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金刚石化学机械抛光研究进展

人工晶体学报 2024年

作者：安康许光宇吴海平张亚琛张永康李利军李鸿张旭芳刘峰斌李成明北方工业大学机械与材料工程学院北方工业大学信息学院北京科技大学新材料技术研究院

金刚石以其优异的性能在力学、光学、热学和电子学（如半导体）等领域发挥着重要作用。然而，金刚石表面质量会影响其在这些领域的应用效果，因此通过高效抛光技术获得高质量表面一直是金刚石研究的重点内容。金刚石抛光技术主要有机械... 详细信息

金刚石以其优异的性能在力学、光学、热学和电子学（如半导体）等领域发挥着重要作用。然而，金刚石表面质量会影响其在这些领域的应用效果，因此通过高效抛光技术获得高质量表面一直是金刚石研究的重点内容。金刚石抛光技术主要有机械抛光、热化学抛光、激光抛光和化学机械抛光等，其中化学机械抛光（CMP）具有设备运行成本低、工艺简单、抛光后表面损伤小等优点。本文在对上述几种抛光方法进行分析对比的基础上，聚焦于CMP领域，对其发展历程进行了较详尽的对比与分析。早期CMP技术虽在工艺和抛光效率上存在一定局限，但其为后续技术的创新与优化奠定了基础；H2O2及其混合物的应用，不仅增强了CMP过程中的化学反应活性，提高了材料去除率，还有效降低了表面粗糙度，改善了金刚石表面质量；光催化辅助化学机械抛光可使金刚石达到高表面质量，但设备相对复杂，无法满足大规模生产的需求，需要进一步的研究和优化。此外，本文还对化学机械抛光的未来发展进行了预测，为相关领域研究人员提供参考。

关键词：金刚石化学机械抛光表面粗糙度抛光液去除机理

基于残差的虚拟同步机多机互联分层补偿控制策略

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中国电机工程学报 2024年

作者：胡长斌王高伟罗珊娜范辉陆珩李学成马瑞北方工业大学电气与控制工程学院国网河北省电力有限公司

针对虚拟同步机多机互联系统中所存在的因负载扰动导致的高频电流扰动问题和因线路参数摄动造成的无功不均分问题，提出一种基于残差的分层补偿控制策略。首先，基于逆变器互联拓扑建立互联逆变器的数学模型，分析系统中的高频扰动和无... 详细信息

针对虚拟同步机多机互联系统中所存在的因负载扰动导致的高频电流扰动问题和因线路参数摄动造成的无功不均分问题，提出一种基于残差的分层补偿控制策略。首先，基于逆变器互联拓扑建立互联逆变器的数学模型，分析系统中的高频扰动和无功不均分问题。其次，基于互联逆变器的数学模型设计残差生成器，并将残差生成器生成的残差通过高通滤波器得到高频残差分量，将残差减去高频残差分量得到基频残差分量。然后，从扰动对消的角度设计电力电子层高频扰动补偿控制器，用高频残差驱动，抑制高频扰动。同时，设计等效虚拟阻抗补偿控制器，用基波残差驱动，基于互联逆变器间的信息层通信，对其进行一致性优化，使得线路参数摄动时逆变器输出的无功也能均分。最后实验验证了所提架构的有效性和可行性。

关键词：互联系统参数摄动分层控制残差生成器一致性

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融合网络剪枝和动态扩展的终身文本分类方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：张泽王炯王晓艺聂凯峰刘杰周建设首都师范大学信息工程学院首都师范大学中国语言智能研究中心北方工业大学信息学院

随着互联网技术的发展，产生了大量的各种背景下的文本信息，包括新闻资料，科学文献等等，这些文本信息所包含的内容并不统一.对于神经网络而言，不断地增加新领域的训练数据必然会导致对旧信息的灾难遗忘.因此在实际应用中，训练出可... 详细信息

随着互联网技术的发展，产生了大量的各种背景下的文本信息，包括新闻资料，科学文献等等，这些文本信息所包含的内容并不统一.对于神经网络而言，不断地增加新领域的训练数据必然会导致对旧信息的灾难遗忘.因此在实际应用中，训练出可以终身学习的文本分类器具有很高的应用价值.为此，该文提出了一种基于网络剪枝和动态扩展策略的终身文本分类方法，适用于知识背景不断增加的文本分类场景.具体而言，该文将网络剪枝、参数正则化更新和网络扩展相结合，保证神经网络可以在不遗忘旧任务知识的前提下更有效的学习新任务.通过使用不确定正则化参数更新策略防止旧领域信息的遗忘，实现任务之间的知识迁移.在5个流行的文本分类数据集上进行终身学习的实验设置下进行验证，实验结果表明本文的方法与BERT预训练模型相比高出约10%，并且均优于其他终身学习的方法.

