新工科背景下本科高校机械电子工程应用型人才培养模式研究——以无锡学院为例 被引量：5

1

作者 高峰 夏庆锋 肖扬 《南方农机》 2024年第2期192-195,共4页

【目的】探索建立一种高质量的机械电子工程应用型人才培养模式,全面提高人才培养质量,促进无锡产业发展。【方法】课题组以无锡学院为研究对象,分析了地方本科高校机械电子工程专业传统人才培养模式的短板,确定了新工科背景下机械电子... 【目的】探索建立一种高质量的机械电子工程应用型人才培养模式,全面提高人才培养质量,促进无锡产业发展。【方法】课题组以无锡学院为研究对象,分析了地方本科高校机械电子工程专业传统人才培养模式的短板,确定了新工科背景下机械电子工程应用型人才培养模式的改革目标,构建了“四位一体”的工程应用型人才培养模式,主要包括“思政文化+传统文化+专业课程”的人才培养专业文化建设、“案例化教学+本科生导师制+毕业设计双导师制”的课程体系改革、“‘鱼池’教学法+专业学科竞赛+企业项目实训+行业技能证书”的教学方法建设以及“内培外训基础师资+外引挂职双师师资+外聘外协企业师资”的师资队伍建设。【结果】“四位一体”的工程应用型人才培养模式能够有效激发学生学习兴趣,增强学生实践创新能力和工程综合素质,可为机械工程专业学位硕士点申报及无锡学院升格大学提供保障。 展开更多

关键词 新工科 地方本科高校 机械电子工程 应用型人才培养 “四位一体”

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于相位变换和CNN-BiLSTM的自动调制识别算法

2

作者 胡国乐 李鹏 +1 位作者 林事力 纵彪 《电讯技术》 北大核心 2024年第11期1780-1787,共8页

针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题,提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络,通过Flatten层和Dense层估计出相位参数,再利用参数变换器完成相位变换,减轻相位偏移对调制识别准确率的影响,提高了... 针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题,提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络,通过Flatten层和Dense层估计出相位参数,再利用参数变换器完成相位变换,减轻相位偏移对调制识别准确率的影响,提高了调制识别的准确率。同时提出一种卷积双向长短期记忆(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory,CNN-BiLSTM)网络,其中CNN用于提取信号的高维特征,BiLSTM用于提取信号的双向时间特征。所提出的调制信号分类模型识别率达到96.7%,相较于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提高了12%。 展开更多

关键词 自动调制识别 相位变换 卷积双向长短期记忆网络 数据预处理

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于元胞自动机的多机器人路径规划方法

3

作者 夏庆锋 朱佳悦 许可儿 《兵工自动化》 北大核心 2024年第10期92-96,共5页

为将多个智能机器人组合为一个整体来完成更复杂的任务,提出一种基于元胞自动机(cellular automata,CA)模型的多机器人协作路径规划方法。通过构建CA模型实现机器鱼的聚类和控制,寻找最优策略和路径。通过设置合适的初始状态和演化规则... 为将多个智能机器人组合为一个整体来完成更复杂的任务,提出一种基于元胞自动机(cellular automata,CA)模型的多机器人协作路径规划方法。通过构建CA模型实现机器鱼的聚类和控制,寻找最优策略和路径。通过设置合适的初始状态和演化规则,模拟多机器鱼之间协作顶球的整个过程。通过Matlab仿真和国际水中机器人大赛的2D仿真平台进行实验验证,并对未来的研究方向进行探讨。结果表明:该方法是可行的,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 CA 多机器人协作 路径规划 障碍物检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于STGCN-Transformer的短期电力净负荷预测

