检索结果-南通市图书馆

二值编码相位掩模交替迭代优化的无干涉非相干全息术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学学报 2024年第9期44卷 45-53页

作者：潘立辉于雪莲程绪坤孙彦乾李秀芳哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省量子调控重点实验室黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 大恒新纪元科技股份有限公司北京光电技术研究所北京100085

提出基于交替策略的随机轨迹直接二进制搜索法。数值仿真结果表明,该方法有效抑制了迭代过程中直流偏置的增加并提高迭代速度。实验结果证明,在同样的迭代次数下,该方法显著降低了重建图像的相关重建噪声。该方法推动了无干涉编码孔径... 详细信息

提出基于交替策略的随机轨迹直接二进制搜索法。数值仿真结果表明,该方法有效抑制了迭代过程中直流偏置的增加并提高迭代速度。实验结果证明,在同样的迭代次数下,该方法显著降低了重建图像的相关重建噪声。该方法推动了无干涉编码孔径相关全息术(I-COACH)系统在可见光范围外成像的应用。

关键词：图像处理非相干全息术无干涉编码孔径相关全息术二值编码相位掩模直接二进制搜索法

基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第10期39卷 3442-3450页

作者：韩玉兰顾琴崔玉杰兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150000

真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景... 详细信息

真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构方法.该方法通过树状结构形成多分支超分辨率重构网络,增强特征表现能力,进而丰富重构图像高频细节.每条分支采用双通道残差策略对基础块进行连接,允许更多低频特征通过.进一步设计了基础块,融入密集残差结构和注意力机制,可以在加深网络的同时使网络在通道和空间上进行全局信息自适应调整.面对树状分支的多个重构结果,采用空间频率方法进行融合.实验结果表明,同当前先进的同类方法相比,所提出方法具有更佳的重构效果.

关键词：超分辨率真实场景注意力树状多分支结构双通道残差结构

基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电工技术学报 2024年第1期39卷 289-302页

作者：尹杰刘博孙国兵钱湘伟哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150006

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GA... 详细信息

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GAN模型生成多组数据,实现电池的退化数据增强;然后结合降噪自编码器(DAE)和长短时记忆(LSTM)神经网络构建DAE-LSTM模型进行数据降噪和容量预测,为了降低模型参数,此过程中的数据降噪和预测共享同一个损失函数;最后先利用生成数据对DAE-LSTM模型进行预训练,再利用真实数据对其进行迁移训练。在CACLE和NASA公开数据集进行性能测试,实验结果表明该文所提方法精度高、鲁棒性强,能够有效提高锂离子电池剩余寿命的预测效果。

关键词：锂离子电池剩余寿命预测降噪自编码器长短时记忆神经网络迁移学习

基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电测与仪表 2024年第1期61卷 183-188页

作者：徐思旸范剑英丁强哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室哈尔滨150080 烟台东方威思顿电气有限公司山东烟台264000

将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故... 详细信息

将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故障测度数据,将数据分别输入到GA-BP神经网络与单一BP神经网络进行训练和测试,讨论GA-BP神经网络算法与单一BP神经网络算法选线性能的差异,输出故障选线结果并与基于各选线方法的故障测度数据进行对比。结果表明,综合多种传统选线方法的GA-BP神经网络准确率明显高于传统选线方法,且其选线速度与精度优于单一BP神经网络,能够更快速、有效地进行故障选线,满足配电网故障选线要求。

关键词：遗传算法故障选线 BP神经网络故障测度

基于改进遗传算法的电厂粉尘监测节点覆盖控制研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国安全科学学报 2024年第9期34卷 121-130页

作者：王博商宇航姚立超蒋永清哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080

为有效降低粉尘环境监测中存在盲区和管控缺失的风险,优化火电厂粉尘环境监测系统的节点覆盖控制,延长无线传感器网络(WSN)寿命,提出一种基于改进遗传算法的节能优化方法。首先构建基于节点覆盖率、节点布设总能耗和节点通信传输总能耗... 详细信息

为有效降低粉尘环境监测中存在盲区和管控缺失的风险,优化火电厂粉尘环境监测系统的节点覆盖控制,延长无线传感器网络(WSN)寿命,提出一种基于改进遗传算法的节能优化方法。首先构建基于节点覆盖率、节点布设总能耗和节点通信传输总能耗的网络覆盖质量目标函数;然后针对传统遗传算法存在局部最优和编码重复的问题,提出整数编码的染色体组合方案、自适应调节交叉和变异概率的方法,以及精英保留策略;最后通过仿真对比分析,确定优化后的节点数量和分布方案。结果表明:改进的遗传算法显著提高了收敛速度,所需迭代次数减少至20次,适应度值优化52.18%;在节点部署和覆盖研究中,优化后的节点数量为42个,覆盖率达97.28%,节点休眠率为76.19%,有效提升了火电厂粉尘环境监测系统的节能效果。

关键词：改进遗传算法电厂粉尘环境监测节点覆盖控制无线传感器网络(WSN) 精英保留策略

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

竞争向列相液晶中(1+2)维空间光孤子

红外与激光工程 2024年第10期 149-161页

作者：张萌浦绍质杜明欣孙莹王小孟梁影哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

基于JUNG等人提出的竞争非局域模型，研究了竞争型向列相液晶中(1+2)维空间光孤子的传输特性。利用变分法给出了孤子临界功率解析表达式，发现当热非局域程度固定时，临界功率随分子取向效应非局域程度的变化规律与随热非线性系数的变... 详细信息

