摘要：近年来,基于深度学习的模型在高光谱图像(HSI)分类方面效果显著。针对小样本数据基于深度学习的高光谱图像分类方法分类精度不高的问题,提出一种融合卷积长短期记忆(ConvLSTM)和多注意力机制网络的高光谱图像分类方法。该方法分三个分支:光谱分支、空间X分支和空间Y分支分别提取光谱特征、空间X特征和空间Y特征,并将三个方向的特征融合进行高光谱图像分类。由于ConvLSTM在学习有价值的特征和对光谱数据中的长期依赖关系建模方面表现出良好的性能,所以在光谱分支中用了3个隐藏层、卷积核大小为3×3、通道分别为150、100和60提取光谱信息。在空间X分支和空间Y分支,采用基于DenseNet和3D-CNN的Dense空间X块和Dense空间Y块分别提取空间X特征和空间Y特征。为了增强特征提取,在这三个分支中还分别引入了其特征方向的注意力机制,针对信息丰富的光谱波段设计了光谱注意块,信息丰富的像素点分别设计了空间X和空间Y注意块。在三个公开的高光谱数据集上进行了实验,即Indian Pines(IP)、Pavia University(UP)和Salinas Valley(SV)数据集;并对比了其他五种方法:基于RBF径向核的支持向量机模型(SVM)、更深更广的卷积神经网络模型(CDCNN)、快速密集光谱-空间卷积网络模型(FDSSC)、空谱残差网络模型(SSRN)、双分支双注意力机制网络模型(DBDA)。实验中,IP数据集上训练样本和验证样本的大小设为总样本的3%,UP和SV数据集上训练样本和验证样本的大小设为总样本的0.5%。该方法和所有基于深度学习的方法,批处理大小均设置为16,优化器设为Adam,学习率设置为0.0005,并动态调整学习率。由于SVM直接利用光谱信息进行分类,输入样本块像素大小为1×1,其他基于深度学习方法的输入样本块像素均设置为9×9。实验结果表明,该方法能充分利用高光谱图像的光谱和空间特征,在OA、AA、KAPPA等评价标准上均获得了更好的效果,其中,该方法的OA指标比次优的算法平均提高0.12%~2.04%。

摘要：从排气气流角度出发,利用发动机排气气流自身分流并发生对冲的思路,设计了一种新型消声结构——分流气体对冲消声结构.排气气流分流对冲可有效降低消声器内排气气流速度,减少消声器内湍流噪声的产生,在兼具消声性能的前提下,有效降低了消声器的排气背压,提升了发动机的输出功率.从传统消声结构和分流气体对冲消声结构的数值模拟和试验验证对比结果可见,二者在低频段消声性能相近,但分流气体对冲消声结构在高频段的消声性能优于传统消声结构,且分流气体对冲消声结构在不同入口气流速度下,压力损失比传统消声结构降低均在20%以上.该分流对冲结构还可与传统消声单元耦合,有助于进一步提升消声器的综合性能.

摘要：为了改善孕妇、儿童体检流程的繁重手工管理,提高保健质量和体检效率,同时实现系统在妇幼保健等医疗单位更好地共享。参照《国家基本公共卫生服务规范(2011年)》提出基于B/S模式的孕妇儿童体检系统。介绍系统的总体结构,开发环境、数据库及功能模块设计,并以医生平台为例详细说明儿童体检模块的具体实现过程。系统基本上实现了妇幼保健机构孕妇儿童体检信息及工作考核等的无纸化、规范化和高效化管理,具有较好的实用价值。

摘要：为了预报黄河内蒙古段的流凌和封开河日期,以多元线性回归理论与人工神经网络理论为基础,设计开发了黄河内蒙古段冰情预报系统预报内蒙古段各个站点的流凌和封开河日期。选用黄河内蒙古段水文、气象和冰情信息建立数据库,应用ADO OLEDB技术调用数据库,建立符合相关性要求的人工神经网络模型和多元线性回归模型,从而实现预报识别检验。使用2003—2004年度至2007—2008年度5年的资料进行预报检验,并与实际开河日期对比分析,预报结果合格率为80%和67.7%,分别达到甲等和丙等预报精度,表明系统可以应用于黄河内蒙古段的冰情预报。