4

作者 孟伟 俞斌 +3 位作者 白隆 徐婕 顾晋豪 郭锋 《中国测试》 北大核心 2025年第6期160-169,共10页

智能电网的发展认识到短期电力净负荷预测对综合能源系统(integrated energy system,IES)的重要性。净负荷预测代表用电负荷与安装的可再生能源之间的差异,是能量管理和优化调度的基础。为解决IES波动性大,传统统计模型预测精较差的问题... 智能电网的发展认识到短期电力净负荷预测对综合能源系统(integrated energy system,IES)的重要性。净负荷预测代表用电负荷与安装的可再生能源之间的差异,是能量管理和优化调度的基础。为解决IES波动性大,传统统计模型预测精较差的问题,该文提出一种基于时空图卷积网络(spatial temporal graph convolutional networks,STGCN)和Transformer相结合的综合能源系统短期负荷预测模型。首先,利用STGCN作为输入嵌入层对多元输入序列进行编码,填补Transformer中没有充分考虑相关信息的空白。然后,利用Transformer中的自注意机制捕获序列数据的时间依赖性。最后,利用前馈神经网络输出预测负荷值。以浙江省某地区电力数据集为例,与其他4种预测模型相比较平均绝对百分比误差均在5%以内,结果表明该文模型具有较高的预测精度和稳定性。 展开更多

关键词 时空图卷积网络 TRANSFORMER 多头注意力机制 短期净负荷预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向交通标志检测的DSA-YOLOv8算法

5

作者 周新翔 王可庆 +2 位作者 周翔 张强 薛国强 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2320-2327,共8页

针对交通标志检测存在精度欠佳及模型复杂度高的问题,提出了一种基于YOLOv8的轻量化交通标志检测模型。引入动态蛇形卷积模块,并结合其思想改进C2f模块,增强模型在复杂背景下的特征提取能力。通过优化小目标检测层,改善小目标检测精度... 针对交通标志检测存在精度欠佳及模型复杂度高的问题,提出了一种基于YOLOv8的轻量化交通标志检测模型。引入动态蛇形卷积模块,并结合其思想改进C2f模块,增强模型在复杂背景下的特征提取能力。通过优化小目标检测层,改善小目标检测精度并有效降低模型参数量。利用AFCA(adaptive fine-grained channel)注意力机制改造空间金字塔池化层,实现特征权重的动态调整。实验结果表明,在CCTSDB-2021交通标志数据集上,改进的模型在精确率、召回率和mAP_(50)方面较原始模型分别提升了1.8%、7.1%和7.6%,参数量和模型大小分别减少了50.53%、45.64%,展现出较高的实用价值。 展开更多

关键词 交通标志检测 YOLOv8 小目标 复杂场景 卷积神经网络 特征信息 动态蛇形卷积

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv10n的电动车头盔佩戴检测算法 被引量：1

6

作者 周翔 王可庆 +1 位作者 周新翔 韩基泰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期40-49,共10页

针对电动车头盔佩戴检测方法存在着复杂路况下头盔小目标检测精度较低、目标相互遮挡漏检率较高、检测模型大运算复杂等问题。本研究提出一种基于改进YOLOv10n的目标检测算法,以解决在实际应用中的这些问题。首先,在MAFPN的基础上融合了... 针对电动车头盔佩戴检测方法存在着复杂路况下头盔小目标检测精度较低、目标相互遮挡漏检率较高、检测模型大运算复杂等问题。本研究提出一种基于改进YOLOv10n的目标检测算法,以解决在实际应用中的这些问题。首先,在MAFPN的基础上融合了BiFPN的优点,创新性地提出了BIMAFPN结构,提高了模型在复杂路况场景下的检测性能。其次,构建Inner-Wise-MPDIoU损失函数以替代传统的CIoU损失函数,在提高网络的检测精度的同时,还加速了模型的收敛过程。最后,引入LSCD检测头进一步减少模型参数量并提升检测性能。实验结果表明,改进模型相比于原模型在mAP@0.5精度上提升了2.7%,同时参数量降低了25%,模型大小减少了35%。本研究使用的检测方法不仅显著提高了复杂路况下的头盔检测精度,同时在兼顾轻量化的基础上保持了良好的实时性,便于将模型部署于小型嵌入式交通设备中。 展开更多

