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基于擦除编码和副本复制的分布式混合存储研究 被引量:1
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作者 付雄 宋朝阳 +1 位作者 王俊昌 邓松 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期42-47,共6页
随着大数据技术、云计算、计算机技术和网络技术的迅猛发展,互联网数据呈爆炸性增长,海量数据的高效存储成为当前互联网技术亟待解决的问题。然而,传统的多副本冗余机制导致了巨大的存储成本,引起了研究者们对新型存储解决方案的关注。... 随着大数据技术、云计算、计算机技术和网络技术的迅猛发展,互联网数据呈爆炸性增长,海量数据的高效存储成为当前互联网技术亟待解决的问题。然而,传统的多副本冗余机制导致了巨大的存储成本,引起了研究者们对新型存储解决方案的关注。在这一背景下,提出了一种基于擦除编码和副本复制的分布式混合存储策略。该策略根据数据特性,对热数据采用副本复制以确保高可靠性和性能,而对冷数据则采用擦除编码以提高存储利用率。基于牛顿冷却定律将数据文件划分为热文件和冷文件,并引入一种自适应的数据温度识别及冷热数据自适应动态分配算法,使系统能够在运行时自动调整冷热数据的比例,然后根据实时数据冷热情况智能调整数据的存储策略,体现了系统在动态环境下的自适应性。其不仅增强了系统对动态工作负载的适应能力,也为提高分布式存储系统在实际应用中的效率和灵活性提供了新的范式。这一创新点在学术和实践层面都具有重要的推动意义。同时,通过仿真实验验证了该策略的有效性和可用性,其为分布式存储系统的优化提供了新的思路。 展开更多
关键词 大数据 副本复制 擦除编码 冷热数据 存储利用率
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非编码RNA在中耳胆脂瘤中的研究进展
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作者 王建涛 朱庆文 王宝山 《中华耳科学杂志》 北大核心 2025年第4期597-602,共6页
中耳胆脂瘤是耳鼻喉科常见疾病,近年来,其临床重要性日益凸显。数据显示,该病的年发病率为10/10万。目前临床上尚无有效的非手术治疗方法,且术后复发率高达40%。若未及时诊断和干预,可导致各种颅内、外并发症。胆脂瘤形成的发病机制研... 中耳胆脂瘤是耳鼻喉科常见疾病,近年来,其临床重要性日益凸显。数据显示,该病的年发病率为10/10万。目前临床上尚无有效的非手术治疗方法,且术后复发率高达40%。若未及时诊断和干预,可导致各种颅内、外并发症。胆脂瘤形成的发病机制研究多聚焦于细胞增殖、细胞凋亡及骨破坏等方面。多种非编码RNA因其在基因表达、细胞周期调节和疾病发生发展中的关键作用而备受关注,其中microRNA、长链非编码RNA和环状RNA的研究尤为深入。本文对非编码RNA在中耳胆脂瘤中的作用机制研究进展作一综述。 展开更多
关键词 中耳胆脂瘤 编码RNA MICRORNA 环状RNA 长链非编码RNA
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基于Huffman编码的移动终端本地差分隐私位置保护 被引量:1
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作者 晏燕 吕雅琴 李飞飞 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期802-817,共16页
移动终端的位置信息与个人隐私紧密相连,一旦泄露可能威胁用户的生命和财产安全。本地化差分隐私模型提供了严格的隐私保护效果,允许用户根据个人需求处理和保护敏感信息,避免了对第三方服务器的依赖。针对现有本地化差分隐私位置保护... 移动终端的位置信息与个人隐私紧密相连,一旦泄露可能威胁用户的生命和财产安全。本地化差分隐私模型提供了严格的隐私保护效果,允许用户根据个人需求处理和保护敏感信息,避免了对第三方服务器的依赖。针对现有本地化差分隐私位置保护方法用户端灵活性差、扰动位置质量损失严重等问题,提出了一种基于Huffman编码的移动终端本地差分隐私位置保护方法。移动用户根据个性化隐私需求提交位置隐私保护范围,服务器端按需进行位置编码并返回给用户。用户端选择所在区域的Huffman编码,并对其进行本地化差分隐私扰动以实现对原始位置的隐私保护。服务器端通过对接收的扰动位置进行解码来判断用户所处的区域,并据此提供基于位置的服务(location-based services,LBS)。在实际位置数据集合上的实验证明,所提方法能够在实现用户位置本地化差分隐私保护的基础上,提供更好的位置数据可用性和运行效率。 展开更多
