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某些极大准素c-正规子群对群结构的影响

西华师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：谢鑫张佳西华师范大学数学与信息学院

设H≤G，若存在■使得G=HK且H∩K≤HG，则称H是G的c-正规子群，■是H在G中的柱心。设P∈Sylp（G），为了探究P的某些c-正规的极大子群对有限群结构的影响，对比以往所有极大子群的条件，从Sylow p-子群P和p-模子群Op（G）的交集出发考... 详细信息

设H≤G，若存在■使得G=HK且H∩K≤HG，则称H是G的c-正规子群，■是H在G中的柱心。设P∈Sylp（G），为了探究P的某些c-正规的极大子群对有限群结构的影响，对比以往所有极大子群的条件，从Sylow p-子群P和p-模子群Op（G）的交集出发考虑，只选取Sylow p-子群P的满足■的极大子群P1，本文利用这些P1的c-正规性质得到了关于p-幂零群以及p-超可解群的充分条件。在某种程度上，所得的结果推广了文献[14]的定理3.1、定理3.4和定理3.8。

关键词： c-正规子群 p-幂零群 p-超可解群 Sylow子群极大子群

俯冲带板间非设定地震的水平与竖向加速度反应谱比模型

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地震学报 2025年

作者：王乐添何瑾侯瑞彬山东建筑大学土木工程学院西华大学建筑与土木工程学院

基于日本KiK-net和K-NET台网所获取的59次俯冲带板间地震的3 048条强震记录，采用随机效应算法和数理统计方法，分析了谱周期、场地条件等因素对水平与竖向加速度（H/V）反应谱比的影响，并建立了俯冲带板间非设定地震（不包含震级和震... 详细信息

基于日本KiK-net和K-NET台网所获取的59次俯冲带板间地震的3 048条强震记录，采用随机效应算法和数理统计方法，分析了谱周期、场地条件等因素对水平与竖向加速度（H/V）反应谱比的影响，并建立了俯冲带板间非设定地震（不包含震级和震源距离参数）的H/V反应谱比模型，用于调整无震源无路径信息时的工程抗震设计反应谱。研究结果表明：(1)地震类型和场地类别对H/V反应谱比均存在显著影响，H/V反应谱比的峰值周期与各类别场地的平均场地周期接近，预测模型的H/V反应谱比峰值周期与场地的卓越周期具有一定的相关性；(2)路径效应项和场地效应项的随机误差对模型变异性的贡献均较大，路径效应对H/V反应谱比离散程度的贡献随谱周期的增加而不断增大，场地效应的贡献在各类场地的平均场地周期处最大。为便于工程应用，模型中未加入震源和路径参数，残差分析表明震源特性和传播路径仍会对H/V反应谱比产生影响，当有明确的地震信息时，引入震级、震源距离、断层深度等因素可进一步提高模型预测精度。

关键词： H/V反应谱比俯冲带板间地震残差标准差随机效应模型

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基于改进DGCNN的树木点云分割方法

南京农业大学学报 2025年第1期48卷 240-248页

作者：刘超卜鑫荣刘慧杨官学沈跃徐婕江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212000

[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比... 详细信息

[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比,点云能够更好地表征树木的三维结构并且受照明条件影响小,因此针对点云树木设计分割算法更适合应用在果园、苗圃等室外环境作业的农业机械。[方法]本文基于DGCNN提出了一种分割精度准确、参数量小的树木点云分割网络——TSNet,它可以很容易被部署在果园喷雾机上。该网络主要具有以下特点:1)该网络是基于DGCNN改进的,可以更好实现点云分割任务;2)网络引入了连续递归门控卷积模块(gnConv),可以提高树木分割的准确率;3)为避免全局信息损失并增加信息传递效率,我们设计了权重通道用于特征传递。[结果]TSNet分割树木的mIoU达到90.08%,模型大小为0.72 M,优于PointNet、PointNet++、DGCNN、CurveNet、PointMLP和D-PointNet++等常用的点云分割算法。[结论]TSNet能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更准确的感知信息。