关键词 YOLOv10n 头盔佩戴检测 BIMAFPN 损失函数 LSCD 模型轻量化

在线阅读 下载PDF 职称材料

装片机运动控制平台模型参数辨识应用

7

作者 张翔 花国祥 +3 位作者 朱友为 钱承山 陈怀荣 梁伟明 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期23-26,31,共5页

装片机运动控制平台主要采用二自由度的PID控制策略,其控制性能依赖于平台模型精度,但平台模型存在参数不确定问题,导致PID控制参数需要结合实际进行人工调参,难以保证控制指标要求。针对这一问题,提出了一种基于机理模型和实际平台测... 装片机运动控制平台主要采用二自由度的PID控制策略,其控制性能依赖于平台模型精度,但平台模型存在参数不确定问题,导致PID控制参数需要结合实际进行人工调参,难以保证控制指标要求。针对这一问题,提出了一种基于机理模型和实际平台测试数据相结合的模型参数辨识方法,并采用粒子群算法优化辨识后的模型参数。与实际平台阶跃测试数据比较,在大位移(高于50 mm)下,未优化的辨识模型动态响应误差达到31.83%,稳态误差达到28.64%,而优化后的辨识模型动态响应误差不超过3.66%,稳态误差不高于1.2%。故采用粒子群优化算法显著提高了模型的辨识精度,为后续的高性能二自由度PID控制器设计奠定了基础,对基于模型的其他类型运动控制器设计具有重要意义。 展开更多

关键词 装片机 运动控制平台 机理模型 参数辨识 粒子群优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

装片机运动平台高阶自抗扰滑模控制研究

8

作者 张翔 花国祥 +3 位作者 梁伟明 钱承山 陈怀荣 朱友为 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期140-144,共5页

针对装片机运动控制平台控制速度和精度低以及抗干扰能力弱等问题,设计了一种基于滑模控制和高阶线性自抗扰控制的复合控制器(HLADSMC),以提高平台系统的控制性能。首先,通过正弦扫频实验获取系统的开环传递函数;其次,构建了高阶线性自... 针对装片机运动控制平台控制速度和精度低以及抗干扰能力弱等问题,设计了一种基于滑模控制和高阶线性自抗扰控制的复合控制器(HLADSMC),以提高平台系统的控制性能。首先,通过正弦扫频实验获取系统的开环传递函数;其次,构建了高阶线性自抗扰控制器(HLADRC),并采用高阶线性扩张状态观测器(HLESO)估算及补偿内部和外部的扰动。为了克服高阶线性自抗扰控制在轨迹跟踪上的限制,引入了滑模控制器,以解决相位滞后问题并提升跟踪精度;最后,通过仿真和实验数据验证了复合控制器的有效性。结果表明,相对于经典的PID控制和单独的高阶线性自抗扰控制,该复合控制器在跟踪正弦波信号时显著降低了最大跟踪误差,分别减少40.6%和8.1%,并将实际工况下的整定时间缩短了,满足了运动控制平台实际工程运用的需求。 展开更多

关键词 装片机 运动控制平台 高阶自抗扰控制 滑模控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

高精密装片头运动平台摩擦力测试与模型辨识研究

9

作者 梁伟明 钱承山 +3 位作者 朱友为 花国祥 陈怀荣 张翔 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期47-51,共5页

在芯片贴装过程中,对装片头运动平台非线性摩擦力进行补偿是提高装片精度的有效途径,目前运动平台的摩擦特性难以准确描述,为此设计并搭建了运动平台等效摩擦力测试系统,并进行了摩擦力测试实验。根据测试的摩擦力数据,通过牛顿-拉夫逊... 在芯片贴装过程中,对装片头运动平台非线性摩擦力进行补偿是提高装片精度的有效途径,目前运动平台的摩擦特性难以准确描述,为此设计并搭建了运动平台等效摩擦力测试系统,并进行了摩擦力测试实验。根据测试的摩擦力数据,通过牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-raphson-based optimizer,NRBO)对摩擦力模型进行参数辨识,仿真结果表明辨识出的摩擦力理论模型与实际测试结果相吻合,有效地提高了摩擦力模型的辨识精度,为后续设计高性能控制器时实现运动平台摩擦力的精确补偿奠定了基础。 展开更多

