Abstract:

随着社会经济的发展,人们的生活水平持续提高,生活垃圾量急剧攀升。为了有效应对垃圾分拣效率低、准确率差等问题,提出一种以YOLOv7网络为基础模型的垃圾检测算法。该算法对YOLOv7网络进行了一系列改造,首先,在Head模块添加了注意力机制SimAM,增强了模型的感知能力和自适应能力,从而提高检测精度；其次,在主干网络中改进了非极大值抑制算法(soft-NMS)去除冗余的检测框,再次改进了损失函数为边框回归损失函数SIoU,提高了检测的精度和速度；最后,采用C3模块替换YOLOv7有的ELAN-W模块,提升网络对较小目标的检测能力。通过数据集对改进的网络进行测试,平均准确度为98.93%、训练时间为27.58h,高于原模型的96.31%、44.53h,实验结果也表明改进算法的检测效果有较为明显的提升。

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硫化氢(H2S)是六氟化硫(SF6)分解气体的主要成分,在光谱作用下,H2S产物快速挥发,且挥发行为表现极为明显,因此根据光谱效果准确分析H2S产物在SF6分解气体中的含量具有一定的难度。为此,研究一种基于红外和紫外光谱分析的SF6分解气体在线监测技术。将红外测量单元、紫外测量单元与多通道光谱脉冲幅度分析器连接在一起,通过分配混合气体的方式,检测SF6分解组分,确定基于红外和紫外光谱分析的SF6分解气体成分。建立气体分离特性函数,根据自扩散系数计算结果,定义吸附等温线,联合阳离子径向分布定义条件,规范具体的监测算法执行流程。实验结果表明,该监测技术的应用可以准确定义H2S产物在SF6分解气体中的含量,即便在光谱作用下,也不会因气体产物挥发而造成非精准监测的问题。

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在无人机测绘多源遥感影像自动配准过程中,平移差过大会导致无人机测绘多源遥感影像的不匹配对接,且无人机测绘多源遥感影像中存在不适合用于配准的角点,导致影像自动配准的精度较差。为解决上述问题,设计基于像素角点检测的无人机测绘多源遥感影像自动配准技术。定义像素信息的多尺度空间,完成多源像素匹配,推导多尺度特征模型表达式,提取关键像素信息,实现多源遥感影像像素信息取样。预处理遥感图像,检测像素角点,通过去除非配准角点的处理方式,确定配准处理主方向,再按照细节增强标准,完善具体的配准操作流程,完成基于像素角点检测的无人机测绘多源遥感影像自动配准技术的设计。实验结果表明,应用所提方法后,遥感图像像素的平移差保持在0-35pt的数值范围内,在像素采集尺度不唯一的情况下,有效解决了由平移差过大导致的无人机测绘多源遥感影像不匹配对接的问题,图像配准重叠率较高,保障了配准后图像的真实性。

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飞机DME测距仪体积重量过大、电路复杂，为了简化结构和实验教学，设计了一种基于声波的DME测距系统。该系统采用音频应答式测距的方法，以现场可编程门阵列（FPGA）为核心处理器，处理和解析信号，完成询问码脉冲鉴别、产生静默时间、进行识别码等功能，使用滤波器对声波信号进行数字滤波。实验结果表明:整个测距系统询问-应答过程工作完整，实现了模拟DME的测距功能，精度在毫米范围内，系统稳定性好，具有小巧便捷、高精度、性价比高等优势，利用本设计学生可动手操作测距仪，更加直观地感受传播应答过程。

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为满足压缩机轴系扭振激励机理和抑制方法研究需要,对某连续式跨声速风洞压缩机开展轴系扭振仿真分析和测试；根据压缩机轴系参数,对压缩机轴系进行建模仿真,并得到一阶至四阶扭转振型及对应的转速；分别采用无线应变扭矩测试方法和齿轮盘-电涡流扭振测试方法对压缩机轴系扭振情况进行测试,并得到相应的扭矩幅值、扭角以及扭振转速点等数据；测试结果表明,理论建模仿真、无线应变扭矩测试方法和齿轮盘-电涡流扭振测试方法得到的压缩机轴系扭振数据一致性好,建模仿真方法和测试方法可行,相关分析测试数据可作为后续压缩机轴系扭振激励机理和抑制方法试验验证的参考依据。

