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新时代高校基层党建“四联四励”工作赋能模式研究——以燕山大学电气工程学院自动化系党支部为例 被引量：4
1
作者 魏立新 呼子宇 卢志刚 《河北大学成人教育学院学报》 2022年第2期112-116,共5页
高校基层党建是党的建设伟大工程的重要组成部分,更是扎根中国大地办教育、创办新型中国特色高等教育的根本保证。燕山大学电气工程学院自动化系党支部坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,推进党建工作与学科发展紧密融合,... 高校基层党建是党的建设伟大工程的重要组成部分,更是扎根中国大地办教育、创办新型中国特色高等教育的根本保证。燕山大学电气工程学院自动化系党支部坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,推进党建工作与学科发展紧密融合,创新自动化专业特色的党支部建设体制机制,以坚定理想信念为“电源”,以支部党建、课程思政、人才培养、学科建设为“载体”,构建“联结激励回路”,“串联”教师成长和学生成才两条主线,“并联”专业知识和课程思政,“级联”各层次人才团队,“互联”校内外资源,通过“自励”“他励”“串励”“复励”四个工程,探索多角度辐射、多维度提升、多层次受益的新时代高校基层党建“充电赋能”新模式。 展开更多
关键词 高等教育 基层党建 课程思政 人才培养
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专业学位研究生实践能力培养探索——以燕山大学控制工程学位点为例 被引量：5
2
作者 魏立新 刘福才 王洪斌 《河北大学成人教育学院学报》 2019年第4期103-107,共5页
通过分析控制工程专业的专业硕士研究生的培养现状和目前存在的问题,针对全日制专业硕士研究生实践能力培养问题进行探索。并介绍了燕山大学控制工程学位点的建设经验,包括构建实践能力培养体系,建立模块式校内实践基地以及校企合作培... 通过分析控制工程专业的专业硕士研究生的培养现状和目前存在的问题,针对全日制专业硕士研究生实践能力培养问题进行探索。并介绍了燕山大学控制工程学位点的建设经验,包括构建实践能力培养体系,建立模块式校内实践基地以及校企合作培养专业硕士研究生的实践基地,为高质量的专业硕士研究生实践能力培养提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 专业硕士 实践能力 实践基地建设 培养体系
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导联注意力及脑连接驱动的虚拟现实晕动症识别模型研究
3
作者 化成城 周占峰 +3 位作者 陶建龙 杨文清 刘佳 付荣荣 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1161-1171,共11页
虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN... 虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波,然后计算导联间相关性构成功能脑网络,最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑电信号及主观评价VRMS水平(模拟器眩晕量表SSQ),所得数据用于验证该模型。结果显示经过10折交叉验证该方法检测到的VRMS水平与真实值之间平均均方误差为15.10,平均拟合优度为:96.63%。该结果表明该文所提模型可用于虚拟现实晕动症的检测,该脑电检测方法有望成为一种通用的虚拟现实产品评估方法。 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症(VRMS) 脑电(EEG) 功能脑网络 导联注意力 模拟器眩晕量表(SSQ)
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数字比例交流电桥关键技术研究
4
作者 王智炜 李琛恭 +1 位作者 杨雁 黄璐 《计量学报》 北大核心 2025年第1期30-35,共6页
基于一种电桥自动辅助平衡算法,对数字比例交流电桥装置进行了改进。改进的数字比例交流电桥能够有效减小中心支路电位对测量结果的影响,实现了自动化快速测量。引入高精度电压跟随器实现模拟开关与桥路、采集卡的有效隔离以提升测量精... 基于一种电桥自动辅助平衡算法,对数字比例交流电桥装置进行了改进。改进的数字比例交流电桥能够有效减小中心支路电位对测量结果的影响,实现了自动化快速测量。引入高精度电压跟随器实现模拟开关与桥路、采集卡的有效隔离以提升测量精度。对采集卡采集到的电压比例进行修正,修正后的电压相对比例误差小于10μV/V。将改进型数字比例交流电桥装置与传统四端对交流电阻电桥进行对比实验,在典型频率下数字比例交流电桥的测量不确定度优于1×10^(-5)。 展开更多
关键词 电学计量 交流电阻 数字比例交流电桥 自动平衡
