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双原子分子发射光谱分析Ar/Air/CH4等离子体射流转动温度研究

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光谱学与光谱分析 2024年第11期44卷 3136-3141页

作者：张文钧宋鹏鞠迎昕关婷予纪相彤韩朋大连民族大学机电工程学院

为了提升等离子体应用效果，必须对等离子体的放电动力学过程进行深入探讨。转动温度是反映等离子体放电过程中能量输运的重要参数之一，目前主要采用波尔茨曼斜率法计算，该方法常用于计算热力平衡状态下等离子体的转动温度，在计算非... 详细信息

为了提升等离子体应用效果，必须对等离子体的放电动力学过程进行深入探讨。转动温度是反映等离子体放电过程中能量输运的重要参数之一，目前主要采用波尔茨曼斜率法计算，该方法常用于计算热力平衡状态下等离子体的转动温度，在计算非热力平衡状态下的等离子体转动温度时误差较大。针对这一问题，提出了利用双原子分子谱带计算转动温度的分析方法，采用针-环式电极等离子体射流装置进行试验，向装置中通入Ar/Air/CH4混合气体放电形成等离子体射流，工作电压为10～14 kV,利用光谱仪采集不同放电电压下的等离子体射流的光谱数据用以计算转动温度。选择OH（A—X）、 CH（A—X）以及N+2（B—X）发射光谱，利用三种双原子分子波长区间内谱线不受振动温度变化所影响的特性，对Ar/Air/CH4等离子体射流的转动温度进行研究。在波尔茨曼斜率法计算得到转动温度±100 K范围内每20 K选取谱线，与试验谱线进行拟合，计算谱线拟合得到的均方根误差，分析拟合准确度，得到更为准确的介质阻挡放电（DBD）激励Ar/Air/CH4等离子射流的转动温度。波尔茨曼斜率法计算出的转动温度在拟合时得到的均方根误差要高于最小均方根误差，均方根误差能够减小38%。利用OH、 CH、 N+2谱带拟合得到最小均方根误差分别为4.6、 2.9、 2.1, N+2谱带拟合结果比OH谱带的拟合结果均方根误差减小61%。结果表明，在计算非热力平衡状态等离子体的转动温度时，相比于波尔茨曼斜率法，计算谱线拟合均方根误差的的方法能够有效地提升计算结果的准确度，在进行谱线拟合时选择N+2（B—X）谱带的发射光谱与试验谱线进行拟合能够进一步提升计算结果的准确度。

关键词：介质阻挡放电等离子体射流发射光谱转动温度

跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测

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软件学报 2024年第4期35卷 1899-1913页

作者：孙福明胡锡航武景宇孙静王法胜大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息... 详细信息

近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息,而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节.因此,如何有效结合CNN和Transformer两者的优势,挖掘全局和局部信息,将有助于提升显著性目标检测的精度.为此,提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法,通过将Transformer网络嵌入U-Net中,从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起,能够更好地对特征进行提取.首先借助U-Net编码-解码结构,高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图.然后,使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示,并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入.其次,为了减轻低质量深度图带来的负面影响,设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合.最后,5个基准数据集上的实验结果表明,所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势.

关键词：显著性目标检测跨模态全局注意力机制 RGB-D检测模型

改进的密集视频描述Transformer译码算法

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计算机工程与应用 2024年第17期60卷 89-97页

作者：杨大伟盘晓芳毛琳张汝波大连民族大学机电工程学院辽宁大连116650

当Transformer应用于密集视频描述时,历史文本特征会对后续文本生成产生干扰,难以捕捉视频动态信息从而影响描述的连贯性和准确性。为保持上下文一致性的同时又能缓解历史文本干扰,提出改进的密集视频描述Transformer译码算法(D-Uformer... 详细信息

当Transformer应用于密集视频描述时,历史文本特征会对后续文本生成产生干扰,难以捕捉视频动态信息从而影响描述的连贯性和准确性。为保持上下文一致性的同时又能缓解历史文本干扰,提出改进的密集视频描述Transformer译码算法(D-Uformer)。该算法利用前馈神经网络(FNN)增强历史文本特征表达,通过跳跃连接构建删除冗余支路和增强补足支路,利用减法降低历史文本特征过度聚焦导致描述不准确的影响,提高模型对输入视频特征的关注度;同时,利用加法弥补特征传递过程中丢失的上下文信息,生成准确且连贯表达当前视频内容的描述语句。在ActivityNet和Charades数据集上的实验结果表明,D-Uformer算法的描述性能提升明显,与视频多样性描述网络(TDPC)相比,准确性最高提升4.816%,多样性最高提升4.167%,生成的描述不仅更贴合视频内容,且更符合人类语言习惯。

