中国人民解放军国防科技大学

本发明涉及复杂表面多参干涉与脉冲离子束测量加工一体化方法装置，属于精密光学设备技术领域。方法包括：将待加工光学元件固定于可转运装夹组件，并全程保持二者相对位姿不变；建立工件坐标系，标定其与测量坐标系、加工坐标系的转换关系；通过共享光路与被测口径的宽谱、单频干涉通道执行共孔径测量，采集光信号后基于虚实融合干涉模型得到测量参数；基于转换关系，将测量参数映射至工件坐标系生成表面状态数据，将其与目标数据比对得到目标去除量分布；结合预先标定的单脉冲去除函数与坐标变换矩阵求解加工参数，实施脉冲离子束材料去除。本发明可降低重复装夹与环境切换引入的误差，实现复杂光学表面多参数测量与确定性加工的闭环修正。

公开一种非球面多参干涉测量离子束加工一体化方法，在统一装夹状态和坐标基准下完成非球面光学元件加工前后的在位干涉测量，能够减少工位转换、重复装夹和坐标重复转换对面形测量结果与离子束加工位置对应关系的影响。方法包括：（1）建立统一坐标基准；（2）加工前在位干涉测量和多参数组织；（3）构建真实加工事件数据；（4）搭建及训练SPC‑DeltaNet；（5）预测局部加工结果和重建完整口径面形；（6）离子束加工及加工后在位复测。

本申请涉及一种面向无人机蜂群探测的电磁图谱构建方法、装置和设备。方法包括：获取分布式多观测站同步采集的无人机蜂群混合基带信号，提取单阵元一维时域观测序列，经时频变换生成时频图像。将图像输入时频信号参数提取网络，提取各信号分量的时域起止信息、中心频率与物理带宽。根据时域起止信息对全部观测矩阵同步时域硬截断切片，将混叠基带信号解耦为准单目标信号片段。对各片段开展三维定位得到初步坐标，基于坐标距离实施无监督空间聚类划分辐射源聚类簇。最后融合同一辐射源信号的三维坐标与电磁参数，生成完整电磁图谱。采用本方法能够实现无人机蜂群信号盲分离、无先验多目标关联与高精度多维电磁图谱自主构建。

本发明公开了一种基于悬空石墨烯调控相变材料光学性质的调制器。上述调制器，包括：衬底，衬底的上表面设有沟道阵列；悬空石墨烯微加热器阵列，包括横跨沟道阵列中各个沟道的石墨烯功能条带，石墨烯功能条带的中部悬空于沟道阵列上方形成悬空区域，石墨烯功能条带的两端分别设置在沟道两侧的衬底上表面；源漏电极阵列，包括多组源漏电极，每一组源漏电极分别与对应的石墨烯功能条带的两端接触；相变材料层，设置于石墨烯功能条带的悬空区域的上表面，相变材料层在受热驱动下发生晶相转变以改变光学性质。本发明采用悬空石墨烯结构，使石墨烯与衬底之间形成空气间隙，从而从根本上切断了焦耳热向衬底进行面外热传导的固体传热路径。

本发明涉及光纤激光与非线性光学技术领域，公开一种全光纤波长可调的超连续谱激光滤波装置及方法，包括超连续谱激光源、熔接点、毛化区、W型光纤。将超连续谱激光源与W型光纤相结合，利用W型光纤凹陷内包层结构引起的波长选择性泄漏模损耗，结合弯曲调节实现长波截止波长的连续可调，并通过超连续谱激光源的尾纤与W型光纤之间的熔接点后的多级递进式毛化处理有效管理高功率下的包层光热积累问题，从而获得光谱纯净、长波截止陡峭的宽谱激光输出。

本发明公开一种集成温度检测与电源检测的数字带隙基准电源装置，包括：比较器，用于比较两个输入端的电压；控制器，用于根据比较结果生成数控电流源控制信号以及采样控制信号，通过数控电流源控制信号获得温度检测结果；电平转换器阵列，用于将数控电流源控制信号转换为IO电压控制信号；PMOS数控电流源阵列，用于根据IO电压控制信号，控制内核数控电流源输出的电流，使比较器的两个输入端的电压相同，以及控制输出电流源输出的电流；采样电路，用于根据采样控制信号以及PMOS数控电流源阵列中输出电流源输出的电流形成电压输出。本发明具有结构简单紧凑、成本低集成温度检测与电源检测功能且电源抑制比高等优点。

本申请公开了一种基于多尺度特征与跨层级学习型聚合的二进制生成式代码检测方法及系统。所述方法包括：对待检测二进制可执行文件进行反汇编处理，提取各函数对应的第一指令序列；将第一指令序列输入第一分类模型，获得各函数为生成式代码的第一概率值；基于全部函数的所述第一概率值，提取第一概率值的分布对应的第一统计特征；将第一统计特征输入第一聚合模型，获得二进制可执行文件是否包含生成式代码的第一判定结果。本申请通过以全部函数的生成式概率分布的统计特征作为学习型聚合模型的输入进行综合决策，替代固定阈值投票的简单策略，有效抑制了函数级误报在软件级的放大效应，实现稳定可靠的端到端软件级判定。

