摘要：当前混合现实(MR)技术在数字医疗领域正日益受到广泛关注.以脑胶质瘤医学影像分析混合现实技术为对象,提出基于深度学习模型3D UNet的MR脑胶质瘤定位与区域分割算法,采用基于面绘制方法对脑胶质瘤影像进行多结构组织的三维绘制与优化,提出了基于交互式无标识和基于标识图的移动混合现实三维注册跟踪与视觉空间共享算法,实现MR多设备的第三视角空间实时共享,设计并实现了面向脑胶质瘤医学影像分析的混合现实原型系统.实验结果表明所提方法能有效实现MR脑胶质瘤检测、分割与三维重建,通过MR移动设备的实时共享,实现脑胶质瘤医学影像混合现实分析,有效支撑脑胶质瘤辅助诊断与治疗,也为手术术前规划、医学教育培训等提供了新的方法.

摘要：针对轮式移动机器人动力学系统难以实现无模型的最优跟踪控制问题,提出了一种基于actor-critic框架的在线积分强化学习控制算法。首先,构建RBF评价神经网络并基于近似贝尔曼误差设计该网络的权值更新律,以拟合二次型跟踪控制性能指标函数。其次,构建RBF行为神经网络并以最小化性能指标函数为目标设计权值更新律,补偿动力学系统中的未知项。最后,通过Lyapunov理论证明了所提出的积分强化学习控制算法可以使得价值函数,行为神经网络权值误差与评价神经网络权值误差一致最终有界。仿真和实验结果表明,该算法不仅可以实现对恒定速度以及时变速度的跟踪,还可以在嵌入式平台上进行实现。

摘要：针对热率约束下高超声速飞行器(HV)再入轨迹规划,提出一种结合光滑化不等式约束处理和非均匀Gauss离散时间网格的改进控制变量参数化(CVP)优化算法.首先,结合HV动力学方程和约束条件建立了HV再入轨迹优化问题;然后,采用光滑化函数对不等式路径约束进行处理并引入附加状态变量转化进微分方程中;进一步,在CVP算法框架下,给出了基于Gauss分布的时间网格控制参数化策略,以此改善HV攻角控制精度进而提升HV再入航程;最后,在通用航空器模型上进行仿真测试,验证提出方法的性能并分析不同热率约束限值对最大航程规划的影响.结果显示,相较于均匀时间网格参数化CVP–S–P方法,改进方法再入航程增加320.1 km(提升4.1%),表明了改进算法的有效性;同时,基于本文方法仿真结果,热率限值降低对HV最大航程减少有限,当热率限值降低15%时,最大航程损失仅3.16%,展示了本文方法对HV热防护设计的理论价值.

摘要：针对行人检测模型在全天候场景下特征提取能力差、检测准确率低的问题,提出一种基于多层特征融合的多光谱行人检测方法。设计一种基于通道注意力机制的可见光与红外特征的融合方式,提升模型的特征融合效率;采用多层融合特征设计特征金字塔网络,提升模型的特征提取能力;引入自适应特征融合机制对检测层进行特征图尺度调整,降低尺度冲突对模型性能的影响。在KAIST数据集上进行实验,其结果表明,模型的检测性能有一定提升。

摘要：随着工业互联网的快速发展,我国社会对工业互联网人才提出了更大需求。针对OT与IT复合型人才培养问题,以工业互联网教学实验平台为基础,设计了基于Modbus的浸入式教学实验项目体系,旨在引导学生深入学习工业现场数据采集与网络、工业互联网平台管理与数据分析以及工业应用设计的核心原理和开发技能。

摘要：COMSOL Multiphysics和MATLAB仿真软件是电气工程及其自动化专业实验课重要的教学工具,用此开展同轴旋转独立层式摩擦纳米发电机(TENG)设计。借助COMSOL Multiphysics多物理场仿真软件,搭建了风能收集型同轴旋转独立层式TENG的仿真模型,探索了电极间距、独立层宽度、独立层数量等因素对TENG输出性能的影响。通过MATLAB建立电路模型,获取了TENG的最佳负载电阻。

