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发挥高校共青团在青年工作中的思想引领作用——以杭州电子科技大学机械工程学院为例

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时代报告 2021年第3期 76-77页

作者：程斯纳王礼君杭州电子科技大学研究生工作部

青年是国家现代化建设和社会文明发展的主力军。习近平总书记关于青年工作的思想在马克思主义青年观的基础之上,继承和发展了对青年的评价、培养以及青年工作开展等理论。高校共青团承担着青年培养的重大使命。文章以杭州电子科技大学... 详细信息

青年是国家现代化建设和社会文明发展的主力军。习近平总书记关于青年工作的思想在马克思主义青年观的基础之上,继承和发展了对青年的评价、培养以及青年工作开展等理论。高校共青团承担着青年培养的重大使命。文章以杭州电子科技大学机械工程学院基层团委为例,对高校共青团工作如何实践习近平总书记关于青年工作的重要思想进行了探索。

关键词：高校共青团青年工作五个“力”度助力成长

人工智能产业创新网络结构韧性内生因素研究——以上海为例

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科研管理 2025年

作者：杨伟李福玲张晓泉杭州电子科技大学管理学院杭州电子科技大学数据科学与智能决策实验中心杭州电子科技大学图书馆

提升创新网络的结构韧性是人工智能产业高质量发展面临的重要理论与现实问题。本文以上海人工智能产业为例，通过新闻文本挖掘构建合作创新网络，进而使用指数随机图模型揭示网络内生因素对结构韧性的影响，研究发现：上海人工智能产业... 详细信息

提升创新网络的结构韧性是人工智能产业高质量发展面临的重要理论与现实问题。本文以上海人工智能产业为例，通过新闻文本挖掘构建合作创新网络，进而使用指数随机图模型揭示网络内生因素对结构韧性的影响，研究发现：上海人工智能产业创新网络结构韧性演化可分为缓慢增长、高速增长和保持平稳三个主要阶段，网络异配性不断提高是创新网络从同配核心网络转变为韧性网络的关键；中介性结构负向影响人工智能产业创新网络结构韧性；扩张性结构总体负向影响人工智能产业创新网络结构韧性，但其中三星结构正向影响结构韧性。本研究弥补了人工智能产业创新网络韧性研究的不足，有助于深化创新网络韧性的理论认识，对丰富创新网络研究的数据来源也具有积极的启示意义。

关键词：人工智能产业创新网络结构韧性指数随机图模型

基于位串行卷积神经网络加速器的运动想象脑电信号识别系统

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电子科技大学学报 2025年

作者：程筱舒王忆文娄鸿飞丁玮然李平电子科技大学集成电路科学与工程学院(示范性微电子学院)

准确识别运动想象脑电信号是神经科学和生物医学工程领域的重要挑战。设计了基于位串行卷积神经网络加速器的脑电信号识别系统，充分利用其小体积、低能耗和高实时性的优势。从软件层面，介绍了脑电数据的预处理、特征提取及分类过程，... 详细信息

准确识别运动想象脑电信号是神经科学和生物医学工程领域的重要挑战。设计了基于位串行卷积神经网络加速器的脑电信号识别系统，充分利用其小体积、低能耗和高实时性的优势。从软件层面，介绍了脑电数据的预处理、特征提取及分类过程，并采用格拉姆角场转换将一维信号映射为二维特征图供网络处理。在硬件层面，提出了列暂存数据流和固定乘数原位串行乘法器等创新方法，成功在FPGA上实现了位串行卷积神经网络加速器的原型验证。实验表明，基于位串行LeNet-5加速器的FPGA实现对BCI竞赛IV数据集2a和2b的分类平均准确率分别达到95.68%和97.32%,kappa值分别为0.942和0.946，展现出的优异性为运动想象脑电信号识别的高效实现提供了思路。

关键词：脑机接口运动想象卷积神经网络硬件加速器格拉姆角场

数字乡村建设能促进乡村绿色发展吗?——基于浙江省县域案例的组态分析

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中国生态农业学报(中英文) 2025年

作者：徐旭初姜刚迪吴彬杭州电子科技大学法学院

数字乡村建设在实现农业农村现代化与乡村发展转型中发挥了重要作用，乡村绿色发展是乡村生态文明建设的未来方向，数字乡村建设能否促进乡村绿色发展是亟待回答的现实问题。本研究基于2020年浙江省县域数据，结合fsQCA、NCA和熵权-C... 详细信息

