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基于CycleGAN-IA方法和M-ConvNext网络的苹果叶片病害图像识别

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农业机械学报 2024年第4期55卷 204-212页

作者：李云红张蕾涛李丽敏苏雪平谢蓉蓉史含驰西安工程大学电子信息学院西安710048

针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题,提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext,M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变... 详细信息

针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题,提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext,M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变换的数据增强方法(Improved CycleGAN and affine transformation,CycleGAN-IA),首先,使用较小感受野的卷积核和残差注意力模块优化CycleGAN网络结构,使用二值交叉熵损失函数代替CycleGAN网络的均方差损失函数,以此生成高质量样本图像,提高样本特征复杂度;然后,对生成图像进行仿射变换,提高数据样本的空间复杂度,该方法解决了数据样本不足的问题,用于辅助后续的病害识别模型。其次,构建M-ConvNext网络,该网络设计G-RFB模块获取并融合各个尺度的特征信息,GELU激活函数增强网络的特征表达能力,提高苹果叶片病害图像识别准确率。最后,实验结果表明,CycleGAN-IA数据增强方法可以对数据集起到良好的扩充作用,在常用网络上验证,增强后的数据集可以有效提高苹果叶片病害图像识别准确率;通过消融实验可得,M-ConvNex识别准确率可达99.18%,较原ConvNext网络准确率提高0.41个百分点,较ResNet50、MobileNetV3和EfficientNetV2网络分别提高3.78、7.35、4.07个百分点,为后续农作物病害识别提供了新思路。

关键词：苹果叶片病害识别生成式对抗网络数据增强多尺度特征提取

基于Fortran语言的地球外辐射带电子三维数据同化建模

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1285-1298页

作者：罗陶荣曹兴马新付松倪彬彬王晓宇雷源武汉大学电子信息学院空间物理系武汉430072

开发地球电子辐射带的数据同化模型,对于理解辐射带电子的动态演化过程和辐射带空间天气预报具有重要意义.结合范阿伦卫星的辐射带电子观测数据和外辐射带三维扩散模型,采用卡尔曼滤波算法,本文开发了基于Fortran语言的外辐射带电子三... 详细信息

开发地球电子辐射带的数据同化模型,对于理解辐射带电子的动态演化过程和辐射带空间天气预报具有重要意义.结合范阿伦卫星的辐射带电子观测数据和外辐射带三维扩散模型,采用卡尔曼滤波算法,本文开发了基于Fortran语言的外辐射带电子三维数据同化模型(Three-dimensional Data Assimilative Model of Outer Radiation belt Electrons,简称TDAMORE),实现对L^(*)=3~7、能量范围为0.1~5 MeV、投掷角范围为5°~90°的外辐射带电子时空变化过程的三维重构.通过对2018年8月期间外辐射带电子通量演化过程的重构,证实TDAMORE模型可以较好地重现不同能量和不同投掷角电子通量在磁暴前后的演化特征.通过分析电子通量的观测和同化结果之间的相关系数、平均误差、平均绝对误差和均方误差,发现对于能量低于4 MeV的电子,观测与同化结果之间的相关系数基本大于0.8且误差相对较低.而对于更高能量的电子,观测与同化结果之间的误差相对较高,这可能是同化模型忽略了电磁离子回旋波对电子的散射损失导致的.

关键词：地球外辐射带电子通量三维数据同化范阿伦卫星 Fortran语言

F+CHD_(3)→HF+CD_(3)反应C—H伸缩振动激发的量子动力学研究

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物理学报 2024年第9期73卷 271-278页

作者：周勇安徽师范大学物理与电子信息学院芜湖241000

对多原子化学反应进行精确的理论模拟研究,是当前量子动力学领域的重要挑战之一.本文运用七维的量子含时波包方法,对反应物振动基态和C—H伸缩振动第一激发态的F+CHD_(3)反应进行动力学研究.分析了不同振动态条件下的反应概率,发现当碰... 详细信息

