结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

ADC发泡剂行业现状及展望

通过对ADC行业当前现状的分析,包括产能、产业格局、工艺、市场、环保、运输等方面问题的阐述,提出了以联二脲取代ADC发泡剂为新的产业分界点的观点,通过产业转移和上下游的调整,发挥东西部各自的综合优势,促进ADC发泡剂产业的升级。     

铁坩埚对熔炼ADC12增铁性能的影响

试验采用铁坩埚熔炼铝合金ADC12,经不同时间保温后,浇铸成相同的试样,然后对试样进行金相组织分析、拉伸实验及断口扫描,发现在3.5小时的熔炼时间内,铁元素的增加不超过1.2%,对铝合金的性能影响不大。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

宽带DRFM干扰机信号处理模块设计

目的:提高数字射频存储器(DRFM)干扰机的瞬时带宽、处理能力和灵活性等性能。方法:结合DRFM原理与信道化接收技术,提出了高性能宽带DRFM干扰机信号处理模块的设计方案,并据此采用先进的信号处理器件和高性能ADC、DAC设计硬件平台,完成相应的软件设计。结果:对硬件平台的性能参数进行测试,实验表明其瞬时带宽可达4 GHz,信号最大存储深度约为200 ms,最小转发延迟约为600 ns。结论:该原型机可实现对新体制雷达的有效干扰。