关键词：点云树木分割深度学习精准喷雾果园喷雾机

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深度学习驱动下的目标检测研究进展综述

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 24-41页

作者：山显英张琳李泽慧北京建筑大学电气与信息工程学院北京102616

近年来,深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广,并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高,从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络(CNN)深度学习的进一步应用,极大地节省了人... 详细信息

近年来,深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广,并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高,从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络(CNN)深度学习的进一步应用,极大地节省了人力物力。通过参考大量文献,按照两阶段脉络梳理了目标检测的发展历程以及近年深度学习在目标检测领域内的研究进展,对比了在不同数据集上模型网络的性能,总结不同方法的优势与不足,并对领域内重要数据集作了归纳,还对目标检测算法的落地效果做了总结,特别是生活与科技中的实际应用(无人驾驶、医学图像、遥感等)。最后,还对深度学习驱动下目标检测在未来研究上的机遇和挑战作了展望。

关键词：目标检测卷积神经网络单阶段两阶段目标检测应用

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基于改进A*算法的水空两栖机器人多目标路径规划

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农业工程学报 2025年

作者：沈跃孙浩沈亚运郭奕刘慧江苏大学电气信息工程学院

实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业，减少传统水质检测模式时间及经济成本，合理的路径规划十分重要。针对传统A*算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题，该研究提出一种改进A*的水空两... 详细信息

实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业，减少传统水质检测模式时间及经济成本，合理的路径规划十分重要。针对传统A*算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题，该研究提出一种改进A*的水空两栖机器人路径规划算法。首先采集障碍物分布情况和高度信息，建立多水域2.5维栅格地图；其次在A*算法评价函数中加入能耗、时间及安全代价，通过调节不同权重获取相应初始路径；然后通过动态分配权重改进启发式函数，加快搜索效率，并利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定，实现多目标路径规划；最后通过增加空中模态切换点、删除冗余点及采用B样条曲线优化路径，生成可连接多水域多水质检测点的三维平滑轨迹。仿真试验结果表明：本文改进A*算法迭代次数与传统A*算法和陆空A*算法相比，减少70.04%与68.07%，路径长度减少35.44%与7.6%，总转角减小83.63%与8.65%，危险节点数减少86.67%与33.33%。真实水域试验表明：改进A*算法的迭代次数比传统A*算法和陆空A*算法减少84.89%与83.78%，路径长度减少12%与0.6%，总转角减小73.21%与22.1%，危险节点数84.62%与80%，可规划出通过多个目标点的安全、平滑路径，有效提高水质检测效率，为多栖机器人自主导航提供参考。

关键词：多目标路径规划水空两栖机器人 A~*算法轨迹优化

基于双平面快速多矢量模型预测的五相磁场增强型永磁电机容错控制

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中国电机工程学报 2025年

作者：张丽徐孔皓朱孝勇王献伟江苏大学电气信息工程学院

五相磁场增强型永磁容错(flux intensifying fault-tolerant interior permanent magnet， FIFT-IPM)电机凭借其反凸极特性以及较高的三次谐波含量，具备转矩输出大、参数变化小、容错性强等优点，能够满足电动汽车多变运行工况对其驱... 详细信息

五相磁场增强型永磁容错(flux intensifying fault-tolerant interior permanent magnet， FIFT-IPM)电机凭借其反凸极特性以及较高的三次谐波含量，具备转矩输出大、参数变化小、容错性强等优点，能够满足电动汽车多变运行工况对其驱动电机的需求。模型预测容错控制策略具有动稳态性良好且控制系统结构简单等特点，能够实现电机故障下的稳定运行。但由于五相FIFT-IPM电机丰富的三次谐波反电势含量，导致现有的模型预测电流容错控制算法无法有效跟踪基波与三次谐波电流，并且三次谐波反电势还将产生不容忽视的转矩脉动，进一步恶化容错控制性能。为此，本文提出一种双平面快速多矢量模型预测容错控制策略，能够实现对基波与谐波平面快速有效控制的同时保障良好的动稳态性能。此外，创新性地引入低阶偶次谐波电流注入的方法，抑制转矩脉动并保障高品质转矩输出。最后，通过实验验证所提控制策略的可行性和有效性。

