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耦合腔磁力系统中多透明窗口现象

中国激光 2024年第6期51卷 231-238页

作者：廖庆洪彭坤宋梦林南昌大学信息工程学院电子信息工程系江西南昌330031

基于耦合腔磁力系统研究了多透明窗口现象以及快慢光效应。利用量子光学理论以及标准输入-输出关系,对该系统的输出特性进行了研究。结果表明,可以通过调节系统参数得到不同数目的透明窗口并得到较好的透明效果。同时,提出了一种通过测... 详细信息

基于耦合腔磁力系统研究了多透明窗口现象以及快慢光效应。利用量子光学理论以及标准输入-输出关系,对该系统的输出特性进行了研究。结果表明,可以通过调节系统参数得到不同数目的透明窗口并得到较好的透明效果。同时,提出了一种通过测量吸收峰高度和宽度来精密测量两腔之间的相互作用强度的方法。此外,通过对系统参数进行调控,可以实现快慢光转换。该方案在精密测量和量子信息处理等领域中具有重要的指导意义。

关键词：量子光学磁振子透明窗口腔磁力系统

双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却研究

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光学学报 2024年第3期44卷 271-279页

作者：廖庆洪邱海燕程绍平朱泓宇曾永强南昌大学信息工程学院电子信息工程系江西南昌330031

机械振子的冷却是腔光力学研究的重要方向之一。计算光力噪声谱和稳态的最终声子数,对基于耦合光学参量放大器(OPA)的双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却问题进行研究。在弱耦合条件下,利用微扰近似理论方法得出系统的光力噪声谱... 详细信息

机械振子的冷却是腔光力学研究的重要方向之一。计算光力噪声谱和稳态的最终声子数,对基于耦合光学参量放大器(OPA)的双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却问题进行研究。在弱耦合条件下,利用微扰近似理论方法得出系统的光力噪声谱,基于费米黄金法则的理论计算出稳态下的最终声子数的解析表达式。利用入射泵浦光驱动腔场内耦合的OPA,使腔场内形成强烈的非线性压缩效应,量子反作用加热过程得到有效抑制,系统净冷却率得到显著提高。此外,讨论了其他系统参数对机械振子冷却的影响。最后研究了系统的稳态声子数,声子数可以在较大参数范围内小于1。该方案能有效地降低机械振子的冷却极限。

关键词：量子光学双拉盖尔-高斯腔基态冷却腔内压缩光力噪声谱

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

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农业机械学报 2024年第1期55卷 212-222,293页

作者：冀汶莉刘洲邢海花西安科技大学通信与信息工程学院西安710600 海南师范大学信息科学技术学院海口571158

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MS... 详细信息

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module, NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23 MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision, mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1 ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。

关键词：杂草识别目标检测 YOLO v5s 轻量化特征提取网络 Ghost卷积模块注意力机制

基于ViT-CNN混合网络的SAR图像船舶分类

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哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：邵然毕晓君中央民族大学信息工程学院哈尔滨职业技术学院电子与信息工程学院哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

视觉转换器模型在图像分类领域取得了显著突破，然而，由于其缺乏多尺度与局部特征捕获能力，难以适应合成孔径雷达图像船舶分类任务。为此，本文提出一种混合网络模型用于SAR图像船舶分类。设计一种分阶段下采样网络结构，解决了ViT无... 详细信息

视觉转换器模型在图像分类领域取得了显著突破，然而，由于其缺乏多尺度与局部特征捕获能力，难以适应合成孔径雷达图像船舶分类任务。为此，本文提出一种混合网络模型用于SAR图像船舶分类。设计一种分阶段下采样网络结构，解决了ViT无法捕获多尺度特征的问题。通过在ViT模型的3个核心模块中融入卷积结构，设计了卷积标记嵌入、卷积参数共享注意力和局部前馈网络3个模块，使得网络能够同时捕获船舶图像的全局和局部特征，进一步增强了网络归纳偏置和特征提取能力。研究表明：本文所提模型在OpenSARShip和FUSAR-Ship2个通用SAR船舶图像数据集上，分类准确率优于现有主流方法，有效地提升了SAR图像船舶分类性能。

