基于人工智能技术的激光快速测量系统误差检测

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作者 谷栎娜 薛少童 +1 位作者 张萌 沈娴 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期97-102,共6页

在实际应用过程中,由于测量设备本身的精度限制、测量环境的干扰和人为操作等因素影响,激光快速测量系统不可避免地会存在一定的误差。误差的存在不仅会影响测量结果的准确性,还可能对后续的数据分析和决策制定产生误导。因此,设计基于... 在实际应用过程中,由于测量设备本身的精度限制、测量环境的干扰和人为操作等因素影响,激光快速测量系统不可避免地会存在一定的误差。误差的存在不仅会影响测量结果的准确性,还可能对后续的数据分析和决策制定产生误导。因此,设计基于人工智能技术的激光快速测量系统误差检测方法。首先对激光快速测量系统成像实施畸变校正处理。然后利用改进的AHE算法和双线性插值法对图像进行增强处理,进一步改善激光快速测量系统成像的质量。最后选用经过优化的VGG网络作为本技术的卷积神经网络架构。利用该单卷积神经网络拟合图像与误差之间的映射关系,检测出该系统的误差。实验测试结果表明,设计方法检测到的实验系统检测误差与实际误差一致。 展开更多

关键词 人工智能技术 激光快速测量系统 切向畸变模型 VGG网络 误差检测

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基于嵌入式技术的光通信信号智能处理系统 被引量：1

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作者 张萌 谷栎娜 +1 位作者 薛少童 张通 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期168-173,共6页

为实现信号快速传输,提高光通信系统稳定性,设计基于嵌入式技术的光通信信号智能处理系统。构建光通信信号智能处理系统框架,将采DSP处理模块嵌入到光通信系统中,以LED阵列作为光源,获得光通信原始信号,在DSP中完成RS编码、截断的PPM调... 为实现信号快速传输,提高光通信系统稳定性,设计基于嵌入式技术的光通信信号智能处理系统。构建光通信信号智能处理系统框架,将采DSP处理模块嵌入到光通信系统中,以LED阵列作为光源,获得光通信原始信号,在DSP中完成RS编码、截断的PPM调制,将其作用到LED上实现光通信信号的发送,经过信道传输后,通过凸透镜聚集传送光束并由探测器阵列接收光信号,采用Berlekamp-Massey算法完成信号解译,利用由高带宽增益积运算放大器、全差分运算放电器、限幅放大器构成两极信号处理电路完成原始输入信号的复原。实验结果表明:该系统可保证5 km通信距离下光通信信号的稳定传输,随着通信距离的增长,误码率呈小幅度变大,2.5 km通信距离内,误码率为0,可实现输入信号的准确恢复,收发端信噪比不低于74 dB,信号处理性能突出。 展开更多

关键词 嵌入式技术 光通信 DSP LED阵列 RS编码 PPM调制

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离散仿射模糊逻辑的智能灌溉调度系统及其在精准农业中的应用 被引量：3

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作者 江春然 胡媛媛 张瑞锋 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期189-202,共14页

随着农业4.0时代的来临,多项关键技术推动了可持续农业的发展.物联网、人工智能等先进技术的广泛应用,使传统农业灌溉等方式成功转变为精准农业的现代解决方案.为了支持可持续的精准农业实践,利用低成本无线传感器网络(WSN),提出一种基... 随着农业4.0时代的来临,多项关键技术推动了可持续农业的发展.物联网、人工智能等先进技术的广泛应用,使传统农业灌溉等方式成功转变为精准农业的现代解决方案.为了支持可持续的精准农业实践,利用低成本无线传感器网络(WSN),提出一种基于离散仿射Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑的智能灌溉调度系统.该模糊逻辑系统充分考虑了作物和土壤水分的变化,实现了对灌溉的自适应精准调度.通过电容式土壤湿度传感器获取土壤含水量,系统能够准确判断土壤的水分状况,提高了灌溉调度系统的准确性.通过计算作物水分胁迫指数(CWSI)和土壤含水量,采用T-S模糊逻辑系统进行灌溉处理,以实现更精确的决策和更高的资源利用效率.通过WSN传感器节点的数据采集,实时监测土壤含水量,根据实际需求动态调整灌溉计划,有效降低水资源的浪费.仿真实验结果显示,相较于其他先进模型,该系统通过保持土壤水分亏缺在合理范围内,表现出更高的节水性.验证了该灌溉调度系统在精准灌溉调度方面的有效性和高效性. 展开更多

