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基于半监督深度自编码网络的分类算法及应用

计算机工程 2024年

作者：张新波张雪英黄丽霞陈桂军太原理工大学电子信息与光学工程学院

在工业分类预测中，有标签数据稀缺且标记成本高，导致模型预测不准确，同时大多数无标签数据中的特征未得到合理利用，模型的泛化能力不足。为了解决这个问题，该研究将有标签数据和无标签数据通过有监督学习和无监督学习相结合，提升... 详细信息

在工业分类预测中，有标签数据稀缺且标记成本高，导致模型预测不准确，同时大多数无标签数据中的特征未得到合理利用，模型的泛化能力不足。为了解决这个问题，该研究将有标签数据和无标签数据通过有监督学习和无监督学习相结合，提升模型预测准确率。该模型首先在深度自编码通道上，分别添加高斯噪声和稀疏性约束，提取与分类相关更具代表性的特征表示；其次在编码器与解码器之间引入横向连接，过滤与分类任务不相关的信息，使得网络能够更好地学习关键变量的特征表示，并在网络顶层添加有监督学习路径来实现分类识别；然后添加原始编码器，与解码器中对应隐含层的输出一起训练，从而实现无监督学习路径，有效利用无标签数据中信息；最后通过有监督损失与无监督损失函数构造总损失函数，实现对工业生产中关键变量进行分类预测。实验结果表明，与常用的有监督学习模型和传统的半监督学习模型相比，该算法的分类预测准确率得到了有效提高，并且精确度、召回度和F1分数均表现出改进。

关键词：半监督学习降噪自编码器稀疏自编码器特征提取分类预测

基于SAE-LS-CGAN数据增强的语音情感识别

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太原理工大学学报 2024年

作者：魏佳楠孙颖张雪英太原理工大学电子信息与光学工程学院

语音情感语料库具有数据稀少的问题，然而深度神经网络的训练需要大量的数据才能实现较好的性能。数据增强是解决这一问题的有效方法，但是目前语音情感识别领域缺乏对数据增强方法的有效性研究。在分析多种语音数据增强方法的基础上，... 详细信息

语音情感语料库具有数据稀少的问题，然而深度神经网络的训练需要大量的数据才能实现较好的性能。数据增强是解决这一问题的有效方法，但是目前语音情感识别领域缺乏对数据增强方法的有效性研究。在分析多种语音数据增强方法的基础上，本文提出了一种基于改进条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network， CGAN)的新的数据增强网络SAE-LS-CGAN。其中，改进CGAN将语音特征映射为N个矩阵，鉴别器分别对每个矩阵进行评价，增加鉴别的准确性。另外，网络整体设计与传统的生成对抗网络(Generative Adversarial Network， GAN)不同，该网络增加栈式自编码器(Stacked AutoEncoder， SAE)，并将其输出作为改进CGAN的输入，同时使用类别学习器(Class Learning Block， CLB)辅助提升生成样本的质量，最后引入最小二乘损失函数(The Least Squares Loss Function， LS)对网络进行对抗性训练，在原始特征空间和潜在空间中生成高质量的特征向量，这些生成数据扩展到训练数据中，用于分类。实验结果表明，在Emo-DB和IEMOCAP数据集上，都表现出较好的性能。

关键词：语音情感识别数据增强栈式自编码器条件生成对抗网络最小二乘损失函数

含有圆孔平板电极结构的双凸液体透镜的设计与分析

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物理学报 2024年第1期73卷 211-217页

作者：孔梅梅薛银燕徐春生董媛刘悦潘世成赵瑞南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院南京210023 南京南瑞信息通信科技有限公司南京211100

基于平行平板电极的变焦液体透镜的有关研究,通过应用介电泳效应,提出了一种含有圆孔平板电极结构的双凸液体透镜模型,是一种新型的三层液体透镜结构.利用Comsol,Matlab和Zemax软件仿真分析了该模型在不同电压下的面型变化与成像光路,... 详细信息

基于平行平板电极的变焦液体透镜的有关研究,通过应用介电泳效应,提出了一种含有圆孔平板电极结构的双凸液体透镜模型,是一种新型的三层液体透镜结构.利用Comsol,Matlab和Zemax软件仿真分析了该模型在不同电压下的面型变化与成像光路,得出其变焦范围为22.6—15.9 mm,并对制备的器件进行具体的实验分析,获得了不同电压下双凸液体透镜的液滴上下界面面型和该透镜的变焦范围23.8—17.5 mm,与仿真结果基本一致,而且其成像分辨率可达到45.255 lp/mm.结果表明,所提出的这种新型三层液体结构的双凸液体透镜具有结构简单、易于实现的特点,而且具备良好的成像质量.

