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基于偏振成像的青椒新鲜度无损检测方法研究

南京农业大学学报 2025年

作者：郑硕黄敏朱启兵江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

[目的] 本研究提出了基于偏振成像技术的青椒新鲜度快速无损检测方法，旨在改善普通RGB成像技术受复杂光照干扰导致的分类准确率偏低的问题。[方法]以青椒品种‘瑞宝薄脆800’为样品，利用分焦平面偏振相机同步获取青椒在4个偏振方向（... 详细信息

[目的] 本研究提出了基于偏振成像技术的青椒新鲜度快速无损检测方法，旨在改善普通RGB成像技术受复杂光照干扰导致的分类准确率偏低的问题。[方法]以青椒品种‘瑞宝薄脆800’为样品，利用分焦平面偏振相机同步获取青椒在4个偏振方向（0°、45°、90°和135°）下的偏振图像；基于K-means聚类和主成分分析对失重率、转红指数和感官评分3个指标进行分析，获得样本的新鲜度等级标签，并由此对图像数据集进行标签划分；构建了两种基于图像灰度共生矩阵的机器学习分类模型和多种轻量级神经网络分类模型。[结果]相比于普通的RGB图像，偏振图像能够有效减少光照反射的干扰，准确捕捉青椒新鲜度变化过程中的纹理和颜色变化；基于偏振图像的分类模型在新鲜度分类中表现出更高的准确性（分类精度由基于RGB图像的不足80%提高到大于95%），特别是MobileNet V2模型，在偏振图像上的分类准确率达到了98.98%。[结论]偏振成像技术在复杂光线环境下能提供比普通RGB成像更准确的色彩和细节信息，显著提升图像质量，本研究展现了偏振成像技术与深度学习的结合在青椒新鲜度检测任务中的优越性能，为青椒新鲜度的快速无损检测提供了一个可行的方案。

关键词：偏振成像青椒新鲜度深度学习无损检测

基于国际通信卫星组织11参数的GEO卫星轨道快速拟合和预报

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大地测量与地球动力学 2025年

作者：张政浩黄勇杨鹏贾小林长安大学地质工程与测绘学院中国科学院上海天文台地理信息工程国家重点实验室中国科学院大学上海市空间导航与定位技术重点实验室西安测绘研究所

对国际通信卫星组织（Intelsat）发布的利用11参数计算地球同步轨道（geostationary orbit,GEO）的算法进行了拓展应用，针对4颗GEO卫星开展轨道的快速拟合与预报工作。首先对11参数的反算求解进行算法说明，然后仿真GEO卫星的动力学外... 详细信息

对国际通信卫星组织（Intelsat）发布的利用11参数计算地球同步轨道（geostationary orbit,GEO）的算法进行了拓展应用，针对4颗GEO卫星开展轨道的快速拟合与预报工作。首先对11参数的反算求解进行算法说明，然后仿真GEO卫星的动力学外推轨道和导航卫星的漏信号数据，最后对不同拟合时长和预报时长的轨道进行精度检验。结果表明，拟合6 h数据时，计算时长小于0.9 s，拟合轨道精度优于100 m；利用不同拟合数据时长的反算参数进行轨道预报时，随着拟合时间的增加，预报轨道精度呈现先上升后下降的变化趋势，拟合时长为2 d时整体预报的轨道精度最高，预报1 d的轨道精度优于1 200 m。

关键词：国际通信卫星组织地球同步轨道轨道拟合轨道预报

融合时空重构单元和Transformer的雷达回波外推算法

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：方巍王淏西南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学软件学院中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室中国气象局武汉暴雨研究所中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室

针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合Transformer和时空重构单元(SRU)的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离... 详细信息

针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合Transformer和时空重构单元(SRU)的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离、变换和重构的策略来提取雷达图像精细化时空特征;其次,在编码器和解码器之间引入Transformer的变体架构模型Poolformer,用全局平均池化操作代替自注意力机制,帮助模型对高度动态变化的雷达序列进行建模;最后,在江苏省气象雷达数据集和上海市气象雷达数据集上训练和测试,与目前主流的深度学习模型进行对比。在2 h外推任务中,CSI、FAR、MSE和SSIM 4个指标均取得最优值,在江苏数据集上CSI提升了0.020,上海数据集上CSI提升了0.048。实验结果表明:SRU-Former能够有效提升模型的预报准确率,外推后期对强回波区域的捕捉更加精确,细节纹理更加丰富清晰。

