海面溢油激光探测系统及相关算法的研究

激光诱导荧光(LIF)技术是目前较为有效的海面溢油探测技术之一,但基于该技术的油膜厚度反演算法不适用于评估厚油膜(>800μm)。激光方向性强且能量集中,研究已表明其具备评估海面油膜的能力,然而现有探测系统将激光信号作为干扰信号加以抑制或去除。为了重新找回该信号以实现探测海面厚油膜的目的,研究了一种海面溢油激光探测系统并对其协调控制方法进行了探讨,另外,基于此系统建立了一种利用激光反射信号评估海面厚油膜的模型。通过选用原油和白油的混合油(1:50)作为实验油,验证了海面溢油激光探测系统的可行性和油膜厚度评估算法的有效性。

海面溢油激光探测系统接收装置的研究

提出一款适用于海面溢油激光探测系统的接收装置,通过对该装置中的平行光管、光学天线以及积分球等光学部件进行研究,分析了激光在装置中的能量传输变换等系列问题。然后,以不同油膜厚度对应的激光反射信号强度作为仿真参数,在不同海况下验证了接收装置的有效性。结果表明,同一油膜厚度下,经过接收装置的激光强度远小于未经过接收装置的激光强度,此外,在平静海面或风速为0.3、0.5和0.8 m/s的微浪海面下,使用经过接收装置后的激光强度可以有效反演海面油膜厚度。

负面评论引导的高维多元数据可视分析系统

随着互联网平台以及多用户社交网络的成熟,群体用户消费体验的参考价值日趋扩大,在海量评论数据中,负面评论对企业和消费者的参考价值更为突出,有效的面向负面评论的可视分析是有必要的.针对评论数据高维多元的特征,为了给企业和消费者提供全新的评论分析视角,以负面评论为切入点,给出负面评论的划定范围,提出了一个交互式的可视分析系统.首先,利用情感分析和意见挖掘方法处理用户评论数据,并提出评论个体影响力差异量化方法;其次设计了主题情感波纹图、评论比较视图等一系列交互式可视化表示方法,利用动态交互式方法构建多维度关联视图探索影响负面评论产生的因素,负面评论产生的原因及其个体化差异.3个案例的结果表明,所提系统是有效和实用的;同时,该系统还可扩展应用于其他领域的评论文本可视分析中.

以计算思维为向导的计算机基础教学改革

分析大学计算机基础课程教学现状,阐述在大学计算机基础教学中计算思维培养的重要性,探讨如何将计算思维融入到大学计算机基础教学中,以提高利用计算机来分析问题和解决问题的能力,提出计算思维培养与技能掌握相融合的教学内容设计及教学方法,建立一系列计算机基础课程教学计划,提出线上线下混合教学模式。实践证明,效果良好。

面向YSU-Ⅱ下肢康复机器人语音交互系统的指令文本校对模型

针对YSU-Ⅱ下肢康复机器人语音交互系统存在指令误识的问题,构建了基于双向门控循环单元的Seq2Seq模型来检测并纠正指令文本中的错误字符,提出一种基于指令上下文和关键字的注意力机制(CK Attention),用于捕获指令文本的上下文语义和关键字信息,以提升模型的文本校对能力。面向康复机器人的训练任务自行建立了语料库,并采用5次5折交叉验证法在该语料库上开展了相关实验,以客观评估模型性能。实验结果表明,所建模型适用于指令文本校对任务,CK Attention机制能够有效提升模型的文本校对性能,其检错F_(1)值和纠错F_(1)值分别达到97.72%和93.89%,对常用指令文本的校对时长在0.156 s~0.391 s之间。

基于UMAC的数控系统虚拟平台及其应用

针对UMAC运动控制器,提出一种数控系统虚拟平台的搭建方法。设置UAMC运动控制器的相关I变量,可将某轴卡产生的脉冲加方向(Puls+Dir)信号映射至其对应的编码器转换表(ECT)的地址空间,从而在伺服芯片内部形成轴通道的虚拟闭环。利用多轴NC程序、激光器频率控制、手轮功能测试等实例验证了数控系统虚拟平台的有效性。数控系统虚拟平台,可为开发者提供一个功能较为完善、对外部条件依赖较小的开发及测试环境。