关键词 位置隐私保护 本地化差分隐私 HUFFMAN编码 随机响应
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型 被引量:1
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作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分图自编码 局部-全局图网络
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基于多尺度卷积自编码器的船舶逆变器故障诊断 被引量:1
5
作者 崔博文 张思远 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第3期135-140,共6页
为实现对船舶逆变器的有效维护,确保船舶逆变器模块的正常运行,提出一种基于多尺度特征融合和降噪卷积自编码器的船舶逆变器开路故障诊断方法。可以直接对一维原始电流数据自适应地提取数据特征,降低信号内的噪声,实现端到端的故障诊断... 为实现对船舶逆变器的有效维护,确保船舶逆变器模块的正常运行,提出一种基于多尺度特征融合和降噪卷积自编码器的船舶逆变器开路故障诊断方法。可以直接对一维原始电流数据自适应地提取数据特征,降低信号内的噪声,实现端到端的故障诊断。首先,利用数据增强方法来增强数据集;其次,根据数据特点设计可以提取局部细节和整体结构信息的多尺度卷积特征融合模块,并在编码器中引入该模块,形成特征提取模型;最后,利用全连接神经网络对模型输出的数据特征进行分类,根据分类结果实现故障诊断。实验结果表明,所提出的方法具有优越的数据特征提取性能及噪声鲁棒性能,可以实现船舶逆变器开关器件开路故障诊断。 展开更多
关键词 船舶逆变器 故障诊断 多尺度特征融合 卷积自编码
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基于Radix-4 Booth编码的并行乘法器设计
6
作者 范文兵 周健章 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期26-33,共8页
速度和面积是评价乘法器单元性能优劣的两个基本指标。针对当前乘法器设计难以平衡版图面积和传输延时的问题,采用Radix-4 Booth算法,设计了一种新型的16位有符号定点乘法器。在部分积生成过程中,首先改进对乘数的取补码电路,然后优化... 速度和面积是评价乘法器单元性能优劣的两个基本指标。针对当前乘法器设计难以平衡版图面积和传输延时的问题,采用Radix-4 Booth算法,设计了一种新型的16位有符号定点乘法器。在部分积生成过程中,首先改进对乘数的取补码电路,然后优化基数为4的改进Booth编码器和解码器,此结构采用较少的逻辑门资源,并且易对输入比特进行并行化处理。在Wallace压缩电路中,对符号扩展位进行预处理并设计新的压缩器结构,优化整个Wallace压缩模块。在第二级压缩过程中提前对高位使用纹波进位加法器结构计算,减小了多bit伪和的求和位数。在求和电路中,使用两级超前进位加法器结构,在缩短关键路径传输延时的同时避免增大芯片面积,提高了乘法器的运行速度。新型定点乘法器与已有的乘法器结构相比,减少了12.0%的面积,降低了20.5%的延时。 展开更多
关键词 Radix-4 Booth编码 面积 传输延时 编码 解码器 Wallace压缩
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基于混合编码和掩膜空间调制的图像补全算法
7
作者 冼进 徐小茹 +1 位作者 冼允廷 冼楚华 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期31-39,共9页
图像补全是指对图像缺失区域进行内容填充,是计算机视觉和图像处理研究的重要问题之一。当前图像补全算法的研究已经取得了很大的进展,但如果图像中的场景比较复杂且存在大面积的缺失区域时,现有算法由于缺乏有效的网络结构来捕捉图像... 图像补全是指对图像缺失区域进行内容填充,是计算机视觉和图像处理研究的重要问题之一。当前图像补全算法的研究已经取得了很大的进展,但如果图像中的场景比较复杂且存在大面积的缺失区域时,现有算法由于缺乏有效的网络结构来捕捉图像的长距离依赖和高级语义信息,仍然较难生成高质量的完整图像。针对大范围缺失的图像补全问题,为扩大图像补全网络有限的感受野,有效地获取图像可见区域的全局信息,同时充分利用图像可见区域的有效信息,该文提出了一种基于混合编码和掩膜空间调制的图像补全算法。该算法首先通过混合编码网络对图像可见区域进行局部和全局信息的特征提取;然后采用掩膜空间调制模块,根据缺失面积的大小动态调整在生成缺失区域时的多样性;最后基于StyleGAN2的方法生成完整图像。实验结果表明,该文提出的算法能够有效地处理大范围缺失的图像,可生成具有多样性的高质量图像,并且能应用在视觉显著性模型的数据增强上。 展开更多
