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感受野扩展与多分支聚合的目标检测方法

计算机科学 2024年第S1期51卷 447-452页

作者：阙越甘梦晗刘志伟华东交通大学信息工程学院南昌330013

目标检测旨在实现对图像中目标的精确识别和定位,是计算机视觉中一个重要的研究领域。基于深度学习的目标检测已取得长足的发展,但依然存在不足之处。大的下采样系数带来的语义信息有利于图像分类,但下采样过程中不可避免地会造成信息损... 详细信息

目标检测旨在实现对图像中目标的精确识别和定位,是计算机视觉中一个重要的研究领域。基于深度学习的目标检测已取得长足的发展,但依然存在不足之处。大的下采样系数带来的语义信息有利于图像分类,但下采样过程中不可避免地会造成信息损失,导致模型特征提取不充分,从而检测准确性下降。针对上述问题,提出一种感受野增强与多分支聚合模型用于目标检测。首先,设计感受野增强模块,以扩大主干网络的感受野。该模块可以获取目标上下文线索,且不改变特征的空间分辨率,可以缓解下采样过程中目标信息丢失问题。然后,为了充分利用卷积神经网络的局部性以及自注意力机制的长距离特征依赖特性,构建感受野扩展复合主干网络,以保留局部特征以及提高模型的全局特征感知能力。最后,提出多分支聚合检测头网络,在3个预测分支之间形成信息流动,融合分支之间的特征信息,以提高模型检测能力。在MS COCO数据集上进行了验证实验,结果表明所提模型的平均精度优于多种主流目标检测模型。

关键词：目标检测自注意力机制感受野扩展特征融合解耦检测头

基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建

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计算机应用研究 2024年第8期41卷 2515-2520页

作者：刘媛媛张雨欣王晓燕朱路华东交通大学信息工程学院南昌330013

现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参... 详细信息

现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。

关键词：图像超分辨率重建卷积神经网络轻量化多频率特征提取局部二值模式算法

大客流场景下列车时刻表与列车容量分配协同优化研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 199-207页

作者：龚聪聪杨立兴石俊刚戚建国周厚盛北京交通大学系统科学学院北京100044 华东交通大学交通运输工程学院南昌330013

为缓解城市轨道交通通勤线路中大客流车站及其下游车站的站台拥挤,降低候车乘客的聚集程度和安全风险,本文从时间和空间角度系统优化城市轨道交通列车容量资源配置。通过考虑时变客流需求和预留车厢策略,提出城轨列车时刻表与列车容量... 详细信息

为缓解城市轨道交通通勤线路中大客流车站及其下游车站的站台拥挤,降低候车乘客的聚集程度和安全风险,本文从时间和空间角度系统优化城市轨道交通列车容量资源配置。通过考虑时变客流需求和预留车厢策略,提出城轨列车时刻表与列车容量分配协同优化方法。具体地,通过引入列车发车时间、预留车厢数量和客流分配方案相关决策变量,以最小化预留车厢运营成本和站台乘客最大聚集数量为目标,建立列车时刻表与列车容量分配协同优化线性整数规划模型。其中,采用大M方法构建的客流分配约束能够满足乘客在时间和空间上的先到先服务原则。为验证所构建模型的有效性,设置4组数值算例进行对比实验,并采用优化求解器Gurobi求解。结果表明,相较于计划列车时刻表方案和两种单一优化策略方案,协同优化方案能够显著降低最大乘客聚集数量分别约为60%、52%和31%,降低乘客总等待时间分别约为29%、17%和29%。即协同优化方法能够均衡城轨列车容量的时空分布,从而有效降低站台候车乘客的聚集风险。

关键词：城市交通列车容量时空分配协同优化列车时刻表大客流场景站台拥挤

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以对比学习与时序递推提升摘要泛化性的方法

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 170-180页

作者：汤文亮陈帝佑桂玉杰刘杰明徐军亮华东交通大学信息工程学院南昌330013

为了有效缓解基于交叉熵损失函数训练的传统文本摘要模型所面临的推理过程中性能下降、泛化性较低、生成过程中曝光偏差现象严重、生成的摘要与参考摘要文本相似度较低等问题,提出了一种新颖的训练方式,一方面,模型本身以beamsearch的... 详细信息

