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关键词： 图像增强   计算机视觉   深度神经网络   多粒度建模  

摘要： 在夜间低照度光照条件下,火箭发射初期的箭体表面细节难以得到有效呈现,而现有基于红外、激光雷达的成像手段存在作用距离受限、纹理细节信息缺乏等不足,严重影响火箭运行状态的有效观测。本文从光学相机拍摄的低照度图像出发,利用人工智能算法重构具有清晰细节和自然色彩分布的正常图像,针对低照度图像具有的信噪比低、色彩偏差、噪声严重等问题,受多粒度建模思想的启发,提出多粒度信息融合卷积块,进而构建多粒度信息融合卷积网络。该网络能够在受限的特征中提取更丰富的多粒度特征信息,以提高增强图像的视觉质量。通过与现有图像增强算法的对比实验,证明所提算法在低光照条件下能够获得更好的图像增强效果,在评价指标上优于现有增强方法;在夜间火箭发射场景下,所提算法能够有效增强箭体表面细节信息。

关键词： 可解释深度学习   梯度类加权激活映射   调制识别   时频分析  

摘要： 针对时频深度学习调制识别方法存在可解释性差的问题,提出一种基于时频梯度加权类激活映射(GradCAM)的调制识别网络可解释框架.该框架通过时频Grad-CAM可视化深度模型中隐含层的关键特征,从视觉上解释网络隐含层提取的时频深度特征对于正确与错误识别中的作用,揭示低信噪比环境下网络性能下降的内在机理,并通过量化和排序网络中每层不同卷积核的贡献值来判断网络的冗余程度.仿真实验结果验证了基于时频Grad-CAM的调制识别网络可解释性框架的有效性;可解释分析结果表明,在低信噪比环境下,网络特征提取区域有大量噪声存在,且本文所测试的调制识别网络冗余程度较为严重.

关键词： 网络化估计   未知有界噪声   丢包   一步时延  

摘要： 针对一类噪声统计特性未知情况下具有一步时延和数据丢包的网络化系统状态估计问题进行研究。首先,引入满足伯努利分布的随机变量描述一步时延和数据丢包现象,并基于此随机变量构建量测补偿模型。其次,通过量测补偿数据设计依概率信息的状态估计器,并借助于有界递归优化算法构造估计器均方误差上界,将求解估计器增益问题转化为求解凸优化问题,同时给出使估计器均方误差在每一时刻都有界的稳定性条件。最后,通过数值仿真对所提方法进行验证,仿真结果证明了所提方法的有效性。

关键词： 模拟器   设计制造   分布式仿真框架软件   系统网络   数据监控  

摘要： 模拟器是飞机模拟训练系统中的一套大型地面训练设备。为了确保飞行员模拟飞行训练任务的顺利进行,并提高故障排除效率,对模拟器系统的实时网络数据监控功能进行了研究。模拟器采用了以反射内存网为主、高速以太网为辅的分布式实时仿真网络结构,这种设计实现了飞机模拟器仿真系统的整体运行、同步及通信。此外,在分布式仿真框架软件中增加了数据监控功能,使操作界面能够实时显示各节点计算机上的所有运行数据。基于此,异常数据一目了然,可以精准定位问题设备,免除了对所有相关设备逐一排查的麻烦。通过这种方式,能够及时解决故障,确保模拟器在短时间内恢复使用,从而保证飞行员的日常训练。

关键词： 小波神经网络   光伏   并网逆变器   故障   自动检测  

摘要： 为提高光伏并网逆变器运行质量、保障其运行的安全性,利用小波神经网络展开了光伏并网逆变器故障自动检测方法研究。首先,配置数据采集系统,采集光伏并网逆变器的数据;然后,利用所收集的运行数据进行逆变电源的故障特征提取,输出提取到的特征参数;最后,以此为基础,构建小波神经网络,设计诊断函数,根据网络的输出判断逆变器是否存在故障。结果表明,应用所提方法后,不同故障状态类型的逆变器输出电压与输出电流检测结果基本与实际值一致,具有较高的检测精度,能准确识别逆变器运行状态,可检测出具体的故障类型。

