果蝇跨模态学习的相互作用

动物在感知过程中存在不同模态感觉之间的相互促进或排斥的相互作用，但在学习和记忆过程中是否也存在相互作用并不很清楚。中科院上海生命科学院神经科学研究所郭建增和郭爱克在973计划项目“脑发育和可塑性的基础研究”的支持下，通过对模式动物果蝇进行视嗅觉双模态实验，发现在果蝇的学习过程中，相对于单模态信息刺激，给果蝇同时予以视觉和嗅觉双模态信息刺激。     

分解炉虚拟样机的开发

以水泥生产过程中的分解炉为对象，分析了分解炉内具体的物理化学过程，同时开发了反映分解炉工作过程(流体力学、燃烧学、分解动力学、颗粒动力学)的数学模型，借助数值模拟方法进行了分解炉虚拟样机的开发，为分解炉的设计与开发提供了试验平台。     

关于中国近年反腐败成功经验的探讨

同腐败现象作斗争是我国一项长期艰巨的任务，将贯穿于改革开放和现代化建设的整个过程，总结中国反腐败的成功经验是当前反腐倡廉的重要任务，也是深入进行反腐斗争的需要。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

基于CMIP6集合优化数据集的全球陆地极端气候变化预估

预估极端气候事件趋势能够降低其引起的灾害风险.该文基于CMIP6集合优化数据集EPTGODD-WHU,选取5个极端气候指数,即最高气温极大值(TXx)、最高气温极小值(TXn)、最低气温极大值(TNx)、最低气温极小值(TNn)和最大月降水量(PXx),并结合GIS分析手段,对2021—2100年SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的全球陆地极端气温及降水进行预估.结果表明：1)相较于CMIP单一模式,EPTGODD-WHU数据集模拟性能显著提升,气温及降水的空间相关系数分别达到0.99和0.81.2) SSP5-8.5情景下,年最低气温和最高气温均上升明显,且这种上升趋势年内波动不大,地球陆地极寒地区将面临升温的风险,而赤道等极热地区将处于年内长时间酷热状态.3)六大洲在SSP5-8.5情景下的极端降水整体上升趋势最剧烈,但北美洲密西西比平原和滨海平原的地区在SSP5-8.5情景下在未来面临较高的旱灾风险.4)中国西南部地区的极端降水在三个情景下均呈稳定的增幅,且增幅高达60%,预示面临较高的洪灾风险.     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。