关键词 图像补全 图像增强 混合编码 掩膜空间调制
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基于细化相位编码的阶梯级次修正方法
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作者 严飞 文杰 +2 位作者 路长秋 肖雨倩 刘佳 《中国测试》 北大核心 2025年第4期46-53,共8页
传统相位编码在测量物体时,由于系统内外噪声的影响,导致截断处的相位和级次错误映射,引入相位跳变。为解决上述误差的问题,文章提出一种基于细化相位编码的阶梯级次修正方法用于三维测量。首先将2倍条纹周期的阶梯嵌入相位域中以获取... 传统相位编码在测量物体时,由于系统内外噪声的影响,导致截断处的相位和级次错误映射,引入相位跳变。为解决上述误差的问题,文章提出一种基于细化相位编码的阶梯级次修正方法用于三维测量。首先将2倍条纹周期的阶梯嵌入相位域中以获取细化相位编码条纹,再通过相位解码获取细化的阶梯级次,然后利用上下舍入解码对细化的阶梯级次进行错位取整,获取两组错位半个条纹周期的正常阶梯级次,最后通过两组码字在相位截断处错位互补,从而消除相位误差。实验结果表明,在不增加投影幅数情况下,文章拟合标准球半径均方根误差为0.1465 mm,相较于传统相位编码降低82.2%;同时,在精度相同的情况下,该文相位展开的时间成本为0.5215 s,相比于附加二值条纹的相位编码降低59.3%。 展开更多
关键词 相位编码 互补光栅 相位误差 阶梯级次
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基于角度-振幅混合编码的量子神经网络及其应用研究
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作者 杨帆 程学云 +3 位作者 朱鹏程 姜一博 顾晖 管致锦 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第5期789-800,共12页
传统量子神经网络与自注意机制结合的模型需消耗较高的量子位资源,针对其在当前NISQ设备上运行效率低和设计复杂性高的问题,提出了一种混合编码方式,将数据集特征通过特定的方式嵌入量子态中,从而实现角度编码与振幅编码的有效混合;基... 传统量子神经网络与自注意机制结合的模型需消耗较高的量子位资源,针对其在当前NISQ设备上运行效率低和设计复杂性高的问题,提出了一种混合编码方式,将数据集特征通过特定的方式嵌入量子态中,从而实现角度编码与振幅编码的有效混合;基于该编码方法设计出一种结构独特的双环Ansatz,借鉴自注意机制中的分而治之思想,构建出具备更高表现力的量子神经网络。在鸢尾花分类任务中训练损失值收敛于0,证明模型有效捕捉到鸢尾花特征之间的内在联系;在文本分类任务中与已有方法相比,分类精确度平均提升了8.9%,且在保证效果良好的前提下,成功减少了训练参数的数量。基于角度-振幅混合编码的量子神经网络的轻量化和低复杂度特性使其更适用于当前的NISQ设备。 展开更多
关键词 量子神经网络 混合编码 自注意机制 文本分类
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双字词识别中首、尾词素位置概率对位置编码灵活程度的影响
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作者 李馨 张美 +2 位作者 顾俊娟 王永胜 梁菲菲 《心理学报》 北大核心 2025年第8期1309-1322,共14页
本研究通过两个平行实验,探讨首、尾词素位置概率如何影响双字词识别中位置编码的灵活程度及其时间进程。采用掩蔽启动词汇判断任务,操纵启动条件(原词启动、转换启动、替换启动)和启动时间(80 ms、150 ms、300 ms)。实验1操纵首词素位... 本研究通过两个平行实验,探讨首、尾词素位置概率如何影响双字词识别中位置编码的灵活程度及其时间进程。采用掩蔽启动词汇判断任务,操纵启动条件(原词启动、转换启动、替换启动)和启动时间(80 ms、150 ms、300 ms)。实验1操纵首词素位置概率高低,保证尾词素相同;实验2操纵尾词素位置概率高低,保证首词素相同。以144名大学生为研究对象,结果发现:(1)词汇位置编码的灵活性体现在词汇识别全程。(2)首、尾词素位置概率均作用于词汇识别,但尾词素位置概率的作用时程更长。(3)首词素而不是尾词素的位置概率调节词汇位置编码的灵活程度,当启动时间为150 ms,首词素经常用在词首时词汇的位置编码更灵活。由此推断,首词素的位置概率可能与词汇识别的位置编码灵活程度相关;尾词素的位置概率则与位置编码的灵活程度无关。 展开更多
