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电网N-1下融合CNN与Transformer的综合能源系统静态安全校核
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作者 陈厚合 丁唯一 +2 位作者 刘光明 李雪 张儒峰 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第5期1-9,18,共10页
风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推... 风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推广到天然气系统,并形成IEGS综合安全指标以划分子系统的运行状态;构建卷积神经网络(CNN)-Transformer神经网络以适应量测数据与校核目标的非线性关系,实现快速校核;考虑到系统数据的量纲和数值差异大以及系统状态离散化的特点,分别对数据进行Z-score标准化和独热编码数值化以提升校核精度,并设计改进焦点损失函数以进一步提取不同的场景下天然气系统运行状态的变化规律。以含高比例新能源的综合能源系统(E5G5、E39G20系统)为算例,验证所提方法的高效性和准确性。 展开更多
关键词 -气综合能源系统 N-1安全校核 深度学习 卷积神经网络 transformer神经网络 改进焦点损失函数
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基于Transformer全局-局部特征融合的RGB-D显著性检测 被引量:1
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作者 宋梦柯 王芸 郑元超 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期176-182,共7页
现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融... 现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融合后特征送入Transformer编码器通过在所有位置同时整合多尺度和多模态的特征来进行充分的特征融合,获得全局特征依赖关系之后再送入主干网络提取全局—局部融合特征。同时提出双重注意力模块,用来增强两个分支特征的融合效果。在五个公开数据集上进行的实验表明,该网络在三个评价指标上均取得了较好的表现。 展开更多
关键词 RGB-D显著性检测 全局-局部特征 跨模态融合 多尺度 transformER
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融合多特征与全局-局部Transformer的图像修复算法 被引量:1
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作者 滕诗宇 何丽君 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期121-129,共9页
针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上... 针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上的有效融合,在扩大感受野的同时减少关键信息丢失情况。其次提出用于全局推理的全局-局部协同Transformer模块,它通过集成矩形窗口注意力机制和局部前馈神经网络,在降低计算复杂度的同时,提高模型对全局上下文信息的宏观理解和对局部细节特征的微观捕捉能力,增强图像的整体一致性。实验在CelebA-HQ和Places2数据集上进行了验证,在处理40%~50%掩码时,所提方法与常用的修复方法对比,PSNR平均提高了0.26~6.25 dB,SSIM平均提升了1.4%~19%,L1平均下降了0.2%~5.66%。实验证明,所提方法修复后的图像在视觉上具有更加真实和自然的效果,进一步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像修复 多尺度分层特征融合 全局-局部协同transformer 矩形窗口注意力机制 局部前馈神经网络
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基于局部-全局交互与结构Transformer的点云分类算法
4
作者 陈凯 叶海良 曹飞龙 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1671-1676,共6页
