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双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却研究

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光学学报 2024年第3期44卷 271-279页

作者：廖庆洪邱海燕程绍平朱泓宇曾永强南昌大学信息工程学院电子信息工程系江西南昌330031

机械振子的冷却是腔光力学研究的重要方向之一。计算光力噪声谱和稳态的最终声子数,对基于耦合光学参量放大器(OPA)的双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却问题进行研究。在弱耦合条件下,利用微扰近似理论方法得出系统的光力噪声谱... 详细信息

机械振子的冷却是腔光力学研究的重要方向之一。计算光力噪声谱和稳态的最终声子数,对基于耦合光学参量放大器(OPA)的双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却问题进行研究。在弱耦合条件下,利用微扰近似理论方法得出系统的光力噪声谱,基于费米黄金法则的理论计算出稳态下的最终声子数的解析表达式。利用入射泵浦光驱动腔场内耦合的OPA,使腔场内形成强烈的非线性压缩效应,量子反作用加热过程得到有效抑制,系统净冷却率得到显著提高。此外,讨论了其他系统参数对机械振子冷却的影响。最后研究了系统的稳态声子数,声子数可以在较大参数范围内小于1。该方案能有效地降低机械振子的冷却极限。

关键词：量子光学双拉盖尔-高斯腔基态冷却腔内压缩光力噪声谱

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融合多特征及协同注意力的医学命名实体识别

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 188-198页

作者：刘歆宁大连东软信息学院软件工程系辽宁大连116023

针对当前中文医疗命名实体识别中未融合医学领域文本独有的特征信息导致实体识别准确率无法有效提升的情况,及单注意力机制影响实体分类效果的问题,提出一种基于多特征融合和协同注意力机制的中文医疗命名实体识别方法。利用预训练模型... 详细信息

针对当前中文医疗命名实体识别中未融合医学领域文本独有的特征信息导致实体识别准确率无法有效提升的情况,及单注意力机制影响实体分类效果的问题,提出一种基于多特征融合和协同注意力机制的中文医疗命名实体识别方法。利用预训练模型得到原始医学文本的向量表示,再利用双向门控循环神经网络(BiGRU)获取字粒度的特征向量。结合医疗领域命名实体鲜明的部首特征,利用迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)提取部首级别的特征向量。使用协同注意力网络(co-attention network)整合特征向量,生成对的双相关特征,再利用条件随机场(CRF)输出实体识别结果。实验结果表明,在CCKS数据集上,相较于其他的实体识别模型能取得更高的准确率、召回率和F1值,同时虽然增加了识别模型的复杂程度,但性能并没有明显的降低。

关键词：中文医学文本命名实体识别多特征融合协同注意力机制 BERT模型

电磁感应下分数阶神经网络动力学行为分析及应用

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物理学报 2024年第10期73卷 59-71页

作者：丁大为王谋媛王金杨宗立牛炎王威安徽大学电子信息工程学院合肥230601

忆阻器可以用来模拟生物神经突触和描述电磁感应效应.为了探索电磁感应作用下异构神经网络的动力学行为,本文首先使用双局部有源忆阻器耦合一个Hindmarsh-Rose (HR)和两个FitzHugh-Nagumo (FN)神经元,构成忆阻电磁感应下分数阶异构神经... 详细信息

忆阻器可以用来模拟生物神经突触和描述电磁感应效应.为了探索电磁感应作用下异构神经网络的动力学行为,本文首先使用双局部有源忆阻器耦合一个Hindmarsh-Rose (HR)和两个FitzHugh-Nagumo (FN)神经元,构成忆阻电磁感应下分数阶异构神经网络.然后利用相图、分岔图、李雅普诺夫指数谱和吸引盆等动力学分析方法,对该网络进行数值研究.结果表明该神经网络表现出丰富的动力学行为,包括共存行为、反单调现象、瞬态混沌和放电行为等,为研究人脑放电行为提供支持,随后进一步利用时间反馈控制方法实现了双稳态的控制.最后,在嵌入式硬件平台上实现了该神经网络,验证了仿真结果的有效性.

关键词：忆阻电磁感应分数阶神经网络吸引子共存反单调性

基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割

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遥感学报 2024年第2期28卷 481-493页

作者：张银胜吉茹童俊毅杨宇龙胡宇翔单慧琳无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥... 详细信息

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此,本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先,针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器,高效的提取双模态特征,并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次,提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征,使网络能够充分学习互补信息。最后,提出多层特征上采样模块,利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作,逐步上采样实现特征高效恢复,提升分割性能。实验结果表明,所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%,能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征,提高遥感图像分割的准确率。

关键词：遥感图像分割高效特征提取交互融合双模态特征聚合深层特征提取多层特征上采样

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微波化学动力学

工程科学与技术 2024年第2期56卷 100-107页

作者：廖胤鸿洪涛黄卡玛西南大学电子信息工程学院重庆400715 西华师范大学电子信息工程学院四川南充637001 四川大学电子信息学院四川成都610029

微波促进化学反应具有加热速度快、效率高、选择性加热等优势,对于节能减排具有重要的意义,但在工程应用过程中存在微波功率反射大、加热不均匀和热失控等问题,限制了微波能的进一步应用。为了解决以上问题,设计出高效的微波化学反应器... 详细信息

