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南京北郊冬季大气粗细颗粒物中PAHs来源解析 被引量：10
1
作者 孟庆紫 樊曙先 +3 位作者 何佳宝 孙玉 张健 张悦 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期417-424,共8页
为研究南京冬季大气颗粒物中PAHs来源情况,利用FA-3型气溶胶采样器从2007年11月20日到12月30日在南京郊区分昼夜采集气溶胶样品,并用GC-MS对16种优控PAHs浓度进行定量分析,采用PCA法对其来源进行解析.结果表明,南京冬季细颗粒物中PAHs... 为研究南京冬季大气颗粒物中PAHs来源情况,利用FA-3型气溶胶采样器从2007年11月20日到12月30日在南京郊区分昼夜采集气溶胶样品,并用GC-MS对16种优控PAHs浓度进行定量分析,采用PCA法对其来源进行解析.结果表明,南京冬季细颗粒物中PAHs浓度明显高于粗颗粒物中PAHs浓度,单种类PAH浓度表现出昼夜差异,日间低分子量PAHs含量高于夜间,而夜间高分子量PAHs浓度则相对较高;主成分分析对PAHs源解析结果表明,南京北郊大气颗粒物中PAHs主要来源为机动车尾气、燃煤源、焦化源、天然气燃烧和烹调源等,粗细颗粒物中PAHs排放源差异明显,细颗粒物部分表现出明显的昼夜差异,同时,外来源和不确定源占有较大比重. 展开更多
关键词 颗粒物 PAHS 风速风向 主成分分析 来源解析.
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南京市北郊冬季大气颗粒物中重金属污染研究 被引量：11
2
作者 李凤英 彭琴 +4 位作者 杨孟 吴丹 李慧明 邓庆桃 许正文 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期173-179,共7页
为摸清南京市北郊不同粒径大气颗粒物的污染状况、来源及风险,于2014年冬季采集南京信息工程大学浦口校区观测场TSP、PM_(10)、PM_(5)、PM_(2.5)样品,并分析样品中As、Cr、Mn、Cu、Ni、Pb和Zn等7种元素。结果表明,TSP、PM_(10)、PM_(5)... 为摸清南京市北郊不同粒径大气颗粒物的污染状况、来源及风险,于2014年冬季采集南京信息工程大学浦口校区观测场TSP、PM_(10)、PM_(5)、PM_(2.5)样品,并分析样品中As、Cr、Mn、Cu、Ni、Pb和Zn等7种元素。结果表明,TSP、PM_(10)、PM_(5)、PM_(2.5)浓度范围是9.09~37.12、12.88~29.55、10.61~29.55、59.85~153.79μg/m^3,其中PM_(2.5)超过国家二级标准的比例为66.67%;TSP、PM_(10)、PM_(5)和PM_(2.5)中元素的排序分别为:Cu>Zn>Mn>Pb>As>Cr>Ni;Zn>Cu>Pb>Mn>Cr>Ni>As;Zn>Pb>Cu>Mn>As>Cr>Ni;Zn>Pb>Mn>Cu>Ni>Cr>As。运用富集因子法和主成分分析法分析得到7种元素的来源主要包括交通源、地表扬尘、工业排放等;潜在生态风险评估显示生态风险为极强;健康风险评估显示PM_(2.5)中7种元素对小学生的危害最大,其次是中学生,对大学生的危害最小,其年均超额危险度均未超过人群可接受危险水平1×10-6,对人体危害在可接受范围。 展开更多
关键词 大气颗粒物 重金属 源解析 潜在生态风险评估 健康风险评估
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南京市区郊区大气PM_(10)、PM_(2.1)中PAHs的分布特征及影响因素 被引量：8
3
作者 李皓 樊曙先 +2 位作者 张悦 康博识 孙玉 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第1期60-68,共9页
2009年11月~2010年7月,同步采集了南京市区郊区大气PM_(10)、PM_(2.1)样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对其中16种PAHs进行定量分析.结果表明,南京市区、郊区大气PM_(10)中ΣPAHs浓度范围分别为32.84~245.35ng/m^3、21.43~225.72ng/... 2009年11月~2010年7月,同步采集了南京市区郊区大气PM_(10)、PM_(2.1)样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对其中16种PAHs进行定量分析.结果表明,南京市区、郊区大气PM_(10)中ΣPAHs浓度范围分别为32.84~245.35ng/m^3、21.43~225.72ng/m^3.PM_(2.1)中分别为19.11~111.57ng/m^3、19.69~125.21ng/m^3,市区和郊区PAHs分布差异不大,均呈现冬季>夏季的季节特征.PM_(10)、PM_(2.1)中PAHs均以4、5、6环为主,占总质量浓度的78.7%~83.1%(PM_(10))、80.5%~87.1%(PM_(2.1)),冬季4环PAHs的比例明显增加.市区和郊区PAHs浓度昼夜变化趋势不同,即市区白天大于夜间,而郊区夜间大于白天.在所测定的气象条件中,温度、相对湿度和PM_(10)浓度对PAHs影响显著,温度、相对湿度对PAHs的贡献为负,而PM_(10)对PAHs贡献为正,暖季(夏秋)PAHs受到气象条件的影响大于冷季(冬春),O_3对5、6环PAHs表现出显著的负贡献.利用后向轨迹分析发现南京受到本地排放和周边地区污染源的影响,来自南京东南和西南方向的短距离输送气团对PAHs浓度上升影响较大. 展开更多
