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基于SIW的波束可重构漏波天线研究

基于SIW的波束可重构漏波天线研究

作者：杨炜毅电子科技大学

学位级别：硕士

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含时延和丢失数据不确定系统的FIR滤波器

控制与决策 2024年第1期39卷 137-142页

作者：朱亚萌赵顺毅栾小丽刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对状态空间模型中存在服从伯努利分布的时延和随机观测丢失的情况,基于极大似然法则,分别设计有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)滤波器的慢速率批处理形式和快速率迭代形式.首先,将时延和数据丢失情况下的模型表述为服从伯... 详细信息

针对状态空间模型中存在服从伯努利分布的时延和随机观测丢失的情况,基于极大似然法则,分别设计有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)滤波器的慢速率批处理形式和快速率迭代形式.首先,将时延和数据丢失情况下的模型表述为服从伯努利分布的概率线性函数;然后,通过极大似然处理从而得到所提出极大似然FIR算法;最后,将在相同条件下的极大似然FIR估计、改进型卡尔曼滤波以及无偏FIR估计3种滤波方法进行对比,从估计误差、均方根误差和不确定性影响等角度进行比较分析.实验部分通过3-DOF直升机模型仿真,可发现所提出极大似然FIR估计方法在处理时延和数据丢失问题时更加有效,鲁棒性更高.

关键词：状态估计时延和数据丢失伯努利分布卡尔曼无偏FIR 极大似然FIR

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OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

作者：苟毅重庆理工大学

学位级别：硕士

随着科技的不断发展,电子产品已成为人们生活中不可或缺的物品。对电子产品的高强度使用已经成为常态,伴随而来的眼部疾病患病率也日益增长。OCT视网膜层的厚度及形状作为眼科疾病和其他系统疾病的关键指标,准确的分割出OCT视网膜层结... 详细信息

随着科技的不断发展,电子产品已成为人们生活中不可或缺的物品。对电子产品的高强度使用已经成为常态,伴随而来的眼部疾病患病率也日益增长。OCT视网膜层的厚度及形状作为眼科疾病和其他系统疾病的关键指标,准确的分割出OCT视网膜层结构变得刻不容缓。目前的OCT视网膜图像分割算法,忽略了OCT图像边界不明显导致的分割精度不高的问题,从而使得分割结果的准确率降低。并且没有考虑医学领域带标签数据较少的问题,缺乏对无标签数据的有效利用和研究,制约了算法鲁棒性的提升。本文针对以上问题进行了研究,具体研究内容如下:(1)提出了一种基于深度学习的OCT图像视网膜层识别方法---多通道UNet模型,用于提升OCT图像各个层次的分割精度。该模型使用多通道结构单独提取特征并改进UNet网络,增强模型对每个类别识别的鲁棒性。同时,多通道UNet模型精细化提取各层次的结构特征,并在融合时使用m Io U系数作为层结构边缘优化的判断指标,从而提升了整体和局部分割的准确率以及边界的精细度。通过实验验证,该方法较改进之前在总体得分上提升了0.05。(2)提出一种充分利用无标签数据的方法,扩充模型可学习的特征量。首先在少量的有标签数据集上训练教师模型,使用教师模型对更多的没有标记的数据生成伪标签;然后使用信息熵对伪标签数据计算混乱程度,将混乱程度近似等价为数据的难易程度;最后将具有难易梯度的伪标签数据进行渐进式自训练,在该自训练的过程中结合婴儿步调式课程学习模式,最大化挖掘无标签数据集的潜力。本文通过实验验证,该方法在多个模型的实验中可以使Dice系数平均降低0.008。(3)提出了一种针对OCT图像边界精细化分割并提取的方法,通过设计一种更加关注图像整体信息的模型用于分割OCT图像的边界。同时,设计边界损失函数,以边界线的拟合程度作为损失,进一步约束边界线的误差,最后将提取出来的边界线与前期模型的分割结果拟合。实验结果验证该方案在一定程度上可以降低由于数据边界不明显产生的误差。本文通过在多个模型上实验发现,该方法可使边界误差系数平均降低0.075。

关键词： OCT图像分割 UNet 自训练课程学习

一种基于任务级别流形的两阶段小样本学习模型

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一种基于任务级别流形的两阶段小样本学习模型

作者：余思毅吉林大学

学位级别：硕士

小样本学习旨在利用有限的数据获取新的能力。在图片分类领域,大多数小样本模型依赖预训练的骨干网络作为特征提取器,将图片转换为高维嵌入(特征向量)。然而,同一特征空间并不适用于不同的小样本任务进行分类决策。现有的模型要么利用... 详细信息