为了有效缓解基于交叉熵损失函数训练的传统文本摘要模型所面临的推理过程中性能下降、泛化性较低、生成过程中曝光偏差现象严重、生成的摘要与参考摘要文本相似度较低等问题,提出了一种新颖的训练方式,一方面,模型本身以beamsearch的方式生成候选集,以候选摘要的评估分数选取正负样本,在输出的候选集中以“argmax-贪心搜索概率值”和“标签概率值”构建2组对比损失函数;另一方面,设计作用于候选集句内的时序递推函数引导模型在输出每个单独的候选摘要时确保时序准确性,并缓解曝光偏差问题。实验表明,所提方法在CNN/DailyMail和Xsum公共数据集上的泛化性得到提升,Rouge与BertScore在CNN/DailyMail上达到47.54和88.51,在Xsum上达到了48.75和92.61。

关键词：自然语言处理文本摘要对比学习模型微调

基于GWO-LSTM模型的隧道车流量预测与照明调节研究

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现代隧道技术 2024年第3期61卷 157-165页

作者：段中兴杜婉欣西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710399

为解决动态交通路况下公路隧道实际路面亮度不随车流量自适应变化以及由此引起的行车安全与照明能耗问题,提出一种基于车流量预测的隧道中间段动态照明控制方法。首先,以茶条岭隧道某一时段实测的车流量数据为基础,通过数据预处理获得... 详细信息

为解决动态交通路况下公路隧道实际路面亮度不随车流量自适应变化以及由此引起的行车安全与照明能耗问题,提出一种基于车流量预测的隧道中间段动态照明控制方法。首先,以茶条岭隧道某一时段实测的车流量数据为基础,通过数据预处理获得训练预测模型的数据样本;其次,考虑数据样本的时序性特点,建立基于长短时记忆神经网络(LSTM)的车流量预测模型,并采用灰狼算法对LSTM网络的超参数进行优化,提高网络的预测精度;然后,通过对隧道中间段的行车速度以及交通流量等关键要素进行参数分析,发现交通流量与道面亮度之间存在强相关关系,基于这一规律配置灯具亮度分级调节模型,结合LSTM车流量预测模型,在隧道内部实现超前调节以使得内部照明能及时且有效地应对交通态势变化;最后,通过试验验证所构建的车流量预测模型和亮度调控方法的有效性。结果表明,所提出的方法能够在保证隧道照明安全性的前提下兼顾节能性。

关键词：交通流预测 LSTM网络灰狼算法隧道照明路面亮度

考虑多车场出退勤的城轨交通乘务任务配对模型及算法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2142-2150页

作者：杨静石俊刚张玉清熊立龙杨立兴华东交通大学交通运输工程学院南昌330013 北京交通大学系统科学学院北京100044

针对多个出退勤车场的城市轨道交通线路,研究乘务任务配对问题的数学模型和算法,在满足各车场出退勤任务守恒的前提下,尽可能提高整体值乘效率.首先,考虑出退勤约束、轮换约束、用餐约束和工作量约束,构建任务段衔接网络有向图,并设计... 详细信息

针对多个出退勤车场的城市轨道交通线路,研究乘务任务配对问题的数学模型和算法,在满足各车场出退勤任务守恒的前提下,尽可能提高整体值乘效率.首先,考虑出退勤约束、轮换约束、用餐约束和工作量约束,构建任务段衔接网络有向图,并设计广度搜索算法搜寻满足各班种要求的候选任务池.然后,在此基础上,以乘务总值乘费用最小为目标,构建乘务任务配对问题的集覆盖模型.接着,为了提高大规模问题的求解效率,设计基于列生成思想的启发式求解算法.最后,以南昌地铁1号线为例,通过实例验证发现:所提出方法能够合理安排早班和夜班任务的出、回场方式,很好地满足了各车场夜、早任务守恒需求;相对于现行方案,有效减少了两个乘务任务,且任务段平均衔接时间减少了1分17秒;所提出模型和算法能够满足多车场出退勤需求,且保证了值乘效率,能够为实际运营提供决策支持.

关键词：城市轨道交通乘务任务配对多车场出退勤集覆盖模型列生成算法

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分布式独立二次调压电液系统设计与控制

农业机械学报 2024年

作者：丁孺琦姜佑鹏李刚孙国华华东交通大学机电与车辆工程学院

通过多路阀实现负载敏感电液控制（LS）系统等集中式液压系统流量分配，会产生较大的节流损失，能量效率较低。分布式独立电液控制系统（DIEHCS）采用单泵单执行器的排量控制方式，基本消除节流损失，节能效果显著，但普遍存在独立式驱... 详细信息

