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贴近社会需求,完善就业反馈机制,构建良性互动就业体系——以中国计量学院计量测试工程学院为例

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文教资料 2012年第24期 132-133页

作者：董颖郑成林中国计量学院计量测试工程学院

就业问题是重要的民生问题之一。在响应国家坚持实施积极的就业政策，加强政府引导，完善市场就业机制，扩大就业规模，改善就业结构的号召之下，高校如何从社会需求出发，培养出适应经济社会发展需求的高素质人才？如何最大限度地实现... 详细信息

就业问题是重要的民生问题之一。在响应国家坚持实施积极的就业政策，加强政府引导，完善市场就业机制，扩大就业规模，改善就业结构的号召之下，高校如何从社会需求出发，培养出适应经济社会发展需求的高素质人才？如何最大限度地实现人尽其才，才尽其用呢？本文从贴近社会需要和完善就业反馈机制的角度出发．阐述高校如何将构建良性互动就业体系落到实处。

关键词：社会需求就业反馈机制就业体系

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人体组织电特性成像方法综述

生物医学工程学杂志 2016年第5期33卷 998-1004,1010页

作者：李怀明沈圣远闫丹丹中国计量学院信息工程学院杭州310018

近年来,电阻抗断层成像(EIT)和磁共振电阻抗成像(MREIT)等基于人体组织电特性(EPs)的成像方法已经成为生物医学界的研究热点。与EIT和MREIT相比,基于射频场成像的电特性成像(MR-EPT)是一种新近提出的无损EPs成像方法,该技术基于磁共振(M... 详细信息

近年来,电阻抗断层成像(EIT)和磁共振电阻抗成像(MREIT)等基于人体组织电特性(EPs)的成像方法已经成为生物医学界的研究热点。与EIT和MREIT相比,基于射频场成像的电特性成像(MR-EPT)是一种新近提出的无损EPs成像方法,该技术基于磁共振(MRI)射频场对生物组织电导率和介电常数进行重建,无需注入电流即可获得高分辨率和高精度的图像。本文对几种基于EPs的成像方法及其发展现状进行了详细阐述,并着重对MR-EPT的原理、优点、发展前景及通过它来测量比吸收率(SAR)的方法进行介绍。总之,MR-EPT值得受到更广泛地关注,并有待进行更深入的研究,以促进医学检测水平再创新突破。

关键词：电特性磁共振成像生物医学成像比吸收率电阻抗成像

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六自由度机械臂参数校准不确定度评定方法

仪器仪表学报 2022年第7期43卷 26-34页

作者：江文松李旋罗哉杨力郭斌中国计量大学计量测试工程学院杭州310018 中国计量大学信息工程学院杭州310018

六自由度机械臂的结构参数校准对其定位精度影响较大,为了评价其参数化校准效果,采用蒙特卡洛法建立了六自由度机械臂参数校准不确定度评定模型。首先,根据空间坐标系的几何转换关系建立六自由度机械臂结构参数校准模型,分析主要误差来... 详细信息

六自由度机械臂的结构参数校准对其定位精度影响较大,为了评价其参数化校准效果,采用蒙特卡洛法建立了六自由度机械臂参数校准不确定度评定模型。首先,根据空间坐标系的几何转换关系建立六自由度机械臂结构参数校准模型,分析主要误差来源对校准参数的影响,建立各校准参数的不确定度分量的函数关系;其次,采用现场校准数据集的抽样统计,分析各不确定度分量的概率密度函数,获得真实分布规律;最后,采用蒙特卡洛法建立各校准参数的不确定度分量与机械臂模型之间的数学关系,通过大规模随机数值模拟,实现机械臂校准不确定度的评定。为了验证本文方法的有效性,利用激光跟踪仪对六自由度机械臂进行了校准实验。结果表明,当采用正则化方法进行机械臂校准时,各坐标轴的相对扩展不确定度分别优于0.542 2%,1.325 9%, 0.015 4%。

关键词：六自由度机器人标定蒙特卡罗法不确定度评定正则化

基于改进的Chahine迭代算法的粒径分布反演

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红外与激光工程 2015年第9期44卷 2837-2843页

