摘要：以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和点卷积操作实现自适应空间、光谱响应矩阵估计,并构建以注意力为基础的空间-光谱先验算子。在先验算子求解中,提出由多头光谱注意力和多头空间注意力组成的联合注意机制,分别在局部窗口中沿光谱和空间维度计算自注意力值,以捕获长程频谱依赖性,并建模全局空间交互作用。进一步构建了联合网络架构用于空间和光谱注意力间的精确信息融合。此外,设计了一种尺度感知协作模块,以捕获图像的多尺度局部特征。三个遥感数据集的实验结果证明了所提方案在数值和可视化结果层面均优于其他对比方法,其中在GF-2数据集上实现了0.798 dB的峰值信噪比增益。

摘要：复杂机电系统的功能分析长期以来主要关注物理子系统实现的连续物理变换,忽略了软件子系统控制的物理过程之间的复杂执行顺序。针对这一挑战,提出了一种软件与物理统一的形式化功能表征与分析方法。对基于流的功能表示方法进行扩展,形成软件与物理统一的形式化功能表征。在此基础上,提出一种基于规则的功能分解方法,支持软件与物理混合功能的自动分解。以移动机器人系统为例,展示了软件与物理统一的功能分析过程。

摘要：基于WiFi感知的呼吸监测具有非接触、低成本和隐私保护性高等优点,已成为当前物联网感知层研究的热点.然而,现有基于WiFi感知的呼吸监测依赖敏感的信道状态信息,在应用时要求处于静止状态的监测目标不能距离WiFi收发设备过远,并要求不能有处于运动状态的非监测目标的干扰,这些要求制约了WiFi感知在呼吸监测方面的应用推广.为此,提出了一种适应于动态场景的呼吸监测范围扩大方法FDRadio,尝试从分离动态干扰源、消除环境噪声以及增强动态反射信号功率3个方面提高感知精度和监测范围.具体而言,首先通过合并多个WiFi信道扩展信道带宽,以提高WiFi感知的空间分辨率,并使用有线直连信道作为参考信道去除硬件噪声.其次分析了监测范围与环境噪声的关系,并基于时间分集提出一种2级消除环境噪声的方法.此外设计并实现了一种新颖的权值分配算法,通过合理叠加不同天线的比值信号,最大化动态反射信号功率,从而使处理后的信号对呼吸引起的胸腔微弱起伏具有更强的感知能力.最后将处理后的信号转换到时域上的功率时延谱,利用监测目标和非监测目标之间信号传播路径的距离差,识别目标的呼吸信号.在商用嵌入式设备上实现了FDRadio,并进行了一系列实验.实验结果表明,即使监测人员附近有多个连续移动的非监测目标,FDRadio依然能够在7 m监测范围内保持监测误差小于0.5 bpm.

摘要：下颌骨髁突是颞下颌关节的重要组成部分.颞下颌关节炎(TMJOA)患者常发生髁突异常改变,提示TMJOA病变进展.针对现有工作对于髁突骨微结构的研究不深入,预测髁突病变前的形态比较缺乏的问题,提出一种锥形束计算机断层扫描(CBCT)影像中髁突骨微结构分割方法.首先结合髁突的几何特征,通过数据扩充模块增加训练样本数;然后采用边缘提取模块有效地捕捉髁突边界信息,通过纹理特征提取模块获取影像中的纹理特征;最后将边界信息与解码器中得到的特征图进行融合,获得不同尺度的边缘增强区域特征图,增强模型对纹理和边缘的感知.在髁突CBCT数据集上对髁突骨微结构分割的实验结果表明,所提方法在髁突骨微结构的分割中取得了良好的效果,皮质部分的分割Dice达到0.901,松质部分的分割Dice达到0.958;在病变前皮质形态预测的实验结果表明,预测结果的Dice值为0.948,验证了该方法比文中对比方法具有更好的性能.所提方法为TMJOA病变的影像诊断和治疗提供了有力的支持和指导.

摘要：食品安全抽检数据中蕴含的掺杂物信息在食品安全早期预警、风险预测等方面有着重要应用.为深入研究食品类别中的高权重掺杂物,首先根据对比学习思想设计了基于特征选择技术的食品掺杂物特征权重计算模型,并获取模型中的样本分类结果、特征信息以及分类模型中常见的评估指标,在上述特征模型计算的基础上,设计并实现了一个食品掺杂物可视分析系统.该系统不仅包含多个联动视图帮助用户更直观地理解食品掺杂物的特征,并支持用户通过迭代交互不断更新最优特征组合.最后,将该可视分析系统用于2010—2020年全国范围内24种食品类别的89202条不合格样本的掺杂物特征分析,实验结果证明该系统可以通过自动化的方式更加方便、直接地获取食品的掺杂物权重,增强掺杂物特征组合,为专业人员提供了对食品掺杂物更全面的见解.

