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SAR图像舰船目标检测的轻量化和特征增强研究

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西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 96-106页

作者：龚峻扬付卫红方厚章西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学技术学院陕西西安710071

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。

关键词：合成孔径雷达目标检测卷积神经网络特征提取

基于自注意力机制的肌电信号分类算法研究及系统设计

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基于自注意力机制的肌电信号分类算法研究及系统设计

作者：韩佳峻吉林大学

学位级别：硕士

手势识别旨在用简单的手势来控制智能化设备,完成简单高效的工作。目前,肌电信号手势分类研究中,还存在着分类识别准确率较低,手势动作多区分度低等问题,使其无法做到实际应用。基于上述问题,本文重点研究了肌电手势信号分类方法,提出... 详细信息

手势识别旨在用简单的手势来控制智能化设备,完成简单高效的工作。目前,肌电信号手势分类研究中,还存在着分类识别准确率较低,手势动作多区分度低等问题,使其无法做到实际应用。基于上述问题,本文重点研究了肌电手势信号分类方法,提出了一种TransformerCNN模型,解决了手势动作不易区分的问题,取得了更高的分类准确率并设计了基于肌电手势的一种实际应用。主要研究工作如下:(1)针对当前手势动作过于繁杂且识别准确率低的问题,本文首先设计了一套区分度较高的手势,减少手势分类的误差。随后本文对8通道的肌电信号进行预处理和活动段提取,将除休息外的手势动作的肌电数据提取出来,将其用于深度学习分类。(2)针对当前手势识别准确率低的问题,本文首先提出一种基于卷积神经网络的算法模型,其手势识别平均准确率可达82%。而后为进一步提升准确率,本文将带有多头自注意力机制的Transformer模块加入到神经网络模型中,提出Transformer-RNN-CNN,TransformerCNN两种带有多头自注意力机制的模型,采用Transformer模块对不同通道的肌电信号进行特征提取,随后用RNN-CNN与CNN的模型用来分类。对上述神经网络模型的识别准确率进行实验,Transformer-RNN-CNN,Transformer-CNN模型在平均识别准确率上表现较好,其手势平均识别准确率可达85.34%和95.46%。在Transformer-CNN模型下受试者的最高手势识别准确率达到98.24%,与仅用CNN模型进行分类相比,分类准确率提升了13%。(3)针对手势动作应用并未普及的问题,本文设计了一种手势控制无人机系统,设计了上位机和一款手机应用软件,将手势的分类结果通过上位机系统进行编码,再通过蓝牙通信传输给手机APP完成解码,并在APP中使用DJISDK编写程序利用解码后的指令完成对无人机的单手控制,此控制方案能提升单人的工作效率,同时也能满足手臂受伤和残疾人人群对无人机的控制需求,为手势控制的的推广应用提供了解决方案。本文所提算法模型简单且取得了较优异的分类准确率,并设计了一种控制无人机的应用场景,为肌电手势分类系统走向实际应用,提供了一种实现方案。

关键词：肌电信号深度学习 Transformer Android 无人机APP设计

钽掺杂石榴石结构固态电解质的制备及负极界面修饰研究

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钽掺杂石榴石结构固态电解质的制备及负极界面修饰研究

作者：李亚峻吉林大学

学位级别：硕士

应用于便携式电子设备的传统锂离子电池使用的是有机液态电解质,由于其泄露导致的燃烧爆炸事故引发了全社会的广泛关注。使用无机固态电解质的全固态电池的出现,为解决电池的安全性问题提供了可靠方案。无机全固态电池具有循环稳定性高... 详细信息