关键词：密集视频描述 Transformer网络译码前馈神经网络跳跃连接

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一种多重边界参考的弱监督语义分割网络

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：杨大伟迟津生毛琳大连民族大学机电工程学院

针对弱监督语义分割任务中目标被重叠或遮挡，种子区域生成的伪像素掩模难以准确覆盖目标区域，出现的漏分割和错分割问题，提出一种多重边界参考的弱监督语义分割网络. 网络设计了一个边界探索模块，该模块聚焦于融合空间域边界和... 详细信息

针对弱监督语义分割任务中目标被重叠或遮挡，种子区域生成的伪像素掩模难以准确覆盖目标区域，出现的漏分割和错分割问题，提出一种多重边界参考的弱监督语义分割网络. 网络设计了一个边界探索模块，该模块聚焦于融合空间域边界和频率域边界，并以空间域和频率域互参考方式得到目标区域边界，使网络可以在目标重叠或遮挡的情况下仍可以准确找到目标. 然后，将得到的目标区域边界作为参考信息输入网络中，使网络可以生成覆盖更准确目标区域的伪像素掩模，进而提高网络在目标重叠或遮挡情况下的分割精度. 在通用数据集PASCAL VOC 2012和COCO 2014上对其进行实验验证和分析，所提网络的mIoU值分别达到了69.2%和40.6%，并可以有效地改善目标被遮挡或重叠时分割精度低的问题，提升弱监督语义分割精度.

关键词：弱监督语义分割伪像素掩模时间域频率域

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结合多尺度与注意力机制的脑组织分割方法

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：张秀峰蒋云飞郭盛瑾刘岩松田凌卓张仕琛大连民族大学机电工程学院

脑皮层下组织对脑部疾病有着极其重要的研究价值，但其部分结构（如纹状体）在医学影像中目标小、对比度低，图像分割难度大，在自动医学诊断中的应用比较困难。为此，本文基于深度学习的方法提出了一种医学图像分割网络，在磁共振成像... 详细信息

脑皮层下组织对脑部疾病有着极其重要的研究价值，但其部分结构（如纹状体）在医学影像中目标小、对比度低，图像分割难度大，在自动医学诊断中的应用比较困难。为此，本文基于深度学习的方法提出了一种医学图像分割网络，在磁共振成像中分割组成纹状体的苍白球、尾状核、壳核三部分。本文提出的网络模型具有捕获全局和局部特征的能力，并建立全局与局部信息的相关性，在深度不退化的同时有效融合不同尺度的深层语义特征和浅层细节特征，实现对纹状体的精确分割。模型在公开的脑部数据集上进行了验证，并与其他先进的方法进行对比，取得戴斯相似系数、平均交并比、95%豪斯多夫距离分别为94.26%、90.94%、3.82，均优于其他几种方法，达到了先进水平，这表明本文提出的模型可以提高对纹状体的分割精度，为相关疾病的研究提供依据。

关键词：生物医学工程医学图像分割深度学习多尺度特征提取纹状体

对称谐振式甚低频发/接磁电天线耦合性能研究

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2558-2567页

作者：王晓煜张博焱赵相晨杨西杰冯晴曹振新大连交通大学机械工程学院大连116021 大连交通大学机车车辆工程学院大连116021 东南大学信息科学与工程学院南京210096

甚低频段由于低传播损耗特性,在远距离信号传输及军事通信方面有巨大潜力。传统天线庞大物理尺寸以及复杂网络匹配限制了低频天线通信的发展。磁电(ME)天线基于声波谐振原理可以突破尺寸极限且易于阻抗匹配,在甚低频段传输具有独特优势... 详细信息