关键词 PAHS PM10 PM2.1 季节变化 昼夜变化 气象因素
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元宇宙:概念、技术及应用研究综述 被引量：32
4
作者 方巍 伏宇翔 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期30-45,共16页
网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度... 网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度深度剖析元宇宙.首先,从定义、起源与发展、特征和关键技术(网络及运算技术、物联网技术、人机交互技术、电子游戏技术、区块链技术、数字孪生技术和其他技术)等多方面对元宇宙的概念及内涵进行论述;然后,讨论了当下布局元宇宙的企业和应用实例;最后,剖析了目前元宇宙发展存在的问题和机遇,并对未来研究与应用进行了展望.通过对元宇宙当前的发展状况、研究趋势进行归纳分析以及科学地评估元宇宙的落地应用,为元宇宙研究人员提供有益的参考和借鉴. 展开更多
关键词 元宇宙 数字孪生 人工智能 虚拟现实 边缘计算 6G 区块链
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基于RBF网络的四旋翼无人机姿态鲁棒自适应反步滑模控制 被引量：3
5
作者 刘金华 王远 +1 位作者 张智轩 李涛 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期36-42,共7页
针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数... 针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整,并用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明:该方法相比反步滑模控制方法,在有干扰的情况下,有更短的调节时间,更好的跟踪精度,验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性. 展开更多
关键词 四旋翼无人机 姿态控制 反步滑模控制 RBF神经网络 鲁棒自适应控制
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考虑运输和机器预维护的柔性作业车间调度研究
6
作者 王玉芳 张毅 +2 位作者 姚彬彬 陈凡 葛师语 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期707-718,共12页
航空制造业的快速发展,对高效率和低能耗生产模式的需求愈发迫切。通过综合分析考虑运输和预维护的航空复合材料柔性作业车间调度问题,建立了以最小化完工时间、瓶颈机器负载和总能耗为目标的模型,提出了一种基于种群质量的非支配排序... 航空制造业的快速发展,对高效率和低能耗生产模式的需求愈发迫切。通过综合分析考虑运输和预维护的航空复合材料柔性作业车间调度问题,建立了以最小化完工时间、瓶颈机器负载和总能耗为目标的模型,提出了一种基于种群质量的非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)。采用启发式初始化方法产生高质量的初始种群,对个体进行分组进化:对优质种群进行局部搜索,深度挖掘种群的最优个体;中等种群通过交叉变异和机器负载操作改变自身部分基因来挖掘最优解;劣质种群则通过学习机制获取优质个体的优秀基因,提升个体优良率。通过测试算例与对比算法的比较验证了所提算法的有效性。最后,将算法应用于实际的航空制造系统,实现了实际生产活动的调度,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 运输约束 预维护 航空制造 NSGA-II 种群质量 分组进化 启发式初始化 局部搜索
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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究
7
作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页
