基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来，卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性，已被认为是最有前途的CNN硬件加速器，但是受FPGA计算能力、存储资源的限制，基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先，研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程；然后，通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法，优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右，相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究，证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度，并改善在FPGA运行CNN的性能。      

不同迎角下脊形前体绕流数值模拟研究

脊形前体有较强的背风涡流场,不同的前体形状对前体涡流场和气动力有很大的影响。本文针对脊形前体飞行器大迎角湍流大分离流动计算的困难,采用IDDES混合湍流模型,以及与之匹配的非定常算法,研究了不同来流迎角下脊形前体的气动特性,以及背风涡非定常演化、破裂的细致流动结构。选取了不同脊形角,以及不同上、下高宽比的脊形前体进行计算。计算结果表明,在迎角较小时,随着迎角的增大,前体主涡会逐渐增强,在迎角较大时,前体主涡破裂;在相同迎角下,脊形角较小时,前体涡较强,涡升力也更大;对于相同脊形角的前体,当上半截面高宽比较小时,前体主涡强度较大,前体涡破裂临界迎角较小,即会提前破裂。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

自适应航天器态势分析系统

利用深度学习中的卷积神经网络理论,基于单目视觉系统和带有标识物的航天器影像,实现对航天器的三维姿态角、距拍摄点距离和相对拍摄中心偏移量的精准测量。利用机器学习理论实现网络自主学习样本特征,这一方式将大幅降低动态测量的误差。同时,这种测量方式也避免了人工提取特征的复杂过程,实现任意、精准、快速测量,对航天器在组装及发射过程中的姿态估计、距离测算起到关键性作用。     

多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

基于BP-GIS的京津冀碳钢土壤腐蚀速率地图研究

针对京津冀地区碳钢土壤腐蚀问题，应用误差反向传播（BP）神经网络，以主影响因素为输入参数，分别构建了针对京津冀地区碳钢土壤腐蚀速率模型。根据各主要土壤腐蚀影响因素数值，对碳钢土壤腐蚀速率实现了预测。并基于地理信息系统（GIS）绘制了中国年均碳钢土壤腐蚀速率地图。研究表明:京津冀地区单年均碳钢土壤腐蚀速率西北高东南低，多年均碳钢土壤腐蚀速率基本均匀分布；pH、含盐总量、土壤温度、全氮量和有机质对碳钢土壤腐蚀较为显著；1、3、5和8年均碳钢土壤腐蚀速率分布最大为6.159、2.322、2.614和3.467 g/（dm2·a）。      

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。