检索结果-南通市图书馆

科教导刊 2015年第5期 42-43页

作者：赵瑛郑臻荣刘玉玲高士明浙江大学光电信息工程学系浙江杭州310027

近年来,各大高校都已开始在暑期举办针对大三学生的夏令营。而且,整个趋势正从高校的个别院系向大多数学院发展。本文对浙江大学光电工程学系夏令营活动作了一次调研。

关键词：招生宣传夏令营生源

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聚苯基甲基硅氧烷分子量-折射率模型研究

化工学报 2024年第1期75卷 190-196页

作者：钟东霖介素云杜淼潘鹏举单国荣化学工程联合国家重点实验室浙江大学化学工程与生物工程学院浙江杭州310058 浙江大学衢州研究院浙江衢州324000 浙江大学高分子科学与工程学系浙江杭州310058

聚硅氧烷是应用广泛的一种特种有机硅材料,折射率是衡量聚硅氧烷性能的重要指标。应用基团贡献法建立了适用于聚苯基甲基硅氧烷体系的分子量-折射率模型,结合自由体积理论对模型进行了修正。修正后的模型能够根据分子量和温度有效地预... 详细信息

聚硅氧烷是应用广泛的一种特种有机硅材料,折射率是衡量聚硅氧烷性能的重要指标。应用基团贡献法建立了适用于聚苯基甲基硅氧烷体系的分子量-折射率模型,结合自由体积理论对模型进行了修正。修正后的模型能够根据分子量和温度有效地预测聚苯基甲基硅氧烷的折射率,相对误差在±0.2%范围内。根据修正后的模型阐述了分子量、温度对折射率的影响:折射率随着分子量的增大而升高,最终趋于一定值;折射率随着温度的升高明显下降。研究结果可为高折射率聚硅氧烷的设计与合成提供参考。

关键词：基团贡献折射率模型聚苯基甲基硅氧烷分子量

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多模态交叉解耦的少样本学习方法

国防科技大学学报 2024年第1期46卷 12-21页

作者：冀中王思迪于云龙天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个... 详细信息

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。

关键词：少样本学习多模态学习特征解耦属性

基于统计信道状态信息的智能反射面辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1986-1995页

作者：徐勇军徐娟田秦语黄崇文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江大学信息与电子工程学院杭州310007

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、... 详细信息

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、反射节点的能量中断约束和吞吐量中断约束、反射系数约束、RIS相移约束和信息传输时间约束,建立了系统加权和吞吐量最大化的鲁棒资源分配模型;利用伯恩斯坦不等式、交替优化和半正定松弛方法,将原非凸问题转换成凸优化问题求解,并提出一种基于迭代的鲁棒吞吐量最大化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒资源分配算法和无RIS资源分配算法相比,所提算法具有更强的鲁棒性和更高的吞吐量。

关键词：反向散射通信智能反射面鲁棒资源分配信道不确定性

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内窥环境下多光谱血氧饱和度检测

光学学报 2024年第2期44卷 246-253页

作者：章昶威邹鸿博齐伟明朱文武王立强袁波浙江大学光电信息科学与工程学院浙江杭州310027 浙江省医疗器械审评中心浙江杭州310009 之江实验室类人感知研究中心浙江杭州311100

采用蒙特卡罗模拟技术对血管组织在可见光波段的多光谱成像进行建模仿真,通过分析不同血氧饱和度下血液后向散射功率的绝对值、相对值、绝对差值和对比度,并考虑可能的干扰因素,优选出适合内窥环境下使用的450 nm、525 nm、630 nm和660 ... 详细信息

采用蒙特卡罗模拟技术对血管组织在可见光波段的多光谱成像进行建模仿真,通过分析不同血氧饱和度下血液后向散射功率的绝对值、相对值、绝对差值和对比度,并考虑可能的干扰因素,优选出适合内窥环境下使用的450 nm、525 nm、630 nm和660 nm 4个成像波段。基于4个优选的成像波段展开了血氧饱和度检测的实验验证。在血管仿体组织上的实验结果表明,在95%的置信水平下,血氧饱和度的检测偏差为1.24%。研究结果验证了利用四波段进行内窥组织血氧饱和度检测的可行性。

关键词：医用光学多光谱成像内窥镜血氧饱和度蒙特卡罗仿真

基于模糊模式识别和敏感场优化的ECT图像重建

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光学学报 2024年第9期44卷 62-74页

作者：黄国兴李超吴振华王静文袁韬雅卢为党浙江工业大学信息工程学院哈尔滨工业大学信息科学与工程学院

提出了一种基于模糊模式识别和敏感场优化的电容层析成像（ECT）图像重建方法，以提高重建的精度与质量。首先，提出了一种基于模糊模式的ECT流型识别方法，通过流型识别，选择与输入信号所属相对应的变化敏感场，完成敏感场的优化；然... 详细信息

提出了一种基于模糊模式识别和敏感场优化的电容层析成像（ECT）图像重建方法，以提高重建的精度与质量。首先，提出了一种基于模糊模式的ECT流型识别方法，通过流型识别，选择与输入信号所属相对应的变化敏感场，完成敏感场的优化；然后，提出了一种基于特征提取的敏感场扩充方法，从输入信号中提取特征信息进行数据融合，并通过零填充和随机重组将优化后的敏感场扩展为新的敏感场分布矩阵，进一步优化敏感场；最后，提出一种稀疏图像重建方法，通过构造综合观测方程，求解介电常数分布矢量，并进行图像重建。通过COMSOL软件对ECT系统进行三维仿真建模，仿真实验结果表明，本文方法在图像误差、相关系数等成像指标上优于现有方法，具有更好的成像效果。

