气升式内环流反应器中油滴的分散特性

本文研究了气升式内环流反应器中油滴的分散特性。以对数正态分布密度函数为油滴尺寸的分散模型,导出了油滴的Sauter平均直径解析式。对模型作了实验验证,关联了模型参数。提出了油滴的尺寸分布密度函数和Sauter平均直径的半经验式。结果表明计算值与实验值吻合良好。     

Biologically adaptive robust mean shift algorithm with Cauchy predator-prey BBO and space variant resolution for unmanned helicopter formation

Visual tracking technology can provide measurement information for unmanned helicopter formation and thus, more attention is being paid to this research area. We propose a novel mean shift （MS） algorithm that is both adaptive and robust for unmanned helicopter formation and apply it to the leading unmanned helicopter tracking. The movement of an unmanned helicopter is very flexible and changeable, which makes the tracking there of more difficulty than for common targets. In creating an algorithm that can adapt to the acceleration of the unmanned helicopter and estimates both the scale and orientation of the movement changes, we combine the traditional MS with the bio-inspired Cauchy predator-prey biogeography-based optimization （CPPBBO） evolutionary algorithm, and also the space variant resolution （SVR） mechanism of the human visual system （MS-CPPBBO-SVR）. To demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method and justify the importance of the CPPBBO algorithm and SVR mechanism at the same time, a series of comparative exper- iments were carried out. The experimental results of the proposed MS-CPPBBO-SVR method are compared with other competitive tracking methods, such as MS, MS with SVR （MS-SVR）, MS-SVR with several other optimization algorithms, and the robust particle filter algorithm. The experimental results demonstrate that our proposed tracking approach, MS-CPPBBO-SVR, is more adaptive, robust and efficient in target tracking than the other methods.     

矩阵在不等式证明中的妙用

矩阵是一种重要的数学方法,在数学领域有其独特的作用。根据正定实对称矩阵的一个重要不等式及均值不等式在矩阵方面的一个重要性质,对国际数学竞赛和不同书刊中有关不等式进行探讨。通过对比,体现了在解某类不等式问题时运用矩阵解题的优势。     

采用双尺度图像分解的水下彩色图像增强

目的 为解决水下图像的色偏和低对比度等问题,提出一种基于双尺度图像分解的水下彩色图像增强算法。方法 通过基于均值和方差的对比度拉伸方法改善图像的色偏问题,并利用中值滤波降低红通道对比度拉伸后引入的噪声;采用双尺度图像分解绿通道图像补偿红通道图像细节;在处理后的红通道图像中引入原始图像红通道的真实细节与颜色。结果 选取不同水下图像作为实验数据集,将本文方法与暗通道先验的方法、基于融合的方法、自动红通道恢复方法以及一种基于卷积神经网络深度学习的方法相比较,首先从主观视觉效果进行定性分析,然后通过不同评测指标进行定量分析。主观定性分析结果表明,提出的方法相比较其他方法能够更好地解决图像色偏和红色阴影问题;定量分析中,自然图像质量评价（natural image quality evaluation,NIQE）指标和信息熵（information entropy,IE）值较基于融合的方法和深度学习的方法分别提高了1.8%和13.6%,且水下图像质量评价指标（underwater image quality measurement method,UIQM）较其他方法更优。结论 提出的双尺度图像分解方法利用水下图像成像特点解决图像色偏以及低对比度问题,具有良好的适应能力,同时算法复杂度低且鲁棒性较高,普遍适用于复杂的水下彩色图像增强。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

基于双重权重偏差建模的无监督域适应

无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之间的域分布差异,最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)建模被广泛应用,其对UDA的性能提升起到了有效的促进作用。然而,这些方法通常忽视了领域之间对应类规模与类分布等结构信息,因为目标域与源域的数据类规模与数据分布通常并非一致。为此,文中提出了一种基于跨域类和数据样本双重加权的无监督域适应模型(Sample weighted and Class weighted based Unsupervised Domain Adaptation Network,SCUDAN)。具体而言,一方面,通过源域类层面的适应性加权来调整源域类权重,以实现源域与目标域之间的类分布对齐;另一方面,通过目标域样本层面的适应性加权来调整目标域样本权重,以实现目标域与源域类中心的对齐。此外,文中还提出了一种CEM(Classification Expectation Maximization)优化算法,以实现对SCUDAN的优化求解。最后,通过对比实验和分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

k元n方体网络的子网络可靠性

并行计算机系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。为了衡量基于[k]元[n]方体网络构建的并行计算机系统的容错能力,研究了边故障模型下[k]元[n]方体网络中[k]元[(n-1)]方体子网络的可靠性。当[k(k≥3)]为奇数时,分别在固定划分模式和灵活划分模式下得出了[k]元[n]方体网络中不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间的计算公式,并通过仿真实验验证了理论结果的精确性。研究表明,当[k]为奇数的[k]元[n]方体网络中有边故障发生时,相比固定划分模式,在灵活划分模式下不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间更大。     

基于航迹聚类的终端区飞行程序轨迹表示

为了定量评估飞行员严格按照规定的飞行程序执行飞行任务的能力,对终端区飞行程序轨迹的表示方法进行了研究。通常终端区范围内一条真实的航迹约有150个航迹点,而标准飞行程序仅使用4到9个航路点表示,不足以描述一条完整的航迹。针对这一问题,提出了基于航迹间面积加权的航迹相似性度量方法,并利用CURE算法实现航迹聚类。通过比较聚类集平均航迹和代表航迹分别与标准飞行程序的关系,建立了飞行程序轨迹表示模型。最后利用某大型国际机场的一条标准离场飞行程序以及实际运行航迹对提出的方法进行验证,实验表明,本文所述方法能更好的实现航迹聚类,并可准确地表示飞行程序轨迹,为分析与评估飞行员飞行品质提供理论基础和实践应用参考。     

高含沙水流作用下水垫塘底板上举力特性试验

针对高含沙水流对水垫塘底板上举力特性的影响,通过模型试验,研究了不同含沙量下底板上举力的分布规律、幅值特性和频谱特性。结果表明:含沙水流作用下的上举力沿程分布规律与清水时相同;各流速下上举力时均值均随含沙量的增大而增大,且基本呈线性函数关系,斜率在0.17～0.22之间;上举力标准差随含沙量的增大先增大后减小,在含沙量为183 kg/m~3时出现峰值;上举力的脉动在0～3 Hz的低频范围内,与清水相比,水流含沙后功率谱的频带宽度增加,高频域内的功率谱密度值有所增加;水流的时间积分尺度随着含沙量的增大呈先增大后减小的趋势。     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.