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基于改进K均值聚类的光谱重建训练样本选择研究

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 29-35页

作者：刘振刘莉樊硕赵安然刘思鲁曲阜师范大学传媒学院山东日照276800 曲阜师范大学工学院山东日照276800

光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,... 详细信息

光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,进而影响光谱重建的精度。基于此,提出了一种改进K均值聚类的训练样本选择方法。首先,将训练样本集的几何中心作为聚类中心的初始值;其次,基于高斯函数构建样本空间分布概率密度函数,并以欧几里德(欧式)距离作为其他聚类中心的度量依据;最后,在训练样本集中,基于簇内平方差度量光谱反射率样本间的相似度,将每个聚类子集中与中心距离最近的样本作为训练样本。为验证该方法的有效性,通过主成分分析法进行光谱重建。实验结果表明,所提的方法相较于传统的方法,光谱重建精度有一定的提高,重建光谱的平均均方根误差小于4%, CIE DE2000色差小于3.756 7。提出的改进的K均值聚类的训练样本选择方法,能够一定程度上提高了光谱重建精度,基本满足复制再现图像的要求。

关键词：光谱重建训练样本聚类算法改进K均值聚类

基于芯片与PCB混合指纹提取的强PUF电路

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：贺章擎鲁犇马丹廖桂生湖北工业大学电气与电子工程学院西安电子科技大学电子工程学院

物理不可克隆函数(PUF)是一种硬件原语，旨在利用电子设备在制造过程中不可避免的随机变化来产生响应．然而，研究发现单独从集成电路(IC)或印制电路板(PCB)提取随机差异具有安全局限，难以保证系统级安全．为此，提出了一种基于芯片与... 详细信息

物理不可克隆函数(PUF)是一种硬件原语，旨在利用电子设备在制造过程中不可避免的随机变化来产生响应．然而，研究发现单独从集成电路(IC)或印制电路板(PCB)提取随机差异具有安全局限，难以保证系统级安全．为此，提出了一种基于芯片与PCB混合指纹提取的强PUF电路，将一对完全对称的PCB迹线耦合到片内APUF中，并将迹线隐藏在PCB的内层中，使得PCB与芯片紧密耦合为一个不可克隆且不可分割的单元，从而实现系统级的篡改检测．此外，还引入了一种位自检策略以保证响应的可靠性．基于FPGA的实验结果表明：基于位自检策略的TS PUF具有较好的性能，并且可以检测针对整体系统的恶意篡改行为．

关键词：硬件安全混合PUF 强PUF PCB迹线篡改检测

基于最大熵深度强化学习的双足机器人步态控制方法

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计算机应用 2024年第2期44卷 445-451页

作者：李源潮陶重犇王琛苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 清华大学苏州汽车研究院江苏苏州215134

针对双足机器人连续直线行走的步态稳定控制问题,提出一种基于最大熵深度强化学习(DRL)的柔性演员-评论家(SAC)步态控制方法。首先,该方法无需事先建立准确的机器人动力学模型,所有参数均来自关节角而无需额外的传感器;其次,采用余弦相... 详细信息

针对双足机器人连续直线行走的步态稳定控制问题,提出一种基于最大熵深度强化学习(DRL)的柔性演员-评论家(SAC)步态控制方法。首先,该方法无需事先建立准确的机器人动力学模型,所有参数均来自关节角而无需额外的传感器;其次,采用余弦相似度方法对经验样本分类,优化经验回放机制;最后,根据知识和经验设计奖励函数,使双足机器人在直线行走训练过程中不断进行姿态调整,确保直线行走的鲁棒性。在Roboschool仿真环境中与其他先进深度强化学习算法,如近端策略优化(PPO)方法和信赖域策略优化(TRPO)方法的实验对比结果表明,所提方法不仅实现了双足机器人快速稳定的直线行走,而且鲁棒性更好。

关键词：双足机器人步态控制深度强化学习最大熵柔性演员-评论家算法

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主题意义引领下的小学英语单元整体教学

中小学外语教学 2024年第6期47卷 14-20页

作者：沈书珺浙江省杭州市滨江实验小学

主题意义引领下的小学英语单元整体教学中,教师可以通过解读语篇、统整目标、优化策略、有效评价等方式,引导学生提炼单元主题,深入探究主题意义,达成单元教学目标,从而培养学生的核心素养。

