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基于卷积层-注意力机制的长短期记忆网络出水氨氮浓度预测方法

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化工学报 2024年

作者：张勇赵景波权利敏青岛理工大学信息与控制工程学院

为解决城市污水处理过程出水氨氮浓度难以实时精准测量的问题，本文构建了一种融合卷积层和注意力机制的长短期记忆网络（Convolutional Layer and Squeeze-and-Excitation Attention Mechanism based Long Short-Term Memory Network，CSA-LSTM）模型：首先，通过引入卷积层(Convolutional Layer， CL)，深度提取数据中的非线性特征，并通过注意力机制(Squeeze-and-Excitation Attention Mechanism， SEAM) 自适应分配特征通道的权重，实现特征解耦；其次，长短期记忆网络(Long Short-Term Memory network， LSTM)提取时间序列数据长期依赖关系，实现出水氨氮浓度的实时预测；然后，提出一种具有自适应采集函数的贝叶斯优化算法，实现模型参数优化，进一步提高模型精度；最后，基于基准实验和实际污水处理厂数据测试CSA-LSTM的有效性，结果表明模型具有较高的出水氨氮浓度预测精度，能够有效应对城市污水处理中数据的强非线性、耦合性以及时间依赖性问题，具有良好的泛化能力。

关键词：城市污水处理氨氮浓度预测神经网络特征提取优化算法

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巴丹吉林大沙山地区盐膜微地貌与形成机制

科学通报 2024年第17期69卷 2441-2453页

作者：赵景波马延东邵天杰陈宝群陕西师范大学地理科学与旅游学院西安710062 长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室西安710054 陕西省林业科学院黄土高原水土保持与生态修复国家林草局重点实验室西安710082 陕西师范大学行星风沙科学研究院西安710119

通过野外调查和实验分析,在巴丹吉林沙漠沙山地区发现了盐膜弧形球粒台阶微地貌、直线形盐膜悬空台阶微地貌、盐膜蝌蚪形微地貌和盐膜针形微地貌等多种类型的独特微地貌.这些盐膜微地貌大多是过去没有认识到的微地貌新类型,对它们进行... 详细信息

通过野外调查和实验分析,在巴丹吉林沙漠沙山地区发现了盐膜弧形球粒台阶微地貌、直线形盐膜悬空台阶微地貌、盐膜蝌蚪形微地貌和盐膜针形微地貌等多种类型的独特微地貌.这些盐膜微地貌大多是过去没有认识到的微地貌新类型,对它们进行研究具有发展微地貌学和揭示该区水循环及水分平衡的重要意义.该区盐膜微地貌形成动力可分为4种,分别是大气降水在包气带细粒层中富集形成的地下弱径流、地下弱径流出露地表形成地表弱径流、强烈蒸发引起的水分运移和后期的风动力.该区存在的有效大气降水在粗粒层和细粒层中的差异分布是盐膜微地貌形成的关键条件,盐类的胶结是微地貌形成的直接因素.盐膜微地貌和弱径流分布表明,沙山地区沙层水分为正平衡,在降水经过蒸发与蒸腾损失之后,仍有剩余水分补给地下水和湖水.盐膜微地貌形成机制是:有效大气降水→入渗水的差异分配→粗粒贫水层与细粒富水层出现→地下弱径流产生→地表弱径流形成→地表弱径流被强烈蒸发→盐类沉淀与盐类胶结沙层→盐膜形成→细粒层变坚硬→风力侵蚀→粗粒层凹进→细粒层凸出→盐膜阶梯等微地貌形成.盐膜化学成分的能谱分析发现,在极端干旱气候条件下Nb2O3和TiO2明显富集,这两种成分的明显富集可作为指示极端干旱气候环境的新指标.这项研究将拓展人们对干旱区沙丘地貌和水循环的认知.

关键词：盐膜微地貌微径流新生盐水循环巴丹吉林沙漠

基于改进YOLOv4-Tiny的机械零件目标检测算法

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传感技术学报 2024年第2期37卷 303-309页

作者：杜保帅房桐赵燕成赵景波青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

随着智能化生产的普及,机械零件的智能装配技术受到广泛关注,为了改善传统特征提取算法中检测误差大、精度低等问题,以常见机械零件为研究目标,结合深度学习算法中的轻量级网络为基础模型进行优化,使用YOLOv4-Tiny中的CSP-Darknet53作... 详细信息

