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寻求接纳:“二战”前后美国二代日裔的渡日与返美

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世界历史评论 2024年第1期11卷 121-138,293,294页

作者：王少红武汉大学历史学院

20世纪20年代,日本移民为了突破在美国发展的种族困境和化解面临的二代日裔问题,而推行二代日裔赴日学习和生活,且获得日本政府在留学政策和公共宣传上的支持的做法。“二战”期间,众多二代日裔因取得日籍,在日本军队服役,在日本选举中... 详细信息

20世纪20年代,日本移民为了突破在美国发展的种族困境和化解面临的二代日裔问题,而推行二代日裔赴日学习和生活,且获得日本政府在留学政策和公共宣传上的支持的做法。“二战”期间,众多二代日裔因取得日籍,在日本军队服役,在日本选举中投票,而丧失其美国国籍。在美国民权和人权组织帮助下,他们在战后试图通过法律诉讼复籍返美。美国在日本移民、日本政府之后,挖掘二代日裔种族和文化差异的政治效用。驻日美军启用二代日裔战时滞留者,调遣陆军部的二代日裔大兵,参与执行占领日本的任务。在此过程中,二代日裔适时调整与美国的关系和距离,游走于“两个祖国”和“没有祖国”之间,成为冷战初期美日同盟关系中的重要角色。

关键词：美国二代日裔 “二战” 种族国籍认同

基于SPWVD与知识蒸馏的行星变速器故障诊断研究

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电子测量与仪器学报 2024年第5期38卷 29-37页

作者：马超郑鑫辉王少红徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

行星变速器运行工况多是非平稳运行工况,运行过程中齿轮啮合振动信号相互耦合导致测试信号混叠,其隐藏故障诊断难度增大;同时应用复杂的神经网络模型进行故障诊断预测时多数会收到工业现场边缘计算设备硬件的限制。针对相关问题,在保证... 详细信息

行星变速器运行工况多是非平稳运行工况,运行过程中齿轮啮合振动信号相互耦合导致测试信号混叠,其隐藏故障诊断难度增大;同时应用复杂的神经网络模型进行故障诊断预测时多数会收到工业现场边缘计算设备硬件的限制。针对相关问题,在保证行星变速器故障诊断准确率的情况下减少网络模型的参数量,提出了一种应用平滑伪维格纳-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Vile distribution, SPWVD)与知识蒸馏结合的智能识别模型用于行星变速器故障诊断。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)方法将多分量振动信号分解后选取单分量信号进行SPWVD计算后线性叠加得到二维时频图作为输入,以ResNet101为教师模型指导学生模型MobileNet进行训练,复杂教师模型将数据中的知识传授给学生模型,提高了学生模型的精度。将该方法与同类方法进行了对比,结果表明,模型以牺牲2.43%准确率为代价,存储成本下降为教师模型的24.55%,相较未知识蒸馏的MobileNet的准确率提高了9.61%,实现模型轻量化。本研究方法对提高深度学习模型在工程实际应用,降低边缘计算设备部署成本提供了一种有效且可行的解决方法。

关键词：故障诊断 SPWVD 知识蒸馏 MobileNet 行星变速器

利用EEMD和深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第6期38卷 133-140页

作者：郑鑫辉马超王少红徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

结合滚动轴承振动信号的非线性特点,开展基于EEMD和深度置信网络(deep belief network,DBN)的滚动轴承故障诊断方法研究。应用EEMD对信号进行分解后,结合相关系数与峭度分析完成信号重构,构建加速度-速度矩阵作为DBN模型输入,实现滚动... 详细信息

结合滚动轴承振动信号的非线性特点,开展基于EEMD和深度置信网络(deep belief network,DBN)的滚动轴承故障诊断方法研究。应用EEMD对信号进行分解后,结合相关系数与峭度分析完成信号重构,构建加速度-速度矩阵作为DBN模型输入,实现滚动轴承不同故障类型及其损伤程度的诊断预测。研究过程中对模型泛化能力、层特征提取能力、模型分析结果和分析效率等方面进行了对比分析,对原始数据、加速度-速度矩阵、相图作为DBN模型输入的诊断效果进行了对比分析,同时进行了SVM、XGboost、ResNet、DBN不同网络模型的对比分析。分析结果表明,利用EEMD进行信号处理并构建加速度-速度矩阵作为DBN模型输入可以有效实现滚动轴承的不同故障类型和故障损伤程度的诊断,诊断平均准确率达到97.23%。此模型可为轴承状态监测与智能故障诊断技术的工程应用提供参考。

关键词：深度置信网络滚动轴承故障诊断状态评价

昏暗环境下自适应ORB-SLAM2算法研究

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电子测量技术 2024年第6期47卷 94-99页

作者：马哲伟周福强王少红北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行... 详细信息

本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取,之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿,完成特征点选取。实验结果表明,与原算法相比,改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下,匹配对的数量提升了17.6%,SLAM轨迹精度提升了49.8%,有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。

