摘要：降型是区间二型模糊逻辑系统中的核心模块,目前质心降型是区间二型模糊逻辑系统最流行的研究方法。实际上,质心降型属于纯理论研究,而中心集降型更有利于应用区间二型模糊逻辑系统。目前KM迭代算法已被广泛应用于Mamdani型区间二型模糊逻辑系统的中心集降型。本文给出了区间二型模糊逻辑系统中心集降型的三种非迭代算法,并通过设置不同的模糊规则数,在不同的区间二型模糊逻辑系统中进行多次数值仿真。数值仿真的次隶属函数既有分段线性函数,也有分段线性函数和高斯函数混合。通过比较三种非迭代算法与KM算法的计算结果与时间,证明了非迭代算法的计算效率高于KM算法,为区间二型模糊逻辑系统的设计和应用提供了潜在的参考价值。

摘要：为了解决高光谱图像自身及分类过程中噪声干扰大、空间-光谱特征信息提取不足以及有限样本下分类性能不佳等问题,提出一种基于多分支空谱特征增强的高光谱图像分类模型SSFE-MBACNN。首先,利用多分支特征提取模块分别提取浅层空谱特征和深层空间特征信息,并引入注意力机制抑制噪声干扰。其次,设计一种改进多尺度空谱特征提取融合模块及结合双池化和空洞卷积的空间特征增强模块实现空谱特征增强,减少模型参数量和提高分类性能。最后,用全局平均池化层代替全连接层,进一步降低参数量,缓解模型过拟合问题。实验结果表明,在Indian Pines(10%训练样本)、Pavia University (5%训练样本)和Salinas(1%训练样本)数据集分别取得了0.990 7、0.997 5和0.994 7的总体分类精度。SSFE-MBACNN不仅能充分利用空谱特征信息,而且在有限样本下也取得了优秀的分类性能,明显高于其他对比方法。

摘要：修图软件的多样化发展对篡改检测效果提出了新的挑战,针对小目标复制图像,以机器视觉作为技术支持,设计一种图像篡改检测方法。利用Prewitt方向导数近似算子,检测复制图像边缘,通过转换图像检测空间为参数空间,完成模板匹配与匹配值加权;经过非极大值抑制处理角点响应函数的各个方向,获取直角角点输出及其方向,扩充角点区域后明确检测区域,采用zernike矩离散化处理图像的实部与虚部,提取图像特征,结合图像各角点坐标与亚像素坐标,判定伪造区域与真实区域,实现图像篡改检测。从公开图像数据集CASIA中随机选取实验数据集,经过对比评估指标数据发现,在图像数据受到不同程度的图像压缩攻击和高斯噪声污染时,所提方法仍具有显著的稳定性与有效性,通过AUC值进一步验证了较好的综合性能与实际应用性。

摘要：为了解决现有的高光谱超分辨率方法依赖于手工先验和数据驱动先验会导致参数选择困难或可解释性差的问题,采用一种基于自适应深度先验正则的高光谱图像超分辨率方法,进行了理论分析和实验验证。首先设计基于卷积神经网络的多阶段特征提取网络,提取退化图像的空间和光谱信息;其次将提取到的空-谱先验输入基于transformer模型的特征融合模块;然后自适应交互空域和谱域的互补信息,以捕获图像的全局先验特征;最后在退化模型中插入深度先验正则项,将超分辨率问题表述为一个优化问题,其解可以通过交替方向乘子法获得并降低求解复杂度。结果表明,所提出算法在信噪比均为35 dB时,重建信噪比分别达到了34.16 dB和29.35 dB,比次优算法高出2.78 dB和2.17 dB,重建的高分辨率高光谱图像与其固有结构具有较高的一致性。该研究为综合利用手工先验和数据驱动先验增强高光谱图像空间分辨率提供了参考。

摘要：针对双轴旋转捷联惯导系统长期工作时光纤陀螺误差参数随时间变化问题,提出一种姿态未知条件下的八位置标定方法.该方法利用双轴旋转机构可提供惯性测量单元(IMU)相对载体固定角位置特性,结合光纤陀螺简化误差模型,设计出八位置标定路径并激励出光纤陀螺误差参数.新的标定方法既避免了陀螺误差参数的耦合影响,又可以解算出载体航向信息.转台实验结果表明,八位置标定方法可在载体姿态未知条件下完成对光纤陀螺误差参数的标定工作.

