交通信号灯智能控制系统设计与实现

研究了运用PLC技术的交通信号控制系统，用简洁的软硬件使其智能化程度更高。采用PLC与计算机之间的通讯链接技术，完成交通对象的复杂控制。并运用模糊控制原理，将人的控制经验及推理过程纳入系统自动控制当中，使车辆行驶和道路导航实现智能化。     

基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制

为了保证磁浮列车的安全、可靠运行,研究了悬浮系统在参数摄动条件下的悬浮控制问题。首先,对电磁悬浮（EMS）型磁浮列车的基本悬浮单元建模,给出了电流控制模型;然后,建立了悬浮系统的强化学习环境以及软演员-评论家（SAC）智能体,并设计了加速训练的奖励函数与“吸死”处理方案;最后,提出了基于强化学习的悬浮控制方法。与传统比例-积分-微分（PID）控制方法的对比结果表明,本方法具有更快的动态响应,在损失50%线圈匝数或磁极面积变化时具有更好的跟踪精度。     

基于 Swin Transformer 和 Style-based Generator 的盲人脸修复

盲人脸修复任务是从低质量的图像（例如模糊、噪声和压缩图像）中恢复高质量的图像.由于事先不知道低质量图像的退化类型和退化参数,因此盲人脸修复是一个高度病态的问题,在修复过程中严重依赖各种先验指导.然而,由于面部成分和面部标志等面部先验通常是从低质量图像中提取或估计的,可能存在不准确的情况,这直接影响最终的修复性能,因此难以有效利用这些先验知识.此外,目前的主流方法基本都是依赖ConvNets进行特征提取,没有很好地考虑长距离特征,导致最终结果缺乏连续一致性.本文提出了一种改进的StyleGAN模型,命名为SwinStyleGAN,应用在高级视觉任务上表现出色的Swin Transformer来提取长距离特征,并通过改进后的类StyleGAN合成网络逐步生成图像.本文设计了一个空间注意力转换模块SAT来重新分配每个阶段特征的像素权重,以进一步约束生成器.大量实验表明,本文提出的方法具有更好的盲人脸修复性能.     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

泵闸混凝土施工期智能温控关键信息识别

为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.     

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。     

酸法地浸采铀矿山地下水修复技术应用与探讨

随着地浸采铀矿山的退役,特别是应现代绿色矿山建设的要求,地下水修复越来越被重视,如何制定酸法地浸采铀矿山地下水修复法规,采用哪种修复技术才能获得更好的效果,这些问题一直困扰着环境保护部门和项目执行者。本研究针对酸法浸出矿山特点,提出了地下水修复法规的制定原则,并实践了地下水修复综合技术、自然净化、迁移净化、冲洗、弱酸浸出等方法,并在应用中获得较好的效果。在总结地浸采铀矿山地下水修复现场试验和退役矿山实际应用的基础上,充分分析影响地下水修复的矿床自然条件、地下水质量和用途、修复技术、修复费用和时间等因素,给出了推荐的酸法地浸采铀矿山地下水修复策略。     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。