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基于多层级使命任务线程的总体任务成功性评估

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系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 616-630页

作者：丛林虎陈宇奇陈黎明陈育良王朝海军航空大学山东烟台264001 中国人民解放军92493部队辽宁葫芦岛125100 鲁东大学信息与电气工程学院山东烟台264001

针对当前装备体系(system of systems,SoS)任务建模研究深入程度不足问题,提出装备SoS使命任务的概念模型和描述模型,在此基础上,首先对各层级任务的任务线程进行分析与规划,改进传统Petri网,提出一种基于层次确定与随机Petri网(hierarc... 详细信息

针对当前装备体系(system of systems,SoS)任务建模研究深入程度不足问题,提出装备SoS使命任务的概念模型和描述模型,在此基础上,首先对各层级任务的任务线程进行分析与规划,改进传统Petri网,提出一种基于层次确定与随机Petri网(hierarchical deterministic and stochastic Petri nets,HDSPN)的装备SoS任务线程建模方法,构建面向多层级使命任务的装备SoS任务线程模型。然后,结合基于可达性分析算法(reachability analysis algorithm,RAA)的装备SoS总体任务成功性仿真评估算法,启动仿真模型运行,实现对装备SoS总体任务成功性的有效评估,并通过案例分析,验证了模型的适用性。

关键词：装备体系任务成功性评估任务线程建模层次确定与随机Petri网

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基于近红外光谱技术结合ARO-LSSVR的天麻中有效成分含量快速检测

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食品科学 2024年第4期45卷 207-213页

作者：李珊珊张付杰李丽霞张浩段星桅史磊崔秀明李小青昆明理工大学现代农业工程学院云南昆明650500 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212000 中国人民解放军69223部队新疆阿克苏842300

为实现对天麻中天麻素和对羟基苯甲醇含量的快速、无损检测,以云南昭通乌天麻为实验对象,采集900~1 700 nm波长范围内的光谱数据。首先,采用卷积平滑和标准正态变量变换进行光谱数据预处理,其次通过竞争性自适应重加权采样法(competitiv... 详细信息

为实现对天麻中天麻素和对羟基苯甲醇含量的快速、无损检测,以云南昭通乌天麻为实验对象,采集900~1 700 nm波长范围内的光谱数据。首先,采用卷积平滑和标准正态变量变换进行光谱数据预处理,其次通过竞争性自适应重加权采样法(competitive adapative reweighted sampling,CARS)与迭代保留信息变量算法进行特征波长的提取,根据基于特征波长建立最小二乘支持向量回归(least squares support vector machine,LSSVR)模型的结果,选择最佳特征波长提取方法。为了提高模型的准确率,本研究引入人工兔智能算法对LSSVR中的正则化参数γ和核函数密度σ2进行优化,并与粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)进行对比,评估人工兔优化算法(artificial rabbits optimization,ARO)的优越性。结果表明,ARO算法在寻优速度、寻优能力上优于PSO、GWO;天麻素、对羟基苯甲醇的最佳预测模型均为CARS-AROLSSVR,其Rp2分别为0.969 6和0.957 7,预测均方根误差分别为0.014和0.020。综上,近红外光谱可用于天麻中有效成分的定量检测,本研究可为天麻快速检测装置的研发提供理论依据。

关键词：近红外光谱天麻最小二乘支持向量回归人工兔优化算法

基于全连接神经网络的颅脑电阻抗成像参考电压预测方法

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电工技术学报 2024年第14期39卷 4317-4327页

作者：施艳艳李玉珠王萌郑硕付峰河南师范大学电子与电气工程学院新乡453007 中国人民解放军第四军医大学生物医学工程系西安710032

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网... 详细信息

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网络(FCNN)的参考电压预测方法。通过研究所提方法在不同信噪比情况下的图像重建性能,验证所提方法对参考电压预测的准确性和泛化能力。此外,还研究了头皮、颅骨和脑组织电导率分别发生变化时所提方法的有效性,并通过计算模糊半径和相关系数对图像重建质量进行了定量评价。结果表明,所提方法在一定电导率范围内和不同噪声水平下能够有效预测参考电压。

