新闻网讯 近日，以武汉科技大学计算机科学与技术学院为第一署名单位，付晓薇副教授为第一作者身份，在《Journal of Power Sources》期刊上发表Original research paper学术论文“Solid oxide fuel cell anode image segmentation based on a novel quantum-inspired fuzzy clustering（一种基于新的量子衍生模糊聚类固体氧化物燃料电池阳极图像分割方法）”。
针对新一代能源装备固体氧化物燃料电池（SOFC）电化学特性与稳定性的关键影响因素――微观结构中三相分离的精度问题，该论文创新性地将量子衍生计算机图像处理技术引入能源与材料交叉学科，提出了一种新颖的图像分割方法，并应用于SOFC阳极YSZ/Ni多孔介质微尺度高精度分解。
结合量子信号处理，作者将量子衍生自适应模糊因子巧妙地应用到基于马尔科夫模型的模糊系统中；揭示了灰度与距离相关性的量子衍生概率分布规律；自适应矫正实验用SOFC阳极截面中微观结构不确定点的概率估计，提高了SOFC三相分离的效率与准确性，为SOFC电性能与稳定性评估提供了一种新颖的解决途径。
本论文作者团队隶属于计算机学院智能媒体计算实验室团队(Intelligent Media Computing Laboratory，IMCL)。团队由陈黎教授负责，现有教授4人，副教授4人，高级工程师1人，研究生30余人，专注于探索图象处理和多媒体技术的先进理论，实现科研成果在工业和民用的应用转化。实验室以计算机科学理论研究与多领域实践创新并重为导向，自建立以来一直与国内外同行保持紧密的联系与合作。
《Journal of Power Sources》于1976年创刊，隶属于Elsevier（爱斯维尔）数据库的电源、智能信息系统等工程技术国际TOP期刊（JCR一区TOP），SCI影响因子为6.217。(计算机科学与技术学院)
