基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

基于多特征融合的电磁换向阀故障模式识别

为提高基于驱动端电流检测的电磁换向阀故障诊断方法的可靠性和识别准确度,开展了电磁换向阀故障模式识别方法研究。提出一种基于多特征融合的方法对电流信号时频分析和时域参数的特征值提取融合;通过设计电磁换向阀驱动端电流信号的采集实验,获取电磁换向阀驱动端电流的时域信号和二阶变化率的多特征曲线,提取时域参数及二阶变化率相应频带能量作为特征值,构建多特征融合的特征向量;采用基于径向基核函数的多分类支持向量机对电磁换向阀进行模式识别。结果表明：基于多特征融合的支持向量机较基于能量特征值的支持向量机可提升8.7%的识别精度和42.11%的验证准确率。     

基于月面单幅图像的软着陆障碍识别与安全区选取方法

针对月球软着陆自主避障的需求,提出了一种适合月球灰尘表面的改进优化Hapke模型,给出了相对高程的求解、障碍识别与安全区选取方法,解决了已有纹理法无法识别坡度的问题,实现了利用单幅图像的月面着陆障碍识别与安全区域选取。利用月球软着陆下降段仿真图像,进行了模型解算和三维高程恢复并计算安全区域,结果表明,利用月面单幅图像能够实现障碍的识别与安全区的选取。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景，但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题，提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示，以引导构建更关注行人前景区域的局部特征，达到语义对齐的目的，减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征，利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示，减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型，提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→ DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上，与NRMT方法相比，平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%，多标签协同学习方法具有显著的优越性。      

基于迁移学习的暴恐图像自动识别

利用人工智能和深度学习技术自动化地分析互联网海量图片，快速、准确地识别有害的暴恐图像并及时处置是反恐工作的重要手段之一。研究了利用深度学习和迁移学习技术对暴恐图像进行分类识别。首先，定义了暴恐图像的主要概念特征，并针对性地构建数据集；其次，针对暴恐图像正样本较少的问题，设计深度神经网络模型和迁移学习方式；最后，基于构建的训练数据集进行模型训练和测试。结果显示:所提方法可以快速、准确地对互联网图片进行分类识别，平均分类准确率达到96.7%，从而有效降低人工检测的劳动强度，为反恐预警工作提供决策支持。      

嫦娥一号干涉成像光谱仪2C级图像数据质量评价

嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)获取的多波段图像数据对于月表矿物成分反演具有重要意义. 从目视质量、客观参数、几何配准精度、图像质量随时间的变化情况等方面对IIM 2C级的多波段图像数据质量进行了评价. 结果显示, 其两端波段范围的图像质量较差, 不能有效识别月表单元, 中间波段图像质量较好; 自然色图像显示IIM数据存在明显的横向色调不均一性. 利用图像的客观评价指标(辐射精度、清晰度、信息量)将干涉成像光谱仪图像数据与美国Clementine UV-VIS多光谱图像数据进行对比分析, 结果表明, IIM数据清晰度好于Clementine UV-VIS, 而在方差和信息量上弱于Clementine UV-VIS. 将IIM图像数据与Clementine多光谱数据统一到相同的空间分辨率, 进行配准精度评价, 其最大控制点配准误差为0.63pixel. 此外, 还对时间跨度两个月覆盖月表同一区域的IIM图像数据从辐射精度、信息量和清晰度方面进行了评价.      

Image Quality assessment for Chang＇E-1 IIM 2C Data

嫦娥一号干涉成像光谱仪（IIM）获取的多波段图像数据对于月表矿物成分反演具有重要意义.从目视质量、客观参数、几何配准精度、图像质量随时间的变化情况等方面对IIM 2C级的多波段图像数据质量进行了评价.结果显示,其两端波段范围的图像质量较差,不能有效识别月表单元,中间波段图像质量较好;自然色图像显示IIM数据存在明显的横向色调不均一性.利用图像的客观评价指标（辐射精度、清晰度、信息量）将干涉成像光谱仪图像数据与美国Clementine UV-VIS多光谱图像数据进行对比分析,结果表明,IIM数据清晰度好于ClementineUV-VIS,而在方差和信息量上弱于Clementine UV-VIS.将IIM图像数据与Clementine多光谱数据统一到相同的空间分辨率,进行配准精度评价,其最大控制点配准误差为0.63 pixel.此外,还对时间跨度两个月覆盖月表同一区域的IIM图像数据从辐射精度、信息量和清晰度方面进行了评价.     