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逆向工程中圆锥体组件加工信息快速高精度检测与生成方法研究 被引量：2
5
作者 孔德明 田小强 +1 位作者 崔永强 孔令富 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期719-724,共6页
提出一种圆锥体组件加工信息快速高精度检测与生成的方法。首先,使用Delaunay网格划分法对圆锥体组件点云数据进行处理,得到其三角网格模型;其次,利用最小二乘拟合方法计算圆锥体组件点云数据各空间点最近邻域平面及其法向量,并构建空... 提出一种圆锥体组件加工信息快速高精度检测与生成的方法。首先,使用Delaunay网格划分法对圆锥体组件点云数据进行处理,得到其三角网格模型;其次,利用最小二乘拟合方法计算圆锥体组件点云数据各空间点最近邻域平面及其法向量,并构建空间点与法向量之间的映射关系,再根据该映射关系提取锥角;最后,通过对圆锥体组件点云数据的整体形貌分析提取锥高,利用锥角与锥高之间的关系计算出底面圆半径,通过计算的方式快速得到圆锥体组件的高精度加工信息。实验结果表明:该方法与几何测量方法相比,圆锥体组件的锥角θ、锥高h和底面圆半径r的误差分别降低了77.64%、70.53%和73.48%,时间减少了81.74%,能够实现圆锥体组件快速高精度加工信息检测与生成。 展开更多
关键词 计量学 圆锥体组件 逆向工程 加工信息 三角网格模型 映射关系
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识 被引量：12
6
作者 吴忠强 刘重阳 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期221-227,共7页
针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初... 针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。 展开更多
关键词 计量学 光伏电池 工程模型 参数辨识 改进哈里斯鹰优化算法 柔性递减 局部最优
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轻度认知功能障碍高低阶耦合网络特征分析
7
作者 甄浩延 徐佳森 +1 位作者 李梓澎 李昕 《计量学报》 北大核心 2025年第2期287-297,共11页
针对轻度认知功能障碍患者(MCI)脑功能连接异常问题,提出了一种新的高低阶耦合脑功能网络构建方法。基于皮尔逊相关,在分析不同脑区功能相关与同步基础上,构建脑区之间的高阶耦合网络,并分析高低阶耦合网络特征、小世界属性、rich-club... 针对轻度认知功能障碍患者(MCI)脑功能连接异常问题,提出了一种新的高低阶耦合脑功能网络构建方法。基于皮尔逊相关,在分析不同脑区功能相关与同步基础上,构建脑区之间的高阶耦合网络,并分析高低阶耦合网络特征、小世界属性、rich-club系数以及网络的稳定性等重要脑功能网络特征标记。研究结果表明:相较于阿尔茨海默病患者(AD)对照组,MCI组的delta频段其脑网络连接连接强度,全局效率和聚类系数均有显著下降(P<0.05)。分析功能网络核心节点发现AD组和MCI组在各网络下的核心节点数均少于正常(HC)组,MCI组核心节点主要分布在前额叶,AD核心节点主要分布在顶叶和枕叶,在beta和delta频段AD组相较于HC组的核心节点易损性显著提高(P<0.05),而在beta和theta频段中,MCI组的核心节点易损性显著大于HC组(P<0.05)。上述结果说明:高低阶耦合网络特征可以有效地表达轻度认知障碍脑功能状态,将为轻度认知障碍早期诊断提供帮助。 展开更多
关键词 生物计量 轻度认知功能障碍 脑功能网络 高低阶耦合 RICH-CLUB 介数中心度
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基于优化广义S变换和混合输入神经网络的电能质量扰动识别
8
作者 刘海涛 武祥 +3 位作者 张淑清 刘大鹏 刘勇 穆勇 《计量学报》 北大核心 2025年第1期53-61,共9页
利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网... 利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网络框架,分别对原始时间序列和优化广义S变换得到的时频矩阵进行自动特征提取,最后将2种输入提取到的特征进行组合并利用全连接层来识别扰动类型。通过对包含26种电能质量扰动类型的仿真数据集进行训练和验证,结果表明所述方法对扰动识别准确率为99.77%;然后对2种实际电网扰动信号进行测试,对扰动识别准确率仍然能达到92.5%,高于传统单一输入神经网络。 展开更多
关键词 电学计量 电能质量 扰动识别 S变换 卷积神经网络 混合输入
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基于TMS320LF2407A和NRF903的工程机械遥控器高可靠性设计
9
作者 郑德忠 李晓娟 《电子技术应用》 北大核心 2010年第12期25-28,共4页
