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传感器网络的可定位性条件(英文)

控制理论与应用 2013年第5期30卷 625-631页

作者：刁英斐付敏跃张焕水山东大学控制科学与工程学院浙江大学控制科学与工程学系纽卡斯尔大学电气工程与计算机科学学院

针对两个节点集合,提出了一组可定位性条件.可定位性条件包含两部分:两个集合之间需要的连接边的数目,以及如何布置这些连接边.本文将每组节点和它们的内部连接边刻画成一个距离图.两个节点集合之间的可定位性判定等同于两个融合图的全... 详细信息

针对两个节点集合,提出了一组可定位性条件.可定位性条件包含两部分:两个集合之间需要的连接边的数目,以及如何布置这些连接边.本文将每组节点和它们的内部连接边刻画成一个距离图.两个节点集合之间的可定位性判定等同于两个融合图的全局刚性测试.针对两个融合图的可定位性,给出了一系列的充要条件.

关键词：传感器网络定位算法图论

使用网络节点信息传递策略的分布式优化新算法

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控制理论与应用 2021年第12期38卷 2001-2009页

作者：马文龙付敏跃张焕水山东大学控制科学与工程学院山东济南250100 纽卡斯尔大学电子工程与计算学院澳大利亚新南威尔士州2308

本文基于统计学习中众所周知的信度传播理论来研究非线性凸优化问题的分布式算法.通过对优化问题中的网络图中节点上和节点之间的计算以及信息传递过程的深入研究,结合信度传播理论得出适合分布式优化算法的信息传递策略.在集中式经典... 详细信息

本文基于统计学习中众所周知的信度传播理论来研究非线性凸优化问题的分布式算法.通过对优化问题中的网络图中节点上和节点之间的计算以及信息传递过程的深入研究,结合信度传播理论得出适合分布式优化算法的信息传递策略.在集中式经典牛顿法和原始对偶方法框架下,所提分布式算法通过网络中的信息传递策略来完成设计.所提的分布式牛顿-拉夫森算法在无圈连通图情形下是集中式牛顿法的分布式实现.所提分布式原始对偶算法在无圈图情形下有集中式原始对偶算法的收敛效果,且对于有圈连通图也有较好的适应性和鲁棒性.仿真实验说明了我们所提信息传递策略和算法的收敛效果和适合的应用场景.

关键词：多自主体系统凸优化牛顿-拉夫森方法原始对偶方法信度传播

基于深度学习的极性电子元器件目标检测与方向识别方法

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自动化学报 2021年第7期47卷 1701-1709页

作者：陈文帅任志刚吴宗泽付敏跃广东工业大学自动化学院广州510006 广东省物联网信息技术重点实验室广州510006 精密电子制造技术与装备国家重点实验室广州510006 广东省离散制造知识自动化工程技术研究中心广州510006 纽卡斯尔大学电气工程与计算机科学学院澳大利亚纽卡斯尔2308

极性电子元器件的类别、方向识别、定位在工业生产、焊接和检测等领域发挥着至关重要的作用.本文首先将极性电子元器件的方向识别问题转化为一个分类问题,然后,采用Faster RCNN(Region convolutional neural network)与YOLOv3方法实现... 详细信息

极性电子元器件的类别、方向识别、定位在工业生产、焊接和检测等领域发挥着至关重要的作用.本文首先将极性电子元器件的方向识别问题转化为一个分类问题,然后,采用Faster RCNN(Region convolutional neural network)与YOLOv3方法实现了极性电子元器件的准确分类、方向识别和精准定位.实验取得良好的效果,两种算法的平均准确率(Mean average precision,mAP)分别达到97.05%、99.22%.此外,我们通过数据集目标框的长宽分布,利用K-means算法对Faster RCNN和YOLOv3的Anchor boxes进行了改进设计,使准确率分别提高了1.16%、0.1%,并提出针对大目标检测的网络结构:YOLOv3-BigObject,在提高准确率的同时,将检测单张图片的时间大幅缩减为原来检测时间的一半,并最终用焊接有元器件的电路板进行检测,得到了很好的实验结果.