数字乡村建设在实现农业农村现代化与乡村发展转型中发挥了重要作用，乡村绿色发展是乡村生态文明建设的未来方向，数字乡村建设能否促进乡村绿色发展是亟待回答的现实问题。本研究基于2020年浙江省县域数据，结合fsQCA、NCA和熵权-CRITIC-TOPSIS方法，从组态视角分析了数字乡村建设与乡村绿色发展的复杂关系。结果表明: 1)所有前因条件均不单独作为产生高乡村绿色发展水平的必要条件。2)存在4类表现高乡村绿色发展水平的组态，分别为基建拉动型价值转化驱动、技术效率型生产转型驱动、数据赋能型生态治理驱动和资金拉动型价值转换驱动。3)数字乡村建设主要以数字基建为基础，以生产数字化带来的绿色技术创新与普及为现实支撑，以多主体协同参与实现生态共治为组织基础，以生态转化重塑市场价值为转型动力，实现乡村绿色发展水平提升。通过数字基建、数字生产、数字治理等方面的数字乡村建设，能够促进乡村的生产转型、生态治理和价值转化，实现乡村绿色发展水平的提升。

关键词：数字乡村建设乡村绿色发展模糊集定性比较分析(fsQCA) 必要条件分析(NCA) 熵权-CRITIC-TOPSIS法

天牛群搜索算法在机械臂时间最优轨迹规划的应用

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机械科学与技术 2025年

作者：曹梅赵建勇陈稳舟王成光杭州电子科技大学计算机学院

针对在机械臂的时间最优轨迹规划中，常见的智能优化方法存在全局搜索能力差和稳定性不佳的问题，提出了一种基于天牛群搜索算法的轨迹规划方法。该方法以笛卡尔空间中机械臂末端直线路径作为约束条件，利用3-5-3型连续多段多项式构造... 详细信息

针对在机械臂的时间最优轨迹规划中，常见的智能优化方法存在全局搜索能力差和稳定性不佳的问题，提出了一种基于天牛群搜索算法的轨迹规划方法。该方法以笛卡尔空间中机械臂末端直线路径作为约束条件，利用3-5-3型连续多段多项式构造机械臂关节空间轨迹模型，采取桥接分批优化策略降低优化复杂度，以及使用群智能优化理论和莱维飞行建立天牛群搜索算法，使轨迹运动时间达到最优。通过在实际机械臂上的实验结果表明，相比较于ISSA、PSO和CS，天牛群搜索算法的运动时间分别缩短了9.35%、8.91%和3.43%，并且在多次寻优中拥有更小的时间方差，表现出更优越的全局寻优性和稳定性。

关键词：机械臂轨迹规划天牛群搜索算法连续多段多项式桥接分批优化

ARWCGAN：一种高质量的多类别SAR图像生成方法

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西安电子科技大学学报 2025年

作者：郑洋王榕旭郭开泰梁继民西安电子科技大学电子工程学院

在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）领域，高质量的训练数据集通常十分匮乏。现有基于生成对抗网络（GANs）的SAR图像生成方法，常面临训练稳定性差、生成图像质量低的问题。为解决这些问题，提出了一种新的方法，称为注意力残差... 详细信息

在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）领域，高质量的训练数据集通常十分匮乏。现有基于生成对抗网络（GANs）的SAR图像生成方法，常面临训练稳定性差、生成图像质量低的问题。为解决这些问题，提出了一种新的方法，称为注意力残差Wasserstein条件生成对抗网络（记作ARWCGAN），旨在生成高质量的多类别SAR图像。该方法设计了注意力残差层，以提升模型对SAR图像特征的提取能力，增强生成图像的目标细节和纹理特征。同时，采用了联合梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）损失函数和分类损失函数，以改进训练稳定性并提高生成图像的多样性。在MSTAR数据集进行了生成实验，并从定性视觉检查、定量质量评估和ATR模型贡献三个方面对生成图像效果进行了评估。实验结果表明，ARWCGAN能够生成高质量的图像，显著提升了ATR模型的识别精度。

