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基于四象限光电探测的光导引技术研究

实验技术与管理 2025年

作者：卢帅华钟志杜春燕单明广于蕾哈尔滨工程大学信息与通信工程学院北京计算机技术及应用研究所

水下航行器中相关导引回收技术不断发展，为满足水下高精度的导引需求，设计了一套基于四象限光电探测器的UUV回收可见光导引装置。通过建立“两灯两探”的光导引模型，采集大量实验数据，并结合深度学习技术搭建精准模型，用于计算水... 详细信息

水下航行器中相关导引回收技术不断发展，为满足水下高精度的导引需求，设计了一套基于四象限光电探测器的UUV回收可见光导引装置。通过建立“两灯两探”的光导引模型，采集大量实验数据，并结合深度学习技术搭建精准模型，用于计算水平面上的相对间距、偏移量和偏转角。在发射端，采用水平放置的两颗LED光源。接收端利用四象限光电二极管（QP）收集灯源信息，经过电路处理并采集。随后对数据进行处理，输入预先训练完成的模型，以实时获取位置和姿态数据。经过实验测试，水平距离测量误差在2%以内，左右偏移误差在2 cm以内，角度测量误差控制在2°以内。完成原理实验平台搭建，为后续水下光导引技术的发展奠定了坚实的基础。

关键词：水下光导引四象限光电探测 FPGA 深度学习

一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

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多参数未知下水声传感网由粗到精的定位方法

控制与决策 2025年第1期40卷 38-47页

作者：鲜江峰马俊领吴华锋梅骁峻谭拂晓张媛媛陈信强王维军上海海事大学物流科学与工程研究院上海海事大学商船学院上海海事大学物流工程学院常州工学院计算机信息工程学院集美大学航海学院

水声传感网(underwater acoustic sensor networks, UASNs)是水下物联网的主要技术,为海洋生态环境监测和水下搜救等应用提供了较好的技术手段和信息感知平台.在UASNs应用中定位至关重要,因为没有精确位置信息的数据收集将无利用价值.然... 详细信息

水声传感网(underwater acoustic sensor networks, UASNs)是水下物联网的主要技术,为海洋生态环境监测和水下搜救等应用提供了较好的技术手段和信息感知平台.在UASNs应用中定位至关重要,因为没有精确位置信息的数据收集将无利用价值.然而,由于存在路径损耗、吸收损耗、设备发射功率不确定以及水下环境参数未知等不利因素,使得在复杂动态海洋环境中实现鲁棒精确定位较为困难.为此,提出一种多参数未知下水声传感网由粗到精的定位方法(coarse-to-fine localization method for UASNs under unknown multi-parameters, CFL-UMP).首先,利用一阶泰勒级数展开和若干近似操作,将原非线性非凸定位问题转化为交替非负约束最小二乘框架;然后,粗定位阶段基于Golub-Kahan双对角化的最小二乘残差(LSMR)算法求解得到位置估计近似解,然而LSMR通常只能快速收敛到局部最优解,因此在精细定位阶段引入二分法,将第1步粗估计得到的近似解作为二分法的初始值,通过迭代同时得到水下目标位置、路径损耗因子以及发射功率的精确解;接着,为了验证CFL-UMP算法的优越性,分析CFL-UMP算法的计算复杂度,并推导出克拉默-拉奥下界;最后,与所选基准算法相比,通过仿真结果证实了CFL-UMP在不同水下模拟场景中均能获得最优的定位精度,且能够有效降低水下定位误差.

关键词：水声传感网目标定位接收信号强度多参数未知最小二乘残差算法二分法

基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集的粒度选择方法

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河南师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：薛占熬杨梦丽辛现伟郑宇孙林河南师范大学计算机与信息工程学院河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室

在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观... 详细信息

在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观、悲观下的优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集4种模型,以及Pythagorean模糊贴近度,并证明了其性质,设计了其最优粒度选择算法.通过遂昌金矿优化采矿的案例,对该模型进行了分析,验证了其有效性.

关键词：优势关系 Pythagorean模糊集多粒度粗糙集模糊熵贴近度

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基于改进YOLOv5的护目镜佩戴检测算法

重庆工商大学学报(自然科学版) 2025年第1期 48-56页

作者：聂壮壮汪军黄翔翔安徽工程大学计算机与信息学院

目的解决目前危化实验室、工厂等危险环境下护目镜佩戴情况检测存在的人工检查效率低下、无法有效保障人员眼部安全等问题。方法首先构建出护目镜佩戴检测数据集，其中包含4个真实场景图片与部分网络爬取数据集，并通过数据增强等手... 详细信息

目的解决目前危化实验室、工厂等危险环境下护目镜佩戴情况检测存在的人工检查效率低下、无法有效保障人员眼部安全等问题。方法首先构建出护目镜佩戴检测数据集，其中包含4个真实场景图片与部分网络爬取数据集，并通过数据增强等手段将原始的3 383张扩充至5 462张图片，构成最终数据集，使各个样本数量达到均衡，有效预防了因样本不均衡导致的模型精度低的问题；接着提出改进型YOLOv5目标检测算法来实现对护目镜佩戴情况的自动检测，算法在YOLOv5中添加SPD小目标检测模块，该模块完全消除了传统卷积模块中导致信息丢失的步长卷积和池化操作，使网络保留更多信息，引入坐标注意力机制解决了因添加SPD带来的相邻位置关系无法有效提取的问题；同时，将原本的损失函数替换为SIoU损失函数，有效解决了真实框与目标框相互包含情况下的IoU计算问题，减少了计算自由度，降低了模型计算量，提升了模型准确率。结果在护目镜配戴检测数据集上的实验结果表明：改进型的YOLOv5模型在护目镜佩戴检测数据集上的平均精度为72.7%,相较于原始YOLOv5模型平均精度提高了5.6%。结论该模型实现了对复杂环境下护目镜佩戴情况的基本检测。