关键词 无线传感器网络 模糊逻辑 智能灌溉 精准农业 可持续发展

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基于多视图表示学习的语义感知异质图注意力网络

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作者 王静红 吴芝冰 +1 位作者 王熙照 李昊康 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期167-178,共12页

近年来,图神经网络因能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入,同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义,是一个关键且具有挑战性的问题。现有研究主要基于元路径来... 近年来,图神经网络因能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入,同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义,是一个关键且具有挑战性的问题。现有研究主要基于元路径来设计模型,但这种方法至少存在两方面的局限性:1)合适元路径的选择通常需要专家知识或额外的标注信息;2)该方法限制了模型按预定义的模式学习,从而难以充分捕获网络的复杂性。针对这些问题,提出了一种多视图和语义感知的异质图注意力网络(Multi-view and Semantic-aware Heterogeneous Graph Attention Network,MS-HGANN)。该网络无需人工设计元路径,即可融合节点和关系中的丰富语义信息。MS-HGANN主要包括3个部分:特征映射、二阶特定视图自我图融合和语义感知。特征映射将特征映射到统一的节点特征空间;二阶特定视图自我图融合设计了特定关系的编码器和节点注意力学习节点在局部结构上的表示;语义感知设计了两种相互协调的注意力机制来评估节点和关系的重要性,从而得到最终的节点表示。在3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提模型在节点分类和聚类任务上达到了先进水平。 展开更多

关键词 图神经网络 异质图 图表示学习 异质图嵌入 异质网络

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基于拉格朗日对偶的小样本学习隐私保护和公平性约束方法 被引量：1

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作者 王静红 田长申 +1 位作者 李昊康 王威 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期405-412,共8页

小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型... 小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型的训练中存在隐私泄露的风险和公平性问题。此外,在许多领域中,由于隐私或安全等,数据很难或无法获取。同时在差分隐私模型中,噪声的引入不仅会导致模型效用的降低,也会引起模型公平性的失衡。针对这些挑战,提出了一种基于Rényi差分隐私过滤器的样本级自适应隐私过滤算法,利用Rényi差分隐私以实现对隐私损失的更精确计算。进一步,提出了一种基于拉格朗日对偶的隐私性和公平性约束算法,该算法通过引入拉格朗日方法,将差分隐私约束和公平性约束加到目标函数中,并引入拉格朗日乘子来平衡这些约束。利用拉格朗日乘子法将目标函数转化为对偶问题,从而实现同时优化隐私性和公平性,通过拉格朗日函数实现隐私性和公平性的平衡。实验结果证明,该方法既提升了模型性能,又保证了模型的隐私性和公平性。 展开更多

关键词 小样本学习 隐私与公平 Rényi差分隐私 公平性约束 拉格朗日对偶

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基于相似网络和联合注意力的图嵌入模型 被引量：1

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作者 王静红 李昌鑫 +1 位作者 杨家腾 于富强 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期36-44,共9页

