基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

基于卷积神经网络的HL-2A装置H模辨识研究

基于HL-2A装置的放电实验数据，利用卷积神经网络和时间窗口算法开发了高约束(H)模时段的识别算法，得到了可靠的高成功率的高约束模时段识别结果。算法中，选取206次放电实验数据中等离子体储能及氘α通道信号作为双通道原始数据进行学习，得到一个深度为21层的二分类卷积神经网络。该网络模型经过其他474次放电数据的测试集检验，高约束模识别的正确率达到了98.17%。     

血液-血管耦合特性与脉搏波传播特性的关系

脉搏波既不可简单地理解为可压缩血液流体中的压力纵波，也不可简单地理解为沿固体血管传播的涨缩位移横波，而是超乎普通想象的流-固耦合和纵波-横波耦合的复杂波。从分析耦合本构关系的新途径出发，本文中提出了一个流-固耦合/纵波-横波耦合的串联模型，可为解读“位数形势”中医脉诊提供更丰富的信息。结果表明，脉搏波耦合系统的等效体积压缩模量K_s以及相应的耦合系统脉搏波传播速度c_s主要依赖于两个无量纲参数:血液-血管模量比K_b(p)/E(p)和薄壁血管径厚比D(p)/h₀，它们因人而异、因人的不同脉搏位置而异。文中定量分析了它们对c_s的影响，显示人体的K_b/E值在103数量级，从而c_s值在100～101 m/s数量级，以适应人体生理生化反应。由临床有创测量，证实脉搏体积横波与脉搏压力纵波是相耦合地以相同速度传播；还显示脉搏波是在其波阵面上具有氧合生化反应的“生物波”。此外，还讨论了“脉压放大”现象与非线性本构关系和与血管分叉处加载增强反射之间的关系，并讨论了Lewis关于重搏波形成的假设。     

微波瑞利散射法测定空气电火花激波等离子体射流的时变电子密度

大气压空气电火花激波等离子体射流的电子密度在亚微秒时间尺度上瞬变,其电子密度的测定很难.基于微波瑞利散射原理,本文测量了空气电火花冲击波流注放电等离子体射流的时变电子密度.实验结果表明:测量系统的标定参数A为1.04 × 105 V·Ω·m–2;空气流注放电等离子体射流的电子密度与等离子体射流的半径和长度有关,结合高速放电影像展示的等离子体射流的等效半径和等效长度,测定的电子密度在1020 m–3的量级,且随时间先快速增长至峰值再成指数衰减.此外,本文还探讨了等离子体射流的不同等效尺度对测定结果的影响;分析结果表明,采用时变等效半径和时变等效长度的计算结果最有效,且第1个快速波峰是由光电离的电离波导致的.     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

利用反射太赫兹时域强度分布定量检测沙粒中的微量原油

原油污染是海洋生物和环境安全的主要威胁之一,检测近海沙粒中的微量原油对于环境保护和原油勘探有着重要意义.本文采用反射式太赫兹时域波形对近海沙粒中的原油进行定量检测,详细地分析了延迟时间与沙粒中的原油浓度的关系.结果表明,原油浓度与延迟时间呈线性递减关系,反射式太赫兹时域波形是一种具有潜力的污染定量检测方法.     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。     

利用射频反射技术从硅基量子计算机中读取自旋信息

导论将量子计算的想法变成实用的技术是当前科技领域的一大挑战,利用变化的电磁场来操控硅晶体管中的电子,是一个较为可能的实施方法。在本题中,我们尝试利用射频反射法和单电子晶体管(以下简称SET)从硅基量子计算原型机读出量子比特。本文第一部分与第二部分讨论无线电波在电缆中的传输,第三部分探究了无线电波的反射条件,第四部分介绍了SET,第五部分与第六部分介绍了射频反射技术以及优化方法。