针对点云分类特征提取过程中局部与全局特征提取不充分的问题,提出一种局部-全局交互与结构Transformer的点云分类算法。首先,提出双支并行的局部-全局交互框架并分别提取局部特征和全局特征,其中一支用最大池化与卷积提取局部特征,另... 针对点云分类特征提取过程中局部与全局特征提取不充分的问题,提出一种局部-全局交互与结构Transformer的点云分类算法。首先,提出双支并行的局部-全局交互框架并分别提取局部特征和全局特征,其中一支用最大池化与卷积提取局部特征,另一支用平均池化与Transformer提取全局特征。同时,考虑Transformer中位置信息的重要性,提出结构Transformer,以多次应用位置信息与当前特征的交互,进一步增强全局结构特征。最后,利用局部-全局特征进行分类,以完成点云的分类任务。实验结果表明,所提算法在ModelNet40和ScanObjectNN数据集上分别获得了93.6%和87.5%的总体准确率(OA)。可见,所提出的局部-全局交互与结构Transformer网络在点云分类任务中取得了良好的性能。 展开更多
关键词 深度学习 点云分类 局部-全局交互 结构transformer
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胎盘生长因子、可溶性fms样酪氨酸激酶-1及糖基化纤连蛋白在子痫前期预测中的应用价值 被引量:4
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作者 杨岚 肖建平 +4 位作者 石皓 苏靖娜 赵頔 赵丽 唐叶 《重庆医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期50-54,共5页
目的:探讨胎盘生长因子(placental growth factor,PLGF)、可溶性fms样酪氨酸激酶-1(soluble fms-like tyrosine kinase-1,SFLT-1)和糖基化纤连蛋白(glycosylated fibronectin,GLYFN)检测对子痫前期的预测价值。方法:选择在无锡市妇幼保... 目的:探讨胎盘生长因子(placental growth factor,PLGF)、可溶性fms样酪氨酸激酶-1(soluble fms-like tyrosine kinase-1,SFLT-1)和糖基化纤连蛋白(glycosylated fibronectin,GLYFN)检测对子痫前期的预测价值。方法:选择在无锡市妇幼保健院就诊的188例孕妇,分154例正常孕妇(对照组)和34例子痫前期患者(子痫组),应用免疫荧光法分别检测其在孕16~18周血清中PLGF、SFLT-1和GLYFN的浓度,比较子痫前期组和对照组各标志物的水平,并使用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)对3种标志物的预测价值进行效能评估。结果:在妊娠中期,子痫前期组血清PLGF浓度低于对照组,SFLT-1及GLYFN浓度均高于对照组,3种标志物的差异均有统计学意义(3指标P=0.000)。95%置信区间的ROC曲线下面积(areas under the ROC curve,AUC)为,PLGF为0.941(0.907~0.974),SFLT-1为0.881(0.800~0.962),GLYFN为0.951(0.918~0.985),联合指标SFLT-1和GLYFN、3项指标联合检测在ROC曲线下面积(areas under the ROC curve,AUC)分别为0.968、0.986。结论:PLGF、SFLT-1、GLYFN 3种标志物水平在对照组和子痫前期组均存在明显差异,对子痫前期的发病具有一定的预测价值,SFLT-1联合PLGF、SFLT-1联合GLYFN、3项指标联合检测对子痫前期的预测价值高于任一单项指标。 展开更多
关键词 子痫前期 胎盘生长因子 可溶性fms样酪氨酸激酶-1 糖基化纤连蛋白
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基于多尺度空间-光谱特征提取的颜料高光谱图像分类方法
6
作者 汤斌 罗希玲 +6 位作者 王建旭 范文奇 孙玉宇 刘家路 唐欢 赵雅 钟年丙 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2364-2372,共9页
颜料不仅赋予文物色彩和美感,更承载着丰富的历史、文化与技术信息,因此对颜料的准确分类与识别是古代彩绘作品修复、保护及学术研究的重要基础。通过检测颜料的种类与化学成分,不仅能帮助确定作品的创作年代、地域特征及工艺风格,还能... 颜料不仅赋予文物色彩和美感,更承载着丰富的历史、文化与技术信息,因此对颜料的准确分类与识别是古代彩绘作品修复、保护及学术研究的重要基础。通过检测颜料的种类与化学成分,不仅能帮助确定作品的创作年代、地域特征及工艺风格,还能为科学修复提供指导依据。然而,传统颜料分析受限于样品尺寸、表面平整度,且部分分析方法需要取样,对文物造成不可逆损伤,这使得古书画颜料的检测面临诸多挑战。高光谱成像技术(HSI)凭借其无损检测、广域扫描及获取完整光谱信息的优势,成为文物颜料分析的重要工具。HSI克服了样品表面不平整、尺寸受限等问题,能够从不同波段获取细致的光谱和空间信息,帮助提取颜料的微观特征。旨在利用HSI技术实现古书画颜料的精准分类与深度特征提取,以应对复杂场景下的颜料检测挑战。为此,我们提出了一种多尺度空间-光谱特征融合的方法,在分析过程中结合不同层次的信息:利用光谱-空间注意力机制捕捉细节特征,并通过视觉转换器(ViT)模型获取图像整体的高层语义信息,从而增强对复杂颜料特征的表示能力和分类性能。实验结果表明,该方法在模拟画作样品上的分类性能显著优于传统和其他深度学习模型:与支持向量机(SVM)相比,分类精度提升了34.35%;相较于HyBridSN与SSRN模型,精度分别提高了8.93%和5.6%。本方法不仅提升了颜料检测的准确性,还为古书画的科学修复和价值保护提供了无损、可靠的技术支持,并为文物保护的智能化发展奠定了技术基础。 展开更多