关键词 词素转置效应 词素位置概率 词汇位置编码 双字词识别
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基于混合相位编码的天气雷达多脉冲二次回波干扰抑制研究
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作者 董锡超 李硕 +2 位作者 刘昉 胡智杰 赵晓萌 《信号处理》 北大核心 2025年第8期1382-1389,共8页
多普勒天气雷达存在“多普勒两难”问题,会导致观测结果存在严重的二次回波干扰。当前固态体制的天气雷达一般通过长短脉冲组合波形以平衡探测距离和探测威力,但此时长短脉冲可能都会出现二次回波,造成更复杂的回波混叠干扰,会导致目标... 多普勒天气雷达存在“多普勒两难”问题,会导致观测结果存在严重的二次回波干扰。当前固态体制的天气雷达一般通过长短脉冲组合波形以平衡探测距离和探测威力,但此时长短脉冲可能都会出现二次回波,造成更复杂的回波混叠干扰,会导致目标位置和强度误判,严重降低天气雷达谱矩估计性能。当前研究工作广泛使用相位编码技术抑制二次回波干扰,但难以解决长短脉冲混叠下的二次回波干扰。本文提出了一种基于混合相位编码的二次回波抑制方法,可解决多种发射脉冲混叠下的二次回波干扰问题。首先建立了多普勒天气雷达发生长短脉冲混叠和二次回波的混合干扰信号模型;其次基于SZ(16/64)编码准则设计了相对相位差为πi^(2)/8样式的混合编码序列,对发射长/短脉冲组合信号分别进行相位调制,通过优化设计相对相位差确保正确回波能够得到完整解调,干扰项出现编码交叉项,并证明了交叉项也符合SZ编码形式,因此可以达到SZ编码的最优干扰抑制效果;最后基于天气雷达实测数据进行了等效试验,定量分析了所提方法对谱矩估计性能的改善效果,可显著降低谱矩估计结果的均方根误差,有效提升谱矩估计性能。 展开更多
关键词 天气雷达 相位编码 二次回波 谱矩估计
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面向粒子悬浮的声学编码超表面优化设计
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作者 刘宇 董浩文 汪越胜 《力学学报》 北大核心 2025年第8期1966-1974,共9页
声悬浮通过声辐射力实现微粒的非接触式操控,在生物医学检测与微纳制造等前沿领域具有重要应用价值.然而,当前基于相控阵或传统超表面的超声悬浮技术,主要依靠反复调节声波相位来操纵粒子,在操控效率悬浮高度以及悬浮力的准确度等方面... 声悬浮通过声辐射力实现微粒的非接触式操控,在生物医学检测与微纳制造等前沿领域具有重要应用价值.然而,当前基于相控阵或传统超表面的超声悬浮技术,主要依靠反复调节声波相位来操纵粒子,在操控效率悬浮高度以及悬浮力的准确度等方面仍存在明显不足.针对上述问题,文章提出一种基于声学编码超表面的优化设计方法,可在空气介质中实现高效且精准的声悬浮力与粒子操控功能.首先构建以编码单元的相位延迟和能量传输效率为目标的优化模型,以获取优化的超表面整体编码构型.基于声场计算和声辐射力理论,建立了粒子所受声辐射力与超表面拓扑构型之间的直接映射关系;特别地,整个优化设计过程无需预先确定声场的形态.研究结果表明,优化得到的声学编码超表面能够生成与目标声场高度匹配的声场分布,其产生的声辐射力值与理论目标值基本吻合,充分验证了该设计方法的有效性与可靠性.提出的设计策略无需预先设定特定声场形态,而是直接瞄准粒子操控所需的声辐射力,通过逆向关联结构参数与受力目标,可有效提升非线性声场设计的适应性与精准度. 展开更多
关键词 超声悬浮 声辐射力 编码超表面 相位 优化设计
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基于自编码的高光谱遥感解混技术研究综述(内封面文章·特邀)
13
作者 秦凯 郝予希 +4 位作者 赵英俊 崔鑫 杨越超 朱玲 田青林 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第5期20-37,共18页
