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宋湘诗书联研究

2016年

作者：邓仁权

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写作词库

2009年

作者：邓业权

080210

ISBN: (纸本)9787508254098

080210

关键词：语言、文字汉语写作、修辞

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实用写作词典

1987年

作者：邓业权

来源：南通市图书馆图书评论

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广州革命胜迹史话 1

1984年

作者：邓炳权编写

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同义词手册

2009年

作者：邓业权

本手册以中学生、初学写作者和语文教师为主要读者。从中小学课本和文学作品中选入541组、1570条现代汉语常用单词。手册正文由词组、单词和辨析三部分组成，每个单词有注意、释义和例句。

ISBN: (纸本)9787508256696

关键词：语言、文字汉语语义、词汇、词义(训诂学)

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常见公文错误实例解析

2007年

作者：邓启权

《常见公文错误实例解析》是一部讲解公文但又超越传统公文的实务用书。内容包括：公文常见法律性错误；公文常见一般性错误等。

ISBN: (纸本)9787802190566

《常见公文错误实例解析》是一部讲解公文但又超越传统公文的实务用书。内容包括：公文常见法律性错误；公文常见一般性错误等。

关键词：公文写作

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240kA预焙槽针振与电压摆的原因及处理

轻金属 2005年第9期 29-34页

作者：邓发权福建南平铝业电解分厂福建353000

为了保证预焙铝电解槽平稳、高效地生产,有效预防和及时处理针振或电压摆就显得尤为重要。本文通过分析预焙槽针振与电压摆的原因及特征,提出预防和处理措施。

关键词：针振电压摆槽电压分子比温度铝水平平稳处理

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星基ADS-B碰撞报文恢复技术研究

星基ADS-B碰撞报文恢复技术研究

作者：邓权中国民航大学

学位级别：硕士

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)技术是目前国际民航组织主推的空域监视技术。为了保证飞行安全,国内外几乎所有的航空器都配备了ADS-B收发设备,因为飞机飞行过程中的速度、航班识别码和位置等... 详细信息

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)技术是目前国际民航组织主推的空域监视技术。为了保证飞行安全,国内外几乎所有的航空器都配备了ADS-B收发设备,因为飞机飞行过程中的速度、航班识别码和位置等重要信息由自身搭载的ADS-B发射机不断向外广播,可以让空管实时监管,避免航空事故的发生。由于现行地面基站的覆盖范围小,在海洋和极地等地区难以部署,陆基ADS-B系统仅能监视航空流量密集的重要区域,而且当前的监视系统在空域流量剧增的情况下,已经难以满足当前民航安全领域的监视需求。因此,提出了星基ADS-B系统的概念。星基ADS-B系统综合部署成本低,依托卫星的高度优势,完成星座组网后可以实现全球范围内的空域监视。然而相比现行的监视基站,由于天线覆盖范围呈现几何倍的增长,导致碰撞报文的增加,报文碰撞会使得解码后的ADS-B信息出现错误或者直接丢失部分有用信息,严重影响空管对飞机的监视。本课题主要研究星基ADS-B碰撞报文的分离与恢复技术。首先介绍了星基ADS-B的系统组成,研究ADS-B 1090ES报文的帧格式、报文碰撞混合模型以及机载ADS-B设备广播不同报文信息的频率。最后介绍了两种常用的信源数估计算法。其次,针对信号的碰撞问题,星基ADS-B系统必须具有分离碰撞交叠信号的能力。因此,分析了机载ADS-B设备广播报文的随机时间间隔对报文碰撞的影响,并提出了一种基于泊松过程的报文碰撞概率模型,同时分别研究了不同情况下两个及多个报文碰撞的概率,最终得出星基ADS-B系统至少需要具备分离两个或三个报文碰撞的能力,为后面选择分离算法提供理论基础。最后,研究了两种从混合信号中分离与恢复源信号的有效方法。盲源分离算法利用源信号的独立性,通过求解解混矩阵将源信号从混合信号中分离出来。投影算法(Projection Algorithm,PA)利用S模式混合信号在时域上呈现出的一些特点,运用奇异值分解数学原理和MOORE-PENROSE广义逆矩阵等相关数学知识求解出分离矩阵,从而估计出源信号。仿真研究表明,以上两种方法可以用来实现混合信号的分离与恢复。

关键词：星基ADS-B 碰撞概率盲源分离信号分离与恢复

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基于深度学习的海洋鱼类检测技术研究

基于深度学习的海洋鱼类检测技术研究

作者：邓权山东大学

学位级别：硕士

海洋鱼类检测是海洋资源开发利用的关键技术之一,如何准确、快速地识别海洋鱼类,对海洋资源保护和可持续开发有着不可或缺的研究意义。传统鱼类检测通常依赖人工特征设计以及机器学习分类完成,然而水下环境复杂多变,人工特征设计难度大... 详细信息

海洋鱼类检测是海洋资源开发利用的关键技术之一,如何准确、快速地识别海洋鱼类,对海洋资源保护和可持续开发有着不可或缺的研究意义。传统鱼类检测通常依赖人工特征设计以及机器学习分类完成,然而水下环境复杂多变,人工特征设计难度大,可移植性和鲁棒性差,难以满足实际需求。随着计算机科学的快速发展,深度学习被广泛应用于轨迹跟踪、生物检测等检测领域,大幅度提升了相关领域的检测精度。本文针对传统鱼类检测的不足,对深度学习目标检测进行了系统研究,并将其应用到海洋鱼类检测领域,主要研究内容和成果如下:1.以SSD检测算法为基本框架,分析了 SSD网络的原理与不足。针对SSD网络中浅层特征层感受野小,缺乏语义信息和上下文联系,导致网络对多尺度目标检测效果差的问题,提出了基于多尺度特征的SSD网络（FESSD）。FE SSD网络通过FPN结构和特征增强模块提高了网络的多尺度信息,增强网络上下文联系,提升检测模型对多尺度目标的检测准确率。FE SSD使用了卷积分解和分组卷积等技巧,保证网络能满足海洋鱼类检测对实时性的要求。2.分析了数据集中的数据分布不均匀问题,具体包括类别数据分布不均匀以及难分样本与易分样本之间的比例不均匀。针对类别数据分布不均匀问题,通过过采样均衡数据集,提高少数类对模型训练的贡献程度,进而提高FESSD网络对少数类的检测精度。针对难分样本问题,难分样本数量通常较少,但对于模型训练更重要,Focal loss通过提高对难分样本的重视程度,提高模型对数据集的检测效果。为了让Focal loss更好地融入FE SSD网络,本文通过大量实验确定了 Focal loss在FE SSD网络中的最优参数组合。最后通过综合实验证明了数据均衡方法能有效解决海洋鱼类数据集中的数据不均匀问题,提高FESSD网络对海洋鱼类的检测精度。3.为了满足实际检测的需求,基于MFC搭建了的海洋鱼类检测系统,具体包括图像采集、图像识别和效果展示模块。海洋鱼类检测系统操作便捷,能提高海洋鱼类检测的自动化进程。

关键词：鱼类检测多尺度特征金字塔特征增强数据不均匀