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针对室内监控视频中老年人摔倒行为的检测问题，提出一种基于改进 YOLOv7 网络模型的实时摔倒行为检测算法。基于YOLOv7的目标检测模型传统使用跨步卷积来实现下采样特征，但这可能会使目标信息的特征模糊。为了解决这个问题，引入了新的下采样模块——鲁棒特征下采样，以改善下采样过程中目标信息特征的清晰度。此外，通过在网络的 concat 部分引入 CoordAttention 注意力机制，可更好地融合拼接后的特征图。实验结果表明，改进后的YOLOv7模型在摔倒行为检测方面具有较高的准确率和检测性能，准确率达到98.88%，mAP50值达到98.83%，mAP50-95值达到74.12%。这意味着该算法可以准确地检测老年人的摔倒行为，家人能够及时地发现，以便及时采取必要的救助措施。

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针对日常维修中滑油系统不易到达且重要度高的特点,开展基于仿真模型的滑油系统测试性分析,优化滑油系统诊断策略。基于全流量单回路反向循环滑油系统的工作原理,使用AMESim软件建立滑油系统的虚拟仿真模型,并利用Simulink模型仿真结果验证所建AMESim模型的准确性,误差在3.5%以内；建立了滑油系统基本故障事件的贝叶斯网络,分析滑油系统的五大故障模式,用于确定滑油系统重要故障事件,作为开展仿真模型故障注入研究的基础；在模型中实现故障注入,通过分析预置测试点参数的变化,得到故障-测试相关性矩阵,实现滑油系统测试性分析和优化,优化后故障检测率提高了16.7%,故障隔离率提高了40.0%。可以利用测试性分析的结果,优化滑油系统传感器布局设计,为滑油系统的故障诊断提供支撑。

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当滚动轴承在高速旋转时,会产生振动和摩擦,容易引起轴承表面的细微磨损和损伤,且在高温、高压、腐蚀等恶劣的工作环境中,会加剧轴承的磨损和腐蚀,使表面缺陷更加复杂和难以区分。为了准确监测和评估轴承的状况、及早发现潜在的故障迹象,提出基于数学形态学和LMD算法的滚动轴承全生命周期故障检测方法。根据滚动轴承的故障机理及特征,设置滚动轴承故障检测标准,模拟滚动轴承全生命周期工作过程。分别采集滚动轴承的表面图像数据和内部振动数据,通过滤波、增强等操作,完成初始工作参数的预处理。利用数学形态学基于形状特征提取滚动轴承表面图像的微小特征,包括表面形状和微小细节结构等,通过LMD算法分解复杂信号为多个单一调频和窄带调频分量,提取峭度、频率等关键特征。结合数学形态学和LMD算法可以全方位地提取滚动轴承在不同生命周期阶段的故障特征,为故障诊断提供更为全面的信息。采用特征匹配的方式,得出滚动轴承故障类型、位置以及故障量的检测结果。通过性能测试实验得出结论:与当前的故障检测方法相比,优化设计方法的故障类型误检率明显降低,具有良好的故障检测能力。

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滑坡的相对位移测量是滑坡监测预警的重中之重，针对测量中实时连续监测难、测量精度不稳定等问题，采用了一种基于北斗导航定位数据的相对位移测量方法，应用卡尔曼滤波平滑测量过程中的噪声保证数据稳定连续，使用导航数据处理软件RTKLIB中的RTKNAVI工具对定位数据进行RTK处理提高定位精度，解算出滑坡相对位移量；并在所介绍测量方法的依据下设计了测量设备硬件平台，对设备进行了模拟滑坡测量试验，结果表明：依据此方法优化设计的测量设备定位精度在水平方向精度为5mm，垂直方向精度为1.5cm，相对位移测量精度在4mm内，滑坡倾角测量精度达到0.01°，数据平均有效率为96.97%，测量过程稳定连续，能够满足滑坡监测中的相对位移测量需要，且该方法可以用来监测滑坡的单次和累积位移量，将位移量与角度变化量相结合可以很好反映滑坡前兆与趋势，为滑坡监测预警提供可靠判据。

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为了解决目前人工巡检航空发动机进气道时存在的准确性差,效率较低等问题,提出一种基于三维点云曲率突变的进气道异物检测方法。首先,分析进气道点云信息因异物侵入而产生的空间形状变化。其次,提出一种基于体素网络的点云数据压缩方法,根据深度相机的水平视场角和垂直视场角,将点云数据划分至相应的体素网格中并进行均化压缩。再次,计算点云数据在进气道深度方向上的曲率变化,利用迭代阈值法计算识别曲率突变点云的动态阈值,采用区域生长法将离散的异物点云聚类分割为整体的异物目标。最后,搭建了航空发动机进气道的模拟测试环境,对3种不同尺寸异物的识别准确率达到95.4%,定位精度达到1.46cm,实验结果验证了本文所提方法的准确性与高效性。

