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基于汉字拆分嵌入和二部图的残损碑文识别

电子与信息学报 2024年第2期46卷 564-573页

作者：蔺广逢吴娜贺梦兰张二虎孙强西安理工大学印刷包装与数字媒体学院西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

古籍碑刻承载着丰富的历史文化信息,但是由于自然风化浸蚀和人为破坏使得碑石上的文字信息残缺不全。古碑文语义信息多样化且样例不足,使得学习行文语义补全识别残损文字变得十分困难。该文试图从字形空间语义建模解决补全残损汉字进行... 详细信息

古籍碑刻承载着丰富的历史文化信息,但是由于自然风化浸蚀和人为破坏使得碑石上的文字信息残缺不全。古碑文语义信息多样化且样例不足,使得学习行文语义补全识别残损文字变得十分困难。该文试图从字形空间语义建模解决补全残损汉字进行识别理解这一挑战性任务。该文在层级拆分嵌入(HDE)编码方法的基础上使用动态图修补嵌入(DynamicGrape),对待识别汉字的图像进行特征映射并判别是否残损。如未残损直接转化为层级拆分编码,输入二部图推理字节点到部件节点的边权重,比对字库编码识别理解;如残损需要在字库里检索可能字和部件,对汉字编码的特征维度进行选择,输入二部图推理预测可能的汉字结果。在自建的数据集以及中文自然文本(CTW)数据集中进行验证,结果表明二部图网络可以有效迁移和推理出残损文字字形信息,该文方法可以有效对残损汉字进行识别理解,为残损结构信息处理开拓出了新的思路和途径。

关键词：残损碑文碑文预测碑文识别残损文字识别二部图神经网络

一种应用于大尺寸测量系统的坐标系自动标定方法

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光子学报 2024年第3期53卷 167-179页

作者：张晓晖张嘉颖刘青李金童杨启航吕佳铭尚婷成鹏飞西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

针对现有方法在标定过程中过于繁琐的问题,提出了一种应用于大尺寸测量系统的坐标系全自动标定方法。该方法通过固定两个在测量单元局部坐标系已知坐标的测量节点作为标记靶,测量单元之间相互测量彼此的标记靶获得标记靶上的测量点在不... 详细信息

针对现有方法在标定过程中过于繁琐的问题,提出了一种应用于大尺寸测量系统的坐标系全自动标定方法。该方法通过固定两个在测量单元局部坐标系已知坐标的测量节点作为标记靶,测量单元之间相互测量彼此的标记靶获得标记靶上的测量点在不同坐标系下的坐标值,利用这些坐标值建立三维几何约束,从而自动标定不同坐标系之间的坐标转换关系。借助于精密激光定位系统平台进行实验验证,结果表明,所提方法可以实现测量单元局部坐标系之间的自动标定,降低了坐标系标定过程中的人工成本。在距离测量单元布站区域约2 m,大小为5 000 mm×5 000 mm×500 mm的测量空间中长度测量的精度在0.46 mm/m以内,测试点三维坐标测量的标准偏差在0.026 mm以内,可以满足绝大部分工业测量的需求。该方法极大的提高了系统的标定效率,有望为具有自动标定功能的大尺寸测量设备的产品化提供新的理论基础。

关键词：大尺寸测量系统自动标定标记靶几何约束工业测量

改进MOPSO在微电网优化调度中的应用研究

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太阳能学报 2024年第6期45卷 191-200页

作者：邢毓华任甜甜西安理工大学自动化与信息工程系西安710048

针对传统多目标粒子群算法(MOPSO)在求解并网模式下微电网优化调度模型时易陷入局部最优等问题,提出线性微分递减权重并引入变异策略改进MOPSO,以增强算法的寻优能力。结合系统功率平衡、各机组出力限制、储能装置等约束条件,以系统运... 详细信息

针对传统多目标粒子群算法(MOPSO)在求解并网模式下微电网优化调度模型时易陷入局部最优等问题,提出线性微分递减权重并引入变异策略改进MOPSO,以增强算法的寻优能力。结合系统功率平衡、各机组出力限制、储能装置等约束条件,以系统运维和污染治理的成本最小为目标,建立包含风力发电机、光伏、柴油发电机、微型燃气轮机和蓄电池的微电网多目标优化调度模型,采用改进前后的MOPSO对所建优化模型进行求解。结果表明该文提出的改进MOPSO有效降低了微电网运行的综合成本,合理优化了微电网的运行效益。

关键词：可再生能源微电网粒子群算法多目标优化调度

嵌入多阶泰勒微分知识的多尺度注意力循环网络深度时空序列预测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2605-2618页

作者：孙强赵珂西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了... 详细信息

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先,为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性,设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近,再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合,最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次,为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息,设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM),在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制,目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST,KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验,Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7,结构相似性指数(SSIM)提高到0.912;KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03;CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。

关键词：时空序列预测长短期记忆网络知识引导偏微分方程泰勒展开式

基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2249-2263页

作者：孙强李正何浪西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院电子工程系西安710048 西安邮电大学计算机学院西安710121

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,... 详细信息

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性。

关键词：抑郁强度人脸图像局部感知力增强全局和局部特征融合语义一致性

考虑系统频率安全稳定约束的风储联合频率响应控制策略

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电力系统保护与控制 2024年第1期52卷 73-84页

作者：刘军朱世祥柳盼攀武培东西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

为提升风-储联合运行系统的动态频率稳定性能,针对目前调频控制策略未充分发挥风电机组频率调节能力、无法适应负荷扰动过大情况以及转子转速恢复阶段存在频率二次跌落的问题,提出一种考虑系统频率安全稳定约束的风储联合频率响应控制... 详细信息