对多原子化学反应进行精确的理论模拟研究,是当前量子动力学领域的重要挑战之一.本文运用七维的量子含时波包方法,对反应物振动基态和C—H伸缩振动第一激发态的F+CHD_(3)反应进行动力学研究.分析了不同振动态条件下的反应概率,发现当碰撞能低于0.06 eV时反应概率曲线均表现出许多剧烈的振荡峰,支持实验上所推测的动力学共振现象.当碰撞能介于0.06—0.3 eV之间时,振动激发态反应中HF产物通道的反应概率低于振动基态反应,与实验观测结果一致.模拟发现:相比于振动基态的情况,低能碰撞时C—H伸缩振动激发态反应的非含时波函数在过渡态区域更倾向于靠近D原子一侧,并将这一现象归结为振动激发态势能面在大碰撞角区域更显著的能量优势,解释了伸缩振动激发对HF产物通道的抑制作用.本研究为实验结果的解释提供了重要的理论支持,有助于更深入地理解多原子反应中振动模式激发对动力学过程的影响.

关键词：振动激发反应概率共振现象抑制效应

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哨声模合声波对辐射带电子扩散系数的多维建模及损失时间尺度建模研究

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地球物理学报 2024年第5期67卷 1679-1698页

作者：张琼月马新郭德宇付松倪彬彬武汉大学电子信息学院空间物理系武汉430072

哨声模合声波是地球内磁层中一种典型的等离子体电磁波动,对辐射带电子动态演化起着至关重要的作用.合声波可以与外辐射带电子发生相互作用,将电子散射至损失锥进而沉降至大气;此外合声波也能将几十keV的电子加速到几MeV,是辐射带相对... 详细信息

哨声模合声波是地球内磁层中一种典型的等离子体电磁波动,对辐射带电子动态演化起着至关重要的作用.合声波可以与外辐射带电子发生相互作用,将电子散射至损失锥进而沉降至大气;此外合声波也能将几十keV的电子加速到几MeV,是辐射带相对论电子的重要来源.因此,快速准确地计算合声波对辐射带电子的扩散系数,对于优化地球辐射带动理学建模并深入理解电子通量的演化机制具有重要作用.本研究利用Full Diffusion Code(FDC)定量计算了典型合声波波模对辐射带电子的弹跳平均投掷角、能量和交叉扩散系数,并建立了地球内磁层空间中L为2~7、背景环境参数α^(*)为1~13,投掷角α_(eq)为0°~90°、能量Ek为10 eV~10 MeV的电子散射系数矩阵数据库.在此基础上通过线性插值方法可以快速得到不同L和α^(*)参数条件下的合声波对辐射带电子的扩散系数,并计算相对误差验证应用线性插值方法的合理性和准确性.基于扩散系数矩阵数据库,本研究还计算了合声波散射辐射带电子的损失时间尺度,建立了以L、α^(*)和Ek为输入参数的电子损失时间尺度经验模型,从而可以快速获取合声波散射电子的损失时间尺度.结果表明,扩散系数矩阵数据库构建和线性插值方法的使用大幅度减少了获取不同L和α^(*)对应的扩散系数所需时间,同时建立的三维损失时间尺度经验模型可快速得到不同L、α^(*)和Ek所对应合声波散射辐射带电子的损失时间尺度,这些结果提高了地球辐射带动理学建模效率,对于空间天气预报具有重要意义.

