基于响应值判断的目标跟踪ECO方法

目标跟踪(efficient convolution operator,ECO)方法因其优越的跟踪效果在各种跟踪场景中得到越来越广泛的应用,但该方法在面对遮挡、运动模糊、目标形变和背景杂乱等复杂工程实际情况时跟踪精度下降. 针对这一问题,本研究对ECO方法进行改进,加入一种相关滤波响应值判断机制,根据前几帧图像的最大响应均值和当前帧的响应峰值标准差来决定样本模型更新时机. 将改进后的ECO方法和改进前的ECO方法在相同的实验视频序列上进行对比测试,比较两种方法的跟踪效果. 在OTB2015数据集上,改进后的ECO方法的精确度达到88.0%、成功率达到79.9%,分别比改进前的ECO方法提高1.5%和1.2%,特别是面对遮挡、运动模糊和背景杂乱干扰等工程实际常见情况时跟踪效果更好,显示出改进后的ECO方法拥有更灵活的模型更新策略和更强大的适应复杂工程实际情况的能力.      

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于卷积型变分原理的半解析法及其在热传导中的应用

本文基于积型变分原理提出了瞬态热传导问题的半解法,该方法在空间域内作有限元离散,在时间上用纵数表示,吸取了现有求解瞬态问题方法的优点,又克服了其缺陷,一维和二维算例结果表明。该方法进求解热传导问题的一种新型、有效的方法。     

THE TYPE OF A CLASS OF VILENKIN CONVOLUTION OPERATORS

在满足第二个数公理的零紧Ａｂｅｌ群Ｇ的空间Ｌ（Ｇ）中研究了一类Ｖｉｌｅｎｋｉｎ卷积算子的性质．该类算子包括Ｖｉｌｅｎｋｉｎ－Ｆｏｕｒｉｅｒ级数的部份和、Ｆｅｊｅｒ平均等作为特例．文中证明了这类算子是弱（１,１）型和强（ｑ,ｑ）型的,１＜ｑ＜∞．     

两个不相交集合分组测试的最优过程

讨论了两台装置搜索两个坏硬币分组测试模型的（ｍ,ｎ）一问题,给出了最优测试过程,其测试次数从实质上 改进了测试次数的信息论界。     

CPML截断2.5维问题中圆柱波导开放边界的应用

为了解决高功率微波(HPM)源模拟中圆柱波导开放边界的截断问题，研究了柱坐标系下卷积完全匹配层(CPML)吸收边界，给出了CPML中电磁场的差分方程和轴边界条件，并进行了数值验证．在不同频率和模式的激励源作用下，模拟了2．5维问题中CPML截断圆柱波导开放边界的性能，相对误差最大值都小于-90dB在2．5维电磁PIC软件中引入CPML方法，模拟计算了相对论返波管．结果表明，CPML在截断波导开放边界方面的性能远好于Mur型吸收边界条件。     

世界首次非均匀材料力学国际会议

国际非均匀材料力学会议(简称ICHMM)于2004年6月21-26日在重庆市及长江“神州”号轮船上分两阶段进行。第一阶段是传统性的国际会议，它通过11个大会报告及32个分组会议以揭示当今非均匀材料力学的进展。第二阶段则针对8个前沿性的研究领域进行专题讨论以探索新的研究方向。     

SPN结构线性层的设计

SPN结构是一种流行的分组密码总体结构；差分和线性分析是攻击分组密码的最强有力的方法．章介绍了SPN结构研究的最新进展，着重论述如何用矩阵方法设计抗差分和线性分析的线性层．