摘要：针对直接驱动XY平台高精密轮廓加工中存在的电气——机械延迟、系统参数不确定性及两轴驱动系统参数不匹配以及扰动等因素影响轮廓加工精度的问题,提出了将零相位误差跟踪控制(ZPETC)与新型交叉耦合控制相结合的策略对两轴的运动进行协调控制,实现跟踪误差与轮廓误差同时减小。ZPETC作为前馈跟踪控制器,提高了快速性,克服了伺服滞后,使系统实现准确跟踪,减小了跟踪误差,进而有利于减小轮廓误差;新型交叉耦合控制作用于两轴之间,将轮廓误差作为直接被控量进行实时补偿控制,特别有效地提高了轮廓精度并简化了控制器设计。仿真和实验结果表明所设计控制系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,进而大大提高了跟踪精度和轮廓精度。

摘要：现有的子空间聚类方法以数据全局线性分布为前提,利用先验约束估计未标记数据点的低维子空间,并将其聚类到相应组中,对非线性结构的数据处理存在一定缺陷.受启发于深度学习以其强大的非线性学习表征能力在众多应用中取得巨大成功,文章在数据表示中加入成对约束,并运用流形正则化理论,采用k近邻构造全局相似度矩阵,通过与自编码器的联合学习,提出基于流形正则化与成对约束的深度半监督谱聚类算法(MPAE).该算法一方面在学习数据的低维表示时同时保留数据的可重构性和局部流形结构的全局特征,另一方面将已知样本间的成对约束信息融入目标优化设计,使学习到的低维特征更具有判别性,这在很大程度上提高了所得算法的聚类性能.实验结果表明文章算法能够取得理想的聚类结果.

摘要：在充分考虑了悬架系统的时域硬约束的前提下,针对悬架系统的刚度和阻尼参数的摄动,运用线性矩阵不等式技术,提出了一种基于H2/H∞状态反馈控制的主动悬架鲁棒最优保性能控制策略。以半车模型为例,设计了主动悬架鲁棒H2/H∞最优保性能控制器。分别在悬架系统参数无摄动、向上摄动、向下摄动的三种情况下与相应的被动悬架做时域对比分析;并在频域做了悬架系统参数无摄动的功率谱密度的对比分析;仿真结果验证了所提出的主动悬架鲁棒H2/H∞保性能控制策略的可行性和有效性。

摘要：通过冰模板-冷冻干燥法合成了金属有机骨架杂化泡沫MIL-100(Fe)/PEO,利用X射线衍射、氮气吸附脱附、扫描电镜、TG-DSC技术,对杂化泡沫表面结构形态与元素组成进行表征分析,通过吸附实验分析了杂化泡沫吸附性能的影响因素及吸附动力学、吸附热力学和吸附等温线模型,利用循环再生稳定性实验研究了杂化泡沫分离再生稳定性。结果表明:MIL-100(Fe)/PEO杂化泡沫具有较强的机械强度和丰富的多孔结构,且保留了MIL-100(Fe)自身的特性;MIL-100(Fe)/PEO投加量为30 mg,吸附时间为12 h,四环素和Cu^(2+)初始浓度为30 mg/L,pH为中性时,MIL-100(Fe)/PEO对TC和Cu^(2+)的最大吸附量达到85.02,87.66 mg/g;材料的吸附过程符合拟二级动力学与Langmuir等温吸附模型,是一个放热、自发的过程;在循环吸附8次后,MIL-100(Fe)/PEO对TC和Cu^(2+)的去除率均保持在70%左右。MIL-100(Fe)/PEO杂化泡沫是一种高效稳定的吸附剂,在废水中四环素和Cu^(2+)复合污染物去除方面具有广阔的应用前景。

摘要：【目的】对国内外近年来科技期刊标准体系及相关进展进行梳理,结合我国国家标准(GB)现状,分析现存问题。【方法】检索2010—2021年国内外权威机构有关期刊部分的最新标准,针对我国科技期刊国家标准执行现状分析不足,并提出对策和建议。【结果】国际组织制定的科技期刊标准呈不断细化、专业、高效、精准的趋势。我国科技期刊国家标准仍存在标准的制定不够精准,标准的更新不够与时俱进,标准的执行强度不够,标准不统一,缺少针对汉语种特异性强的国家标准,标准映射存在障碍等问题。针对以上问题,需要从以下几个方面入手解决:进行系统的顶层设计,广泛采集基础资料进行整合、更新现有国家标准,增加新型国家标准,制定特异性强的科技期刊国家标准等。【结论】比对国际组织发布的标准,我国现存国家标准不够精细和完善,科技期刊标准的完善还有大量的基础工作需要完成。