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基于特征增强的双重注意力去雾网络

电光与控制 2025年第1期32卷 15-20,67页

作者：陈海秀黄仔洁陆康陆成何珊珊房威志卢海涛陈子昂南京信息工程大学自动化学院南京210000 南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210000

针对现有去雾方法处理的图像细节模糊和色彩偏差等问题,提出了一种基于特征增强的双重注意力去雾网络。该网络采用编码器-解码器结构,设计了一个双重注意力特征增强模块,其中,利用Ghost模块替代非线性卷积,实现模型轻量化处理,通过RFB... 详细信息

针对现有去雾方法处理的图像细节模糊和色彩偏差等问题,提出了一种基于特征增强的双重注意力去雾网络。该网络采用编码器-解码器结构,设计了一个双重注意力特征增强模块,其中,利用Ghost模块替代非线性卷积,实现模型轻量化处理,通过RFB充分融合不同尺度的特征,实现均匀去雾,引入双重注意力实现信息跨通道与空间交互,保证模型性能和抑制噪声特征。使用RESIDE数据集对网络进行训练和测试。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标上均有优异表现,能有效地提升网络的特征提取能力,实现对不同场景雾图的色彩恢复,增强图像的对比度和清晰度。

关键词：图像去雾特征增强并行分支结构多尺度映射注意力机制

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光电稳定平台的分数阶降阶自抗扰控制设计

电光与控制 2025年第1期32卷 95-99页

作者：陈旭邸宏伟林国余陈佳明南京信息工程大学自动化学院南京210000 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210000 南京智真电子科技股份有限公司南京210000

为了提高光电稳定平台的动态性能与抗干扰能力,提出一种分数阶降阶自抗扰控制(FO-RADRC)算法。首先,利用系统输出信号的可测性和可靠性,采用降阶线性扩张状态观测器,提高观测效率和精度;然后,采用分数阶PD(FOPD)作为控制律,从而增强系... 详细信息

为了提高光电稳定平台的动态性能与抗干扰能力,提出一种分数阶降阶自抗扰控制(FO-RADRC)算法。首先,利用系统输出信号的可测性和可靠性,采用降阶线性扩张状态观测器,提高观测效率和精度;然后,采用分数阶PD(FOPD)作为控制律,从而增强系统的稳定性和控制性能。通过数值仿真实验,与线性自抗扰算法和降阶线性自抗扰算法进行了对比分析。结果表明,所提算法在动态性能指标上均优于对比算法,且在不同频率的等效扰动作用下具有更强的扰动抑制能力。这些结果验证了所提改进算法在提升光电稳定平台控制效果方面的有效性和创新性。

关键词：光电稳定平台分数阶控制自抗扰控制降阶线性扩张状态观测器

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基于FPGA的MobileNetV1目标检测加速器设计

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现代电子技术 2025年第1期48卷 151-156页

作者：严飞郑绪文孟川李楚刘银萍南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学应急管理学院江苏南京210044

卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分... 详细信息

卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分辨率超参数以及网络参数定点化来减少网络模型的参数量和计算量;其次,对卷积层和批量归一化层进行融合,减少网络复杂性,提升网络计算速度;然后,设计一种八通道核间并行卷积计算引擎,每个通道利用行缓存乘法和加法树结构实现卷积运算;最后,利用FPGA并行计算和流水线结构,通过对此八通道卷积计算引擎合理的复用完成三种不同类型的卷积计算,减少硬件资源使用量、降低功耗。实验结果表明,该设计可以对MobileNetV1目标检测进行硬件加速,帧率可达56.7 f/s,功耗仅为0.603 W。

关键词：卷积神经网络目标检测 FPGA MobileNetV1 并行计算硬件加速

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行业特色高校产学研联合研究生培养模式的实践探索——以南京信息工程大学为例

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江苏经贸职业技术学院学报 2016年第3期 81-85页

作者：李长波南京信息工程大学研究生院江苏南京210044

以南京信息工程大学为例,介绍产学研联合研究生培养模式。通过该培养模式,多方优质科教资源得以有效整合,研究生实践创新能力得到提高,人才培养成效显著,行业贡献突出。在总结产学研联合培养研究生实践探索的基础上,对行业特色高校如何... 详细信息

以南京信息工程大学为例,介绍产学研联合研究生培养模式。通过该培养模式,多方优质科教资源得以有效整合,研究生实践创新能力得到提高,人才培养成效显著,行业贡献突出。在总结产学研联合培养研究生实践探索的基础上,对行业特色高校如何发展和完善这项工作做了进一步思考。

