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基于泵浦空间复振幅调控的目标边缘增强上转换探测

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光学学报 2024年第3期44卷 191-197页

作者：姜嘉琪姚秀李春宇赵波史保森朱智涵哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院大珩量子调控协同创新中心黑龙江哈尔滨150080 中国科学技术大学中国科学院量子信息重点实验室安徽合肥230026

目标边缘增强上转换探测是一种通过非线性光学手段将红外(或太赫兹等)长波目标图像“上转换”到可见光波段的同时,强化目标图像几何边缘特征的新型上转换探测技术。基于准相位匹配的近红外上转换系统,理论结合实验进一步深入研究了泵浦... 详细信息

目标边缘增强上转换探测是一种通过非线性光学手段将红外(或太赫兹等)长波目标图像“上转换”到可见光波段的同时,强化目标图像几何边缘特征的新型上转换探测技术。基于准相位匹配的近红外上转换系统,理论结合实验进一步深入研究了泵浦空间复振幅结构对上转换目标图像特征的影响。通过比对研究定量分析了振幅带通滤波与螺旋相衬对目标图像边缘特征的增强效果,以及各自量子效率的差异。基于研究结论,针对几种典型场景给出了若干可实施的应用建议。

关键词：非线性光学边缘增强空间复振幅调制上转换探测傅里叶光学平顶涡旋光束

基于改进残差网络深度子域适应的变工况滚动轴承故障诊断

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轴承 2024年第8期 59-67页

作者：杨大春孙宇林张春萌梁欣涛康守强中车长春轨道客车股份有限公司长春130113 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

针对不同工况下所采集滚动轴承振动数据分布差异大,部分工况下有标签数据获取难度较大,以及轴承故障诊断模型准确率低等问题,提出一种基于改进残差网络深度子域适应的变工况滚动轴承故障诊断方法。首先,对源域和目标域振动数据进行短时... 详细信息

针对不同工况下所采集滚动轴承振动数据分布差异大,部分工况下有标签数据获取难度较大,以及轴承故障诊断模型准确率低等问题,提出一种基于改进残差网络深度子域适应的变工况滚动轴承故障诊断方法。首先,对源域和目标域振动数据进行短时傅里叶变换得到时频谱图;然后,引入通道注意力机制和首层宽卷积核机制改进残差网络以提高其特征提取能力;最后,利用局部最大均值差异对源域特征和目标域特征进行子域适应处理,缩小源域与目标域各个子域之间的分布差异,构建端到端网络模型实现复杂工况下滚动轴承的故障诊断。在12个迁移任务上与4种深度迁移学习方法的对比试验结果表明,改进残差网络深度子域适应方法可以实现变工况及工况泛化情况下的滚动轴承故障诊断,且具有较高的故障识别准确率。

关键词：滚动轴承故障诊断深度学习子域变工况残差

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基于深度谱三元级联特征的高光谱目标跟踪

激光与光电子学进展 2024年

作者：裴晓芳张昊睿夏慧琳李思琦解维坤赵东无锡学院电子与信息工程学院哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院南京信息工程大学电子与信息工程学院中国电子科技集团公司第五十八研究所哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

为解决现有高光谱视频跟踪算法在光照变化情况下跟踪效果不佳的问题，该文提出一种基于深度谱三元级联特征的高光谱目标跟踪算法。首先，设置阈值，利用目标局部光谱曲线将目标与背景分割，利用波段匹配获得目标光谱曲线，计算结构张量... 详细信息

为解决现有高光谱视频跟踪算法在光照变化情况下跟踪效果不佳的问题，该文提出一种基于深度谱三元级联特征的高光谱目标跟踪算法。首先，设置阈值，利用目标局部光谱曲线将目标与背景分割，利用波段匹配获得目标光谱曲线，计算结构张量获得目标光谱权重曲线。然后，利用目标光谱曲线与高光谱图像进行光谱角距离操作完成高光谱图像降维，并提取目标深度特征。提取目标图像的尺度不变局部三值模式（Scale Invariant Local Ternary Pattern,SILTP）特征，并分配相应的光谱权重，融入光谱信息，得到谱三元级联（Spectral-Ternary Concatenated,STC）特征。将降维后目标深度特征与STC特征按通道卷积，得到更具判别性和鲁棒性的深度谱三元级联（Deep Spectral-Ternary Concatenated,DSTC）融合特征。最后，将DSTC融合特征送入双相关滤波器（Dual Correlation Filter,DCF）。实验结果表明，与当前的先进算法相比，该文所提出的跟踪算法在光照变化挑战下具有更好的跟踪性能。

