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基于TT-Tucker分解的无预训练LC卷积神经网络压缩方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第7期52卷 29-38页

作者：刘微容张志强张宁孟家豪张敏刘婕兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

张量训练(TT)分解和Tucker分解是两种有效的卷积神经网络压缩方法。然而,TT和Tucker分解分别面临空间结构信息丢失与计算复杂度高等问题。为解决上述问题,文中考虑了网络结构的信息保留率和资源占用情况,采用学习-压缩(LC)算法的约束型... 详细信息

张量训练(TT)分解和Tucker分解是两种有效的卷积神经网络压缩方法。然而,TT和Tucker分解分别面临空间结构信息丢失与计算复杂度高等问题。为解决上述问题,文中考虑了网络结构的信息保留率和资源占用情况,采用学习-压缩(LC)算法的约束型压缩框架,提出了一种基于TT-Tucker分解的无预训练LC卷积神经网络压缩方法(TTLC)。TT-LC方法包括学习步骤和压缩步骤两个部分。学习步骤不需要预训练过程,采用了指数循环学习率方法以提高训练准确率。而在压缩步骤,文中根据TT和Tucker分解的优点以及贝叶斯规则选取全局最优秩的特性,运用经验变分贝叶斯矩阵分解(EVBMF)和贝叶斯优化(BayesOpt)选出合理的秩以指导张量分解,采用TT-LC方法压缩训练后的模型。TT-LC方法既降低了空间结构信息丢失率和计算复杂度,又解决了张量的秩选取不合理导致模型准确率显著下降的问题,可实现模型的双重贝叶斯选秩和双重压缩,获得最优的压缩模型。最后,采用ResNets和VGG网络在CIFAR10与CIFAR100数据集上进行实验。结果表明:对于ResNet32网络,相比于基准方法,文中方法在准确率为92.22%的情况下,获得了69.6%的参数量压缩率和66.7%的浮点计算量压缩率。

关键词：卷积神经网络网络压缩张量分解贝叶斯优化约束型压缩

计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型以及最优检修策略

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电力系统保护与控制 2024年第12期52卷 154-166页

作者：陈伟孙存育裴婷婷李明兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

针对现有光伏发电系统维修策略研究中通常仅考虑劣化状态导致维修决策不合理等问题,提出了一种计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型及最优检修策略。首先,以离散状态下的Markov过程为基础,将随机故障对维修策略的影响引... 详细信息

针对现有光伏发电系统维修策略研究中通常仅考虑劣化状态导致维修决策不合理等问题,提出了一种计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型及最优检修策略。首先,以离散状态下的Markov过程为基础,将随机故障对维修策略的影响引入到光伏发电系统视情维修建模中,建立光伏发电系统计及劣化状态和随机故障状态的视情维修模型,定期检测光伏发电系统的状态。当系统状态超过预防性维修阈值时进行不完全维修;出现随机故障时进行最小维修;达到故障状态时进行更换。然后,以光伏发电系统长期稳定运行的最小总成本率为目标,采用一种改进的黏菌优化算法求取光伏发电系统最佳检测周期和预防性维修阈值。最后,以某光伏发电系统为例,通过对模型参数的灵敏度分析和传统不考虑随机故障维修模型的对比研究,验证了所提模型及策略的有效性和可行性。

关键词：光伏发电系统视情维修 Markov过程随机故障预防性维修阈值

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基于 SPA-PSO-BP 的花生高光谱图像分类方法研究

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激光技术 2024年第4期48卷 556-564页

作者：杨洋徐熙平薛航张宁张越索科长春理工大学光电工程学院长春130022 北华大学电子与信息工程学院吉林132021

为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,... 详细信息

为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,并进行了背景分割和光谱信息的提取,去除受噪声和杂散光影响大的波段后,运用Savitzky-Golay卷积平滑对400 nm~900 nm范围的波长进行预处理;采用SPA降维及均方根误差值选择了25个特征波长,同时利用PSO-BP神经网络的初始权重和阈值,构建PSO-BP模型作为分类器进行了实验,取得了测试集识别准确率为98.7%、kappa系数为0.98及遗漏误差为3的数据。结果表明,相较4个对比方法构建的分类模型,该模型的准确率分别提高了2.1%、8.6%、3.9%和4.3%。该方法在基于高光谱成像的花生品种分类技术中具有很好的应用前景,为花生品种的高精度、快速无损分类提供了新思路。

