氢能产业现状及人工智能在氢能产业中的应用

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作者 李卫斌 吴昌元 +1 位作者 雷亮 付斌斌 《新能源进展》 CSCD 北大核心 2024年第5期569-579,共11页

随着全球二氧化碳排放量的增加,温室气体浓度不断上升,给人类和地球生态系统带来了极大的影响。氢能源因其储量丰富、高能高效、零碳排放等特点,被视为实现碳达峰碳中和目标的关键手段,正在引发一场深刻的能源革命。介绍了氢能产业链中... 随着全球二氧化碳排放量的增加,温室气体浓度不断上升,给人类和地球生态系统带来了极大的影响。氢能源因其储量丰富、高能高效、零碳排放等特点,被视为实现碳达峰碳中和目标的关键手段,正在引发一场深刻的能源革命。介绍了氢能产业链中的关键技术环节,包括氢能制取、氢能储运、氢能加注以及氢能使用等,讨论了人工智能在氢能产业中的应用,并对未来氢能与人工智能技术的融合发展进行了探讨。 展开更多

关键词 氢气 氢能产业 人工智能

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面向6G的时间敏感异构联邦边缘智能

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作者 王连 何升涛 +3 位作者 蔡浩晖 李莹玉 肖泳 石光明 《移动通信》 2024年第7期66-72,共7页

与人工智能技术深度融合并实现智能内生是6G网络的重要演进趋势之一。联邦边缘智能是一种新兴的分布式协同训练架构,能够在为用户提供智能化服务的同时有效保护本地数据隐私。然而,由于算力网络中不同边缘节点的数据特征、可用的通信与... 与人工智能技术深度融合并实现智能内生是6G网络的重要演进趋势之一。联邦边缘智能是一种新兴的分布式协同训练架构,能够在为用户提供智能化服务的同时有效保护本地数据隐私。然而,由于算力网络中不同边缘节点的数据特征、可用的通信与计算资源等差异巨大,呈现出高度异构性,传统的联邦学习架构全局模型收敛速率较低,服务响应时延高。介绍了一种时间敏感异构联邦边缘智能系统架构,该架构采用异步的方式进行模型协同,可有效避免落后者效应对时延的影响,同时在对数据进行贡献度分析的基础上,采用低性能边缘节点数据丢弃与负载转发相结合的策略,进一步降低异步协同机制下陈旧性效应对服务响应时延的影响。基于树莓派的异构联邦边缘智能原型系统中的测试实验表明,所提方案可有效降低服务响应时延。 展开更多

关键词 智能内生 时间敏感网络 联邦学习 异构网络

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基于国产加速卡的地震模拟计算性能分析与优化

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作者 周辉 朱虎明 +4 位作者 高天琦 董西淼 张凌云 刘卉杰 陈志鹏 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期21-33,共13页

AWP-ODC是基于有限差分数值方法来实现大规模三维地震模拟的软件。随着国外对我国高性能计算芯片的出口限制,我国急需发展自己的高性能计算芯片及其软件生态。早期的AWP-ODC加速主要基于NVIDIA GPU软硬件架构来设计优化,近年来,多种异... AWP-ODC是基于有限差分数值方法来实现大规模三维地震模拟的软件。随着国外对我国高性能计算芯片的出口限制,我国急需发展自己的高性能计算芯片及其软件生态。早期的AWP-ODC加速主要基于NVIDIA GPU软硬件架构来设计优化,近年来,多种异构计算平台迅猛发展,如何基于新的异构计算软硬件平台来加速AWP-ODC具有重要研究价值。为此,本文在一种国产加速卡上对AWP-ODC进行移植。针对耗时较多的核函数dstrqc,通过GPU访存优化和网格参数优化等方式缩短了其运行时间。最后分别在国产类GPU单卡和双卡上,利用Fréchet Kernels地震和8·3鲁甸地震数据集进行性能测试。实验结果表明,在单卡计算环境下,两个数据集的FLOPS分别提高了30.51%和25.21%;在双卡计算环境下,两个数据集的FLOPS分别提高了9.42%和23.6%。 展开更多

