SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

幂等自映射的Nielsen数(4)

本文利用粘接等方法证明了一类拓朴空间上的幂等自映射的Ｎｉｅｌｓｅｎ数不超过１。     

一种基于语义的Ontology映射方法

O n to logy映射是实现异构O n to logy互操作的有效方法,目前的O n to logy映射主要采用句法方法,而很少采用语义方法。本文提出了一种基于语义的O n to logy映射方法,该方法考虑了O n to logy中的概念属性,采用概念名称相似性、概念属性集合相似性、相关概念集合相似性等确定O n to logy之间的语义映射关系;采用语义半径提高了语义映射方法的灵活性。试验分析表明:该方法得到的映射的准确率和查全率在90%以上,准确率和查全率均优于S-M atch方法。该方法已在基于知识需求的主动式知识系统原型中实现,并在某研究所得到了应用。     

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

Hill区域内基于推广的Poincar映射的低能逃逸/捕捉轨道(英文)

给出了Hill区域内基于推广的Poincar映射的低能逃逸轨道的计算。文中的推广的Poincar映射需要在相空间中选取两个(而非一个)与流相截的面,即将包含某个天平动点的截面通过轨道来映射到近拱点的通道面上的,在数值上通过总变差减小的Runge-Kutta方法来实现两个相面之间的映射。捕捉轨道则可由Hill三体模型的对称性直接导出。最后,关于Rhea的二维、三维的逃逸和捕捉轨道的仿真结果验证了该方法的精度和鲁棒性。     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。      

人眼启发的图像非均匀映射变换模型构造算法

人眼的视觉信息采集是非均匀的。这种特征和注意力机制确保了人类视觉系统在信息处理方面的优先性。首先介绍了对数极坐标映射，然后基于人类视觉系统的构造，提出了非均匀映射模型的构造规则。基于此规则，以线性模型为例进行了应用性研究。扩展了非均匀映射模型的范围，促进了空间变分辨率视觉理论的进一步发展。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。