针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多
关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(CBAM)
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自适应人工蜂群算法求解柔性车间调度问题
8
作者 王玉芳 章殿清 +2 位作者 华晓麟 陈凡 姚彬彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2667-2674,共8页
为解决柔性作业车间生产调度问题,提出了一种自适应人工蜂群算法。在雇佣蜂阶段,引入引导概率以提高全局搜索效率;在观察蜂阶段,采用基于多邻域结构的搜索策略以增强局部寻优能力。通过设计强化学习算子,实现了引导概率和邻域结构的自... 为解决柔性作业车间生产调度问题,提出了一种自适应人工蜂群算法。在雇佣蜂阶段,引入引导概率以提高全局搜索效率;在观察蜂阶段,采用基于多邻域结构的搜索策略以增强局部寻优能力。通过设计强化学习算子,实现了引导概率和邻域结构的自适应优化。通过在柔性作业车间通用测试集上的验证,仿真结果表明改进后的人工蜂群算法在局部搜索能力方面表现出色,具有良好的收敛性和鲁棒性。此外,利用电动汽车电池生产实例验证了该算法在解决实际调度问题的显著优势。 展开更多
关键词 柔性作业车间 自适应 人工蜂群算法 引导概率 多邻域结构 强化学习 电动汽车电池
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具有马尔科夫切换Lévy过程驱动的非线性随机系统离散控制
9
作者 殷利平 韩雅微 李涛 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期570-576,共7页
研究了一类带有Lévy噪声和马尔科夫切换的非线性随机系统稳定性问题.首先,设计了一种状态反馈控制器,确保闭环系统具有均方指数稳定性.其次,将该连续时间状态反馈控制器进行离散化处理,以适应实际控制系统的需求.最后,通过推导得出... 研究了一类带有Lévy噪声和马尔科夫切换的非线性随机系统稳定性问题.首先,设计了一种状态反馈控制器,确保闭环系统具有均方指数稳定性.其次,将该连续时间状态反馈控制器进行离散化处理,以适应实际控制系统的需求.最后,通过推导得出,在离散控制器作用下,系统状态与连续控制器作用下的系统状态之差的二阶矩是有界的.仿真结果表明:离散化后的控制器依然能够使系统保持稳定,离散控制器作用下闭环系统的稳定性得到了验证. 展开更多
关键词 非线性随机系统 LÉVY过程 马尔科夫切换 状态反馈控制 离散化 二阶矩有界 稳定性
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考虑双资源约束多转速的绿色柔性作业车间调度研究
10
作者 王玉芳 章殿清 +2 位作者 华晓麟 张毅 葛师语 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期2019-2027,共9页
考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法... 考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法的进化起点.在雇佣蜂完成搜索之后,引入新蜂种学习蜂,学习优秀蜜源的基因,降低搜索的随机性,提高搜索精度,并采用Q学习算子对学习概率进行自适应优化,保证蜜源多样性的同时加强算法的全局搜索能力.跟随蜂阶段设计一种动态邻域搜索策略,加入基于变速及平衡工人工作时长的邻域结构,提高跟随蜂的局部搜索能力.通过不同算法对拓展算例的对比验证所提算法的优越性. 展开更多
关键词 双资源约束 多转速 绿色柔性车间调度 多目标优化 人工蜂群算法 Q学习
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面向航空结构件的双资源约束批量流调度
11
作者 王玉芳 华晓麟 +2 位作者 曾亚志 陈凡 姚彬彬 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3338-3353,共16页
针对航空结构件批量调度问题,考虑双资源约束和批量生产特性,以最大完工时间、瓶颈机器负载为目标,建立双资源批量流柔性作业车间调度模型,并提出了一种基于子批划分的混合灰狼优化算法进行求解。设计一种种群引导策略,强化种群进化效... 针对航空结构件批量调度问题,考虑双资源约束和批量生产特性,以最大完工时间、瓶颈机器负载为目标,建立双资源批量流柔性作业车间调度模型,并提出了一种基于子批划分的混合灰狼优化算法进行求解。设计一种种群引导策略,强化种群进化效率和算法的收敛性能;提出基于子批划分的搜索策略,采取不同算子扩大算法的搜索范围,提高算法的全局搜索能力;设计基于关键任务的局部搜索策略,增强算法的局部搜索能力。通过扩展标准算例验证了改进策略和算法性能的有效性及优越性。通过航空结构件生产实例验证算法求解双资源约束批量流柔性作业车间调度问题的显著优势。 展开更多