应用于便携式电子设备的传统锂离子电池使用的是有机液态电解质,由于其泄露导致的燃烧爆炸事故引发了全社会的广泛关注。使用无机固态电解质的全固态电池的出现,为解决电池的安全性问题提供了可靠方案。无机全固态电池具有循环稳定性高、比能量高、使用寿命长等优点。其中,具有石榴石结构的金属氧化物Li7La3Zr2O12（LLZO）系列超离子导体因其较宽的电化学窗口（0～4V）、对Li负极具有良好的化学稳定性和热稳定等优势,被广大研究人员所关注。但其室温下的离子电导率距离液态电解质尚存在一定差距、高温烧结导致的大量能源损耗和对Li金属负极润湿性差的界面问题等缺陷极大限制了其商业化的进程。在现有的研究工作中,为了获得高致密度的LLZO陶瓷片,通常使用热压法或等离子体烧结法等成本高昂的特殊合成方法,常规的高温固相法又不可避免地伴随着长时间的高温,造成能源损耗。对于LLZO与Li金属负极的界面问题,已有的工作大多数采用的是界面修饰的方法,往往需要价格高昂的原料或复杂的制备过程。因此,本论文围绕Ta-LLZO,对其元素掺杂改性、烧结制度优化和负极界面修饰等问题进行研究,开展了以下的研究工作:***掺杂量对Ta-LLZO性能的影响。本研究工作发现,当掺杂量为0时,物相为四方相,离子电导率小于10-5S cm-1。而当掺杂量仅为0.3 pfu时,物相完全转变为立方相,且随着掺杂量的提高,结晶度和离子电导率也随之增强.当掺杂量为0.6 pfu时获得室温离子电导率最高的样品,为1.42 mS cm-1,活化能为0.331 eV。同时通过对陶瓷样品断面的SEM分析发现,Ta的掺杂可以提高烧结活性,加速晶界迁移。2.采用两步烧结法制备高质量LLZTO。经过在1290℃下保温10 min,然后以3～4℃/min的速率降温到1150℃保温3 h,LLZTO陶瓷电解质显示出纯的立方相结构,室温离子电导率高达1.55 mS cm-1,晶粒尺寸约5～30μm。在致密度基本保持一致的情况下,通过控制高温段保温时间实现了对电解质晶粒尺寸的有效调控,通过控制低温段烧结温度实现了对电解质晶界结合强度的有效调控。***/LLZTO界面稳定性的研究。利用旋涂的方法将乙酸亚铁(Fe（CH3COO）2)胶体溶液旋涂在LLZTO表面,烧结出约200 nm厚的致密Fe2O3薄膜。用加热熔融锂的方式制备Li对称电池,经过修饰的电解质显示出对锂的良好润湿性,增强了电解质对潮湿空气的稳定性。同时可使Li/LLZTO界面阻抗从1656.8Ωcm-2降低至约11.7Ωcm-2。在实现了充分界面接触的情况下,电解质的锂对称电池在0.4 mA cm-2的电流密度下表现出良好的循环性能,临界电流密度从未修饰的0.2 mA cm-2提高到了0.9 mA cm-2。

关键词：固态电解质石榴石负极界面临界电流密度离子电导率

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恶意补足年龄规则引入之再提倡

恶意补足年龄规则引入之再提倡

作者：熊峻河南财经政法大学

学位级别：硕士

我国未成年人犯罪呈现出低龄化、暴力化的现实格局。2021年的《刑法修正案(十一)》对此作出法律层面上的规范回应,通过增设《刑法》第十七条第三款,允许最低刑事责任年龄在特定条件下降低至十二周岁,实现了刑事责任年龄规则的弹性化构... 详细信息