关键词：深度学习雷达回波外推 Transformer 时空重构单元全局平均池化

无人机在线评论下基于自信行为的概率语言群体共识

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王亚婷张超李德玉李文涛山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室西南大学人工智能学院

本文针对无人机选购的决策场景，提出了一种基于在线评论驱动的智能决策支持算法。首先，本文运用情感分析工具对获取到的无人机在线评论数据进行分析，并将其转换为概率语言术语集，以更好整合这些数据。其次，本文通过Full Consistenc... 详细信息

本文针对无人机选购的决策场景，提出了一种基于在线评论驱动的智能决策支持算法。首先，本文运用情感分析工具对获取到的无人机在线评论数据进行分析，并将其转换为概率语言术语集，以更好整合这些数据。其次，本文通过Full Consistency Method(FUCOM)计算决策者权重，利用属性的词频计算属性权重。接着，依据欧式距离与曼哈顿距离相结合的谱聚类方法对决策者进行聚类。然后，本文将共识达成过程和决策者行为结合，引入了一种考虑决策者自信行为的共识达成模型。此外，本文将隶属度与后悔理论结合，接着与三支决策框架下计算的阈值进行比较，求解出最优方案。最后，本文通过无人机在线评论的实例验证所建立方法的可行性。在实践中，通过情感分析、权重计算和聚类等工具，有效解析了大量在线评论数据，为决策者提供了客观、全面的选购建议，促进了决策的准确性。

关键词：多粒度情感分析概率语言术语集群共识无人机选购决策

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地理空间智能预测研究进展与发展趋势

地球信息科学学报 2025年

作者：王培晓张恒才张岩程诗奋张彤陆锋中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院大学资源与环境学院香港中文大学太空与地球信息科学研究所武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室政务大数据应用省部共建协同创新中心

【意义】预测是地理空间人工智能（Geospatial Artificaial Intelligence, GeoAI）重要研究方向，也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键，支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾... 详细信息

【意义】预测是地理空间人工智能（Geospatial Artificaial Intelligence, GeoAI）重要研究方向，也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键，支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾了地理空间智能预测的技术发展历史，综述了基于统计学习、深度学习及生成式大模型的智能预测模型，阐述了智能预测模型中的时空依赖关系嵌入机制，解耦了时间关系建模、空间关系建模及时空关系建模等通用计算算子。【挑战与展望】本文总结归纳了智能预测模型在标注数据稀疏、可解释性缺失、泛化能力匮乏、模型压缩轻量化及模型高可靠性不足等挑战，思考并提出了地理空间智能预测技术未来4个发展趋势与研究方向：耦合多算子的可配置通用空间智能预测平台、融合多模态知识的生成式预测模型、先验指导的深度学习智能预测模型，以及地理空间智能预测模型拓展地球系统深度预测应用领域。

关键词：地理空间人工智能时空预测时空建模深度学习生成模型

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基于多特征提取的语音情感分类研究

声学技术 2025年

作者：张宇哲郭传杰靳淑雅马驰远苏煜陶智勇桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室桂林电子科技大学

情感识别是计算机对人类情感感知过程的模拟，具有重要的研究意义和应用价值。传统的语音识别系统通常使用单一的特征提取方法，但这些方法有时会丢失语音情感信号中的重要信息，导致识别错误。因此，文章基于改进的完全集成噪声自适应... 详细信息

情感识别是计算机对人类情感感知过程的模拟，具有重要的研究意义和应用价值。传统的语音识别系统通常使用单一的特征提取方法，但这些方法有时会丢失语音情感信号中的重要信息，导致识别错误。因此，文章基于改进的完全集成噪声自适应经验模式分解，提出了一种组合多特征提取方法来分类无语意情感语音信号。首先，利用基于改进的完全集成噪声自适应经验模式分解将一维情感语音信号分解得到多个内禀模式；然后，提取每个内禀模式的均值、方差、峰度、偏度、能量、中心频率、峰值幅度和排列熵等特征；最后，通过这些特征对愤怒、快乐、悲伤和无情感四种情感进行分类。研究表明，该方法在通过支持向量机8∶2的模型训练后，得到了91.44%的平均识别率，可为情感语音信号的识别工作提供重要参考。

