一种基于定位和非对称补偿的伪装目标分割方法

伪装是欺骗观察者感知系统的一种手段, 善于伪装的个体在纹理特征上与背景具有高度的相似性。为解决前景与背景因相似而导致的像素归属歧义, 提出一种基于定位和补偿网络(locating and compensation network, LCNet)的伪装目标分割网络。该方法效仿了捕食者从搜索→确立→聚焦的寻猎过程, 涵盖双主干网的强感知提取、定位模块的双注意力以及级联的非对称补偿模块的细化像素模糊。实验表明, 在4种评价指标下, LCNet在3个具有挑战的伪装数据集上都显著优于现有的6种最新模型, 具有较高分割性能。     

具有非对称信息控制器平均场系统的分散控制

通过极大值原理以及解耦平均场正倒向随机微分方程法,解决了连续时间平均场系统的有限时间域非对称信息线性二次控制问题。最终得到了最优控制策略以及一组非对称Riccati型方程。     

电动汽车非对称混合磁极永磁电机优化与分析

针对传统稀土永磁电机稀土材料用量大、齿槽转矩过高等问题，提出了一种非对称混合磁极永磁电机结构。首先，建立等效磁路模型；其次，对电机进行参数化建模，选取铁氧体宽度等电机参数进行灵敏度分析，根据灵敏度结果，分别采用BBD算法与MOGA-Ⅱ法相结合的混合算法和CCD多目标算法优化；最后，确定电机的最优尺寸参数，分析比较非对称混合磁极永磁电机与传统V型电机的电磁性能。结果表明，相较于传统V型结构电机，非对称混合磁极永磁电机的转矩脉动与齿槽转矩分别降低14%和71%，且钕铁硼材料使用量减少14.3%。因此，所提出的新型电动汽车非对称混合磁极永磁电机结构有效解决了稀土材料用量大、齿槽转矩过高等问题，为汽车用永磁电机提供了一定的理论参考。