基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.     

CDIO模式以项目驱动促进网络工程教学改革和实践

针对传统网络工程课程教学过程对学生工程实施能力培养存在的弊端,成都中医药大学医学信息工程学院在自身三位一体的组织架构下,以CDIO教学模式为指导,结合网络教学课程规划,依托真实网络建设项目,整合企事业单位项目建设规范,设计了一套较为完整的操作、实践和评价方案.以真实网络建设项目为驱动,在培养学生网络建设工程实施能力方面取得了成效.     

链路意义下网络抗毁性的一种新刻画

随着元器件性能的大幅提高,网络故障多因链路受阻或破坏所引发,为了更好地刻画和分析网络抗毁性,从链路角度引入新的连通性参数——图的边毁裂度.运用组合优化和类比分析方法研究并给出了若干具有特殊结构的图的边毁裂度的计算公式和一般图的边毁裂度的界,同时讨论了图的边毁裂度与其它参数的关系,并举例表明结果是最好的.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

高压电缆移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制

为提高高压输电线路移动作业机器人作业过程的自动化程度及作业效率,在电磁传感器定位作业区的基础上,提出了一种基于BP网络和视觉伺服相结合的移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制方法,并设计了双闭环定位控制系统,其中一个闭环采用BP网络求解机械手的逆运动学实现机械手的粗定位,另一个闭环通过视觉伺服获取特征参数实现机械手的精定位,通过粗定位和精定位相结合的方式实现作业机械手与作业对象的自主精准定位与对接控制.仿真实验将作业机械手与螺栓螺母的对准运动控制过程分解为X,Y,Z 3个方向的定位控制,通过控制算法的调节,3个方向的误差以较快的速度和较高的精度收敛到理想值,并且算法对于不同线路参数结构的引流板具有较强的适应性,满足了特种作业机器人控制实时性、稳定性及对于不同线路结构的自适应性的设计要求.通过引流板螺栓紧固现场作业试验验证了本文所提出方法的有效性和工程实用性.      

自适应卡尔曼滤波在供水管网爆管预警的应用

根据Supervisory Control and Data Acquisition （SCADA）系统异常监测值能及时预警供水管网爆管,但由于用水周期变化、随机波动及监测误差,导致实际中很难预警较小爆管。针对该难题,开展了基于自适应卡尔曼滤波的供水管网爆管信号识别研究,提出将历史监测数据按用水周期分解,采用自适应卡尔曼滤波结合平均低通滤波对管网供水量进行实时估计,根据监测值与估计值的差,预警爆管、估算爆管流量。分别采用仿真数据与实测数据验证所提出方法,结果表明,所提出方法可用于实际供水管网爆管预警;对所采用实测数据,爆管预警精度约为最大时水量的9%;此外,实际爆管预警精度主要取决于用水量本身的随机波动,同时与监测数据采样频率相关。     

基于水力模型的多因子水质监测点优化布置方法研究

随着城市快速的发展,城市供水管网的规模也在不断的扩大,其拓扑结构也越来越复杂,增加了供水安全的难度。其中供水水质安全最为迫切,因此需要在供水管网中设置一定数量的水质监测点对供水水质进行监测。在前人研究的基础上,针对供水管网水质监测点优化布置的问题,在单一的节点水龄法的基础上综合考虑其他影响因素对管网水质的影响,利用北方某市供水管网水力模型进行水质监测点的优化布置方案设计,通过水力模拟软件,优化节点水龄法,设计出了基于多因子优化法的水质监测点优化布置程序。并对北方某市供水管网进行计算,结果表明,基于水力模型的多因子水质监测点优化布置方法计算出的水质监测点位置与实际位置有43.75%的重合度,不仅覆盖了在常规管网运行中水厂及加压泵站等重点水质监测位置,也在供水分界线、管网中以及管网末梢增加了部分监测点,同时对污染事故的预警时间也比优化前短,效果明显。因此,在人工经验的基础上,以多因子法为补充加强,理论与实际相结合,使布置方法更有科学依据,考虑因素更加全面,布点更加合理。利用该方法分析供水管网工况,可为水质监测点优化布置工作提供较好的实施方案。     

基于随机线性网络编码和UDP的可靠低时延传输方法

针对传输控制协议（transport control protocol,TCP）在无线通信中吞吐量受到丢包和反馈时延影响严重的问题,提出一种结合随机线性网络编码（random linear network coding,RLNC）和用户数据报协议（user datagram protocol,UDP）的可靠低时延无线通信传输方法。分别考虑一般RLNC和降低了编译码复杂度及头部开销的稀疏RLNC,原型实现了（稀疏）RLNC的编码、再编码、译码模块;并通过ns-3网络仿真在两跳有损中继链路中将所提方法分别与TCP和快速UDP网络连接（quick UDP internet connections,QUIC）协议的传输完成时间进行对比。仿真实验结果表明,在较高丢包率链路中,所提结合RLNC的UDP传输显著降低了传输完成时间。通过选择适当的编码参数,稀疏化的RLNC在链路条件较好的环境中能够进一步降低RLNC的传输时间,但在高丢包率环境中其传输完成时间高于RLNC。     

基于WGAN的语音增强算法研究

带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,传统语音增强方法需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设,不合理的假设会造成噪声残留、语音失真等问题,导致语音增强效果不佳。此外,噪声本身的随机性和突变性也会影响传统语音增强方法的鲁棒性。针对这些问题,使用生成对抗网络来对语音进行增强,给出一种基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial nets, WGAN)的语音增强方法来加快训练速度和稳定训练过程。该方法无需人工提取声学特征,且使语音增强系统的泛化能力得以提升,在匹配噪声集和不匹配噪声集中都有良好的增强效果。实验结果表明,使用训练出的端对端语音增强模型后,语音信号的客观评价标准(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)平均得到23.97%的提高。