通过多路阀实现负载敏感电液控制（LS）系统等集中式液压系统流量分配，会产生较大的节流损失，能量效率较低。分布式独立电液控制系统（DIEHCS）采用单泵单执行器的排量控制方式，基本消除节流损失，节能效果显著，但普遍存在独立式驱动装机功率大、分布式安装结构不紧凑等问题。为此，本文以6t挖掘机为对象，提出了一种分布式独立二次调压电液控制系统（DIEHCS-SPR）。该系统主要由3个独立布置于臂架上的开式电液执行器（EHA）及1个恒压控制的主泵（布置于舱室内）组成。各EHA根据执行器预期速度和负载力方向实现四象限工况的精确运转。6t挖掘机虚拟样机仿真结果表明，在同一个工作周期下，提出的DIEHCS-SPR系统相比于LS系统节能效率可达42%～46%。相比于现有DIEHCS，所提出系统各EHA峰值输出功率最高可降低70%～74%，可显著减小各EHA外形尺寸和质量，不仅节约了关键元件（EHA）的制造成本，更降低了分布式安装时自重所产生的额外能耗。

关键词：液压挖掘机分布式独立电液控制系统电液执行器二次调压泵控系统

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分布式独立二次调压电液控制系统设计与仿真

农业机械学报 2024年第10期 481-490页

作者：丁孺琦姜佑鹏李刚孙国华华东交通大学机电与车辆工程学院

通过多路阀实现负载敏感电液控制(LS)系统等集中式液压系统流量分配，会产生较大的节流损失，能量效率较低。分布式独立电液控制系统(DIEHCS)采用单泵单执行器的排量控制方式，基本消除节流损失，节能效果显著，但普遍存在独立式驱动装... 详细信息

通过多路阀实现负载敏感电液控制(LS)系统等集中式液压系统流量分配，会产生较大的节流损失，能量效率较低。分布式独立电液控制系统(DIEHCS)采用单泵单执行器的排量控制方式，基本消除节流损失，节能效果显著，但普遍存在独立式驱动装机功率大、分布式安装结构不紧凑等问题。为此，本文以6 t挖掘机为对象，提出了一种分布式独立二次调压电液控制系统(DIEHCS-SPR)。该系统主要由3个独立布置于臂架上的开式电液执行器(EHA)及1个恒压控制的主泵(布置于舱室内)组成。各EHA根据执行器预期速度和负载力方向实现四象限工况的精确运转。6 t挖掘机虚拟样机仿真结果表明，在同一个工作周期下，提出的DIEHCS-SPR系统相比于LS系统节能率可达42%～46%。相比于现有DIEHCS,所提出系统各EHA峰值输出功率最高可降低70%～74%,可显著减小各EHA外形尺寸和质量，不仅节约了关键元件(EHA)的制造成本，更降低了分布式安装时自重所产生的额外能耗。

关键词：液压挖掘机分布式独立电液控制系统电液执行器二次调压泵控系统

基于改进的GRA-即时学习算法的镨/钕元素组分含量预测

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控制与决策 2024年第2期39卷 458-466页

作者：陆荣秀邓彪杨辉朱建勇杨刚代文豪华东交通大学电气与自动化工程学院南昌330013 江西省先进控制与优化重点实验室南昌330013

针对现有稀土元素组分含量模型具有离线、时滞大、抗干扰能力弱等问题,提出一种改进的GRA-即时学习算法(GRA-JITL-LSSVM)建立稀土萃取过程组分含量在线检测模型.首先,采用灰色关联分析方法(GRA)分析输入输出变量之间的变化趋势和关联程... 详细信息

针对现有稀土元素组分含量模型具有离线、时滞大、抗干扰能力弱等问题,提出一种改进的GRA-即时学习算法(GRA-JITL-LSSVM)建立稀土萃取过程组分含量在线检测模型.首先,采用灰色关联分析方法(GRA)分析输入输出变量之间的变化趋势和关联程度,采用哈希表确定学习集大小,确保数据相似度信息的完整性和学习集的合理性,据此建立最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,并引入数据库更新准则,提高模型的抗干扰能力;然后,为了保证GRA-JITL-LSSVM模型参数的全局最优,提出一种带有停滞回溯策略的遗传算法(SBS-GA),并对SBS-GA的收敛性进行分析验证;最后,通过镨/钕萃取现场数据进行仿真实验,结果表明所提出SBS-GA算法能够保证寻优参数的全局解,所提出的GRA-JITL-LSSVM实时性高、预测精度好,可用于稀土萃取生产现场元素组分含量的在线检测.

关键词：灰色关联分析法即时学习哈希表组分含量预测停滞回溯策略遗传算法