关键词 高光谱成像 多尺度特征融合 Vision transformer 光谱-空间注意力 颜料分类
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基于动态图卷积Transformer的瓦斯浓度预测模型
7
作者 董立红 赵楠楠 +1 位作者 王丹 秦昳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第9期72-80,共9页
准确预测瓦斯浓度对预防瓦斯灾害事故至关重要,预测精度受瓦斯浓度时间变化规律和瓦斯扩散时空分布特征的双重影响。现有的模型驱动预测方法难以胜任长期和大规模瓦斯浓度预测任务,而数据驱动预测方法未考虑动态空间维度特征的影响,导... 准确预测瓦斯浓度对预防瓦斯灾害事故至关重要,预测精度受瓦斯浓度时间变化规律和瓦斯扩散时空分布特征的双重影响。现有的模型驱动预测方法难以胜任长期和大规模瓦斯浓度预测任务,而数据驱动预测方法未考虑动态空间维度特征的影响,导致模型泛化性能较差。为了捕获瓦斯浓度变化的时空依赖性,提高瓦斯预测精确性,提出一种融合多尺度机制的时序−动态图卷积Transformer(TDMformer)并用于构建瓦斯浓度预测模型。在ITransformer框架基础上,设计了时序−变量注意力机制,用于同时建模时序与变量维度特征;融合动态图卷积网络,用于描述井下瓦斯传感器网络拓扑结构,捕获瓦斯浓度数据的空间依赖性;引入多尺度门控Tanh单元,以增强多尺度特征提取能力。实验结果表明,与Graph−WaveNet,GRU,Transformer,AGCRN,DSformer,STAEformer,FourierGNN等模型相比,TDMformer模型的均方根误差分别降低了24.87%,26.37%,21.69%,19.57%,11.90%,10.84%,9.20%,平均绝对误差分别降低了17.09%,25.58%,26.89%,14.56%,11.10%,5.75%,4.53%,拟合系数分别提高了5.94%,6.51%,4.79%,4.12%,2.21%,2.08%,1.76%,验证了该模型具有更高的预测精度和数据拟合度。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 transformER Itransformer 动态图卷积网络 时序-变量注意力机制
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基于双Transformer结构的多模态视频段落描述生成研究
8
作者 赵宏 张立军 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第21期182-191,共10页
针对现有视频段落描述方法对视频中主要事件的关注度不足与多事件描述之间缺乏连贯性的问题,在现有编码器-解码器框架的基础上,提出了一种基于双Transformer结构的多模态视频段落描述模型。采用Faster-RCNN对视频中心帧目标进行细粒度... 针对现有视频段落描述方法对视频中主要事件的关注度不足与多事件描述之间缺乏连贯性的问题,在现有编码器-解码器框架的基础上,提出了一种基于双Transformer结构的多模态视频段落描述模型。采用Faster-RCNN对视频中心帧目标进行细粒度特征提取,由混合注意力结合全局视觉特征选择最具代表性的细粒度局部视觉特征,对视频中主要事件信息进行补充与增强,提高视频内容描述的准确性;提出在Transformer结构中增加存储模块与混合注意力模块,并设计了双Transformer结构,内部Transformer对事件内一致性进行建模,外部Transformer由混合注意力计算与当前事件最相关的状态建模事件间的一致性,结合内外部Transformer的输出对事件内容进行预测,提高生成描述语句的连贯性。在ActivityNet Captions数据集和YouCookII数据集上的实验结果表明,所提模型在BLEU-4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr指标上相较于现有主流视频段落描述模型有明显提升,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 视频段落描述 编码器-解码器结构 细粒度局部视觉特征 transformer结构
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基于Transformer的深度符号回归方法 被引量:1
9
作者 许鹏程 何磊 +2 位作者 李川 钱炜祺 赵暾 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1455-1463,共9页