关键词 航空结构件 双资源约束 批量流柔性作业车间调度 多目标优化 灰狼算法
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基于混合Jaya算法的多时间约束柔性作业车间节能调度
12
作者 王玉芳 华晓麟 +2 位作者 章殿清 姚彬彬 陈凡 《控制工程》 北大核心 2025年第6期1074-1085,共12页
考虑不同工件生产采用多种模具及工件在机器间的运转需求,将工件的运输时间和模具的设置时间纳入到柔性作业车间调度模型中,建立以最小化最大完工时间和能耗为目标的多时间约束柔性作业车间节能调度模型,并提出一种混合Jaya算法求解该... 考虑不同工件生产采用多种模具及工件在机器间的运转需求,将工件的运输时间和模具的设置时间纳入到柔性作业车间调度模型中,建立以最小化最大完工时间和能耗为目标的多时间约束柔性作业车间节能调度模型,并提出一种混合Jaya算法求解该问题。首先,为提升算法的进化起点,设计一种混合初始化策略,提高初始种群质量,加快算法的收敛速度;其次,通过Jaya优化策略遍历所有非最优个体,提高算法的全局搜索能力;之后,为了挖掘种群中更优质的解,设计3种基于个体特征的局部搜索策略,结合不同的个体特征进行有针对性的搜索,提升算法的局部寻优能力。最后,通过标准算例对改进策略进行消融实验,验证改进策略的性能。通过测试算例和生产实例,对比其他文献算法,验证了混合Jaya算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 多时间约束 多目标优化 混合Jaya算法
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考虑员工技能等级的软件项目多目标超启发式调度
13
作者 申晓宁 陈文言 +1 位作者 陈星晖 佘娟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期566-580,共15页
以最优化项目工期和员工满意度为目标,建立多目标软件项目调度问题的数学模型.该模型考虑员工的技能等级划分、任务重要程度等实际因素,并将重要任务与高技能等级员工相匹配.提出一种基于Q学习的超启发式算法求解该模型.基于交叉算子和... 以最优化项目工期和员工满意度为目标,建立多目标软件项目调度问题的数学模型.该模型考虑员工的技能等级划分、任务重要程度等实际因素,并将重要任务与高技能等级员工相匹配.提出一种基于Q学习的超启发式算法求解该模型.基于交叉算子和引入随机抖动的Jaya算子对任务-员工矩阵进行全局搜索;利用问题信息设计了缩短项目工期和增加员工满意度的局部挖掘策略;将全局搜索算子、邻域参数的取值和局部挖掘策略组合为8种低层启发式策略;给出一种基于Q学习的高层策略,根据低层策略的历史表现为不同进化状态下的种群自适应选择合适的低层策略.实验结果表明,所提算法在绝大多数算例上的超体积率(HVR)和反世代距离(IGD)性能优于代表性算法. 展开更多
关键词 软件项目调度 员工技能等级 超启发式 Q学习 多目标优化
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背靠背Ω定子横向磁通永磁直线电机温度场分析 被引量：1
14
作者 贾周 刘心怡 +3 位作者 聂阳光 贺伟 曹永娟 彭思洋 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期117-124,共8页
针对背靠背Ω定子横向磁通永磁直线电机(BBΩ-TFPMLM)独特的拓扑结构,运用“磁-热耦合法”对其温度场进行深入研究.首先采用三维有限元法(3D-FEM)对BBΩ-TFPMLM进行建模分析以得到稳态电磁参数.然后利用Workbench将电磁场耦合至温度场,... 针对背靠背Ω定子横向磁通永磁直线电机(BBΩ-TFPMLM)独特的拓扑结构,运用“磁-热耦合法”对其温度场进行深入研究.首先采用三维有限元法(3D-FEM)对BBΩ-TFPMLM进行建模分析以得到稳态电磁参数.然后利用Workbench将电磁场耦合至温度场,采用磁-热耦合法分析电机各部分的温升,得出电机运行不同时间的温度云图并总结损耗模型的实时温升规律.最后,搭建实验平台进行实验验证,实测额定电流下定子铁心稳态温升为29.21℃、动子铁心稳态温升为11.12℃,温升在合理范围内且样机运行750 s后温度分布的热成像仪测量结果与仿真一致,验证了所提理论的正确性. 展开更多
关键词 直线电机 横向磁通 有限元法 磁热耦合 温度场
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基于改进的LBP和Gabor滤波器的纹理特征提取方法 被引量：1
15
作者 陈佳明 陈旭 +1 位作者 任硕 邸宏伟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期227-234,共8页
