摘要：针对雨天环境下获取图像质量差,导致后续机器视觉任务效率低下的问题,提出一种基于多特征交互和密集残差的图像去雨算法.首先,提出多重特征交互卷积模块提取不同空间下雨线的语义特征,增强信息利用程度;其次,构建多维空间权重注意模块,将不同空间信息权重初步融合并增强雨线特征;然后,结合密集连接和残差网络的优点,设计一种密集残差融合模块,在提高网络学习能力的同时实现对信息的重复利用,进一步校正雨纹信息;最后,通过将多种损失函数线性组合,并结合雨天成像模型提高输出图像质量.在多个公开数据集上的实验结果表明,本文所提算法的主客观评价指标均优于所对比的经典及新颖算法,在去除雨纹的同时能更有效地保留图像背景细节信息.

摘要：针对轴承故障数据少、样本不平衡以及变工况导致故障诊断准确率低的问题,提出一种辅助分类生成对抗网络与深度子领域自适应网络(ACGAN-DSAN)相结合的故障诊断方法。首先,将不同负载下的原始一维数据转换为灰度图,建立二维图像的数据集,并分为源域和目标域;其次,用故障样本训练ACGAN,将生成的故障样本混入原始样本中,以达到平衡和增强数据集的作用;然后,在ACGAN中引入自适应损失函数,通过超参数控制模型的鲁棒性,进而提高生成图像的质量;最后,基于DSAN通过非线性变换将源域和目标域分布的相关子领域对齐,使子领域分布差异最小化,并引入自注意力机制提高模型对故障特征的非线性拟合能力,通过构造联合损失函数对变工况轴承的故障进行自适应诊断。以美国凯斯西储大学轴承数据集为例进行试验验证,结果表明该方法能有效提高故障诊断准确率,且模型有较好的泛化能力。

摘要：为了提高高压脉冲碎石效率,开展了同轴电极固液界面碎石实验研究。采用高电压脉冲放电原理,设计了同轴电极平面布置在固体介质表面,利用液体绝缘的高电压脉冲放电碎石实验装置,开展了不同液相绝缘介质中不同固相介质条件下的高电压脉冲碎石实验。经过对记录的电压电流波形进行比较分析,抽取了可能的区分不同放电模式的参数特征。结果表明:液体介质击穿时延比相应环境下固体介质击穿时延大,且击穿时延与液体介质的导电粒子含量负相关;液体介质击穿电阻变化系数比其环境下固体介质击穿电阻变化系数大至少一个数量级。根据分析得出击穿时延与击穿过程电阻变化系数可以作为判别放电模式的参数特征。

摘要：钢材表面缺陷检测在实际生产中非常重要。为了准确检测缺陷,设计了一种基于改进的YOLOv7的钢材表面缺陷检测模型。首先在骨干网络结构中引入Ghost模块,增强模型提取特征和识别小特征的能力,同时降低模型参数量;其次在池化模块中嵌入注意力机制;最后通过引入EIOU改善损失函数,从而更好地优化YOLOv7网络模型,且可以更好地处理样本的不平衡,从而达到更好的优化相似度。实验结果表明,与原模型相比,所提模型mAP达到76.9%,提高了4.2%。该模型可以满足钢表面缺陷的准确检测和识别需求。

摘要：为了解决小样本条件下的变工况轴承故障诊断的困难,提出了一种基于元迁移学习(meta transfer learning)与自注意力机制(self-attention mechanism)结合的方法MTLSAM。首先,将不同工况的原始振动信号转换为灰度图像,利用所有工况的数据训练特征提取模块的参数;其次,根据元学习方法对数据集进行随机采样,形成元学习任务。该元训练过程中,利用已知工况下的多个元学习任务,训练元模型的参数;最后,在元测试阶段,利用不同工况的元学习任务对模型进行微调实现变工况的准确诊断。实验证明,所提出的MTLSAM在小样本条件下能够较好地实现变工况故障诊断,并且具有较好的泛化能力。

摘要：针对分数阶多智能体系统中存在时滞和非线性特性,时滞往往会引起控制系统的性能下降甚至出现系统不稳定等问题,提出了一种含时滞非线性的分数阶多智能体系统自适应控制方法.对于多智能体系统的控制协议,设计了基于领导者和相邻智能体状态信息的自适应控制协议,减小了过大常数控制增益带来的能源浪费.对于一致性,利用图论基础、分数阶Halanay不等式稳定性定理、Kronecker积和Schur补引理,获得了分数阶时滞非线性多智能体系统的LMI一致性条件.仿真结果验证了本文算法的正确性和有效性.由于整数阶系统是分数阶系统的特殊形式,本文结论可以直接推广到整数阶多智能体系统中.

摘要：为提高网页界面信息传递的生动性和直观性,提出基于信息图形化的网页界面视觉优化方法。结合界面信息传达和接收过程,将人性化、简洁化、创意化与普遍化等因素作为信息图形化准则;利用大数据聚类算法对界面数据作聚类处理,聚集相同特征的信息,明确信息主次,提高界面简洁度;分别从照度和反射两个分量完成界面图像平滑处理,提高对比度;通过颜色空间转换设计色彩增强函数,增强界面色彩,设定合理的亮度阈值,确保界面亮度更加舒适。仿真结果证明,优化后的界面运行负载更低,界面灰度值更加均衡,整体结构简洁,能够准确传达信息。

摘要：温室种植环境模型的研究对温室植物种植提供理论支持。利用自动化检测技术设计了智能植物种植箱,种植箱集成了温湿度传感器、二氧化碳传感器、光照传感器、LED补光灯、土壤培养盒、数据采集电路等设备。在种植箱内部开展了多组不同环境条件下的蔬菜种植试验,实时记录温湿度和光照强度等环境数据,利用描形称质量法采集蔬菜叶面积,利用BP神经网络构建了植物生长的环境数据与植物长势特征叶面积的模型。最后,利用种植试验获得的数据对神经网络进行训练试验。结果表明:利用试验数据通过BP神经网络构建的温室种植模型,可根据温室环境条件预测蔬菜生长,该研究可为温室植物的种植提供参考依据。

摘要：为了克服飞行器模型不精确以及在飞行过程中各种随机因素带来的干扰,提高飞行器姿态控制精度和稳定性能,提出了一种改进的Fuzzy-PID技术飞行器姿态控制系统,并进行数学仿真。根据姿态角大小决定采用Fuzzy控制或PID控制。同时,在Fuzzy控制器中引入自动修正因子n对模糊控制器的参数进行在线修改,增强参数在线自调整能力。实验仿真结果表明该方法能够迅速减小姿态角偏差,改善系统的动态响应特性,提高飞行器自适应能力。

摘要：近年来,生成式对抗网络(generative adversarial nets,GAN)迅速发展,已经成为当前机器学习领域的主要研究方向之一。GAN来源于零和博弈的思想,其生成器和鉴别器对抗学习,获取给定样本的数据分布,生成新的样本数据。对GAN模型在图片生成、异常样本检测和定位、文字生成图片以及图片超分辨率等多方面进行了大量的调查研究,并在这些GAN的应用所取得的实质性进展进行了系统的阐述。对GAN的提出背景与研究意义、理论模型与改进结构,以及其主要应用领域进行了总结。通过对GAN在各方面的应用分析,对GAN的不足以及未来发展方向进行综述。