作者：曹丽霞赵军孔明单良郭天太中国计量学院计量测试工程学院浙江杭州310018 中国计量学院信息工程学院浙江杭州310018

反演算法的速度、精度及稳定性一直是颗粒测量领域中的研究重点。针对传统的Chahine迭代算法在反演过程中出现毛刺、伪峰及震荡等不稳定现象,将正则化理论与Chahine迭代算法相结合的改进算法用于颗粒粒径分布的重建。通过引入正则化理... 详细信息

反演算法的速度、精度及稳定性一直是颗粒测量领域中的研究重点。针对传统的Chahine迭代算法在反演过程中出现毛刺、伪峰及震荡等不稳定现象,将正则化理论与Chahine迭代算法相结合的改进算法用于颗粒粒径分布的重建。通过引入正则化理论建立新的线性方程,采用L曲线法确定正则化参数,再利用Chahine迭代算法求解该线性方程。仿真及实验结果表明:改进的算法解决了Chahine迭代算法的缺点,提高了反演结果的稳定性和平滑性。利用改进的算法实现国家标准颗粒的测量,其迭代15 000次所得中值粒径D50的相对误差在2%以内,用于描述分布曲线展宽的D10、D90的相对误差均在5%以内,且反演时间小于1 min,可满足颗粒粒径在线测量的需求。

关键词：反演 Chahine迭代算法稳定性正则化粒径分布

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基于双通道卷积神经网络的雷达信号识别

上海交通大学学报 2022年第7期56卷 877-885页

作者：全大英陈赟唐泽雨李世通汪晓锋金小萍中国计量大学信息工程学院杭州310018

为解决在低信噪比下特征提取困难、雷达信号识别率低的问题,提出了一种基于Choi-Williams分布(CWD)和多重同步压缩变换(MSST)的双通道卷积神经网络模型.模型通过对雷达信号进行CWD和MSST时频分析,分别获取二维时频图像并进行预处理,然... 详细信息

为解决在低信噪比下特征提取困难、雷达信号识别率低的问题,提出了一种基于Choi-Williams分布(CWD)和多重同步压缩变换(MSST)的双通道卷积神经网络模型.模型通过对雷达信号进行CWD和MSST时频分析,分别获取二维时频图像并进行预处理,然后送入双通道卷积神经网络进行深度特征提取,最后将两路通道获取的特征进行融合,通过卷积神经网络分类器实现对雷达信号的分类识别.仿真结果表明:在信噪比为-10 dB时,所提模型整体识别准确率能达到96%以上,其在低信噪比下表现优异.

关键词：低信噪比 Choi-Williams分布多重同步压缩变换双通道卷积神经网络

改进YOLOX-S的偏光片表面缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 295-303页

作者：陈乐周永霞祖佳贞中国计量大学信息工程学院杭州310018

偏光片是液晶显示器的重要组成部分,其表面缺陷不仅会降低液晶显示器的显示质量,甚至可能造成整个液晶面板的报废。针对偏光片表面缺陷存在尺度差异大、形状变化多样的问题,提出一种改进YOLOX-S的偏光片表面缺陷检测算法。提出自适应平... 详细信息

偏光片是液晶显示器的重要组成部分,其表面缺陷不仅会降低液晶显示器的显示质量,甚至可能造成整个液晶面板的报废。针对偏光片表面缺陷存在尺度差异大、形状变化多样的问题,提出一种改进YOLOX-S的偏光片表面缺陷检测算法。提出自适应平衡特征金字塔(ABFP)模块充分融合主干网提取的多级特征,并通过单个卷积增加检测分支,进一步增强模型的多尺度检测能力。在ABFP中引入注意力模块CBAM关注重要特征。采用CIo U损失函数的同时使用Mish激活函数替代Si LU激活函数。实验结果表明,改进的算法在偏光片表面缺陷数据集上的m AP_(50)和m AP_(50:95)分别达到92.97%和55.16%,相比YOLOX-S(FPN)提升了1.86和1.34个百分点,每秒检测帧数(FPS)达到50,基本满足工业实时检测的需求。