纹理提取是计算机视觉领域的一项重要任务,纹理提取的质量对纹理分类的准确性具有关键影响.传统单一的纹理提取方法难以准确描述各类纹理的特征.本文提出一种基于改进的位置局部二值模式(IPLBP)和Gabor滤波器的纹理提取算法,其中,改进... 纹理提取是计算机视觉领域的一项重要任务,纹理提取的质量对纹理分类的准确性具有关键影响.传统单一的纹理提取方法难以准确描述各类纹理的特征.本文提出一种基于改进的位置局部二值模式(IPLBP)和Gabor滤波器的纹理提取算法,其中,改进算法在局部二值模式(LBP)的基础上通过提取纹理位置信息来提高纹理描述能力.利用改进后的LBP算法提取局部纹理信息,Gabor滤波器提取全局纹理信息,将两种特征信息进行融合后使用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果表明,所提出的算法在纹理材质分类任务上展现出了良好的性能.相比传统的LBP算法,该算法能够更准确地捕捉不同纹理特征之间的差异. 展开更多
关键词 纹理提取 局部二值模式 GABOR滤波器 支持向量机
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MAPDNet:一种检测XCO_(2)图像中羽流的方法
16
作者 邵鹏飞 胡凯 +6 位作者 刘滋然 冯新龑 马科宇 章琪 姜闪闪 夏旻 叶小岭 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第5期634-647,共14页
检测温室气体羽流是碳排放监测的关键任务,目前相关算法中,对羽流边缘细节的分割精度还有提升空间.为此,本文提出一种基于多尺度注意力机制的羽流检测网络(MAPDNet).首先,采用多尺度池化条带卷积模块(MPSCM)补偿编码器降采样操作中稀释... 检测温室气体羽流是碳排放监测的关键任务,目前相关算法中,对羽流边缘细节的分割精度还有提升空间.为此,本文提出一种基于多尺度注意力机制的羽流检测网络(MAPDNet).首先,采用多尺度池化条带卷积模块(MPSCM)补偿编码器降采样操作中稀释的高级语义信息,增强主要的羽流轮廓信息,减少细节信息的丢失.然后,采用关系注意力模块(RAM)建立特征之间的全局信息与局部信息交互,增强有用特征,降低特征图中冗余信息的比例,提高模型的分割精度.此外,引入上下文特征融合模块(CFFM)以便网络更好地理解上下文特征的信息,在恢复图像分辨率的同时,较好地将特征对齐,恢复空间位置信息.最后,利用边界增强模块(BEM)实现端到端训练,增强输出分割边界的细节,进一步提高分割精度.实验结果表明,MAPDNet模型能够从XCO_(2)羽流图像中检测碳羽流,并在模拟羽流数据集上具有良好的分割性能,其分割精度优于现有方法. 展开更多
关键词 碳排放 XCO_(2)羽流 语义分割 多尺度特征融合 注意力机制
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基于深度学习特征融合的天气雷达生物回波提取研究
17
作者 陈奕伕 邓志良 +2 位作者 吴东丽 刘云平 张静 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期538-548,共11页
针对当前天气雷达生物回波提取网络存在参数量大、效率低以及需要大量样本的问题,本文提出一种改进的生物回波提取网络:MFF-PSPnet(Multi-Feature Fusion Pyramid Scene Parsing Network).首先在MobilenetV2主干网络上引入注意力机制模... 针对当前天气雷达生物回波提取网络存在参数量大、效率低以及需要大量样本的问题,本文提出一种改进的生物回波提取网络:MFF-PSPnet(Multi-Feature Fusion Pyramid Scene Parsing Network).首先在MobilenetV2主干网络上引入注意力机制模块和边缘提取模块,然后对所有特征进行融合识别,从生物回波主体提取和边缘细节刻画两个方面提升了网络的分割能力.MFF-PSPnet是一款轻量级网络,其参数量相比现有先进生物回波提取网络减少了89.78%.与其他模型相比,该网络对样本数量的需求更低,更适应小样本环境.通过在历史数据上的消融实验和对比实验,结果表明,MFF-PSPnet提取生物回波的准确率达到98.1%,IoU达到94.8%.在新一代中国天气雷达的历史数据中,本文改进的模型能够有效地提取生物回波,并且更好地适应小样本环境,可应用于移动端. 展开更多
关键词 天气雷达 生物回波 深度学习 特征融合
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南京2013年冬季三级分粒径雾水化学特征 被引量：8
18
作者 孙玉 樊曙先 +4 位作者 张健 张悦 孟庆紫 何佳宝 李一 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1019-1031,共13页