针对利用遗传进化算法解决符号回归(SR)问题时存在的种群多样性降低以及对超参数敏感等问题,提出基于Transformer的深度符号回归(DSRT)方法。该方法在利用Transformer自回归的方式生成表达式符号序列后,将数据和表达式符号序列的拟合度... 针对利用遗传进化算法解决符号回归(SR)问题时存在的种群多样性降低以及对超参数敏感等问题,提出基于Transformer的深度符号回归(DSRT)方法。该方法在利用Transformer自回归的方式生成表达式符号序列后,将数据和表达式符号序列的拟合度值的变换值当作奖励值,再利用深度强化学习的方法更新模型参数,使模型输出的表达式序列更加拟合数据,并随着模型的不断收敛找出最优的表达式。在SR基准数据集Nguyen上对DSRT方法进行有效性测试,并在200次迭代内将它与DSR(Deep Symbolic Regression)和GP(Genetic Programming)算法进行对比,实验结果验证了DSRT方法的有效性。另外,讨论了各参数对DSRT方法的影响,并在NACA4421数据上进行飞机翼型表面压力系数公式预测实验,将所得到的公式与卡门-钱学森公式作对比,找到了均方根误差(RMSE)较小的数学公式。 展开更多
关键词 符号回归 transformER 深度强化学习 NACA4412 卡门-钱学森公式
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编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究 被引量:1
10
作者 刘本刚 吴文江 +2 位作者 赵丹 王裴岩 彭春杨 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1530-1536,共7页
针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性... 针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transformer-BiGRU组合模型F1值达69.61%,显著优于GS-XGBoost(58.01%)、Attention-CNN(57.65%)等方法,研究表明基于编码器-解码器的刀具状态预测模型在航空钛合金复杂切削工况下具有显著优势,未来可通过模型优化和扩充样本数据进一步提升其性能. 展开更多
关键词 编码器-解码器结构 刀具磨损状态预测 transformER 双向循环神经网络 航空钛合金高效加工
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基于跨模态交互Transformer的多模态方面级情感分析 被引量:1
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作者 甘卓浩 缪裕青 +2 位作者 刘同来 张万桢 周明 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2707-2713,共7页
针对现有多模态方面级情感分析模型存在的视觉信息提取不充分和方面情感语义缺失问题,提出一种基于跨模态交互Transformer的多模态方面级情感分析模型。该模型通过文本语义增强模块融合图像标题与原始文本以弥补情感语义缺失;利用依存... 针对现有多模态方面级情感分析模型存在的视觉信息提取不充分和方面情感语义缺失问题,提出一种基于跨模态交互Transformer的多模态方面级情感分析模型。该模型通过文本语义增强模块融合图像标题与原始文本以弥补情感语义缺失;利用依存句法分析与图卷积网络构建方面感知特征提取模块,捕获方面项与观点词间的长距离依赖;设计跨模态特征交互模块,结合top-n形容词-名词对分布约束策略及多模态融合Transfor-mer,实现图像与文本特征的深层交互。在Twitter-2015、Twitter-2017和ZOL三个数据集上的实验结果表明,CMIT模型在准确率和宏平均F 1值上均优于多个基准模型,验证了其有效性和泛化能力。 展开更多
关键词 多模态方面级情感分析 跨模态交互 transformER 图卷积网络 形容词-名词对
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融合条形卷积和Transformer的风机叶片裂纹检测研究
12
作者 黄启昀 李黄强 +2 位作者 舒征宇 李欣 付军军 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期123-128,共6页
针对风机叶片早期出现的浅色、细小裂纹难以识别问题,提出一种融合条形卷积和Transformer的风机叶片裂纹检测方法。首先基于不同方向条形卷积构建多方向裂纹特征增强模块,在不同尺度下增强网络对裂纹特征的提取能力;其次,在Transformer... 针对风机叶片早期出现的浅色、细小裂纹难以识别问题,提出一种融合条形卷积和Transformer的风机叶片裂纹检测方法。首先基于不同方向条形卷积构建多方向裂纹特征增强模块,在不同尺度下增强网络对裂纹特征的提取能力;其次,在Transformer中引入非线性无激活网络,以降低Transformer在利用高分辨率图像进行检测任务时的计算复杂度;最后结合Transformer与条形卷积的优势,构建一种四级对称编码-解码器网络,完成叶片裂纹缺陷检测任务。测试结果表明,该方法在自制数据集上的mPA值和mIoU值分别达到86.87%和79.54%,且网络的训练速率达到13.24幅/s,说明风机叶片裂纹检测方法在检测性能与检测速率上均具有良好的效果。 展开更多