基于脊波变换的一种红外图像增强技术

在研究红外图像特性的基础上,提出了一种基于多尺度脊波变换的红外图像增强方法。脊波变换特别适合于具有直线或超平面奇异性的高维信号的描述,在导引头红外图像处理中使用脊波变换来检测图像的边缘和跟踪是一种有效的方法,而且具有较高的逼近准确度。首先,利用脊波变换技术对红外图像进行处理。然后,对脊波变换系数进行增强。最后用脊波逆变换对红外图像重构。结果表明,该方法对导引头的红外自动目标识别是快速和有效的。     

一种基于多尺度边缘提取的陨石坑检测算法

针对星体表面的陨石坑可用于探测器的自主导航、障碍识别等任务,提出一种基于多尺度边缘提取的陨石坑检测算法。该算法首先利用高斯金字塔得到不同尺度的陨石坑图像;其次,针对不同尺度的陨石坑图像,利用EDPF边缘提取算法对陨石坑进行边缘提取,并连接关键边缘像素点为直线段来近似表示图像边缘;然后将具有相同偏转方向的边缘直线段连接成圆弧,并将有相似半径和中心的圆弧拟合成候选圆和椭圆;最后对候选圆、椭圆进行验证。该算法的优点在于,能够准确地检测出陨石坑,有较高的检测率,且对存在较多陨石坑的图像有较好的检测结果。     

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

基于双耦合Duffing振子的气液两相流动特性分析

提出了双耦合Duffing振子仿真系统检测小通道气液两相流型信号的方法。搭建了双耦合Duffing振子仿真系统,针对流型信号的特征确定了3个关键参数:阻尼比、耦合系数和频率,并应用典型混沌信号Lorenz和R9ssler对该仿真系统进行了性能检测。在两相流型信号检测时,提取了振子振动的瞬时速度和位移2个特征值,并基于特征值对流型动力学特性及流型辨识进行了深入研究。结果表明:通过对典型混沌系统的检测验证,发现本文检测方法具有较好的抗噪能力,能够较好地表征典型信号的混沌特性。提取的2个特征值能够揭示出小通道气液两相流型转变过程中气液两相间的作用机理。系统的振子振动瞬时速度结合位移实现了小通道气液两相流典型流型的准确识别,有助于其他不同介质的多相流动特性分析与流型辨识。     

胶铆混合修补铝合金板的疲劳性能研究

针对胶铆混合连接方式单面修补铝合金板的疲劳性能,设计了未修理、铆接修理、胶接修理和胶铆修理4种不同形式的试验件,对其进行了疲劳试验。建立了试验件的有限元模型,得到了结构应力分布,获得了裂纹长度-裂纹尖端应力强度因子（SIF）曲线,并与试验结果进行了对比。结果表明:胶接修理和胶铆修理能有效降低裂纹处应力水平及裂纹扩展速率,且相对于未修理试验件疲劳寿命分别提升184.3%和197.3%;胶铆修理中铆钉能抑制胶层脱黏,相比胶接修理方式修理质量更可靠有效;有限元分析（FEA）结果与试验数据吻合良好,SIF误差基本保持在8%以内。      

厚胶层复合材料黏接结构中超声反射/透射特性的有限元仿真

针对厚胶层复合材料黏接结构，采用有限元法对其中发生黏接界面弱化、胶层内聚弱化时的超声反射/透射系数进行了仿真计算。在仿真模型中，利用弹性薄层物理场边界模拟了常规理论推导中的弹簧模型边界条件，通过改变胶层材料的弹性常数实现了对胶层内聚状态变化的模拟。仿真计算结果表明:随着黏接界面弱化程度的加剧，超声反射/透射系数频谱曲线将向低频方向偏移，而超声反射/透射系数角谱曲线将向大角度方向偏移；随着黏接结构中胶层内聚弱化程度的加剧，对应超声反射/透射系数频谱、角谱曲线的偏移趋势与发生黏接界面弱化时的情况一致。研究成果解决了利用有限元法对厚胶层复合材料黏接结构中黏接界面、结构胶内聚层进行模拟处理的问题，且仿真结果和理论计算结果吻合良好。      

基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法

线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时, 所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。      