小样本学习旨在利用有限的数据获取新的能力。在图片分类领域,大多数小样本模型依赖预训练的骨干网络作为特征提取器,将图片转换为高维嵌入(特征向量)。然而,同一特征空间并不适用于不同的小样本任务进行分类决策。现有的模型要么利用小样本任务中的少量标记数据进行有限轮次的反向传播,以修正嵌入;要么在预训练阶段使用更深的骨干网络来增强表示学习。然而,这些方法都无疑增加了模型的复杂度,降低其快速适应能力。骨干网络是利用大量标注数据训练得到。大类别的预训练任务导致其形成的特征空间维度远高于小样本任务实际需求。尽管高维空间有助于捕捉多样化特征,但并非所有特征维度都与当前任务相关,因为预训练任务与小样本任务的类别是不相交的。在同类间数据稀少、缺乏相互印证的情况下,无关的特征维度会成为噪音。同时,高维空间本身就难以进行模式识别。因此,本文的核心思想是利用流形学习微调高维特征空间并移除无用特征,从而获得任务级别特征表示,在此基础上,进行分类。基于上述挑战和认识,本文工作如下:(1)提出一种两阶段小样本学习模型,分为骨干网络预训练阶段和小样本任务适应阶段。预训练阶段:采用全分类和元学习训练方法,使模型获得通用特征提取能力,并熟悉小样本任务设置。小样本任务适应阶段:利用流形学习,基于小样本任务本身的拓扑结构,移除无用的干扰特征。从而,在可靠的任务级别流形基础上,做出稳健决策。(2)提出一种有效的方式,利用支持集数据构建虚拟标记样本(流形支持点)。在流形学习过程中注入监督信息,以利用有限的标记数据构建连贯的邻域,辅助流形学习。(3)在实验验证中,提出一种新的支持集不平衡程度设置方式:即从某一概率分布中抽样支持集各类别的数据量,通过控制概率分布均值和方差的方式,约束支持集的数据量和不平衡程度。在Mini Image Net、Tiered Image Net、CUB等数据集上,验证了模型在不平衡情况的表现。在小样本任务中,模型不需要捕捉图片所有信息,只需保留能够区分不同类别且具有显著影响的特征。本文通过流形学习,挑选本质特征,并利用支持集的监督信息,引导无监督的流形学习过程。实验结果表明,本文提出的方法能够有效处理支持集不平衡程度加剧、噪音增大的小样本任务。

关键词：计算机视觉小样本学习任务级别流形流形支持点无监督

基于定性比较分析的公安派出所民警工作投入影响因素及提升对策研究

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基于定性比较分析的公安派出所民警工作投入影响因素及提升对策研...

作者：李昊毅中国人民公安大学

学位级别：硕士

“求木之长者,必固其根本。”公安派出所工作是公安工作的根基。推动公安工作高质量发展,强基固本至关重要。公安派出所的工作成效直接关系到基层社会治理的效能。公安派出所民警工作投入是指公安派出所民警为了完成新时代公安工作的使... 详细信息

“求木之长者,必固其根本。”公安派出所工作是公安工作的根基。推动公安工作高质量发展,强基固本至关重要。公安派出所的工作成效直接关系到基层社会治理的效能。公安派出所民警工作投入是指公安派出所民警为了完成新时代公安工作的使命任务,实现个人的价值追求,积极忘我地将自身投入到公安派出所工作中的思想和行为状态,其内容结构包括奉献精神、精神专注、工作活力三个维度。公安派出所民警工作投入水平直接影响公安派出所工作的质量和效率,研究公安派出所民警工作投入对于提高公安基层工作水平、基层社会治理效能具有现实意义。工作投入在组织行为学和人力资源管理学领域已经有了比较成熟的研究成果,但在公安学领域,特别是对公安派出所民警工作投入的研究还比较匮乏。本研究以公安派出所民警工作投入为研究对象,结合人力资源管理学、公安学、思想政治教育等多学科理论、视角和方法开展研究;通过定性比较分析(QCA)探索公安派出所民警工作投入各条件变量的相对重要程度以及对结果变量的协同作用机制,能够有效弥补传统定性和定量研究方法的不足,使所提对策更具有实效性和指导意义。论文正文共有五个章节,第一章是绪论部分,介绍研究背景和意义,梳理有关文献,交代研究思路、方法和创新点。第二章是基本问题概述部分,界定工作投入概念并分析其内容结构,在此基础上结合公安派出所工作特点界定公安派出所民警工作投入的概念并分析其内容结构;同时,对本研究的理论基础即马克思主义精神动力理论、习近平总书记关于奋斗精神的重要论述进行概述。第三章是研究设计部分,介绍了QCA方法并分析运用QCA研究公安派出所民警工作投入影响因素的优势和可行性;根据有关模型和理论,结合公安派出所民警工作投入的内容结构和公安派出所工作的特点,从个人、工作、组织层面选取职业使命感、工作满意度、工作过载、工作家庭冲突、互动公平、变革型领导六种影响因素作为条件变量,并据此设计所需问卷、收集数据并检验问卷的信效度。第四章是定性比较分析部分,通过QCA对公安派出所民警工作投入影响因素进行组态研究并得出启示。第五章是对策研究部分,根据QCA所得出的启示,围绕公安派出所民警工作投入的内容结构,探索公安派出所民警工作投入的有效提升策略。

关键词：定性比较分析公安派出所民警工作投入影响因素思想政治工作

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商业健身俱乐部自然运动课程创编及实证研究

商业健身俱乐部自然运动课程创编及实证研究

作者：张潇毅首都体育学院

学位级别：硕士