关键词： FAST角点特征提取四叉树分解法 SLAM

基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究

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机床与液压 2024年第11期52卷 105-113页

作者：王伯涛周福强吴国新王少红北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题,提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理,提高待检测图像的清晰度;在YOLOv7模型原有基础上,针对换热器板... 详细信息

针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题,提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理,提高待检测图像的清晰度;在YOLOv7模型原有基础上,针对换热器板片层数较多、模糊且噪点多,提出一种多级自适应注意力机制添加至Backbone最后一层;针对图像识别模型计算量大、下采样特征损失严重,采用改进的MP-D模块优化原有的下采样模块;针对特征提取部分,加入F-ReLU激活函数,使得计算速度和检测准确性有了明显提高;针对Neck部分的PANet结构,融合BiFPN跨尺度连接的思想,进一步提高融合的效率和准确性。通过实验可得,改进后的网络模型和初始YOLOv7相比,mAP@0.5、召回率R、检测速度分别提高0.6%、2%、16.9帧/s,针对换热器板片检测具有良好效果。

关键词：换热器板片 YOLOv7 多级自适应注意力机制 MP-D模块 BiFPN

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应用双通道卷积神经网络的交通标识识别方法

中国测试 2024年第6期50卷 35-41,48页

作者：赵泽毅周福强王少红徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对交通标识识别问题,传统的LeNet-5网络结构对于交通标识识别准确率低,识别速度慢,并且忽略天气等自然因素的影响。通过卷积神经网络技术,提出一种基于LeNet-5改进的双通道、多尺度的网络结构模型。在双通道结构中每个通道包含两个分... 详细信息

针对交通标识识别问题,传统的LeNet-5网络结构对于交通标识识别准确率低,识别速度慢,并且忽略天气等自然因素的影响。通过卷积神经网络技术,提出一种基于LeNet-5改进的双通道、多尺度的网络结构模型。在双通道结构中每个通道包含两个分支结构,且每个通道的卷积个数和图像尺度不同,通过不同尺度图像的特征提取,使图像特征变得更为丰富。其次,改进后的网络结构大大增加卷积核的个数。最后,通过更改Sigmoid激活函数为ReLu激活函数,更改随机梯度下降算法为Adam算法,并添加Dropout层来防止过拟合,从而提高交通标识识别率。改进网络的识别率为98.6%,上下浮动0.5%,相对与传统的LeNet-5网络结构,识别率提高15%以上,验证得出改进的网络结构具有一定的鲁棒性。

关键词：交通标识识别 LeNet-5网络结构卷积神经网络

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室内障碍物点云分割的可变阈值联合聚类算法研究

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电子测量技术 2024年第9期47卷 70-78页

作者：刘洪凯王少红左云波谷玉海北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法。该方法首先对点云数据... 详细信息

激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法。该方法首先对点云数据进行预处理,使用直通滤波、体素滤波和立方体滤波对点云进行提取、稀疏和降噪,再联合自适应DBSCAN算法和改进后的可变阈值欧式聚类算法对点云进行聚类分割。采集真实场景数据进行测试,结果显示,在C-H系数、轮廓系数、D-B系数及轮廓系数等评价指标上均有所提高。这表明,可变阈值联合聚类算法显著提高了点云分割的准确性,有效的提高了聚类结果的类内一致性和类间差异性,为目标检测和识别提供了更可靠的基础。

关键词：激光雷达障碍物检测点云分割 DBSCAN

The application on order analysis for the rotating machinery with LabVIEW

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仪器仪表学报 2016年第S1期37卷 157-161页

作者： Yu Zhouxiang wang shaohong Xu Kang Liu Bin Beijing Information Science & Technology University

Order analysis is regarded as one of the most significant method for monitoring and analyzing rotational machinery for the phenomenon of " frequency smear".However,the order analysis based on resampling is a signal processingwhich converts the constant time interval sampling into constant angle interval sampling,while with the variety of the rotational *** superiority of the order analysis is investigatedon implement of order *** comparing the advantage and disadvantage between spectrum and order analysis,the paper will discuss the order analysis form a deep perspective.

关键词： order analysis resampling rotating machinery LabVIEW

Simulation study on dynamics of cylindrical gear meshing with the evolution meshing stiffness

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仪器仪表学报 2016年第S1期37卷 146-151页

作者： Ma Chao Liu Lingtao wang shaohong Xu Xiaoli Peng Yumin Beijing Information Science and Technology University

Simulation study on the cylindrical gear meshing with the evolution gear meshing stiffness is being done for better understanding the dynamic characteristics of the *** consideration of damping,bearing clearance and gear backlash nonlinearity,the dynamic model is set up and computed in *** analysis about the relationship between the kinematic responses and the meshing stiffness are carried *** the results showed that as the gear mesh stiffness is changed from small to large,the performance of the system is changed from the harmonic stable periodic motion to with one times,two times,four times,ending chaos of the stability of the *** research results would have theoretical guidance value for the fault diagnosis in engineering.

关键词： cylindrical gear meshing stiffness bifurcation