基于XFEM-CZM耦合法的胶接接头裂纹扩展分析及强度预测

采用扩展有限元法（XFEM）和内聚力模型（CZM）相耦合的方法，分析胶接接头胶层内部裂纹扩展、界面脱粘分层现象。采用内聚力单元和内聚力接触描述胶层/板材界面，建立单/双搭接接头有限元模型。预测拉伸载荷下接头的强度性能并与已有试验数据对比分析，验证XFEM-CZM耦合法的可行性及内聚力单元和内聚力接触2种界面建模方法的有效性。模拟裂纹从胶层内部扩展至胶层/板材界面并引起界面脱粘分层的过程，分析其损伤失效机理。讨论初始裂纹长度和界面刚度、强度及应变能释放率对胶接接头强度性能的影响。结果表明:胶接接头强度随初始裂纹长度增加而降低，且在双搭接接头模型中表现更为明显；界面刚度、强度对胶接接头强度影响较大而应变能释放率的影响较小。      

基于小波变换的LFM信号的线性度测量

线性度的测量对于衡量LFM信号的技术指标具有重要意义,介绍了一种线性调频信号的数学模型,分析了小波算法的原理、小波函数和参数的选取以及小波算法的特点,提出了将小波变换应用于LFM线性度测量中的方法。     

基于ANSYS的压电陶瓷PLZT特性仿真分析

针对传统的解析法和有限元法在压电陶瓷分析中的弊端,采用有限元软件ANSYS对压电陶瓷掺镧锆钛酸铅(PLZT)进行特性分析.介绍了大型有限元分析软件ANSYS及其耦合场分析功能,建立了PLZT的ANSYS模型用于分析单片、叠层和双晶片型PLZT的静动态特性.单片PLZT的输出位移与所加电压和外力载荷均成线性关系;叠层结构的输出位移因粘结层的变形而小于理论输出值;双晶片变形的ANSYS计算结果同理论分析很相近.进行压电器件分析时,可先通过ANSYS软件建立实体模型,设定几何尺寸和材料特性参数进行性能仿真,并且针对不同器件只需修改参数,程序通用性好.      

微胶接装配中胶接区表面结构实验

微胶接技术非常适用于微机电系统产品的自动化装配过程.微胶接装配质量容易受到2个因素的影响,即胶滴体积的不稳定和胶滴的扩散.为了解决该问题,对微胶接装配中的胶接区表面结构进行了研究.提出2种表面结构:基本的凹槽结构和胶滴自居中结构,并进行实验.实验结果表明,凹槽结构对胶滴体积具有一定的"容错性",可以有效克服胶滴体积的不稳定和胶滴的扩散对微胶接装配质量的影响;自居中结构使得胶滴在凹槽内具有"自居中"的特性,可以减轻微装配系统定位误差对装配质量的影响.这2种表面结构可用于通用微机电系统产品的装配中,以提高微胶接装配的质量.     

一种新的联想记忆系统及其学习收敛性

提出了一种新的联想记忆系统--基于牛顿前向插公式的联想记忆系统(NFI AMS),用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近,设计了相应的学习方法,并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数,NFI-AMS的学习总是以任意精度收敛的.该系统较之传统的CMAC类型的AMS,具有所需供学习的样本点较少,学习精度高和存储单元空间较小的优点,且比多层BP网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点,可望在智能控制与信号处理,模式识别中得到应用.     

Case study of inclined sporadic E layers in the Earth’s ionosphere observed by CHAMP/GPS radio occultations: Coupling between the tilted plasma layers and internal waves

We have used the radio occultation (RO) satellite data CHAMP/GPS (Challenging Minisatellite Payload/Global Positioning System) for studying the ionosphere of the Earth. A method for deriving the parameters of ionospheric structures is based upon an analysis of the RO signal variations in the phase path and intensity. This method allows one to estimate the spatial displacement of a plasma layer with respect to the ray perigee, and to determine the layer inclination and height correction values. In this paper, we focus on the case study of inclined sporadic E (E_s) layers in the high-latitude ionosphere based on available CHAMP RO data. Assuming that the internal gravity waves (IGWs) with the phase-fronts parallel to the ionization layer surfaces are responsible for the tilt angles of sporadic plasma layers, we have developed a new technique for determining the parameters of IGWs linked with the inclined E_s structures. A small-scale internal wave may be modulating initially horizontal E_s layer in height and causing a direction of the plasma density gradient to be rotated and aligned with that of the wave propagation vector k. The results of determination of the intrinsic wave frequency and period, vertical and horizontal wavelengths, intrinsic vertical and horizontal phase speeds, and other characteristics of IGWs under study are presented and discussed.