关键词：电子制造深度学习方向识别目标检测 Faster RCNN

基于有限时间的扇形界方法的量化估计(英文)

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山东大学学报（理学版） 2012年第1期47卷 55-61页

作者：魏丽张焕水付敏跃山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 纽卡斯尔大学电气工程与计算机科学学院澳大利亚新南威尔士州纽卡斯尔市2308

研究了具有对数量化器的离散时间系统的有限时间量化估计问题。利用扇形界的方法给出了量化误差,进一步设计了有限时间的量化估计器,使得对于由所有的量化新息给出的量化估计误差都在一个有限界之内,并且使得这个界在范数意义下尽可能... 详细信息

研究了具有对数量化器的离散时间系统的有限时间量化估计问题。利用扇形界的方法给出了量化误差,进一步设计了有限时间的量化估计器,使得对于由所有的量化新息给出的量化估计误差都在一个有限界之内,并且使得这个界在范数意义下尽可能的小。最后通过求解一个与量化新息有关的黎卡提方程得到了量化估计器。

关键词：离散时间系统对数量化器量化估计扇形界

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大规模动态系统的分布式状态估计算法

山东大学学报（工学版） 2016年第6期46卷 62-68页

作者：孙一冰付敏跃王炳昌张焕水山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 纽卡斯尔大学电气工程与计算机科学学院广东工业大学自动化学院广东广州510006

主要研究离散时间大规模动态系统的分布式状态估计问题。首先,将系统划分为若干个子系统,基于区域内部量测信息和邻居传递的信息,各子系统利用该算法对本地状态进行估计,降低状态变量的维数、算法的计算复杂度和通信压力。该算法独立运... 详细信息

主要研究离散时间大规模动态系统的分布式状态估计问题。首先,将系统划分为若干个子系统,基于区域内部量测信息和邻居传递的信息,各子系统利用该算法对本地状态进行估计,降低状态变量的维数、算法的计算复杂度和通信压力。该算法独立运行,并且平行运行该算法可以有效减少整体运行时间。通过减弱约束条件,利用数学归纳法证明由该算法得到的估计误差协方差和预测误差协方差矩阵正定。根据系统能观测性秩判据和不等式技巧,证明误差协方差矩阵有上界,并且上界是有界的,保证该算法在应用中的可行性。最后通过仿真研究,验证主要结论。

关键词：状态估计电力系统动态系统分布式估计最大后验估计

Modic改变对破裂型腰椎间盘突出后重吸收的影响

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作者：付敏成都体育学院

学位级别：硕士

国有企业作为“特殊市场主体”:事实、理论与政策

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河北学刊 2024年第1期44卷 147-156页

作者：付敏杰中国社会科学院经济研究所

国有企业具有其特殊性,与作为一般市场主体的私人企业有本质区别,故不能用私人企业标准去评估、判断国有企业,这使得其实质性地成为“特殊市场主体”。从分析“国有企业为什么存在”的理论元问题入手,才能理解和把握国有企业改革方向从... 详细信息

国有企业具有其特殊性,与作为一般市场主体的私人企业有本质区别,故不能用私人企业标准去评估、判断国有企业,这使得其实质性地成为“特殊市场主体”。从分析“国有企业为什么存在”的理论元问题入手,才能理解和把握国有企业改革方向从“现代企业制度”向“中国特色现代企业制度”转变的关键逻辑。当前国有企业存在的“盈利悖论”,来源于国有企业市场化改革过程,特别是1990年代的“国退民进”改革和21世纪的国有经济战略性重组,让国有经济聚焦特定范围、特定领域,平台特征增强,企业数量减少,盈利能力逐步改善。但国有企业“不是什么赚钱干什么”,而是必须面向国家战略性布局与整体需要。国有企业的典型“特殊市场主体”特征表现为有限营利性、经济事业性、国家使命性三个方面。“特殊市场主体”发生在特定发展阶段,具有法定性和有限性,体现竞争中性,受到诸多限定。面向未来,国有企业作为“特殊市场主体”的法定性有待提高,国际化程度需不断加强。