虚拟手术中缝合过程的相关技术

针对虚拟手术缝合过程中软组织与缝合线交互模拟实现困难的问题,提出一种新的缝合模拟方法。首先,采用质点弹簧模型对软组织建模,为使软组织形变更加真实,在软组织质点间引入内摩擦力系数;其次,为更好地保持缝合线的刚体特征的同时,保证软组织和缝合线的交互过程接近物理真实,几何和物理方法相结合建模缝合线,运用质点弹簧模型可以对产生交互的软组织结点和缝合线结点进行受力分析,采用跟踪头结点算法计算缝合线的新位置;最后,考虑到多次缝合时软组织形变相互影响,利用已缝合结点的对应缝合点计算两个软组织的形变。实验表明,该方法有效提高了软组织形变和缝合线运动真实感,同时保证了模拟过程的实时性。

面向服务质量感知云API推荐系统的数据投毒攻击检测方法

针对现有研究通常假设云API推荐系统的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境中恶意用户对云API推荐系统的数据投毒攻击的问题,提出了一种基于多特征融合的数据投毒攻击检测方法。首先,依据设计的相似性度量函数构建用户连通网络图,并利用Node2vec捕获用户邻域特征;其次,采用稀疏自编码器挖掘用户服务质量深度特征,并构建基于服务质量数据加权平均偏差的用户解释特征。进一步,融合用户邻域特征、服务质量深度特征和解释特征建立基于支持向量机的虚假用户检测模型,并使用网格搜索和交替迭代优化策略学习模型参数,继而实现虚假用户检测。最后,通过多组实验验证了所提方法的有效性和优越性,实现了服务质量感知云API推荐系统在数据端的投毒攻击防御。

真实工况场景下工程机械混合现实虚拟交互实时性研究

为解决工程机械虚拟操控系统面临实时性、交互性、真实性及验证结果可信度4项要素无法同时兼顾的难题,引入多刚体动力学分析模型,解决运动仿真问题,达到可真实模拟工程机械运动的目标。在工程机械模块间,根据约束分析建立相应的物理引擎约束类型,避免计算两个连接对象的Jacobian矩阵,从而增强运动模拟的实时性。通过混合现实技术实现工程机械虚实融合可视化,并利用人机交互设备对工程机械的控制实现虚拟操控系统的交互,以高空作业平台混合现实虚拟操控系统为例验证了方法的可行性。

面向稀疏奖励的机器人操作技能学习

基于深度强化学习的机器人操作技能学习成为研究热点,但由于任务的稀疏奖励性质,学习效率较低.本文提出了基于元学习的双经验池自适应软更新事后经验回放方法,并将其应用于稀疏奖励的机器人操作技能学习问题求解.首先,在软更新事后经验回放算法的基础上推导出可以提高算法效率的精简值函数,并加入温度自适应调整策略,动态调整温度参数以适应不同的任务环境;其次,结合元学习思想对经验回放进行分割,训练时动态调整选取真实采样数据和构建虚拟数的比例,提出了DAS-HER方法;然后,将DAS-HER算法应用到机器人操作技能学习中,构建了一个稀疏奖励环境下具有通用性的机器人操作技能学习框架;最后,在Mujoco下的Fetch和Hand环境中,进行了8项任务的对比实验,实验结果表明,无论是在训练效率还是在成功率方面,本文算法表现均优于其他算法.

多智能体双注意力自适应熵深度强化学习

在执行–评价算法和最大熵强化学习算法中分别存在价值函数过高估计和温度参数脆弱性的问题,从而导致策略网络陷入局部最优.针对此问题,本文提出了一种基于双集中注意力机制与自适应温度参数的多智能体强化学习算法.首先,要构建出两个初始参数不同的具有注意力机制的评价网络,通过这两个评价网络对策略网络做出更加准确的评价,从而避免出现过高估计问题而导致策略网络陷入局部最优.其次,本文提出了自适应温度参数的最大熵强化学习算法,计算出每个智能体的策略熵和基线熵,从而动态调整温度参数以实现自适应调整智能体的探索.最后,在受限的合作导航环境和受限的宝藏收集环境中验证了本文算法的有效性,本文算法的平均总成本与平均总惩罚优于其他算法.

