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基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物分割方法研究

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水利水电技术（中英文） 2024年第4期55卷 163-175页

作者：包学才刘飞燕聂菊根许小华柯华盛南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099 南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 江西省水利科学院江西南昌330029

【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行... 详细信息

【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行分类,采用自制数据集进行对比试验。算法选择xception网络作为主干网络以获得初步漂浮物特征,在加强特征提取网络部分引入注意力机制以强调有效特征信息,在后处理阶段加入全连接条件随机场模型,将单个像素点的局部信息与全局语义信息融合。【结果】对比图像分割性能指标,改进后的算法mPA(Mean Pixel Accuracy)提升了5.73%,mIOU(Mean Intersection Over Union)提升了4.37%。【结论】相比于其他算法模型,改进后的DeeplabV3+算法对漂浮物特征的获取能力更强,同时能获得丰富的细节信息以更精准地识别多类型水面漂浮物的边界与较难分类的漂浮物,在对多个水库场景测试后满足实际水域环境中漂浮物检测的需求。

关键词：深度学习语义分割特征提取漂浮物识别注意力机制全连接条件随机场算法模型影响因素

基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法

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人民长江 2024年第3期55卷 249-256页

作者：谭文群曾祥君包学才梁义许小华南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099 南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 江西省水利科学院江西南昌330029

针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特... 详细信息

针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特征融合模块(ZL-FPN),用于增强特征图信息融合,提高对水库水面小目标漂浮物的检测精度。结果表明:改进后算法的mAP值比YOLOv4和原YOLOX算法分别提升了29.93%和12.11%,有效提升了水库水面漂浮物检测精度。研究成果可为提升水库智能化管理水平提供有效技术支撑。

关键词：水面小目标漂浮物目标检测 YOLOX算法水库智能化管理

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

2020年7月22日阿拉斯加7.8级地震同震电离层扰动分析

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地球物理学报 2024年第1期67卷 34-49页

作者：罗亦泳吴大卫陈强张立亭胡朝飞鲁铁定东华理工大学测绘工程学院南昌330013

利用全球导航卫星系统(GNSS)、电离层测高仪和地震仪数据,从振幅及波形、时空分布、传播速度与方向、时频域等角度对2020年阿拉斯加7.8级地震同震电离层扰动(Co-seismic ionospheric disturbances,CIDs)特性进行探究.卫星G03、G04和G09... 详细信息

利用全球导航卫星系统(GNSS)、电离层测高仪和地震仪数据,从振幅及波形、时空分布、传播速度与方向、时频域等角度对2020年阿拉斯加7.8级地震同震电离层扰动(Co-seismic ionospheric disturbances,CIDs)特性进行探究.卫星G03、G04和G09在地震西部探测到3类CIDs,最大扰动幅度约0.1 TECU (1 TECU=10^(16) el/m~2),并且均沿着地震断层破裂延伸方向(西南方向)传播;而在地震北部与东部未发现CIDs.根据CIDs的速度及中心频率将其分为三类,第一类为高速传播的CIDs(速度约为2.93 km·s^(-1)),中心频率约11 mHz,符合瑞利波激发的电离层扰动特征;第二类CIDs的传播速度约为1.69 km·s^(-1)和1.55 km·s^(-1),中心频率约4.5 mHz和4.7 mHz,符合声波引起的电离层扰动频率;第三类CIDs速度约为0.98 km·s^(-1)和1.11 km·s^(-1),中心频率约2.9 mHz,可能为声波引起的另一类电离层扰动.同时,利用CIDs时空数据估计的CIDs扰动源位置与震中较为接近,进一步说明电离层扰动由地震激发.通过对GNSS站及地震仪位移的分析,估计了地震瑞利波沿西南方向传播速度与第一类CIDs较为吻合,验证了第一类CIDs由瑞利波激发,且断层的垂直位移是引起电离层扰动的重要因素.测高仪观测到电离层临界频率(f_(0)F_(2))发生显著波动,探测到CIDs的传播速度约1.02 km·s^(-1),传播速度和方向与卫星G03、G04探测的CIDs较为吻合,推断其属于第三类CIDs.

关键词：同震电离层扰动全球导航卫星系统电离层总电子含量阿拉斯加地震

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阿拉斯加2021年8.2级地震同震电离层扰动特征及对比分析

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地球物理学报 2024年第2期67卷 461-476页

作者：罗亦泳吴大卫张立亭东华理工大学测绘工程学院南昌330013

为分析2021年7月29日阿拉斯加8.2级地震引起的电离层响应,利用地震附近的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)观测数据估算电离层总电子含量(Ionospheric Total Electron Content,TEC)及同震电离层扰动(Coseismic Ionospheric Disturbances,CIDs).从多角度对CIDs的时空分布特征进行分析,并与阿拉斯加2018年7.9级走滑型地震以及2020年7.8级逆断层地震引起的CIDs对比.在地震西南方向探测到两类CIDs,最大扰动振幅约0.8 TECU(1 TECU=1016 el/m^(2)),并且在西南方向距离震中约1094 km的测高站EA653探测到CIDs.在震中西北、东北和北方向探测到传播速度相近的CIDs.根据CIDs的速度和频率大小将CIDs分为两类,第一类CIDs的传播速度为1.87 km·s^(-1),频率约为3.8 mHz,可能由地震声波引起,扰动量级最大;第二类CIDs的传播速度为0.85~1.09 km·s^(-1),中心频率约在3.0 mHz或者5.7 mHz附近,为地震声波引起的另一类电离层扰动.逆断层地震引起的CIDs比走滑型地震更加显著,表明地震引起的垂直地表运动在CIDs的形成中起主要作用.三次地震在西南方向均引起显著的CIDs,与地震破裂方向较为一致,该地区大地震引起的CIDs可能具有较为明显的方向性,具体形成机制有待于进一步研究.