关键词：电阻抗成像图像重建参考电压神经网络

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基于故障树和产生式规则的故障诊断专家系统设计

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中国舰船研究 2024年第S1期19卷 84-92页

作者：宋龙飞陈玉清金振俊海军工程大学核科学技术学院湖北武汉430033 中国人民解放军92730部队海南三亚572000

[目的]为充分运用核动力装置的运行管理经验辅助核动力操纵人员进行故障诊断,设计一种船用核动力装置故障诊断专家系统。[方法]首先,根据故障树与产生式规则之间的逻辑一致性,提出一种将故障树知识转化为产生式规则的方法;然后,对采用... 详细信息

[目的]为充分运用核动力装置的运行管理经验辅助核动力操纵人员进行故障诊断,设计一种船用核动力装置故障诊断专家系统。[方法]首先,根据故障树与产生式规则之间的逻辑一致性,提出一种将故障树知识转化为产生式规则的方法;然后,对采用正、反向混合推理方法的专家系统知识库和推理机进行优化设计,并依据故障树最小割集和重要度分析结果设计正向推理策略以简化推理流程;最后,根据人工对故障状态判断的思路设计状态监测模块,实时采集关键设备参数以转化为专家系统可识别的设备信息。[结果]结果显示,采用所提方法可解决专家系统知识获取困难的问题,能在保证推理准确度的前提下提升推理效率,实现了专家系统的在线故障诊断功能。[结论]研究表明采用所提方法可提升专家系统获取知识的能力和推理效率,对保障核动力装置的运行管理安全具有重要意义。

关键词：核动力装置故障树专家系统产生式规则故障诊断

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基于变分模态分解的肺音去噪算法

中国医学物理学杂志 2024年第4期41卷 479-485页

作者：孙文慧张乙鹏林冬梅陈扶明甘肃中医药大学信息工程学院甘肃兰州730000 中国人民解放军联勤保障部队第940医院医疗保障中心甘肃兰州730050 兰州理工大学电气与信息工程学院甘肃兰州730050

目的:为有效提高肺音信号质量,提出一种基于变分模态分解的肺音去噪方法。方法:首先利用经验模态分解对带噪肺音信号进行分解,根据本征模态函数特征确定最佳分解层数,然后根据分解层数对原始带噪肺音进行变分模态分解处理,接着根据皮尔... 详细信息

目的:为有效提高肺音信号质量,提出一种基于变分模态分解的肺音去噪方法。方法:首先利用经验模态分解对带噪肺音信号进行分解,根据本征模态函数特征确定最佳分解层数,然后根据分解层数对原始带噪肺音进行变分模态分解处理,接着根据皮尔逊系数选取有用模态,最后采用阈值方法对各模态函数去噪,重构后得到没有噪声干扰的肺音信号。结果:通过与维纳滤波和FIR滤波进行对比,本文方法的语音质量感知评价、短时间客观可读性和源信号失真比均更优。结论:本文方法能有效对肺音信号进行去噪处理。

关键词：肺音去噪变分模态分解经验模态分解

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基于随机森林的空中目标意图识别方法

数字技术与应用 2024年第5期42卷 187-189页

作者：程强许诚白金辉孟庆锐空军预警学院中国人民解放军93147部队中国解放军海军工程大学

根据目前作战环境的复杂性和情报来源的多样性,若只依靠过去的人工和经验来掌握和识别敌方空中目标意图,将会无法完成既定任务。因此,如何有效处理大量且复杂的作战信息,成为了空中目标意图识别亟须解决的问题。

关键词：情报来源随机森林多样性复杂性作战

SOQPSK-TG信号的EM半盲载波频偏估计

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电讯技术 2024年第5期64卷 754-759页

作者：赵丹辉王天乐史长鑫曾妮王泽龙中国人民解放军91001部队北京100071 中国西南电子技术研究所成都610036 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

