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相干光通信消相位模糊载波同步算法

光学学报 2024年第5期44卷 77-85页

作者：李华贵李少波刘旭超马树泉中国电子科技集团公司第五十四研究所光通信研发中心河北石家庄050081 河北省光子信息技术与应用重点实验室河北石家庄050081

相针对基于相位增量的M次方载波同步算法存在的相位模糊问题,分析了相位模糊与系统调制参数之间的关系,并通过对帧同步过程进行改进,实现了载波同步相位模糊的消除。分别基于OptiSystem和集成相干光通信收发机搭建了空间相干光通信仿真... 详细信息

相针对基于相位增量的M次方载波同步算法存在的相位模糊问题,分析了相位模糊与系统调制参数之间的关系,并通过对帧同步过程进行改进,实现了载波同步相位模糊的消除。分别基于OptiSystem和集成相干光通信收发机搭建了空间相干光通信仿真系统和实验系统,并利用所提的消相位模糊载波同步算法对接收信号进行了处理。仿真和实验结果表明,所提出的消相位模糊载波同步算法频偏补偿和相差补偿范围不受系统调制速率、调制阶数的约束,具有更好的应用前景。

关键词：光通信相干光通信相干探测载波同步消相位模糊帧同步

基于改进北方苍鹰优化随机配置网络的网络流量预测模型

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计算机工程与科学 2024年第7期 1245-1255页

作者：王堃李少波何玲周鹏贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学机械工程学院

网络流量预测作为一种关键技术，能帮助实现网络资源的合理分配、优化网络性能以及提供高效的网络服务。随着网络环境的演变和发展，网络流量的多样性和复杂性增加，为了提高网络流量的预测精度，提出了一种基于改进北方苍鹰优化随机配... 详细信息

网络流量预测作为一种关键技术，能帮助实现网络资源的合理分配、优化网络性能以及提供高效的网络服务。随着网络环境的演变和发展，网络流量的多样性和复杂性增加，为了提高网络流量的预测精度，提出了一种基于改进北方苍鹰优化随机配置网络(CNGO-SCN)的网络流量预测模型。随机配置网络作为一种具有监督机制的增量式模型，在解决大规模数据回归和预测问题方面具有良好的优势。但是，一些超参数的选择影响了随机配置网络的准确性。针对这一问题，利用北方苍鹰算法对影响随机配置网络性能的正则化参数和比例因子进行优化，得到最佳数值。而北方苍鹰算法由于初始种群的随机分布导致种群个体质量不佳，因此引入混沌逻辑映射提升初始解的质量。将优化后的模型应用于英国学术网、欧洲某城市核心网网络流量数据集和合作企业搭建的网络协同制造云平台交换机接口的真实流量数据集，并与多种神经网络模型进行对比，以验证所提模型的网络流量预测能力。实验结果表明，该模型对比其他神经网络模型具有更高的预测精度，在实际应用场景中处理复杂数据时具备更加优秀的预测能力，该模型的预测误差下降了0.9%～99.7%。

关键词：网络流量预测随机配置神经网络北方苍鹰优化算法混沌逻辑映射

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基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展

计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 774-790页

作者：李键李华胡翔坤李少波乔静贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 清华大学机械工程系北京100084 新疆科技学院信息科学与工程学院新疆库尔勒841000

随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别... 详细信息

随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显。以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法。探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题:对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型。随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果。最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考。

关键词：计算机视觉深度学习图像处理表面缺陷检测

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湖湘汉字文创设计的价值、现状与发展路径

文艺论坛 2024年第2期 94-100页

作者：李少波周洲刘颖湖南师范大学

湖湘汉字文创设计以湖湘文化为底蕴，巧妙运用汉字形、音、义三位一体的特殊属性，建构出连通汉字文化意蕴与产品创意的路径，展现出湖湘精神可视化转译的文化传播和文旅市场营销价值。然而，作为新兴的文创设计方向，汉字文创面临着产... 详细信息

湖湘汉字文创设计以湖湘文化为底蕴，巧妙运用汉字形、音、义三位一体的特殊属性，建构出连通汉字文化意蕴与产品创意的路径，展现出湖湘精神可视化转译的文化传播和文旅市场营销价值。然而，作为新兴的文创设计方向，汉字文创面临着产品转化难度大、研发主体创新意识不足、知识产权保护制度不完善等挑战。研究从提炼汉字特质、丰富设计内涵、应用数字技术、保护知识产权、培养综合型人才等角度出发，突破现实困境，探索湖湘汉字文创设计未来的发展路径，以汉字文创形塑时代精神，阐释时代强音。