关键词：成像系统电容层析成像模糊模式识别灵敏度场优化流型识别图像重建

结合优势结构和最小目标Q值的深度强化学习导航算法

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 716-728页

作者：朱威洪力栋施海东何德峰浙江工业大学信息工程学院浙江杭州312000

针对现有基于策略梯度的深度强化学习方法应用于办公室、走廊等室内复杂场景下的机器人导航时,存在训练时间长、学习效率低的问题,本文提出了一种结合优势结构和最小化目标Q值的深度强化学习导航算法.该算法将优势结构引入到基于策略梯... 详细信息

针对现有基于策略梯度的深度强化学习方法应用于办公室、走廊等室内复杂场景下的机器人导航时,存在训练时间长、学习效率低的问题,本文提出了一种结合优势结构和最小化目标Q值的深度强化学习导航算法.该算法将优势结构引入到基于策略梯度的深度强化学习算法中,以区分同一状态价值下的动作差异,提升学习效率,并且在多目标导航场景中,对状态价值进行单独估计,利用地图信息提供更准确的价值判断.同时,针对离散控制中缓解目标Q值过估计方法在强化学习主流的Actor-Critic框架下难以奏效,设计了基于高斯平滑的最小目标Q值方法,以减小过估计对训练的影响.实验结果表明本文算法能够有效加快学习速率,在单目标、多目标连续导航训练过程中,收敛速度上都优于柔性演员评论家算法(SAC),双延迟深度策略性梯度算法(TD3),深度确定性策略梯度算法(DDPG),并使移动机器人有效远离障碍物,训练得到的导航模型具备较好的泛化能力.

关键词：强化学习移动机器人导航优势结构最小化目标Q值

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约束非线性系统理想点多目标安全预测控制

控制理论与应用 2024年第2期41卷 355-363页

作者：何德峰操佩颐岑江晖浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

考虑具有状态和控制约束的仿射非线性系统多目标安全控制问题,本文提出一种保证安全和稳定的多目标安全模型预测控制(MOSMPC)策略.首先通过理想点逼近方法解决多个控制目标的冲突问题.其次,利用控制李雅普诺夫障碍函数(CLBF)参数化局部... 详细信息

考虑具有状态和控制约束的仿射非线性系统多目标安全控制问题,本文提出一种保证安全和稳定的多目标安全模型预测控制(MOSMPC)策略.首先通过理想点逼近方法解决多个控制目标的冲突问题.其次,利用控制李雅普诺夫障碍函数(CLBF)参数化局部控制律,并确定系统不安全域.在此基础上,构造非线性系统的参数化双模控制器,减少在线求解模型预测控制(MPC)优化问题的计算量.进一步,应用双模控制原理和CLBF约束,建立MOSMPC策略的递推可行性和闭环系统的渐近稳定性,并保证闭环系统状态避开不安全域.最后,以加热系统的多目标控制为例,验证了本文策略的有效性.

关键词：非线性系统模型预测控制多目标控制安全控制稳定性

两方零和马尔科夫博弈策略梯度算法及收敛性分析

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浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 480-491页

作者：王卓李永强冯宇冯远静浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310000

为了解决基于策略的强化学习方法在两方零和马尔科夫博弈中学习效率低下的问题,提出同时更新双方玩家策略的近似纳什均衡策略优化算法.将两方零和马尔科夫博弈问题描述为最大最小优化问题,针对参数化策略,给出马尔科夫博弈的策略梯度定... 详细信息

为了解决基于策略的强化学习方法在两方零和马尔科夫博弈中学习效率低下的问题,提出同时更新双方玩家策略的近似纳什均衡策略优化算法.将两方零和马尔科夫博弈问题描述为最大最小优化问题,针对参数化策略,给出马尔科夫博弈的策略梯度定理,并通过近似随机策略梯度的推导,为算法实施提供可行性基础.通过比较分析不同的最大最小问题梯度更新方法,发现额外梯度相较于其他方法具有更好的收敛性能.基于这一发现,提出基于额外梯度的近似纳什均衡策略优化算法,并给出算法的收敛性证明.在Oshi-Zumo游戏上,使用表格式softmax参数化策略以及神经网络作为参数化策略,验证不同游戏规模场景下算法的有效性.通过对比实验,验证算法相对于其他方法的收敛性和优越性.

关键词：两方零和马尔科夫博弈强化学习策略优化额外梯度纳什均衡神经网络

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柔性电子器件:想见未来生活方式

高分子通报 2024年第1期37卷 1-11页

作者：吴小玲杜淼李水兴陈红征浙江大学高分子科学与工程学系杭州310027 浙江大学杭州国际科创中心杭州311200

近年来,由于柔性电子器件能耐受折叠、弯曲、压缩、拉伸的特点,使其在能源转化、穿戴设备、健康医疗、信息显示等领域具有广阔的应用前景。在可预见的未来生活方式中,电子器件的柔性化是大势所趋。文章简要介绍了柔性电子器件及其发展历... 详细信息

近年来,由于柔性电子器件能耐受折叠、弯曲、压缩、拉伸的特点,使其在能源转化、穿戴设备、健康医疗、信息显示等领域具有广阔的应用前景。在可预见的未来生活方式中,电子器件的柔性化是大势所趋。文章简要介绍了柔性电子器件及其发展历程,重点阐述了柔性电池、柔性发电机、柔性传感器和柔性显示四个方面的发展概况,然后分析了柔性电子器件的制备策略与挑战,最后针对应用需求并结合已有研究成果展望该领域的未来研究方向。

关键词：柔性电子器件早期认识和探索应用需求制备策略