关键词：偏光片表面缺陷检测 YOLOX-S 自适应平衡特征金字塔 CIoU Mish

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基于改进ArUco标签的位姿估计方法

计量学报 2023年

作者：段志瑜罗哉江文松杨力李亚茹卞点中国计量大学信息工程学院中国计量大学计量测试工程学院

针对使用ArUco标签在远距离测量时精度不高的问题，提出改进ArUco标签的位姿估计方法。该方法在ArUco标签的基础上设计了阵列特征圆环，提取圆环的中心点并对其进行排序，根据交比不变特性判断出圆心检测的准确性；利用加权最小二乘法建... 详细信息

针对使用ArUco标签在远距离测量时精度不高的问题，提出改进ArUco标签的位姿估计方法。该方法在ArUco标签的基础上设计了阵列特征圆环，提取圆环的中心点并对其进行排序，根据交比不变特性判断出圆心检测的准确性；利用加权最小二乘法建立ArUco标签角点与阵列圆环圆心之间的直线拟合关系，实现角点修正；采用EPnP算法解算出改进ArUco标签的位姿参数，并利用LM算法对位姿进行优化，提高位姿测量精度。设计了机械臂视觉定位系统验证所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明，本文方法在2.5-4m范围内测量的最大平移误差为8.72mm，最大旋转误差为1.78°；而传统方法的最大平移误差为36.42mm，最大旋转误差为4.65°。所提出的方法在4m处纵向距离测量的相对误差降低0.69%，提高了测量精度。

关键词：计量学单目视觉 ArUco 位姿测量

基于磁共振电阻抗成像技术的3维脑病变检测仿真

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高电压技术 2015年第4期41卷 1372-1376页

作者：闫丹丹沈圣远陈会中国计量学院信息工程学院杭州310018

为避免成像物体在核磁共振成像系统(MRI)实际操作中的旋转难题,基于微分进化思想提出了一种3维磁共振电阻抗成像算法(MREIT),并采用单方向磁感应强度"测量值"在3维真实头模型上进行了仿真验证研究。结果表明:该算法可以对病变的真实头... 详细信息

为避免成像物体在核磁共振成像系统(MRI)实际操作中的旋转难题,基于微分进化思想提出了一种3维磁共振电阻抗成像算法(MREIT),并采用单方向磁感应强度"测量值"在3维真实头模型上进行了仿真验证研究。结果表明:该算法可以对病变的真实头模型进行阻抗图像重构,且计算值和理论值之间的相对误差<5%,具有较高的成像精度和空间分辨率;实时调整参数因子以适应算法,可以缩短重构时间,加快算法收敛性。因此改进后的算法具有很好收敛性,且成像质量较高,在临床应用上具有一定的可行性。

关键词：电阻抗成像磁感应强度头组织非均质电导率高精度有限元分析

基于改进迁移学习和多尺度CNN-BiLSTM-Attention的短期电力负荷预测方法

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电力系统保护与控制 2023年第2期51卷 132-140页

作者：欧阳福莲王俊周杭霞中国计量大学信息工程学院浙江杭州310018

针对目标域负荷数据样本不足导致模型训练不充分从而预测精度不高的问题,提出一种改进的分层级迁移学习策略结合多尺度CNN-BiLSTM-Attention模型的短期电力负荷预测方法。设计串并行相叠加的多尺度CNN作为特征提取器,把提取到的特征作... 详细信息

针对目标域负荷数据样本不足导致模型训练不充分从而预测精度不高的问题,提出一种改进的分层级迁移学习策略结合多尺度CNN-BiLSTM-Attention模型的短期电力负荷预测方法。设计串并行相叠加的多尺度CNN作为特征提取器,把提取到的特征作为输入传递到两层Bi LSTM结构进行进一步的学习,引入注意力机制调节捕获的信息向量权重。按照基础模型的结构划分层级,将源域数据按照拟合优度值的高低输入至模型进行分层级的迁移学习训练,保留每一层最优的训练权重,之后使用目标域数据对模型进行微调得到最终的预测模型。经实验证明,所提出的多尺度CNN-BiLSTM-Attention模型能有效提高负荷预测精度,在负荷数据样本不足时,改进的分层迁移学习策略相比于直接迁移学习能有效降低预测误差。以目标域6个月数据为例,MAPE指标降低13.31%,MAE指标降低15.16%,RMSE指标降低14.37%。

关键词：负荷预测卷积神经网络双向长短期记忆网络注意力机制迁移学习