关键词 地震模拟 国产加速卡 AWP-ODC 异构计算 性能优化

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面向语义通信的率-失真-感知平衡理论

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作者 柴靖轩 肖泳 石光明 《移动通信》 2025年第2期70-76,共7页

语义通信因其能够满足快速发展的用户定义和以人为中心的通信服务需求而引起了广泛关注。然而,最近的研究表明,传统的香农信息理论主要关注传递并准确恢复与语义无关的符号,这不足以研究接收端恢复的消息在语义层面的感知质量。针对上... 语义通信因其能够满足快速发展的用户定义和以人为中心的通信服务需求而引起了广泛关注。然而,最近的研究表明,传统的香农信息理论主要关注传递并准确恢复与语义无关的符号,这不足以研究接收端恢复的消息在语义层面的感知质量。针对上述挑战,提出了一种全新的面向语义通信的率-失真-感知理论,旨在解决现有体系中未能充分考虑的语义的感知层面的问题。该研究关注两种约束:符号级别的失真控制和分布级别的感知质量约束。考虑到语义信息往往蕴含着编码器难以直接捕捉到的丰富内在知识,引入了一个间接感知机制,允许编码器通过间接方式获取语义信息。为了验证所提出的理论框架的有效性,采用真实的图像数据集进行了一系列仿真实验。实验结果表明,新的语义通信架构不仅能够在保持传统通信质量的基础上显著提升语义层面上的信息传递效率,而且还能更好地满足不同应用场景下的多样化需求。 展开更多

关键词 语义通信 感知质量 率-失真-感知

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基于生物智能的无人集群协同控制 被引量：13

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作者 郭褚冰 张锴 张永平 《指挥与控制学报》 CSCD 2021年第1期76-82,共7页

通过研究生物集群分布式、自适应、鲁棒性的特征,以群体生物的行为特征和无人智能数据链应用为出发点,提出了一种改进型Vicesk模型,通过仿真验证了其信息共享和同步收敛的效率,基于改进型Vicesk模型参数设计编队协同控制器和无人机数据... 通过研究生物集群分布式、自适应、鲁棒性的特征,以群体生物的行为特征和无人智能数据链应用为出发点,提出了一种改进型Vicesk模型,通过仿真验证了其信息共享和同步收敛的效率,基于改进型Vicesk模型参数设计编队协同控制器和无人机数据链协议MAVLink的集群消息帧扩展方案,结合无人集群突防攻击的典型作战场景和上述模型策略,设计有效的控制协议和信息收发流程,提升无人机群在拒止环境下的协同作战能力. 展开更多

关键词 协同控制 群体智能 Vicesk 消息协议 无人机数据链

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面向6G智能内生的隐性语义认知通信 被引量：5

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作者 孙子剑 廖逸玮 +3 位作者 鲁智敏 肖泳 石光明 高大化 《移动通信》 2023年第4期7-13,共7页

语义通信的目标在于识别信息蕴藏的含义并传递给目标用户。这种基于语义理解的新型通信范式可以实现信息的高效传输、精准表达与智能处理,进而使得网络本身能够理解用户的意图和需求、提供更加个性化和智能化服务,符合人们对未来智能内... 语义通信的目标在于识别信息蕴藏的含义并传递给目标用户。这种基于语义理解的新型通信范式可以实现信息的高效传输、精准表达与智能处理,进而使得网络本身能够理解用户的意图和需求、提供更加个性化和智能化服务,符合人们对未来智能内生通信网络的需求。在目前语义通信领域中,大部分工作着重于传输直接从源信号中识别的显性语义(如标签以及信号特征)。针对隐性语义通信问题展开研究,提出了一种面向智能内生的隐性语义认知通信架构,即通过将信源信号无法识别的隐性关系与其关联的语义信息传递给目标用户,实现了隐性语义的传输与恢复。与传统通信致力于追求通信总量最大化不同,本架构致力于帮助接收端学习一个基于有限信息自动生成隐性语义推理规则。在此架构下,接收端用户始终可以学习与信源用户相匹配的推理规则。实验结果表明,所提出的架构在目标用户的符号误码率方面取得了较大改进,优于现有的非推理通信解决方案。 展开更多