高光谱解混技术通过将混合像元分解为端元及其对应丰度,实现亚像元级地物信息精准提取,是高光谱遥感分析领域的关键技术。基于自编码器的解混方法因其特征提取与数据重建等优势,成为近年研究焦点。文中从模型架构演进和与物理模型融合... 高光谱解混技术通过将混合像元分解为端元及其对应丰度,实现亚像元级地物信息精准提取,是高光谱遥感分析领域的关键技术。基于自编码器的解混方法因其特征提取与数据重建等优势,成为近年研究焦点。文中从模型架构演进和与物理模型融合两个方面,系统梳理了该技术的发展脉络,揭示其创新路径与演进趋势。首先,通过三阶段框架说明技术进展:基础自编码网络验证了解混理论与深度学习的初步适配性;集成卷积、循环及Transformer模块的复合架构强化了光谱-空间联合建模能力;神经架构搜索与即插即用机制则推动动态优化自适应网络的形成。其次,物理模型与数据驱动方法的融合呈现递进特征:早期研究通过非负性、丰度和为一等约束条件建立物理联系,而当前方法通过将物理模型嵌入网络层或损失函数,实现物理机理与特征学习的深度耦合。最后,未来研究将聚焦于构建"物理可解释-数据自适应"混合智能模型,重点突破先进模型创新、物理模型深度融合、复杂场景适应性、计算效率优化等关键技术,有望将应用边界拓展至医学影像分析、农产品品质检测等新兴领域,为高光谱解混技术体系发展提供理论支撑和应用指引。 展开更多
关键词 高光谱 混合像元分解 深度学习 编码 物理模型
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基于非插值卷积自编码器的湍流降阶模型
14
作者 武频 张波 +1 位作者 宋超 周铸 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第1期149-153,共5页
降阶模型通过代理数值模拟,有效降低了大规模流体动力学问题的计算成本。其中,降维和重构方法是降阶模型的关键组成部分。传统的本征正交分解基于线性映射,常常在处理流场时损失大量非线性流动信息。全连接结构的自编码器在处理较大规... 降阶模型通过代理数值模拟,有效降低了大规模流体动力学问题的计算成本。其中,降维和重构方法是降阶模型的关键组成部分。传统的本征正交分解基于线性映射,常常在处理流场时损失大量非线性流动信息。全连接结构的自编码器在处理较大规模流场网格时会导致模型参数爆炸,难以有效训练。为了获得均匀流场快照,卷积自编码器一般需要在流场上进行均匀插值,这通常伴随着插值误差和不必要的时间成本。为解决这些问题,提出了一种创新的非插值卷积自编码器,该模型可以提取流场的非线性特征,降低参数量,避免插值误差和额外的计算成本。在二维圆柱绕流算例上,降维重构的均方根误差均约为1×10^(-3),速度云图和绝对误差云图展示了非插值卷积自编码器在重构方面的卓越性能。 展开更多
关键词 降阶模型 非插值卷积自编码 降维重构
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阵列雷达时空多维域编码抗主瓣转发式欺骗干扰方法
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作者 兰岚 张翔 +1 位作者 许京伟 廖桂生 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期439-455,共17页
随着电子技术的快速发展,雷达面临的电磁环境日益复杂。当存在主瓣有源欺骗干扰时,传统相控阵雷达自适应波束形成抗干扰失效,主瓣干扰抑制已成为雷达领域亟待解决的共性难题。该文针对来自主瓣的自卫式转发干扰,提出了一种时空多维域编... 随着电子技术的快速发展,雷达面临的电磁环境日益复杂。当存在主瓣有源欺骗干扰时,传统相控阵雷达自适应波束形成抗干扰失效,主瓣干扰抑制已成为雷达领域亟待解决的共性难题。该文针对来自主瓣的自卫式转发干扰,提出了一种时空多维域编码抗主瓣欺骗式干扰方法。首先,设计发射通道-脉冲-子脉冲编码,在接收端采用多普勒分多址方法实现了发射信号分离。针对目标高速运动导致的分离错位现象,提出一种基于波束形成能量差的移位数估计方法。随后,利用目标与干扰的延时相位差,设计收发联合的双重编码相位补偿方法,在发射空间频率域实现对真实目标、跨脉冲转发干扰、脉内转发干扰的区分,并且通过构建联合发射-接收权矢量,对主瓣欺骗式干扰进行空域滤波抑制。针对实际中波达角度(DOA)误差造成的抗干扰性能下降问题,构建了以最大化输出信干噪比(SINR)为目标函数的约束优化问题,基于交替迭代算法对接收权矢量,发射编码系数、接收编码系数分别进行优化。仿真实验验证了所提方法相比于其他雷达体制在抗主瓣欺骗干扰方面的有效性,其中相比于传统MIMO雷达,所提阵列时空多维域编码技术在4个主瓣干扰存在的情况下SINR可提升34 dB。 展开更多