关键词：文本分类终身学习动态网络扩展正则化更新

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基于提示学习的记叙文篇章成分识别研究

计算机科学 2024年

作者：王晓艺王炯刘杰周建设首都师范大学中国语言智能研究中心首都师范大学信息工程学院北方工业大学信息学院

篇章结构分析是作文自动评分中的重要技术之一，也是自然语言处理领域中的重要研究内容。近年来，作文篇章结构分析的研究很少且主要集中于议论文，对记叙文的研究还存在不足，尤其是在记叙文篇章结构方面研究方法和研究资源都相对有限... 详细信息

篇章结构分析是作文自动评分中的重要技术之一，也是自然语言处理领域中的重要研究内容。近年来，作文篇章结构分析的研究很少且主要集中于议论文，对记叙文的研究还存在不足，尤其是在记叙文篇章结构方面研究方法和研究资源都相对有限。针对这些问题，文中构建了面向中小学记叙文篇章成分识别的数据集，使用基于BERT-BiLSTM的语料自动标注模型提高标注效率，并对内容分布以及语料标注的一致性进行了统计分析。文中提出了基于提示学习的记叙文篇章成分识别方法，通过自动构建识别篇章成分的前缀提示模板，利用层次注意力机制学习更为丰富的文本特征，从而提高记叙文篇章结构识别能力。在自建数据集下进行实验，结果表明，所提出的方法将记叙文篇章结构的准确率提高到85.80%，优于用于对比的预训练语言模型。

关键词：数据集构建篇章结构作文自动评分提示学习

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改进YOLOv8n的选通图像目标检测算法

计算机工程与应用 2024年

作者：田青王颖张正羊强北方工业大学信息学院先进技术成果西部(绵阳)转化中心

激光选通成像技术在复杂环境下表现出色，但选通图像为灰度图像无法提供颜色信息，并且对比度较低，所以在进行小目标和遮挡目标检测时更加困难。为解决以上问题提出了一种改进YOLOv8n的选通图像目标检测算法。首先，在特征提取的主干... 详细信息

激光选通成像技术在复杂环境下表现出色，但选通图像为灰度图像无法提供颜色信息，并且对比度较低，所以在进行小目标和遮挡目标检测时更加困难。为解决以上问题提出了一种改进YOLOv8n的选通图像目标检测算法。首先，在特征提取的主干网络部分，使用大核卷积C2f-DSF更有效地捕获输入数据的全局信息。然后，添加了多头注意力检测头Detect-SEAM模块，增强了特征提取和目标识别的能力。此外，为了获取不同感受野的上下文信息，增强特征提取能力，使用了SPPF-M模块。采用上采样算子Dysample，减少特征信息的损失，从而提高小目标的检测精度。改进的YOLOv8n算法在选通图像数据集上mAP@0.5提高了2.4%，mAP@0.5:0.95提高了1.8%。为了验证改进的YOLOv8n算法的泛化性，选取KITTI数据集实验，相比于YOLOv8n算法改进YOLOv8n的mAP@0.5提高了4.3%，mAP@0.5:0.95提高了3.5%。

关键词：选通图像 YOLOv8n 遮挡目标小目标大卷积核

面向可持续生产中多任务调度的双重增强模因算法

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自动化学报 2024年第4期50卷 731-744页

作者：卢弘王耀南乔非方遒湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 同济大学电子与信息工程学院上海201804

从经济、环境和社会3个维度,全面提升生产调度方案的可持续性具有重要意义.针对并行机生产场景,建立考虑机器指派、加工顺序、人员安排以及开关机控制等4种决策任务的调度模型.为实现对复杂决策空间的高效寻优,提出一种融合两种局部优... 详细信息

从经济、环境和社会3个维度,全面提升生产调度方案的可持续性具有重要意义.针对并行机生产场景,建立考虑机器指派、加工顺序、人员安排以及开关机控制等4种决策任务的调度模型.为实现对复杂决策空间的高效寻优,提出一种融合两种局部优化策略的双重增强模因算法(Dual-enhanced memetic algorithm, DMA)求解模型.从随机更新角度,针对不同决策任务,构造单步变邻域搜索(One-step variable neighborhood search, 1S-VNS)策略.从定向优化角度,分析目标和关键任务之间的匹配关系,提出一种可持续目标导向策略(Sustainable goals-oriented strategy, SGS).考虑到两种优化策略的不同特点,单步变邻域搜索策略作用于整个种群,目标导向策略强化种群中的精英个体,实现对输出解集的双重优化.仿真实验结果表明,双重优化策略能有效地增强算法性能,并且所提算法在非支配解的多样性和收敛性上具有优越性.