关键词：护目镜佩戴检测数据增强目标检测 SPD 坐标注意力机制

基于无监督深度领域对抗适配的在线剩余寿命预测方法

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 81-87页

作者：刘可盈张艳娜毛文涛王纳河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

为解决未知工况下旋转设备在线剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测时计算代价大和误差累积问题,提出一种基于无监督深度领域对抗适配的在线RUL预测方法。首先,利用离线退化数据和在线早期故障数据,构建深度领域对抗网络作为预训... 详细信息

为解决未知工况下旋转设备在线剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测时计算代价大和误差累积问题,提出一种基于无监督深度领域对抗适配的在线RUL预测方法。首先,利用离线退化数据和在线早期故障数据,构建深度领域对抗网络作为预训练模型。其次,将在线贯序数据块输入预训练模型的回归预测器中重新领域适配,得到在线伪标签。最后,将预训练模型的结构和参数迁移到目标域模型,冻结目标域模型的部分参数,并利用在线数据块和伪标签对目标域模型剩余参数进行微调,实现在线数据的RUL动态预测。在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验,结果表明,所提方法可以贯序、准确地预测在线轴承RUL值,为在线场景下的轴承RUL预测提供了一种实用化的解决方案。

关键词：剩余寿命预测迁移学习领域适配无监督学习在线学习

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一种基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法

郑州大学学报（理学版） 2025年第2期57卷 44-50页

作者：石玲何常乐常宝方王亚丽袁培燕河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

针对边缘计算环境中参与联邦学习的客户端数据资源的有限性,同时局限于使用硬标签知识训练模型的边缘联邦学习算法难以进一步提高模型精度的问题,提出了基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法。利用知识蒸馏对软标签信息的提取能够有效提升模... 详细信息

针对边缘计算环境中参与联邦学习的客户端数据资源的有限性,同时局限于使用硬标签知识训练模型的边缘联邦学习算法难以进一步提高模型精度的问题,提出了基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法。利用知识蒸馏对软标签信息的提取能够有效提升模型性能的特点,将知识蒸馏技术引入联邦学习的模型训练中。在每一轮的联邦学习模型训练过程中,客户端将模型参数和样本逻辑值一起上传到边缘服务器,服务器端聚合生成全局模型和全局软标签,并一起发送给客户端进行下一轮的学习,使得客户端在进行本地训练时也能够得到全局软标签知识的指导。同时在模型训练中对利用软标签知识和硬标签知识的占比设计了动态调整机制,使得在联邦学习中能够较为合理地利用两者的知识指导模型训练,实验结果验证了提出的基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法能够有效地提升模型的精度。

关键词：边缘计算知识蒸馏客户端软标签硬标签

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互耦及脉冲噪声下基于稀疏重构的鲁棒DOA估计算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：何从刘帅闫锋刚金铭哈尔滨工业大学信息科学与工程学院

针对互耦效应和脉冲噪声并存环境下的波达方向（direction of arrival，DOA）估计问题，本文提出一种结合M估计与稀疏重构的算法。首先，为了消除互耦效应的影响，依据互耦矩阵的托普利兹结构进行恒等变形，得到了不含未知互耦系数的字... 详细信息

针对互耦效应和脉冲噪声并存环境下的波达方向（direction of arrival，DOA）估计问题，本文提出一种结合M估计与稀疏重构的算法。首先，为了消除互耦效应的影响，依据互耦矩阵的托普利兹结构进行恒等变形，得到了不含未知互耦系数的字典；随后，为了使算法能适应高斯噪声和不同强度的脉冲噪声，将位置得分函数表示为高斯位置得分函数和一系列非线性函数的线性组合，利用噪声样本估计线性组合系数从而建立损失函数；最后，采用迭代硬阈值算法进行稀疏重构，并通过改进信号更新策略提高了正确收敛的概率。仿真结果表明，所提算法能有效抑制互耦效应和脉冲（高斯）噪声的干扰，同时相较已有算法在低信噪比、强脉冲特性下的性能有显著提升。

关键词：波达方向估计互耦脉冲噪声稀疏重构 M估计迭代硬阈值

集成化定制需求下分布式多地总装项目滚动调度

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机械工程学报 2025年

作者：刘建军邱俊豪莫超雄赖信君陈庆新毛宁广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室

为提高非标自动化产线集成商的多地总装运作效率，分析了集成装配过程管控的特点及存在问题，抽象出分布式多地总装项目调度问题。考虑到问题处于渐进确定性环境中，具有项目分散性、资源共享和外协物料齐套等复杂特点，提出了基于状态... 详细信息

为提高非标自动化产线集成商的多地总装运作效率，分析了集成装配过程管控的特点及存在问题，抽象出分布式多地总装项目调度问题。考虑到问题处于渐进确定性环境中，具有项目分散性、资源共享和外协物料齐套等复杂特点，提出了基于状态信息模型的滚动调度机制，构建了随状态信息滚动变化而可动态配置约束的多目标约束规划模型。为了验证滚动机制及模型的有效性，从背景企业实际项目中提取出共性特征，设计开发了算例生成器和仿真器，据此进行了类现实化仿真试验研究，结果表明滚动调度机制能够有效应对渐进确定性扰动。并从供应链视角设计了扩展仿真试验算例，结果表明集成商应该特别关注自身经营范围和供应商的物料供应能力，并避免项目过于集中启动。

关键词：集成化定制分布式多项目滚动调度约束规划