关键词 智能内生 语义通信 隐性语义认知通信

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财务管理智能化及其未来发展方向 被引量：2

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作者 何丽 张新中 +1 位作者 张丽娜 刘言祥 《现代审计与会计》 2018年第6期16-19,共4页

财务智能技术在促进财务工作发展的同时，会使大量财务人员面临职位内容重大变动的冲击,导致从事基础核算工作的中低端财务人员将逐步被取代，而对高端财务人才的需求将与日俱增。面对财务智能的冲击和挑战。广大财务人员应有危机意识... 财务智能技术在促进财务工作发展的同时，会使大量财务人员面临职位内容重大变动的冲击,导致从事基础核算工作的中低端财务人员将逐步被取代，而对高端财务人才的需求将与日俱增。面对财务智能的冲击和挑战。广大财务人员应有危机意识。加快个人成长与转型。本文认为,财务智能还可用于遏制会计舞弊和打通供应链各个环节,并且财务人员可以把更多精力投入到分析、咨询、监测、决策等富于挑战性的工作中，并在价值创造、价值传递和价值管理方面发挥着积极作用。 展开更多

关键词 财务管理 财务智能 财务转型

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使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法 被引量：1

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作者 黄河源 慕彩红 +1 位作者 方云飞 刘逸 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期86-99,共14页

经过几年的快速发展,基于图卷积神经网络的协同过滤算法已经在许多推荐系统场景中取得了最好的表现。但是这些算法在采集负样本时大多仅仅采用简单的随机负采样方法,没有充分利用图结构信息。针对这一问题,提出了一种使用图负采样的图... 经过几年的快速发展,基于图卷积神经网络的协同过滤算法已经在许多推荐系统场景中取得了最好的表现。但是这些算法在采集负样本时大多仅仅采用简单的随机负采样方法,没有充分利用图结构信息。针对这一问题,提出了一种使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法GCN-GNS。该算法首先构造用户-物品二部图,并利用图卷积神经网络获取节点嵌入向量;接下来通过基于深度优先搜索的随机游走方法获取同时包含近距离邻居物品节点和远方物品节点的游走物品节点序列;然后设计注意力层自适应学习游走序列中不同节点的权重,并按权重组成一个动态更新的虚拟负样本;最终利用该虚拟负样本对模型进行更高效的训练。实验结果显示,与对比算法相比,多数情况下GCN-GNS在三个真实公开数据集上都有更好的表现;这表明所提出的新的图负采样方法能够帮助GCN-GNS算法更充分地利用图结构信息,并最终提升物品推荐的效果。 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤 卷积神经网络 图负采样

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高阶S_(21)拟合策略在耦合矩阵提取方法中的运用

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作者 谢晗宇 吴边 +4 位作者 杨毅民 赵雨桐 程英鑫 陈建忠 苏涛 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期15-28,共14页

对测试或仿真得到的采样数据进行有理函数拟合是滤波器耦合矩阵提取方法的重要一步,针对拟合数据与采样数据在幅度值较小的传输零点附近偏差较大的问题,提出一种高阶传输系数(S_(21))拟合策略。该策略通过对采样的传输系数使用具有N阶(... 对测试或仿真得到的采样数据进行有理函数拟合是滤波器耦合矩阵提取方法的重要一步,针对拟合数据与采样数据在幅度值较小的传输零点附近偏差较大的问题,提出一种高阶传输系数(S_(21))拟合策略。该策略通过对采样的传输系数使用具有N阶(N为滤波器阶数)分子多项式的有理函数进行拟合以提高拟合准确度,从而准确定位传输零点。然后从N个拟合得到的传输零点中选取N_(z)个(N_(z)为实际滤波器的传输零点个数)有效传输零点重构传输系数的分子多项式,以保证提取的耦合矩阵的传输零点个数与实际滤波器相同。为验证效果,使用具有三个传输零点的九阶同轴滤波器对传统柯西方法、应用高阶传输系数拟合策略的柯西方法与基于模型的矢量拟合方法(MVF)进行试验,结果显示应用了该策略的柯西方法相较于传统柯西方法与MVF可以提高传输零点的拟合准确度。由于柯西方法对噪声的健壮性不高,最后结合柯西方法与MVF的步骤,提出一种通过矢量拟合定位S参数零点的耦合矩阵提取方法,该方法相较于MVF可以更加精确地拟合上S参数的零点,同时相较于柯西方法对噪声的抗性更好。 展开更多