关键词：视觉转换器卷积神经网络 SAR图像深度学习参数共享局部特征全局特征船舶图像

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星载分布式SAR双频乒乓模式测高精度分析

测绘学报 2024年第3期53卷 463-472页

作者：王媛徐华平李春升曾国兵刘爱芳葛仕奇北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 南京电子技术研究所江苏南京211113

星载分布式合成孔径雷达(SAR)系统用于干涉测绘,凭借其基线灵活、时间去相关很小的特点得到了快速发展。与传统模式相比,双频乒乓模式能够同时得到两种频率的多幅SAR图像,可以实现更高精度的高程测量。本文首先简单介绍了双频乒乓模式... 详细信息

星载分布式合成孔径雷达(SAR)系统用于干涉测绘,凭借其基线灵活、时间去相关很小的特点得到了快速发展。与传统模式相比,双频乒乓模式能够同时得到两种频率的多幅SAR图像,可以实现更高精度的高程测量。本文首先简单介绍了双频乒乓模式的工作原理,然后深入研究了该模式下SAR干涉对的相位比例关系和相关性,理论上分析了其干涉相位估计精度和对应的测高精度,从而为系统设计和干涉处理方法研究提供理论依据。最后仿真分析结果直观展示了双频乒乓模式相较于传统模式的优越性,由于该模式增加了不同频率的干涉相位数据,干涉相位估计精度和测高精度均显著提升。

关键词：星载分布式合成孔径雷达 InSAR 双频乒乓模式测高精度分析

一种结构化双注意力混合通道增强的跨模态行人重识别方法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 518-526页

作者：庄建军庄宇辰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学-中大医院智慧医疗研究院南京210044

在目前跨模态行人重识别技术的研究中,大部分现有的方法会通过单模态原始可见光图像或者对抗生成图像的局部共享特征来降低跨模态差异,导致在红外图像判别中由于底层特征信息丢失而缺乏稳定的识别准确率。为了解决该问题,该文提出一种... 详细信息

在目前跨模态行人重识别技术的研究中,大部分现有的方法会通过单模态原始可见光图像或者对抗生成图像的局部共享特征来降低跨模态差异,导致在红外图像判别中由于底层特征信息丢失而缺乏稳定的识别准确率。为了解决该问题,该文提出一种结构化双注意力可交换混合随机通道增强的特征融合跨模态行人重识别方法,利用通道增强后的可视图像作为第三模态,通过图像通道可交换随机混合增强(I-CSA)模块对可见光图像进行单通道和三通道随机混合增强抽取,从而突出行人的姿态结构细节,在学习中减少模态间差异。结构化联合注意力特征融合(SAFF)模块在注重模态间行人姿态结构关系的前提下,为跨模态表征学习提供更丰富的监督,增强了模态变化中共享特征的鲁棒性。在SYSU-MM01数据集全搜索模式单摄设置下Rank-1和mAP分别达到71.2%和68.1%,优于同类前沿方法。

关键词：行人重识别跨模态混合通道增强联合注意力特征融合

红外、拉曼光谱的变压器油中糠醛检测方法对比研究

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 125-133页

作者：李杰周渠贾路芬崔萧森西南大学工程技术学院重庆400715

变压器油中的糠醛含量是电力变压器中绝缘老化的重要指标之一,在物质有效识别上红外及拉曼光谱具有检测速度快、分析速率快及无损检测等优势,开展了基于红外、拉曼光谱的变压器油中糠醛检测方法对比,探究适用于变压器油中糠醛红外、拉... 详细信息