随着智能化生产的普及,机械零件的智能装配技术受到广泛关注,为了改善传统特征提取算法中检测误差大、精度低等问题,以常见机械零件为研究目标,结合深度学习算法中的轻量级网络为基础模型进行优化,使用YOLOv4-Tiny中的CSP-Darknet53作为特征提取网络,在特征提取网络后添加改进后的MA-RFB模块,引入多分支卷积和空洞卷积加强感受野。并对颈部网络进行改进,选择PANet代替FPN,并添加注意力模块CBAM,形成CM-PANet对零件目标进行多尺度检测,在自制的零件数据集AP达到96.47%,检测速度达到0.00138 s每样本。相比于原版YOLOv4-Tiny网络AP提高了2.80%,改进后的算法在速度和精度达到了一个平衡,体现了研究的理论和应用价值。

关键词：图像分类轻量级网络深度学习机械零件感受野

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基于边缘提取与空洞卷积的抓取目标检测算法

控制工程 2024年第2期31卷 359-365页

作者：张晓寒张文彬赵景波青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

为解决当前工业机器人抓取检测任务中存在的精度不足的问题,提出了一种基于边缘提取与空洞卷积的抓取目标检测算法。该方法以当前较为稳定的YOLOv3网络作为主干网络,进行基于边缘提取的多通道特征融合,添加Edge Feature模块提高网络的... 详细信息

为解决当前工业机器人抓取检测任务中存在的精度不足的问题,提出了一种基于边缘提取与空洞卷积的抓取目标检测算法。该方法以当前较为稳定的YOLOv3网络作为主干网络,进行基于边缘提取的多通道特征融合,添加Edge Feature模块提高网络的检测精度和检测速度;基于空洞卷积技术优化自适应空间特征融合,形成Dilation-ASFF网络,替换原部分网络,提高网络对多尺度信息的感受能力以及网络检测精度;用CIoU的方法修改抓取框回归损失函数,提高网络的收敛能力与精度。改进后的算法在Cornell抓取检测数据集上的AP达到96.79%,检测速度达到0.063 s/样本,相比于原版YOLOv3网络,AP提高了2.98%。本改进算法在保证检测实时性的基础上,大大提高了检测精度,体现了研究的理论价值和应用价值。

关键词：抓取检测 YOLOv3 空洞卷积边缘提取 CIoU

基于改进PSO-BP神经网络的网络控制系统时延预测

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陕西科技大学学报 2024年第3期42卷 158-165,173页

作者：魏天旭赵燕成赵景波胡阵青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

针对网络控制系统存在的随机时延问题,本文基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)建模方法,在PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上引入遗传算法中交叉和变异的思想,同时对惯性权重和学习因子采用线性递减和... 详细信息

针对网络控制系统存在的随机时延问题,本文基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)建模方法,在PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上引入遗传算法中交叉和变异的思想,同时对惯性权重和学习因子采用线性递减和异步时变的改进策略,提出了一种性能更优的改进PSO算法,并用该算法优化BP神经网络,构建了一种改进PSO-BP神经网络的时延预测模型;然后运用MATLAB TrueTime2.0工具箱搭建仿真平台,结合获取到的历史时延采样数据对改进PSO-BP时延预测模型和PSO-BP、BP模型进行性能对比测试.实验表明本文所提出模型的预测精度更高,误差更小,能较好的解决网络控制系统的随机时延预测问题.

关键词：网络控制系统 PSO算法 BP神经网络网络诱导时延时延预测

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基于学习排序的计量装置故障严重程度评估方法

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中国测试 2024年第6期50卷 176-182页

作者：郭光王海元彭潇王智梁睿琪赵景波国网湖南省电力有限公司湖南长沙410000 智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室湖南长沙410000 东南大学信息科学与工程学院江苏南京210096 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

现有的电能计量装置状态检测研究通常仅涉及故障的检测,未考虑故障严重程度的区分或排序问题。为解决这一问题,该文提出一种基于学习排序的电能计量装置故障严重程度的评估方法。首先,根据电能计量装置的运行监测数据,设计包含14个分量... 详细信息

现有的电能计量装置状态检测研究通常仅涉及故障的检测,未考虑故障严重程度的区分或排序问题。为解决这一问题,该文提出一种基于学习排序的电能计量装置故障严重程度的评估方法。首先,根据电能计量装置的运行监测数据,设计包含14个分量的特征向量;其次,选择sigmoid函数对特征进行概率和评分的转换;再次,采用RankNet神经网络计量装置故障程度的分级。最后,该文采用国家电网公司某省2020-2021年部分地区电能计量装置运行监测数据进行测试。训练集包含2万组样本。所提方法在测试集上判断正确和错误的样本对数分别为9769和231,准确率达97.69%。此外,对于故障严重程度评分结果前50的故障样本,模型的平均排序偏移量为0.96,说明该文方法对于排序靠前的故障具有很好的排序效果。同时,模型仅需10次左右迭代即可收敛,能有效帮助工作人员提高电能计量装置检修效率。