关键词 微波滤波器 等效电路 耦合矩阵提取 柯西方法 矢量拟合方法

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子空间与存储体的高光谱图像跨域小样本分类

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作者 慕彩红 张富贵 +1 位作者 闫香蓉 刘逸 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期82-96,共15页

针对当前高光谱图像跨域小样本分类领域存在的问题,如低分类精度和有限的泛化能力,提出了一种子空间和存储体的跨域小样本高光谱图像分类方法。该方法改进了一种融合通道注意机制和光谱空间注意机制的特征提取器,以充分提取原始高光谱... 针对当前高光谱图像跨域小样本分类领域存在的问题,如低分类精度和有限的泛化能力,提出了一种子空间和存储体的跨域小样本高光谱图像分类方法。该方法改进了一种融合通道注意机制和光谱空间注意机制的特征提取器,以充分提取原始高光谱图像的光谱空间信息。通过对比学习机制,分析小样本之间的多样性和差异性,提升了模型在小样本情况下的判别能力和泛化性能。同时,利用自适应子空间来改进原型网络,以提高嵌入特征的利用率,从而提升了模型的分类精度。最后,引入存储体模块实现跨域对齐,增强了模型在跨域条件下的分类性能。通过迭代训练和不断优化,使用优化后的特征提取器对测试集进行分类。在四个常用的数据集上将文中方法与当前主流的高光谱跨域小样本分类方法进行了比较。实验结果显示,文中方法的分类效果优于其他现有方法,同时还展现出出色的泛化能力和鲁棒性。 展开更多

关键词 图像分类 跨域小样本 特征提取 子空间 存储体

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基于分布式知识推理的语义认知网络 被引量：1

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作者 廖逸玮 孙子剑 +2 位作者 李莹玉 肖泳 石光明 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第3期413-421,共9页

6G无线网络“服务随心所想、网络随需而变、资源随愿共享”的全新愿景与需求,激发了一种新的通信范式——语义通信和语义认知网络的发展。语义通信通过传输信息的真实含义而非传输和复现完整的原始消息来提升通信效率和可靠性。要在6G... 6G无线网络“服务随心所想、网络随需而变、资源随愿共享”的全新愿景与需求,激发了一种新的通信范式——语义通信和语义认知网络的发展。语义通信通过传输信息的真实含义而非传输和复现完整的原始消息来提升通信效率和可靠性。要在6G网络中部署和充分发挥语义通信的潜力,需要一种能够有效处理和利用语义信息的新技术。提出了一种基于图推理和联邦学习的6G网络语义通信新框架,框架结合了图推理技术,例如图神经网络和知识图嵌入,以实现对大规模和复杂语义知识库的高效且可扩展的推理;框架集成了联邦学习技术,可以跨多个边缘服务器进行协作和隐私保护推理,同时将敏感数据和个人数据保留在边缘服务器上。进行广泛的实验,以评估所提框架在推理准确性、效率和可扩展性方面的性能,并证明其相对于现有方法的优越性。框架在语义通信、图推理和联合边缘计算领域开辟了新的研究方向,对实现6G智能内生的通信网络的愿景至关重要。 展开更多

关键词 智能内生 语义通信 语义认知通信 隐性语义

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面向知识库协同演进的知识通信 被引量：1

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作者 杨旻曦 刘航 +1 位作者 高大化 石光明 《移动通信》 2024年第2期27-33,共7页

面向语义通信中模型化知识库更新的需求,针对庞大而精确的模型参数传输对通信资源和信道条件要求过高的问题,对知识通信问题进行建模和简化,并以此提出一种基于载体数据的知识库协同演进方法。该方法以数据为知识载体,通过基于载体数据... 面向语义通信中模型化知识库更新的需求,针对庞大而精确的模型参数传输对通信资源和信道条件要求过高的问题,对知识通信问题进行建模和简化,并以此提出一种基于载体数据的知识库协同演进方法。该方法以数据为知识载体,通过基于载体数据采样、传输和学习分别实现知识的表述、传输与更新,并以最小化知识差异为目标,使用遗传算法优化载体数据的采样。与基于模型传输方法的对比实验结果表明,本方法只用十分之一的传输量就能实现更低的知识差异,且具有抗噪声能力强、可兼容原有知识和异构知识库的优势。 展开更多