变压器油中的糠醛含量是电力变压器中绝缘老化的重要指标之一,在物质有效识别上红外及拉曼光谱具有检测速度快、分析速率快及无损检测等优势,开展了基于红外、拉曼光谱的变压器油中糠醛检测方法对比,探究适用于变压器油中糠醛红外、拉曼光谱的预处理及定量分析方法。基于傅里叶变换红外光谱仪和激光共聚焦拉曼光谱仪器对实验室配置的糠醛变压器油样检测并采集其光谱数据,采用小波变换、多项式最小二乘法和局部加权回归拟合对采集到的红外及拉曼光谱图进行预处理,综合考虑噪声、分辨率及有效信息丢失等,确定了多项式最小二乘法预处理效果最佳。基于高斯软件建立了糠醛分子模型,通过密度泛函仿真计算,研究了糠醛的红外及拉曼光谱吸收峰归属,结合实验测试光谱图,确定了变压器油中糠醛拉曼、红外检测特征峰分别为1 703和1 704 cm^(-1)。开展了红外及拉曼检测的重复性实验,两种检测方法的相对标准偏差分别为7.21%、 8.67%。通过绘制糠醛红外及拉曼的3D原位光谱图,分析红外及拉曼特征峰面积与不同糠醛浓度变压器油之间的关系,基于最小二乘法建立了变压器油中糠醛检测的红外及拉曼定量分析模型,拟合优度分别为0.998和0.885。对比两种检测方法的定量分析模型预测结果,表明拉曼光谱法检测下限低于红外光谱法,通过多项式最小二乘法预处理的光谱数据所构建的变压器油中糠醛检测红外及拉曼定量分析模型可以很好地预测变压器油中糠醛含量,为相关领域研究提供技术参考。

关键词：红外光谱拉曼光谱预处理变压器油糠醛

基于MTRDL的自动飞行系统模式需求建模与验证方法

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软件学报 2024年第9期35卷 4265-4286页

作者：徐恒黄志球胡军陶传奇王金永石帆南京航空航天大学计算机科学与技术学院徐州工程学院信息工程学院

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中... 详细信息

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中必需的多重飞行模式之间的交互关系,还体现在模式转换与外部环境之间复杂的数据与控制交联关系,这些交联关系同时隐含了飞行模式转换的安全性质,这些特征提高了形式化方法的应用难度.提出一种领域特定的建模验证框架:首先,提出面向自动飞行系统模式转换的领域需求建模语言MTRDL和基于该语言扩展于SysML上的建模方法;其次,提出基于安全需求模板的安全性质辅助规约方法;最后,通过对某机型的若干条目化需求的实例研究,证明所提方法在自动飞行系统模式转换需求验证中的有效性.

关键词：自动飞行系统模式形式化方法 SysML建模安全性质

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基于LightGBM模型的肺腺癌免疫相关基因筛选与患者生存率预测

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生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 70-79页

作者：孟祥福田友发张霄雁辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125000

肺癌是对人类健康威胁最大的恶性肿瘤之一。已有研究表明,一些基因在肺癌的发生发展过程中发挥着重要的调控作用。本文提出一种基于LightGBM的集成学习方法,根据免疫相关基因(IRG)表达谱数据和临床数据构建预后模型,对肺腺癌患者的预后... 详细信息

肺癌是对人类健康威胁最大的恶性肿瘤之一。已有研究表明,一些基因在肺癌的发生发展过程中发挥着重要的调控作用。本文提出一种基于LightGBM的集成学习方法,根据免疫相关基因(IRG)表达谱数据和临床数据构建预后模型,对肺腺癌患者的预后生存率进行预测。首先,使用Limma包进行基因差异分析,然后利用CoxPH回归分析方法对与预后相关的IRG进行筛选,进而使用XGBoost算法对IRG特征进行重要性打分,最后利用LASSO回归分析方法筛选可用于构建预后模型的IRG,最终结果共得到17个可用于构建模型的IRG特征。根据筛选得到的IRG特征来训练LightGBM,使用K-means算法将患者分为三组,其模型输出结果的受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)显示模型预测三组患者生存率的准确率分别为96%、98%、96%。实验结果表明,本文所提模型能够将肺腺癌患者分为三组[5年生存率高于65%(第一组)、低于65%但高于30%(第二组)、低于30%(第三组)],并能较准确地预测肺腺癌患者的五年生存率。

关键词：肺腺癌生物信息学集成学习免疫相关基因 LightGBM