基于深度学习的多模态眼科图像回归预测

青光眼是世界第二大致盲性眼病，视网膜神经纤维层（RNFL）缺损是诊断青光眼的重要特征。在临床应用中主要采用光学相干断层扫描（OCT）测量RNFL厚度。然而在我国的多数中小型医院和体检中心，只有眼底照相机而不具备OCT设备。因此利用眼底照和OCT的多模态数据，设计了一种基于眼底照来预测RNFL厚度的深度残差回归神经网络。该网络通过眼底照中的局部区域信息预测此区域的RNFL厚度，并对视盘外围一周范围内的RNFL厚度给出全面的刻画。在一个来自北京同仁医院的真实数据集上的实验结果显示，本文算法预测的RNFL厚度值与OCT测量值具有高度的一致性（对于正常眼平均绝对误差E_MA=14.884，Pearson相关系数r=0.885，决定系数R²=0.781；对于青光眼E_MA=15.108，r=0.872，R²=0.754）。评估结果表明所提方法对基于眼底照预测RNFL厚度具有良好的临床实用性。     

目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

轧制道次间插入冷却对特厚钢板组织与性能的影响

使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验，研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果，采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm，强度为376MPa，-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm，强度为360MPa，-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层，晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加，钢板内部组织明显细化且强度大幅提高.     

La$_{{1-x}}$Sr$_{x}$TiO$_{3}$ 薄膜的高通量 X 射线衍射

高通量材料合成方法和高通量材料表征手段区别于传统低效率的 "试错法"材料发展方法, 极大地加速了材料科学的变革和发展. 通过设计程序进行了高通量 X 射线衍射实验, 在保证数据分辨率条件下, 高效地表征了 La$_{1-x}$Sr$_{x}$TiO$_{3}$ 薄膜上多个数据位点的晶体结构, 验证了其成分的连续变化性质, 为后续开展更多类型的高通量 X 射线衍射实验提供了指导.     

少控制参数的分层式骨干粒子群优化算法

针对传统粒子群优化易于早熟的缺点,提出一种少控制参数的改进骨干粒子群优化算法.该算法利用关于粒子全局和个体极值点的高斯分布更新粒子的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用混沌扰动策略产生粒子的全局极值点,提高了粒子群的多样性;为改善算法的全局探索能力,依据收敛速度动态分配每个粒子的变异概率,设计了一种自适应跳离算子;为均衡算法的局部开发和全局探索能力,给出了一种分层式粒子更新公式.最后,将所提算法用于多个典型测试问题,并与三种典型算法进行对比,实验结果证明了它的有效性.     

减小信道编码安全间隙的两次加扰方案

安全间隙是衡量安全信道编码保密性能的重要参数,目前相关研究主要考虑误比特率(bit error rate, BER)安全间隙,未考虑误字率(word error rate, WER)安全间隙。为同时减小安全信道编码BER和WER安全间隙,提出一种两次加扰方案。在发送端信道编码器前后各设置一个加扰器,相应在接收端信道译码器前后各设置解扰器,同时增大低信噪比区域的接收BER和WER,减小BER和WER安全间隙。对方案的差错概率进行了理论分析,并对信道编码采用BCH码时系统的性能进行了仿真。理论和仿真结果表明,相较于采用相同信道编码和外扰码器的方案,所提方案在减小WER安全间隙的同时也减小了BER安全间隙。     

热轧非稳态过程轧制力自学习模型优化

为提高热连轧非稳态过程轧制力的预测精度,提出了一种轧制力自学习模型优化方法. 将模型自学习系数分解为层别学习系数和轧制状态学习系数,表征机架间轧制力预报偏差的遗传特性及实际轧辊状态对模型预报的影响.在系数更新过程中,根据层别距离分别对学习系数进行更新,减小了轧制规格切换时轧制力的预报误差.所提方法已成功应用于某热连轧过程,与原模型相比,优化后的自学习方法的预测偏差从2.8%降低到1.4%,均方差从3.3%降低到1.7%,有效提高了非稳态过程轧制力的预测精度和鲁棒性.     

蒸汽-兰炭换热与余热回收特性实验研究

利用自行搭建的蒸汽–兰炭气固换热实验系统,研究了整个料层内兰炭与蒸汽的换热及余热回收特性,分析了颗粒平均粒径、料层厚度、蒸汽流量对兰炭余热回收量和蒸汽?增的影响规律。实验结果表明:随着换热时间的增长,料层整体平均温度以先快后慢的趋势逐渐降低,有效换热系数逐渐减小,热回收量和蒸汽的?增上升;增加料层厚度、减小兰炭颗粒的粒径、提高蒸汽流量有利于有效换热系数的增加,有效换热系数的范围在3.5～52.0 W/(m~2·K)之间。此外,拟合出了粒径、料层厚度、蒸汽流量、料层整体平均温度与有效换热系数的实验关系式。     

放电功率对微晶硅薄膜的晶化调控及光电性质的影响

以SiCl_4和H_2为源气体、采用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)技术在不同放电功率下沉积微晶硅薄膜,通过调节放电功率实现了微晶硅薄膜的晶化调控和光电性质的优化,并利用Langmuir探针和质谱计分别对等离子体空间的电子特性和中性基团进行在线检测,初步探讨了成膜的微观机理.