关键词：汉字文创湖湘文化文创设计汉字产品产业发展

来源：博看期刊

基于多注意力机制与编译图神经网络的高光谱图像分类

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农业机械学报 2024年第3期55卷 183-192,212页

作者：孙杰杨静丁书杰李少波胡建军贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 南卡罗莱纳州大学计算机科学与工程系哥伦比亚29208

针对高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)分类研究中小样本学习时,无法达到理想分类效果的问题,以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Mul... 详细信息

针对高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)分类研究中小样本学习时,无法达到理想分类效果的问题,以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Multiple mixed attention convolutional neural network,MCNN)与编译图神经网络(Compiled graph neural network,CGNN),在学习样本有限的情况下,其能有效保留HSI的光谱与空间信息。引入的图编码器与图解码器可以有效地映射不规则的HSI地物类别特征信息。设计的多注意力机制可以重点关注一些重要的空间像素特征。研究了不同训练样本下对不同算法学习示例分类的影响,在公共数据集Botswana(BS)的实验表明,本文方法比CEGCN(CNN-enhanced graph convolutional network)、WFCG(Weighted feature fusion of convolutional neural network)算法总体分类精度(Overall classification accuracy,OA)分别高2.72、3.86个百分点。同样在IndianPines(IP)数据集上仅用3%训练样本数据的实验结果显示,本研究方法比CEGCN与WFCG算法的OA分别高0.44、1.42个百分点。说明本研究提出的方法不仅对HSI具有良好的空间与光谱信息感知能力,而且在微小学习数据下仍然表现出强有力的分类准确性。

关键词：高光谱图像分类图神经网络注意力机制超像素分割

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CO_(2)−荷载耦合作用下煤体细观统计损伤本构模型及验证

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煤炭学报 2024年第6期49卷 2630-2642页

作者：王磊陈礼鹏谢广祥范浩李少波邹鹏张宇安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001

CO_(2)吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性,对CO_(2)封存的长期安全性提出挑战,明确CO_(2)劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO_(2)吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算... 详细信息

CO_(2)吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性,对CO_(2)封存的长期安全性提出挑战,明确CO_(2)劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO_(2)吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算公式,并重点考虑了压密段的影响,分段建立了CO_(2)作用下煤体的细观统计损伤本构方程,明确了模型各参数的确定方法。最后通过CT扫描实验系统、MTS 816实验系统确定了本构模型参数,并采用自主研制的气−固耦合实验系统对不同CO_(2)压力下煤体进行了单轴压缩实验,验证了模型的合理性。研究结果表明:①基于CT扫描获取的裂隙率和运用Weibull分布理论分别定义了吸附和受载作用下的损伤变量,结合损伤理论进一步得到二者耦合作用下的总损伤变量,并建立了细观统计损伤本构模型;②基于CT扫描技术的裂隙三维重构真实反映了CO_(2)作用前后裂隙扩展特征,CO_(2)压力越高,裂隙扩展越充分,煤样三维裂隙参数和损伤变量越大,所形成的空间裂隙网络越复杂;③CO_(2)对煤体力学性质劣化作用显著,煤体的抗压强度与弹性模量随CO_(2)压力增加分别降低了49.78%和22.63%,CO_(2)对煤体的溶胀效应、塑化效应和气楔效应的综合作用导致了力学参数的降低;④建立的CO_(2)作用下煤体细观统计损伤模型理论曲线与单轴实验曲线具有较高的吻合度,说明损伤本构模型能够较好地反映出CO_(2)对煤体力学特性的损伤劣化作用,体现了损伤本构模型及模型参数确定方法的合理性与适用性。

关键词： CO_(2)地质封存本构模型损伤变量力学特性裂隙演化

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基于轻量化卷积神经网络的番茄叶片病害识别

江苏农业科学 2024年第11期52卷 225-231页

作者：郑超杰李少波蒲睿强张涛贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

传统的卷积神经网络在番茄叶部病害识别中存在结构复杂、参数庞大等问题,导致难以在移动设备上实现良好的应用效果。因此,提出一种基于轻量化卷积神经网络的番茄叶片病害识别方法。首先,将番茄叶片病害图片进行数据增强扩充,保证数据分... 详细信息

