基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

SQL注入攻击与防范实验的设计与实现

介绍了SQL注入的原理、攻击和防范技术,并通过设计具体实验方案演示了SQL注入攻击与防范的全过程及细节。通过搭建存在SQL注入漏洞的Web网站并对其进行SQL注入攻击,观察被攻击的效果,进行漏洞修复。对漏洞修复后的系统进行攻击,并对比修复漏洞前后的现象,以此得出SQL注入漏洞的原理、产生原因、对应攻击原理及如何防范漏洞,加深对SQL注入的理解。     

民族高校工商管理专业实践教学体系创新研究

围绕工商管理专业培养具有较强实践能力和高素质管理人才的目标,分析当前实践教学中的误区,通过构建全社会参与的工商管理专业人才实践教学社会网络,建立贯穿大学四年学习全周期的五大实践教学培养体系,对工商管理专业学生进行基础素养实践能力和专业素养实践能力培养,探索工商管理专业人才实践能力培养模式和体系。     

轧制道次间插入冷却对特厚钢板组织与性能的影响

使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验，研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果，采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm，强度为376MPa，-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm，强度为360MPa，-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层，晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加，钢板内部组织明显细化且强度大幅提高.     

菌丝内生细菌及其宿主真菌共生体系研究进展

微生物共生普遍存在于自然界中，真菌-细菌联合体能以多种方式相互作用，共同发挥各种生态功能。有些细菌驻留在真菌菌丝内部，借以调控真菌的生长、发育、分布和次级代谢过程，这些细菌被称为菌丝内生细菌（endohyphal bacteria, EHB）。EHB的研究揭开了微生物生态学的一个新篇章，是真菌与细菌共生关系中最紧密的代表。在逆境条件下，EHB可以调节寄主生殖机制相关的关键成分或步骤，诱导植物激素类物质的产生，对寄主真菌具有辅助性保护作用。研究最深入的真菌-EHB共生体系是植物致病性根霉菌Rhizopus sp.与伯克霍尔德氏菌Burkholderia sp.，引起水稻幼苗枯萎病所必需的植物毒素——根霉素是由伯克霍尔德氏菌所产生的，而非寄主根霉菌本身产生的。EHB也会影响定殖于高等植物的内生真菌的生态和多样性。在某些情况下，EHB还有助于激活参与识别、转录调节和初级代谢蛋白合成过程的相关基因。目前已开发出了无菌培养分离EHB的方法，然而对真菌-EHB共生体系的研究尚不够深入。综述了菌丝内生细菌EHB及其与宿主真菌的共生体系，阐述这些伴侣之间复杂微妙的相互关系，以及EHB对宿主真菌和宿主植物生长和发育的影响，并对该领域的研究方向提出了建议。