关键词 芯片贴装 非线性摩擦力 牛顿-拉夫逊优化算法 模型辨识

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于变截面支柱的点阵强化设计方法

10

作者 李昊 朱奎 +2 位作者 孙丰勇 韩基泰 李寅 《机械强度》 北大核心 2025年第3期143-150,共8页

体心立方(Body Centered Cubic,BCC)点阵结构具有优异的力学性能,然而节点处的应力集中现象限制了其力学性能的进一步发展。目前多采用添加球形节点或变截面支柱的方法来缓解节点应力集中,实现点阵结构的强化设计,但缺乏节点与支柱体积... 体心立方(Body Centered Cubic,BCC)点阵结构具有优异的力学性能,然而节点处的应力集中现象限制了其力学性能的进一步发展。目前多采用添加球形节点或变截面支柱的方法来缓解节点应力集中,实现点阵结构的强化设计,但缺乏节点与支柱体积比对强化效果影响的研究。基于三角函数削减的新型变截面支柱,设计变截面体心立方(Variable Cross-section BCC,VC-BCC)点阵结构,并通过支柱的直接相连实现动态节点设计,以探究最佳的节点与支柱体积比。对VC-BCC结构体积进行理论公式估算,同时基于铁木辛柯梁模型,对VC-BCC结构的等效弹性模量进行理论分析,以等截面等效的方法建立简化模型。对不同节点支柱占比的VC-BCC结构进行了有限元仿真分析,通过选区激光熔融技术制造点阵试件进行准静态压缩试验。结果表明,理论计算与仿真分析相差较小,VC-BCC结构最大应力显著降低,且等效屈服强度提升明显。在所有分析中变截面参数为0.6的VC-BCC结构均表现优异,整体力学性能最佳。 展开更多

关键词 节点强化 点阵结构 体心立方 有限元仿真 选区激光熔融

在线阅读 下载PDF 职称材料

高校实验室安全综合评价指标体系构建

11

作者 刘秀婷 孙雪 高峰 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第8期255-259,267,共6页

为提升高校安全管理水平,构建系统性的实验室安全综合评价指标体系。从实验室的“人、物、环、管”四个维度入手,利用故障树分析法识别实验室安全风险要素;针对安全风险的随机性和主观性,运用三角模糊数法对其进行模糊化处理;利用改进... 为提升高校安全管理水平,构建系统性的实验室安全综合评价指标体系。从实验室的“人、物、环、管”四个维度入手,利用故障树分析法识别实验室安全风险要素;针对安全风险的随机性和主观性,运用三角模糊数法对其进行模糊化处理;利用改进的决策试验与评价试验法进行敏感度分析,筛选关键风险因素;并采用主成分分析与因子分析法对关键风险因素进行有效性检验。基于综合评价设计原则,构建“六位一体”的高校实验室安全综合评价指标体系。应用结果表明,该体系实施后,高校实验室安全隐患较整改前显著下降88.89%,该指标体系实践效果良好。 展开更多