关键词： 乳腺肿瘤   对比增强锥光束乳腺CT   分割   U-Net  

摘要： 乳腺肿瘤是一种常见的恶性肿瘤,其临床诊断不但费时费力,还容易出现误诊.本文旨在建立一个基于乳腺数据自动分割的乳腺肿瘤计算机辅助诊断模型,提高临床诊断的速度和准确率.为了用卷积神经网络U-Net模型分割对比增强锥光束乳腺计算机断层扫描(Contrast-Enhanced Cone-Beam Breast CT,CE-CBBCT)数据,本文首先沿冠状面将3维数据转换成2维切片,通过数据默认的窗口对其进行归一化处理.实验结果显示,使用U-Net卷积神经网络对数据进行分割,Dice系数和IoU(Intersection over Union)分别为0.7920和0.6962.然后,本文用不同骨干网络(即各种深度学习分类网络)去替换U-Net的编码器,再次进行分割并对比不同特征提取对分割性能的影响,发现旋转增广方式可以提升各分割网络的性能.其中,基于ResNet152的U形分割网络的性能最好,Dice系数和IoU分别达到0.8410和0.7576.随后,本文又在所有模型中选取5个性能最好的模型组成一个集成模型,重复分割实验,发现此模型有最佳分割性能,平均Dice系数和IoU可达0.8463和0.7676,性能显著提升.值得指出的是,在处理数据时本文仅使用数据默认的窗口,降低了对人工的依赖.

关键词： 甘草   附子   心脏毒性   网络药理学  

摘要： [目的]采用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF-MS)技术分别测定甘草、附子单煎样品和合煎的化学成分,并基于网络药理学研究阐明以甘草配伍降低附子心脏毒性的作用机制。[方法]采用液质联用技术对甘草、附子单煎液及合煎液的化学成分进行分析,探究配伍前后化学成分的变化。基于成分分析结果,通过TCMSP、David、DisGeNet等数据库对成分靶点以及心脏毒性靶点进行检索。制作Venn图,将共有靶点输入String数据库进行蛋白质相互作用(PPI)网络构建,并通过Cytoscape软件将网络可视化,最后进行基因本体论(GO)富集分析及Kyoto京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。[结果]与自建数据库比较,共鉴定得到甘草单煎液化合物21种、附子单煎液化合物65种、甘草与附子合煎液化合物71种。基于液质联用技术,运用网络药理学构建中药-活性成分-作用靶点-疾病网络。分析结果表明甘草-附子和心脏毒性疾病的交集靶点共436个,包括蛋白激酶B1(AKT1)、GAPDH等。KEGG结果显示配伍甘草可能通过丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路等降低附子心脏毒性。[结论]甘草配伍附子可以改变附子毒性成分,并作用于AKT1、GAPDH等靶点,通过MAPK、磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)-蛋白激酶B(AKT)等信号通路达到降低毒性的效果。

关键词： 新能源并网   虚拟同步发电机   功率振荡   并联系统   单机等值模型   适用边界分析   灵敏度分析  

摘要： 虚拟同步发电机通过模拟传统同步发电机的外特性来提高新能源发电系统的惯量水平及惯性支撑能力,但虚拟同步发电机也会存在传统同步发电机的功率低频振荡问题。文中针对多虚拟同步发电机并联系统的低频振荡机理进行了研究。首先,建立了多虚拟同步发电机并联系统的单机等值模型,推导了等值模型的数学表达式。然后,建立了有功分量和无功分量刻画的低频振荡频率解析表达式,进一步对影响无功功率振荡频率的参数进行灵敏度分析,实现模型的降阶,揭示了系统参数及控制参数对振荡频率的影响规律。最后,通过仿真及实验验证了模型的有效性及理论分析的正确性。

关键词： 中国大学生   社交焦虑   网络成瘾   Meta分析  

摘要： 随着互联网的飞速发展与普及,网络成瘾已然成为社会高度关注的心理和行为问题之一。当个体对网络的使用存在依赖性、出现戒断反应并对日常生活造成消极影响时,便形成了网络成瘾[1]。其中,社交焦虑常被认为是导致网络成瘾的影响因素之一[2-5]。当个体处于社交困境时,其在行为上会回避社交,逃避现实世界,进而增加网络成瘾的概率,以此来获得暂时的满足感和补偿感[6-8]。可以说,网络世界为人们提供了保护屏障,迎合了人们怯弱焦虑的心理,使其将注意力聚焦于网络世界,渴望在网络世界获得人际关系的满足,从而沉浸在虚幻的网络世界,最终发展为网络成瘾[9]。

关键词： 异化劳动   网络直播带货   复归  

摘要： 网络直播带货行业是近年来发展势头最强劲的新兴行业,经过六年的粗放式发展,其高速增长带来经济红利的同时,也逐渐显露出行业“野蛮生长”滋生的失序乱象。文章以马克思异化劳动理论为依据,探析直播带货行业中的异化现象。从直播带货行业的“人、货、场”三个维度出发,提出直播带货的异化问题主要表现为:直播带货行业对人的本质的异化、直播带货行业对直播产品的异化以及直播带货对中端电商平台的异化。多方资本介入催生畸形的生产关系,“流量至上”负面思想的影响是直播带货行业异化现象产生的社会现实原因,监管错位是异化产生的制度原因。要构建健康的行业生态,实现对直播带货的“异化扬弃”,需要明确行业发展的目标和总体方向,消解资本逻辑的价值导向,落实多元主体监管机制。