本申请涉及一种基于多阶网络的轨迹流节点重要性评估方法、装置及设备，涉及节点重要性评估技术领域。所述方法包括：获取原始轨迹流数据；对轨迹流数据进行高阶依赖性检验；当判定存在高阶依赖时，基于相邻阶次条件转移分布的差异程度，自适应确定各历史序列片段的最大有效阶次并提取统计支持的条件转移规则；将各阶规则映射为同一物理节点集合上的分层连边，构建多阶网络；分别在各层计算分层节点重要性指标，并引入跨阶权重参数加权聚合，得到综合多阶节点重要性得分。采用本方法能够在保持节点语义一致性的前提下，克服固定阶次带来的阶数爆炸问题，有效提升流数据场景下关键节点识别的准确性。

本发明涉及一种基于跨语言并行调度的高效海表发射率计算方法，包括以下步骤：残差注意力网络模型模块将输入物理参数进行归一化处理，提取特征，所述残差注意力网络包含基线预测分支、注意力门控分支、显式交互特征分支和残差修正分支；跨语言交互接口连接Python训练环境与Fortran数值预报程序；MPI并行调度模块采用主从式架构，通过状态机实现任务分发和结果收集逻辑；计算各工作进程的待处理任务批量并完成分配下发，各子进程接收任务后对任务标识符进行解码，调用跨语言推理接口完成海表发射率相关数值运算，并将海表发射率计算结果存入本地结果数组。

本申请涉及一种基于信息熵的混合响应序贯试验设计方法。所述方法包括：获取航天器多层防护结构的待优化设计参数组合作为输入因子向量，采用空间填充设计方法生成初始试验点集合；通过超高速撞击仿真或物理试验获取连续响应和分类响应，构建初始训练数据集；构建混合高斯过程模型，引入潜变量对连续响应与分类响应进行联合建模，采用变分推断方法训练模型；基于训练后的模型计算全局平均预测熵，判断相对变化率是否小于停止阈值；若否则构造基于信息熵的采集函数，优化选择新增样本点；获取新增样本点响应数据并更新数据集，循环迭代直至收敛；输出优化后的混合高斯过程模型及最终数据集。采用本申请能够显著降低航天器防护设计的试验成本。

本发明涉及微弱声信号探测技术领域，公开了一种低频宽带声压增强卷曲开管腔声学超构材料及设计方法，建立卷曲开管腔声学超构结构的参数化有限元模型，通过参数扫掠生成包含不同几何结构参数及其对应宽频声压增益响应的数据集；以数据集训练一带残差连接的全连接神经网络，得到神经网络代理模型，利用神经网络代理模型替代有限元仿真；定义优化函数；采用遗传算法结合神经网络代理模型进行迭代寻优，反向求解满足优化函数的卷曲开管腔最优几何参数组合；建立相应卷曲开管腔声学超构材料样品，并对卷曲开管腔声学超构材料样品进行宽频声压增益测试，对逆向设计结果进行实物验证，确认所设计结构在低频宽带范围内具有声压增强效果。

本申请涉及智能网联汽车决策技术领域，特别是涉及一种基于仿真实验的最优反应流形主动学习方法。所述方法包括：构建初始训练数据集；将自车决策参数异构决策参数映射至低维连续潜空间并构建高斯过程代理模型；采用流形导向的采集函数计算候选样本对学习最优反应流形的贡献度；采用潜空间几何感知的空间填充设计生成候选样本集并筛选高价值子集；在潜空间中进行聚类分析得到批量序贯采样点；并行执行评估并更新训练数据集；重新训练模型；采用多维度自适应停止准则判断是否终止迭代。采用本方法能够提升智能网联汽车博弈决策优化精度。

本申请涉及一种面向异构参数仿真实验的深度嵌入概率代理建模方法。所述方法包括：获取异构输入及对应的高保真实验结果作为标签；对连续、离散、函数型参数分别进行归一化、编码及降维；通过变分自编码器架构的深度嵌入网络将拼接向量映射为潜变量的概率分布；利用无标签数据通过多目标对比学习框架预训练嵌入网络；在潜空间上构建高斯过程回归模型，以高保真结果为输出标签、潜变量为输入特征进行训练；利用评估数据联合微调核函数超参数和嵌入网络参数；最终输出预测均值与方差。采用本方法能够有效加速燃烧室设计中的仿真实验进程。