关键词 风机叶片 裂纹检测 多尺度特征 条形卷积 transformER 编码-解码器网络
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面向视觉-语言模型的递进互提示学习
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作者 陶俊杰 张卫锋 +2 位作者 王玉霞 缪翌 徐领 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1648-1655,共8页
大规模预训练视觉-语言模型CLIP(contrastive language-image pretraining)可将输入图像和文本投影到公共语义空间实现跨模态对齐,且在广泛的下游任务上展现了较强的泛化能力。然而,现有的提示学习方法通常在CLIP的视觉编码器和文本编... 大规模预训练视觉-语言模型CLIP(contrastive language-image pretraining)可将输入图像和文本投影到公共语义空间实现跨模态对齐,且在广泛的下游任务上展现了较强的泛化能力。然而,现有的提示学习方法通常在CLIP的视觉编码器和文本编码器的各层分别插入独立的可学习提示向量,以矫正表征空间,但缺乏充分的跨模态交互,且编码器各层的提示相互独立,无法有效引导编码器准确捕获任务所需信息。为解决上述问题,提出递进互提示学习方法(progressive co-prompting learning,ProgCoPL),该方法在视觉编码器层插入由文本提示引导的提示向量,在文本编码器层插入由视觉提示引导的提示向量,从而有效增强了模型的跨模态交互与对齐能力。此外,ProgCoPL通过在编码器各层的提示向量之间添加信息传递通道,实现了层级递进的信息整合,从而更精准地捕获任务相关信息。在11个数据集上的实验结果表明,ProgCoPL能够将CLIP模型高效适配到下游任务,且在多个泛化能力测试中,ProgCoPL的表现超越了现有方法,尤其是在跨数据集泛化能力测试上取得了显著进步。 展开更多
关键词 多模态 提示学习 视觉-语言模型 transformer编码器
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FM-CW SAR距离-多普勒成像算法研究 被引量:18
14
作者 耿淑敏 江志红 +1 位作者 程翥 皇甫堪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期2346-2349,共4页
调频连续波(FM-CW)合成孔径雷达因其体积小、重量轻、低成本及分辨率高等特点越来越受到关注。该文详细推导了调频连续波(FM-CW)体制下去调频FM-CW SAR信号模型,对FM-CW SAR的特有问题如RVP,斜置,距离走动现象进行了深入研究,提出了改... 调频连续波(FM-CW)合成孔径雷达因其体积小、重量轻、低成本及分辨率高等特点越来越受到关注。该文详细推导了调频连续波(FM-CW)体制下去调频FM-CW SAR信号模型,对FM-CW SAR的特有问题如RVP,斜置,距离走动现象进行了深入研究,提出了改进的去调频FM-CW SAR的距离-多普勒成像算法。通过理论推导及仿真实验,验证了模型和算法的可行性与正确性。 展开更多
关键词 SAR fm—CW 距离-多普勒成像算法 RVP 斜置
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应用0-1整数规划解决FMS作业计划问题 被引量:6
15
作者 李培根 段正澄 哈弘文 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 1989年第3期2-5,共4页
本文应用0—1整数规化解决FMS中机床的工作任务分派问题,以保证机床的均匀负荷及缩短完成任务的时间。文中详细讨论了模型的建立及解法。计算机运行的结果,保证了这种方法的可行性。
关键词 fmS 作业计划 0-1整数规划
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LFM-CW雷达的MTI技术 被引量:5
16
作者 张立志 汪学刚 向敬成 《电子科学学刊》 CSCD 2000年第1期118-123,共6页
本文首先从理论上分析了线性调频连续波(LFM-CW)雷达实现动目标显示(MTI)的可能性,提出了其实现方法,然后用计算机模拟实验证明了理论分析的正确性和实现方法的可行性。理论和实验表明,LFM-CW雷达实现MTI和脉冲雷达极其相似。
关键词 线性调频连续波 动目标显示 连续波雷达