关键词 阵列雷达 主瓣欺骗干扰抑制 时空多维域编码 DOA误差 收发联合优化
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双级联合投影包络内嵌堆栈自动编码器
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作者 李勇明 朱立志 +2 位作者 王品 马洁 周传艳 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期116-131,共16页
深度堆栈自动编码器作为一种代表性的深度网络,已被广泛应用在数据科学、模式识别等领域。现有的深度堆栈自动编码器均针对原样本个体进行深度特征变换,忽略了样本之间的关联结构信息,导致其深度特征的质量往往不尽如人意。为了解决这... 深度堆栈自动编码器作为一种代表性的深度网络,已被广泛应用在数据科学、模式识别等领域。现有的深度堆栈自动编码器均针对原样本个体进行深度特征变换,忽略了样本之间的关联结构信息,导致其深度特征的质量往往不尽如人意。为了解决这一问题,提出一种新的深度堆栈自动编码器网络-双级联合投影包络内嵌堆栈自动编码器。与现有的深度堆栈自动编码器本质上不同的是,双级联合投影包络内嵌堆栈自动编码器针对样本间关联信息而非样本个体本身进行深度特征变换。该模型主要包括两部分:双级联合投影包络模块和内嵌式堆栈自动编码器。在双级联合投影包络模块中,流形样本对包络子模块用于提取原样本间局部关联信息,重构生成第1层包络样本;保持降维式聚类子模块用于提取样本的全局关联信息,重构生成第2层包络样本。双级间一致性保持模块用于优化第2层包络样本的表征能力。然后,在这2层包络样本上分别训练2个内嵌式堆栈自动编码器,获得2组深度特征。组织了4组实验,包括消融实验、算法比较、参数影响分析以及复杂度分析。实验结果表明,双级联合投影包络内嵌堆栈自动编码器提取的深度特征具有较高且稳定的质量。 展开更多
关键词 内嵌堆栈自动编码 包络学习 双级 包络样本 聚类 域适应
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敲低长链非编码RNA TTTY15表达对结肠癌细胞增殖、凋亡、迁移和克隆形成能力的影响
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作者 李颖霞 姜利彬 +2 位作者 周明霞 闻阳阳 温洪涛 《郑州大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第2期173-176,共4页
目的:探讨敲低长链非编码RNA TTTY15表达对结肠癌细胞增殖、凋亡、迁移和克隆形成能力的影响。方法:运用实时荧光定量PCR技术检测15例结肠癌组织、癌旁正常组织中TTTY15的表达。将SW620细胞分为空白对照组、阴性对照(si-NC)组及TTTY15-s... 目的:探讨敲低长链非编码RNA TTTY15表达对结肠癌细胞增殖、凋亡、迁移和克隆形成能力的影响。方法:运用实时荧光定量PCR技术检测15例结肠癌组织、癌旁正常组织中TTTY15的表达。将SW620细胞分为空白对照组、阴性对照(si-NC)组及TTTY15-siRNA组,后两组分别采用Lipofectamine 2000转染si-NC、TTTY15-siRNA。转染72 h后,采用CCK-8法、划痕实验、克隆形成实验和Annexin V-APC和7-AAD双染法检测3组细胞增殖、迁移、克隆形成能力和凋亡率;实时荧光定量PCR法检测细胞中TTTY15、miR-327-3p及TLR4 mRNA的表达,Western blot法检测细胞中TLR4、MMP-2、CDK4、CyclinD1、E-Cadherin、N-Cadherin、蛋白的表达。结果:TTTY15在结肠癌组织中的表达高于癌旁正常组织(P<0.05)。与空白对照组、si-NC组比较,TTTY15-siRNA组TTTY15、TLR4 mRNA表达下降,miR-372-3p表达升高(P<0.05);细胞增殖能力、迁移能力、克隆形成能力降低,凋亡率增加(P<0.05);细胞中TLR4、CDK4、CyclinD1、MMP-2和N-Cadherin蛋白表达水平降低,E-Cadherin蛋白表达水平增加(P<0.05)。结论:TTTY15在结肠癌组织和细胞中表达升高;敲低TTTY15表达可抑制结肠癌细胞的恶性生物学行为。 展开更多
关键词 结肠癌 长链非编码RNA TTTY15 恶性生物学行为
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基于SCADA参量耦合网络变分图自编码的风电机组异常检测方法
