无线传感器网络节点资源跨应用调度方案设计

为了应对无线传感器网络中出现诸如网络覆盖面积萎缩、网络能量空洞等问题,引入了很多网络功能,造成一个资源受限的平台承担多种功能的局面。现有文献大多数针对单一问题单独设计方案、单独评价方案的资源效能。在资源受限条件下,使独立设计的各个安全功能组合后达到最优化协同是一个新挑战。本文提出跨应用的资源调度方案来解决前述问题。     

新型张拉式观景塔动力性能分析

目前国内观景塔的结构形式单一,外形样式缺乏新意,文章提出提出一种新型的张拉式观景塔结构,由于其动力特性不同于其他结构形式,文章采用MIDAS gen有限元分析软件建立计算模型,通过合理的模拟结构的边界条件及初始状态,阐述了模态分析、反应谱分析及时程分析的基本理论;对结构进行了模态分析得到该结构的周期及模态;并对该结构进行反应谱分析及时程分析,对两者的计算结果进行了对比,得到反应谱的计算结果偏小于时程分析。     

压裂混砂车搅拌桨的模态分析与测试

搅拌桨是压裂混砂车的重要部件,其动态特性对压裂液的性能及混砂车的工作状态有重要影响。利用uTekMa动态信号分析系统对搅拌桨进行了试验模态分析,详细说明了模型建立的过程及测试所采用的技术和方法。在此基础上利用SolidWorks对搅拌桨进行了有限元模态分析。结果表明试验模态分析结果和有限元模态分析结果非常接近,最大频率误差为5.15%,各阶振型也基本相同,说明研究所获得的搅拌桨动态特性是可信的。     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。     

结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索

目的 传统的手绘图像检索方法主要集中在检索相同类别的图像，忽略了手绘图像的细粒度特征。对此，提出了一种新的结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法，既注重通过深度跨域实现整体匹配，也实现细粒度细节匹配。方法 首先构建多通道混合卷积神经网络，对手绘图像和自然图像分别进行不同的处理；其次通过在网络中加入注意力模型来获取细粒度特征；最后将粗细特征融合，进行相似性度量，得到检索结果。结果 在不同的数据库上进行实验，与传统的尺度不变特征（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）和深度手绘模型Deep SaN（sketch-a-net）、Deep 3DS（sketch）、Deep TSN（triplet sketch net）等5种基准方法进行比较，选取了Top-1和Top-10，在鞋子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了12%，在椅子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了11%，Top-10提升了3%，与传统的手绘检索方法相比，本文方法得到了更高的准确率。在实验中，本文方法通过手绘图像能在第1幅检索出绝大多数的目标图像，达到了实例级别手绘检索的目的。结论 提出了一种新的手绘图像检索方法，为手绘图像和自然图像的跨域检索提供了一种新思路，进行实例级别的手绘检索，与原有的方法相比，检索精度得到明显提升，证明了本文方法的可行性。     

基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索

随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。     

基于卷积神经网络的构件分类策略的研究

为了提高软件复用过程中构件检索的效率，分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征，从构件刻面信息的角度，采用卷积神经网络技术，提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略；利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取，减少人为因素，提高刻面信息提取精确性，并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型，通过具体的实验，来论证该模型的准确性，以达到提高构件检索效率的目的。