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二硫化钼掺镱光纤激光器连续和调Q实验研究 被引量:1
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作者 张凤娟 黄敏 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期178-183,共6页
采用环形腔结构,实现了1063 nm双包层掺镱光纤激光器的连续和调Q运转。光纤激光器连续输出结果表明,在输出透过率和泵浦功率固定时,存在最佳输出光纤长度。在3m最佳光纤长度时,得到平均输出功率270 mW,中心波长1063 nm、斜率效率为21.5... 采用环形腔结构,实现了1063 nm双包层掺镱光纤激光器的连续和调Q运转。光纤激光器连续输出结果表明,在输出透过率和泵浦功率固定时,存在最佳输出光纤长度。在3m最佳光纤长度时,得到平均输出功率270 mW,中心波长1063 nm、斜率效率为21.5%的连续激光输出。采用自制的二硫化钼(MoS2)作为可饱和吸收体(SA),实现了掺镱光纤激光器的稳定调Q运转。当泵浦功率在185~560 mW范围内变化时,实现了稳定的调Q脉冲输出,调Q脉冲最大平均输出功率为2.18 mW,相应的脉冲宽度最窄为45 ns,最大重复频率为61.7 kHz,相应的单脉冲能量为38 nJ。脉冲宽度、重复频率、平均输出功率与泵浦功率近似呈线性关系。在实验中还发现了不稳定的被动锁模序列,并给出了合理的理论解释。 展开更多
关键词 二硫化钼 掺镱光纤 可饱和吸收体 被动调Q
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基于改进GSA-BP算法的动态称重数据处理 被引量:3
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作者 吉训生 熊年昀 荆田田 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第10期2733-2737,共5页
为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法(GSA)对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子(BH)和自适应惯性权重,提高GSA的搜索能力,优化BP神经网络的初始权值和阈值,... 为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法(GSA)对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子(BH)和自适应惯性权重,提高GSA的搜索能力,优化BP神经网络的初始权值和阈值,使动态称重数据的处理速度更快、精确度更高。将改进GSA-BP算法和BP算法、GABP、GSA-BP进行仿真对比,对比结果表明,改进的GSA具有优秀的全局搜索能力,经其优化的BP网络对动态称重数据的处理结果更加精确、性能更好。 展开更多
关键词 动态称重 引力搜索算法 全局搜索 BP网络 惯性权重
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基于主动学习的玉米种子纯度检测模型更新 被引量:8
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作者 唐金亚 黄敏 朱启兵 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2136-2140,共5页
种子纯度反映种子品种在特征特性方面典型一致的程度,提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子的质量具有重要的意义。高光谱图像技术可以同时反映种子的内部特征和外部特征,在农产品无损检测中已经得到广泛应用。利用近红外高光谱... 种子纯度反映种子品种在特征特性方面典型一致的程度,提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子的质量具有重要的意义。高光谱图像技术可以同时反映种子的内部特征和外部特征,在农产品无损检测中已经得到广泛应用。利用近红外高光谱图像实现农产品无损检测的实质就是建立光谱信息与农产品品质参数之间的数学模型关系。但光谱信息易受环境、时间的影响,当待测样本的产地或者年份发生改变时光谱信息也随之改变,导致建立的模型的稳定性变差、泛化能力减弱。针对这一问题,采用主动学习算法选择具有代表性的待测样本,最终以添加最少最优的样本数来扩大原模型的样本空间,从而实现模型的快速更新,提高模型的稳定性,同时与基于随机选择算法(RS)和Kennard-Stone算法(KS)的模型更新效果进行比较。实验结果表明:在不同样本集划分比例下(1∶1,3∶1,4∶1),利用主动学习添加40个新样本更新后的2010年的玉米种子纯度检测模型对2011年新样本的预测精度由47%,33.75%,49%提高到98.89%,98.33%,98.33%;利用主动学习添加56个新样本更新后的2011年的玉米种子纯度检测模型对2010年新样本的预测精度由50.83%,54.58%,53.75%提高到94.57%,94.02%,94.57%;同时基于主动学习算法的模型更新效果明显优于RS和KS。因此基于主动学习算法实现玉米种子纯度检测模型的更新是可行的。 展开更多
关键词 近红外高光谱图像 主动学习 玉米种子 模型更新 纯度检测
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基于R-FCN的行人检测方法研究 被引量:8
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作者 蒋胜 黄敏 +1 位作者 朱启兵 王正来 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第18期180-183,262,共5页
行人检测是计算机视觉中的研究热点,为了实现复杂场景下的行人检测,将基于区域的全卷积网络(Regionbased Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入行人检测中。针对行人检测中的遮挡、背景混淆干扰、小目标这三个难点,修改了R-FCN的搜... 行人检测是计算机视觉中的研究热点,为了实现复杂场景下的行人检测,将基于区域的全卷积网络(Regionbased Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入行人检测中。针对行人检测中的遮挡、背景混淆干扰、小目标这三个难点,修改了R-FCN的搜索机制,引入目标行人的区域划分(上下半身)和背景混淆干扰行人的强化学习策略,加强了对遮挡行人和背景相似行人的学习。并在此基础上,对R-FCN的输出进行二次分类学习。实验结果表明,通过对R-FCN的改进,可有效地缓解行人遮挡、背景混淆干扰和小目标条件下,传统R-FCN网络的漏报和误判问题。 展开更多
关键词 基于区域的全卷积网络(R-FCN) 遮挡 背景混淆干扰 二次分类
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基于GRU网络辅助和路径度量交换的极化码SCLF算法 被引量:1
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作者 李君 周乐佳 +4 位作者 李正权 吉茹 诸锦涛 刘兴鑫 刘子怡 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期223-237,共15页
为了解决极化码的现有SCLF算法传输性能较低,翻转集构建不精确,复杂度过高的问题,提出了一种基于GRU网络辅助和路径度量交换串行抵消列表比特翻转(PME-SCLF)算法。首先,重新划分译码状态,将路径度量交换和反向判决的思想结合,提出了一... 为了解决极化码的现有SCLF算法传输性能较低,翻转集构建不精确,复杂度过高的问题,提出了一种基于GRU网络辅助和路径度量交换串行抵消列表比特翻转(PME-SCLF)算法。首先,重新划分译码状态,将路径度量交换和反向判决的思想结合,提出了一种位翻转策略。其次,通过训练GRU网络定位译码中的第一个错误位,提出了一种翻转集构造方法。最后,对每次低阶翻转的路径度量进行排序,固定低阶可靠位后再进行高阶翻转,提出了一种多比特翻转规则。仿真结果表明,与现有SCLF算法相比,在低信噪比下,所提算法识别第一个错误比特的准确率提高了18~24%,在单比特和多比特翻转下,所提算法分别有最高0.3 dB和0.2 dB的性能增益,且在线译码复杂度较低。 展开更多
关键词 极化码 串行抵消列表比特翻转 门控循环单元 路径度量交换 多比特翻转
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