摘要：针对声纹识别领域中存在信道失配与对短语音或噪声条件下声纹特征获取不完全的问题,提出一种将传统方法与深度学习相结合,以I-Vector模型作为教师模型对学生模型ResNet进行知识蒸馏。构建基于度量学习的ResNet网络,引入注意力统计池化层,捕获并强调声纹特征的重要信息,提高声纹特征的可区分性。设计联合训练损失函数,将均方根误差(MSE,mean square error)与基于度量学习的损失相结合,降低计算复杂度,增强模型学习能力。最后,利用训练完成的模型进行声纹识别测试,并与多种深度学习方法下的声纹识别模型比较,等错误率(EER,equal error rate)至少降低了8%,等错误率达到了3.229%,表明该模型能够更有效地进行声纹识别。

摘要：电阻式柔性触觉传感器具有柔韧灵敏、简单可靠、检测范围广、易于集成化等特点,在触觉感知、人机交互、医疗健康等传感应用领域占据着极其重要的地位,具有广阔的应用前景。随着电阻式柔性触觉传感器的发展,其制备技术和结构设计愈加精密成熟,3D打印技术的应用以及各类微结构的设计使传感器柔韧性和灵敏性得到了极大的提高。然而,目前高性能电阻式柔性触觉传感器的制作工艺仍旧十分复杂,严重限制了其批量生产的能力。再加上电阻式柔性触觉传感器不能实现剪裁拼接、高效低耗等功能,因而无法满足人们对其大面积覆盖和高密度触觉感知的期望。此外,就性能而言,电阻式柔性触觉传感器也难以实现高柔与高敏的兼顾效果,在传感上仍有局限性。为了解决这些难点,众多国际学者在柔性衬底材料、导电敏感材料的选择,以及敏感单元、阵列结构的设计上进行了大量的研究,搭建电子皮肤触觉感知系统。如今,电阻式柔性触觉传感器已经朝着微型化、集成化、自愈合、自清洁、生物适应、生物降解、神经接口控制等方向发展,并在多功能传感上取得了卓越成果。本文首先介绍了电阻式柔性触觉传感器的检测原理和性能指标,然后从材料选择、结构设计和性能优化方面概述了电阻式柔性触觉传感器的研究现状和关键技术,讨论了其在触觉感知、人机交互、医疗健康等领域的相关应用,最后指出了目前电阻式柔性触觉传感器研究所存在的技术难题,并对其未来发展进行了展望。

摘要：由于单一域缺少其他相关信息而导致运动想象分类准确率不高和泛用性差,本文研究设计了基于空间域和频域的运动想象分类方法。根据运动想象执行时的对侧映射机制以及事件相关同步和事件相关去同步的现象,对C3和C4通道数据进行共空间模式和功率谱密度特征提取和融合,然后使用网格搜索参数优化的支持向量机对运动想象的脑电信号进行分类。结果表明共空间模式和功率谱密度的融合特征,解决了共空间模式对噪声敏感以及缺少频率特征信息的缺点,实现了更高的分类结果和泛化性,分类准确率达91.3%,验证了该方法的有效性。

摘要：为使永磁同步电动机系统获得高精度的位置跟踪性能,设计一种改进的连续终端滑模控制策略。该策略用滑模观测器来估计系统干扰,是以永磁同步电动机系统动态模型为基础的连续终端滑模位置控制器;同时基于Lyapunov稳定性理论分析整个闭环系统的稳定性;并通过永磁同步电动机平台进行了实验。结果表明,与经典PID控制和普通连续终端滑模控制相比,所提出的改进连续终端滑模控制方法能够使永磁同步电动机系统获得更高的跟踪精度和更强的抗扰性能。