检索结果-南通市图书馆

基于多块和自注意TCN结合的冷水机组故障诊断

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过程工程学报 2024年第2期24卷 162-171页

作者：孙雨丁强夏宇栋李聪杭州电子科技大学能量利用系统及自动化研究所浙江杭州310018

针对冷水机组故障运行数据特征参数耦合且时序特征难以提取的问题,提出一种基于多块和自注意时间卷积网络(Multiblock Self-attention Temporal Convolutional Networks,MB-SATCN)的故障诊断模型。该模型根据冷水机组传感器与系统结构... 详细信息

针对冷水机组故障运行数据特征参数耦合且时序特征难以提取的问题,提出一种基于多块和自注意时间卷积网络(Multiblock Self-attention Temporal Convolutional Networks,MB-SATCN)的故障诊断模型。该模型根据冷水机组传感器与系统结构的物理关系将变量划分为多个子块,在子块中使用TCN挖掘冷水机组运行数据的特征信息,并通过自注意力层加强关键特征对故障诊断结果的影响权重,然后将各子块模型输出的局部特征利用自注意力机制加权融合以构建全局特征,并使用softmax函数进行分类。与对照方法相比,MB-SATCN方法在冷水机组常见故障诊断方面表现更优,对系统故障识别能力更强,平均故障诊断精确率和平均召回率均在97%以上。

关键词：冷水机组故障诊断时间卷积网络自注意力机制算法神经网络模型

一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2533-2541页

作者：陈志坤崔津赫王伟陈智斌郭云飞杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院) 杭州310018 杭州电子科技大学圣光机联合学院杭州310018 钱塘科技创新中心杭州310018

针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列... 详细信息

针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列模型;其次,基于矢量阵列天线的阵元响应,构建3维空间中的柔性阵列信号模型;最后,将循环算法(CA)与2阶锥规划(SOCP)进行深度结合设计以求解最优极化波束重构的动态优化问题。仿真结果表明:在一定的形变范围内,即在环境载荷对不同弧度与角度需求下,该文所提方法能够实现在线天线阵列重构,并根据所测量应变位移数据而实现最优极化波束在线重构,方向图增益、波束宽度以及极化匹配设计均能满足工程应用要求。

关键词：柔性阵列天线极化波束形成天线阵列重构

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基于多尺度数据集的虫害检测模型

农业工程学报 2024年第5期40卷 196-206页

作者：陈冬梅林佳王海亮吴开华陆玉恒周晓飞张竞成杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 杭州睿坤科技有限公司杭州310018

在复杂和密集尺度的农业检测任务中基于Transformer的DETR类模型逐渐崭露头角,但现有的传统量化分析难以深入探究检测模型的优化策略和机制的有效性。为了满足密集小型昆虫的检测和计数的需求,该研究构建了真实场景采集的包含稻飞虱、... 详细信息

在复杂和密集尺度的农业检测任务中基于Transformer的DETR类模型逐渐崭露头角,但现有的传统量化分析难以深入探究检测模型的优化策略和机制的有效性。为了满足密集小型昆虫的检测和计数的需求,该研究构建了真实场景采集的包含稻飞虱、蚜虫和麦蜘蛛3类小型害虫的多尺度虫害数据集(multi-scale tiny crowded planthopper-aphid-wheat mite pest detection,MTC-PAWPD),提出基于黏连率和相对尺寸的数据划分方式,将虫害数据集分为密集分布、大尺度、中小尺度和超小尺度4类场景。通过分析DINO模型在特定场景下的性能表现,设计详尽的消融试验方案,以特征与其关键组件查询的可视化试验辅助,验证虫害检测任务性能提高与各个模块之间尤其是与查询相关模块的联系。经试验,模型在MTC-PAWPD测试集上的mAP@50达70.0%,与其他主流模型相比提升2.3个百分点。在4类场景中mAP@50分别达42.5%、79.4%、75.7%和62.4%,在多尺度、密集任务中表现出较强的检测性能。通过针对自身模块的消融和可视化试验证明模型性能提升与Transformer部分的优化模块相关性更大。试验说明基于DINO的虫害检测模型在田间复杂背景下多尺度的复杂虫害检测任务中具有强大的泛化能力和实用价值。

关键词：目标检测模型 Transformer 虫害深度学习

结合注意力机制的双流卷积自编码高光谱解混方法

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激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 417-425页

