基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。     

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。     

对NASA指挥中心软件测试度量的评定

软件度量用于软件开发过程和软件产品质量的评定，在ＮＡＳＡ航天飞机指挥控制中心改造工程的测试阶段，采用了五种度量，除一种度量之外，其它度量均提供了很有用的信息，根据我们的经验，我们建议在软件开发的测试阶段使用这些度量，同时提出另外的侯选度量供进一步研究。     

Menger PM-空间上复合映射不动点定理的推广

设（X，F，△）和（Y，－↑F，△）是两个完备的MengerPM－空间，△是连续的H型t－范数，函数Φ（t）满足条件（Φ1)，本文在映射T：X→Y和S：Y→X满意更一般的条件下给出了关于复合映射TS和ST的不动点定理。这一定量进一步推广了Fisher,Sehgal和Bharucha-Reid等的有关结果，也是作者“MengerPM－空间上复合映射的不动点定理”一文的一般推广，最后给出了几个有用的结果作为本文主要定理的推广论。     

C/C喉衬热化学烧蚀的高维不确定量化分析

为了定量化地评估SRM喷管喉衬烧蚀这一复杂物理化学过程中,不同因素相互制约或激励对喉衬烧蚀整体情况产生的耦合影响,并探寻影响喉衬烧蚀率的关键因素,应用自主研发的高维不确定量化算法,有效解决“维度灾难”问题,研究了燃烧室压强、燃气比热比等７个因素对烧蚀的耦合影响规律,并通过全局敏感度分析技术探究了不同关键因素对烧蚀率变化的贡献程度。研究发现:就烧蚀模型物理机制本身而言,影响烧蚀率的关键因素为燃气比热比、喉部马赫数和燃气温度;考虑实验实际中相关物理量的不确定性输入后,燃烧室压强由于自身较大的不确定度输入成为影响烧蚀率的首要因素。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

有扰情况下航天器全局稳定姿态跟踪控制

许多空间飞行任务要求航天器姿态跟踪控制。由于航天器在跟踪过程中不可避免要受到各种干扰，因此有必要研究有扰情况下航天器的姿态跟踪问题。本文率先针对存在常值扰动和正弦扰动情况时的姿态跟踪控制问题，采用退步法和内模原理设计了基于误差四元数的姿态跟踪控制律，并结合Lyapunov直接法和Barbalat引理证明了系统的全局渐近稳定性。理论分析和数学仿真结果表明该控制律能使系统全局渐近稳定，能够有效消除常值干扰和正弦干扰的影响。     

逆合成孔径雷达的全局距离对准

本文介绍了逆合成孔径雷达(ISAR)成像中距离对准的一种新技术。回波的移位被建模为一个多项式，这个多项式的系数是根据距离对准的最优准则选择的。这项技术对噪声干扰及目标的闪烁是稳健的，并且可以避免误差的积累。另外，该技术通过在频域引入线性相位来实现时域移位，能够消除整数倍步进的限制。