关键词：目标跟踪特征融合结构张量高光谱视频

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面向新型电力系统的电能质量扰动分类研究

电测与仪表 2024年

作者：李琮琮王清荆臻张志王平欣杨林林国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

针对新型电力系统下的电能质量扰动存在信号种类复杂以及数据异构的问题，提出一种使用联邦学习和原型学习相结合的电能质量扰动分类方法。该方法包含服务器和参与方两类工作节点，服务器收集来自参与方的本地模型输出的本地原型。而本... 详细信息

针对新型电力系统下的电能质量扰动存在信号种类复杂以及数据异构的问题，提出一种使用联邦学习和原型学习相结合的电能质量扰动分类方法。该方法包含服务器和参与方两类工作节点，服务器收集来自参与方的本地模型输出的本地原型。而本地原型不能被反向重构得到原始数据，故用服务器聚合本地原型进而获得全局原型，并发送回参与方，以正则化本地的模型训练。相较于卷积神经网络模型，该方法不需要大量的训练数据，且模型不易受到轻微的异构数据扰动，对未知的扰动信号具有较强的鲁棒性。仿真实验结果表明，与现有方法相比，所提出方法适用于小规模的电能质量扰动样本，分类准确率达到0.9983，在新型分布式电网环境下具有较高的应用价值。

关键词：联邦学习原型学习电能质量扰动分类异构数据

基于Fluent案例的工程流体力学课程教学研究

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高教学刊 2024年第2期10卷 119-122页

作者：殷金英王丽杰孙超刘月婵王博郭抗抗哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

工程流体力学是大多数高等学校工程类专业必修的学科基础课程,典型特点是抽象、逻辑性强。为使学生深刻理解工程流体力学关键问题,该文基于Fluent软件在理论教学中同步阐述弯管、缩放型圆管、斜三通管路流体力学问题数值模拟,在课堂教... 详细信息

工程流体力学是大多数高等学校工程类专业必修的学科基础课程,典型特点是抽象、逻辑性强。为使学生深刻理解工程流体力学关键问题,该文基于Fluent软件在理论教学中同步阐述弯管、缩放型圆管、斜三通管路流体力学问题数值模拟,在课堂教学过程中穿插数值计算结果,并让学生理解流动问题发生本质,从而激发学生学习兴趣,提高教学效果,培养学生分析问题的实践能力。

关键词：教学方法数值模拟 Fluent 管道速度压强

基于CNN-WSN与SHO-KELM的电子鼻食品质量检测方法

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计算机科学与应用 2024年第7期14卷 103-113页

作者：马鹏飞蔺昱衡张辰洋田新春王名扬陈寅生哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨

食品质量的检测对于人体健康与工业生产具有重要意义,但是当下的常见检测手段难以实现快速、准确、无损的检测需求。因此在这项工作中,提出了一种基于CNN-WSN与SHO-KELM相结合的电子鼻食品质量检测方法。首先基于卷积神经网络(CNN)与小... 详细信息

食品质量的检测对于人体健康与工业生产具有重要意义,但是当下的常见检测手段难以实现快速、准确、无损的检测需求。因此在这项工作中,提出了一种基于CNN-WSN与SHO-KELM相结合的电子鼻食品质量检测方法。首先基于卷积神经网络(CNN)与小波散射网络(WSN)得到了能够有效表征食品质量原始信息的CNN-WSN融合特征。然后利用海马优化算法(SHO)对核极限学习机(KELM)模型的核参数与正则化系数进行优化,解决了关键参数选择困难的问题。为了验证提出方法的有效性,最后自主搭建了一套电子鼻系统并对牛奶样本进行了采集与测试。实验结果证实了该方法具有良好的食品质量检测效果。