关键词：单元整体教学主题意义小学英语

基于优化RDD分区的Spark并行K-means大尺度遥感图像分割

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控制与决策 2024年第5期39卷 1612-1619页

作者：李玉崔书琳赵泉华辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战. Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能.当Spark平台内置的K-means算法用于数字图像处理时,其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集(RDD)分区一般采用缺省设... 详细信息

大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战. Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能.当Spark平台内置的K-means算法用于数字图像处理时,其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集(RDD)分区一般采用缺省设置,尽管这种RDD设置简单便捷,但对大尺度图像分割任务容易造成“多分区、小数据”现象,极大影响图像分割速度.为此,采用覆盖部分上海市区的WorldView-3遥感图像为测试数据,在K-means算法初始化聚类中心阶段自定义影响RDD分区的参数***,在迭代计算阶段调用coalesce()算子减少分区数;与串行K-means算法对比验证单机处理大数据的可行性与有效性,与优化前的Spark并行K-means算法对比实现了大尺度遥感图像快速分割.实验结果表明,在K-means算法初始化聚类中心和迭代计算阶段,将RDD分区数设置在CPU核数的1~10倍,总用时由优化前的145 s缩减到97 s,尤其在初始化聚类中心阶段的时间效率上,优化后是优化前的500~1 000倍.

关键词： Spark平台单机大数据处理大尺度遥感图像 RDD优化图像分割并行K-means算法

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多源声发射信号混合重叠组稀疏分类研究

计量学报 2024年第1期45卷 64-72页

作者：邓韬刘哲潮汪华章何磊西南民族大学电气工程学院四川成都610041 石家庄铁道大学交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室河北石家庄050043

针对高速列车车体裂纹声发射检测的多源、波模式重叠及噪声干扰问题,提出一种基于本征模态的混合重叠组稀疏(MOGS)分类方法用于声发射源识别。MOGS是一种兼顾组间和组内稀疏,同时允许类间特征重叠的结构稀疏模型。设计了一种新的噪声预... 详细信息

针对高速列车车体裂纹声发射检测的多源、波模式重叠及噪声干扰问题,提出一种基于本征模态的混合重叠组稀疏(MOGS)分类方法用于声发射源识别。MOGS是一种兼顾组间和组内稀疏,同时允许类间特征重叠的结构稀疏模型。设计了一种新的噪声预分解矩阵以降低本征模态分解计算量,选取目标特征频带模态为分类样本来提高类间差异。通过K-SVD层次稀疏组套索罚训练MOGS类别字典,并给出一种罚函数块坐标可分离的近似光滑处理过程以实现MOGS套索求解。实验表明,该方法对几类多源含噪信号分类准确率均高于80%,在识别率和波形重构效果上优于对比方法。

关键词：声学计量声发射组稀疏分类混合重叠组稀疏多源信号识别

复杂疾病中多组学多模态数据的生物信息学研究进展

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科学通报 2024年

作者：刘晓帆鲁志清华大学生命科学学院合成和系统生物学中心教育部生物信息学重点实验室清华大学精准医学研究所

随着高通量测序技术的发展,多组学多模态数据的整合已成为复杂疾病研究的重要趋势,为深入理解疾病的发生发展提供了新视角,为实现复杂疾病的精准诊疗提供了重要支持.本文首先介绍了复杂疾病研究中的不同组学类型,如基因组学、转录组学... 详细信息

随着高通量测序技术的发展,多组学多模态数据的整合已成为复杂疾病研究的重要趋势,为深入理解疾病的发生发展提供了新视角,为实现复杂疾病的精准诊疗提供了重要支持.本文首先介绍了复杂疾病研究中的不同组学类型,如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学、影像组学等,以及相应的多组学数据库.然后本文对多组学、多模态数据的整合方法进行了系统地分类,详细阐述了基于关联分析和网络的方法,以及基于数据矩阵和机器学习的方法中早期整合、中期整合和后期整合方法.此外,本文还讨论了多组学整合模型在疾病筛查、分型、预后和药物反应预测等方面的应用.最后,本文总结了当前多组学整合面临的挑战,分为样本层面、数据层面和模型层面三类,并展望了未来的发展方向.这篇综述为复杂疾病中多组学、多模态数据整合研究提供了系统的梳理,对该领域的进一步发展具有重要意义.

