抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system,BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network,FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier,FLNNDC）,旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

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。     

竖直矩形通道内超临界正癸烷振荡特性的大涡模拟

基于超临界碳氢燃料的主动再生冷却被认为是超燃冲压发动机最具前景的热管理方法之一.本研究利用大涡模拟数值方法探究矩形通道内超临界碳氢燃料初始流动传热的瞬态变化规律的,证实了超临界振荡效应的存在,即温度和速度分布波动性较强.通过监测10-4 s时间尺度下的速度变化规律,发现振荡有着近似三角函数式的频率和振幅.冷却通道被加热...     

小卫星主动磁控制地球捕获姿态控制系统设计

分析了小卫星捕获阶段的客观条件要求,重力梯度杆的指向要求,捕获阶段视为大角度机动问题,采用欧拉动力学和四元数方法描述,建立小卫星捕获阶段的动力学模型。控制器采用大角度机动拟 PD控制,拟PD控制器参数采用了简化分析和经验调试设计,同时分析设计了磁力矩器的磁偶极子,最后给出某小卫星姿态捕获仿真结果,经过几个轨道周期后可以实现一定精度的对地捕获,验证了本文的设计方法的可行性。     

并联交错式有源箝位正激变换器研究

深入分析研究了并联交错式有源箝位正激变换器的原理与设计 ,获得了功率开关实现零电压 ZVS开通的条件和关键电路参数选取准则 ,仿真与试验结果均证实了理论分析的正确性。研究结果表明 ,并联交错式有源箝位正激变换器具有优良的电气性能 ,特别适用于大功率分布式电源系统     

飞机在有源干扰保护下的探测概率研究

研究了飞机与雷达探测系统遭遇时，雷达对飞机的探测概率随距离的变化问题，采用X^2类目标波动模型，针对飞机在有源干扰保护的情况对探测概率随距离的变化进行了研究，对不同RCS对探测概率的影响问题进行了分析，研究结果可为飞机的雷达探测敏感性评估，飞机生存力的定量化分析与权衡，以及雷达探测系统的效能评估提供量化依据。     

高温磁悬浮轴承用位移传感器的研究

针对差动变压器式位移传感器的性能及其在高温磁悬浮轴承中的应用,对环境温度升高影响差动变压器式位移传感器（DTDS）性能的机理和特征以及所采用的温度补偿技术进行了研究。采用比值方式的处理电路以及加入补偿电阻的方法改善了温度升高所带来位移传感器灵敏度升高、温度漂移和时间漂移的问题。对不同温度下的差动变压器式位移传感器进行标定得到了位移传感器的动静态性能,并将其应用到单自由度高温磁悬浮轴承（HTAMB）试验台上进行静态和模拟动态悬浮。研究结果表明,环境温度为550 ℃,被测物体移动范围在-0.35~+0.35 mm时,位移传感器的灵敏度在19.62 mV/μm,线性度为±0.74%,迟滞性为±0.40%,重复性为±0.97%,传感器截止频率在800 Hz左右;在单自由度高温磁悬浮轴承试验台上使用所研制的高温位移传感器,能实现被悬浮物体的稳定悬浮。     

电磁轴承及其应用 第二部分 电磁轴承工作原理和设计要点

第一部分简述了电磁轴承及电传动技术在国内外的发展及其在航空领域的应用前景.第二部分介绍了燃气涡轮发动机用电磁轴承的设计要求和主要设计问题及其解决方法.