关键词：波粒相互作用合声波辐射带电子扩散系数损失时间尺度

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初始大扰动条件下双流系统的粒子相空间振荡

地球物理学报 2024年第1期67卷 1-11页

作者：焦鹿怀付松倪彬彬张援农武汉大学电子信息学院空间物理系武汉430072

双流系统产生的不稳定性过程是近地空间中常见的等离子体不稳定性现象.地球磁尾、等离子体片边界层、地球弓激波、太阳风、极隙区和极光加速区观测到的静电孤立波被认为是由双流不稳定性产生.地球空间环境并非均匀稳态,因此对双流系统... 详细信息

双流系统产生的不稳定性过程是近地空间中常见的等离子体不稳定性现象.地球磁尾、等离子体片边界层、地球弓激波、太阳风、极隙区和极光加速区观测到的静电孤立波被认为是由双流不稳定性产生.地球空间环境并非均匀稳态,因此对双流系统演化过程的研究往往需要考虑初始的扰动.利用所建立的动理论粒子云模型方法,我们研究了初始大扰动下双流系统的不稳定性现象,发现初始大扰动条件下粒子相空间产生振荡现象,且振荡频率与初始扰动的空间波数有关,电场与电场能量也存在该频率成分.通过线性理论,求解出了粒子相空间振荡频率.它与粒子云模拟得到的频率一致.该频率为朗缪尔振荡频率的基础之上叠加一个与初始扰动的空间波数有关的频率偏移量.我们改变等离子体频率,进一步验证了上述结论.该研究结果表明初始扰动能够对双流系统的不稳定性现象产生重要影响,对于加深理解地球磁层中双流系统的演化过程有重要参考意义.

关键词：双流不稳定性粒子云模拟初始扰动线性理论

融合模型求解与深度学习的可见光通信非线性均衡器

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兵工学报 2024年第2期45卷 466-473页

作者：田大明苗圃青岛大学电子信息学院山东青岛266071

沃尔特拉非线性后均衡器(Volterra Series Nonlinear Post-Equalizer,VS-NPE)可以补偿可见光通信(Visible Light Communication,VLC)的非线性失真和多径效应,但其结构复杂且均衡精度有限。在VS-NPE内核求解基础上,提出一种基于阈值自学... 详细信息

沃尔特拉非线性后均衡器(Volterra Series Nonlinear Post-Equalizer,VS-NPE)可以补偿可见光通信(Visible Light Communication,VLC)的非线性失真和多径效应,但其结构复杂且均衡精度有限。在VS-NPE内核求解基础上,提出一种基于阈值自学习近似消息传递(Learned Threshold Approximate Message Passing,LTAMP)网络的非线性均衡器。修正样本观测矩阵以克服其列高度相关的缺陷;在改进近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法迭代的基础上,将算法每一次迭代的计算过程映射为一层特殊的神经网络,经逐层展开后构建出完整的LTAMP均衡器。所提方法融合了模型求解和深度学习的优势,可从样本中学习最佳的AMP参数,以克服其对噪声敏感且输出不稳定的缺陷,进而提升内核求解稳定性与计算精度。仿真结果表明,与稳固阈值AMP算法相比,所提方法在误码率为1×10^(-3)时能取得2 dB的信噪比增益,且对样本噪声具有较强的自适应性,展现出优异的非线性失真补偿能力。

关键词：沃尔特拉非线性后均衡器可见光通信近似消息传递算法深度学习

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人机协同巡检下绝缘子分类及故障检测方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 91-98,111页

作者：王少飞吴琼水田猛王先培武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

针对目前电网人机协同巡检过程中数据收集量、来源面和复杂度增加,导致绝缘子目标小、遮挡严重、背景复杂、故障难以识别等问题,提出一种基于Yolov5-TBT模型的绝缘子分类及故障检测算法.首先构建了多目标(3种类别+2种故障)的人机协同巡... 详细信息

针对目前电网人机协同巡检过程中数据收集量、来源面和复杂度增加,导致绝缘子目标小、遮挡严重、背景复杂、故障难以识别等问题,提出一种基于Yolov5-TBT模型的绝缘子分类及故障检测算法.首先构建了多目标(3种类别+2种故障)的人机协同巡检数据集,为模型训练提供充足的绝缘子图像,提高模型的鲁棒性和泛化能力.然后,以Yolov5模型为基础,增加Transformer编码器,减少复杂背景的干扰;使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)学习不同层级输入特征的重要性,进行更有效的特征聚合;增加小目标预测分支,提高对小目标的检测效果.实验结果表明:改进模型效果优于Yolov5模型,对伞裙破损故障的检测精度提高了19.4%,整体性能提高3.6%.