基于主控制芯片TMS320LF2407A和无线收发芯片NRF903设计了灵活的频道转换协议,采用高可靠性的控制命令编码方式以及RS纠错编码方法,利用标准异步串口协议实现了收发双方控制命令的传递。
关键词 TMS320LF2407A NRF903 频道转换 通信协议 编码
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考虑负荷不确定性的综合能源系统双层优化调度
10
作者 李争 李宁 +1 位作者 沙弘宇 孙鹤旭 《油气与新能源》 2025年第1期86-96,共11页
综合能源系统是“双碳”背景下解决能源清洁化、低碳化发展的有效途径,但由于综合能源系统涉及风、光、电等多种能源的有效结合和利用,系统结构复杂,冗余现象严重。为考虑负荷不确定性对综合能源系统调度的影响,以及解决风、光等可再生... 综合能源系统是“双碳”背景下解决能源清洁化、低碳化发展的有效途径,但由于综合能源系统涉及风、光、电等多种能源的有效结合和利用,系统结构复杂,冗余现象严重。为考虑负荷不确定性对综合能源系统调度的影响,以及解决风、光等可再生能源大规模并网所带来的供电可靠性和弃风弃光等问题,构建了考虑负荷不确定性的电-水-热-储综合能源系统双层优化调度模型。通过条件生成对抗网络和K-means聚类算法结合进行不确定性场景抽样和削减,以甲烷加工厂最大收益和综合能源系统运行成本最小为优化目标建立模型。仿真结果表明,所提出的双层调度模型的综合成本减少了10.14%,实现了净零碳排放和100%的风光消纳率,提高了综合能源系统能源供应的稳定性、低碳性和经济性,为综合能源系统建设提供了参考。 展开更多
关键词 不确定性 综合能源系统 抽水蓄能 条件生成对抗网络 优化调度 电解水制氢
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大学生焦虑人群情绪冲突反应的脑功能网络研究 被引量：4
11
作者 季淑梅 苏新乐 +2 位作者 荀兴苗 步鑫鑫 许全盛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期145-151,共7页
利用基于图论的复杂网络分析方法,对脑网络的拓扑结构和属性进行分析,探讨大学生焦虑人群情绪冲突反应的脑功能网络特点。选取焦虑组和正常对照组各16名志愿者,进行情绪词-面孔stroop冲突任务,同步记录64导脑电(EEG)数据。分别对beta(14... 利用基于图论的复杂网络分析方法,对脑网络的拓扑结构和属性进行分析,探讨大学生焦虑人群情绪冲突反应的脑功能网络特点。选取焦虑组和正常对照组各16名志愿者,进行情绪词-面孔stroop冲突任务,同步记录64导脑电(EEG)数据。分别对beta(14~30 Hz)和高gamma(50~80 Hz)节律的EEG数据进行同步似然分析,选择合适阈值构建脑网络拓扑结构,并计算网络的节点度和聚类系数。结果显示,在beta和高gamma节律中,焦虑组额叶、颞叶及顶叶等脑区存在异常连接,额叶和顶叶的节点度均小于正常组的数值(P<0.05),而颞叶的节点度均高于正常组的数值(P<0.05)(如在beta节律,焦虑组额叶FP1、顶叶CP1和颞叶T7电极处的节点度分别是5.21±0.62、6.25±0.53、7.91±0.71,而正常组的节点度分别为10.42±1.53、7.94±0.55、3.55±0.36),表明焦虑人群额顶叶功能减弱而颞叶功能异常增强;焦虑组脑网络的聚类系数低于正常组的值(P<0.05)(焦虑组beta和高gamma节律的聚类系数分别是0.5238±0.0392、0.5864±0.0558,而正常组分别为0.6032±0.0711、0.6647±0.0601),表明焦虑人群的脑网络内部集团化程度、网络的信息传输能力下降。通过研究,为探索焦虑症、抑郁症等心理、精神类疾病的神经机制提供新的视角。 展开更多
关键词 焦虑 脑网络 同步似然分析 stroop冲突
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基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测 被引量：4
12
作者 江国乾 徐向东 +3 位作者 白佳荣 何群 谢平 单伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期104-111,共8页
针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并... 针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度。首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征。最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值。采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性。在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717。 展开更多
关键词 风功率 预测 随机森林 多粒度计算 时间卷积网络 挤压激励网络
