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不同高度不同大气模式下红外图像仿真

红外技术 2024年第10期46卷 1218-1223页

作者：李金萍蔡友林刘其涛东华理工大学信息工程学院江西南昌330013 江西省放射性地学大数据技术工程实验室江西南昌330013

本文以飞机平台的红外图像为数据源,研究了不同大气模式下成像高度对红外仿真图像的影响,推导了随热像仪成像高度变化的辐射亮度计算公式。分别采用MODTRAN和LOWTRAN两种大气辐射传输模型进行不同高度的红外图像大气修正,并对所得仿真... 详细信息

本文以飞机平台的红外图像为数据源,研究了不同大气模式下成像高度对红外仿真图像的影响,推导了随热像仪成像高度变化的辐射亮度计算公式。分别采用MODTRAN和LOWTRAN两种大气辐射传输模型进行不同高度的红外图像大气修正,并对所得仿真数据进行了分析比较得出:在高度低于20km时,同种大气模式下两种模型仿真数据接近,误差不大,都很理想;在高于20km时,LOWTRAN模型仿真数据参考价值不大,MODTRAN模型结果更接近实际情况、更实用。

关键词：仿真热红外辐射大气模式

基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法

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现代电子技术 2024年第9期47卷 47-52页

作者：周怀博贾惠珍王同罕东华理工大学信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室江西南昌330013

为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进... 详细信息

为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进行循环交互融合,以获取更贴近人类感知的图像质量特征。基于公开真实失真数据库的实验结果表明,所提算法在真实失真图像质量评价上取得了优越性能,而且,通过两个尺度的实验结果展示了该算法实现了更高效的跨尺度学习,从而为图像多尺度深度网络的应用提供了较好基础。

关键词：图像质量评价无参考真实失真跨尺度学习多特征融合双分支特征提取

小样本下基于改进ACGAN数据增强的X射线矿石图像分类方法

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有色金属工程 2024年第3期14卷 122-132页

作者：王文何剑锋朱文松李卫东聂逢君夏菲汪雪元钟国韵瞿金辉东华理工大学江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心南昌330013 东华理工大学信息工程学院南昌330013 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室南昌330013

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-... 详细信息

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。

关键词：矿石分类小样本数据增强辅助生成对抗网络 X射线成像自注意力机制

基于双采样随机森林的临滑阶段的预测算法:以湖北黄石5号铁矿石治理地块为例

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科学技术与工程 2024年第14期24卷 5733-5741页

作者：郭明娟徐哈宁肖慧范凌峰胡佳超游丝露江西省放射性地学大数据技术工程实验室(东华理工大学) 南昌330013 江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心(东华理工大学) 南昌344000

针对碎石土边坡监测过程中滑坡稳定变形期与临滑阶段监测数据量严重不匹配,导致临滑阶段数据量偏小,从而产生的非平衡数据集造成预判不准确的问题,提出了一种基于DST随机森林的碎石土边坡临滑阶段地表位移的预测算法。首先,采用过采样... 详细信息

针对碎石土边坡监测过程中滑坡稳定变形期与临滑阶段监测数据量严重不匹配,导致临滑阶段数据量偏小,从而产生的非平衡数据集造成预判不准确的问题,提出了一种基于DST随机森林的碎石土边坡临滑阶段地表位移的预测算法。首先,采用过采样和欠采样相结合的双采样技术(double sampling technique,DST)对地表位移中的非平衡数据集进行采集,然后,通过随机森林预测算法有放回的随机抽样进行预测,最后,通过实验得出预测结果。结果表明:DST随机森林预测算法相比于普通随机森林预测算法预测误差率降低到3.39%,证明双采样技术(DST)采集临滑阶段非平衡数据集的必要性。

关键词：碎石土边坡临滑阶段地表位移随机森林非平衡数据集双采样技术

CUNet断层智能识别方法及其在断层识别中的应用研究

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地球物理学进展 2024年第2期39卷 561-571页

作者：陈继兴路鹏飞袁兆林郭爱华王丹丹刘春飞东华理工大学信息工程学院南昌330013 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室南昌330013 东华理工大学地球科学学院南昌330013 华北油田第一采油厂地质研究所任丘062550

