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事件触发调度下带有动态偏差的传感器网络分布式融合状态估计
1
作者
王有刚
武怀勤
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期273-281,共9页
本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量...
本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量刻画随机丢包现象.其次,引入事件触发机制在确保滤波性能的前提下降低信息传输频率,构造基于一致性的新型分布式滤波器.再次,利用随机分析技术建立滤波误差协方差上界的递推方程并通过最小化方差约束指标,给出滤波增益的表达式.最后,通过数值仿真验证了所提出的优化滤波方法的有效性.
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关键词
传感器网络
递推分布式滤波
事件触发机制
相关噪声
动态偏差
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职称材料
融合SERS和深度学习的玉露香梨机械损伤早期检测方法
2
作者
许德芳
关洪浦
+2 位作者
赵华民
张淑娟
赵艳茹
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1712-1718,共7页
玉露香梨因其果肉酥脆、汁多香甜而深受消费者喜爱,但在运输过程中易发生机械损伤,若未及时检测,将导致果实内部腐烂,进而影响整批果实新鲜度并造成经济损失。鉴于传统肉眼检测方法难以快速、精准识别早期损伤,提出一种基于表面增强拉...
玉露香梨因其果肉酥脆、汁多香甜而深受消费者喜爱,但在运输过程中易发生机械损伤,若未及时检测,将导致果实内部腐烂,进而影响整批果实新鲜度并造成经济损失。鉴于传统肉眼检测方法难以快速、精准识别早期损伤,提出一种基于表面增强拉曼光谱(SERS)结合深度学习模型的检测方法,探明玉露香梨在机械损伤早期发生阶段中的拉曼光学特性变化规律,通过深度学习算法挖掘早期损伤阶段的光谱特征,进行玉露香梨早期机械损伤检测。具体研究内容(1)构筑高灵敏SERS银溶胶纳米基底结合拉曼光谱仪获取不同损伤阶段的玉露香梨表面SERS光谱数据;(2)采用S-G平滑和迭代自适应加权惩罚最小二乘法进行原始光谱的预处理,消除荧光噪声和基线漂移;(3)利用数据增强技术扩展训练数据,快速傅里叶变换提取特征并构建一维卷积神经网络(1D-CNN)模型进行玉露香梨机械损伤的早期检测。结果表明,模型在准确率、精度、召回率和F1分数等多个指标均达到100%,同时梨果损伤部位蛋白质的拉曼特征峰由1607 cm^(-1)向1589 cm^(-1)发生了偏移。研究表明SERS结合深度学习在玉露香梨机械损伤早期检测中较强的判别能力,为果品损伤早期检测提供了一种新的研究思路,同时,为开发高灵敏性的水果品质检测传感器提供数据支撑。
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关键词
表面增强拉曼光谱
玉露香梨
深度学习
早期损伤检测
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职称材料
题名
事件触发调度下带有动态偏差的传感器网络分布式融合状态估计
1
作者
王有刚
武怀勤
机构
吕梁学院数学与人工智能系
燕山大学理
学院
出处
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期273-281,共9页
基金
国家自然科学基金(12171416)。
文摘
本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量刻画随机丢包现象.其次,引入事件触发机制在确保滤波性能的前提下降低信息传输频率,构造基于一致性的新型分布式滤波器.再次,利用随机分析技术建立滤波误差协方差上界的递推方程并通过最小化方差约束指标,给出滤波增益的表达式.最后,通过数值仿真验证了所提出的优化滤波方法的有效性.
关键词
传感器网络
递推分布式滤波
事件触发机制
相关噪声
动态偏差
Keywords
sensor networks
recursive distributed filtering
event-trigger mechanism
correlated noises
dynamical bias
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
融合SERS和深度学习的玉露香梨机械损伤早期检测方法
2
作者
许德芳
关洪浦
赵华民
张淑娟
赵艳茹
机构
吕梁学院数学与人工智能系
西北农林科技大学机械与电子工程
学院
山西农业大学农业工程
学院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1712-1718,共7页
基金
国家自然科学基金项目(31901403)资助。
文摘
玉露香梨因其果肉酥脆、汁多香甜而深受消费者喜爱,但在运输过程中易发生机械损伤,若未及时检测,将导致果实内部腐烂,进而影响整批果实新鲜度并造成经济损失。鉴于传统肉眼检测方法难以快速、精准识别早期损伤,提出一种基于表面增强拉曼光谱(SERS)结合深度学习模型的检测方法,探明玉露香梨在机械损伤早期发生阶段中的拉曼光学特性变化规律,通过深度学习算法挖掘早期损伤阶段的光谱特征,进行玉露香梨早期机械损伤检测。具体研究内容(1)构筑高灵敏SERS银溶胶纳米基底结合拉曼光谱仪获取不同损伤阶段的玉露香梨表面SERS光谱数据;(2)采用S-G平滑和迭代自适应加权惩罚最小二乘法进行原始光谱的预处理,消除荧光噪声和基线漂移;(3)利用数据增强技术扩展训练数据,快速傅里叶变换提取特征并构建一维卷积神经网络(1D-CNN)模型进行玉露香梨机械损伤的早期检测。结果表明,模型在准确率、精度、召回率和F1分数等多个指标均达到100%,同时梨果损伤部位蛋白质的拉曼特征峰由1607 cm^(-1)向1589 cm^(-1)发生了偏移。研究表明SERS结合深度学习在玉露香梨机械损伤早期检测中较强的判别能力,为果品损伤早期检测提供了一种新的研究思路,同时,为开发高灵敏性的水果品质检测传感器提供数据支撑。
关键词
表面增强拉曼光谱
玉露香梨
深度学习
早期损伤检测
Keywords
Surface-enhanced Raman scattering
Yuluxiang pear
Deep learning
Early damage detection
分类号
S123 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
事件触发调度下带有动态偏差的传感器网络分布式融合状态估计
王有刚
武怀勤
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
融合SERS和深度学习的玉露香梨机械损伤早期检测方法
许德芳
关洪浦
赵华民
张淑娟
赵艳茹
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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