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半导体量子点分子-腔光机械耦合系统中光学双稳及多稳态的形成及调控

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原子与分子物理学报 2025年第5期42卷 115-122页

作者：曾莹任波徐名琪杨红佘彦超吉首大学物理与机电工程学院吉首416000 铜仁学院物理与电子工程系铜仁554300

本研究探讨了外部磁场对半导体量子点分子与腔光机械耦合系统中光学双稳态行为的影响.研究结果显示,外部磁场、量子点之间的隧穿耦合以及探测光单光子的失谐可以有效地调控系统的光学双稳态.在弱隧穿和弱磁场条件下,系统的光学双稳态阈... 详细信息

本研究探讨了外部磁场对半导体量子点分子与腔光机械耦合系统中光学双稳态行为的影响.研究结果显示,外部磁场、量子点之间的隧穿耦合以及探测光单光子的失谐可以有效地调控系统的光学双稳态.在弱隧穿和弱磁场条件下,系统的光学双稳态阈值和磁滞回线宽度随着外部磁场和点间隧穿耦合强度的增加而增大.随着磁场强度和隧穿耦合强度的进一步增加,系统的双稳态将演变为多稳态.有趣的是,在强隧穿和强磁场作用下,系统的光学双稳态阈值和磁滞回线宽度随着外部磁场和点间隧穿耦合强度的增加而减小.这种对耦合腔光机械系统中光学双稳态的灵活调控将在可控光开关方面具有潜在的广泛应用前景.

关键词：双稳态多稳态点间隧穿耦合光力耦合

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基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

光电子·激光 2025年第2期 216-224页

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center, LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域；副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样(conv-transpose upsample, CT-upsample)模块融合而成的AGG模块(aggregation, AGG)进行多尺度大小息肉提取，还原及补充更多的细节信息。提出的方法在4个公共数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能，其中在CVC-ClinicDB数据集上，mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(LVC) 倒置残差上采样(CT-upsample)

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电磁阻尼悬架的主动控制与仿真

农业机械学报 2004年第2期35卷 13-16,20页

作者：李翔晟中南林学院机械工程系

提出了采用电磁阻尼系统减小悬架系统振动的主动控制方法。通过对带永久磁铁的圆柱形电磁作动器进行动力学分析 ,得出了有效的控制方案。根据实验数据 ,采用最小误差法建立了整个系统的传递函数。实验证明 ,采用数字逻辑控制器和相位提... 详细信息

提出了采用电磁阻尼系统减小悬架系统振动的主动控制方法。通过对带永久磁铁的圆柱形电磁作动器进行动力学分析 ,得出了有效的控制方案。根据实验数据 ,采用最小误差法建立了整个系统的传递函数。实验证明 ,采用数字逻辑控制器和相位提前法控制的电磁阻尼系统能有效地减小单自由度悬架系统的振动。

关键词：车辆工程电磁阻尼系统悬架系统振动主动控制仿真最小误差法传递函数数字逻辑控制器相位提前法

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基于CNN图像分类的自动锁模光纤激光器的研究

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光学学报 2025年

作者：韩冬冬魏茜阳李嬴李田甜任凯利郑益朋朱礼鹏惠战强西安邮电大学电子工程学院

本文提出将卷积神经网络（CNN）图像分类应用于基于非线性偏振旋转技术的被动所模光纤激光器中，实现激光器锁模态的自动判定、建立和恢复。首先，基于激光器输出光谱图像数据，建立CNN图像分类判定模型。以图像分类的判定结果构建适应... 详细信息

本文提出将卷积神经网络（CNN）图像分类应用于基于非线性偏振旋转技术的被动所模光纤激光器中，实现激光器锁模态的自动判定、建立和恢复。首先，基于激光器输出光谱图像数据，建立CNN图像分类判定模型。以图像分类的判定结果构建适应度函数，然后通过自适应遗传算法优化腔内电动偏振控制器（EPC），最终达到激光器从任意状态调节到锁模态的目的。实验中，通过随机改变EPC状态进行了40次独立测试。激光器从任意状态实现稳定锁模态的平均代数为5.4代，在10代以内实现锁模的概率为90%。并通过对不同手动偏振控制器偏振状态下的光纤激光器进行测试，90%的测试可以在10代以内实现自动锁模，验证了该方法的有效性。本工作为自动锁模光纤激光器的实现提供了一种新的方法。

关键词：自动锁模光纤激光器 CNN图像分类模型自适应遗传算法

基于剪枝-蒸馏的视觉Transformer模型压缩

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西安电子科技大学学报 2025年

作者：郑洋蒋晓天付东豪郭开泰梁继民西安电子科技大学电子工程学院

现如今，视觉Transformer在计算机视觉领域的许多任务中都取得了卓越的表现，但其复杂的网络结构通常需要占用大量的存储和计算资源，因此难以在计算资源受限设备上广泛部署。为此本文提出了一种基于剪枝和蒸馏的视觉Transformer模型压... 详细信息

