基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别

为提高雷达旋翼无人机的识别效果,本文提出一种基于多域特征融合的旋翼无人机分类方法。首先利用K波段连续波（Continuous Wave,CW）雷达观测多旋翼无人机,对采集到的雷达回波信号进行信号处理依次得到时频图、节奏速度图（Cadence?Velocity Diagram, CVD）和节奏频谱图（Cadence Frequency Spectrum,CFS）,然后将时频图和CVD图分别输入SqueezeNet网络,CFS数据输入一维卷积神经网络（1?D?CNN）提取回波信号在时频域、节奏速度域和节奏频率域的特征,最后将特征融合输入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行分类。实测雷达数据处理的结果表明基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别方法对三类旋翼无人机的分类准确率达到99.14%。     

基于偏振成像技术的油桃机械损伤检测

为了解决由于油桃表面颜色特征复杂所带来的早期机械损伤难以检测问题, 提出了一种基于偏振成像技术的早期损伤检测分类模型。采用分焦平面偏振成像方法一次性获取油桃在4个偏振方向下的偏振图像, 利用双线性插值和低照度增强(LIME)对偏振图像进行预处理, 以提高运行实时性并降低水果曲率变化的影响; 提取偏振图像中像素的颜色特征和灰度共生矩阵(GLCM)特征, 分别用于训练两个最小二乘支持向量机(LSSVM)分类模型; 通过理论分析和实验仿真, 最后利用两个分类模型的串联(color-LSSVM→GLCM-LSSVM model)实现了油桃机械损伤的早期检测。结果表明, 该分类器模型对油桃正常和损伤区域的检测精确率达到95.68%, 召回率达到93.29%。分焦平面偏振成像技术在深色系水果的早期损伤无损检测领域具有良好的应用前景。     

高效可证明安全的无证书有序聚合签名方案

针对目前的方案多采用后一个签名者对前一个签名者的签名进行验证后,再将签名传递给下一个签名者,导致整体签名时间过长的效率问题,基于双线性对构造了一种无证书有序聚合签名方案。多个用户按照一定的顺序对文件进行签名和认证生成聚合签名,验证者只需验证最终一个签名就可以确认签名顺序的正确性以及多个用户签名的合法性。所提方案有效降低了验证多用户顺序签名的复杂性,实现了当用户处于离线状态或者处于节点缓存能力与网络资源受限的容迟网络时,对签名合法性的离线验证。在随机预言机模型下,仿真实验证明了所提方案在敌手适应性选择消息下是存在性不可伪造的。     

基于深度学习和灰度纹理特征的铁路接触网绝缘子状态检测

铁路接触网绝缘子状态检测对铁路行车安全有着 重大的意义,为解决目前人工对绝缘 子图像检测结果的不确定性,提出一种深度学习结合灰度纹理特征的检测方法。首先使用 Faster R-CNN (faster region-based convolutional neural network)目标检测算法对图像中绝缘子精确识别,再通过灰度共生矩阵对绝缘子纹理 特征进行分析提取,之后结合支持向量机将绝缘子分为正常绝缘子和异常绝缘子,实验数 据结果证明使用能量、熵、相关度3种纹理特征进行绝缘子状态分类时对实验数据中的正 常状态绝缘子的分类精度可达100%,异常状态绝缘子的分类精度达97.5%,最后依据绝缘 子图像灰度分布的周期性特点,利用灰度积分投影将异常绝缘子分为破损绝缘子和夹杂异 物绝缘子。实验结果表明所提方法可以有效对绝缘子状态进行检测分类。     

基于多维结构特征的硬件木马检测技术

硬件木马是第三方知识产权(IP)核的主要安全威胁,现有的安全性分析方法提取的特征过于单一,导致特征分布不够均衡,极易出现较高的误识别率.该文提出了基于有向图的门级网表抽象化建模算法,建立了门级网表的有向图模型,简化了电路分析流程;分析了硬件木马共性特征,基于有向图建立了涵盖扇入单元数、扇入触发器数、扇出触发器数、输入拓扑深度、输出拓扑深度、多路选择器和反相器数量等多维度硬件木马结构特征;提出了基于最近邻不平衡数据分类(SMOTEENN)算法的硬件木马特征扩展算法,有效解决了样本特征集较少的问题,利用支持向量机建立硬件木马检测模型并识别出硬件木马的特征.该文基于Trust_Hub硬件木马库开展方法验证实验,准确率高达97.02％,与现有文献相比真正类率(TPR)提高了13.80％,真负类率(TNR)和分类准确率(ACC)分别提高了0.92％和2.48％,在保证低假阳性率的基础上有效识别硬件木马.     

(CoFe)Se2@NC超级电容器电极材料的制备及其电化学性能

金属-有机框架(MOF)衍生的过渡金属硒化物和多孔碳纳米复合材料具有巨大的储能优势,是应用于电化学储能的优良电极材料。采用共沉淀法制备CoFe类普鲁士蓝(CoFe-PBA)纳米立方,并通过静电组装在CoFe-PBA上包覆聚吡咯(PPy)得到CoFe-PBA@PPy;通过在400℃氮气中退火并硒化成功制备了氮掺杂的碳(NC)包覆(CoFe)Se₂的(CoFe)Se₂@NC纳米复合材料,并对其结构和形貌进行了表征。以(CoFe)Se₂@NC为电极制备了超级电容器,测试了其电化学性能,结果表明,在电流密度1 A/g时超级电容器的比电容达到1047.9 F/g,在电流密度5 A/g下1000次循环后具有良好的循环稳定性和96.55%的比电容保持率。由于其性能优越、无毒、成本低和易于制备,未来(CoFe)Se₂@NC纳米复合材料在超级电容器中具有非常大的应用潜力。     

Y2O3, La2O3, Sm2O3对氧化铝瓷烧结及力学性能的影响

研究了3种稀土氧化物对氧化铝陶瓷烧结性能和力学性能的影响.结果表明 含Y2O3,La2O3,Sm2O3的添加剂促进了氧化铝瓷的烧结,提高了氧化铝瓷的力学性能.Y2O3和Sm2O3掺量为0.50%,La2O3掺量为0.75%时氧化铝瓷在1600或1620 ℃保温2 h烧结,相对密度达98.9%以上,强度超过439 MPa,断裂韧性达5.15 MPa·m1/2以上.微观结构分析表明,Y2O3,La2O3,Sm2O3抑止氧化铝晶粒生长,细化晶粒,使晶粒尺寸较均匀形成致密化结构.     

具有双螺旋链的新型二维无机-有机骨架晶体材料Ni(PDC)(H2O)2的合成与结构

本文报道由H2PDC合成的新型维层状无机-有机骨架晶体Ni(PDC)(H2O)2(H2PDC=吡啶-2,5-二羧酸), 该化合物的一层是由右手螺旋Ni—O—C链与左手螺旋Ni-pdc链组成, 而邻近的一层则是由左手螺旋Ni—O—C链与右手螺旋Ni-pdc链组成, 层与层之间通过氢键作用形成了三维超分子结构. 用ICP、TG、IR和X射线单晶衍射分析等手段对其结构进行表征.