初级视皮层机制启发下的特征提取

针对传统计算机视觉方法在纹理细节提取和局部运动感知方面的局限性,借鉴生物视觉系统的强大信息处理机制,提出一种基于三维时空能量模型的初级视皮层(V1)视觉模型。模型首先利用三维Gabor滤波器初步模拟得到简单细胞感受野,接着采用半波整流操作进一步得到简单细胞模型,随后通过能量模型整合简单细胞感受野进行,模拟得到复杂细胞模型。仿真结果表明:所提模型在图像静态纹理特征和简单视频序列运动特征提取上取得了较好的效果。较传统模型而言,模型将计算机视觉与生物视觉有效融合,具有更强的动静态特征表达提取能力,体现了V1细胞强大的信息处理机制,为视觉脑启发计算提供新的思路。     

叠加激励下的时变时滞反馈减振控制

时滞动力吸振器是一种将时滞反馈力作为主动控制力的主动吸振器。当系统受单个激励力作用时,时滞动力吸振器能够对系统的振动响应起到很好的控制效果,但当多个频率不同的激励力同时作用时,时滞动力吸振器的控制效果并不明显。针对上述问题,文中提出了"等效频率"概念和时变时滞反馈控制方法。通过计算激励力的等效频率,据此对时滞反馈控制力进行实时调整,使时滞动力吸振器可以对多个同时作用的激励作出有效应对,从而有效控制主系统的振动响应。文中首先利用精细积分法,将系统振动微分方程变为精细积分方程形式,以此将连续时间区间上的多个同时作用的激励力变为各个离散时间区间内与叠加激励具有相同作用效果的正弦激励力;然后计算得出离散时间区间内正弦激励力的频率,并根据计算结果调整时滞动力吸振器参数与系统参数,据此计算各时间区间内的时滞反馈控制力;最后,以二自由度时滞动力吸振器减振模型为例,以主系统的各项振动响应为仿真对象,对主系统振动响应的时域进行仿真研究。研究结果表明,比于定值时滞反馈动力吸振器控制,在时变时滞反馈动力吸振器控制下,主系统振动位移、振动速度与振动加速度分别减少了96.4%、95.9%和97.1%,说明在时变时滞反馈控制下,结构主系统的振动响应得到了有效的控制。     

QK3玻璃基底上可见光区宽带增透膜研究

以QK3为基底设计了一种宽带可见光区增透膜（增透波长0．4-0．8μm）,工艺实现采用了电子束蒸发物理气相沉积的方法,薄膜材料仅含有TiO2和SiO2,并分别作为高低折射率材料。利用Edinburgh光谱仪对双面镀制该膜系样品的透过率进行测量,结果表明平均透过率达97．73％。环境测试表明,薄膜具有良好的稳定性和牢固度。该增透膜可以应用于可靠性要求较高的环境中。     

路用调温低温相变微胶囊制备及性能

以三聚氰胺-尿素-甲醛树脂为壁材,十四烷为芯材,采用原位聚合法制备出可以在低温条件下进行储能和放热的相变微胶囊,并以其为改性剂制备相变沥青新材料.采用扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)、激光粒度分析仪(fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)、差示扫描量热计(differential scanning calorimetry,DSC),研究了不同芯壁比、合成温度以及乳化转速对微胶囊形貌、粒径、热稳定性的潜热的影响.通过DSC和动态剪切流变试验仪(dynamic shear rheometer,DSR)研究了相变沥青性能.结果 表明芯壁比为1∶1,搅拌温度75℃,乳化搅拌速率为3000 r/min时,微胶囊性能最佳,相变潜热达119 J/g.相变微胶囊在相变沥青中能够保持结构完整,不会对沥青的路用性能造成严重影响.     

三塘湖盆地致密沉凝灰岩储层孔隙结构及流体可动性特征

为探究三塘湖盆地条湖组致密沉凝灰岩储层孔隙结构、流体可动性及二者关系,对井下真实岩心开展了多项孔隙结构及流体可动性的测试实验。研究表明：致密沉凝灰岩由凝灰质、方解石和石英组成,基本不含黏土矿物。岩石孔隙类型包括构造缝、气泡状结构和基质微孔,其中基质微孔为主要的孔隙类型;岩石孔隙分布较为集中,分选性良好,分布最多的孔隙半径是0.063 0μm,但对渗透率贡献最大的孔隙半径是0.1μm,孔隙的毛管滞留效应明显。岩心平均可动流体饱和度为50.81%,可动孔喉半径下限和有效渗流孔喉半径下限分别为0.049 8μm和0.063 0μm。基质水驱可动压力梯度下限为7.25 MPa/m。致密沉凝灰岩储层流体可动性差的根本原因是储层孔隙尺度太小。     

鞅差误差下纵向数据半参数模型的均方相合性

文章考虑了误差为鞅差序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g(.)的估计,在适当条件下,证明了β和g(.)估计量的均方相合性。     

鞅差误差下异方差部分线性回归模型估计的矩相合性

本文研究了误差为鞅差序列下的异方差部分线性回归模型.基于非参数估计量,我们导出了最小二乘法和加权最小二乘法的参数估计量,并且在适当条件下得到了它们的矩相合性.同时,通过模拟研究了有限样本下估计量的性能.     

基于级联卷积神经网络的公路路基病害识别

针对当前公路路基病害识别中探地雷达(GPR)技术的数据分析还依赖于人工识别,识别效率低、准确性差问题,建立了级联卷积神经网络来实现自动识别探地雷达图像所反映路基病害的任务。级联卷积神经网络系统由2个卷积神经网络组成,分别用于识别低分辨率和高分辨率探地雷达图像。神经网络的建立包括训练、验证和测试3个步骤。通过训练和测试的结果验证了级联卷积神经网络系统的稳定性,并将级联卷积神经网络和Sobel边缘检测,K值聚类分析进行比较,以论证其优越性。结果表明:级联卷积神经网络在路基病害分类训练中的识别准确率为97.46%,验证中的识别准确率为95.80%,其识别路基病害的精度较高;级联卷积神经网络对发射频率300、500、900 MHz的图像分类准确率分别为94.20%、93.89%、94.57%,对不同公路结构的图像分类准确率分别为94.80%、94.78%、94.28%、94.21%,可见级联卷积神经网络的识别准确性不受雷达发射频率和路面结构的影响;当图像分辨率较低时,Sobel边缘检测和K值聚类分析无法准确提取路基病害几何特征信息,级联卷积神经网络可通过分类器2准确识别;当图像分辨率较高时,Sobel边缘检测和K值聚类分析仅能提取路基病害的部分特征,后续病害类型的识别需要人工完成。可见级联卷积神经网络较其他算法在路基病害识别方面更准确、高效。     

用马克条纹法测量极化聚合物d33过程的优化分析

利用标准马克条纹方法,测量DR1/PMMA侧链型有机聚合物电晕极化过程中的二次谐波强度,并与标准石英片比较得出极化聚合物非线性系数,同时得到了聚合物最佳极化温度和极化电压.