称子技巧,研究了三维环上的周期问题.在初值为一个小摄动的条件下,证明了当时间趋于无穷大时,该问题的整体光滑解收敛到一个非常数稳态解.     

Global Avalanche Characteristics of Boolean Functions by Concatenation

In order to measure the correlation propeties of two Boolean functions,the global avalanche characteristics of Boolean functions constructed by concatenation are discussed,i.e.,f_1‖f_2and f_1‖f_2‖f_3‖f_4.Firstly,for the function f = f_1‖f_2,the cross-correlation function of f_1,f_2 in the special condition are studied.In this case,f,f_1,f_2 must be in desired form.By computing their sum-of-squares indicators,the crosscorrelation function between f_1,f_2 is obtained.Secondly,for the function g = f_1‖f_2‖f_3‖f_4,by analyzing the relation among their auto-correlation functions,their sum-of-squares indicators are investigated.Based on them,the sum-of-squares indicators of functions obtained by Canteaut et al.are investigated.The results show that the correlation property of g is good when the correlation properties of Boolean functions f_1,f_2,f_3,f_4 are good.     

车用摄像头锁紧装置姿态调整系统设计

针对汽车倒车用摄像头在装配过程中对锁紧装置的自动化装配能够实现锁紧装置的姿态调整要求,设计了姿态自动调整系统。采用激光照明和PIN-FET （Field Effect Transistors）混合集成光电接收器配合定时器联合工作,对锁紧装置的姿态进行识别,并通过翻转装置对锁紧装置的姿态进行调整,送由机械手完成锁紧装置的拾取与安装,实现车用摄像头的自动锁紧装配。结果表明,基于激光照明和PIN-FET混合集成光电接收器配合定时器联合工作的姿态自动调整系统,正确率高,锁紧装置在运送过程中即可完成识别,有效提高安装效率。