关键词：多组学数据多模态数据生物信息复杂疾病整合模型

基于群结构集成势均衡多目标多伯努利滤波器的群目标跟踪算法

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信号处理 2024年

作者：梁潇洧杨超群朱鑫潮莫磊曹向辉东南大学自动化学院东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室浙江大学信息与电子工程学院

群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成，并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集（Random Finite Set， RFS）滤波器在处理多目标数据关联方... 详细信息

群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成，并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集（Random Finite Set， RFS）滤波器在处理多目标数据关联方面的优势，现有的群目标跟踪算法大多基于RFS滤波器。然而，这些滤波器在对群目标进行跟踪时大多忽略了各目标之间的关联、依赖关系等问题，为此，提出了一种基于群结构集成的势均衡多目标多伯努利（Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli， CBMeMBer）滤波器的群目标跟踪算法。具体而言，首先通过邻接矩阵对目标群结构进行估计，即将群目标看作无向图，利用各目标之间的距离来估计群目标的邻接矩阵，进而将群目标划分为多个子群。并根据各子群中目标的运动状态，将其划分为群中心和群成员两种类别，分别建立了运动方程。而后在预测步骤中，利用估计的群结构来对目标状态进行预测。特别地，在滤波器的高斯混合实现步骤中，多个高斯分量被用来拟合相对应的各伯努利分量，但过多高斯分量的存在会降低对群目标状态估计的准确性，从而降低群结构估计的准确性，因此，在状态提取阶段，本文所提算法对高斯分量进行修剪，即对更新步骤后的每个伯努利分量中所包含的高斯分量进行筛选，只保留一个权重最大的高斯分量。最后，仿真结果表明，本文所提算法实现了对群目标的稳定跟踪，且跟踪性能优于传统的CBMeMBer滤波器。

关键词：群目标跟踪势均衡多目标多伯努利滤波器邻接矩阵高斯分量随机有限集

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双频微波热声成像方法及应用研究

中国科学：技术科学 2024年第2期54卷 333-350页

作者：刘悦迟子惠王阳方秋潮杜爽吴丹蒋华北重庆邮电大学光电工程学院重庆400065 Department of Medical Engineering University of South FloridaTampa 33620USA

为解决传统微波热声成像技术对含有骨骼的复杂生物组织难以完整清晰重建的问题,本文提出新型双频微波热声成像技术.即利用两个不同中心频率短脉宽微波激励组织得到两组单频微波热声数据,两组数据利用区域像素均值与区域吸收系数补偿进... 详细信息

为解决传统微波热声成像技术对含有骨骼的复杂生物组织难以完整清晰重建的问题,本文提出新型双频微波热声成像技术.即利用两个不同中心频率短脉宽微波激励组织得到两组单频微波热声数据,两组数据利用区域像素均值与区域吸收系数补偿进行能量校准后,以骨骼在不同频率下微波能量吸收系数的比值进行加权相减,最后得到减小骨骼副作用的双频微波热声图像.本文首先对双频微波热声成像方法的原理进行了研究,然后介绍了搭建的双频微波热声成像系统,最后进行了兔膝关节与鸡跖骨成像实验,并对成像结果进行了定性观察与半定量量化分析.实验结果表明,与单频微波热声成像相比,双频微波热声成像中的组织估算尺寸和微波热声信号趋势与相应的组织实际尺寸和理论分析更加符合.双频微波热声成像技术能够减小骨骼的“负造影”作用带来的影响,从而使受此作用影响的半月板、交叉韧带和骨髓腔清晰完整重建.综上,此方法能够提高微波热声成像技术对含骨复杂生物组织的成像能力,从而推动相关应用研究的进展,并为需要缓解骨骼副作用的其他影像学方法提供参考.

关键词：传统微波热声成像技术双频微波热声成像方法微波能量吸收系数骨骼负造影