为提升风-储联合运行系统的动态频率稳定性能,针对目前调频控制策略未充分发挥风电机组频率调节能力、无法适应负荷扰动过大情况以及转子转速恢复阶段存在频率二次跌落的问题,提出一种考虑系统频率安全稳定约束的风储联合频率响应控制策略。在惯量响应阶段结合转速约束和频率指标自适应调整虚拟惯量和下垂控制系数,在转子转速恢复阶段利用负指数函数动态调整转速恢复过程中功率参考值,避免频率的二次跌落。将风电机组与储能电池结合,引入频率稳定域概念,利用储能电池扩展频率稳定域边界,进一步提升风储联合系统的抗负荷扰动能力和频率稳定性。最后对风储联合调频策略进行仿真,结果表明在不同风速和不同负荷扰动下,所提控制策略能充分发挥风电机组频率响应控制能力的同时,避免了频率二次跌落,提升了电网频率安全稳定性。

关键词：风电机组频率二次跌落频率稳定域风储联合调频

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水下无线光深度自动编码器通信性能

光学学报 2024年第12期44卷 1-10页

作者：陈丹王睿艾菲尔汤林海西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

自动编码器利用深度神经网络联合优化发射机和接收机实现端到端通信。与具有模块化结构的传统通信不同,基于深度学习的通信系统可根据不同编码方案学习最优映射空间。海洋环境中吸收、散射以及湍流效应严重影响水下无线光通信系统性能,... 详细信息

自动编码器利用深度神经网络联合优化发射机和接收机实现端到端通信。与具有模块化结构的传统通信不同,基于深度学习的通信系统可根据不同编码方案学习最优映射空间。海洋环境中吸收、散射以及湍流效应严重影响水下无线光通信系统性能,基于考虑Gamma-Gamma湍流和传输路径损耗影响的水下联合信道模型,针对自动编码器独热矢量数据传输速率有限的问题,提出一种水下自动编码器自适应传输方案,在不同海洋信道以及不同网络训练条件下根据均方误差性能约束选择最优传输矢量,实现传输速率最大化并提高通信性能。仿真结果表明自动编码器与传统通信相比可获得更优的误码率(BER)性能,且不同训练参数集合下自适应传输方案均可获得比传统独热矢量更低的BER与更高的数据速率。

关键词：水下无线光通信自动编码器自适应传输深度学习误码率

基于自适应校正技术的拼接型像素阵列一致性驱动方法研究

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西北工业大学学报 2024年第2期42卷 353-361页

作者：郭仲杰程新齐许睿明刘绥阳西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

随着拼接工艺在超大阵列CMOS图像传感器中的应用,传统的时钟树同步设计方法已不再适用于像素阵列的双侧驱动电路中,同一行像素阵列的双侧驱动面临直流穿通和坏行的严重问题。基于片上自适应校正思想提出了一种可应用于拼接型像素阵列的... 详细信息

随着拼接工艺在超大阵列CMOS图像传感器中的应用,传统的时钟树同步设计方法已不再适用于像素阵列的双侧驱动电路中,同一行像素阵列的双侧驱动面临直流穿通和坏行的严重问题。基于片上自适应校正思想提出了一种可应用于拼接型像素阵列的一致性驱动方法。该方法根据芯片工作环境的变化进行自适应实时校正,具有结构简单和可靠性高等特点。基于55 nm工艺,采用所提方法在一款12288×12288的150M像素规模、芯片面积高达77 mm×84 mm的超大阵列CMOS图像传感器中进行了实际应用和全面验证。实验结果表明:在500 MHz的主时钟、125 kHz的行时钟下,双侧行驱动的非一致性由17.5 ns减小至2 ns(一个时钟周期)以内,一致性提高了9倍以上,确保了亿级像素规模的超大面阵图像传感器的帧频达到10帧以上。

关键词： CMOS图像传感器超大阵列行驱动一致性

基于粗细量化并行与TDC混合的CMOS图像传感器列级ADC设计方法

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电子学报 2024年第2期52卷 486-499页

作者：郭仲杰苏昌勖许睿明程新齐余宁梅李晨西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

针对传统单斜式模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)和串行两步式ADC在面向大面阵CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)图像传感器读出过程中的速度瓶颈问题,本文提出了一种用于高速CMOS图像传感器的全并行ADC设计方... 详细信息

针对传统单斜式模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)和串行两步式ADC在面向大面阵CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)图像传感器读出过程中的速度瓶颈问题,本文提出了一种用于高速CMOS图像传感器的全并行ADC设计方法.该方法基于时间共享和时间压缩思想,将细量化时间提前到粗量化时间段内,解决了传统方法的时间冗余问题;同时采用插入式时间差值TDC(Time-to-Digital Converter),实现了全局低频时钟下的快速转换机制.本文基于55-nm 1P4M CMOS工艺对所提方法完成了详细电路设计和全面测试验证,在模拟电压3.3 V,数字电压1.2 V,时钟频率250 MHz,输入电压1.2~2.7 V的情况下,将行时间压缩至825 ns,ADC的微分非线性和积分非线性分别为+0.6/-0.6LSB和+1.6/-1.2LSB,信噪失真比(Signal-to-Noise-and-DistortionRatio,SNDR)为68.271 dB,有效位数(Effective Numbers Of Bits,ENOB)达到11.0489 bit,列不一致性低于0.05%.相比现有的先进ADC,本文提出的方法在保证低功耗、高精度的同时,ADC转换速率提高了87.1%以上,为高速高精度CMOS图像传感器的读出与量化提供了一定的理论支撑.

关键词： CMOS图像传感器列并行ADC 单斜式ADC 两步式全并行时间数字转换器