基于JUNG等人提出的竞争非局域模型，研究了竞争型向列相液晶中(1+2)维空间光孤子的传输特性。利用变分法给出了孤子临界功率解析表达式，发现当热非局域程度固定时，临界功率随分子取向效应非局域程度的变化规律与随热非线性系数的变化规律一致：随着分子取向非局域程度或热非线性系数的增加，临界功率由功率不等的两个分支逐渐重合为功率相等的一支；当分子取向效应非局域程度和热非线性系数固定时，随着热非局域程度的增加，临界功率由功率相等的一支分为功率不等的两个分支。利用光束传输方法发现，只有功率不等分支上的点对应的(1+2)维空间光孤子才能稳定传输。该研究结果可为竞争非局域介质中(1+2)维空间光孤子的实验研究以及全光互联应用提供理论基础。

关键词：非线性光学竞争非局域向列相液晶空间光孤子 (1+2)维

注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年

作者：柳长源郭鹏岗兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

针对无人机城市街景实时语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致像素类别错分的问题，提出了一种注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割网络，网络采用编码-解码结构。在编码器中，利用轻量级的置换自注意力机制来... 详细信息

针对无人机城市街景实时语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致像素类别错分的问题，提出了一种注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割网络，网络采用编码-解码结构。在编码器中，利用轻量级的置换自注意力机制来构建注意力分支，提取全局上下文信息的同时保持较高的计算效率；利用分裂-变换-融合的策略设计了通道重建模块对注意力分支的输入进行融合压缩，减小无关特征带来的计算量和对分割结果的影响。在解码器阶段，利用空间权重加权构建空间特征融合模块，实现对有效特征最大程度上的利用；利用置换自注意力机制和非对称卷积构建全局信息感知模块来克服无人机航拍图像中复杂背景的干扰。实验结果表明所提模型在UAVid验证集上平均交并比达到72.3%，相较于UNetFormer提升了2.3%，分割速度达到每秒105.8帧。在保证模型分割速度的前提下，取得了较好的分割精度。

关键词：实时语义分割无人机航拍置换自注意力通道重建空间特征融合全局信息感知

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

动态约束下船舶固定时间非奇异滑模包容控制

电机与控制学报 2024年第4期28卷 167-176页

作者：马俊达孙鹤方谭冲辛华健刘可哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室黑龙江哈尔滨150000 广西工业职业技术学院智能制造学院广西南宁530200 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080

为了解决动态约束下的无人船鲁棒包容控制问题,以固定时间稳定性理论为基础,结合预设性能函数和滑模控制技术,提出一种固定时间非奇异滑模鲁棒包容控制律。首先,设计固定时间扩张观测器,对速度不可测以及集总不变项进行估计。然后,通过... 详细信息

为了解决动态约束下的无人船鲁棒包容控制问题,以固定时间稳定性理论为基础,结合预设性能函数和滑模控制技术,提出一种固定时间非奇异滑模鲁棒包容控制律。首先,设计固定时间扩张观测器,对速度不可测以及集总不变项进行估计。然后,通过设计性能函数实现对包容跟踪偏差的约束,结合转换函数转换成无约束问题对包容控制偏差进行约束控制。进一步,构造非奇异滑模面并设计固定时间趋近律,实现跟随船在固定时间内收敛至虚拟领导船张成的凸包内。最后,利用固定时间稳定性理论证明系统误差在固定时间内收敛于平衡点。仿真结果说明,所提控制律可以使多无人船在固定时间内形成高精度且稳定的编队形式并且在设置的预设性能下实现包容控制偏差的收敛。

关键词：多船编队包容控制固定时间控制扩张观测器非奇异滑模动态约束

维普期刊数据库博看期刊

采用深度感知Swin Transformer的单目三维目标检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京工业大学学报 2024年

作者：柳长源高阁君刘金凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

针对单目三维目标检测算法中复杂的网络结构所带来的计算负担、检测结果不准确的问题，提出一种采用深度感知Swin Transformer的单目三维目标检测方法。首先，在主干网络中引入卷积模块注意力机制，自适应地学习全局信息和局部信息，从... 详细信息

针对单目三维目标检测算法中复杂的网络结构所带来的计算负担、检测结果不准确的问题，提出一种采用深度感知Swin Transformer的单目三维目标检测方法。首先，在主干网络中引入卷积模块注意力机制，自适应地学习全局信息和局部信息，从而获取更丰富的特征信息；其次，为改善利用深度估计器引入深度信息所导致检测精度不准确的问题，利用精确的深度图作为辅助监督进行多尺度特征提取并融合来增强深度感知特征；最后，采用深度感知Swin Transformer集成上下文特征和深度感知特征，利用图像的局部性和平移性提高检测准确性，并减少计算开销。在KITTI数据集上实验表明，该方法在不同难度下对汽车类别的检测效果获得提升，从而验证了其在三维目标检测任务中的有效性。

关键词：单目三维目标检测深度感知 Swin Transformer 注意力机制上下文特征深度估计