关键词：双凸液体透镜介电泳效应变焦成像质量

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基于多级残差信息蒸馏的真实图像去噪方法

计算机工程 2024年第3期50卷 216-223页

作者：冯妍舟刘建霞王海翼冯国昊白宇太原理工大学电子信息与光学工程学院山西晋中030600

深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图... 详细信息

深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图像存在边缘过度平滑、纹理缺失、含有残留噪声等问题。针对这些问题,构造一种多级残差信息蒸馏模块。通过对特征通道进行分割,保留部分特征用于后续多级融合,并进一步通过深度提取单元提取细化后的特征信息;引入对比度感知通道注意力机制对不同通道的特征分配权重;使用多级跳跃连接充分融合不同阶段提取到的上下文信息。构建1个轻量级的多级残差信息蒸馏网络,采用块间复杂度低的编码-解码结构,编码部分为含噪图像特征提取模块,解码部分为干净图像恢复模块。为了加快训练速度,采用混合图像尺寸的渐进式训练方法。实验结果表明,该方法在SSID和DND真实图像数据集上的峰值信噪比分别为39.43 dB和39.49 dB,与其他网络相比提升了0.17~15.77 dB和0.02~7.06 dB,而模型参数量仅为6.92×106,所提模型在提高去噪性能的同时具有较少的参数量。

关键词：图像复原真实图像去噪多级残差信息蒸馏模块深度提取模块对比度感知通道注意力

1GHz,48.8fs高重复频率掺镱光纤飞秒激光器研究

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光学技术 2024年第1期50卷 48-53页

作者：赵子陈陈俊宇于涵陈嘉宁沈嘉伟司璐曹彧之王志袁帅上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 南开大学电子信息与光学工程学院现代光学研究所天津3000350 华东师范大学精密光谱科学与技术国家重点实验室上海200062 华东师范大学重庆研究院精密光学重庆市重点实验室重庆401120

GHz基本重复频率光纤超短脉冲激光器由于具有宽光谱,窄脉宽等优势,在高速光刻,高端制造,天文探测,太赫兹检测,精密仪器等领域应用广泛。然而在实现1GHz以上基本重复频率锁模的前提下,如何输出脉冲宽度在50fs以下的超短脉冲是当前科学研... 详细信息

GHz基本重复频率光纤超短脉冲激光器由于具有宽光谱,窄脉宽等优势,在高速光刻,高端制造,天文探测,太赫兹检测,精密仪器等领域应用广泛。然而在实现1GHz以上基本重复频率锁模的前提下,如何输出脉冲宽度在50fs以下的超短脉冲是当前科学研究的难点。文章以实现更宽光谱,更窄脉宽的GHz重复频率光纤超短脉冲激光器为目标,通过非线性偏振旋转锁模(NPR)技术,利用波分复用光纤准直器(WDM-Collimator)缩短激光谐振腔长度,最终实现了48.8fs脉冲宽度的1GHz基本重复频率光纤激光器。该脉冲宽度是当前国际上1μm波段GHz基本重复频率光纤激光器的最窄直接输出脉冲宽度。最后对激光器集成形成样机,并有效降低制造成本,提升了系统稳定性。该激光样机可满足天文光梳、卫星导航等领域空间尺寸的需求,有望推动高重复频率光纤超短脉冲激光器工业化、商业化发展。

关键词：超快激光激光谐振腔光纤放大器和振荡器光纤激光器非线性光学光纤

基于Android移动终端的双通道磁弹性免疫传感装置

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传感技术学报 2024年第9期37卷 1498-1504页

作者：韩孟书王倩男曹云梅袁仲云太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024

传统检测仪器昂贵且上手难度大,不仅提高了微机电检测系统的操作门槛,而且极大地限制了其使用场合和适用人群,磁弹性传感器正是面临这种难题的微机电系统之一。为了解决这一问题,应用STM32F407作为硬件系统的主控芯片,联合Android移动... 详细信息

传统检测仪器昂贵且上手难度大,不仅提高了微机电检测系统的操作门槛,而且极大地限制了其使用场合和适用人群,磁弹性传感器正是面临这种难题的微机电系统之一。为了解决这一问题,应用STM32F407作为硬件系统的主控芯片,联合Android移动开发技术设计了一种基于Android移动终端的双通道磁弹性免疫传感装置。用Metglas合金2826制成的同参数磁弹性传感器对D-二聚体进行分析,实验结果表明,基于Android移动终端的免疫传感设备不仅可以得到与传统检测仪器———矢量网络分析仪3656A相当的结果。其能够在0.25μg/mL到2.5μg/mL对D-二聚体进行检测,检测限可达45 ng/mL,并且具有低成本、低功耗、便携和对用户友好的优势,有发展成为新一代家庭健康检测设备的潜力。

关键词：生物传感 D-二聚体检测磁弹性免疫传感磁致伸缩效应便携式传感

氯化石蜡/DOTP复合增塑体系在PVC中的应用

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塑料 2024年第2期53卷 45-51页

作者：沈一蕊张菁菁陈宣恺顾峻鸿赵承仲蒋平平魏猛刘德开宁波工程学院材料与化学工程学院浙江宁波315211 江南大学化学与材料工程学院江苏无锡214122 宁波中普检测技术服务有限公司浙江宁波315192 南开大学电子信息与光学工程学院天津300350