关键词： RankNet 计量装置故障排序评分函数

新工科背景下融合“互联网+”模式的应用型人才培养改革

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高教学刊 2024年第6期10卷 162-165页

作者：赵景波杜保帅安淑怡张晓寒青岛理工大学山东青岛266520 山东科技大学山东青岛266590 青岛职业技术学院山东青岛266555

应用型人才教育必须在实践中进行,而学生也应该进行系统的知识学习与能力培养。该文为响应我国加快建设高水平应用型本科人才,以青岛理工大学信息与控制工程学院为试点,研究基于新工科背景下融合“互联网+”新模式的教学理念,充分利用... 详细信息

应用型人才教育必须在实践中进行,而学生也应该进行系统的知识学习与能力培养。该文为响应我国加快建设高水平应用型本科人才,以青岛理工大学信息与控制工程学院为试点,研究基于新工科背景下融合“互联网+”新模式的教学理念,充分利用“互联网+”模式对高校实践创新本科教学进行发展优化,培养出适应新工科发展变革下的创新应用人才,并形成了“一中心两融合三维度四平台”的本科应用型人才教育教学改革新模式。

关键词：新工科应用型人才 “互联网+” 本科教学模式教学改革

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薄壁件选区激光熔化成形精度控制分析及优化

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第4期38卷 100-107页

作者：祝世超丁雨露施书杰龙兵陈荣华尹飞鸿赵景波常州工学院航空与机械工程学院江苏常州213032 常州工学院汽车工程学院江苏常州213032

为了解决薄壁件选区激光熔化成形(selective laser melting,SLM)过程中残余应力引起的变形问题,保证成形精度,以SLM制备的钛合金雷达屏蔽器为研究对象,使用固有应变法对其进行变形分析和应力分析。提出了一种基于体素仿真模型的反变形... 详细信息

为了解决薄壁件选区激光熔化成形(selective laser melting,SLM)过程中残余应力引起的变形问题,保证成形精度,以SLM制备的钛合金雷达屏蔽器为研究对象,使用固有应变法对其进行变形分析和应力分析。提出了一种基于体素仿真模型的反变形补偿方法,并对其进行实验验证。结果表明:SLM制备的屏蔽器残余应力和位移较大,最大分别达831 MPa和0.61 mm。经过反变形补偿后,屏蔽器表面区域的整体变形量偏差从0.582 mm下降到0.438 mm以内,误差减少24.7%,从而保证了屏蔽器的打印质量。

关键词：选区激光熔化固有应变法有限元分析反变形补偿

动态场景下融合YOLOv5s的视觉SLAM算法研究

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无线电工程 2024年第4期54卷 900-910页

作者：赵燕成魏天旭仝棣赵景波青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

为了解决视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统在动态场景下容易受到动态物体干扰,导致算法定位精度和鲁棒性下降的问题,提出了一种融合YOLOv5s轻量级目标检测网络的视觉SLAM算法。在ORB-SLAM2的跟踪... 详细信息

为了解决视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统在动态场景下容易受到动态物体干扰,导致算法定位精度和鲁棒性下降的问题,提出了一种融合YOLOv5s轻量级目标检测网络的视觉SLAM算法。在ORB-SLAM2的跟踪线程中添加了目标检测和剔除动态特征点模块,通过剔除图像中的动态特征点,提高SLAM系统的定位精度和鲁棒性。改进了YOLOv5s的轻量化目标检测算法,提高了网络在移动设备中的推理速度和检测精度。将轻量化目标检测算法与ORB特征点算法结合,以提取图像中的语义信息并剔除先验的动态特征。结合LK光流法和对极几何约束来剔除动态特征点,并利用剩余的特征点进行位姿匹配。在TUM数据集上的验证表明,提出的算法与原ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error, ATE)和相对轨迹误差(Relative Pose Error, RPE)均提高了95%以上,有效提升了系统的定位精度和鲁棒性。相对当前一些优秀的SLAM算法,在精度上也有明显的提升,并且具有更高的实时性,在移动设备中拥有更好的应用价值。

关键词：视觉同步定位与建图动态场景轻量级网络目标检测 LK光流法