关键词：可持续生产多任务调度优化策略模因算法

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基于多尺度非对称密集网络的高光谱图像分类

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1448-1457页

作者：蔡轶珩谭美伶潘建军何楷祺北京工业大学信息与通信工程学院北京100124

近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的... 详细信息

近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性,该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先,提出一个多尺度样本构建模块,通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块,并进行反卷积和拼接以构建输入样本,使其既包含详细的结构区域,又包含较大的同质区域;然后,提出一个非对称密集连接结构,在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强,即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征,有效地促进了特征重用。此外,为了提高光谱特征的鉴别性,提出一种精简的元素光谱注意力机制,并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下,该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%,取得了极具竞争力的分类结果。

关键词：高光谱图像分类多尺度非对称卷积光谱注意力机制

经验模态分解与阶次跟踪分析对机器人用精密减速器故障诊断

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机械科学与技术 2024年第6期43卷 943-949页

作者：蔺梦雄张文松曹洪鑫张向慧姚良博张敬彩北方工业大学机械与材料工程学院北京100144 中机生产力促进中心有限公司北京100044

针对行星摆线针轮减速器的故障特征在摆动疲劳实验中难以提取的问题,本文提出了一种经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)与阶次跟踪分析结合的方法对疲劳实验中的减速器进行故障诊断。通过对采集到的时域信号进行等角域重... 详细信息

针对行星摆线针轮减速器的故障特征在摆动疲劳实验中难以提取的问题,本文提出了一种经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)与阶次跟踪分析结合的方法对疲劳实验中的减速器进行故障诊断。通过对采集到的时域信号进行等角域重采样、经验模态分解、计算固有模态分量(Intrinsic mode function,IMF)的峭度值、选取固有模态分量重构、快速傅里叶变换(Fast fourier transform,FFT)后得到阶次图进行验证。结果表明:该方法能够准确的提取包含故障信息的固有模态分量,实现了行星摆线针轮减速器在非平稳状态下的故障特征识别。

关键词：行星摆线针轮减速器经验模态分解阶次分析故障诊断

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基于毫米波雷达三维点云的室内跌倒检测

电子技术应用 2024年第9期50卷 59-66页

作者：李伟李丹丹丁奇宁马裕燚耿永福北方工业大学信息学院北京100043 北方工业大学电气与控制工程学院北京100043

全球老龄化时代的到来引发的老年人健康监护问题不可忽视,而室内跌倒对独居的老年人有非常大的安全隐患。因此,为准确检测到跌倒动作,使用毫米波雷达三维点云信息进行室内跌倒检测,并提出一种基于外部注意力机制的PointLSTM网络实现三... 详细信息

全球老龄化时代的到来引发的老年人健康监护问题不可忽视,而室内跌倒对独居的老年人有非常大的安全隐患。因此,为准确检测到跌倒动作,使用毫米波雷达三维点云信息进行室内跌倒检测,并提出一种基于外部注意力机制的PointLSTM网络实现三维点云在时序的分类。通过MIMO体制的毫米波雷达芯片采集人体动作的回波信号,利用集成雷达基带处理器的微控制器实现信号处理的部分,可将原始数据实时转换成三维点云,并提高点云处理中的计算速度及雷达硬件的整体性能。基于外部注意力机制的PointLSTM网络可实现点云在时空中的提取特征和分类识别,网络改进了PointLSTM帧间点信息的流失问题,并在信息提取中对所有数据实现特征联系,外部注意力机制通过独立的可学习参数优化了网络复杂度和识别精确率。实验结果表明,所提出的方法在室内环境下检测准确率可以达到98.3%,可以有效区分动作的类别,并验证了使用毫米波雷达三维点云检测人体跌倒的可行性。

关键词：毫米波雷达点云分类信号处理深度学习