关键词：电网巡检绝缘子分类故障检测 Yolov5模型 Transformer编码器

基于条纹投影的复杂结构多维度信息传感技术(内封面文章·特邀)

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红外与激光工程 2024年第9期53卷 81-99页

作者：陈正东张启灿吴周杰四川大学电子信息学院

随着精密加工和智能制造业的高速发展，在航空航天、汽车工业、工业检测等领域中，对复杂结构，例如：发动机组件、蜂窝结构件等在生产制造与使用过程中的形貌、形变及应变等多维度信息的测量需求日益增加。最近兴起的数字图像相关辅助... 详细信息

随着精密加工和智能制造业的高速发展，在航空航天、汽车工业、工业检测等领域中，对复杂结构，例如：发动机组件、蜂窝结构件等在生产制造与使用过程中的形貌、形变及应变等多维度信息的测量需求日益增加。最近兴起的数字图像相关辅助条纹投影技术已被证明在复杂结构的形貌和形变测量方面具有独特优势。但目前由于两类方法各自不同的技术特点，基于两者结合的形貌、形变测量方法在测量精度、效率等方面存在诸多矛盾，难以兼顾高分辨率、多维度的测量需求，阻碍了该类技术进一步拓展应用。综述了课题组近年来发展的基于条纹投影的复杂结构多维度信息传感技术及最新的研究进展，系统回顾了两类方法结合时的条纹与散斑信息干扰、原始纹理被破坏、编码效率低等技术难点，并总结了对应的解决方案，最终实现了对复合材料编织结构、颗粒膨胀减震结构以及层叠结构等复杂结构的多维度信息传感。文中所提方法在不增加额外硬件的前提下，将传统条纹投影测量系统升级为多维度信息传感系统，可以同时测量2D纹理(T)、4D形貌(x, y, z, t)以及分析维度力学参数(形变d和应变s)，突破了复杂结构高分辨率、高精度纹理形貌重建与形变应变分析的技术壁垒，有望在复杂结构可靠性分析、复合材料性能评估等领域中得到应用。

关键词：条纹投影轮廓术多维度传感数字图像相关复杂结构

RIS辅助通信系统中基于深度压缩感知的信道估计

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北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 38-44页

作者：刘峰杨柳赵磊上海电机学院电子信息学院上海201306

针对可重构智能表面(RIS)辅助多用户通信系统中信道估计导频开销大和精度有限的问题,提出一种基于深度压缩感知的信道估计算法。为了降低传统正交匹配追踪(OMP)算法的导频开销,利用级联信道特有的双结构稀疏性质,提出改进OMP算法,获得... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)辅助多用户通信系统中信道估计导频开销大和精度有限的问题,提出一种基于深度压缩感知的信道估计算法。为了降低传统正交匹配追踪(OMP)算法的导频开销,利用级联信道特有的双结构稀疏性质,提出改进OMP算法,获得级联信道的粗估计值;为了进一步提升信道估计的精度,设计了一种深度学习模型,将粗估计信道矩阵视为低分辨的图像,通过多路卷积网络最大程度地隐式学习噪声特征;最后,提出了基于残差连接的多路卷积网络(RMCN)结构,利用噪声的空间特性和可加性,去除噪声对信道矩阵的影响,输出一个高分辨率的级联信道矩阵,从而完成信道估计。仿真结果表明,相比于传统OMP算法,所提RMCN-OMP算法的归一化均方误差减小了约2.5 dB,在降低导频开销的同时,具有更高的估计精度。

关键词：可重构智能表面信道估计深度压缩感知多路卷积网络