现如今，视觉Transformer在计算机视觉领域的许多任务中都取得了卓越的表现，但其复杂的网络结构通常需要占用大量的存储和计算资源，因此难以在计算资源受限设备上广泛部署。为此本文提出了一种基于剪枝和蒸馏的视觉Transformer模型压缩方法，旨在保证模型性能的前提下缩减模型大小。首先，通过对视觉Transformer的结构分析，确定宽度剪枝的对象为多头自注意力中的注意力头和多层感知机中隐藏层的神经元，并采用基于模型损失函数变化的参数重要性评估策略对其进行参数重要性评估。其次，通过剪枝后蒸馏策略在模型宽度维度进行裁剪并恢复剪枝后宽度子网络的精度。最后，在深度维度上，通过剪枝后蒸馏得到最终的压缩模型。所提出方法在Tiny ImageNet、CIFAR-100和CIFAR-10数据集上对视觉Transformer进行了压缩实验。其中，在Tiny ImageNet上，ViT-S模型在参数量和计算量减少30%时，精度仅降低0.3%，而ViT-B模型精度甚至提升了0.6%。实验结果表明，所提方法能够有效实现模型精度和压缩率的平衡。

关键词：模型压缩视觉Transformer 剪枝知识蒸馏

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多方法融合的卷积神经网络模型压缩方法

西安电子科技大学学报 2025年

作者：郭开泰李宇哲付东豪郑洋任胜寒胡海虹梁继民西安电子科技大学电子工程学院

卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高，因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而，单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架... 详细信息

卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高，因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而，单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。首先通过稀疏化训练对模型进行剪枝，减少冗余通道；随后，以原始模型作为教师网络，利用知识蒸馏方法对剪枝后的学生网络进行指导，提升压缩模型的性能；最后采用模型量化技术对压缩后的网络进一步优化以提高其适用性。利用卷积网络中的分类模型和目标检测模型对所提出方法进行测试，实验结果表明，该模型压缩框架能够有效降低模型的存储和计算需求，在多个测试模型上，模型大小缩减幅度超过90%，推理速度提升3～4倍，同时精度损失控制在2%以内。提出的多方法融合的模型压缩框架在保证卷积神经网络模型性能的同时，减少了模型大小，提升了推理速度，适用于资源受限环境中卷积神经网络的高效部署。

关键词：模型压缩卷积神经网络模型剪枝知识蒸馏模型量化

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重尾噪声环境下的自适应TPMBM滤波器

系统工程与电子技术 2025年

作者：李翠芸赵泽宇张双武西安电子科技大学电子工程学院

针对未知重尾噪声统计特性的目标跟踪问题，提出了基于伽马学生t分布逆威舍特（gamma student’s t-distribution inverse Wishart，GSTIW）的轨迹泊松多伯努利混合滤波（trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture filtering，TPMBM）算法。该算法利用学生t分布和逆威舍特分布对噪声和扩展目标扩展状态进行建模，并将多元多重滤波器（multivariate multiple filter，MMF）嵌入到TPMBM滤波器中以估计新息特征，自适应调整噪声自由度和尺度矩阵；并采用多窗口融合技术进一步提高MMF的自适应估计能力。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法在重尾噪声环境下具有更高的估计精度和噪声影响下的鲁棒性。

关键词：重尾噪声学生t分布扩展目标跟踪轨迹泊松多伯努利混合滤波

ARWCGAN：一种高质量的多类别SAR图像生成方法

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西安电子科技大学学报 2025年

作者：郑洋王榕旭郭开泰梁继民西安电子科技大学电子工程学院

在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）领域，高质量的训练数据集通常十分匮乏。现有基于生成对抗网络（GANs）的SAR图像生成方法，常面临训练稳定性差、生成图像质量低的问题。为解决这些问题，提出了一种新的方法，称为注意力残差... 详细信息

在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）领域，高质量的训练数据集通常十分匮乏。现有基于生成对抗网络（GANs）的SAR图像生成方法，常面临训练稳定性差、生成图像质量低的问题。为解决这些问题，提出了一种新的方法，称为注意力残差Wasserstein条件生成对抗网络（记作ARWCGAN），旨在生成高质量的多类别SAR图像。该方法设计了注意力残差层，以提升模型对SAR图像特征的提取能力，增强生成图像的目标细节和纹理特征。同时，采用了联合梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）损失函数和分类损失函数，以改进训练稳定性并提高生成图像的多样性。在MSTAR数据集进行了生成实验，并从定性视觉检查、定量质量评估和ATR模型贡献三个方面对生成图像效果进行了评估。实验结果表明，ARWCGAN能够生成高质量的图像，显著提升了ATR模型的识别精度。

关键词：合成孔径雷达图像生成自动目标识别生成对抗网络

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油茶果采收机收集系统设计与试验

农机化研究 2025年

作者：曹春风陈飞李立君廖凯高自成中南林业科技大学机电工程学院

针对油茶果采收机收集率低、收集困难等问题,设计了一种收集系统,可完成推料、输送、收集任务,提高采摘效率。采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以螺距、叶片直径、叶片宽度和螺旋速度为影响因素,以推送率Y1和推送时间Y2为作业质量... 详细信息

针对油茶果采收机收集率低、收集困难等问题,设计了一种收集系统,可完成推料、输送、收集任务,提高采摘效率。采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以螺距、叶片直径、叶片宽度和螺旋速度为影响因素,以推送率Y1和推送时间Y2为作业质量评价指标,进行四因素三水平正交试验。建立各因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行优化求解,获得最优参数组合为:螺距59.9 mm、叶片直径60.5 mm、叶片宽度19.3 mm、螺旋转速118 r/min,对应的推送率为88.24%、推送时间为8.3 s。对得出的优化结果圆整再进行田间试验,结果表明:在最优参数组合下,平均推送率为87.6%,平均推送2 kg油茶果的时间为8.4 s,满足设计要求。研究结果可为油茶果采收机收集系统的设计和无轴螺旋运输大中颗粒物料提供参考。

关键词：油茶果采收机收集系统离散元仿真响应面分析 EDEM