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作者 刘小峰 李俊锋 柏林 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期567-576,共10页
利用风电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据监测参量本身数值信息及其相互间的耦合关联性,提出基于多参量耦合关系变分图自编码的风电机组异常检测方法。该方法利用时间序列自适应符号传递熵构建SCADA数据的参量耦合关系网络,设计变分... 利用风电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据监测参量本身数值信息及其相互间的耦合关联性,提出基于多参量耦合关系变分图自编码的风电机组异常检测方法。该方法利用时间序列自适应符号传递熵构建SCADA数据的参量耦合关系网络,设计变分图自编码再编码模型对参量耦合关系网络进行编码重构。结合SCADA参量耦合关系网络的编码重构误差构建风电机组的健康状态评估指标,采用支持向量回归的迭代更新法,对机组实时健康阈值进行自适应设置。两个风场的风力发电机组SCADA数据分析结果表明:该文方法充分利用了SCADA数据本身的数值信息及耦合关系结构信息,有效提高了风电机组异常状态检测的准确性及对环境工况的鲁棒性。 展开更多
关键词 风电机组 多参量耦合 变分图自编码 健康指数 异常检测
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星载准绝对式光电编码器抗污方法
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作者 韩庆阳 沈宏海 +2 位作者 马天翔 梁超 王志冲 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期2014-2021,共8页
为提高星载准绝对式光电编码器的抗油污能力,提出多参考点绝对角位移识别和多读数头数据融合方法。介绍星载准绝对式光电编码器的组成和处理电路设计;提出多参考点绝对角位移的识别方法,防止因油污造成的绝对角位移误识别,并采用多读数... 为提高星载准绝对式光电编码器的抗油污能力,提出多参考点绝对角位移识别和多读数头数据融合方法。介绍星载准绝对式光电编码器的组成和处理电路设计;提出多参考点绝对角位移的识别方法,防止因油污造成的绝对角位移误识别,并采用多读数头数据融合的方法,判断并消除错误的读数头测量数据;通过角位移曲线和角速度曲线对比实验,验证所提方法的有效性,并使用自准直平行光管和23面体检测精度。实验结果表明:所提方法能够有效的解决圆光栅被污染带引起的角位移错误问题,确保角位移正确可靠;经检验角位移误差最大值为4.6",最小值为-0.6",峰峰值为5.2",均方差为4.3"。满足星载准绝对式光电编码器抗污能力和精度要求,并已成功在工程中应用,效果良好。所提方法对提高星载准绝对式光电编码器抗油污能力,有实用价值。 展开更多
关键词 星载 准绝对式光电编码 抗污能力 多参考点 多读书头
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卷积自编码器和残差循环神经网络在刀具剩余寿命预测中的应用
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作者 周学良 潘晓明 吴瑶 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第5期806-813,共8页
针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化... 针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化和反卷积上采样方法获取工况信号的深层特征,并将其与分段后的原始信号融合后作为刀具剩余寿命的表征;同时结合残差网络的思想对双向门控循环单元(Bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的结构进行改进以增强对时序特征的捕获能力。实验结果表明,该方法比其他算法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 刀具 剩余寿命预测 卷积自编码 残差门控循环单元 特征融合
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