图注意力网络(graph attention network, GAT)将注意力机制与图神经网络融合,但模型只关注节点的一阶邻域节点,缺乏对高阶相似节点的考虑,同时在计算注意力分数时缺乏对节点结构特征的关注.为此提出一种基于相似网络和联合注意力的图嵌... 图注意力网络(graph attention network, GAT)将注意力机制与图神经网络融合,但模型只关注节点的一阶邻域节点,缺乏对高阶相似节点的考虑,同时在计算注意力分数时缺乏对节点结构特征的关注.为此提出一种基于相似网络和联合注意力的图嵌入模型.首先计算网络中的节点相似性,并将高相似度且未连接的节点对构建新边以形成相似网络.其次,引入结构相关性和内容相关性的概念,分别用于表征节点之间的结构关系和内容特征.通过融合两种相关性得分计算得到联合注意力分数.最后使用联合注意力分数对节点特征加权聚合,得到最终的节点嵌入表示.将本文所提算法在Cora、Citeseer和Pubmed 3个数据集上进行节点分类任务,准确率分别达到85.70%、74.30%、84.10%,与原始图注意力网络模型相比分别提高了2.70%、3.94%和2.60%.可见,所提出的算法可以得到更好的节点嵌入表示. 展开更多

关键词 图嵌入 图注意力网络 节点相似性 相似网络 节点分类

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个体扰动的混沌对立学习与差分进化灰狼算法 被引量：13

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作者 崔建弘 林海霞 +1 位作者 吕晓华 张卫娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第2期587-595,共9页

针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO。引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰... 针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO。引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰狼的局部开发与邻近区域的搜索能力;引入个体扰动机制增加种群多样性,改进灰狼的全局搜索能力。8个单峰和多峰基准函数优化求解的测试结果表明,CODEGWO算法可以有效提升寻优精度和收敛速度。 展开更多

关键词 灰狼优化算法 对立学习 混沌系统 差分进化 个体扰动

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深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法 被引量：4

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作者 杨静宜 王静红 崔建弘 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第7期271-276,共6页

针对目前方法识别机器人目标时,由于未能详细分析分拣机器人运动规律,导致该方法开展目标识别时,存在平均置信度低、识别效果差等问题,提出深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法。该方法通过分析分拣机器人运动规律,提取待检测目... 针对目前方法识别机器人目标时,由于未能详细分析分拣机器人运动规律,导致该方法开展目标识别时,存在平均置信度低、识别效果差等问题,提出深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法。该方法通过分析分拣机器人运动规律,提取待检测目标的特征向量值;结合深度学习理论建立目标识别模型,并寻找模型最佳参数;建立待检测目标的相关测试集放入模型中训练,基于模型输出结果,完成机器人的目标识别。实验结果表明,运用该方法识别目标时,其在特征提取后,分拣目标数量为1000个时,识别准确率达到了97.5%以上,识别耗时在100s以下,平均置信度约为0.8,有效提高了平均置信度、降低了识别时间,识别效果好。 展开更多

关键词 深度学习 模型训练 车间零件 分拣机器人 目标识别 识别方法

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复杂光照背景下机器人激光测距姿态自动控制方法 被引量：3

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作者 崔建弘 杨静宜 +1 位作者 包丽媛 张卫娟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第1期194-198,共5页

对机器人姿态进行控制时,为了精准预测机器人的运动路径,解决其姿态角实际值与期望值差别大、变化规律波动大以及响应时间长的问题,提出一种机器人激光测距姿态自动控制方法。增强光照复杂背景下的激光数据,在合并码盘数据以及加速度计... 对机器人姿态进行控制时,为了精准预测机器人的运动路径,解决其姿态角实际值与期望值差别大、变化规律波动大以及响应时间长的问题,提出一种机器人激光测距姿态自动控制方法。增强光照复杂背景下的激光数据,在合并码盘数据以及加速度计数据的基础上,结合增强后的激光传感器定位数值以及机器人姿态数值,预测机器人即将运动的位置,引入跟踪算法,控制机器人的位置和角度,实现机器人激光测距姿态自动控制。实验结果表明,所提方法在第6 m的运行长度下,姿态角不再发生变化,而且波动情况最小,响应时间在50 s左右逐渐趋于平稳,符合实际情况,保证姿态角实际值与期望值差别小、变化规律波动小以及响应时间短。 展开更多