关键词：合成孔径雷达图像生成自动目标识别生成对抗网络

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重尾噪声环境下的自适应TPMBM滤波器

系统工程与电子技术 2025年

作者：李翠芸赵泽宇张双武西安电子科技大学电子工程学院

针对未知重尾噪声统计特性的目标跟踪问题，提出了基于伽马学生t分布逆威舍特（gamma student’s t-distribution inverse Wishart，GSTIW）的轨迹泊松多伯努利混合滤波（trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture filtering，TPMBM）算法。该算法利用学生t分布和逆威舍特分布对噪声和扩展目标扩展状态进行建模，并将多元多重滤波器（multivariate multiple filter，MMF）嵌入到TPMBM滤波器中以估计新息特征，自适应调整噪声自由度和尺度矩阵；并采用多窗口融合技术进一步提高MMF的自适应估计能力。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法在重尾噪声环境下具有更高的估计精度和噪声影响下的鲁棒性。

关键词：重尾噪声学生t分布扩展目标跟踪轨迹泊松多伯努利混合滤波

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多方法融合的卷积神经网络模型压缩方法

西安电子科技大学学报 2025年

作者：郭开泰李宇哲付东豪郑洋任胜寒胡海虹梁继民西安电子科技大学电子工程学院

卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高，因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而，单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架... 详细信息

卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高，因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而，单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。首先通过稀疏化训练对模型进行剪枝，减少冗余通道；随后，以原始模型作为教师网络，利用知识蒸馏方法对剪枝后的学生网络进行指导，提升压缩模型的性能；最后采用模型量化技术对压缩后的网络进一步优化以提高其适用性。利用卷积网络中的分类模型和目标检测模型对所提出方法进行测试，实验结果表明，该模型压缩框架能够有效降低模型的存储和计算需求，在多个测试模型上，模型大小缩减幅度超过90%，推理速度提升3～4倍，同时精度损失控制在2%以内。提出的多方法融合的模型压缩框架在保证卷积神经网络模型性能的同时，减少了模型大小，提升了推理速度，适用于资源受限环境中卷积神经网络的高效部署。

关键词：模型压缩卷积神经网络模型剪枝知识蒸馏模型量化

基于剪枝-蒸馏的视觉Transformer模型压缩

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西安电子科技大学学报 2025年

作者：郑洋蒋晓天付东豪郭开泰梁继民西安电子科技大学电子工程学院

现如今，视觉Transformer在计算机视觉领域的许多任务中都取得了卓越的表现，但其复杂的网络结构通常需要占用大量的存储和计算资源，因此难以在计算资源受限设备上广泛部署。为此本文提出了一种基于剪枝和蒸馏的视觉Transformer模型压... 详细信息

现如今，视觉Transformer在计算机视觉领域的许多任务中都取得了卓越的表现，但其复杂的网络结构通常需要占用大量的存储和计算资源，因此难以在计算资源受限设备上广泛部署。为此本文提出了一种基于剪枝和蒸馏的视觉Transformer模型压缩方法，旨在保证模型性能的前提下缩减模型大小。首先，通过对视觉Transformer的结构分析，确定宽度剪枝的对象为多头自注意力中的注意力头和多层感知机中隐藏层的神经元，并采用基于模型损失函数变化的参数重要性评估策略对其进行参数重要性评估。其次，通过剪枝后蒸馏策略在模型宽度维度进行裁剪并恢复剪枝后宽度子网络的精度。最后，在深度维度上，通过剪枝后蒸馏得到最终的压缩模型。所提出方法在Tiny ImageNet、CIFAR-100和CIFAR-10数据集上对视觉Transformer进行了压缩实验。其中，在Tiny ImageNet上，ViT-S模型在参数量和计算量减少30%时，精度仅降低0.3%，而ViT-B模型精度甚至提升了0.6%。实验结果表明，所提方法能够有效实现模型精度和压缩率的平衡。

关键词：模型压缩视觉Transformer 剪枝知识蒸馏