断层智能识别在地震资料精细解释中起到了非常重要的作用,但目前,断层智能识别方法还存在着模型训练难度大,特征图像提取信号细节受损等问题.针对这些问题,本文基于UNet网络结构的基础上结合VNet深度学习网络的思想,提出了一种改进的CUN... 详细信息

断层智能识别在地震资料精细解释中起到了非常重要的作用,但目前,断层智能识别方法还存在着模型训练难度大,特征图像提取信号细节受损等问题.针对这些问题,本文基于UNet网络结构的基础上结合VNet深度学习网络的思想,提出了一种改进的CUNet(Convolution Unity Networking)断层智能识别方法.CUNet断层识别方法的网络结构是在UNet结构的基础上,利用卷积操作代替下采样中的最大池化,以及3D反置卷积操作代替上采样卷积操作,从而使CUNet结构可以增加信号的感受野,缓解信号细节特征在上采样和下采样操作中的损失,保留信号细节信息,增强图像特征的提取.实验结果表明CUNet网络结构在精度上达到了94.3%,与UNet网络结构相比提高了1.4%,同时起到了更好的抗过拟合效果.根据断层地震地质特征,将CUNet网络结构应用于地震图像的断层智能识别中.应用结果表明,该网络结构不仅更准确的检测到了断层特征,对断层分布刻画更细致,而且极大地节省了计算时间.

关键词：断层智能识别深度学习 CUNet网络抗过拟合断层特征

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主动式多重性方法对黄饼中铀定量的模拟研究

核技术 2024年第2期47卷 49-57页

作者：张浩然张焱胡文兴瞿金辉刘世梁王仁波东华理工大学放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室南昌330013 东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心南昌330013 泛华检测技术有限公司南昌330013

黄饼材料中铀的准确定量是后续处理工艺选择的关键,文中在主动式多重性方法的基础上,提出了一种通过记录分析中子源诱发238U裂变信息,进行铀定量的方法。但由于黄饼材料自身存在中子自屏蔽效应以及含水量的差异,导致定量结果存在偏差。... 详细信息

黄饼材料中铀的准确定量是后续处理工艺选择的关键,文中在主动式多重性方法的基础上,提出了一种通过记录分析中子源诱发238U裂变信息,进行铀定量的方法。但由于黄饼材料自身存在中子自屏蔽效应以及含水量的差异,导致定量结果存在偏差。为了进一步提高定量准确性,使用MCNP(Monte Carlo N-Particle Transport)结合MATLAB程序优化选择了241Am-Be源作为激发源;另外,通过对不同质量及含水量系列化样品的模拟发现:铀定量误差主要来自于泄漏增殖因子ML与增殖因子M差距的不匹配。通过MCNP模拟获取M随铀质量变化规律的曲线后,根据样品净含量选择合适的增殖因子M,再根据二重计数率D进行定量计算,获得铀定量的相对误差小于5%;含水量的变化带来的中子自屏蔽效应对多重计数率影响较大,通过S0/Si与D0/Di的关系对二重计数率D进行修正后再进行计算,铀定量的相对误差能够控制在10%左右;该研究对中子多重性方法在黄饼生产与测量中的应用推广具有重要的参考价值。

关键词：中子多重性黄饼 238U 中子自屏蔽模拟仿真

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基于微地貌形态学特征的地形特征线提取研究

东华理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期47卷 175-184页

作者：谢金粮汤作华黄映聪段建兵东华理工大学地球科学学院江西南昌330013 东华理工大学软件学院江西南昌330013 东华理工大学网络与信息中心江西南昌330013 江西省放射性地学大数据技术工程实验室江西南昌330013 东华理工大学核资源与环境国家重点实验室江西南昌330013

地形特征线是地形地貌和地质灾害研究中重要的区域分界线,通常使用ArcGIS软件进行提取。针对传统方法提取的地形特征线后续处理过于烦琐,算法适用性较窄等问题,以图像处理技术为手段,提出了一种以高分辨率格网数字高程模型(DEM)为基础... 详细信息

