文本信息辅助图像差异描述生成

图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容,从而将视觉信息转化为文本描述,便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸,其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别,并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此,提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法,在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器,在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息,建模视觉和文本2个模态间的语义关联,以获得高质量的图像差别描述。实验证明,TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。     

SRAM型FPGA散裂中子源反角白光中子单粒子试验

本文利用中国散裂中子源(CSNS)反角白光中子束线开展了45nm工艺XC6SLX150、XC6SLX16两款SRAM型FPGA器件大气中子单粒子效应地面模拟试验,分析获得了器件截面数据并与之前结果进行比较.结果表明,同工艺器件中子单粒子效应截面基本一致,反角白光中子源、LANSCE散裂源及国内14MeV单能中子源单粒子...     

计算机信息安全评估标准

介绍了信息安全评估标准的发展过程以及TCSEC、CC等具有较大影响的安全评估标准,并对各个标准的特点及应用方式加以分析。最后,对信息安全评估标准未来的发展方向提出了自己的看法。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

连续爆轰发动机的二维数值模拟研究

介绍了连续爆轰发动机(Continuous detonation engine,简称CDE)的物理模型及爆轰波传播的物理机理,并对CDE流场的波结构进行了分析.使用两步化学反应模型对简化的CDE模型做了二维数值模拟研究.计算了圆柱面展开二维平面的多个爆轰循环过程.模拟结果较好地匹配了相关CDE实验所获得的流场结构.数值计算结果使我们可以更加透彻地理解CDE各方面的参数,对于CDE的进一步研究具有一定的指导意义.      

共振型PDE谐振腔喷嘴匹配关系研究

在数值模拟的基础上分析了两种不同形状的喷嘴:细长孔喷嘴(或称狭缝喷嘴)和环形喷嘴对于射流碰撞和激波形成以及聚焦的影响.在此基础上又以环形喷嘴为例,分析了喷嘴尺寸对于射流碰撞和激波形成聚焦的影响,得出环形喷嘴相对于细长孔喷嘴具有更好的聚焦效果,以及有效利用激波起爆爆震波的喷嘴与谐振腔的几何匹配关系.      

有、无障碍物爆震管起爆过程的CE/SE模拟

用时空守恒元和解元(CE/SE)法模拟有无障碍物情况下爆震管二维爆震波的形成和传播过程,分析爆震波的不同机理,研究在较低能量下,点火区温度、爆震管管径以及障碍物对爆燃-爆震转捩过程(DDT)的影响.控制方程采取无量纲形式,用拓展的隐式梯形法实现刚性源项积分.研究表明,点火能量与点火压力相关,在较低的点火能量下,可以通过提高点火温度、减小爆震管径及加入障碍物加强爆震过程,减小爆燃-爆震转捩过程DDT时间和距离.为研究爆震波点火和DDT过程提供了理论依据.      

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

应用PIV技术测试模型环形燃烧室流场

采用粒子图像测速仪(PIV)测量带双级旋流器模型环形燃烧室内冷态和燃烧流场,试验研究不同进口气流温度对其冷态和燃烧流场内回流区的形成以及气流速度分布的影响,试验结果表明:燃烧室燃烧流场内回流区长度要比冷态流场短,燃烧流场的脉动速度明显大于冷态流场;另外随着进口气流温度增加,燃烧室冷态和燃烧流场的回流区长度都稍有减少.      

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。