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基于特征解耦的SAR图像舰船检测蒸馏

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 171-179页

作者：罗杨卞春江陈红珍中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统综合电子与信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

目前,基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测方法受到广泛关注。但因为模型参数量大、运算内存高等问题限制了其实际应用。通过学生网络模仿教师网络,知识蒸馏被视作一种高效的模型压缩方法。然而,大部分的知识蒸馏算法只针对常... 详细信息

目前,基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测方法受到广泛关注。但因为模型参数量大、运算内存高等问题限制了其实际应用。通过学生网络模仿教师网络,知识蒸馏被视作一种高效的模型压缩方法。然而,大部分的知识蒸馏算法只针对常见的可见光图像任务,将其直接应用到复杂的SAR图像舰船目标检测上性能表现不佳。通过分析,出现上述性能不佳现象有以下两个原因:(1)前景背景面积严重失衡;(2)缺乏对前景和背景像素的关系建模。针对上述问题,提出基于解耦特征的拓扑距离知识蒸馏算法。前景和背景解耦蒸馏可以缓解前景背景失衡问题。通过解耦特征拓扑距离蒸馏,学生网络可以从教师网络学习到前景背景之间的关系,增强对背景噪声鲁棒性。实验结果表明,相比许多蒸馏算法,所提出的算法可以十分有效地提升学生网络在SAR图像舰船目标检测精度。比如,基于ResNet18-C4骨干网络的Faster R-CNN模型在HRSID数据集上AP提升6.85个百分点,从31.81%提升到38.66%。

关键词：合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测知识蒸馏特征解耦

基于逆阻型IGCT器件的固态式直流断路器设计及研制

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高电压技术 2024年第2期50卷 551-560页

作者：严鑫余占清屈鲁甘之正任春频曾嵘清华大学电机工程与应用电子技术系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室北京100084 清华四川能源互联网研究院直流研究中心成都610042 清华大学能源互联网创新研究院北京100084

直流系统是支撑高比例新能源接入与灵活高效用能的重要技术方向。固态式直流断路器(solid state DC circuit breaker,SSCB)具有开断速度极快、无电弧、寿命长等优点,在中低压直流系统的故障保护中得到广泛应用。随着电力电子器件的发展... 详细信息

直流系统是支撑高比例新能源接入与灵活高效用能的重要技术方向。固态式直流断路器(solid state DC circuit breaker,SSCB)具有开断速度极快、无电弧、寿命长等优点,在中低压直流系统的故障保护中得到广泛应用。随着电力电子器件的发展,固态式直流断路器的拓扑结构、工作性能也在不断进步。为此基于逆阻型集成门极换流晶闸管(intergated gate commutate thyristor,IGCT),提出了一种新型的固态式直流断路器结构及设计方法,通流支路采用逆阻IGCT反并联结构实现双向通流,缓冲支路采用金属氧化物避雷器(metal oxide varistor,MOV)-电容结构来抑制过电压,吸能支路采用MOV吸收系统能量。进一步地,给出了关键元器件的参数设计方法,并验证了有效性;设计了性能良好的重力热管散热器,单个模块散热功率可达700 W;提出了主被动结合的控保策略,提高断路器的保护性能。最后,研制了固态式直流断路器样机,可用于750 V以内的低压直流系统,额定通流可达2 kA,可在百微秒内开断10 kA故障电流,成本低、体积小、高可靠,具有良好的应用前景。

关键词：直流输配电固态式直流断路器逆阻型IGCT 反并联结构缓冲设计

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基于高光谱深度特征的油菜叶片锌含量检测

农业工程学报 2024年

作者：周鑫王坚赵春江孙俊史磊江苏大学电气信息工程学院江苏大学智能农机装备理论与技术重点实验室省部共建现代农业装备与技术协同创新中心北京市农林科学院信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心

为了实现油菜叶片锌含量的快速无损检测，该研究采用一种基于高光谱成像技术结合深度迁移学习算法的高精度检测方法，通过无土栽培的方式，设置10个不同胁迫类别（2种不同硅浓度环境结合5个不同锌胁迫梯度），获取无硅环境和有硅环境中... 详细信息