关键词：磁场增强型电机模型预测控制多矢量容错控制转矩脉动抑制

分数阶混合函数求解分数阶Fredholm积分微分方程

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西华师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：罗英陈豫眉西华师范大学数学与信息学院西华师范大学公共数学学院

为求得分数阶Fredholm积分微分方程的高精度数值解，提出了一种基于块脉冲函数和分数阶Jacobi多项式混合的数值算法。该算法构造了基函数的Riemann-Liouville分数阶积分算子，并结合移位Gauss-Chebyshev配置点将原问题转化为一个代数方... 详细信息

为求得分数阶Fredholm积分微分方程的高精度数值解，提出了一种基于块脉冲函数和分数阶Jacobi多项式混合的数值算法。该算法构造了基函数的Riemann-Liouville分数阶积分算子，并结合移位Gauss-Chebyshev配置点将原问题转化为一个代数方程组，通过求解该方程组得出问题的数值解。最后，给出数值算例并将结果与其他算法进行比较，结果表明该方法绝对误差趋于零且远小于其他算法的绝对误差，说明本方法可行且具有更高的精度。

关键词：分数阶混合Jacobi函数分数阶Fredholm积分微分方程移位Gauss-Chebyshev配置点分数阶积分算子代数方程组

基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：陈立伟彭逸飞余仁萍孙源呈郑州大学电气与信息工程学院

针对现有海马体自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高,训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一个基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D-UNet。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triple... 详细信息

针对现有海马体自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高,训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一个基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D-UNet。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triplet Attention模块的同时调整了网络的层深;其次,使用相邻切片组成的三通道2.5D图像代替传统的单切片输入;最后,构建了一个体积融合网络代替传统的众数投票机制。在ADNI-HarP数据集上通过交叉验证的方式对网络进行了实验验证。实验结果表明:所提的模型在海马体分割任务上的平均Dice系数和豪斯多夫距离分别为90.2%和3.02,准确率和稳定性优于传统的U-Net模型和对比算法,同时适用于资源受限的环境。证明所提出的模型能够更有效地实现磁共振影像上的海马体分割。

关键词：海马体分割卷积神经网络 U-Net Triplet Attention 注意力机制体积融合网络

CMOS低噪声高响应度太赫兹探测器线阵电路设计

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半导体技术 2025年

作者：徐雷钧马宇杰黄磊白雪陈建锋江苏大学电气信息工程学院

为了进一步提高电压响应度和探测成像速度，降低噪声等效功率，基于0.18 μm CMOS工艺设计了一种低噪声高响应度太赫兹探测器线阵电路，提出了一种由自混频功率探测电路、电压缓冲级、运算放大器组成的1×4太赫兹阵列结构。通过源极差... 详细信息

为了进一步提高电压响应度和探测成像速度，降低噪声等效功率，基于0.18 μm CMOS工艺设计了一种低噪声高响应度太赫兹探测器线阵电路，提出了一种由自混频功率探测电路、电压缓冲级、运算放大器组成的1×4太赫兹阵列结构。通过源极差分驱动的自混频功率探测电路将辐射信号耦合至场效应管的栅极和源极，实现高响应度。通过电压缓冲级降低总体噪声，通过运算放大器有效放大探测信号。探测器线阵电路面积为0.8 mm2。测试结果表明，当偏置电压为0.5 V时，该探测系统对0.37 THz辐射信号的电压响应度最大可达441 kV/W，对应的最小噪声等效功率为48 pW/Hz1/2。相比单像素探测器，该探测器阵列可有效提升探测成像速度；相比传统的探测器阵列，该探测器阵列具有更优的性能参数。

关键词：互补金属氧化物半导体(CMOS) 太赫兹探测器高响应度低噪声