甚低频段由于低传播损耗特性,在远距离信号传输及军事通信方面有巨大潜力。传统天线庞大物理尺寸以及复杂网络匹配限制了低频天线通信的发展。磁电(ME)天线基于声波谐振原理可以突破尺寸极限且易于阻抗匹配,在甚低频段传输具有独特优势。基于此设计了P/T/P结构的发射天线和T/P/T结构的接收天线组成的新型ME天线系统。依据磁机电耦合模型分析天线在接收/发射电磁波时的规律;依据辐射模型研究近场范围内天线磁场分布情况;以声波介导激励,实现ME天线在甚低频段的发/收通信实验。实验得到在谐振频率下,ME发射/接收天线在压电占比分别在0.66, 0.34时,结构优化前较于优化后输出电压提升82.6%,通信距离提升42.2%;相较于同等尺寸电小天线辐射效率提高3个数量级;可实现传输速率为5bit/s的调制通信,依据结构优化实现了天线性能的提升。

关键词：磁电天线甚低频声波谐振结构优化辐射效率

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基于深度强化学习的无地图移动机器人导航

控制与决策 2024年第3期39卷 985-993页

作者：户高铭蔡克卫王芳康玉伟张家旭金兆一林远山大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 大连海洋大学设施渔业教育部重点实验室辽宁大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室辽宁大连116023 大连民族大学机电工程学院辽宁大连116023

针对传统导航方法对地图精度依赖和动态复杂场景适应差问题,提出一种基于课程学习的深度强化学习无地图自主导航算法.为了克服智能体稀疏奖励情况下学习困难的问题,借鉴课程学习思想,提出一种基于能力圈课程引导的深度强化学习训练方法... 详细信息

针对传统导航方法对地图精度依赖和动态复杂场景适应差问题,提出一种基于课程学习的深度强化学习无地图自主导航算法.为了克服智能体稀疏奖励情况下学习困难的问题,借鉴课程学习思想,提出一种基于能力圈课程引导的深度强化学习训练方法.此外,为了更好地利用机器人当前的碰撞信息辅助机器人做动作决策,引入碰撞概率的概念,将机器人当前感知到的障碍物信息以一种高层语义的形式进行表示,并将其作为导航策略输入的一部分编码至机器人当前观测中,以简化观测到动作的映射,进一步降低学习的难度.实验结果表明,所提出的课程引导训练和碰撞概率可令导航策略收敛速度明显加快,习得的导航策略在空间更大的场景成功率到达90%以上,行驶耗时减少53.5%73.1%,可为非结构化未知环境下的无人化作业提供可靠导航.

关键词：移动机器人自主导航无地图导航深度强化学习课程学习

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基于社团结构的抑制校园新冠传播研究

复杂系统与复杂性科学 2024年第3期 9-16页

作者：高天许小可大连民族大学信息与通信工程学院

校园是一个特殊的人群密集场所，如果校园内出现新冠病例往往有大面积传染的风险，还可能成为家庭传播的重要来源。为此提出了基于班级减少接触策略，用于校园疫情防控，该策略可理解为依据班级结构对校园人群进行社团划分后，减少社团... 详细信息

校园是一个特殊的人群密集场所，如果校园内出现新冠病例往往有大面积传染的风险，还可能成为家庭传播的重要来源。为此提出了基于班级减少接触策略，用于校园疫情防控，该策略可理解为依据班级结构对校园人群进行社团划分后，减少社团间或社团内的人际接触。研究结果表明，在减少同等接触人数或接触时长的前提下，基于社团结构的有差别减少接触策略可取得更好的疫情防控效果，使得校园人群的感染峰值和致病总人数进一步降低。

关键词： COVID-19 疾病传播社团结构 SEIR模型校园疫情

基于时空信息辅助监督的语言-视频对比学习模型

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计算机学报 2024年第8期47卷 1769-1785页

作者：张冰冰张建新李培华大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650 大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116033

同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言... 详细信息

同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言-视频对比学习模型.对于视频编码,提出了基于类别词元的时序加权位移模块进行时序建模,使得时序信息在网络从底层到高层的各个层次传播;而且还提出了时空信息辅助监督模块,深入挖掘视觉词元中蕴含的丰富时空信息.对于语言编码,提出了一种基于大语言模型的提示学习方法,对行为类别文本描述进行扩展,生成具有丰富上下文语义信息的文本描述.实验部分,本文提出的模型在4个视频行为识别数据集mini-Kinetics-200、Kinetics-400、UCF101和HMDB51上,达到了优于当前最先进方法或与当前最先进方法识别准确率相当的水平,比基线方法的识别准确率分别提升了2.5%、0.3%、0.6%和2.4%.

关键词：行为识别多模态模型时序建模时空信息辅助监督提示学习