摘要：为了实现光谱数据的高速采集与实时处理,研究了一种基于FPGA(Field-ProgrammableGate Array)的高速光谱数据采集与分析系统。系统由光学模块和处理模块组成,光学部分由准直透镜、静态干涉具、CMOS探测器组成;处理模块由FPGA硬件编程实现。通过对所采集的干涉条纹进行切趾处理、FFT(fast Fourier transform)及光谱标定,并根据干涉具参数给出了光谱分辨率的函数关系,从而实现了对被测光谱的复现。采用了Moswlaim6.3f对处理模块进行了仿真分析,并计算了不同切趾方法对反演光谱的影响,验证了FFT时序逻辑关系符合设计要求。实验中搭建了光学模块和处理模块,完成了对660.0 nm激光的光谱分析。实验结果显示,该系统具有高速光谱数据采集与复现的能力,适用于高速光谱数据处理系统。

摘要：如何在保证请求集长度不显著增加的情况下使时间复杂度尽量减小,是对称分布式互斥请求集生成算法研究者必须解决的问题。通过动态增加初始化节点的方法,采用局部递归的方式设计了一种新的对称分布式互斥请求集生成算法。该算法能够保证请求集长度与其长度下限比较不会显著增加,而时间复杂度比WK算法及全局递归算法有显著下降。因此,通过对请求集本身特性的研究,能够部分解决请求集长度与请求集生成算法时间复杂度之间的矛盾。

摘要：提出了一个新的基于简单及非简单的失效独立的路径保护圆(FIPP p-cycles)的抗毁性光纤网络保护方法.从带宽利用率的角度比较研究了非简单及简单FIPP p-cycles.提出的新设计方法基于一种大规模优化工具,即列生成技术.与传统设计方法相比,新提出的基于列生成的方法在优化过程中动态生成候选的FIPP p-cycles,不要求预先枚举出任何候选者.实验结果显示与基于简单FIPP p-cycles抗毁性全光纤网络设计相比,基于非简单的FIPP p-cycles设计可非常有效的利用带宽.

摘要：流体网络建模在工业系统仿真中具有不可缺少的重要地位,本文提出了一种利用MFC开发流体网络图形管理系统的方法,包括如何设计、组织以及管理图形类,其中图形的跨文档复制和粘贴、端口的添加、减少和旋转等功能的实现方法是本文的创新点,这些创新点使得对图形的操作更加稳定、快捷。实验表明,利用本系统能够快速、简便地搭建流体网络的模型图,而且能实现图形间数据的处理和传递。

摘要：针对生物信息分析中基因短序列比对任务计算耗时长的问题,采用Spark平台、RDD数据集以及分布式文件系统HDFS设计了一种分布式计算模型。采用分而治之的策略将庞大的计算任务分割为多个互不重叠的小任务在分布式集群上并行执行。通过基于位置偏移量等分的数据分区算法实现数据的分发;通过将基因短序列封装入RDD数据集的方法实现了短序列的逐条处理;通过将基因比对算法传入RDD的Map函数的方法实现了基因序列的比对。计算模型的实现使得串行比对算法在分布式集群上可扩展,并显著降低了计算耗时,计算结果可与后续的生物信息分析工作相兼容。实验结果证明计算模型具有较好的稳定性和可扩展性,在Spark集群上取得了优秀的加速比。

摘要：随着生产流程的微小化,VLSI设计中的信号延迟与干扰问题成为常态,而这种问题主要和连线长度等相关,因此需要一种在上流设计时能够预测线网长度的方法提高设计效率。本论文中,探讨一种利用分形解析来预测设计品质的可能性。通过将网表二部图化,求取单独的表元素分形维数,并和实际布线长进行比较,考察这种方法的有用性。