Processing map for hot working of as extruded AZ31B magnesium alloy

The deformation behavior of AZ31B magnesium alloy as extruded under hot compression conditions was characterized in the temperature range of 200 - 400 ℃ and strain rate range of 0. 001 - 1 s^-1. The processing maps were obtained at different strains. The results show that the map exhibits flow instabilities as two domains. The domain at beyond 300 ℃ and strain rate of 1 s^-1 appears with a peak efficiency of power dissipation about 56% occurring. This domain is expected to happen in a hot process, such as hot rolling, hot extrusion and hot forging. There is high efficiency of power dissipation at temperature beyond 350 ℃ and strain rate 0. 001 s^-1. Such domains suggest the occurrence of superplastic deformation.     

Retrofitting of pedestrian overpass by Truss-Z modular systems using graph-theory approach

Installing pedestrian ramps is a common improvement towards a barrier-free environment. This paper introduces a graph-theoretical method of retrofitting of a single-branch Truss-Z (TZ) ramp in a constrained environment. The results produced by this exhaustive search method are usually ideal and better than those produced previously with meta-heuristic methods.A large case study of linking two sections of the Hongo Campus of Tokyo University using an overpass in an extremely constrained environment is presented. TZ modules with 1:12 (8.3%) slope are used, which is allowable in most countries for ramps for self-powered wheelchairs.The results presented here are highly satisfactory both in terms of structural optimization and aesthetics.Visualizations of the TZ ramp system, composed of 124 units, are presented.     

多个水下机器人动态任务分配和路径规划的信度自组织算法

针对多个水下机器人(autonomous underwater vehicles,AUVs)动态任务分配和路径规划速度跳变问题,引入栅格信度函数概念,给出一种改进的栅格信度自组织(belief function self-organizing map,BFSOM)算法.目的是控制一组AUV有效地到达所有指定的目标位置,同时保证AUV能够自动的避开障碍物.首先,自组织神经网络(self-organizing map,SOM)算法对多AUV系统进行任务分配,使得每个目标位置都有一个AUV去访问.整个分配过程包括定义SOM神经网络的初始权值、获胜者选择、邻域函数的计算3个步骤;其次,根据栅格信度函数和环境信息更新SOM获胜神经元的权值,使得每个AUV在访问对应目标的过程中能够自动避障并且克服速度跳变,实现AUV自动有效路径规划.最后,通过仿真实验证明了本文提及算法的有效性.     

基于Logistic混沌系统的图像加密算法研究

给出了一种基于Logistic混沌系统的快速数字图像加密算法.首先通过给定的密钥序列生成混沌系统的初值,由此初值生成混沌矩阵;然后利用此混沌矩阵与原图像进行按位异或运算得到中间过渡图像;最后再对中间过渡图像作混沌置乱运算和混沌块置乱操作.该算法的优点是不论融合还是置乱均是利用混沌序列进行操作.实验数据表明,该算法简单易行,加密与恢复效果良好,具有较好的安全性.     

用两层分类算法进行视频烟雾检测

为提高视频烟雾检测的准确性,提出一种基于概率的两层最近邻自适应度量分类算法(PTLNN)来进行烟雾检测.该算法以最小化平均绝对误差为原则,结合AdaBoost和KNN算法的优势,充分考虑局部和全局的样本分布,能明显提升分类精度.采用离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)两种方式对烟雾特征进行提取,并验证算法性能.通过与传统算法的对比实验发现,采用离散余弦变换并结合PTLNN算法在视频烟雾检测方面具有更好的效果,既满足实时性要求又提高了检测精度.     

应用射频技术的商场智能导购系统

设计的电子导购系统,包括电子标签的选择,嵌入式 Android 系统的选择,电子导购系统功能模块的组成。同时设计了客户端的两大功能模块,包括促销信息功能模块的设计,电子地图定位模块的设计。讨论了定位RFID 标签的布局,并利用 RSSI 来评估其接收的信号强度并计算出标签和读写器的距离,根据相邻的四个标签的坐标,采用极大似然估计方法获得智能购物车的位置,能够用于商场内精准的定位。     

在GPU上实现基于高斯映射的通用刀具扫描体建模

以针对数控加工仿真的需要,以高斯映射理论为基础、GPU为主要硬件平台,提出一种基于并行计算的快速通用刀具空间扫描体建模方法.首先结合通用刀具的数学模型,利用高斯映射理论分析刀具平动时的扫描体建模原理;然后分析刀具做任意空间运动时的刀具表面点法向量和对应的接触映射,推导求解扫描体包络边界的表达式;再根据GPU上的通用计算方法和GPU图形绘制管线设计基于GPU实现刀具空间扫描体建模的算法流程,并利用C++、Open GL和Open GL着色语言GLSL实现了该方法.通过刀具扫描体建模实例,验证了文中方法的正确性与实时性.     

自上而下注意图分割的细粒度图像分类

目的 针对细粒度图像分类中的背景干扰问题,提出一种利用自上而下注意图分割的分类模型。方法 首先,利用卷积神经网络对细粒度图像库进行初分类,得到基本网络模型。再对网络模型进行可视化分析,发现仅有部分图像区域对目标类别有贡献,利用学习好的基本网络计算图像像素对相关类别的空间支持度,生成自上而下注意图,检测图像中的关键区域。再用注意图初始化GraphCut算法,分割出关键的目标区域,从而提高图像的判别性。最后,对分割图像提取CNN特征实现细粒度分类。结果 该模型仅使用图像的类别标注信息,在公开的细粒度图像库Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,最后得到的平均分类正确率分别为86.74%和84.70%。这一结果表明,在GoogLeNet模型基础上引入注意信息能够进一步提高细粒度图像分类的正确率。结论 基于自上而下注意图的语义分割策略,提高了细粒度图像的分类性能。由于不需要目标窗口和部位的标注信息,所以该模型具有通用性和鲁棒性,适用于显著性目标检测、前景分割和细粒度图像分类应用。     

基于SAM-CS和SOFM的胃上皮肿瘤细胞图像识别

针对胃上皮肿瘤细胞图像(以下简称肿瘤细胞图像)黏结严重和信息冗余的特点,提出了一种将自适应观测矩阵的压缩感知(SAM-CS)和自组织特征映射(SOFM)神经网络相结合的算法。该算法将肿瘤细胞图像拉成列向量,然后利用通过自适应过程产生的观测矩阵,基于压缩感知理论对图像信息进行观测,产生线性观测向量,最后利用SOFM神经网络的学习算法对观测向量进行训练和分类,实现对肿瘤细胞图像的识别。实验表明,相比常用算法,该算法至少提高了4.2%的识别准确率和5.7%的运算速度。