传统的卷积神经网络在番茄叶部病害识别中存在结构复杂、参数庞大等问题,导致难以在移动设备上实现良好的应用效果。因此,提出一种基于轻量化卷积神经网络的番茄叶片病害识别方法。首先,将番茄叶片病害图片进行数据增强扩充,保证数据分布均匀;其次,绘制MobileNet v3模型基于扩充数据集tomato2的敏感度分析曲线图,根据敏感度分析曲线图对模型的输出通道数进行裁剪,构建轻量化卷积神经网络模型MobileNet v3-Prune;最后,运用4种卷积神经网络及其对应的轻量化模型对番茄叶片病害图片训练进行试验对比。结果表明,MobileNet v3-Prune对番茄叶片病害识别性能最佳,在测试集上的平均识别准确率达到了99.60%,模型权重仅为3.69 MB,单张图片识别时间为12.13 ms。本研究结果可以为移动设备上的番茄叶片病害识别应用的实现提供理论支持。

关键词：番茄叶片病害数据增强 MobileNet v3 敏感度分析轻量化模型

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因果学习方法和应用概述

计算机工程与应用 2024年

作者：龙享福李少波张仪宗杨磊李传江贵州大学机械工程学院贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室

机器学习是人工智能和数据科学的核心所在，被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域；随着机器学习的发展及应用领域的延伸，模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结... 详细信息

机器学习是人工智能和数据科学的核心所在，被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域；随着机器学习的发展及应用领域的延伸，模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结合的方法，可以增强模型的可解释性、解决公平性等问题，其研究已逐渐成为学术界的热点。因此，在介绍因果学习的相关理论知识的基础上，首先根据因果学习所能解决的问题对因果解释、因果监督学习、因果公平、因果强化学习等技术进行了全方位的分析概述。其次，从多角度归纳了因果学习在医学、农业和智能制造等领域的应用。最后，总结了因果学习存在的一些开放性问题和挑战，并给出了未来的研究方向，旨在推动因果学习的不断发展。

关键词：机器学习因果关系因果学理论因果模型因果学习技术因果学习应用

CO-荷载耦合作用下煤体细观统计损伤本构模型及验证

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煤炭学报 2024年

作者：王磊陈礼鹏谢广祥范浩李少波邹鹏张宇安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室

CO2吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性，对CO2封存的长期安全性提出挑战，明确CO2劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO2吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算公式，并重... 详细信息

CO2吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性，对CO2封存的长期安全性提出挑战，明确CO2劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO2吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算公式，并重点考虑了压密段的影响，分段建立了CO2作用下煤体的细观统计损伤本构方程，明确了模型各参数的确定方法。最后通过CT扫描实验系统、MTS 816实验系统确定了本构模型参数，并采用自主研制的气-固耦合实验系统对不同CO2压力下煤体进行了单轴压缩实验，验证了模型的合理性。研究结果表明：(1)基于CT扫描获取的裂隙率和运用Weibull分布理论分别定义了吸附和受载作用下的损伤变量，结合损伤理论进一步得到二者耦合作用下的总损伤变量，并建立了细观统计损伤本构模型；(2)基于CT扫描技术的裂隙三维重构真实反映了CO2作用前后裂隙扩展特征，CO2压力越高，裂隙扩展越充分，煤样三维裂隙参数和损伤变量越大，所形成的空间裂隙网络越复杂；(3)CO2对煤体力学性质劣化作用显著，煤体的抗压强度与弹性模量均随CO2压力增加分别降低了49.78%和22.63%，CO2对煤体的溶胀效应、塑化效应和气楔效应的综合作用导致了力学参数的降低；(4)建立的CO2作用下煤体细观统计损伤模型理论曲线与单轴实验曲线具有较高的吻合度，说明损伤本构模型能够较好地反映出CO2对煤体力学特性的损伤劣化作用，体现了损伤本构模型及模型参数确定方法的合理性与适用性。研究结果对实现二氧化碳安全地质封存以及“双碳”目标具有一定理论意义。

关键词： CO 地质封存本构模型损伤变量力学特性裂隙演化