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针对炼化企业供水管道泄漏监测技术需求,提出了基于流体波信号和改进遗传算法的监测点位布局优化方法。以管道内流体波信号的传播模型为理论基础分析了泄漏引起的流体波信号的波速和衰减特性。在引入相邻监测点最短间隔、传感器成本、管道不平衡量、管道流量、管道风险等级等因素作为约束条件的基础上构建了监测点位布局优化模型。对传统的遗传算法进行了改进,解决了算法中重复编码的问题。采用管网仿真案例对所建立的监测点位布局优化方法进行了验证,首先利用最短间隔参数对监测点进行约束,避免监测点距离较近引起的监测范围重叠问题,然后以管网覆盖率及其变化率为性能指标获得最佳监测点数目,实现经济性布局的目标,最后利用改进的遗传算法对优化模型进行求解,获得监测点位的最优布局方案。仿真管网和实际管网测试的结果表明:在选择不同约束因素的前提下对监测点位进行优化布局,监测点均能够有效地分布于使优化模型目标函数值取值较大的管道区域,验证了所建立布局优化方法的可靠性。

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针对城市排水管道缺陷自动化检测准确率低、目标定位不准确的问题，提出一种改进YOLOv8的排水管道缺陷检测模型。该模型在基线模型中引入感受野注意力卷积，并构建了C2F_RFAConv模块，通过空间感受野与卷积交互自适应学习的方式，增强模型对缺陷特征的提取能力；同时，提出一种混合注意力高低阶特征融合网络，将Backbone和Neck输出的三种不同尺度的低阶特征和高阶特征进行有效融合，增强模型学习图像全局上下文信息的能力；此外，对影响边界框回归的重叠情况、中心点距离、宽高偏差等因素进行了综合分析，设计Inner-MPDIoU损失函数，使模型适应不同尺寸的缺陷检测任务，提高缺陷目标边界框的定位准确率。经过实验验证发现，改进后的模型取得了93.9%的平均检测准确率，较改进之前提升3.7%，漏检率和误检率仅为9.1%和17.6%，较改进之前分别降低3.2%和2.7%。

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入侵检测模型在训练时经常面临数据不平衡问题，即其中正常行为的样本数量远远超过异常入侵行为的样本数量；为解决数据不平衡问题，将深度森林和LightGBM结合作为入侵检测模型，其中通过深度森林中的多粒度扫描生成更丰富的特征作为LightGBM的输入，从而提升分类器的性能。并且深度森林生成的特征表示可以提高少数类样本的可分性，配合 LightGBM 的权重调整机制，可以更好地处理不平衡数据问题，并通过全局搜索能力强大的棕熊优化算法对模型进行参数调优进一步提升模型的预测准确度；经UNSW_NB15数据集验证所提方法，BOA-DF-LightGBM模型较其他模型指标更为优异，预测准确率达到95.15%，较DF提升了近2%；为进一步验证其对数据不平衡问题的能力，通过更严苛的数据不平衡实验得出，BOA-DF-LightGBM模型在数据不平衡实验中的准确率为94.23%，较DF提升了2.68%，较神经网络模型提升了3.42%；验证了BOA-DF-LightGBM在数据不平衡情况下的有效性和优异性。

Abstract:

为了实时检测无人机操控员的情绪状态,提出了一种基于二维特征和卷积神经网络(CNN)分析的无人机操控员情绪状态检测算法。针对脑电信号(EEG)中眼电伪迹干扰的问题,设计实现了一种基于二阶盲辨识(SOBI)的去除伪迹算法。针对其它模型检测率低的问题,通过微分熵特征(Differential Entropy, DE)提取、2-DMapping映射及稀疏运算将一维脑电信号转化为包含情感信息的二维特征图,并对脑电信号进行扩增处理,提出二维特征图与CNN相结合的方式,使得各通道的情感特征相互关联。利用CNN自动学习深层次特征的优势,深度挖掘二维特征图里的脑电情感信息,较好的实现了无人机操控员积极、中性以及消极三种情绪状态检测。

Abstract:

