高光谱图像全局异常检测RFS-SVDD算法

针对SVDD用于高光谱图像全局异常检测时存在虚警率高的问题,提出RFS-SVDD算 法。RFS-SVDD将空间相邻且光谱相似的像元分为同一区域,根据区域大小将图像在空间上分 成潜在异常区域与背景区域,用背景区域中所有子区域的平均光谱RFS作为SVDD训练样本求 取支持向量。RFS是每个子区域中像元光谱的统计结果且不包含奇异像元,可以避免奇异像 元光谱和图像随机噪声对背景建模的影响。对HYMAP和AVIRIS图像数据的仿真结果表明：RFS -SVDD算法能抑制异常目标像元光谱和图像随机噪声对背景建模的干扰,降低SVDD用于高光 谱图像全局异常检测的虚警率。
     

速度聚束调制对顺轨干涉SAR浅海地形成像的影响研究

通过理论推导,证明了顺轨干涉SAR对海洋成像时同普通SAR一样,存在速度聚束调制。速度聚束调制使得顺轨SAR对海洋成像时产生一种非线性映射关系,这种非线性映射关系与径向流场的方位向梯度变化以及平台到目标的斜距与平台运动速度的比值(R/V)有关。以方位向存在一定坡度的浅海地形为例,分析了速度聚束调制对顺轨干涉SAR浅海地形成像的影响。仿真结果分析表明：当径向流场在方位向上存在梯度变化时,根据梯度变化的大小和方向的不同,会使浅海地形特征在顺轨干涉SAR相位图像上产生压缩、拉伸甚至混叠等失真,且R/V越大失真越严重。     

低合金超高强度钢的晶界性质对应力腐蚀断裂行为的影响

在３０Ｃｒ３ＳｉＮｉＭｏＶ、３７ＳｉＭｎＣｒＭｏＶ和４２ＣｒＭｏ三种钢上用俄歇能谱等方法研究了原奥氏体晶界的性质对应力腐蚀断裂行为的影响。结果表明在淬火或低温回火马氏体组织中的原奥氏体晶界上，存在着一个用电镜也难以观察到的碳化物薄层，它是导致钢容易发生应力腐蚀沿晶脆断的主要原因。高温回火后，晶界碳化物聚集粗化以及晶内碳化物的大量析出，导致沿晶断裂倾向性减小和断裂抗力ＫＩＳＣＣ值升高     

基于证据理论聚类算法的故障诊断

为了正确高效地诊断故障,以并发故障为例,建立了基于证据理论聚类算法的诊断模型,提出了基于Dempster理论的聚类算法,该聚类算法既分析每个单类,还考虑单类的各种组合,并利用质心特性,将单类聚类原型推广为适合组合类特性的聚类原型。通过故障实例说明,本文模型既适合普通故障诊断,更适合并发故障诊断,且计算的时间复杂度较小。     

树脂基防热材料烧蚀性能表征的探讨

采用氧-乙炔烧蚀试验研究了传统炭布增强酚醛(钡酚醛)、硼改性酚醛及聚芳基乙炔三种防热材料(C／BaF、C／FB、C／PAA)的烧蚀性能。结果表明，这三种材料的质量烧蚀率和基体树脂的耐热性能一致，数据变异系数Cv较小(7．1％-13．8％)，可作为评价烧蚀材料烧蚀性能的重要指标；线烧蚀率数据的离散系数较大(23．9％-232．5％)。C／BaF和C／PAA材料出现了负的线烧蚀率现象，因此线烧蚀率不适宜作为评价2D树脂基防热材料烧蚀性能的指标。采用质量烧蚀率和烧蚀因子可较好地表征和比较烧蚀材料的烧蚀性能。     

弹载聚束SAR平台的PFA算法

高分辨率SAR图像有助于导引头选择目标的关键部位进行精确打击,以扩大毁伤效果.尽管雷达平台在末制导阶段运动非常复杂,但由于天线始终指向目标,可以认为几何场景是聚束模式.而弹载平台的运动与机载平台不同,方位向和距离向都会作非匀速运动.非匀速运动不仅会引起越距离单元迁徙(MTRC),还会导致方位角非均匀变化,从而造成成像结果在距离向和方位向均出现散焦.本文通过对弹载聚束SAR几何场景和运动特点的分析,推导了变速条件下的PFA算法.首先研究了径向运动造成的越距离单元迁徙,并分析了运动补偿精度对成像质量的影响;然后采用SINC插值处理横向变速转动造成的方位角非均匀变化的问题.仿真实验获得良好聚焦的SAR图像,验证了本文方法的有效性.     

一种基于内容的图像数据库聚类算法

本文分析了数据库信息检索的索引算法,并且对k-means聚类算法中初始聚类数目和聚类中心的设定进行了改进,设计了一种用于大容量图像数据库的索引方法.     

基于无监督学习视觉特征的深度聚类方法

基于自编码器的特征提取技术广泛应用于图像聚类分析,在较简单的图像集上取得了令人满意的聚类结果,但自编码器的特征表示能力有限,很难捕捉到复杂低质图像的局部特征。本文提出一种基于非对称结构卷积自编码器（Convolutional auto-encoder with an asymmetric structure, ASCAE）的学习视觉特征的深度聚类方法,其中非对称结构的卷积自编码器用于学习特征表示,然后使用K-means算法对特征数据进行聚类分析。为进一步提高特征表示能力,ASCAE方法的网络采用变步长的卷积层和全连接的重构误差正则约束网络的重构误差。在7个公开图像集上的实验结果表明该网络有很好的特征表示能力,并且使得K-means算法能提供很好的聚类结果。在COIL-20和MNIST图像集上,聚类方法ASCAE的聚类精度分别为0.754和0.918,优于同类型的4种深度聚类方法（AEC、IEC、DEC和DEN）。     

仿生光响应形状记忆材料4D打印和形变特性研究

针对深空、深地、深海和极地等极端环境科学探索前沿,利用智能构件的材料–结构–功能一体化增材制造技术,即4D打印技术,以木材的多层网格状结构为生物模本,以聚乳酸为基体,聚己内酯为添加相,氧化石墨烯为光热转换剂,采用直写式3D打印工艺成功制备了具有光响应形状记忆特性的仿生智能材料,研究了该智能材料的响应方式、变形过程、力学强度、变形温度等。结果表明,其能对光与温度刺激做出响应,实现自主形状回复,形变温度降低至55℃左右。在近红外光刺激下,形状固定率高达96%,形状回复率为93%,形状回复时间最快可达9 s。最后演示了在仿生可展开结构和光控释放包裹物结构中的应用,分别实现了按需光驱动展开和可控顺序释放功能,为航空航天可变形结构精准选择、远程控制和快速响应问题的解决提供了一种有效的仿生学新思路和新方法。     

先驱体法制备SiC陶瓷纤维过程中聚碳硅烷纤维的交联方式

先驱体交联处理是SiC陶瓷纤维制备过程中的主要步骤。为了更好地促进交联技术的发展，本文详细综述了先驱体法制备了SiC陶瓷纤维过程中聚碳硅烷纤维的交联方式，比较了各种交联方式的优缺点，指出了各种交联方式的适用范围，为交联方式的选择提供一些参考。