关键词 高等学校 实验室安全 风险要素 综合评价指标 六位一体

在线阅读 下载PDF 职称材料

用于移动机器人全局平滑路径规划的混合遗传算法研究

12

作者 刘秀婷 高峰 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期67-73,共7页

提出一种基于混合遗传算法的移动机器人平滑路径生成算法,其主要思想是为传统遗传算法的变异算子提供动态变异率和可切换的全局-局部搜索方法,解决传统遗传算法过早收敛和模因算法适合度计算的高耗时问题,同时还通过种群替换法来考虑染... 提出一种基于混合遗传算法的移动机器人平滑路径生成算法,其主要思想是为传统遗传算法的变异算子提供动态变异率和可切换的全局-局部搜索方法,解决传统遗传算法过早收敛和模因算法适合度计算的高耗时问题,同时还通过种群替换法来考虑染色体长度(由构建路径的点集大小定义)。由于采用了三次分段Bezier曲线,混合遗传算法可直接为差分轮式机器人提供平滑路径,因此此算法不需要第三方算法来平滑规划路径。研究结果表明:较长的染色体能够生成更优路径,但计算复杂度显著增加,较短的染色体可能导致路径不可行,混合遗传算法通过种群替换策略动态调整染色体长度,能够平衡路径质量与计算效率;较小的局部搜索范围半径能快速收敛但易陷入局部最优,较大的局部搜索范围半径因采样空间过大导致优化效果下降,混合遗传算法通过动态选择局部搜索范围半径能够平衡搜索效率与路径质量。 展开更多

关键词 混合遗传算法 三次分段Bezier曲线 全局路径规划 移动机器人

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进趋近律的带电作业机器人机械臂自适应滑模控制

13

作者 花国祥 夏阳 +1 位作者 符门科 许婧 《兵工自动化》 北大核心 2025年第2期106-107,112,共3页

为提高带电作业机器人机械臂的轨迹跟踪精度,提出一种改进趋近律的机械臂自适应滑模控制方法。通过建立2自由度机械臂动力学模型,利用观测器估计外界干扰并加以补偿,对未观测到的干扰通过设计自适应率来估计补偿。根据传统滑模存在的高... 为提高带电作业机器人机械臂的轨迹跟踪精度,提出一种改进趋近律的机械臂自适应滑模控制方法。通过建立2自由度机械臂动力学模型,利用观测器估计外界干扰并加以补偿,对未观测到的干扰通过设计自适应率来估计补偿。根据传统滑模存在的高频抖振问题,引入非线性函数来改进趋近律,减小抖振的影响。样机验证结果表明:该控制策略可以有效提高带电作业机器人的作业精度和响应速度,从而提升带电作业的稳定性。 展开更多

关键词 带电作业机器人 机械臂 滑模控制 干扰观测器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进多目标粒子群算法的储能式充电桩优化运行策略 被引量：1

14

作者 李鹏 俞天杨 +2 位作者 俞斌 周成伟 孟伟 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期817-826,共10页

针对小区接入充电桩无序充放电加大负荷峰谷差率和用户成本的问题,提出一种储能式充电桩有序充放电优化运行策略.该优化策略在降低峰谷差率的前提下,以用户充电成本最低和充电桩收益最高为优化目标.选取典型日建立储能充电桩优化充放电... 针对小区接入充电桩无序充放电加大负荷峰谷差率和用户成本的问题,提出一种储能式充电桩有序充放电优化运行策略.该优化策略在降低峰谷差率的前提下,以用户充电成本最低和充电桩收益最高为优化目标.选取典型日建立储能充电桩优化充放电调度模型,采用改进多目标粒子群优化算法进行求解,结合分时电价调整储能式充电桩的充放电功率和时间.通过优化惯性权重和学习因子并自适应改变位置分裂因子来改进多目标粒子群优化算法.实验结果表明:该算法可有效提高收敛速度,避免陷入局部最优,能更好地处理多目标问题,在求解储能调度模型中降低了典型负荷峰谷差率55%,比原有算法优化了36%,能合理分配充电桩在谷时段储存电力资源,降低用户充电费用20%~30%,提高充电桩收益,达到电网、用户和充电桩三方共赢的目的. 展开更多

关键词 有序充放电 电动汽车 储能 削峰填谷 改进多目标粒子群算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

多智能体强化学习算法研究综述 被引量：4

15

作者 李明阳 许可儿 +2 位作者 宋志强 夏庆锋 周鹏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第8期1979-1997,共19页