关键词 语义通信 知识库 知识更新 知识通信 遗传算法

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基于语义认知网络的数字孪生网络架构研究 被引量：1

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作者 金冬子 李莹玉 +2 位作者 高大化 石光明 肖泳 《移动通信》 2024年第2期34-40,共7页

数字孪生网络是一种新兴的技术架构,通过对物理网络中的实体进行数字化表示,有望实现物理网络与孪生网络的闭环系统。然而,在传统通信网络框架下仍然难以满足数字孪生网络高保真度、高时效性和高资源利用率等需求。语义认知网络作为一... 数字孪生网络是一种新兴的技术架构,通过对物理网络中的实体进行数字化表示,有望实现物理网络与孪生网络的闭环系统。然而,在传统通信网络框架下仍然难以满足数字孪生网络高保真度、高时效性和高资源利用率等需求。语义认知网络作为一种智能的信息交互范式,侧重对数据含义的理解和处理,可显著提高传输效率和准确性,从而满足数字孪生网络高保真度和高时效性的需求。为此,提出了一种基于语义认知网络的数字孪生网络架构。该架构通过融合语义认知网络,可实现高保真度的孪生体模型构建、网络决策的智能优化以及高效的数据传输。在该架构的基础上,以基于语义认知网络的网络数据增强为案例,验证了语义认知网络可以在模型聚合过程中同时考虑样本数据量和分布相似性,训练得到具备生成高精度合成数据的孪生模型。 展开更多

关键词 数字孪生网络 语义认知网络 数据增强

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煤矿运输系统多元异常图像检测研究

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作者 吕东翰 胡而已 +1 位作者 黄一珀 李汶璋 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期70-78,共9页

煤矿运输系统的异常险情种类繁多、场景多样,煤矿现场异常事故的发生具有偶然性,异常样本的获取其数量远小于正常样本,造成正负样本不平衡。针对上述问题,提出一种基于超球重构数据描述(HRDD)的煤矿运输系统多元异常图像检测方法。在全... 煤矿运输系统的异常险情种类繁多、场景多样,煤矿现场异常事故的发生具有偶然性,异常样本的获取其数量远小于正常样本,造成正负样本不平衡。针对上述问题,提出一种基于超球重构数据描述(HRDD)的煤矿运输系统多元异常图像检测方法。在全卷积数据描述(FCDD)基础上引入图像重构辅助任务,选用均方差损失函数作为图像重构辅助任务的目标函数,将异常图像检测和定位量化为一个不等式约束优化问题。采用无缝融合技术将辅助数据集、异常样本融合到正常样本中,以缩小异常融合样本与正常样本的差异,扩大异常样本总量,平衡异常样本、正常样本的比例。通过多组噪声模拟实验和现场实验证明,以一定概率在抵抗区添加高斯噪声进行增强训练,可提高HRDD模型的抗噪效能、泛化能力、检测准确率等。消融实验结果表明:辅助数据集有效地改善了样本不平衡问题,准确率提高了36.5%;引入图像重构辅助任务可保证深层特征能够准确映射到异常位置,交并比(IoU)提升了33.4%;辅助数据集与图像重构辅助任务之间存在强耦合作用,二者组合使用能进一步激发HRDD算法的性能潜力;添加无缝融合样本、高斯噪声增强等在一定程度上提高了HRDD模型的泛化能力。对照实验结果表明,HRDD算法准确率及IoU均优于其他主流算法,相比FCDD算法,HRDD算法准确率、IoU分别提高了4.6%,7.0%,更适用于煤矿现场。 展开更多

关键词 煤矿运输系统 异常图像检测 全卷积数据描述 超球重构数据描述 HRDD 图像重构 无缝融合技术 高斯噪声增强

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基于时延神经网络的射频功放行为建模的数字预失真

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作者 徐佳伟 李天凯 杨毅民 《空间电子技术》 2024年第6期25-30,共6页