我国未成年人犯罪呈现出低龄化、暴力化的现实格局。2021年的《刑法修正案(十一)》对此作出法律层面上的规范回应,通过增设《刑法》第十七条第三款,允许最低刑事责任年龄在特定条件下降低至十二周岁,实现了刑事责任年龄规则的弹性化构建。前述修正案实则为“恶意补足年龄”思维的初步引入,其虽为解决低龄未成年人暴力犯罪问题提供了一种新的制度选择,但实效并不显著,规范的适用仍存在问题,其中“情节恶劣”“犯罪结果”的认定规则均呈现出过度开放的规范结构,“核准追诉”也存在程序空白。如何回应前述规范困境,构成本文的核心问题意识。恶意补足年龄规则所秉持的弹性化、差异化思维,可以有效平衡刑法的权利保障与犯罪惩治功能,为化解前述规范困境提供了规范改进方向,以此对《刑法》第十七条第三款的理解适用进行补足完善。需在依循罪刑法定、未成年人利益最佳、刑罚个别化原则的基础上,着重从优化“恶意”认定与完善“核准追诉”程序两方面展开。其一,应从认定标准、认定方法以及证明标准三方面实现对“恶意”认定模式的规范构建;其二,应以“侦查终结前报请”为时间前提,由市级检察院采用逐级层报方式报请最高检核准追诉。通过恶意补足年龄规则的进一步引入,使《刑法》第十七条第三款更加明晰化,力求为我国未成年人犯罪问题的解决与第十七条第三款的司法实践提供助力。

关键词：恶意补足年龄刑事责任年龄未成年人低龄化犯罪

谷氨酸棒杆菌中系统改造脯氨酸羟化酶生产羟脯氨酸

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谷氨酸棒杆菌中系统改造脯氨酸羟化酶生产羟脯氨酸

作者：李嘉峻齐鲁工业大学

学位级别：硕士

反式4-羟基-L-脯氨酸（羟脯氨酸）是一种重要的氨基酸,在医药领域、化妆品、食品和化工等领域有着广阔的应用前景。目前主要使用微生物发酵法生产羟脯氨酸,该方法中反式-脯氨酸4-羟化酶（脯氨酸羟化酶）是生产羟脯氨酸的途径中的关键酶... 详细信息

反式4-羟基-L-脯氨酸（羟脯氨酸）是一种重要的氨基酸,在医药领域、化妆品、食品和化工等领域有着广阔的应用前景。目前主要使用微生物发酵法生产羟脯氨酸,该方法中反式-脯氨酸4-羟化酶（脯氨酸羟化酶）是生产羟脯氨酸的途径中的关键酶,然而其普遍酶学性质较差,这极大地限制了羟脯氨酸的生产效率。谷氨酸棒杆菌（Corynebacterium glutamicum）是生产羟脯氨酸前体物质L-脯氨酸的优势底盘菌株,在谷氨酸棒杆菌中突破脯氨酸羟化酶的限制将有望提升羟脯氨酸的生产水平。本研究在谷氨酸棒杆菌中对脯氨酸羟化酶及其表达条件进行了一系列优化改造从而应用于羟脯氨酸生产,主要研究内容和结果如下:（1）选择了前期筛选到的两种优势酶源Al P4H和Mi P4H,通过使用双顺反子设计（BCD）来减少不利的m RNA二级结构对翻译起始的影响,使用柔性连接子将脯氨酸羟化酶与绿色荧光蛋白（GFP）连接形成融合蛋白从而利用荧光强度来表征蛋白的表达量。结果显示这两种酶的表达量分别提高到了1.72倍和1.81倍。（2）将Al P4H和Mi P4H的密码子序列分别通过密码子适应性和t RNA适应性等策略进行了6种密码子优化并构建了共12个密码子优化表达菌株,通过荧光检测结果显示密码子优化后表达量均有提升,但是可溶性表达水平不理想,随后选择3种培养基及不同诱导时间来优化表达量。最终筛选出优势优化变种为Al P4H6和Mi P4H6;最佳培养条件为A发酵培养基,发酵0 h加入IPTG。（3）为了评价羟脯氨酸的产量,将Al P4H6和Mi P4H6表达质粒删除gfp后,随后转入L-脯氨酸高产菌株谷氨酸棒杆菌SLCg P87中构建生产菌株。在A发酵培养基中,0 h加入IPTG条件下进行发酵培养并测定产量,结果显示Mi P4H6菌株的羟脯氨酸产量最高,可达到0.63 g/L。（4）IPTG对细胞有毒且价格昂贵,不利于放大生产。因此以质粒p EC-BCD-Mi P4H6为模板,将P分别替换成5个谷氨酸棒杆菌组成型启动子。进行孔板发酵验证,结果显示有3种启动子有相似的羟脯氨酸生产水平,所以选择通用性更好的P启动子用于后续试验。为了提高可溶性表达,在P表达质粒的基础上添加了6种助溶标签。随后进行孔板发酵验证,结果显示助溶标签tag5可以提高羟脯氨酸产量,产量从0.40 g/L提高至0.52 g/L,与P诱导表达菌株产量相当。综上,本研究通过对表达调控元件、密码子、培养条件的优化和添加助溶标签等策略,系统优化了谷氨酸棒杆菌中脯氨酸羟化酶的表达水平,最终筛选到1种优势酶源和表达系统用于羟脯氨酸生产,为后续研究的继续优化工作奠定了基础。