本发明涉及神经网络硬件实现技术领域，提供一种基于曲率优化的运行时非均匀分段线性近似激活函数实现电路及方法，利用曲率半径推导线性近似的误差上界，据此通过贪心迭代筛选算法自动选取非均匀断点，并结合最小二乘法与BFGS全局优化算法求解各分段的斜率与截距。通过搭建由参数存储器、并行比较器阵列、温度计码编码器和乘加单元构成的运行时线性近似激活函数实现电路进行硬件实现。在电路运行时将目标激活函数的分段阈值、斜率与截距参数写入参数存储器，可实现在推理数据流不中断的情况下动态更新激活函数。实现了将函数数学表达与硬件拓扑解耦，构建了曲率驱动的自动化参数生成流程，形成了可动态配置的硬件架构。

本发明涉及一种任务导向型在线能量补给路径规划方法，包括以下步骤：实时采集任务优先级、电动货车当前能量状态、补给站分布及道路状况数据；根据贝叶斯学习方法，动态更新路段能量消耗模型，预测货车在不同路径上的能量需求；结合任务紧急程度和时间窗口，计算任务优先级，生成动态权重；使用多目标优化算法，生成兼顾能量补给和任务完成的最优路径；根据实时能量监测和环境变化，动态调整路径，并将调整结果反馈至能量预测模型，形成闭环优化。本申请通过整合任务优先级、实时能量监测和补给站分布等因素，动态生成最优能量补给路径，来提高系统运行连续性和任务完成率，并降低能量浪费，减少路径偏差。

本发明提供一种多机器人协同效能评估方法及相关设备，包括获取多机器人协同执行目标任务期间的机器人状态数据、任务环境数据以及任务指令数据，将各机器人分别确定为节点，并将各节点对应的数据映射至统一任务状态空间，得到节点特征序列；根据节点特征之间的相关性计算节点对的候选相关性得分，利用作业可行性约束对候选相关性得分进行门控和归一化处理，得到各采样时刻对应的动态邻接矩阵，并按照采样时刻排列动态邻接矩阵，形成动态图序列；将节点特征序列和动态图序列输入预先训练的协同效能评估模型，得到多机器人在对应任务阶段的协同效能评估结果。本发明能够提高复杂任务环境下多机器人协同效能评估的准确性和可靠性。

本发明公开了三维点云处理与计算机视觉技术领域的一种基于相交区域相似性引导的弱监督点云语义分割方法。该方法通过圆柱体采样将大规模点云划分为固定点数的初始补丁，将每个初始补丁划分为存在相交区域的目标补丁与引用补丁，构建两补丁间的点索引映射；基于共享权重网络提取双补丁特征，利用相交区域的对应点构建对比学习损失以约束跨视图特征一致性，同时引入动态更新的语义锚点实现跨区域特征对齐；结合多种损失构建联合损失函数，采用不确定性驱动的采样策略遍历样本完成端到端训练。本发明方法在弱监督标注条件下，通过相交区域相似性约束与难例采样策略，有效提升了点云语义分割的精度与鲁棒性。

本申请涉及一种不确定性部分最优传输开集高光谱分类方法和装置。所述方法包括：获取源域和目标域高光谱图像；通过光谱–空间特征编码器提取源域和目标域特征；通过开集分类器输出样本属于各已知类别和未知类别的后验概率；为每个已知类别构建归一化的语义原型并施加结构化正则化约束；利用未知类别后验概率和预测熵生成自适应传输权重；根据语义原型与目标域特征的余弦距离构建传输代价矩阵；将源域经验类别先验嵌入边缘约束并对目标域边缘约束部分松弛，求解部分最优传输目标函数；根据最优传输方案计算传输损失并动态更新开集决策阈值。采用本方法能够有效缓解未知目标类别引发的负迁移。

本发明提供一种关闭后门的持续深度伪造检测方法、装置、设备及介质，包括：获取目标图像，对目标图像采用深度伪造检测模型进行检测，得到伪造检测结果；深度伪造检测模型通过以下步骤得到：对基准数据集执行添加水印、特征提取及分类的基准训练，得到初始分类模型，其中初始分类模型包括水印生成器、特征提取器及分类器，基准数据集包括原始图像；通过特征提取器对原始图像进行特征提取，得到特征集，采用聚类方法确定特征集的聚类中心，其中特征集包括真实样本特征集和伪造样本特征集；根据特征集采用双曲视觉对齐和广义梯度投影对初始分类模型执行增量训练，得到深度伪造检测模型。本发明提高了持续深度伪造的检测准确率。

本发明涉及螺旋弹簧高温松弛行为多尺度分析方法及装置，属于材料分析技术领域。方法包括：根据目标螺旋弹簧的几何参数与轴向压缩工况，截取预设比例的螺旋线圈段作为分析单元，通过等效边界条件与仿真验证后，输出简化微线圈几何模型；以简化微线圈几何模型为几何载体导入多晶体微观组织参数，构造多晶体模型，进行网格划分并施加对应边界条件，得到有限元可求解模型；基于热激活晶体塑性有限元方法赋予设定高温下的本构参数，执行高温应力松弛仿真计算，得到目标螺旋弹簧的松弛退化曲线。本发明可为螺旋弹簧高温松弛性能的多尺度分析与优化设计提供精准高效的技术支撑。