作者：苏晓通郭宝峰尤靖云吴文豪许张弛杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

针对基于卷积自编码进行空-谱联合的高光谱解混方法中,过度引入像元光谱之间的空间相关性导致丰度过于平滑的现象,提出一种结合注意力机制的双流卷积自编码高光谱解混方法(DSCU-Net)。首先,利用双流卷积网络分别提取高光谱图像的空间特... 详细信息

针对基于卷积自编码进行空-谱联合的高光谱解混方法中,过度引入像元光谱之间的空间相关性导致丰度过于平滑的现象,提出一种结合注意力机制的双流卷积自编码高光谱解混方法(DSCU-Net)。首先,利用双流卷积网络分别提取高光谱图像的空间特征和光谱特征;其次,为了确保空间特征和光谱特征之间的平衡性,引入通道注意力机制对提取到的空间特征进行重加权,并对光谱特征和重加权后的空间特征进行融合;最后,使用融合后的特征进行高光谱图像重构,并将重构结果送入解混网络的主干网络中进行光谱解混。通过最小化两次重构误差进行解混网络的训练。为了验证所提方法的性能,在两个真实数据集上进行实验,并对复杂场景下算法的性能表现进行分析。结果表明,DSCU-Net能够有效减少过度引入空间相关性造成丰度过于平滑的现象,具有更好的解混性能。

关键词：遥感高光谱解混卷积自编码器通道注意力机制双流结构

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基于混合编码的皮肤病变图像分割

传感技术学报 2024年第3期37卷 476-483页

作者：彭静马玉良席旭刚杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

皮肤镜图像中的皮肤病变分割是计算机辅助诊断皮肤癌的关键。现有的卷积神经网络(CNNs)通常由于卷积操作的固有限制而忽视全局上下文信息。因此,提出了一种具有Transformer和CNN优点的混合编码器的皮损分割网络。首先,使用极坐标变换对... 详细信息

皮肤镜图像中的皮肤病变分割是计算机辅助诊断皮肤癌的关键。现有的卷积神经网络(CNNs)通常由于卷积操作的固有限制而忽视全局上下文信息。因此,提出了一种具有Transformer和CNN优点的混合编码器的皮损分割网络。首先,使用极坐标变换对原始图像进行预处理。接着利用CNN对不同尺度特征进行预提取,并将其作为Transformer编码器的输入序列,实现对序列数据的全局上下文建模,更好地捕获特征之间的长程依赖关系。最后,在解码器中加入了多级特征融合模块和注意力机制,解码不同尺度和编码块内的分层语义特征。提出的HET-Net网络在ISIC 2018数据集上JSI、DSC和ACC值分别达到了85.09%、91.43%和96.90%,在ISIC 2016+PH2数据集上分别达到了87.44%、93.02%和95.68%。与其他模型相比,所提模型取得了显著的结果,验证了模型的有效性。

关键词：皮损分割 Transformer 混合编码多级特征级联融合

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射频消融针热损伤区域研究和分析

中国生物医学工程学报 2024年第2期43卷 252-256页

作者：余厉阳陈瑶英陶家炜饶鑫杨勇杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

针对射频消融针消融过程中热损伤区域控制偏离预期以及肿瘤消融不彻底的问题,利用COMSOL仿真软件,研究不同属性的电极材料、冷却循环水、电极结构射频消融针对组织消融效果的影响。研究结果表明,高电导率和热导率材料的消融针,升温更快... 详细信息

针对射频消融针消融过程中热损伤区域控制偏离预期以及肿瘤消融不彻底的问题,利用COMSOL仿真软件,研究不同属性的电极材料、冷却循环水、电极结构射频消融针对组织消融效果的影响。研究结果表明,高电导率和热导率材料的消融针,升温更快,可以更加有效的加热组织;靠近针尖的位置,温升由焦耳热决定,而远离针尖位置处的温升,主要由热传导决定;消融针中的冷却循环水,不会改变焦耳热和热传导,但会控制消融针表面温度,降低表面组织吸附量,让组织温升更均匀,从而扩大消融区域;多级针和单极针比,相当于有多个单极针加热源;多个加热源形成的消融区域随时间增大,在组织中相互重叠,可以形成更接近肿瘤形状的消融区域;消融针的弯曲程度趋近180°时,会导致消融区域横向直径增加。

关键词：射频消融电极材料水冷循环针多级针

通道阻塞与噪声对多室神经元响应状态影响的内在机理

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物理学报 2024年

作者：陈宇威房涛范影乐佘青山杭州电子科技大学自动化学院

多室神经元的精细结构能够同时捕捉时空特性，具有丰富的响应和内在机理。本研究基于Pinsky-Rinzel两室神经元模型，提出多室神经元通道阻塞与噪声对神经元响应状态影响的分析方法。首先，Ca2+离子浓度影响神经递质释放的概率，对多室... 详细信息