海面乳化溢油水包油乳化液的LIF接收光功率饱和强度分析

海面溢油的水包油乳化液对海洋造成严重的危害,水包油乳化液的识别以及定量分析,对于海洋污染的处理以及海洋环境的恢复具有重要意义。近年来一些研究对较薄的乳化溢油进行了定量分析,然而对于油层较厚的乳化溢油却鲜有深入的研究。激光照射到海面的水包油乳化液产生的荧光,在一定条件下会开始出现饱和而不再变化,针对这一饱和临界点以及相关范围的水包油乳化液的光谱特征进行研究。根据LIF探测系统接收到的光功率与BRRDF数值的关系,使用BRRDF模型对荧光光谱进行仿真。分析的油品使用Romashkino油和Petrobaltic油,分别代表深色不透明的油和明亮透明的油。提出一种针对厚度较大的水包油乳化液的荧光强度计算方法,计算出两种油在不同浓度和乳化时间下的乳化液出现荧光饱和的厚度。对计算结果进行比较可以看出饱和厚度随着浓度的增加而降低,随着乳化时间的增加而降低。分析结果显示,对于海水中的深色不透明的油的水包油乳化液,LIF接收到的荧光强度通常会出现饱和,因此单独使用LIF系统无法判断出超过饱和厚度的乳化液层的厚度。设计了一个4层神经元的神经网络,对饱和临界点附近的荧光光谱对乳化液浓度的识别能力进行验证。验证结果显示,不同浓度的水包油乳化液,只要达到或超过饱和厚度,其荧光光谱就具有较好的鉴别能力,可以用来区分不同浓度的乳化液。对于那些距离饱和厚度比较远的样本,荧光光谱具有分辨乳化液是否达到饱和厚度的能力。这些实验和结论将对较厚的水包油乳化液的识别和定量分析研究提供参考。

基于映射距离比离群因子的离群点检测算法

针对基于邻近性的离群点检测方法需要花费大量时间过滤正常点,并且在检测全局离群点时难以检测出局部离群点的问题,提出一种基于映射距离比离群因子离群点检测(MDROF)算法。首先,为了减少正常点在检测过程中的时间消耗,给出了差异相似度的概念,通过定义差异相似度剪枝因子过滤掉数据集中的大部分正常点。其次,定义映射k距离,通过映射距离与可达距离的比值刻画数据对象的局部离群程度,通过可达密度刻画数据对象的全局离群程度。最后,结合数据对象相互近邻点的平均排位定义映射距离比离群因子来检测离群点。在人工数据集以及真实数据集上分别对该算法与其他经典的离群点检测算法在精确率、AUC值和离群点发现曲线上进行实验对比分析。实验结果证明MDROF算法在离群点检测的准确性和稳定性上明显优于对比算法。

一种基于物质点法的熔冰仿真方法

为了解决拉格朗日法模拟熔冰时产生的穿模现象,提出一种基于物质点法的熔冰仿真方法。首先,将欧拉空间中的每个拉格朗日粒子视为固-液双相耦合的集合体,实现固相到液相的平稳过渡;其次,在物质点法背景网格上计算热能,采用预处理共轭梯度法求解相变过程的温度线性系统;最后,对潜热现象进行处理,引入虚拟水模型,通过限制虚拟水的移动来实现对冰块外部水流现象的仿真。实验结果表明,该方法不仅能够利用物质点法处理自碰撞的优势解决穿模现象,而且能模拟出真实的潜热过程的水流现象。

基于期望核密度离群因子的离群点检测算法

针对基于密度的离群点检测方法在不同分布的数据集上检测精度低的问题,提出了一种基于期望核密度离群因子的离群点检测算法。首先,引入k近邻和反向k近邻扩展邻域空间(ENS)代替传统的k邻域范围,更加全面地考虑数据对象的邻域信息;其次,在传统核密度估计(KDE)方法的基础上引入多元高斯函数,在扩展邻域空间内估计数据对象的密度,同时借鉴自适应核带宽的思想,更好地适应不同数据集的数据分布;然后,给出期望距离的概念,进一步区分局部离群点和位于低密度区域的正常点;最后,定义了期望核密度离群因子刻画数据对象离群程度。在人工数据集和真实数据集上对所提算法进行实验验证,并与部分传统算法进行对比,验证了所提算法的有效性。