摘要：电力工程设计中铁塔设计图纸的自动识别与信息提取是一项急需解决的问题。该文提出一种基于深度学习和光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术的铁塔设计图纸智能识别系统。该系统由分段结构识别、文本识别和关键信息提取3个主要模块组成。分段结构识别模块采用改进的U-Net卷积神经网络模型;文本识别模块基于Tesseract 4.0进行优化,提高字符识别准确率;关键信息提取模块则使用基于规则的解析引擎,从识别出的分段结构和文本中抽取关键信息。实验结果表明,该系统在铁塔图纸识别的准确性、泛化性和效率方面均达到较高水平塔形结构识别F1值为96.35%,字符识别准确率为99.10%。该系统可有效支持电力工程设计和管理的数字化、智能化转型,具有广阔的应用前景。

摘要：本文针对具有避碰和避障功能的四旋翼无人机系统的轨迹跟踪和编队问题,提出了一种基于收缩约束的变时域分布式模型预测控制(VDMPC)算法.首先,以实际四旋翼为控制对象,建立单机解耦线性时变模型及编队控制框架.在考虑多约束条件下,以编队轨迹跟踪与队形保持为控制目标,并对该两项目标权重自适应调整,以实现队形反馈控制.此外,将多步控制李雅普诺夫函数纳入DMPC方案中,其优化问题采用具有代价函数最小的可变长度的block优化策略,进而应用收缩约束保证了整个闭环系统的稳定性.该方法对优化问题求解计算量和控制性能方面作了最优权衡,提高了滚动优化效率,也避免了传统MPC稳定性中终端成分的设计.最后,通过多无人机仿真验证了所提算法的有效性.

摘要：主题建模是非常重要的一类文本挖掘方法,被广泛用于构建文本语料库的主题,但其存在难以解释和调整的问题.为了协助用户构建字典以及帮助用户理解主题模型并调节模型,设计并实现了渐进式可视化分析框架,包含2个可视化工作区:语料库优化可视化工作区,协助用户高效构建字典;主题模型可视化工作区,提供多尺度信息可视化以辅助用户理解主题模型并交互地改进主题建模.实现了Web环境下的交互式可视主题模型系统TMvis,并采用20newsgroups新闻数据设计了对照实验,证明了方法的有效性.此外,实现了针对豆瓣电影数据的案例分析,验证了系统的实用性.

摘要：为了提高移动设备上的眼动跟踪精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据计算方法来代替移动设备上的眼动跟踪。应用众包技术在群智环境下实现用户注视点回忆任务的发布,基于上下文感知服务技术进行注视点回忆任务的推荐,以提高回忆注视点精度。面向广告视觉评估设计开发了注视点回忆众包应用系统。用户测试结果表明,回忆注视点数据与眼动仪获取的真实眼动数据有较高的一致性,验证了该方法的可行性和有效性。

摘要：当今产品创意设计已由B2C(Business-to-Customer)向C2B(Customer-to-Business)转型,消费者参与度提升成为了企业的增长点。消费者参与有利于提高其参与感和对品牌的认可度,并能辅助企业人员完成创意探索、迭代过程。但当前消费者群体参与不够深入,且其碎片化创意元素无法有效捕捉利用。针对该问题,提出了一种融合消费者群体创造的产品创意设计方法,旨在促进消费者群体持续参与到产品创意设计过程中,辅助企业人员灵活捕捉并运用群体多元灵感来优化设计方案。首先,分析了群体创造在创意设计过程中的应用,建立了融合消费者群体创造的产品创意设计过程模型;然后运用文本挖掘和基于粗数的TOPSIS方法,研究了基于群体灵感的创意元素量化与识别方法以及基于群体评价的创意方案推演与优化方法,并在此基础上开发了融合消费者群体创造的产品创意设计系统。以桌面加湿器的设计为例,验证了所述方法的可行性与有效性。结果表明,所提出的方法能够有效拓展企业人员创意探索空间,提高消费者群体参与感。