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基于改进经验AM-FM解调的复杂信号瞬时特征分析方法 被引量:2
17
作者 胡海峰 胡茑庆 秦国军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期119-124,共6页
分析了Hilbert变换在计算复杂单分量信号瞬时特征时存在的不足,研究了一种称为经验AM-FM解调的信号瞬时特征计算方法,并对算法进行了改进。针对其在计算瞬时频率时易受噪声影响的不足,提出将该算法与加权平滑相位差分法相结合来抑制噪... 分析了Hilbert变换在计算复杂单分量信号瞬时特征时存在的不足,研究了一种称为经验AM-FM解调的信号瞬时特征计算方法,并对算法进行了改进。针对其在计算瞬时频率时易受噪声影响的不足,提出将该算法与加权平滑相位差分法相结合来抑制噪声的影响。结合经验模式分解和改进的经验AM-FM解调算法,提出了一种适合复杂多分量信号解调分析和瞬时特征计算的方法。数值仿真和实验数据验证了该改进方法的有效性。 展开更多
关键词 HILBERT变换 经验AM-fm解调 改进算法 经验模式分解 瞬时频率 瞬时幅值
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基于集成GCN-Transformer网络的ENSO预测模型 被引量:3
18
作者 杜先君 李河 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期156-165,共10页
厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)是热带太平洋海表面温度发生异常的现象,会导致冰雹、洪水、台风等极端天气的出现,因此对ENSO的准确预测意义重大。本文设计了集成GCN-Transformer(GCNTR)模型,首先运用Tran... 厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)是热带太平洋海表面温度发生异常的现象,会导致冰雹、洪水、台风等极端天气的出现,因此对ENSO的准确预测意义重大。本文设计了集成GCN-Transformer(GCNTR)模型,首先运用Transformer网络的全局特征聚焦能力对数据特征进行编码,然后结合GCN提取图数据特征的能力,最后引入特征融合门控机制将经过编码的特征和GCN提取的特征进行融合,实现ENSO的精确预测。结果表明,GCNTR模型实现了对ENSO提前20个月的预测,比ENSOTR多了3个月,比Transformer多了5个月,并且模型绝大部分的预测精度优于其他模型。与现有的方法相比,GCNTR模型能够实现对ENSO更好的预测。 展开更多
关键词 厄尔尼诺-南方涛动 图卷积神经网络 transformER GCNTR
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基于Transformer复杂运动辨识的机动星凸形扩展目标跟踪方法 被引量:5
19
作者 陈辉 边斌超 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期629-645,共17页
针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目... 针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目标状态转移矩阵进行重新设计,结合Transformer网络对机动扩展目标运动状态转移矩阵进行实时估计,实现了对复杂机动目标运动过程的精准跟踪。进一步地,将估计得到的形状轮廓与运动状态进行融合,最终实现了对星凸形机动扩展目标的实时跟踪。最后,通过构造复杂的机动扩展目标跟踪场景,利用多重性能指标测试算法对形状和运动状态的综合估计性能,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 机动目标 transformER 星凸形 弗雷歇距离-面积误差
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调频信号FM-AM转换数字解调研究 被引量:1
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作者 李明孜 高玲 《现代电子技术》 2009年第23期57-60,共4页
研究了FM-AM转换时频分析的理论及其实现方法,利用高斯滤波器设计了调频信号的调制特征分析滤波器组,并以正弦调频和线性调频两类调频信号为例,进行了数字解调分析。仿真结果表明,在信噪比为5 dB时,利用FM-AM转换时频分析技术,可以有效... 研究了FM-AM转换时频分析的理论及其实现方法,利用高斯滤波器设计了调频信号的调制特征分析滤波器组,并以正弦调频和线性调频两类调频信号为例,进行了数字解调分析。仿真结果表明,在信噪比为5 dB时,利用FM-AM转换时频分析技术,可以有效地提取载波调频的特征信息。 展开更多
关键词 fm—AM转换 数字解调 正弦调频 线性调频
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