关键词：电子鼻食品质量模式识别 CNN-WSN SHO-KELM

基于OBE理念的安全科学与工程学科课程思政建设路径探究与实践

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大学教育 2024年第19期 117-121,125页

作者：郭抗抗蒋永清张宏磊殷金英哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080

文章基于OBE理念与课程思政有机融合,结合安全科学与工程学科特点,按照“目标导向+有效实施+成效评价(持续改进)”的逻辑路径,首先明确了安全科学与工程学科课程思政育人目标,其次提出了安全科学与工程学科课程思政建设路径的构建思路,... 详细信息

文章基于OBE理念与课程思政有机融合,结合安全科学与工程学科特点,按照“目标导向+有效实施+成效评价(持续改进)”的逻辑路径,首先明确了安全科学与工程学科课程思政育人目标,其次提出了安全科学与工程学科课程思政建设路径的构建思路,最后针对德育目标的抽象性、价值观塑造的长期性与评价工作的具象性、即时性之间的矛盾,对课程思政建设成效的评价维度与评价要点进行了探索。研究结果表明:以工程教育专业认证为抓手,结合毕业要求构建以政治素养、社会责任、专业素养和发展能力为基本框架的核心价值体系模型,可明确课程思政建设的育人目标;从学科顶层设计、教育主体的课程思政内涵认知、课程思政内容建设及实施行动四个层面可实现课程思政建设总体路径的构建;采用评教与评学、定性与定量、短期与长期相结合的方式,将德育目标转化为可量化、可观察、可测量的七维度多评价要点,可落实课程思政成效的有效评价,实现持续改进。

关键词：课程思政 OBE理念安全科学与工程学科建设路径评价维度

利用虚拟现实技术推动安全工程专业实践教学改革

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利用虚拟现实技术推动安全工程专业实践教学改革

CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

第二届安全类专业工程教育与特色人才培养研讨会

作者：马德仲王鑫淼李智超哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

随着计算机技术的快速发展,虚拟现实技术已成为推动安全工程专业实践教学改革的重要力量。虚拟现实技术通过提供沉浸式、交互式的学习环境,极大地丰富了安全工程的教学手段和方法,能够提高学生安全意识和应对突发事件的能力。本文首先... 详细信息

随着计算机技术的快速发展,虚拟现实技术已成为推动安全工程专业实践教学改革的重要力量。虚拟现实技术通过提供沉浸式、交互式的学习环境,极大地丰富了安全工程的教学手段和方法,能够提高学生安全意识和应对突发事件的能力。本文首先介绍了虚拟现实技术的基本原理和特点;分析了虚拟现实技术在安全工程专业实践教学中的应用典型案例,包括模拟灾害场景、进行安全操作训练、开展应急救援演练等方面;探讨了VR技术在教学实践中面临的挑战,如设备成本、技术成熟度、教学内容与实际应用的结合等;最后,提出了推进虚拟现实技术在安全工程教学中深入应用的策略建议,旨在促进安全工程专业人才培养质量的提升,为社会培养更多具备实际操作能力和创新精神的安全工程人才。

关键词：虚拟现实技术安全工程实践教学教学改革应急救援演练

来源： cnki会议评论

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光学精密工程 2024年第7期32卷 1087-1100页

作者：吴海滨戴诗语王爱丽岩堀祐之于效宇哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 中部大学计算机科学学院日本爱知487-8501 电子科技大学中山学院电子信息学院广东中山528400

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)与LiDAR数据多模态分类任务中的跨模态信息表达和特征对齐等问题,提出一种基于对比学习CNN-Transformer高光谱和LiDAR数据协同分类网络(Contrastive Learning based CNNTransformer Network,CLCT-Net)。CLCT-Net通过由ConvNeXt V2 Block构成的共有特征提取模块,获得不同模态间的共性特征,解决异构传感器数据之间语义对齐的问题。构建了包含空间-通道分支和光谱上下文分支的双分支HSI编码器,以及结合频域自注意力机制的LiDAR编码器,以获取更丰富的特征表示。利用集成对比学习进行分类,进一步提升多模态数据协同分类的精度。在Houston 2013和Trento数据集上的实验结果表明,相较于其他高光谱图像和Li‐DAR数据分类模型,本文所提模型获得了更高的地物分类精度,分别达到了92.01%和98.90%,实现了跨模态数据特征的深度挖掘和协同提取。

关键词：高光谱图像激光雷达数据 Transformer 卷积神经网络对比学习

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