地形特征线是地形地貌和地质灾害研究中重要的区域分界线,通常使用ArcGIS软件进行提取。针对传统方法提取的地形特征线后续处理过于烦琐,算法适用性较窄等问题,以图像处理技术为手段,提出了一种以高分辨率格网数字高程模型(DEM)为基础数据提取地形特征线的新方法。该算法结合形态学特征,参考地形特征线的几何形态,把线段从微地貌的角度分解成多种构型,并应用到提取过程中,同时优化已有方法,能够快速提取出特征线。结果表明,提取的特征线基本吻合实际地形特征线,还可提取水库边缘和大型宽谷等平坦地形边缘。相较于其他算法,该方法提取效率得到提升,在解决传统方法出现的问题上提出了新的方向。

关键词：数字高程模型地形特征线微地貌形态学剪枝

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赋能动力学色谱法快速海水提铀研究

核技术 2024年第2期47卷 119-134页

作者：付裕杰于涛叶剑华东华理工大学江西省聚合物微纳制造与器件重点实验室南昌330013 东华理工大学核科学与工程学院南昌330013

作为重要的分离和分析手段,液相色谱法主要应用在分析化学领域,而在核素分离工作中报道十分罕见。本项目基于动力学色谱理论基础,研发出一种脉冲式进样-赋能动力学色谱柱,色谱柱的填料采用粒径为0.2 mm的惰性二氧化硅,柱长为5 m,色谱分... 详细信息

作为重要的分离和分析手段,液相色谱法主要应用在分析化学领域,而在核素分离工作中报道十分罕见。本项目基于动力学色谱理论基础,研发出一种脉冲式进样-赋能动力学色谱柱,色谱柱的填料采用粒径为0.2 mm的惰性二氧化硅,柱长为5 m,色谱分离单元约3.06万个。通过改变色谱柱外界条件,分析铀酰离子在色谱柱内的运动情况;通过水浴加热、超声波和外加磁场对色谱柱进行赋能,以提高离子相互分离的效果;在不同进样流速和温度下,研究混合核素的分离情况,得到最佳分离条件及色谱柱的动力学特性。结果表明,样品流速为4.109 mL·min^(−1),色谱柱加热温度为50℃,此时铀酰离子和钠离子的分离因数为1.1854。以最佳分离条件进行海水提铀,得到铀和钠离子的分离因数为α=1.575,实现海水中铀和钠离子分离理论上需要20级。脉冲式进样-赋能动力学色谱柱能够高效快速地实现海水中铀的分离提取。文中采用的创新性方法,还可应用于其他核素的分离研究。

关键词：赋能脉冲进样时间控制分流动力学色谱法海水提铀

新型钍基类MOX燃料的制备和第一性原理研究

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原子能科学技术 2024年第10期58卷 2189-2197页

作者：赵石魏强林刘义保刘豪杰李凯旋东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心江西南昌330013 东华理工大学核科学与工程学院江西南昌330013 东华理工大学江西省质谱科学与仪器重点实验室江西南昌330013

为研究钍基类MOX(Th-MOX)燃料Th_(1-x)Pu_(x)O_(2)的结构及性质,以性质相近的Ce原子替代Pu原子,采用溶胶-凝胶法在不同烧结温度下制备了Th_(1-x)Ce_(x)O_(2)(x=0,0.25,0.50,0.75,1),利用XRD、SEM和拉曼光谱仪对其形貌和结构进行了表征,同时采用基于密度泛函理论的第一性原理计算软件VASP计算了Th_(1-x)Ce_(x)O_(2)的晶格常数和电子态密度。实验结果表明:制备得到的Th_(1-x)Ce_(x)O_(2)在致密性和颗粒均匀性方面表现出良好的性能。随烧结温度的升高,密度先增大后减小(最高达到理论密度的98.4%),晶界迁移使晶粒尺寸增大。混合氧化物在形成的过程中晶格中产生了氧缺位,随着体系中Th含量的增加,晶粒尺寸减小、能量带隙增大、导带宽度减小,Th原子的局域态密度增大,Ce原子的局域态密度减小,原子半径的差异导致晶格常数、Th—O键和Ce—O键的平均键长增大,Th_(1-x)Ce_(x)O_(2)晶格常数的计算值与实验值吻合良好。

关键词：钍基类MOX燃料溶胶-凝胶法第一性原理态密度