航空发动机转矩振动会引起机身共振,导致机身振动增大,引发结构失效。为了确保飞机的安全性,设计基于转矩振幅动态信号去噪的航空发动机转矩振动模糊控制技术。基于航空发动机整机动力学分析结果,明确其运行过程中的幅值、频率、相位等振动特性。以此为基础,使用MEMS加速度传感器采集航空发动机实际转矩振幅动态信号,并利用奇异谱分析算法对采集到的动态信号实施去噪处理,提取出主要的信号成分。设计模糊控制技术,并将去噪处理后的转矩振幅动态信号作为输入变量,实现发动机转矩振动模糊控制。测试结果表明,设计控制技术应用后,具备适应不同转子位移变化的能力。在不同支承刚度下,设计控制技术的转矩振动抑制率较高。在宽频状态测试点处外机匣表面加速度收敛至0.04m/s2以内,窄频状态测试点处外机匣表面加速度收敛至0.03m/s2左右。因此,设计控制技术具有良好的控制效果,可以保证航空发动机的稳定性和具有较高的抑制性能。

Abstract:

5G通信网络中的链路密度大、传输数据量多,极易出现负载失衡及拥塞现象,为提高5G通信网络中各链路之间的均衡度,设计基于云边协同的5G通信链路均衡负载控制系统。改装链路数据采集器、处理器、交换机和负载控制器,加设云端服务器与边缘服务器,将优化设备接入到系统电源电路中,完成系统硬件的优化。采集5G通信链路实时数据,利用云边协同技术计算链路负载量,判断链路是否存在负载拥塞现象。根据负载状态检测结果,计算5G通信链路均衡负载控制量,在 MQTT协议约束下实现5G通信链路均衡负载控制。通过系统测试实验得出结论:与传统控制系统相比,在优化设计控制系统作用下,5G通信链路的负载抖动量降低了13.95%,有效降低通信时延并提高链路利用率,证明优化设计系统具有良好的控制功能和效果。

Abstract:

四旋翼无人机应用频率不断增加，应用场景愈加复杂，对其飞行姿态控制性能提出了更高的要求。现有方法对四旋翼无人机进行位姿控制后，可能会导致无人机的飞行行为出现发散或振荡，无法达到期望的位置与姿态，因此基于反步滑模算法，设计四旋翼无人机飞行姿态自适应控制方法。根据四旋翼无人机结构，构建四旋翼无人机动力学模型，利用MEMS惯性传感器对四旋翼无人机当前位置与姿态进行测量，结合卡尔曼滤波算法对飞行姿态角进行解耦计算，依据四旋翼无人机飞行姿态控制需求，联合反步滑模算法设计控制器，以飞行姿态角——滚转角、俯仰角与偏航角解耦计算结果作为控制器的输入量，控制器输出结果即为飞行姿态控制参量，实现四旋翼无人机飞行姿态的有效控制。实验数据证明:应用本文提出方法对四旋翼无人机飞行位姿进行控制后，控制结果与期望位置和期望位姿基本相同，滚转角、俯仰角与偏航角最大偏差不超过4°，具有较高的控制精度。

Abstract:

非同轴两轮机器人由于其轮子的轴线为不共线、不平行构造,使其在转弯时容易出现不稳定的情况。为了提高该机器人在复杂环境下的控制性能,研究基于SVM数据滤波的非同轴两轮机器人转弯自动平衡控制方法。切换机器人传感器节点状态,并定义传感器锚点,以实现对机器人转弯运动数据的转化与分解。选取SVM滤波参数,通过分析该条件下机器人运动行为奇偶模特性的方式,实施对传感器数据的耦合重构,完成对机器人传感器数据的SVM耦合滤波处理。分析两轮机器人足端步态规律,按照转弯足端步态的非同轴规划原则,解算转弯轨迹,并推导具体的控制函数表达式,完成传感器数据SVM耦合滤波下非同轴两轮机器人转弯自动平衡控制方法的设计。实验结果表明,基于上述方法可将俯仰角、横滚角、偏航角同时控制在合理的数值范围之内,有效保障了机器人转弯过程中的运动平衡性。

Abstract:

全站仪作为现代测量技术的代表，在土地测量、建筑工程等领域发挥着重要作用，传统全站仪存在操作和数据传输局限性，而物联网技术的发展使全站仪更智能高效，对全站仪的数据传输和指令控制以及阿里云物联网平台进行研究，设计了基于物联网技术的全站仪遥控系统，网关采用单片机STM32F103RCT6作为控制芯片，通过4G模块与阿里云物联网平台建立网络连接，网关、阿里云物联网平台，手机APP之间使用MQTT协议实现数据传输，确保数据传输安全可靠；用户使用APP实现全站仪的实时监控和远程控制，同时系统具备数据管理、报表生成等功能，经实际应用，系统数据传输准确率为100%，满足了工程中使用全站仪测量的基本功能，提高了操作便捷性和效率。

