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浅谈人才培养机制创新——以中北大学仪器与电子学院为例

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广东蚕业 2019年第1期53卷 49-50页

作者：李红霞中北大学仪器与电子学院山西太原030051

中北大学仪器与电子学院是将培养复合型创新人才作为教学目标的特色品牌学院,始终坚持"学术活跃、教学严谨、科研出色、教育创新"的学院办学宗旨,把培养复合型创新人才放在首位,注重学生综合素质的提高,重视基础教学与专业实践相结合,... 详细信息

中北大学仪器与电子学院是将培养复合型创新人才作为教学目标的特色品牌学院,始终坚持"学术活跃、教学严谨、科研出色、教育创新"的学院办学宗旨,把培养复合型创新人才放在首位,注重学生综合素质的提高,重视基础教学与专业实践相结合,强化学生创新意识和能力的培养。基于此种办学理念,中北大学仪器与电子学院不断完善教学培养模式,并在创新人才培养机制方面展开了积极的探索,取得了较大的成绩。

关键词：高校人才培养机制创新探索研究分析

高校研究生党支部在学生就业工作中的作用——以中北大学仪器与电子学院研究生第三支部为例

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学园 2015年第5期8卷 53-53页

作者：李红霞中北大学仪器与电子学院

研究生党支部是党在高校研究生队伍中最基层的组织,是培养研究生党员的主阵地。本文通过以研究生党支部开展的就业实践活动为基础,探索如何加强研究生党支部在学生就业工作中的作用。

关键词：高校研究生党支部学生就业

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金刚石氮空位色心自旋传感技术

仪器仪表学报 2023年第9期44卷 53-67页

作者：秦岳王志斌郭浩唐军刘俊中北大学仪器与电子学院太原030051

金刚石氮空位(NV)色心具有优异的室温量子特性、长相干时间、兼容微纳加工等优势,成为芯片化高精度传感器技术领域发展的新方向。基于金刚石NV色心量子效应的磁、电、温、角速度等多种物理量传感灵敏度已逐渐突破现有传感测量技术极限,... 详细信息

金刚石氮空位(NV)色心具有优异的室温量子特性、长相干时间、兼容微纳加工等优势,成为芯片化高精度传感器技术领域发展的新方向。基于金刚石NV色心量子效应的磁、电、温、角速度等多种物理量传感灵敏度已逐渐突破现有传感测量技术极限,在航空航天、深空探测、生命科学等学科领域应用越来越深入。本综述主要介绍金刚石NV色心量子传感机理、不同物理量传感器研究进展及未来发展趋势。

关键词： NV色心量子传感磁强计温度计电场计陀螺仪

基于小波分解和极限学习机的柔性PVC基材损伤识别研究

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振动与冲击 2022年第13期41卷 220-227页

作者：朱平严宏鑫中北大学仪器与电子学院太原030051

针对柔性天线在恶劣机载环境下基底材料容易出现孔洞、裂纹损伤等情况,提出采用兰姆波检测技术进行柔性聚氯乙烯(PVC)基材结构中的损伤探测和识别。该损伤识别方法是将小波分解和极限学习机相结合,对回波信号进行小波阈值去噪和损伤特... 详细信息

针对柔性天线在恶劣机载环境下基底材料容易出现孔洞、裂纹损伤等情况,提出采用兰姆波检测技术进行柔性聚氯乙烯(PVC)基材结构中的损伤探测和识别。该损伤识别方法是将小波分解和极限学习机相结合,对回波信号进行小波阈值去噪和损伤特征提取,从时域、频域和变换域3个层次构建出回波信号的特征向量,训练、测试分类出无损伤、孔洞、槽形损伤类型。搭建了基于兰姆波的柔性PVC基材损伤检测试验平台进行验证,结果表明:柔性基底上的无损伤、孔洞、槽形损伤回波信号经小波阈值去噪、分解后,提取出特征向量,得到的低频缓变回波重构信号特征明显;采用ELM模型进行训练和测试分类出损伤类型,分类精度达到92.56%,与BP神经网络分类方法作对比,ELM分类方法具有较好的分类性能,从而验证了小波分解和极限学习机相结合来识别柔性PVC基材损伤特征的有效性。此检测方法在柔性电子器件早期损伤的现场快速检测领域具有广泛的应用前景。

关键词：小波分解极限学习机柔性基材损伤识别

基于BP和RBF神经网络对静电纺丝工艺参数的优化研究

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材料科学与工艺 2023年第3期31卷 56-62页

作者：孙旺朱平严宏鑫中北大学仪器与电子学院太原030051

针对静电纺丝在制备过程中易受到如聚合物含量、电压、推进速度和接收距离等工艺参数影响的问题,提出一种静电纺丝工艺参数的优化方法,以提升纳米纤维制备效率。以聚乳酸纳米纤维膜为研究对象,采用纤维直径为性能评价指标,设计实验获得... 详细信息

针对静电纺丝在制备过程中易受到如聚合物含量、电压、推进速度和接收距离等工艺参数影响的问题,提出一种静电纺丝工艺参数的优化方法,以提升纳米纤维制备效率。以聚乳酸纳米纤维膜为研究对象,采用纤维直径为性能评价指标,设计实验获得训练和测试样本,借助BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)神经网络构建不同工艺参数下的预测模型。结果表明:BP和RBF神经网络模型均能较好的对纤维直径进行预测,但RBF神经网络模型预测精度更高,其平均绝对误差(MAE)为12.125 nm,相对误差不超过7%。RBF神经网络建立的预测模型具有更高的稳定性,模型泛化能力更好,综合预测性能更加优越。所建立的模型可以帮助研究人员制备具有确定纤维直径的静电纺丝纳米纤维膜,实现对工艺参数的优化。