近年来,多智能体强化学习算法技术已广泛应用于人工智能领域。系统性地分析了多智能体强化学习算法,审视了其在多智能体系统中的应用与进展,并深入调研了相关研究成果。介绍了多智能体强化学习的研究背景和发展历程,并总结了已有的相关... 近年来,多智能体强化学习算法技术已广泛应用于人工智能领域。系统性地分析了多智能体强化学习算法,审视了其在多智能体系统中的应用与进展,并深入调研了相关研究成果。介绍了多智能体强化学习的研究背景和发展历程,并总结了已有的相关研究成果;简要回顾了传统强化学习算法在不同任务下的应用情况;重点强调多智能体强化学习算法分类,并根据三种主要的任务类型(路径规划、追逃博弈、任务分配)对其在多智能体系统中的应用、挑战以及解决方案进行了细致的梳理与分析;调研了多智能体领域中现有的算法训练环境,总结了深度学习对多智能体强化学习算法的改进作用,提出该领域所面临的挑战并展望了未来的研究方向。 展开更多

关键词 智能体 强化学习 多智能体强化学习 多智能体系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

强化学习中的注意力机制研究综述 被引量：4

16

作者 夏庆锋 许可儿 +4 位作者 李明阳 胡凯 宋利鹏 宋志强 孙宁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1457-1475,共19页

近年来,强化学习与注意力机制的结合在算法研究领域备受瞩目。在强化学习算法中,注意力机制的应用在提高算法性能方面发挥了重要作用。重点聚焦于注意力机制在深度强化学习中的发展,审视了其在多智能体强化学习领域的应用,并对相关研究... 近年来,强化学习与注意力机制的结合在算法研究领域备受瞩目。在强化学习算法中,注意力机制的应用在提高算法性能方面发挥了重要作用。重点聚焦于注意力机制在深度强化学习中的发展,审视了其在多智能体强化学习领域的应用,并对相关研究成果进行调研。首先,介绍了注意力机制和强化学习的研究背景与发展历程,并调研了该领域中的相关实验平台;然后,回顾了强化学习与注意力机制的经典算法,并从不同角度对注意力机制进行分类;接着,对注意力机制在强化学习领域的应用进行了梳理,根据三种任务类型(完全合作型、完全竞争型和混合合作竞争型)进行分类分析,重点关注了多智能体领域的应用情况;最后,总结了注意力机制对强化学习算法的改进作用,并展望了该领域所面临的挑战和未来的研究前景。 展开更多

关键词 强化学习 注意力机制 多智能体系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

考虑路电耦合的电动汽车集群多时间尺度低碳协同调控策略 被引量：3

17

作者 袁泉 汤奕 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4969-4979,I0045,共12页

电动汽车(electric vehicle,EV)的大规模渗透为交通行业低碳化发展带来机遇,又为电网的安全稳定高效运行提出新的挑战。在路电耦合背景下,EV集群的充电负荷受多源不确定性因素影响,亟待研究如何计及影响因素充分利用EV的灵活性对其进行... 电动汽车(electric vehicle,EV)的大规模渗透为交通行业低碳化发展带来机遇,又为电网的安全稳定高效运行提出新的挑战。在路电耦合背景下,EV集群的充电负荷受多源不确定性因素影响,亟待研究如何计及影响因素充分利用EV的灵活性对其进行低碳协同优化。为此,提出了考虑路电耦合的EV集群多时间尺度低碳协同调控策略。首先提出了路电耦合网络低碳协同框架,建立了EV集群多时间尺度低碳协同调控模型;然后基于Copula理论对路电耦合网络存在的多源不确定性及其交互影响进行建模,生成典型场景并求解基于场景的随机规划问题;最后通过算例验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 路电耦合 电动汽车 低碳优化 多时间尺度

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种用于Bi-LSTM神经网络信号识别的DO-CAB算法 被引量：1