Abstract:

针对智能物流机器人动态定位偏差较大、最优路径优化缺陷问题,提出一种基于欧式分割去噪以及三边定位理论的智能物流机器人控制系统。控制系统采用ARM嵌入式主板作为控制核心,集成高速数据处理单元和实时操作系统。通过欧式分割对激光雷达扫描位置进行去噪处理,同时结合位置拟合保证动态定位的准确性。进行路径选择以及避障规划时,结合ARM嵌入式主板实现,以保证路径选择的优越性以及避障规划的高效性以及及时性。为验证研究用控制系统的性能,在实际物流仓库环境中惊醒对比实验。实验结果表明,在进行轨迹规划和避障任务时,系统的响应时间比现有系统平均快20%,其在进行长时间运行测试中,路径偏差减少了30%,也即研究用系统在精确性以及实时性方面优势明显。

Abstract:

常规机器人路径跟踪算法在机器人运动过程中无法实时调整PID控制器的参数,导致机器人的路径跟踪性能较差。为解决这一问题,提出了机器人路径跟踪的模糊自适应整定PID算法设计。首先构建机器人系统模型,计算机器人的运动航向角,并根据机器人测量系统利用基准坐标系中的离散坐标来描述机器人在运动过程中的曲面法向量。然后结合转动离散惯性系数对路径特征点进行匹配。基于此基础,引入模糊自适应整定PID算法设计控制器,通过优化控制器的内部参数,调整控制器的增益输出,从而实现机器人的路径跟踪。实例应用结果表明,该方法能够准确跟踪机器人的移动路径,路径跟踪偏移较小,跟踪性能较好。

Abstract:

针对传统的卷烟质量监控预警系统质量监控自动化程度低,提出一种基于微服务架构的卷烟质量监控预警系统；该系统采用Spring Cloud微服务架构,搭建卷烟生产过程监控数据库,收集海量卷烟加工过程质量数据,结合深度学习算法门控循环神经网络Gated Recurrent Unit(GRU)建立卷烟质量监控模型,更加有效的实现质量预警,提高卷烟加工过程自动化程度；经过测试证明,基于微服务架构和GRU算法的卷烟质量监控预警系统具备高灵活性、扩展性,解决了卷烟生产系统在实际应用中效率低、质量难以把控的问题。

Abstract:

针对负荷频率控制中存在的随机时延、丢包和负载波动等不确定因素影响下的性能问题,提出了一种基于数据驱动的LFC系统。通过建立分散控制结构,优化反馈变量,并提出选择性事件触发控制器,从而降低了通信资源消耗,提升了系统的运行效能。仿真结果表明,相较于H∞控制和PSO-PI控制策略,SETC控制不仅将PTFD缩短了76.7%和23.2%,还分别将FRST减少了64.5%和17.2%。SETC的设计不仅平衡了通信减少与系统性能之间的关系,还展现了出色的恢复能力与鲁棒性,对于提升电力系统的灵活性和可靠性具有重要意义。

Abstract:

为减小导弹测试设备体积,压缩设备重量,提升导弹保障性和测试效率,基于嵌入式技术研制一种小型导弹测试设备；在结构上摆脱传统机箱架构形式,采用板卡堆叠方式,通过串口通信实现板间数据交换与测试资源配置,减小设备体积；基于STM32主控芯片,板卡采用主-从双核设计,根据功能需求划分主从机外设配置,实现一卡多能；兼容以太网控制与触摸屏离线控制,可脱离工控机独立工作,进一步减少设备需求；采用面向对象的软件设计思想,按照功能化、层次化、模块化进行软件功能划分与设计；通过与某型导弹测试模拟器对接试验,验证其功能完全满足导弹测试资源需求,与传统机箱架构测试设备比较,体积压缩近70%,总重量减少50%以上。

Abstract:

针对输电通道下出现火灾险情而难以及时发现的问题，能够在火灾初期发现形状不规则且稀薄的烟雾的产生,对于险情的控制具有重要作用。为解决此问题，提出了改进YOLOv5s网络的烟雾识别算法。该方法通过在YOLOv5s模型中引入卷积注意力模块(CBAM)，提高了对外轮廓并不明显的烟雾的特征提取能力；同时引入CARAFE特征上采样算法，扩大感知域，利用到图片中的其他信息帮助捕捉烟雾的深层特征；为捕捉到图像中目标较小的烟雾形态，利用FReLU替换原有激活函数SiLU，用二维漏斗激活函数,在引入少量计算和过拟合风险的情况下来对网络空间中的不敏感信息进行激活,进而改善视觉任务。实验结果表明，该项目改进后的检测效果相对于原始YOLOv5s网络中的查准率提高了6.8%，查全率提高了2.8%，平均精度均值提高了2.3%，检测精度提升较为明显，更有利于应用于实际情况下的烟雾检测。