关键词：静电纺丝纳米纤维 RBF神经网络纤维直径预测工艺参数优化 BP神经网络

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改进边缘检测算法及其FPGA实现

激光杂志 2023年

作者：王子硕单彦虎储成群程洪涛高昕赵兴龙中北大学仪器与电子学院

针对传统边缘检测算法在FPGA上实现存在缺乏自适应性及实时性差的问题，结合FPGA高速并行处理数据的特点，提出一种改进的边缘检测算法。该算法首先将双边滤波应用于Canny边缘检测算法，在降低噪声的同时保留图像边缘梯度信息；其次使... 详细信息

针对传统边缘检测算法在FPGA上实现存在缺乏自适应性及实时性差的问题，结合FPGA高速并行处理数据的特点，提出一种改进的边缘检测算法。该算法首先将双边滤波应用于Canny边缘检测算法，在降低噪声的同时保留图像边缘梯度信息；其次使用改进的Sobel算子，在4个方向上进行梯度幅值计算，以提高图像边缘的定位精度；最后提出一种基于梯度直方图的一阶导数变化的自适应阈值选取策略，以提高算法的自适应能力。实验结果表明双边滤波处理后，图像的峰值信噪比（PSNR）相较传统Canny算法提升了109%。边缘图像的单边缘响应和边缘连接性有明显提升，同时满足实时性要求。为Canny算法应用到嵌入式机器视觉中提供一种可行方案。

关键词：边缘提取 Canny算法 FPGA 图像处理双边滤波

具有免疫效力的计算机病毒传播模型的动力学分析和优化控制研究

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浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 336-346页

作者：陈维何剑刘毅中北大学仪器与电子学院山西太原030051

信息时代计算机病毒的传播、爆发对社会生产和人民生活造成严重影响,有效预防和抑制计算机病毒传播尤为重要。结合最优控制方法,建立了一种具有免疫效力的计算机病毒传播模型。由下一代矩阵方法求得基本再生数R_(0),并证明了无病平衡点... 详细信息

信息时代计算机病毒的传播、爆发对社会生产和人民生活造成严重影响,有效预防和抑制计算机病毒传播尤为重要。结合最优控制方法,建立了一种具有免疫效力的计算机病毒传播模型。由下一代矩阵方法求得基本再生数R_(0),并证明了无病平衡点的全局稳定性,通过敏感性分析找到对R_(0)敏感的参数;构建了Liapunov函数,证明了当R_(0)≤1时无病平衡点的全局稳定性;基于庞特里亚金最值原理得到最优解。用数值模拟方法对不同控制措施下的结果进行对比分析,结果表明,在及时检测并隔离被感染计算机并提高杀毒软件的安装率和保护率的情况下,控制目标的时间最短且控制成本最低。

关键词：计算机病毒动力学分析最优控制敏感性分析免疫功能

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基于YOLOv8的无人机图像目标检测算法

计算机工程 2024年第4期50卷 113-120页

作者：赵继达甄国涌储成群中北大学仪器与电子学院山西太原030051

在无人机(UAV)目标检测任务中,存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题,提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。首先,针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景,减少算法骨干网络(Backbo... 详细信息

在无人机(UAV)目标检测任务中,存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题,提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。首先,针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景,减少算法骨干网络(Backbone)层数,增大待检测特征图尺寸,使得网络模型更专注于微小目标;其次,针对数据集普遍存在一定数量低质量示例影响训练效果的问题,引入Wise-Io U损失函数,增强数据集训练效果;再次,通过引入上下文增强模块,获得小目标在不同感受野下的特征信息,改善算法在复杂环境下对小目标的定位和分类效果;最后,设计空间-通道滤波模块,增强卷积过程中目标的特征信息,滤除无用的干扰信息,改善卷积过程中部分微小目标特征信息被淹没、丢失的现象。在Vis Drone2019数据集上的实验结果表明,该算法的平均检测精度(m AP@0.5)达到45.4%,相较于原始YOLOv8s算法提高7.3个百分点,参数量减少26.13%。在相同实验条件下,相比其他常见小目标检测算法,检测精度和检测速度也有一定提升。

关键词：目标检测无人机小目标滤波改进YOLOv8算法注意力机制

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量子自旋调控的微位移检测系统设计与测量

计量学报 2024年第4期45卷 465-470页

作者：李中豪刘雨奇张浩刘鑫张家璇中北大学仪器与电子学院山西太原030051

以氮空位(NV)色心磁强计为基础,量子自旋调控为技术手段,结合空间梯度磁场的均匀变化,实现基于固态量子自旋的高精度微位移检测。首先,通过永磁体构建均匀变化的梯度磁场,并获得梯度磁场与位移的关联关系;其次,搭建量子自旋调控系统,并... 详细信息

以氮空位(NV)色心磁强计为基础,量子自旋调控为技术手段,结合空间梯度磁场的均匀变化,实现基于固态量子自旋的高精度微位移检测。首先,通过永磁体构建均匀变化的梯度磁场,并获得梯度磁场与位移的关联关系;其次,搭建量子自旋调控系统,并通过光探测磁共振(ODMR)确定自旋共振频点,利用拉比振荡(Rabi)确定量子调控翻转周期,完成拉姆齐(Ramsey)序列参数的测定;最后,基于Ramsey磁场测量原理,完成Ramsey所对应的荧光强度与磁场梯度变化的测试,进而实现微位移的高分辨测量,位移的最小可分辨力约为104 nm。

关键词：几何量计量微位移固态量子自旋氮空位色心磁强计拉姆齐