基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测

针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。     

超大城市行政区气候环境敏感性多尺度 影响机制可视化与对策研究——以北京市 丰台区为例

气候环境研究具有多尺度层级的特征，城市气候环境改善需要从不同尺度关注不同层面问题，已有诸多研究成果表明，城市物理环境对气候改善具有决定性作用。以存量时代城市更新改造为背景，从“多尺度”视角切入，重点关注城市气候环境改善在不同尺度层级的途径与方法，共同指导城市更新改造的具体操作。以北京市丰台区为研究对象，利用城市环境气候地图分析城市片区内气候环境敏感性分级。首先，对建成环境影响要素进行综合分析，结果显示，丰台区中部气候环境敏感性高的区域，其建筑密度大、建筑高度高、植被覆盖率低、路网密度高。其次，引入网格化分割降级气候环境分析尺度，将敏感单元落在城市街区尺度内，研究得到丰台区5个气候高敏感片区，其中4个为批发市场城市功能，具有典型性。最后，针对典型敏感片区建成环境特征，总结街区改造策略，提出多尺度气候环境分析的重要性，以及基于微气候改善的精细化途径，这是存量时代城市应对气候环境变化的有效方案。     

基于热喷涂界面微纳结构设计的涂层力学性能研究进展

热喷涂陶瓷涂层在航空航天、交通运输等众多领域具有广阔的应用前景,常见的热喷涂陶瓷涂层体系包括陶瓷层、金属/合金粘结层和金属基体.由于陶瓷层与粘结层具有较大的物化性能差异,使界面成为热喷涂陶瓷涂层易发生失效的区域,极大降低了涂层的服役寿命,遏制了热喷涂陶瓷涂层更为广泛的应用.以热喷涂界面的微观和宏观结构设计为出发点,综述了微观界面和扩散对界面力学性能的影响,总结了微米-纳米颗粒的界面结构、成分连续梯度变化的涂层结构和涂层缺陷对性能的影响.同时总结了三点弯曲、显微硬度和纳米压痕对界面力学性能的系统表征方法,并结合不同测试方法的特性,给出了对应的多尺度界面力学性能的计算公式.上述结果对设计和制备高性能复合涂层具有重要的理论意义,对延长涂层服役寿命具有实际的应用价值.     

基于全过程污染控制策略的钢铁工业园区水网络全局优化

作为典型的高耗水工业,节水减排是我国钢铁工业可持续发展亟须解决的关键问题之一。本研究基于全过程污染控制策略,提出了面向钢铁工业园区水网络特点的多尺度优化建模方法,充分考虑了钢铁园区涉水单元-工序水网络-园区水网络等不同尺度水系统的用排水特点及相互作用,有助于进一步发掘园区节水减排新空间。在此基础上建立了园区水网络全局优化模型,利用数学规划方法来探索综合用水成本最低的园区水网络优化方案。一年产能为500万吨钢材的钢铁工业园区水网络优化案例研究表明,采用全过程污染控制策略的钢铁园区水网络全局优化方案,综合用水成本、新水用量及新水成本占比等用水指标与其他采用局部水污染控制技术的方案相比有较大幅度的降低,与园区现用水指标相比,各指标均降低20%以上。案例研究表明所提出的园区水网络优化模型可行有效,优化结果对于钢铁园区水污染控制技术的集成和水网络全局优化方案的精准确定具有重要的参考价值。     

基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法

雨纹分布和形状具有多样性,现有去雨算法在去雨的同时会产生图像背景模糊、泛化性能差等问题.因此,本文提出一种基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法.特征提取阶段由多个包含两个多尺度注意力残差块的残差组构成,多尺度注意力残差块利用多尺度特征提取模块提取及聚合不同尺度的特征信息,并通过坐标注意力进一步提高网络的特征提取能力.在组内进行局部特征融合,组间利用全局特征融合注意力模块更好地融合不同层次的特征,通过像素注意力使网络重点关注于雨纹区域.在仿真和真实雨像数据集上与其他现有图像去雨算法相比,本文方法的定量指标有着明显提高,去雨后的图像视觉效果较好且具有良好的泛化性.     

基于VMD与GWO优化SVM的轴承故障诊断

针对传统振动信号特征提取方法与支持向量机(SVM)分类方法的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)故障特征提取方法与灰狼优化器(GWO)优化SVM的诊断模型。首先,将滚动轴承的原始振动信号采用VMD得到若干本征模态分量(IMF);其次,将IMF的多尺度加权排列熵作为特征向量并使用t-sne方法做降维处理;最后,使用GWO对SVM进行优化并对样本数据进行分类判别。实验结果表明,该方法相比于其他传统算法能够有效提高故障分类精度。     

热玻璃冷却过程中温度场的数学模型及其仿真

运用二尺度分析方法,建立了扩散逼近方法,该方法对实际3维问题的计算表明特别有效并能达到足够的精度。实际计算例子表明,用二尺度分析方法建立的扩散逼近方法与射线跟踪法相比精度接近、快50倍、内存仅为它们所占的50分之一,而工业上广泛使用的Rosseland逼近方法给出误差很大甚至完全错误的结果。     

基于小波的大脑图像边界跟踪算法研究

准确提取医学图像中目标的边界在图像处理分析和医疗应用领域具有重要意义。针对大脑图像中纹理复杂,难以区分非正常区域和正常区域边界的问题,本文提出了一种基于小波多尺度分析的边界跟踪方法。该方法首先对原始大脑图像进行小波变换,得到图像的多分辨率表示,然后利用一种改进的轮廓跟踪算法对最低分辨率的图像进行跟踪,最终获得了大脑中非正常区域的边界。实验结果表明该算法可以有效地去除噪声以及脑部正常纹理的干扰,提取出目标特别是非正常区域的边界特征,执行效率高,跟踪准确。     

硅材料和二极管的单粒子位移损伤的多尺度模拟研究

基于二体碰撞近似理论（BCA）,应用分子动力学（MD）和动力学蒙特卡罗（KMC）方法相结合的多尺度模拟方法,研究了单粒子位移损伤（SPDD）缺陷及电流的演化过程。研究结果表明,SPDD事件中引起的缺陷在106 s内分为3个阶段：阶段Ⅰ(1×10-11 s≤t<2×10-3 s)以点缺陷成团为主;阶段Ⅱ(2×10-3 s ≤t<2×102 s)中以缺陷团内部的间隙原子和空位复合反应为主;阶段Ⅲ(t≥2×102 s)中以小缺陷团发射间隙原子和空位为主。提出一种计算粒子在硅二极管中引起的SPDD电流的方法,推导了多种缺陷存在时引起的二极管反向电流增加的计算公式。基于KMC模拟的位移损伤缺陷演化结果,计算了光电二极管的SPDD电流密度及归一化退火因子。结果表明,KMC模拟计算的退火因子与文献实验测量结果相一致,建立的多尺度模拟方法可预估硅器件的SPDD电流。     

气象卫星红外云图与水汽图的融合技术研究

将多分辨率分析融合方法和多尺度几何分析融合方法应用于气象卫星水汽图和红外云图的融合中,并用主观视觉、平均互信息和Xydeas-Petrovic指标对各种融合算法的性能分别进行了定性和定量评价。结果表明,与源图像相比,融合图像取得了更好的视觉效果,图像中包含了更多的信息量,云体清晰度和云的层次感得到了提高,纹理变得细致了。从平均互信息和Xydeas-Petrovic指标看,多尺度几何分析融合方法的效果较多分辨率分析融合方法更好。