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基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV-SLAM算法: 本发明公开了一种基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV‑SLAM算法。针对大多数SLAM算法计算比较复杂的问题，提出了一种以传统FASTSLAM框架为基础的改进SLAM算法。步骤包括：(1)获取AUV的初始位姿信息；(2...; 曾庆军孙韶华戴晓强

基于广义中心差分卷积和空间分布机制的CG图像检测: 2024年; 针对数字取证和司法鉴定领域中计算机生成图像检测技术日益增长的现实需求,提出一种基于广义中心差分卷积和空间分布机制的计算机生成图像检测网络。首先,设计了一个包含三个并行独立分支的相关性特征提取模块;随后,将三个分支的输出经串接后输入到通道注意力机制子模块;最后,使用5个附带空间分布机制的深度卷积模块进一步学习图像的分层表示来进行最终决策。在SPL2018和DSToK两个公共数据集上的检测准确率可达94.76%和95.38%,相比最好的对比方法对生成图像的检测准确率提高了3.12%和3.23%。消融实验验证了网络中各模块对于模型整体检测效果的贡献。最后,验证了该网络对JPEG压缩和加性噪声的鲁棒性,即使对质量因子为60压缩后的图像,检测准确率仍可达84%以上。提高了模型的检测准确率及鲁棒性。; 张盈朱楠; 关键词：计算机生成图像

两类四阶发展方程的块中心差分方法: 四阶抛物方程常用于刻画流体问题、量子半导体问题等,在工程科学研究中起着重要作用.四阶双曲方程可用来描述梁的振动,梁振动现象在旋转轴、船舶和管道等结构工程中普遍存在,阻尼减震可减少振动带来的危害,阻尼对振动影响的模拟具有重...; 张太秀; 关键词：稳定性分析收敛性分析数值模拟

基于中心差分卷积和注意力的空域彩色图像隐写分析: 2024年; 目前,大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的,因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像.为解决这一问题,提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法.首先设计一个包含预处理,特征提取和特征分类这3个阶段的主干流.在预处理阶段,对输入的彩色图像进行颜色通道分离,并串联各通道经过SRM滤波后的残差图.在特征提取阶段,构建3个基于中心差分卷积的卷积块来提取更深层的隐写分析特征图.在分类阶段,使用全局协方差池化和带有丢弃操作的两个全连接层来对载体和载密图像进行分类.此外,为了进一步增强主干流在不同时期的特征表达能力,在主干流的前期和后期分别引入一个残差空间注意力增强模块和一个通道注意力增强模块.其中,残差空间注意力增强模块首先使用Gabor滤波核对输入图像进行通道分离卷积再串联相应的残差,然后通过空间注意力机制获取残差特征图的有效信息.而通道注意力增强模块则通过获取通道间的依赖关系来增强模型最后的特征分类能力.进行大量的对比实验,结果表明所提出方法可以显著提高对彩色图像隐写的检测性能,并取得当前最好的结果.此外,还进行相应的消融实验来验证所提出的网络架构的合理性.; 魏康康骆伟祺刘明林; 关键词：隐写分析隐写彩色图像

采用自适应中心差分卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计: 2024年; 锂离子电池因其能量密度高、使用寿命长等优点被越来越多地应用到卫星、便携式设备和电动汽车等领域.荷电状态作为电池管理系统的重要指标,它的准确监测对保障电池的使用安全、提高电池的使用效率有着重要意义.针对锂离子电池的荷电状态估计,本文提出了一种自适应中心差分卡尔曼滤波算法.首先,设计了一个线性卡尔曼滤波器实现了对测量方程系数的实时估计,从而避免了荷电状态与开路电压关系曲线的测试.其次,考虑到部分工况难以准确地获取模型参数,使用增广向量法并采用自适应中心差分卡尔曼滤波器实现了荷电状态与模型参数的自适应估计.再次,将线性卡尔曼滤波器与自适应中心差分卡尔曼滤波器耦合,实现了荷电状态、模型参数、测量方程系数的联合估计,使得本文所提算法能够更好地应用于电池内部参数未知的复杂工况.为了进一步提高算法的估计精度和对噪声的适应能力,通过迭代法对噪声协方差矩阵进行了动态调整.最后,通过几组实验验证了本文所提算法的有效性.; 高哲柴浩宇焦芷媛宋丹丹; 关键词：锂离子电池荷电状态自适应估计

一种野值噪声干扰下基于中心误差熵中心差分卡尔曼滤波的卫星姿态确定方法: 本发明公开了一种野值噪声干扰下基于中心误差熵中心差分卡尔曼滤波的卫星姿态确定方法，包括：建立卫星姿态确定的非线性系统；根据前一时刻卫星的状态估计值和状态协方差，利用Stirling插值变换计算确定性采样点，通过状态方程进...; 曹璐杨宝健冉德超肖冰蒋臣

基于变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波的电池状态估计方法: 本发明涉及一种基于变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波的电池状态估计方法，包括如下步骤：S1、根据电池特性建立Thevenin模型；S2、在经典卡尔曼滤波中引入中心差分变换建立中心差分卡尔曼滤波；S3、在步骤S2所述算法的基础上...; 姚峄刘伟骈睿珺杨得博赵长伟宋默琳

两类分数阶微分方程的块中心差分格式: 分数阶偏微分方程被用于精确刻画反常扩散现象.但与整数阶偏微分方程不同，大多数分数阶偏微分方程由于分数阶算子的非局部性质需通过构造差分格式来获得数值解.作为经典分数阶偏微分方程的推广，缓增分数阶偏微分方程的求解在形式上会更...; 景银龙; 关键词：非均匀网格

基于余维裂缝多孔介质渗流的块中心差分多重网格法研究: 对裂缝多孔介质中流体渗流的研究是近年来非常规油气藏和喀斯特地下水渗流问题研究的主要基本问题之一。在裂缝多孔介质中，裂缝区域的宽度与周围多孔介质区域的特征长度相比非常小。为减少计算量，可以降低裂缝区域的维数，把裂缝视为多孔...; 向远强; 关键词：地下水多重网格法

基于注意力增强的中心差分自适应图卷积的骨架行为识别被引量：2: 2023年; 近年来,由于图卷积网络在骨架动作识别领域的卓越表现而吸引了许多研究人员的关注,但大多数的图卷积只能聚合节点信息,忽略了中心节点与相邻节点的特征之间的差异。提出了一种基于多感受野注意力机制的中心差分自适应图卷积网络模型MRFAM-CDAGC,它不仅可以自适应地聚合中心节点的图拓扑中的关联节点的信息,而且可以合并相邻节点之间的局部运动信息,聚合中心节点的梯度特征。加入的多感受野的注意力模块,使该网络模型能聚焦更加具有判别力的关键关节和帧信息,从而提高行为识别网络模型的准确率。该网络模型在NTU-RGB-D数据集的2个基准测试上分别达到了89.1%和96.0%的准确率,在大规模的数据集Kinetics上具有通用性,验证了该网络模型在提取时空特征和捕捉全局上下文信息上的优越性。; 白杉冯秀芳

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