关键词：同震电离层扰动电离层总电子含量全球导航卫星系统阿拉斯加地震

基于数值模拟的高马赫数锥形弹体入水动力学研究

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舰船科学技术 2024年

作者：费根胜钱利勤纪兴英武昌理工学院人工智能学院长江大学机械工程学院南昌工程学院电气工程学院

为了获得弹体入水后的运动规律、液体压缩状况、空泡发展演化规律，建立包含空气、弹体和水的三维流-固耦合数值计算模型。在弹体初始速度分别为500 m/s、750 m/s、1 000 m/s、1 250 m/s、1 500 m/s的情况下，开展数值仿真计算，获得高... 详细信息

为了获得弹体入水后的运动规律、液体压缩状况、空泡发展演化规律，建立包含空气、弹体和水的三维流-固耦合数值计算模型。在弹体初始速度分别为500 m/s、750 m/s、1 000 m/s、1 250 m/s、1 500 m/s的情况下，开展数值仿真计算，获得高速入水过程中弹体的速度、加速度、表面压力以及弹体周围薄层内流体密度的变化规律。计算分析结果表明，弹体的加速度、弹体周围薄层内流体的压强峰值随着弹体初始速度的增加而增加，而弹体的速度在入水过程中反而快速下降；弹体高速入水时，表面液体压力急剧增加，弹体周围薄层内的流体密度随之增大，弹体表面的空泡不易闭合。

关键词：高速弹体空泡流-固耦合数值模拟

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精英引导和信息交互的多目标狼群算法

计算机应用研究 2024年第8期41卷 2404-2411页

作者：陈福军吴润秀肖人彬王晖赵嘉南昌工程学院信息工程学院南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室南昌330099 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

鉴于狼群算法在单目标优化问题上的优越表现,结合狼群的生物习性将其运用到多目标优化问题上,提出一种精英引导和信息交互的多目标狼群算法(MOWPA-EGII)。首先,提出精英引导策略,利用外部档案中的精英狼和当前子种群的头狼共同引导种群... 详细信息

鉴于狼群算法在单目标优化问题上的优越表现,结合狼群的生物习性将其运用到多目标优化问题上,提出一种精英引导和信息交互的多目标狼群算法(MOWPA-EGII)。首先,提出精英引导策略,利用外部档案中的精英狼和当前子种群的头狼共同引导种群移动,让人工狼均匀地分布在整个搜索空间,增强算法的全局搜索能力;其次,设计信息交互机制,模拟狼群捕猎过程中的信息传递,具有不同优势的个体可以相互传递信息,保证狼群的捕猎效率,提高算法勘探Pareto最优解的能力;最后,加入变异算子,扰动人工狼的移动方向,让算法跳出局部最优,增强算法的局部搜索能力。为了验证MOWPA-EGII的有效性,将其与5种经典算法和10种新近算法进行比较,结果表明MOWPA-EGII拥有良好的收敛性和多样性,证明了所提算法具有较好的优化性能。

关键词：狼群算法多目标优化精英引导信息交互变异算子

固态电解质LiAlTi(PO)(LATP)中锂离子迁移特性的第一性原理研究

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物理学报 2024年

作者：李梅钟淑英胡军平孙宝珍徐波南昌工程学院理学院江西师范大学物理与通信电子学院

Li1+xAlxTi2-x(PO4)3(LATP) 是一种颇具前景的NASICON型锂离子固态电解质.本文通过第一性原理计算研究了不同Al掺杂浓度(x=0.00、0.16、0.33、0.50)对LATP的结构特性、电学特性以及Li+迁移特性的影响.结果表明，Al能够稳定掺杂进入LiTi2... 详细信息

Li1+xAlxTi2-x(PO4)3(LATP) 是一种颇具前景的NASICON型锂离子固态电解质.本文通过第一性原理计算研究了不同Al掺杂浓度(x=0.00、0.16、0.33、0.50)对LATP的结构特性、电学特性以及Li+迁移特性的影响.结果表明，Al能够稳定掺杂进入LiTi2(PO4)3(LTP)的晶体结构当中. 当Al掺杂浓度x= 0.16时，Li-O键的平均键长最长，成键强度最弱；而Ti-O键强度随Al掺杂浓度变化不大. Al掺杂浓度对 LATP带隙的影响不大，但Al附近的O原子聚集了更多的负电荷，形成AlO6极化中心. Li+不同的迁移方式(空位迁移、间隙位迁移和协同迁移)在Al掺杂浓度不同时展现出复杂的能垒变化：Li+在空位迁移中迁移势垒随Al掺杂浓度的增大而升高，而在间隙位迁移中Li+的迁移势垒变化相反，由于协同迁移中涉及空位和间隙位两种位点， Li+的迁移势垒表现为随Al掺杂浓度的升高先降低后升高的复杂变化. 当x =0.50时， LATP具有最低的Li+迁移势垒0.342 eV，这个势垒值是间隙位迁移的结果. 因此，通过改变Al掺杂浓度，可改变间隙Li+浓度及迁移通道结构，进而调节Li+的迁移性能，提高LATP中的Li+导电性能.

关键词：全固态锂离子电池 Al掺杂 Li Al Ti (PO ) 锂离子迁移

基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法

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复杂系统与复杂性科学 2024年第1期21卷 20-27,42页

作者：洪成蒋沅严玉为余荣斌杨松青南昌航空大学信息工程学院南昌330063

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻... 详细信息

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。

关键词：时序网络层间邻域节点重要性信息熵