原位制备核壳结构CoFe2O4@多孔碳球吸波性能研究

CoFe₂O₄具有良好的化学稳定性和磁损耗,可用于制备具有独特结构的电磁波吸收复合材料。在本研究中,通过原位制备将CoFe₂O₄磁性粒子引入中空多孔碳中,制备了具有核壳结构的CoFe₂O₄@碳空心球。本文研究了微观组织与电磁波吸收性能的关系。研究结果表明:通过构建多孔结构并调整多孔碳和CoFe₂O₄的比例,可以有效地协调磁损耗和介电损耗。CoFe₂O₄@多孔碳复合材料的最小吸收在5.8 GHz时达到?29.7 dB。此外,有效吸收带宽为3.7 GHz在厚度为2.5 mm。复合材料的微波吸收性能的提升是由于在材料引入多孔核壳结构和CoFe₂O₄磁性粒子。多孔结构与核壳结构之间的协调有利于提高复合材料衰减系数,并实现良好的阻抗匹配。同时,多孔核–壳结构增强了电磁波在多次散射和反射;并提供了大的固体–空界面和CoFe₂O₄–碳界面来诱导界面极化,增强电磁波极化损耗。此外,CoFe₂O₄磁性粒子的引入增强了自然共振、交换共振和涡流损耗的磁损耗。     

钛酸钡/互穿聚合物网络复合材料的研究

为进一步提高IPN材料的阻尼性能,将PU/VER IPN与钛酸钡(BT)压电陶瓷复合制备BT/IPN复合阻尼材料,并进行极化处理.研究了压电复合阻尼材料的阻尼性能、压电常数、相对介电常数和微观结构.结果表明:经1 000℃煅烧后的四方相BT粒子在IPN基质中分散较为均匀,孔洞和缺陷较少.极化使得BT/IPN复合材料的阻...     

基于属性标识位的面向对象时空数据模型

在时空数据模型发展的基础上，提出了一种新的基于属性标识位的面向对象时空数据模型．将时空数据库分为一般基本属性库、有效时空属性库和历史时空属性库三部分存储，利用属性标识符标识数据对象在各部分库中的存在与否，进而对操纵语言进行基于新的数据模型的扩展。     

室温固化PU/PEMA IPN合成工艺研究

以甲苯二异氰酸酯、聚氧化丙烯多元醇为原料合成了甲苯二异氰酸酯预聚物,探讨了滴加顺序和反应时间对甲苯二异氰酸酯预聚物的影响;确定了引发剂用量和反应时间对甲基丙烯酸乙酯预聚物的影响;采用“同步”互穿技术合成了聚氨酯/聚甲基丙烯酸乙酯互穿聚合物网络。TMA对玻璃化转变温度区间的检测结果表明,该IPN的玻璃化转变温区在-26.32℃～23.90℃,IPN技术有明显拓宽玻璃化温区的作用。     

基于图像分类的鲁棒无载体信息隐藏

针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。     

基于恢复信息共享机制的最优自嵌入算法

提出一种动态的基于恢复信息共享机制的自嵌入算法,可用于实现图像篡改检测和内容恢复. 图像中每个分块产生的水印包括恢复信息和认证信息,其中恢复信息由原图的若干最高有效位生成,认证信息由生成的恢复信息结合最高有效位数据得到. 水印嵌入分为重叠模式和非重叠模式,选取的最高有效位数据层数和生成恢复信息的比特数是动态变化的. 该算法可根据篡改面积选取最优嵌入方式,有效保证了含水印图像的质量和图像篡改恢复效果.实验结果表明：与已有算法相比,该算法可取得更好的篡改恢复性能.     

对旋转和平移鲁棒的序列图像拼接算法

受分辨率和视角范围的限制,普通的图像获取设备通常无法拍摄到较大场景的图
像,而图像拼接技术可对获取的若干幅小视角场景的图像进行配准和融合得到一幅宽视角的
全景图像. 为此,设计了一种序列图像拼接系统. 针对近似仅存在二维平移的待拼接图像,采
取平移鲁棒的实时序列图像拼接方案,以傅里叶变换的相位相关法为基础进行拼接. 针对待
拼接图像间同时存在旋转和平移的情况,采取了基于Harris特征点检测的旋转和平移鲁棒的
序列图像拼接方案. 实验结果表明,所设计的平移鲁棒序列图像拼接方案能够实时拼接近似存
在二维平移关系的序列图像,但无法处理旋转;而旋转和平移鲁棒的序列图像拼接方案可在
线下非实时地处理同时存在平移和旋转仿射变换的序列图像拼接.     

基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简中存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法.实例分析表明该算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果.     

电力系统负荷建模研究综述与展望

负荷建模研究是电力系统运行与控制中的基础性问题,既具有非常重要的理论意义,又具有 十分显著的实用价值。 在回顾已有负荷建模成果的基础上,归纳了负荷模型结构和模型参数的获 取方法,整理了负荷模型应用现状,并总结了现有负荷建模方法的不足;然后分析了负荷建模的发 展趋势,包括负荷特性重大变化对建模工作的新挑战、电网结构变化对建模工作的新需求和大数 据、人工智能快速发展带来的新机遇;最后将未来负荷建模工作总结为解决模型结构的“定性正 确冶和模型参数的“定量准确冶两步走问题,提出建立考虑主动负荷的广义综合负荷模型,并借助人 工智能技术,综合采用多种在线建模方法,构建“分类分时冶负荷模型数据库,建立负荷建模的长效 机制。