关键词：行业特色高校产学研联合研究生南京信息工程大学

基于瓦片分区的雷达动态定量降水估测方法研究

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高原气象 2025年第1期44卷 122-133页

作者：李佳慧马建立陈明轩史朝成都信息工程大学四川成都610225 北京城市气象研究院北京100089

雷达定量降水估测(QPE)考虑雨滴谱的时空变异性,是提高QPE的有效途径。雷达采用Z-R关系开展降水估测时,雨滴谱的差异,主要表现为Z-R关系式不同;利用瓦片分区方法,将降水估测区域进行瓦片分区,每个瓦片内利用雷达和自动站数据动态拟合Z-... 详细信息

雷达定量降水估测(QPE)考虑雨滴谱的时空变异性,是提高QPE的有效途径。雷达采用Z-R关系开展降水估测时,雨滴谱的差异,主要表现为Z-R关系式不同;利用瓦片分区方法,将降水估测区域进行瓦片分区,每个瓦片内利用雷达和自动站数据动态拟合Z-R关系式开展QPE。文中利用六次天气过程对瓦片分区降水估测方法进行评估,从QPE各项评价指标看,误差较传统的固定Z-R关系法和全域动态Z-R关系法,有很好的提升,降水估测结果与强降水中心基本一致,各项误差指标均最小;结果表明瓦片分区降水估测方法是提升雷达QPE的有效方式。

关键词：降水估测雷达组网分区拟合

基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时... 详细信息

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决，而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀，学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系，使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法，按时间梳理了时序数据预测的发展进程，系统介绍了时序数据预处理过程和方法，介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性，并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

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滨湖公园规划设计鸟瞰效果图

当代文坛 2025年第1期 I0003-I0003页

作者：郭以德南京信息工程大学艺术学院

关键词：

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溴乙烯在外电场中的解离性质研究

原子与分子物理学报 2025年第4期42卷 20-26页

作者：周华森韩博元努尔比耶·艾则孜章吴熠朱奕虹刘玉柱南京信息工程大学江苏省大气海洋光电探测重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

溴乙烯具有极高的毒性,它不仅会污染环境,还会损害人类的身心健康.因此,研究它的分子结构及其解离方式,不仅具有重要的科学意义,而且也具有极高的社会意义.本文采用密度泛函理论(DFT),以B3LYP/6-31G++(d,p)基组,深入探索溴乙烯分子在0 V... 详细信息

溴乙烯具有极高的毒性,它不仅会污染环境,还会损害人类的身心健康.因此,研究它的分子结构及其解离方式,不仅具有重要的科学意义,而且也具有极高的社会意义.本文采用密度泛函理论(DFT),以B3LYP/6-31G++(d,p)基组,深入探索溴乙烯分子在0 V·nm^(-1)~80 V·nm^(-1)外电场的影响下,其分子结构和解离特性.通过计算,随着外电场的增强:分子总能量和碳碳双键(C=C)的键长减小,碳溴键(C-Br)的键长和偶极矩增大.能隙E_(G)先增大后减小,分子结构稳定性降低.红外光谱主要产生了6个特征吸收峰,且普遍存在红移现象.分子解离特性表现为:当外部电场强度升高时,势垒会显著减弱,直至达到154.26 V·nm^(-1)时,势垒就会完全消除,溴乙烯分子的解离能相应减弱,这表明,当外部电场强度升高时,溴乙烯分子会发生逐步的分解.因此,这一结论可以为进一步探讨溴乙烯分子和其相关的化合物的解离研究提供依据.

关键词：溴乙烯红外光谱外电场解离势能面降解

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深度学习在心力衰竭检测中的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期 65-78页

作者：王永威魏德健曹慧姜良山东中医药大学智能与信息工程学院

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应... 详细信息

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用。概述了心力衰竭检测涉及的主要生物医学信号和公开数据集。详细分析了深度学习在心力衰竭诊断领域的应用及其发展，特别是对卷积神经网络和长短期记忆网络处理心电图、心率变异性、心音等关键生物医学信号的能力进行了深入分析，总结了这些技术的优势、局限性，并对各类模型性能进行了比较。探讨了通过融合多种人工智能技术所构建的混合模型在提升检测精度和模型泛化能力方面的潜力，以及如何利用模型的可解释性来增加检测过程的透明度，提升医生的信任度。最后总结了当前研究存在的不足，并对未来研究方向提出展望，强调了跨学科合作在推动心力衰竭检测技术进步中的重要性。

关键词：心力衰竭生物医学信号深度学习卷积神经网络循环神经网络混合模型