关键词：国有企业特殊市场主体中国特色现代企业制度

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基于深度学习的地震初至数据自动拾取研究

基于深度学习的地震初至数据自动拾取研究

作者：付敏天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

近年来,深度学习方法在地震学领域的应用逐渐受到关注,传统的地震震相拾取方法存在过多专家参与的过程,导致拾取结果因不同专家的经验不同而具有主观性和耗时性的问题。深度学习方法在地震数据处理中具有很大的潜力,可以通过学习大量地... 详细信息

近年来,深度学习方法在地震学领域的应用逐渐受到关注,传统的地震震相拾取方法存在过多专家参与的过程,导致拾取结果因不同专家的经验不同而具有主观性和耗时性的问题。深度学习方法在地震数据处理中具有很大的潜力,可以通过学习大量地震数据的特征来自动拾取地震初至波的到时,从而提高准确性、高效性和客观性。本文深入调研了初至拾取方法及其研究现状,包括传统的初至拾取方法和基于机器学习的初至拾取方法。此外,概述了初至波以及神经网络的相关理论基础知识。然后,基于深度学习提出了一种两阶段混合拾取模型,分两步进行震相拾取。第一步基于卷积神经网络构建CNGNet模型检测并拾取地震事件;第二步基于循环神经网络构建GPk Net模型并引入自注意力机制,对检测到的地震事件进行P波与S波到时的精确拾取。与应用较为广泛的模型进行对比,结果表明本网络模型在训练集和测试集上整体表现最优,模型效果最好,证明了网络模型初至拾取的准确性与有效性。最后,对CNGNet+GPk Net模型进行改进,先在事件拾取阶段引入残差结构并提出R-CNGNet模型;后在到时拾取阶段基于U形结构提出ST-UNet模型并引入了Swin Transformer模块进行地震事件波形的精确拾取。使用该模型检测地震事件并从连续波形中进行到时拾取,结果表明,改进的模型在性能、精度上均优于其他算法。在真实的地震数据集上进行了实验和评估,结果表明所提出的基于深度学习的两阶段混合方法在地震事件和噪音拾取以及P波和S波到时提取方面取得了显著的性能提升。该方法的应用具有重要的地震监测和地震学研究价值,为地震预警和地质勘探等领域提供了有效的技术支持。

关键词：深度学习初至波到时拾取两阶段拾取

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单相激励电容式时栅角位移传感器研究

仪器仪表学报 2024年第1期45卷 130-137页

作者：高忠华胡帅汪强付敏冯济琴重庆理工大学机械工程学院重庆400054 重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心重庆400054 重庆理工大学时栅传感及先进检测技术重庆市重点实验室重庆400054

针对现有多相激励时栅角位移传感器在小体积时无法设置更多极对数进一步提升稳定性,导致精度和动态性能指标无法得到提升等问题,提出一种单相激励电容式时栅角位移测量方法。该方法采用单相激励耦合成四路空间正交的驻波信号,通过电路... 详细信息

针对现有多相激励时栅角位移传感器在小体积时无法设置更多极对数进一步提升稳定性,导致精度和动态性能指标无法得到提升等问题,提出一种单相激励电容式时栅角位移测量方法。该方法采用单相激励耦合成四路空间正交的驻波信号,通过电路实现行波构造,从而实现角位移测量。文中介绍了多相激励时栅传感器存在的问题、单相激励时栅的测量原理,完成了传感器样机的研制,并通过实验验证该原理的有效性。实验结果表明,相同尺寸和相同电极数量情况下,单相激励传感器的精度和动态性能指标优于多相激励传感器,单相激励传感器精度为±20″,稳定性为10″,400 rpm转速下速度波动为±1.25%,跟随误差为±2.5″,满足直驱电机的使用要求。

关键词：电容式时栅单相激励多相激励角位移传感器行波构造