微波促进化学反应具有加热速度快、效率高、选择性加热等优势,对于节能减排具有重要的意义,但在工程应用过程中存在微波功率反射大、加热不均匀和热失控等问题,限制了微波能的进一步应用。为了解决以上问题,设计出高效的微波化学反应器,必须在宏观上深入研究微波促进化学反应的动力学过程,将电磁场方程、热传导方程和反应动力学方程等多个微分方程相互耦合。然而,现有研究一直缺乏以上方程之间的严格耦合关系。因此,本文介绍了化学反应的极化及微波在化学反应中的耗散,建立了微波促进化学反应过程的宏观动力学耦合模型。首先,梳理了微波化学的宏观动力学耦合模型,并对该模型存在的挑战进行了总结,即现有模型缺乏微波在化学反应中的极化过程及耗散过程。其次,针对微波在化学反应中极化过程的挑战,引入了新的介电特性表征,结果表明,反应体系的介电特性由反应物浓度和生成物浓度的概率分布函数对应的1阶勒让德多项式展开式的系数决定。然后,针对微波在化学反应中耗散过程的挑战,根据能量守恒,引入了新的耗散功率公式,结果表明,微波在反应体系中的耗散由微波在反应物中的耗散、在生成物中的耗散及生成物和反应物耦合产生的耗散等部分组成。最后,通过实例,阐述了微波促进化学反应的宏观动力学应用,以推动微波化学工程化的进一步发展。

关键词：微波化学动力学多物理场极化耗散

InGaAs阱簇复合纳米结构的能带填充规律

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光学学报 2024年第13期44卷 199-205页

作者：王茹葛兴盛泓瑜杨舒婷王新宇许世航曾蕙明于庆南无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

为了探究InGaAs阱簇复合(WCC)纳米结构的能带填充规律和波长调谐能力,通过收集实验样品两侧辐射的光致发光(PL)光谱,结合材料增益和电子-空穴的准费米能级,分析WCC结构在不同非平衡载流子注入水平(9.0×10^(17)~9.6×10^(17)cm^(-3))下... 详细信息

为了探究InGaAs阱簇复合(WCC)纳米结构的能带填充规律和波长调谐能力,通过收集实验样品两侧辐射的光致发光(PL)光谱,结合材料增益和电子-空穴的准费米能级,分析WCC结构在不同非平衡载流子注入水平(9.0×10^(17)~9.6×10^(17)cm^(-3))下电子和空穴的能带填充规律。与传统InGaAs/GaAs量子阱结构相比,WCC纳米结构特有的非对称阶梯能带特征使其具有更高的能带填充水平以及更宽的有效辐射能级,可显著增大激光器的光谱带宽以及提高波长调谐能力。InGaAs WCC纳米结构具有超宽的辐射光谱以及较强的波长调谐能力,对研制新一代宽可调谐激光器具有重要的参考价值。

关键词：材料阱簇复合纳米结构能带填充水平准费米能级波长调谐能力

多输入多输出雷达搜索模式下5G毫米波射频算法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 836-841页

作者：黄志祥彭照楠侯学师陈谦安徽大学电子信息工程学院合肥230601

为提升毫米波在射频传输中的传输安全,提出了多输入多输出(MIMO)雷达搜索模式下5G毫米波射频算法。根据5G毫米波的传输特性,获取了MIMO雷达搜索模式的雷达截获因子,建立了毫米波射频隐身模型并获取目标函数,计算了雷达搜索模式的射频截... 详细信息

为提升毫米波在射频传输中的传输安全,提出了多输入多输出(MIMO)雷达搜索模式下5G毫米波射频算法。根据5G毫米波的传输特性,获取了MIMO雷达搜索模式的雷达截获因子,建立了毫米波射频隐身模型并获取目标函数,计算了雷达搜索模式的射频截获概率。基于毫米波信道稀疏性结果结合贝叶斯算法获取了毫米波射频通道的最佳估计值,从而计算出射频通道最佳值,利用估计后的信号传输隐身后的射频实现射频传输。实验结果表明,本文方法在毫米波射频传输时间为140 s时,信纳比ρ高达0.83。证明使用该方法开展毫米波射频传输时,毫米波传输质量高,不易发生相位幅值的变形,可实现5G毫米波射频的高质量传输。

关键词：多输入多输出雷达搜索模式 5G毫米波射频算法射频隐身贝叶斯算法

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增强小目标特征的多尺度光学遥感图像目标检测

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光学学报 2024年第6期44卷 374-386页

作者：单慧琳王硕洋童俊毅胡宇翔张雁皓张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结... 详细信息

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结构,以增强特征提取能力;此外,在浅层特征图与颈部网络融合之前加入感受野增强模块,以捕获不同尺度的上下文信息。其次,使用GSConv构成颈部网络,减少网络层参数量,保持网络的特征提取能力,并通过基于内容感知的特征重组模块提高识别精度。最后,采用下采样率分别为4、8和16倍的三个下采样模块作为头部网络输入,来提高小目标的检测效果。为了证明该方法的有效性,在DOTA数据集和NWPU NHR-10数据集上进行实验,平均检测精度分别达78.6%和94.3%,计算复杂度为94.7 G,整体模型大小为26.2 M。该方法具备检测精度高、计算复杂度低、模型权重小等特点,能有效提高小目标的检测精度,进一步改善光学遥感图像小目标检测性能。

关键词：光学遥感图像目标检测感受野增强特征融合注意力机制

基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 252-262页

作者：张艳车迅汪芃汪玉凤胡根生安徽大学电子信息工程学院合肥230601

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶... 详细信息

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确率分别达到84.74%和86.34%。

关键词：茶叶病害分类图神经网络双节点相对度量边相似性边

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