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基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析 被引量：3
13
作者 李昕 张晴 +2 位作者 张莹 谢平 尹立勇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期135-144,共10页
帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段... 帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。 展开更多
关键词 智能信息处理 帕金森轻度认知障碍 脑电 脑功能网络 特征提取 效率密度
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基于偏振成像和YOLOv8的雾天道路目标检测 被引量：2
14
作者 谈爱玲 李晓航 +4 位作者 赵勇 高美静 苏海杰 刘闯 郭天安 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1626-1633,共8页
雾天天气下,车辆和行人目标的准确检测对汽车自动驾驶非常重要。首先通过偏振成像装置采集了0°、45°、90°和135°角度的偏振图像,并通过3种不同的融合方式构建了I04590、stokes和pauli图像数据集。提出一种改进YOLOv... 雾天天气下,车辆和行人目标的准确检测对汽车自动驾驶非常重要。首先通过偏振成像装置采集了0°、45°、90°和135°角度的偏振图像,并通过3种不同的融合方式构建了I04590、stokes和pauli图像数据集。提出一种改进YOLOv8的目标检测算法以提高雾天偏振图像中汽车和行人两类目标的检测准确率。提出一种基于混合池化的MixSPPF结构,改善了原有SPPF结构对全局信息的提取能力;然后基于不同大小的卷积设计了Multiscale Module模块并结合Coordinate Attention注意力机制增强了对空间信息和通道信息的提取。实验结果表明,提出的改进YOLOv8算法获得的全类平均准确率P_(A)@0.5和P_(A)@0.5:0.95分别达到了83.4%和39.3%,比初始YOLOv8算法分别提升了1.6%和0.9%。 展开更多
关键词 目标检测 偏振图像融合 雾天天气 YOLOv8 MixSPPF Multi-scale Module
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压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断 被引量：2
15
作者 孙洁娣 赵彬集 +1 位作者 温江涛 时培明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期62-71,120,共11页
针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数... 针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 数据增强 压缩感知重构 字典迁移
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基于改进YOLOv8n的无人机目标检测算法研究 被引量：3
16
作者 张立国 袁煜淋 +2 位作者 金梅 张琦 吴文哲 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1487-1493,共7页
针对低空无人机目标的误检漏检等问题,提出改进YOLOv8n的算法模型ASSM-YOLO。首先,添加小目标检测头并使用AFPN替换原有Neck结构,渐近融合低层与高层特征;其次,引入SA注意力机制增强对无人机目标的感知能力;再次,将主干网络卷积层替换为... 针对低空无人机目标的误检漏检等问题,提出改进YOLOv8n的算法模型ASSM-YOLO。首先,添加小目标检测头并使用AFPN替换原有Neck结构,渐近融合低层与高层特征;其次,引入SA注意力机制增强对无人机目标的感知能力;再次,将主干网络卷积层替换为SPD-Conv,改善卷积过程中特征丢失问题;最后,替换损失函数MPDIoU Loss,优化回归损失计算。在DUT-UAV数据集上的实验表明:ASSM-YOLO算法的平均精度值R_(mAP@0.5)、R_(mAP@0.75)和R_(mAP@0.5∶0.95)结果为92.5%、72.2%和62.9%,较原YOLOv8n网络分别提升了5.9%、8.3%和6.5%,显著提升了无人机目标的检测精度。 展开更多
关键词 机器视觉 YOLOv8n AFPN SA注意力 SPD-Conv MPD损失函数
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海面溢油激光探测系统及相关算法的研究 被引量：1
17
作者 吴培良 王智伟 +2 位作者 孔德明 崔永强 马勤勇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期170-177,共8页