关键词 跟踪算法 激光测距 姿态控制 路径预测 角度偏差

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不同光照条件下遥感图像边缘检测方法研究 被引量：2

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作者 沈娴 闫晶 袁绰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第12期92-97,共6页

开展遥感图像边缘检测时,若不能考虑不同光照条件对遥感图像的影响,会影响图像边缘检测时的检测精度,为提升图像检测效果,提出不同光照条件下遥感图像边缘检测方法研究。该方法首先分析不同光照条件下遥感图像影响因素,并对图像实施畸... 开展遥感图像边缘检测时,若不能考虑不同光照条件对遥感图像的影响,会影响图像边缘检测时的检测精度,为提升图像检测效果,提出不同光照条件下遥感图像边缘检测方法研究。该方法首先分析不同光照条件下遥感图像影响因素,并对图像实施畸变校正、去噪等处理;使用图像的融合技术对图像实施模糊化处理,实现图像的增强降低光照条件对图像检测的影响;最后通过Zernike边缘检测方法识别图像边缘点,完成图像的边缘检测。实验结果表明,本方法在开展遥感图像边缘检测时,平均梯度为0.133,信息熵为4.213,检测时间为1.352 s。 展开更多

关键词 不同光照条件 遥感图像 边缘检测方法 畸变校正 图像去噪

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混合模型下的雅可比矩阵退火算法优化 被引量：5

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作者 王静红 冯婵 柴变芳 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期188-193,共6页

退火算法可有效发现网络结构的聚类分布情况,但在不同的网络中算法处理结果的准确性有待提高.为更精确地识别混合模型网络结构中的数据分布,解决混合模型易陷入局部最大值和收敛等问题,提出混合模型下雅可比矩阵退火算法.首先利用逆温... 退火算法可有效发现网络结构的聚类分布情况,但在不同的网络中算法处理结果的准确性有待提高.为更精确地识别混合模型网络结构中的数据分布,解决混合模型易陷入局部最大值和收敛等问题,提出混合模型下雅可比矩阵退火算法.首先利用逆温度参数β对模型进行初始化,然后迭代执行计算期望步骤和最大化步骤2个任务;采用雅可比矩阵计算模型的后验概率,直至算法达到设定的准确性或收敛.将建立的雅可比矩阵退火算法与半监督高斯混合模型下的逆模拟退火聚类算法在真实网络上进行对比分析,实验结果表明,基于雅可比矩阵的算法在混合网络模型中的准确性更优.该算法不仅能防止陷入局部最优,而且能提高分析网络聚类分布的准确性. 展开更多

关键词 人工智能理论 复杂网络 混合模型 退火算法 收敛速度 雅可比矩阵 半监督学习

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海浪载荷干扰下舰船阻力特性数学建模分析

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作者 樊炳倩 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第8期7-9,共3页

为了提高舰船纵向角速度计算准确性,缩短阻力特性分析时间,提出在海浪载荷干扰下,舰船阻力特性数学建模分析。建立舰船动力学方程,并对惯性和船体坐标系进行转换,在此基础上,计算稳定风波和规则波干扰力和力矩,构建舰船阻力特性数学模型... 为了提高舰船纵向角速度计算准确性,缩短阻力特性分析时间,提出在海浪载荷干扰下,舰船阻力特性数学建模分析。建立舰船动力学方程,并对惯性和船体坐标系进行转换,在此基础上,计算稳定风波和规则波干扰力和力矩,构建舰船阻力特性数学模型,计算船舶航行波浪荷载,建立风载控制方程,计算流体惯性力和力矩,得到附加动量和动量矩各分量。实验结果表明,此次研究的海浪载荷干扰下舰船阻力特性数学模型的舰船纵向角速度计算准确性较高,能够有效缩短阻力特性分析时间。 展开更多

关键词 海浪载荷干扰 舰船阻力特性 干扰力 力矩

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