射频放大器作为通信系统中不可或缺的功率器件通常需要兼顾高效率和高线性度的信号传输,工作在邻近饱和点的射频放大器具有较高的效率和不可避免的较差的线性度。提高线性度的一个办法是对输入功放的信号进行预失真,引入和功放相反的预... 射频放大器作为通信系统中不可或缺的功率器件通常需要兼顾高效率和高线性度的信号传输,工作在邻近饱和点的射频放大器具有较高的效率和不可避免的较差的线性度。提高线性度的一个办法是对输入功放的信号进行预失真,引入和功放相反的预失真提高线性度。传统的模拟预失真不能充分考虑到功放的记忆效应,为了解决功放半导体电路在放大信号过程中不可避免地对信号造成高阶非线性失真问题,文章提出了一种基于时延神经网络模型,以此时刻的数据和前两个时刻的数据,并提取其中的高阶非线性用于功放的高阶非线性建模。该模型考虑到功放的记忆效应带来的动态高阶非线性效应。通过对功放的输入输出样本数据集进行非线性拟合,构建四层神经网络,对神经网络进行有监督的训练,然后利用训练后的模型对数据集进行预测。初始数据的归一化均方误差为-21.83 dB,经过预失真模型处理归一化均方误差达到了-37.77 dB,实验结果证明了所提出的模型具有高的线性化能力。 展开更多

关键词 功率放大器 高阶非线性 神经网络 数字预失真 记忆效应

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基于神经网络的垂直过渡电磁行为参数化建模

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作者 李晓鑫 张利东 杨毅民 《空间电子技术》 2024年第6期1-8,共8页

由于电磁信号在垂直过渡结构中的传输特性十分复杂,研究不同多层板之间的匹配尤为重要。随着过渡结构复杂度的提升,电磁仿真所需的时间也大幅增加。为解决上述问题,文章基于神经网络和极点留数法对垂直过渡的电磁行为进行参数化建模,采... 由于电磁信号在垂直过渡结构中的传输特性十分复杂,研究不同多层板之间的匹配尤为重要。随着过渡结构复杂度的提升,电磁仿真所需的时间也大幅增加。为解决上述问题,文章基于神经网络和极点留数法对垂直过渡的电磁行为进行参数化建模,采用全连接神经网络来构建物理参数与垂直过渡结构电磁行为之间的映射关系,以便精准捕捉其复杂的非线性特性。针对随频率变化的S参数数据,引入极点留数法对其进行预处理,将频域数据表示为极点和留数的形式,从而有效降低数据维度与复杂性。实验结果显示,神经网络模型在不同频率下的预测结果与实际数据之间的平均误差小于1 dB,所提出的方法能够准确预测垂直过渡结构的电磁行为。与传统电磁仿真相比,神经网络模型预测效率更高,为复杂电磁系统的建模和后续电路设计优化提供了理论依据。 展开更多

关键词 垂直过渡结构 全连接神经网络 极点留数法 电磁行为

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基于低轨星座的卫星导航增强系统技术研究

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作者 麻军伟 刘若辰 +2 位作者 翟建勇 贺延伟 田宇 《现代导航》 2024年第6期398-403,共6页

不断扩展的导航应用场景对导航系统服务能力提出了更高要求。针对现有卫星导航系统及其增强系统面临的问题,剖析了国内外低轨卫星技术特点及发展趋势,阐述了一种基于低轨星座的卫星导航增强系统架构及原理,针对系统设计中存在的关键技... 不断扩展的导航应用场景对导航系统服务能力提出了更高要求。针对现有卫星导航系统及其增强系统面临的问题,剖析了国内外低轨卫星技术特点及发展趋势,阐述了一种基于低轨星座的卫星导航增强系统架构及原理,针对系统设计中存在的关键技术进行了分析,提出了解决思路和发展建议。 展开更多

关键词 卫星互联网 低轨星座 信号增强 信息增强

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基于区域像素密度星座图的自动调制识别方法

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作者 潘求凯 杨淑媛 冯志玺 《空间电子技术》 2024年第6期9-15,共7页

