基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程(model-based system engineering, MBSE)方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。     

鲁迅文学作品表达机制研究——以《故事新编》为例

作为中国现代史上最伟大的文学家之一,鲁迅之所以能够创作出大量深刻且典型的文学作品,塑造出不朽的文学艺术形象,和其独特的表达机制具有很大关系。特别是在《故事新编》当中,鲁迅引用了一些中国古老的神话故事和历史传说,体现了大量的中国传统文化元素。但在表达方面,整体上却十分隐晦,很难从字面意思上直接了解其创作情感和意图,必须经过深入分析研究之后,才能得到深刻的感悟和理解。为此,以《故事新编》为例,从现实与文本关系、叙事方法等方面着手,对其表达机制进行分析,以此获得鲁迅文学作品中的特色内涵,明确传统文化在新历史时期的重要价值和发展方向。     

基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法研究

针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5％,效率提高了166％,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具...     

基于2类观测值联合平差权比调整的MATLAB程序设计

不同观测值联合平差的做法已实现,但在平差处理时,一般是确定其中一类观测值基本正确,另一类观测值可能存有较大的偏差,且方差分量估计也存在某些不合理性,据此很多文献均提出了调整权比的计算方法.针对这类计算方法,依据MATLAB语言编制出了应用程序.     

一种基于人工模糊边缘的图像盲取证方法

提出一种基于人工模糊边缘检测的盲取证方法,首先基于彩色图像梯度方向特征和边缘邻域斜率特征计算出类似度筛选出疑似模糊边缘点;然后结合图像局部灰度标准差和局部灰度偏导期望值来过滤相机失焦模糊边缘;最后基于线性回归设定阈值过滤掉伪人工模糊边缘.实验结果表明:在减少误判点和区分人工模糊和失焦模糊两方面,本方法在一定程度上具有减...     

通用人工智能技术(AGI)的认识过程论探析

人工智能技术的发展被人们寄以从“专用”到“通用”的期盼,然而其实现的瓶颈在于循规蹈矩的程序恐难以真正理解符号背后的意义,由此表现为无法实现迁移学习的能力。马克思主义认为,人的认识是由感性上升至理性的过程。当前智能机器所做出的智能决策虽与人类由理性做出的决策结果相吻合,但因其缺少感性过渡与升华的阶段,故而与人类智能两异。从马克思主义对于人类认识发展过程的科学阐释来看,人工智能技术从专用转向通用,其间的感性要素是必要不充分条件。     

基于增量优化传递的正电子发射断层图像重建

将增量优化传递算法用于正电子发射断层图像重建中,得到一种新的最大后验概率图像重建算法,实验结果表明,相对于滤波反投影和最大似然期望值最大化算法,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法和发射增量优化传递算法得到的图像归一化均方误差较小,且边界得到一定的保持.在迭代的初期,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法收敛较快,误差小;当迭代到一定的次数时,发射增量优化传递算法误差小,且能够有效收敛,对发射扫描断层图像重建产生重要的影响.     

基于傅里叶描述子的实装战技图像典型特征相似度检测方法

实装战技图像典型特征目标提取精度较差,存在相似度检测准确率较低、耗时长等问题,该文提出一种基于傅里叶描述子的实装战技图像典型特征相似度检测方法。通过Canny算子对实装战技图像进行典型特征检测,采用复合加权算法在频域与时域上提取实装战技图像的典型特征,并对傅里叶描述子进行初步归一化处理,使其具备尺度变换、平移、旋转不变性的特征,通过傅里叶变换与坐标逆变换,采集实装战技图像典型特征的全部相似区域节点,实现实装战技图像典型特征的相似度识别,并对实装战技图像典型特征的相似度进行检测。试验证明,该文方法的检测耗时和准确率远优于现有检测方法,大幅提升了检测效果。     

HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。     

无人机图像增强方法的研究与实现

以无人机采集的低照度图像为研究对象,提出了一种改进的低照度图像增强算法.获取无人机采集图像的灰度直方图,计算灰度像素的均值和方差,通过计算亮度系数划分亮暗区域;根据滑动窗口的像素均值与设定的阈值进行计算得到修正系数,完成图像亮度的修正;为减小时间复杂度使用三次快速均值算法替代高斯滤波进行去噪.结果表明,本文的算法能够有效地改善图像局部亮度、提高图像对比度和保留轮廓边缘纹理信息.