为了实现油菜叶片锌含量的快速无损检测，该研究采用一种基于高光谱成像技术结合深度迁移学习算法的高精度检测方法，通过无土栽培的方式，设置10个不同胁迫类别（2种不同硅浓度环境结合5个不同锌胁迫梯度），获取无硅环境和有硅环境中重金属锌胁迫下总计4 000个油菜叶片样本。利用高光谱成像设备采集油菜叶片样本高光谱图像信息，并将整个叶片作为感兴趣区域获取其平均光谱信息。通过对比不同预处理后光谱对硅作用下油菜叶片锌含量预测性能，确立标准正态变量变换（standard normalized variable,SNV）算法作为最佳预处理方法，并对SNV处理的光谱数据进行进一步分析。利用堆叠自编码器（stacked auto-encoder,SAE）对预处理后的最佳光谱数据进行降维，并与传统的降维算法进行比较。最后，对最优SAE深度学习网络进行迁移学习，得到迁移堆叠自编码器（transfer stacked auto-encoder,TSAE）模型，验证无硅环境和有硅环境中深度学习模型之间的可迁移性。结果表明，基于SAE提取深度特征的支持向量机回归（support vector machine regression,SVR）模型对无硅环境或有硅环境中油菜叶片中锌含量的预测效果较好。无硅环境和有硅环境中所建立的SNV-SAE-SVR模型性能较佳，预测集的决定系数（Rp2）、均方根误差（RMSEP）和相对分析误差（RPD）分别为0.850 7、0.034 66 mg/kg和2.607,0.876 6、0.028 54 mg/kg和2.732。此外，基于T-SAE提取深度特征的SVR模型能有效实现无硅环境和有硅环境中锌含量的预测，最佳SNV-T-SAE-SVR模型预测集的Rp2、RMSEP和RPD分别为0.881 0、0.027 48 mg/kg和2.966。研究结果表明，深度迁移学习方法结合高光谱成像无损检测技术能够有效实现油菜叶片锌含量检测。

关键词：无损检测重金属硅环境深度学习迁移学习高光谱图像

接纳与承诺疗法对痛性糖尿病周围神经病变患者疼痛及负性情绪的影响研究

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接纳与承诺疗法对痛性糖尿病周围神经病变患者疼痛及负性情绪的影...

作者：朱春江长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:探讨基于接纳与承诺疗法的护理干预在痛性糖尿病周围神经病变患者疼痛及负性情绪方面的临床护理效果。方法:1.研究对象及分组将2023年1月至2023年8月就诊于长春市某三级甲等医院内分泌科的108例痛性糖尿病周围神经病变患者随机分... 详细信息

目的:探讨基于接纳与承诺疗法的护理干预在痛性糖尿病周围神经病变患者疼痛及负性情绪方面的临床护理效果。方法:1.研究对象及分组将2023年1月至2023年8月就诊于长春市某三级甲等医院内分泌科的108例痛性糖尿病周围神经病变患者随机分为对照组和干预组,每组各54例。2.干预措施对照组采用常规护理措施;干预组在对照组的基础上实施基于接纳与承诺疗法的护理。共进行8次接纳与承诺疗法干预,每次30min,每周2次,持续4周。3.评价指标两组患者在入组前和干预结束后填写一般情况调查表、中文版简易慢性疼痛接受问卷(CPAQ-8-C,Chinese version of Chronic Pain Acceptance Questionnaire-8)、疼痛数字评价量表(NRS,Numerical Rating Scales)、糖尿病痛苦量表(DDS,Diabetas Distress Scales)和抑郁-焦虑-压力量表(21-Item depression anxiety stress Scales,DASS21)。研究者在干预前后收集患者的血糖指标。4.统计学方法采用SPSS26.0对数据进行分析。计数资料采用构成比进行统计描述,组间比较采用卡方检验。计量资料进行正态检验,满足正态分布时用均数±标准差表示,组间比较采用独立样本t检验,组内比较采用配对样本t检验。当不满足正态条件时用中位数与四分位数间距[M(P25,P75)]表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验,组内比较采用Wilcoxon符号秩和检验进行分析。结果:1.两组患者干预前一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05),表明资料具有可比性。2.疼痛数字评分比较干预前,干预组和对照组的NRS得分分别为2(1,3)和2(1,4),两者相比没有统计学意义(P>0.05);干预后,干预组的NRS得分为0(0,1),与干预前相比,有统计学意义(P0.05);干预后,干预组的CPAQ-8-C总分为34.889±4.205,与干预前相比,有统计学意义(P0.05);干预后,干预组的DDS总分为25(22,28),与干预前相比,有统计学意义(P0.05);干预后,干预组的DASS-21总分为7(5,8),与干预前相比,有统计学意义(P0.05)。干预前,干预组和对照组的餐后2h血糖分别为13.676±3.166和13.035±3.883,两者相比没有统计学意义(P>0.05);干预后,干预组的餐后2h血糖为10.326±2.265,与干预前相比,有统计学意义(P<0.05),对照组的餐后2h血糖为10.048±1.630,与干预前相

关键词：接纳与承诺疗法痛性糖尿病周围神经病变疼痛负性情绪

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全局-局部特征融合的人体姿态估计算法

电子测量技术 2024年第10期47卷 115-125页

作者：毛琳任春贺杨大伟大连民族大学机电工程学院大连116600

针对现有人体姿态估计算法存在因骨干网络特征提取不充分,导致关键点特征信息丢失的问题,提出一种结合全局-局部特征融合模块的人体姿态估计网络模型(GLF-Net)。为了在特征提取阶段获得高质量的特征图,该算法从全局特征和局部特征出发,... 详细信息