Abstract:

对无线传感器网络的安全定位服务问题进行了研究，采用了无线传感器网络的参数掩盖安全定位算法。该方法将网络定位区域划分均匀分布的网格相位，对存在恶意节点参与定位的多跳节点网络设计参数掩盖通信信号，该信号中包含跳数和位置信息；将网络中每跳参数掩盖信号沿多跳路径叠加，产生多跳路径叠加信号的索引相位，通过逐跳解算掩盖信号的相角，并将其与相位索引矩阵匹配，恶意节点转发叠加的多跳掩盖信号使得估计的位置和跳数信息难以与相位索引矩阵匹配，从而筛选出恶意节点攻击的多跳路径；利用网络中节点的身份信息提取恶意节点，并对合法节点重新定位。经实验测试实现了多跳叠加的参数掩盖信号消除恶意节点对网络的攻击，有效抑制了恶意节点对合法节点定位精度的影响。

Abstract:

为了提升传统图像去噪算法的准确性和有效性，结合医学图像特点，针对传统各向异性扩散斑点降噪(SRAD)算法对图像边缘和细节信息保持能力不足的问题，提出了基于小波分析的各向异性扩散斑点降噪算法(Wavelet-SRAD)。通过对超声信号进行多尺度分解，在低频信号部分引入SRAD算法进行各向异性多尺度滤波，在高频信号部分采用软阈值收缩算法，并采用梯度算子和拉普拉斯算子区分噪声或边缘引起的灰度变化，以提升图像去噪效果。经Matlab仿真实验，将改进算法与传统中值滤波、高斯滤波、均值滤波和SRAD滤波算法进行对比，计算均值、标准差、斑点指数和等效视数来分析去噪结果，并采用灰度直方图从能量角度对去噪效果进行可视化。实验结果表明，与传统图像去噪算法相比，改进的Wavelet-SRAD算法能够更准确、有效地去除医学超声图像中的斑点噪声，并保持良好的组织纹理和边缘细节信息，表现出优越的滤波去噪性能。因此，改进的Wavelet-SRAD滤波去噪算法是一种有效的医学超声图像斑点噪声抑制算法。

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准确地预测建筑冷负荷对空调系统节能优化控制具有重要作用，因此提出一种改进秃鹰搜索算法(BES)优化门控循环单元(GRU)的短期冷负荷预测模型；首先采用完全噪声辅助聚合经验模态分解(CEEMDAN)算法，将建筑冷负荷数据分解为不同频率的分量，采用随机森林结合递归特征消除法为不同频率的分量选取对应的特征；最后采用改进BES算法对GRU模型进行参数寻优，针对BES算法不足进行改进，引入Sobol序列初始化种群、采用非线性控制因子平衡BES算法搜索能力和自适应t分布策略提升算法寻优能力；实验结果表明，与GRU和改进BES算法优化后的GRU相比，提出的预测模型均方根误差下降34.27，22.41、平均百分比误差下降2.72%，2.63%、平均绝对误差下降27.25，25.26；相较于其他预测模型，提出的预测模型具有更高的预测准确度，在实际工程应用中更具优势。

Abstract:

心音分类在心血管疾病的早期检测中起着至关重要的作用,特别是对小型初级卫生保健诊所、缺少专业人员陪护的家庭等检测。为提高心音信号数据类别间的可辨别性,进一步提高分类精度,提出了一种基于多预处理法(LMFP)和卷积神经网络(CNN)模型的分类方法。首先,原始数据的采集频率为44100Hz,所处理数据量比较大,需要对数据下采样处理,以减少不必要的数据量。第二,分别采用带通滤波器、SG滤波器与MFCC预处理,提取心音数据特征,并将一维数据转换为二维数据或者图谱,并计算数据PCA变换矩阵。第三,将预处理后的二维数据对应的PCA变换矩阵相乘,这是LMFP的主要部分,可减少不必要的维数,使数据更具代表性。最后,将处理后的数据,输入到本文的模型CNN中。为了验证LMFP+CNN算法的有效性和可靠性,利用PASCAL挑战数据部分数据集进行了实验。通过与其他方法、卷积神经网络不同层数的比较,证明了该方法的优越性。实验结果表明,本文提出的方法可有效达到97.21%的准确率。