关键词：脯氨酸羟化酶羟脯氨酸谷氨酸棒杆菌

基于硬件特性预测的神经网络架构搜索方法研究

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基于硬件特性预测的神经网络架构搜索方法研究

作者：邹佳峻电子科技大学

学位级别：硕士

基于导波监测的复合材料加筋结构冲击后剩余强度预测

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南京航空航天大学学报 2024年第1期56卷 124-133页

作者：曾钰峻严刚芮鹏辉南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室南京210016

对应用超声导波在线监测信息评估复合材料加筋结构冲击后剩余强度进行了研究。首先针对所监测的对象设计布置了压电传感网络并构建结构健康监测系统,通过局部信号差分系数计算出不同传感路径上的损伤指标,融合损伤概率成像方法识别损伤... 详细信息

对应用超声导波在线监测信息评估复合材料加筋结构冲击后剩余强度进行了研究。首先针对所监测的对象设计布置了压电传感网络并构建结构健康监测系统,通过局部信号差分系数计算出不同传感路径上的损伤指标,融合损伤概率成像方法识别损伤位置,测算形状因子以近似表征损伤尺寸。然后构建加筋结构有限元模型,由在线监测结果反馈损伤信息,采用软化夹杂法等效冲击损伤,依据复合材料损伤渐进失效分析理论,预测冲击后加筋结构的剩余极限强度。通过低速冲击、超声导波监测和压缩强度等一系列实验验证了所提出方法的有效性,为结构健康监测最高层次的应用提供基础。

关键词：复合材料加筋结构冲击损伤超声导波监测损伤概率成像剩余强度预测

基于代码度量特征筛选和投票集成学习的代码异味检测及影响因素研究

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基于代码度量特征筛选和投票集成学习的代码异味检测及影响因素研...

作者：黄晨峻上海师范大学

学位级别：硕士

基于有限训练数据和开放集学习的鲁棒小型关键词检测系统

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清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：黄子峻张晓雷西北工业大学航海学院西北工业大学深圳研究院

关键词检测旨在从语音中检测出待识别的关键词,深度神经网络为小型关键词检测任务提供了有效的解决方案。大多数现有关键词检测方法采用Softmax最小化交叉熵损失函数,假设测试和训练样本来自相同分布,侧重于在训练集上最大化分类精度,... 详细信息

关键词检测旨在从语音中检测出待识别的关键词,深度神经网络为小型关键词检测任务提供了有效的解决方案。大多数现有关键词检测方法采用Softmax最小化交叉熵损失函数,假设测试和训练样本来自相同分布,侧重于在训练集上最大化分类精度,而未考虑训练集外的未知语音。若训练数据有限,关键词检测系统在遇到未知语音时,实现鲁棒性和高准确率仍比较困难。该文研究了开放集学习方法,结合深度特征编码器和基于卷积原型学习、互斥点学习的分类器,用于开放集关键词检测任务。该文提出的关键词检测方法不仅提高了关键词的分类精度,而且具有较好的非关键词检测性能。在Google Speech Commands数据集V0.01和V0.02,以及由LibriS peech衍生的LibriW ords数据集上的试验结果表明:该文提出的关键词检测方法在大多数评估指标上优于基线方法。

关键词：有限训练数据关键词检测开放集识别原型学习