星座图是调制识别技术中被广泛使用的特征表达方式,目前已经发展出多种针对星座图的增强方法用于提升其表征效果。然而,大部分方法未能准确提取不同星座区域的星座点密度,对不同密度星座簇的对比增强效果有限。为了克服上述缺陷,本文提... 星座图是调制识别技术中被广泛使用的特征表达方式,目前已经发展出多种针对星座图的增强方法用于提升其表征效果。然而,大部分方法未能准确提取不同星座区域的星座点密度,对不同密度星座簇的对比增强效果有限。为了克服上述缺陷,本文提出了一种区域像素密度星座图增强方法,通过统计每个小网格区域的灰度像素密度,更加准确反映不同星座簇的密度。更进一步,通过分段像素阈值对像素值进行重置,提高了增强星座图的视觉对比效果。此外,本文设计了配套的深度特征聚合注意力网络(DFAAN),通过聚合不同层级的语义特征提高了对调制类型判别的鲁棒性。实验结果表明,本文提出的方法即使在具有相偏、频偏以及低信噪比的23种调制方式数据集上,OA比其他方法至少高出11.26%、AA至少高出8.65%、Kappa系数至少高出11.77%。 展开更多

关键词 自动调制识别 区域像素密度星座图 深度特征聚合注意力网络

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基于足部零速约束的行人自主导航微系统设计 被引量：1

19

作者 张旻 耿凯鸽 穆骏 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第5期123-128,共6页

随着智能健康管理水平的提升,对传感装备及其测量精度的技术要求也在不断提高。针对低精度微型惯性测量单元的不足,设计一种可穿戴鞋式的足部约束行人自主惯性导航微系统,分析行人行进过程的足部运动特征,构造基于足部零速约束的滤波算... 随着智能健康管理水平的提升,对传感装备及其测量精度的技术要求也在不断提高。针对低精度微型惯性测量单元的不足,设计一种可穿戴鞋式的足部约束行人自主惯性导航微系统,分析行人行进过程的足部运动特征,构造基于足部零速约束的滤波算法模型,实现行进过程中的自主导航误差连续反馈修正,研制相应的硬件集成微系统并实现算法片上解算输出。多边形路线的行走实验测试结果表明,引入零速修正后的导航算法误差为行走距离的1.6%,导航精度提升约两个数量级。 展开更多

关键词 智能健康管理 微惯性系统 自主式 零速率检测 足部约束

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基于无人机遥感影像的松材线虫病监测方法概述 被引量：17

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作者 李卫斌 安炳贞 +1 位作者 孔玉辉 杜建超 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期21-29,共9页

松树是我国森林资源中重要的组成树种之一,占我国人工林面积的70%以上,但近几年松树资源受外来有害生物松材线虫的侵害,大量松树死亡,给我国林业生产和生态环境造成了巨大的经济损失。鉴于松材线虫病致病力强、发病时间短、传播速度快... 松树是我国森林资源中重要的组成树种之一,占我国人工林面积的70%以上,但近几年松树资源受外来有害生物松材线虫的侵害,大量松树死亡,给我国林业生产和生态环境造成了巨大的经济损失。鉴于松材线虫病致病力强、发病时间短、传播速度快、治理难度大等特点,目前最有效的办法是及时发现和准确定位被松材线虫病感染的疫木并及时处置。人工踏查和卫星遥感在复杂林区监测方面存在局限性。无人机遥感以其实时、低成本和高空间分辨率的优点被广泛应用于农林业低空遥感,目前多使用无人机遥感影像开展松材线虫罹病木监测。笔者全面总结近几年使用人工特征提取算法和深度学习算法在松材线虫病识别领域的相关研究,从准确率、召回率、精确率等指标以及数据集等多方面对各种处理方法进行对比分析。从现有研究成果来看,基于Inceptionv3和AdaBoost算法的检测模型,其泛化能力和识别精度优于其他算法,但基于Faster R-CNN和YOLOv4算法能够识别不同感染阶段的罹病木。通过结合无人机遥感和深度学习算法能监测受害区域染病松树的生长现状和分布情况,为后续罹病木的处理提供了支持。未来,融合深度学习与传统机器学习的优点,结合多传感器的遥感数据协同监测林业病虫害将成为趋势。 展开更多

关键词 林业病虫害 松材线虫 遥感监测 深度学习 无人机影像

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