具有表面张力的流体与运动固体耦合仿真方法

为了提高固液耦合的真实性,提出一种基于物质点法的具有表面张力的流体与运动固体的交互方法.首先使用物质点法仿真框架进行流体仿真,在构建水平集隐式表面并重采样流体表面粒子之后使用连续表面力模型进行流体表面张力的计算;然后通过网格标记定位流体的自由表面与固液接触面,使表面张力计算更加准确;最后使用不同的背景网格分别存储流体和固体的速度场,使用冲量进行碰撞计算,以解决物质点法固液耦合时固有的黏附现象.实验结果表明,所提方法能够更真实地表现流体与运动固体耦合时的细节.

物质点法流固交互表面细节优化算法

为了增强现有物质点法流固交互中表面细节,同时改进大量固体粒子对其表面重建没有贡献的问题,提出一种高效的流固交互自适应物质点法.首先使用一种接触面离散积分点方法解决物质点法中出现的数值黏性伪影问题,实现流固移动接触面上粒子的自由滑动;然后引入自适应广义插值方法,在流体和固体的不同区域自适应地调整网格分辨率,增强表面细节;最后采用窄带仿射粒子网格方法,通过粒子重采样减少固体内部粒子数量,从而在节省内存空间的同时减少计算量.利用斯坦福开源模型进行多组消融实验,结果表明,与均匀背景网格物质点法相比,所提方法流固交互表面细节更丰富,消融实验场景下整体粒子数减少80%,平均模拟效率提高50%.

基于局部增强的中文医疗命名实体识别模型

医学实体的识别往往受到其相邻上下文的影响,目前的命名实体识别方法通常依赖于BiLSTM捕捉文本中的全局依赖关系,缺乏对字符之间局部依赖关系的建模。针对这一问题,提出了一种基于局部增强的中文医疗命名实体识别模型LENER。首先,LENER使用包括字音、字形和语义在内的多源信息来丰富底层字符表征。然后,结合相对位置编码对滑动窗口划分出的序列片段进行局部注意力计算,并通过非线性计算融合局部信息和BiLSTM得到的全局信息。最后,对识别出的实体头部和尾部进行组合,进而提取出实体。实验结果表明,LENER模型具有良好的实体识别能力,与其他模型相比,LENER模型的F1值提升了0.5%~2.0%。

超短脉冲激光器加工工艺参数自适应及其生效技术

为了解决超短脉冲激光数控加工中激光参数与加工速度等参数不匹配导致的加工宽度与加工深度过大或过小的问题,分别从作用机理推导、加工工艺参数内在规律探寻角度建立了基于激光参数及加工速度表示的加工宽度和加工深度表达式,进而建立超短脉冲激光器加工工艺参数求解模型。在基于UMAC的开放式数控系统基础上,针对加工速度匀速和变速两种情况,分别给出了超短脉冲激光器加工工艺参数自适应及生效的技术方案。通过仿真实验,验证了超短脉冲激光器加工工艺参数求解模型的预测性能,其对数控情境下超短脉冲激光器加工工艺参数自适应的相关研究工作,以及提高加工工艺实验效率、降低成本等均具有参考价值。

基于数据相似度的多维海洋数据交互式集成可视化

为充分挖掘多维海洋数据中的隐藏信息,提出一种基于数据相似度的多维数据交互式集成可视化方法。引入平行坐标作为交互工具,以颜色条带表示用户感兴趣数据集;设计一种迭代式alpha颜色混合方法,对条带重叠区域的颜色进行处理以实现相关信息的有效表征;引入数据相似度概念并给出形式化定义,通过颜色空间RGB与HSL之间的相互转换,改变混合色亮度实现其区别表征。实验结果表明,基于数据相似度的多维数据集成可视化方法不仅能够将多个相关数据集以集成的方式同时展现,并且还对各组交互数据集的相似度进行了区分表征,细化了信息展现层次,有效提高了可视化结果的信息承载量。