关键词：情感语音自适应经验模态分解特征提取支持向量机

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基于广义似然比的非圆信号频谱感知方法

电子科技大学学报 2025年

作者：赖华东罗朋徐今强刘洺辛广东海洋大学电子与信息工程学院广东省南海海洋牧场智能装备重点实验室广东省计算机控制与通信教学重点实验室

传统的频谱感知方案通常假设信号为圆信号，在非圆信号的信道环境下存在一定程度的性能损失。针对这一问题，提出了一种基于非圆信号的频谱感知方法。利用非圆信号的补偿协方差不为0的特征，在广义似然比的框架下推导了检验统计量。该... 详细信息

传统的频谱感知方案通常假设信号为圆信号，在非圆信号的信道环境下存在一定程度的性能损失。针对这一问题，提出了一种基于非圆信号的频谱感知方法。利用非圆信号的补偿协方差不为0的特征，在广义似然比的框架下推导了检验统计量。该方法能够充分利用非圆信号的完整二阶统计特性，并且无需预知主用户信号的先验知识以及背景噪声功率。另外，推导了零假设下所提方法的统计矩，并基于埃奇沃斯展开（edgeworth expansion, EE）定理得到所述方法的分布函数。在此基础上，进一步建立了判决门限的表达式。仿真结果表明，与现有的频谱感知方法相比，文中所提出的方法具有明显的性能提升。

关键词：频谱感知非圆信号广义似然比埃奇沃斯展开

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脉冲分裂条件下LFM信号的提取与参数估计

雷达科学与技术 2025年

作者：惠帅宇杨柳邢世其徐伟田元荣西安电子工程研究所国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室

针对多雷达辐射源脉冲交错背景下，线性调频（Linear Frequency Modulation， LFM）信号低信噪比导致的脉冲分裂带来原始信号参数难以估计的问题，本文提出了基于深度神经网络和直方图统计的LFM信号两阶段提取与参数估计方法。首先利用... 详细信息

针对多雷达辐射源脉冲交错背景下，线性调频（Linear Frequency Modulation， LFM）信号低信噪比导致的脉冲分裂带来原始信号参数难以估计的问题，本文提出了基于深度神经网络和直方图统计的LFM信号两阶段提取与参数估计方法。首先利用双向长短时记忆网络挖掘原始脉冲流中LFM信号与非LFM信号的调制模式差异并进行分类；其次通过序列调频斜率直方图寻找LFM信号分裂脉冲序列间隐含的原始信号调频斜率信息，提取不同调频斜率的LFM信号脉冲子序列；最后在每个子序列中分别估计原始信号的参数。仿真实验结果表明，相较于传统的序列差值直方图算法和循环神经网络分选方法，本文所提方法能够更准确地提取出LFM脉冲信号，并得到较为精确的参数估计结果。

关键词：脉冲分裂信号提取双向长短时记忆网络序列调频斜率直方图参数估计

深度学习在基于信息检索的缺陷定位中的应用综述

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软件学报 2025年

作者：曹帅牛菲菲李传艺陈俊洁刘逵葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京大学软件学院天津大学智能与计算学部华为公司软件工程应用技术实验室

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研... 详细信息

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研究趋势之一.系统梳理和总结了52篇近年来将深度学习引入基于信息检索缺陷定位的工作.首先,总结该类缺陷定位的数据集和评价指标,接着从不同粒度和可迁移性分析了该类技术的定位效果,随后着重梳理了相关工作中信息编码表征方法和特征提取方法.最后总结对比分析了各领域最先进的定位方法,并展望了使用深度学习的基于信息检索的缺陷定位方法的未来发展方向.

关键词：深度学习缺陷定位信息检索特征编码代码表示