Abstract:

在当前全球能源转型以及“双碳”背景下,乡村传统用能模式的高成本、高污染弊端日益明显；针对中国乡村目前供能灵活性差、清洁度低等问题,结合乡村风、光资源更充分的优势,构建了一种含氢储能结构的新型综合能源系统(Integrated Energy System,IES)及基于改进的C-NSGA-II算法的容量配置与运行优化的设计方法,并设置“日均成本节约率”“CO2减排率”以及“?效率提升率”评价指标；实验表明所提出系统相比于乡村传统的能源分供系统,夏季典型日的三种指标结果为:21.75%、91.03%、97.24%；冬季典型日的结果为42.97%、67.31%、55.54%,显著提升供能系统的经济性、低碳性、节能性,对未来乡村能源结构转型具有一定的指导意义。

Abstract:

随着弹载电子设备集成化发展趋势,弹上计算机、卫星导航等设备在狭小空间内功能紧密耦合,多源多频段信号传输发生干扰造成导航设备无法准确定位的现象时常发生,针对这一问题,本文系统研究了卫星导航设备电磁干扰治理方法。首先研究了微机模块中开关电源与隔离器件的电磁辐射以及谐波干扰特性；其次,基于电磁波金属介质传播原理,通过COMSOL软件建立了设备电磁屏蔽有限元模型,深度剖析了屏蔽体电导率、厚度、开孔等关键因素对屏蔽效能的影响规律,进而提出关键元器件设计、终端天线屏蔽等综合治理方法；最后以弹载卫星导航产品进行试验,干扰信号强度得到了抑制,设备定位测速成功率提高了85%,验证了治理方法的科学合理性。

Abstract:

针对语义SLAM(simultaneous localization and mapping)中语义分割速度较慢,实时性较低、占用资源过多等问题,提出一种含有自适应通道注意力机制的轻量级Mask R-CNN网络,由于原有的语义分割网络里的残差网络复杂,且应用环境在室内,环境较为简单,故该轻量级网络将原有复杂的主干网络中的ResNet-50利用深度可分离卷积与分组卷积改进为更加轻量的ResNet-DS-tiny(ResNet with depthwise separable convolutions),并加入自适应通道注意力机制。在自适应通道注意力模块中,利用加权方式对输入的RGB-D图像从空间和通道赋予不同的权重,增强了特征的表达能力。此外,为了轻量化特征金字塔,使用使用不同空洞率的空洞卷积来提取不同大小感受野的特征信息,有效地获取了多尺度的特征。相较于传统的特征金字塔,空洞卷积减少了参数量。在更充分获取 RGB 信息特征的同时,提升了语义分割系统的实时性并减少了资源占用。

Abstract:

对低剂量CT图像去噪进行了研究，分析了神经网络去噪在伪影抑制中计算性能低、泛化性不足的问题。采用各向异性全变分深度展开去噪网络，新方法结合图像相邻体素的边缘特性，引入各向异性TV正则项保留图像结构信息，避免各向同性TV导致的边缘模糊，并通过Chambolle-Pock算法求解数学模型，适配深度展开到卷积神经网络。此外，结合像素注意力机制进行网络优化，捕捉图像中的重要细节。经实验测试，基于Mayo 2016数据集，该方法在图像去噪效果上优于传统方法及其他先进网络模型，在PSNR、SSIM和VIF等指标上表现更优，满足低剂量CT图像高质量重建的需求。

Abstract:

针对物理试验下固定翼无人机飞控能力评估效率低、成本高且存在安全风险的问题,开展了基于边缘性能评估的无人机飞行仿真测试和飞控能力评估方法研究。首先建立了无人机运动仿真模型和仿真环境,随后结合遗传算法搭建了飞行管理系统需求测试环境,实现了飞行系统批量测试用例生成,针对性提出了固定翼无人机俯仰姿态稳定性的测试判据和边缘性能评估方法,最后基于ROSflight进行了仿真试验,通过大量飞行测试,获取了飞机的飞行安全边缘,实现了俯仰姿态飞控能力分析评估。为无人机研发和应用阶段的仿真试验提供一定参考。

Abstract:

为提高航天测控领域单脉冲雷达自动化运行水平，基于典型单脉冲雷达现有技术特征，在国产自主可控软硬件平台上设计开发了一套单脉冲雷达自动跟踪系统。该系统融合了雷达A显数字信号、全站状态和控制字等信息，自动识别雷达跟踪过程中接收通道的目标和干扰信号，实时监控雷达运行状态，为系统自动判断和决策提供信息支撑。系统通过自动生成雷达控制指令，实现了对雷达任务状态准备、目标识别、目标捕获跟踪和常见异常处置的任务全流程自动控制。经测试验证表明，该系统在多站协同下的单脉冲雷达链路中得到成功运用，目标识别准确率达100%，能够在3s内完成目标重补操作，极大提升了单脉冲雷达跟踪可靠性和响应速率。

Abstract:

针对卫星-高动态终端相对移动过程中速度和加速度高，造成多普勒频移跨度大、变化率高的问题，提出了一种导频辅助的高动态突发信号捕获技术；对卫星-终端通信链路的信道特性进行了研究，该技术采取基于FFT算法、频偏预补偿的对抗措施，构建了链路发送端和接收端的多普勒频移补偿信道模型；并设计了多帧头同步、导频辅助的新型架构，有效降低了低信噪比下帧传输的错误率；仿真结果表明：该算法达到1e-5误码率指标时接收灵敏度提高了3dB左右，满足高动态终端接入卫星移动通信系统的需求。

Abstract:

对云原生架构在影像医学教育领域的应用进行了深入研究，旨在优化医学影像数据的存储、访问与分析模式，提升教学质量与效率。研究构建了一个高性能计算平台，该平台深度融合了云原生技术，支持大规模、多源异构影像数据的高效处理。平台设计采用了先进的微服务架构与开放的API接口，确保了系统的高度可扩展性和灵活性，有效推动了教学科研工作的自动化、智能化进程。实践证明，该云原生架构计算平台依靠其弹性、可扩展性和自动化管理能力，不仅可为医学生提供强大的工具，助力他们深入智能分析影像学数据，洞察数据背后的复杂机理，同时也可为医工交叉领域的教学与科研合作构筑坚实的技术桥梁。

Abstract:

针对FPGA内各逻辑资源和电性能参数的自动批量配置测试问题，提出了一种将自动重配置模块、ATE测试平台和上位机软件相结合的应用程序自动重配置系统方案。通过上位机软件在自动重配置模块中完成待测FPGA的应用程序加载，实现软硬件结合。基于XC7A100T型FPGA搭建自动重配置系统，运用三段式状态式实现应用程序自动下载。实验结果表明，该系统可实现待测FPGA在多种配置模式下应用程序自动下载，完成待测FPGA芯片的逻辑资源和电性能参数自动批量测试。对于XC6SLX16-2CSG324-T型FPGA，从并模式下自动配置测试时间仅需7分钟，极大节省了应用程序配置时间，满足各类FPGA自动批量测试需求。

Abstract:

监督装备生产过程并保证其正常运行是用户监督代表的重要职责，也是保障装备性能的重要基础，由于生产过程中的不确定性因素众多，导致监督代表往往难以对其做出精准、客观的质量评估。为提高装备生产过程质量评估精度，强化生产过程质量监督力度，首先通过对问题场景和问题因素的客观分析，构建质量评估指标，根据生产过程质量监督的定义将承制单位自查符合度和监督代表检查满意度两个维度作为评估各指标的基础变量。采用决策实验室法和熵权法分别确定指标的主、客观权重，并引入距离函数概念最终确定各级指标的组合权重。通过专家评判计算得到云特征值从而建立二维云模型，绘制二维云图初步判定质量等级，计算贴近度精确判定结果。以某型军用柴油发动机装配过程进行实例分析，满足全面客观评估柴油发动机装配过程质量的要求，验证了所提方法的有效性和可行性。关键词:装备生产过程；质量评估；决策实验室法；熵权法；二维云模型；柴油发动机

Abstract:

软件是否可靠运行将直接影响系统的可靠运行,急需有手段保障软件质量。静态分析因具有全自动运行、能更早实施、不需要执行程序等特点,在软件测试领域得到了广泛的使用,已成为保障软件质量的重要手段。测试工具可以极大地提高软件测试的效率。目前面向静态分析的软件测试工具数量众多,不同的工具具有不同的特点和缺陷检测能力,且都存在不低的误报率和漏报率,如何评估和选择测试工具成为软件静态分析时亟待解决的问题。基于CWE缺陷类型的基准测试集和精确度、召回率、F1-Score、CWE覆盖率以及Overall-Score的评估指标,详细阐述了面向静态分析的软件测试工具评估流程,结合CppCheck、TscanCode和Flawfinder三个开源软件静态分析工具开展了案例应用,为软件静态分析工具的评估与选择提供指导和参考。