针对成形偏移四相相移键控-TG(Shaped Offset Quadrature Phase Shift Keying-Telemetry Group version,SOQPSK-TG)信号在训练序列长度受限时频偏估计精度较低的问题,利用双二进制分解(Doubinary Decomposition,DBD)原理提出基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)的SOQPSK半盲载波频偏(Carrier Frequency Offset,CFO)估计算法。为了确保EM算法收敛到预期性能范围,使用基于非线性四次方码元定时估计算法的非数据辅助频偏估计方法优化了EM算法初始点选择。仿真实验结果表明,该算法相比于使用训练序列进行数据辅助估计的方法,在不增加辅助数据数量的前提下能够进一步提升CFO估计的精度,并在较高信噪比下拥有接近序列总长度所对应的克拉美罗界(Cramér-Rao Bound,CRB)的优秀性能。

关键词： SOQPSK-TG信号载波频偏估计 EM算法双二进制分解(DBD)

基于医疗临床数据的两阶段专业级大语言模型微调

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计算机应用研究 2024年

作者：孙丽萍童子龙钱乾陆鑫涛凌晨方诚汤其宇蒋晓上海健康医学院医疗器械学院复旦大学信息科学与工程学院上海理工大学健康科学与工程学院海军军医大学附属第三医院中国人民解放军第905医院

通用大语言模型(Large Language Models,LLMs)缺乏对专业领域知识理解的深度和广度，对专业领域问题回答的准确度不够，常常产生幻觉，阻碍了大语言模型的商业应用落地。因此，基于专业领域特有数据提高大型语言模型的专业性成为当前大... 详细信息

通用大语言模型(Large Language Models,LLMs)缺乏对专业领域知识理解的深度和广度，对专业领域问题回答的准确度不够，常常产生幻觉，阻碍了大语言模型的商业应用落地。因此，基于专业领域特有数据提高大型语言模型的专业性成为当前大语言模型应用落地的关键挑战。目的：针对通用大语言模型在特定领域知识理解与生成内容专业性不够的问题进行了研究。方法：基于P-Tuning v2与Freeze两种参数高效微调方法，提出了一种专业级大语言模型的两阶段微调框架。依赖该框架与肝胆科临床数据对ChatGLM-6B进行微调，得到一个针对肝胆专科的专业级大语言模型，命名为MedGLM。H。结果：根据实验显示，微调后的大语言模型对于肝胆专科的试题的准确率从31%提升到了62%；得分率从57%提升到了73%。结论：在进行两阶段微调后，模型在肝胆专科的问答中表现出更高的准确性与专业性，根据3名临床医生进行的对话实验，证明了微调后的模型在更专业的医疗场景中具备应用潜力。

关键词：大语言模型微调肝胆科人工智能

顾及水平方向偏差的三维声呐点云数据分区滤波方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：贺正军吴云龙李邵波张绍成李厚朴边少峰中国地质大学(武汉)地质探测与评估教育部重点实验室海军工程大学电气工程学院中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院

三维声呐测量受到水下复杂环境干扰，通常存在较多噪点，需要进行精细滤波处理，才能应用于水下场景。提出了一种联合多特征超体素点云分块、局部坐标系构建、整体最小二乘局部趋势面拟合、顾及水平方向偏差的Grubbs检验分区滤波的点云... 详细信息

三维声呐测量受到水下复杂环境干扰，通常存在较多噪点，需要进行精细滤波处理，才能应用于水下场景。提出了一种联合多特征超体素点云分块、局部坐标系构建、整体最小二乘局部趋势面拟合、顾及水平方向偏差的Grubbs检验分区滤波的点云数据预处理方法，建立了一套适用于三维声呐点云去噪方法。首先针对不同区域点云在法向量、空间距离和回波强度的差异性，基于超体素聚类法实现水下复杂点云分块；其次对点云块建立局部坐标系并进行趋势面拟合；最后，构建多维度点云误差检测数据，依据地形复杂度将点云块划分为三类区域，并采用Grubbs检验作为判定准则，实现分区域自适应阈值去噪。计算结果表明，所提综合滤波方法对于水平/垂直方向的点云数据均有较好的精度，试验结果的平均总体精度达99.3%，平均Kappa系数达0.906，能够有效应用于水下复杂区域的三维声呐点云数据滤波处理。

关键词：三维声呐点云去噪超体素整体最小二乘自适应阈值