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题名面向井下环境参量的光纤传感物联网系统
被引量：2
- 1
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作者
吴瑞勇
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机构
太原学院计算机科学与工程系
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出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期322-325,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61703056)
山西省教育科学“十三五”规划2020年度互联网+教育专项课题项目(HLW-20127)。
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文摘
为了能够大范围准确获取井下环境参量并有效抑制噪声,研究了基于新型光纤光栅(FBG)封装的光纤传感物联网系统。设计了一种可同时测试应变与温度的传感模块,试制了新型FBG封装结构,搭建了符合巷道结构的光纤应力监测分布网络。采用基于互相关差分计算的方法实现了对振动噪声的消除,并对井下巷道的应力和温度进行了连续监测。结果表明,拱段45°与60°的FBG可以准确记录应力、温度变化数据。该系统在大范围井下环境参量监测中具有更高的稳定性、更好的适应性。
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关键词
光纤光学
井下监测
物联网
互相关计算
振动噪声
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Keywords
fiber optics
downhole monitoring
internet of things(IoT)
cross-correlation calculation
vibration noise
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分类号
TP212.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进U型神经网络的脑出血CT图像分割
被引量：4
- 2
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作者
胡敏
周秀东
黄宏程
张光华
陶洋
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆市通信软件工程技术研究中心
太原学院计算机科学与工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期127-137,共11页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB2102001)
山西省回国留学人员科研项目(2020-149)。
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文摘
针对脑出血CT图像病灶部位的多尺度性导致分割精度较低的问题,该文提出一种基于改进U型神经网络的图像分割模型(AU-Net+)。首先,该模型利用U-Net中的编码器对脑出血CT图像特征编码,将提出的残差八度卷积(ROC)块应用到U型神经网络的跳跃连接部分,使不同层次的特征更好地融合;其次,对融合后的特征,分别引入混合注意力机制,用以提高对目标区域的特征提取能力;最后,通过改进Dice损失函数进一步加强模型对脑出血CT图像中小目标区域的特征学习力度。为验证模型的有效性,在脑出血CT图像数据集上进行实验,同U-Net,Attention U-Net,UNet++以及CE-Net相比,mIoU指标分别提升了20.9%,3.6%,7.0%,3.1%,表明AU-Net+模型具有更好的分割效果。
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关键词
脑出血CT图像分割
注意力机制
Dice损失函数
残差八度卷积模块
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Keywords
Segmentation of Computed-Tomography(CT)images of cerebral hemorrhage
Attention mechanism
Dice loss function
Residual Octave Convolution block(ROC)module
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用于单矢量水听器方位估计的加权直方图法
被引量：4
- 3
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作者
张小勇
张国军
尚珍珍
王帅
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机构
中北大学动态测试省部共建实验室
太原学院计算机科学与工程系
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出处
《水下无人系统学报》
2021年第2期164-169,共6页
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基金
国家自然科学基金项目资助(61525107,61727806)。
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文摘
在水下无人系统中使用矢量水听器进行声源方位估计具有较大的优势,采用加权直方图法可以利用单个矢量水听器实现方位估计,且计算量较小。文中分析了声能流检测器的原理,由声能流可以获得平面内声能量的分布情况,为加权直方图法提供了理论基础。通过分析发现:在低信噪比下,声源的能量扩展到了真实方位之外,使得加权直方图法的统计间隔会分割声源能量,从而出现方位估计误差。针对这一问题,提出了改进的基于能量搜索的加权直方图法,该算法采用滑动窗口法寻找声源所在区间,并利用重心法获得区间内的能量中心即方位估计的结果。通过仿真证明:改进后的算法在统计间隔为10°,信噪比为-10~10dB时,均比原算法具有更好的性能,其均方根误差平均减小43.7%,且在多目标(干扰)环境下的方位估计结果也更准确。文中研究可为有效改进单矢量水听器方位估计算法提供参考。
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关键词
水下无人系统
矢量水听器
方位估计
加权直方图
滑动窗口法
重心法
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Keywords
unmanned undersea system
vector hydrophone
direction of arrival(DOA)estimation
weighted histogram
slide window method
gravity center method
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分类号
TJ630.34
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TB566
[交通运输工程—水声工程]
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题名大数据挖掘中的K-means无监督聚类算法的改进
被引量：7
- 4
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作者
吴海丽
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机构
太原学院计算机科学与工程系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第19期118-121,共4页
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基金
山西省教育科学规划课题(GH-19138)。
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文摘
针对K-means聚类算法简单,并且收敛速度比较快的问题,提出基于大数据挖掘的K-means无监督聚类算法。此算法设置一定范围,在迭代次数不断动态增加中,交叉算法增加,从而使算法在迭代过程中实现全局搜索,再实现局部搜索,有助于平衡算法全局寻优及局部搜索能力,使算法收敛速度加快。对K-means聚类算法和标准差分进化算法进行分析,提出K-means聚类算法的改进,给出算法改进的步骤,利用实验对算法进行仿真。通过仿真结果表示,此算法聚类效果良好,聚类划分精度和稳定性高,还具有较高的稳定性。
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关键词
大数据挖掘
差分进化算法
K-MEANS聚类算法
全局寻优
鲁棒性
收敛速度
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Keywords
big data mining
differential evolution algorithm
K-means clustering algorithm
global optimization
robust-ness
convergence rate
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名BP神经网络在网络安全评价中的应用研究
被引量：2
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作者
贾晓霞
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机构
太原学院计算机科学与工程系
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出处
《中国新通信》
2020年第6期122-122,共1页
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文摘
随着互联网技术的不断更新,计算机网络技术在各行各业都得到了较为广泛的应用,且充分地发挥出了它的应用优势。但是,网络安全问题一直是影响计算机网络应用效率的主要因素。传统的网络安全评价方法,虽然能够实现对网络安全性能的评估,但是评估的精准度较低,还存在着一定的完整性问题,因此也就影响了网络安全评价的水平。而神经网络的应用,就可及时地发现计算机网络在运行时所存在的安全隐患问题,这对于提高网络使用的安全性是十分必要的。
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关键词
计算机网络
安全评价
神经网络
应用
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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