为得到低成本的PVC增塑剂配方,对氯化石蜡(CP-52)和对苯二甲酸二辛酯(DOTP)在聚氯乙烯(PVC)中的协同增塑性能进行研究,对比氯化石蜡复配前后,PVC制片的性能变化,包括热稳定性能、耐热老化性能、力学性能和增塑剂的耐迁移性能。结果表明... 详细信息

为得到低成本的PVC增塑剂配方,对氯化石蜡(CP-52)和对苯二甲酸二辛酯(DOTP)在聚氯乙烯(PVC)中的协同增塑性能进行研究,对比氯化石蜡复配前后,PVC制片的性能变化,包括热稳定性能、耐热老化性能、力学性能和增塑剂的耐迁移性能。结果表明,由于氯化石蜡具有耐挥发和阻燃性较好的特点,CP-52/DOTP复合增塑体系增塑的PVC制片具有较好的热稳定性能,其耐热老化性能和耐挥发性能均提高。另外,复配氯化石蜡后,可以显著提高PVC制片的力学性能,当复配比例为40%时,断裂伸长率和拉伸强度提高最显著,分别为0-CP-52/DOTP试片的1.92倍和2.28倍。复配氯化石蜡后,对PVC制片的耐迁移性能也有提高,在无水乙醇和石油醚中,当复配比例为50%时,PVC制片的质量损失率分别降低了6.87%和17.16%(6 h)。在食品模拟液中的耐迁移性能也得到提升,在正己烷中,当复配比例为50%时,PVC制片的质量损失率降低了14.97%。最后,对CP-52/DOTP复合增塑体系提出对应的增塑机理。

关键词：增塑剂复配氯化石蜡对苯二甲酸二辛酯聚氯乙烯增塑性能

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基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法

遥感学报 2024年第7期28卷 1713-1721页

作者：段德鑫路遥黄立威刘佩林文飞上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 北京市遥感信息研究所北京100192

与第二代人工神经网络(ANN)相比,第三代类脑脉冲神经网络(SNN)由于其高能效、高仿生、可解释等特点,在遥感影像智能处理的高能效、高精度、高可解译方面具有较大的潜在优势。针对现有脉冲神经网络算法延时较大的问题,本文提出一种基于... 详细信息

与第二代人工神经网络(ANN)相比,第三代类脑脉冲神经网络(SNN)由于其高能效、高仿生、可解释等特点,在遥感影像智能处理的高能效、高精度、高可解译方面具有较大的潜在优势。针对现有脉冲神经网络算法延时较大的问题,本文提出一种基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法。该算法首先搭建了一个带有动态裁剪阈值激活函数的目标检测神经网络作为源网络进行预训练,随后借助训练过程中得到的裁剪阈值,通过激活神经元与脉冲神经元的映射关系将源网络转换为类脑脉冲神经网络,在继承源网络较高精度的同时还具备了低延迟、高仿生的特点。在SSDD(SAR-Ship-Detection-Datasets)和RSOD两个公开遥感数据集上的实验结果表明,该方法能够以极低的损失将源网络转换至类脑脉冲神经网络,并能在低时间步下对遥感目标实现较高的检测识别精度。同时该方法能够在继承ANN网络易于训练的特性与精度优势的同时,充分展现SNN的高稀疏度的带来的巨大能效优势。

关键词： SAR 遥感图像光学遥感目标检测深度学习脉冲神经网络

基于多脑区注意力机制胶囊融合网络的EEG-fNIRS情感识别

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浙江大学学报（工学版） 2024年第11期58卷 2247-2257页

作者：刘悦张雪英陈桂军黄丽霞孙颖太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024

为了提高情感识别的准确率,提出多脑区注意力机制和胶囊融合模块的胶囊网络模型(MBA-CFc CapsNet).通过情感视频片段诱发采集EEG-fNIRS信号,构建TYUT3.0数据集.提取EEG和f NIRS的特征,将其映射到矩阵,通过多脑区注意力机制融合EEG和fNIR... 详细信息

为了提高情感识别的准确率,提出多脑区注意力机制和胶囊融合模块的胶囊网络模型(MBA-CFc CapsNet).通过情感视频片段诱发采集EEG-fNIRS信号,构建TYUT3.0数据集.提取EEG和f NIRS的特征,将其映射到矩阵,通过多脑区注意力机制融合EEG和fNIRS的特征,给予不同脑区特征不同的权重,以提取质量更高的初级胶囊.使用胶囊融合模块,减少进入动态路由机制的胶囊数量,减少模型运行的时间.利用MBA-CFc CapsNet模型在TYUT3.0情感数据集上进行实验,与单模态EEG和f NIRS识别结果相比,2种信号结合情感识别的准确率提高了1.53%和14.35%.MBA-CF-cCapsNet模型与原始CapsNet模型相比,平均识别率提高了4.98%,与当前常用的CapsNet情感识别模型相比提高了1%~5%.

关键词：胶囊网络 EEG fNIRS 多脑区注意力机制胶囊融合情感识别