为研究南京冬季不同粒径雾滴的化学成分的特征,利用three-stage CASCC主动式分档雾水采集器,于2013年12月7日～12月9日南京郊区发生浓雾期间,分时段采集三级分档雾水样本,分档粒径为4～16μm（三级）、16～22μm（二级）、〉22μm（一级... 为研究南京冬季不同粒径雾滴的化学成分的特征,利用three-stage CASCC主动式分档雾水采集器,于2013年12月7日～12月9日南京郊区发生浓雾期间,分时段采集三级分档雾水样本,分档粒径为4～16μm（三级）、16～22μm（二级）、〉22μm（一级）,共计23个分档雾水样本;用瑞士万通850professional IC型色谱仪器测定水溶性阴、阳离子浓度,分析探讨了三级分粒径雾水中阴、阳离子组分的分布特征,不同粒径雾滴中阴、阳离子浓度的相关性,雾水离子浓度与污染气体以及微物理之间的关系.结果表明,南京雾水的p H值多呈酸性,雾水中的各离子成分分布都与雾滴的大小存在着尺度依赖性关系,小雾滴与大雾滴相比,小雾滴中主要离子成分浓度（NH4＋,NO3-,SO42-）高、p H值小且电导率（EC）值高.同时南京雾水中的各离子浓度呈现出夜间高白天低.统计分析显示,南京雾过程中雾水组分的变化,主要源于污染源的贡献差异.结合雾滴谱和污染气体资料分析得出,雾水化学组成的变化与微物理特征以及空气中污染气体有关。 展开更多
关键词 三级分粒径雾水 尺度依赖性 微物理特征
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Levy噪声下的二维三稳随机共振系统的微弱噪声检测
19
作者 侯帅楠 殷利平 李涛 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期157-163,共7页
在Levy噪声的驱动下,提出一种参数可调的二维三维随机共振(Two-dimensional Tristable Stochastic Resonance,TDTSR)系统,以平均信噪比增益(Mean Signal-to-noise Ratio Gain,MSNRG)为衡量指标,对系统参数进行寻优,采用ChamberMallows-S... 在Levy噪声的驱动下,提出一种参数可调的二维三维随机共振(Two-dimensional Tristable Stochastic Resonance,TDTSR)系统,以平均信噪比增益(Mean Signal-to-noise Ratio Gain,MSNRG)为衡量指标,对系统参数进行寻优,采用ChamberMallows-Stuck(CMS)算法和耦合4阶龙格-库塔(Runge-kutta)算法相结合求解系统输出。首先,通过研究系统等效势函数,分析粒子跃迁路径和随机共振能量转换现象。然后,分析Levy噪声对各个参数的影响,确定其参数数值。此外,以MSNRG为系统衡量指标,将一维三稳随机共振(One-dimensional Tristable Stochastic Resonance,ODTSR)系统进行对比,结果表明TDTSR系统的MSNRG大于ODTSR系统。最后,将两种系统应用于微弱信号检测,并采用自适应算法对系统参数进行优化,实验结果表明,TDTSR系统优于ODTSR系统。此系统对微弱信号的检测具有重要的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 声学 随机共振 Levy噪声 微弱信号检测 信噪比 势函数
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基于长短时记忆神经网络的降压变换器自适应控制
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作者 贺伟 严佳成 +1 位作者 周旺平 李洪杰 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第9期1838-1848,共11页
基于深度强化学习的无模型控制方法将避免系统建模的复杂过程,回避较难处理的非线性系统控制问题,且具有优良的鲁棒性.本文针对带恒功率负载的直流降压变换器系统,基于长短时记忆神经网络提出一种无模型自适应控制策略.首先,定义一种由... 基于深度强化学习的无模型控制方法将避免系统建模的复杂过程,回避较难处理的非线性系统控制问题,且具有优良的鲁棒性.本文针对带恒功率负载的直流降压变换器系统,基于长短时记忆神经网络提出一种无模型自适应控制策略.首先,定义一种由连续电压误差信号组成的状态空间,此状态空间将误差信号构建为控制算法的输入状态;其次,基于参考电压构建离散动作空间并设计奖励函数,动作空间将算法输出转换为占空比,并基于被控系统下一时刻状态给予一个奖励信号评判算法控制效果;然后,将长短时记忆神经网络作为双深度Q网络的状态动作价值函数估计器,计算输入状态下各个决策的Q值,并选取Q值最高的决策作为最优决策输出;最后,对本方法控制下的带恒功率负载的直流降压变换器系统进行仿真和实验研究.实验结果证明,该控制策略具有优良的跟踪给定性能,当存在外界扰动时,该控制策略作用下的系统具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 恒功率负载 直流降压变换器 长短时记忆神经网络 双深度Q网络 深度强化学习
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