激光诱导荧光(LIF)技术是目前较为有效的海面溢油探测技术之一,但基于该技术的油膜厚度反演算法不适用于评估厚油膜(>800μm)。激光方向性强且能量集中,研究已表明其具备评估海面油膜的能力,然而现有探测系统将激光信号作为干扰信号... 激光诱导荧光(LIF)技术是目前较为有效的海面溢油探测技术之一,但基于该技术的油膜厚度反演算法不适用于评估厚油膜(>800μm)。激光方向性强且能量集中,研究已表明其具备评估海面油膜的能力,然而现有探测系统将激光信号作为干扰信号加以抑制或去除。为了重新找回该信号以实现探测海面厚油膜的目的,研究了一种海面溢油激光探测系统并对其协调控制方法进行了探讨,另外,基于此系统建立了一种利用激光反射信号评估海面厚油膜的模型。通过选用原油和白油的混合油(1:50)作为实验油,验证了海面溢油激光探测系统的可行性和油膜厚度评估算法的有效性。 展开更多
关键词 几何量计量 激光探测系统 激光诱导荧光 海面溢油 油膜厚度
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改进的轻量级行人目标检测算法 被引量：2
18
作者 金梅 任婷婷 +2 位作者 张立国 闫梦萧 沈明浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期186-193,共8页
针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加... 针对行人目标数量密集、目标尺度小和目标周围背景光照强弱不一而导致的检测精度低的问题,提出一种基于特征融合的轻量化行人检测算法。以TinyYOLOv4为基础框架,首先,搭建新的主干特征提取网络(CSPDarknet53-S),在原主干网络的基础上加入新的特征提取模块(REM)来增强网络提取行人特征的能力。其次,改进特征融合结构,在主干网络提取高低层特征图后,先是在主干网络与特征融合网络间加入特征融合模块(RM-block)来增大感受野;然后引入浅层特征信息保留更多小目标特征,形成新的特征融合网络(IFFM)。最后,通过YOLO Head对融合来的特征图进行处理获得输出结果。实验结果表明,提出的算法在行人数据集(PASCAL VOC2007和VOC2012的person数据)上取得了较高的检测精度以及较好的检测效果。 展开更多
关键词 目标检测 特征融合 浅层特征 TinyYOLOv4算法 注意力机制
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同面阵列电极敏感场优化方法 被引量：1
19
作者 温银堂 王凯 +2 位作者 张玉燕 宗乐文 潘钊 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期222-230,共9页
同面阵列电极敏感场的非线性特性导致图像重建过程存在严重的不适定性,为提高同面3×4阵列电容成像系统的成像质量与稳定性,提出了一种数据降维并结合平方增敏的方法对敏感场进行优化。该方法依据最大熵原理实现敏感场的自适应降维... 同面阵列电极敏感场的非线性特性导致图像重建过程存在严重的不适定性,为提高同面3×4阵列电容成像系统的成像质量与稳定性,提出了一种数据降维并结合平方增敏的方法对敏感场进行优化。该方法依据最大熵原理实现敏感场的自适应降维寻优,重构得到的特征敏感场与实际敏感场具有更高的特征匹配度。另外,平方化的增敏方式可以增强敏感场特征数据与和非特征数据的对比度,同时还可以减弱敏感场矢量求解造成的特征边缘波动性。最后通过同面3×4阵列电容成像系统,设计了多组实验对所提优化方法的有效性进行验证,结果表明敏感场优化后的重建图像质量与稳定性明显提高。 展开更多
关键词 无损检测 电容成像 同面阵列电容 敏感场 图像重建
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考虑锚节点位置不确定的水下目标定位算法研究 被引量：2
20
作者 闫敬 张婷 +3 位作者 尤康林 商志刚 杨晛 罗小元 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期67-73,共7页
考虑时钟异步和声波分层效应的影响,该文研究了当测量过程受到未知噪声干扰,且锚节点位置不确定时水下目标节点的定位问题。首先构造了水下节点间飞行时间模型,设计了一种交互式异步通信协议,建立了最小化定位误差的优化目标函数。然后... 考虑时钟异步和声波分层效应的影响,该文研究了当测量过程受到未知噪声干扰,且锚节点位置不确定时水下目标节点的定位问题。首先构造了水下节点间飞行时间模型,设计了一种交互式异步通信协议,建立了最小化定位误差的优化目标函数。然后提出了一种基于深度强化学习的水下目标定位算法,并采用层归一化来改进深度神经网络,进一步提高模型的泛化能力。最后,仿真和实验结果验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 水下无线传感网络 定位 锚节点不确定 深度强化学习
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