18

作者 花国祥 汤炼海 +2 位作者 李伟伟 李鹏 孙炎 《光通信技术》 北大核心 2024年第6期23-27,共5页

针对双向工频通信系统(TWACS)存在上行信号识别准确率不足的问题,提出一种基于蒲公英优化(DO)算法的联合卷积神经网络(CNN)与注意力机制(AM)的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络信号识别算法,简称DO-CAB算法。该算法首先通过CNN自适应提... 针对双向工频通信系统(TWACS)存在上行信号识别准确率不足的问题,提出一种基于蒲公英优化(DO)算法的联合卷积神经网络(CNN)与注意力机制(AM)的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络信号识别算法,简称DO-CAB算法。该算法首先通过CNN自适应提取TWACS信号重要特征,然后使用DO算法优化Bi-LSTM超参数,根据优化的超参数构建网络,并引入AM赋予输入影响权重,以获得更好信号识别效果。实验结果表明,所提算法的识别准确率达到92.32%,能高效、准确识别TWACS调制信号。 展开更多

关键词 双向工频通信系统 蒲公英优化算法 双向长短时记忆网络 深度学习 信号检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合最近邻图模型的稀疏ISAR成像方法 被引量：2

19

作者 胡长雨 陈春风 +3 位作者 易文忆 董宇宸 李晖 汪玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期170-180,共11页

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)稀疏成像方法可提供图像对比度高、旁瓣干扰少的成像结果 .稀疏成像以场景或目标散射率分布具有稀疏性为前提,待成像目标场景的稀疏特性决定了最终成像质量. ISAR目标场景的自然... 逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)稀疏成像方法可提供图像对比度高、旁瓣干扰少的成像结果 .稀疏成像以场景或目标散射率分布具有稀疏性为前提,待成像目标场景的稀疏特性决定了最终成像质量. ISAR目标场景的自然稀疏特性着重刻画点状特征,变换域稀疏表示可增强目标图像的纹理等通用特征.通过学习获得的稀疏变换字典,可自适应于待成像的ISAR目标场景,找到面向ISAR目标图像块的特有稀疏表示.但是,图像块的特有稀疏表示中忽略了待成像目标场景中目标的几何特征信息.最近邻图模型可建立给定数据的几何特征描述算子,刻画出给定数据的几何特征信息.本文利用最近邻图模型来刻画待成像目标场景中目标的几何特征信息,并映射到待成像目标场景的特有稀疏表示中;提出结合最近邻图模型的ISAR稀疏成像方法,用于不同类别实测ISAR数据成像.相比已有的ISAR稀疏成像方法,所提成像方法可获得目标轮廓更清晰的成像结果,成像所需时间平均减少10.4%. 展开更多

关键词 逆合成孔径雷达 稀疏成像 最近邻图模型 稀疏表示 字典学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU的短期光伏功率预测 被引量：6

20

作者 白隆 俞斌 +2 位作者 高峰 顾晋豪 徐婕 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期61-69,共9页

光伏发电功率的准确预测对综合能源系统的安全稳定运行以及实时控制至关重要。为解决光伏功率预测过程中存在噪声干扰以及传统的单一预测模型存在预测精度较差等问题,本文提出一种基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU相结合的短期光伏功率预测... 光伏发电功率的准确预测对综合能源系统的安全稳定运行以及实时控制至关重要。为解决光伏功率预测过程中存在噪声干扰以及传统的单一预测模型存在预测精度较差等问题,本文提出一种基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU相结合的短期光伏功率预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数筛选关键气象因素,通过模糊C均值聚类将光伏功率历史数据划分为晴天、多云和阴雨3种相似日;其次利用ICEEMDAN将历史训练集分解成若干个较为规律的子序列,并根据排列熵值进行重构;最后,通过TCN提取序列特征,引入注意力机制赋予不同的权重,再通过BiGRU进行预测,输出最终的预测结果。以某光伏电站的实际数据为例对预测模型和其他模型进行验证和分析,结果表明在晴天、多云和阴雨天气下,相比其他对比模型,所提模型准确率平均提高了1.69%、3.58%和4.40%,MAE平均降低了57.61%、36.83%和40.94%,RMSE平均降低了56.90%、34.30%和36.63%,验证了本文模型的有效性和优越性。 展开更多

关键词 模态分解 相似日聚类 TCN 注意力机制 BiGRU

在线阅读 下载PDF 职称材料