多室神经元的精细结构能够同时捕捉时空特性，具有丰富的响应和内在机理。本研究基于Pinsky-Rinzel两室神经元模型，提出多室神经元通道阻塞与噪声对神经元响应状态影响的分析方法。首先，Ca2+离子浓度影响神经递质释放的概率，对多室神经元的节律性放电具有关键作用，因此特别引入Ca2+离子通道阻塞，构建带离子通道阻塞的多室神经元模型。其次推导跃迁矩阵等核心参数构建Pinsky-Rinzel神经元Conductance噪声模型，并与subunit噪声模型对比。最终，通过单参数Hopf分岔解释各个离子通道阻塞下的动力学过程；双参数分岔显示K+离子的Hopf节点随输入电流呈近似线性递增关系，而Na+离子则近似为线性下降和指数上升两阶段；通过变异系数等指标发现K+适度阻塞促进放电，Na+阻塞抑制放电，Ca2+阻塞总体上促进放电的特性。另外，在低于阈值信号刺激时，两种噪声模型均产生随机共振，Conductance模型表现出更强的编码能力。本研究揭示了离子通道阻塞与噪声在神经信号传递中的复杂机制，为研究神经信息编码提供新的视角和工具。

关键词： Pinsky-Rinzel神经元通道噪声通道阻塞 Hopf分岔分析

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基于特征增强的海面强干扰目标检测

激光与光电子学进展 2024年

作者：龙翔陈华杰吴浩宇余迪杭州电子科技大学自动化学院

针对海上搜救行动中海面目标检测任务所面临的高动态背景干扰、多尺度目标检测、小目标特征信息易丢失等问题，本研究基于特征增强、自适应特征融合的思想，以YOLOv8网络为基线模型，提出了一种改进的TS-YOLOv8网络：首先，基于Transfor... 详细信息

针对海上搜救行动中海面目标检测任务所面临的高动态背景干扰、多尺度目标检测、小目标特征信息易丢失等问题，本研究基于特征增强、自适应特征融合的思想，以YOLOv8网络为基线模型，提出了一种改进的TS-YOLOv8网络：首先，基于Transformer中的查询机制设计了TFF(Transformer-based Feature Fusion,TFF)模块，通过不同尺度特征之间的深度信息交互，对各特征层实现特征增强，然后再利用可学习参数对各层特征进行自适应特征融合。其次，引入了几乎无参数的Shuffle Attention注意力机制，在保持网络轻量化的同时捕捉到更多复杂的特征信息。在AFO数据集上，通过与多种主流检测算法的对比实验以及多组消融实验，本方法的m AP50达到了95.14%，相较于基线模型提升了5.6%,m AP95提升了7.38%，检测速度达到了110帧/s。在SeaDronesSee数据集上，通过多组消融实验，本方法的m AP50达到了91.34%，相较于基线模型提升了4.47%,m AP95提升了5.92%，检测速度达到了106帧/s。这些结果充分满足了海上搜救任务的苛刻要求。

关键词：特征融合特征增强目标检测海上搜救

基于自适应事件触发的半马尔科夫跳变系统的有限时间L-L控制

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控制理论与应用 2024年

作者：徐文灏石厅杭州电子科技大学自动化学院

本文使用马尔科夫过程的变体半马尔科夫过程建立了连续时间半马尔科夫跳变系统,并针对该系统研究了有限时间L2-L∞控制问题.首先,为了处理网络带宽有限的问题,在传感器通道中引入一种自适应事件触发机制,用以降低系统中的数据传输频率,... 详细信息

本文使用马尔科夫过程的变体半马尔科夫过程建立了连续时间半马尔科夫跳变系统,并针对该系统研究了有限时间L2-L∞控制问题.首先,为了处理网络带宽有限的问题,在传感器通道中引入一种自适应事件触发机制,用以降低系统中的数据传输频率,从而降低通信负担.其次,考虑系统模态不可测的情况,以一定概率对其进行估计,进而研究了异步控制问题.最后,考虑了外部干扰,并引入了L2-L∞性能指标,研究了有限时间控制问题.本文的设计目标是在确保闭环系统有限时间稳定和满足一定性能指标的同时,降低系统中的通信负担.基于Lyapunov理论,得到状态反馈控制的设计算法.最后用RLC电路作为实例来验证算法的有效性和可用性.

关键词：马尔科夫过程半马尔科夫跳变系统有限时间控制自适应事件触发异步控制闭环系统状态反馈