针对现有人体姿态估计算法存在因骨干网络特征提取不充分,导致关键点特征信息丢失的问题,提出一种结合全局-局部特征融合模块的人体姿态估计网络模型(GLF-Net)。为了在特征提取阶段获得高质量的特征图,该算法从全局特征和局部特征出发,对骨干网络ResNet-50进行改进,分别设计了全局极化自注意力模块和局部深度可分离卷积模块。同时采用并行的结构方式将融合了全局位置信息和局部语义信息特征的模块嵌入到骨干网络的Bottleneck层中,既能增强原骨干网络的特征提取能力,又为后续的Transformer网络提供有效的全局和局部特征输入,进而提高姿态关键点检测的性能。在公开人体姿态估计数据集COCO 2017上和MPII数据集上分别进行模型测试,该算法性能与与基准算法(Poseur)相比,姿态关键点的平均准确度(AP)提升了2.1%,平均召回率(AR)提升了1.5%,正确估计关键点比例(PCKh@0.5)最高达到90.6。实验结果表明,所提算法在姿态估计精度上优于现存同类方法,可以明显提高人体姿态关键点的定位准确度。

关键词：人体姿态估计特征提取全局极化自注意力局部深度可分离卷积全局-局部特征融合

星载微波部件微放电阈值的改进多粒子蒙特卡罗计算方法

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高电压技术 2024年第4期50卷 1752-1759页

作者：张娜曹猛王瑞白春江崔万照中国空间技术研究院西安分院空间微波通信全国重点实验室西安710100 西安交通大学电信学部电子科学与工程学院电子物理与器件教育部重点实验室西安710049

星载微波部件的微放电效应是导致航天器谐振类设备失谐、噪声电平抬高、输出功率下降,甚至影响通信信道乃至整个微波传输系统彻底失效的瓶颈问题之一。在设计阶段对星载微波部件微放电效应进行精准的评估是减少地面反复试验,避免延误研... 详细信息

星载微波部件的微放电效应是导致航天器谐振类设备失谐、噪声电平抬高、输出功率下降,甚至影响通信信道乃至整个微波传输系统彻底失效的瓶颈问题之一。在设计阶段对星载微波部件微放电效应进行精准的评估是减少地面反复试验,避免延误研制周期的重要手段。为了进一步改善现有蒙特卡洛方法的计算准确度问题,文中提出了一种精度更高的计算星载微波部件微放电阈值的蒙特卡罗方法,该方法对参与微放电过程的初始电子进行了动态调整,采用四阶龙格-库塔法推进微波部件中电子的运动轨迹,基于Furman模型描述电子与微波表面相互作用的二次电子发射过程,按照碰撞电子产生的实际二次电子个数及对应能量参与碰撞时刻后的微放电过程,该多粒子-多碰撞过程更加客观、准确地表征了微放电效应发生的物理过程。以平板传输线和同轴传输线为例,文中所提出的方法相对于已有的蒙特卡罗方法计算精度显著提升,同时计算效率优于商用CST的粒子模拟结果。

关键词：微放电二次电子发射蒙特卡罗方法阈值微波部件

主动性人格对员工任务绩效和组织公民行为的影响机制研究

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管理评论 2024年第1期36卷 188-200页

作者：陈亚硕杨春江中山大学管理学院广州510275 西北大学经济管理学院西安710127

基于社会交换理论,本研究构建了一个有调节的中介模型,具体探讨主动性人格与任务绩效和组织公民行为(organizational citizenship behavior,OCB)的关系,以及此关系中领导-成员交换(leader-member exchange,LMX)的中介作用和仁慈领导的... 详细信息

基于社会交换理论,本研究构建了一个有调节的中介模型,具体探讨主动性人格与任务绩效和组织公民行为(organizational citizenship behavior,OCB)的关系,以及此关系中领导-成员交换(leader-member exchange,LMX)的中介作用和仁慈领导的调节作用。本研究开展了两个调查研究:研究一通过网络调研平台收集了200名来自不同行业和企业的员工样本;研究二通过多源、多时点的现场调查,获得了来自44名主管和206名员工的配对数据。结构方程模型的分析结果显示:①员工的主动性人格对其任务绩效和OCB具有正向影响,LMX在其中起到了中介作用;②仁慈领导负向调节LMX与任务绩效和OCB的关系,即领导越仁慈,LMX与任务绩效和OCB的正向关系越弱。研究结论为更全面和辩证地认识仁慈型领导提供了新思路和有益启示。

关键词：主动性人格领导成员交换任务绩效组织公民行为仁慈型领导