关键词：光谱学图像分类连续投影算法粒子群算法后向传播神经网络花生

基于FSSA-ELM的模拟电路故障诊断方法

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半导体技术 2024年第1期49卷 77-84页

作者：陈晓娟刘禹盟曲畅张昭华长春理工大学电子信息工程学院长春130022

在大规模电路中,模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电... 详细信息

在大规模电路中,模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取,通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合,对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优,将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明,FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了891 s,单故障诊断准确率可达972%,比SSA-ELM和ELM分别提高了19%和28%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了04%和10%。该故障诊断方法准确率高、耗时短,具有较强的模拟电路故障检测能力。

关键词：模拟电路故障诊断分数维度麻雀搜索算法(SSA) 极限学习机(ELM)

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基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法

计算机集成制造系统 2024年第9期30卷 3183-3198页

作者：毛伊敏郭斌斌易见兵陈志刚江西理工大学信息工程学院中南大学计算机学院

针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在子集分布偏差大，并行效率低以及过滤非支持向量不准确等问题，提出了基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM)。该算法首先提出基于相对熵的数据划分策略(DPRE),平衡当前子集和原始... 详细信息

针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在子集分布偏差大，并行效率低以及过滤非支持向量不准确等问题，提出了基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM)。该算法首先提出基于相对熵的数据划分策略(DPRE),平衡当前子集和原始数据集的相对熵，划分样本到适合的子集，降低子集分布偏差；然后提出基于余弦相似度的冗余层级检测策略(CS-RLDS),计算相邻层局部SVM之间法向量的余弦相似度，比较设定的阈值与相似度，识别并停止冗余层级，提高了并行效率；最后提出非支持向量过滤策略(NSVF),结合样本到多个局部支持向量模型决策边界的距离，计算支持向量相似度来识别非支持向量，解决了过滤非支持向量不准确的问题。实验表明，RC-PSVM算法的分类效果更佳，且在大数据下的运行效率更高。

关键词：大数据 MapReduce框架并行支持向量机相对熵余弦相似度

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融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 286-298页

作者：王子恺黄学雨朱东林闫少强李权郭伟江西理工大学信息工程学院赣州341000 江西理工大学软件工程学院南昌330013 火箭军工程大学作战保障学院西安710025

为改善麻雀搜索算法(SSA)初始化阶段种群分布不充分,寻优过程中容易受到局部最优解干扰的不足,提出融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法(HSSA)。使用Piecewise map初始化种群,提高种群的分散程度;使用排序配对学习与竞争学习策略分别... 详细信息

为改善麻雀搜索算法(SSA)初始化阶段种群分布不充分,寻优过程中容易受到局部最优解干扰的不足,提出融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法(HSSA)。使用Piecewise map初始化种群,提高种群的分散程度;使用排序配对学习与竞争学习策略分别更新跟随者和警戒者,确保各代的最优解信息能够引导下一代的位置更新;自适应的警戒者数量使得警戒者作用被强调,提供灵活的应变机制;根据不同阶段的寻优特点制定多策略边界处理机制,保留住种群数量的同时,为超出边界的个体提供更加合理的搜索位置。经过12个基准函数的仿真实验,并借助消融实验、Wilcoxon秩和检验等证明了HSSA在收敛速度上的稳定性和寻优的高效性。

关键词：麻雀搜索算法 Piecewise map 排序配对学习竞争学习多策略边界处理

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光动力治疗内窥镜研究进展综述

激光杂志 2024年

作者：陈冲李永亮冯海龙李佳航长春理工大学光电工程学院

光动力治疗内窥镜是医用内窥镜系统结合光动力治疗技术、进行腔内光动力治疗的关键设备，系统可过活检通道将治疗激光束传输到靶向目标肿瘤位置，实现术中实时监测和治疗、高光动力治疗的精准度和安全性。本文从可视化光动力治疗内窥镜... 详细信息

光动力治疗内窥镜是医用内窥镜系统结合光动力治疗技术、进行腔内光动力治疗的关键设备，系统可过活检通道将治疗激光束传输到靶向目标肿瘤位置，实现术中实时监测和治疗、高光动力治疗的精准度和安全性。本文从可视化光动力治疗内窥镜、同轴光动力治疗内窥镜和光动力诊疗内窥镜三个方向上对光动力治疗原理和医用内窥镜的研究进展进行了阐述和分析，并展望了光动力治疗内窥镜的研究前景。

关键词：光动力治疗医用内窥镜肿瘤治疗

基于改进型Blinn遮蔽函数的目标材料表面可见光偏振反射研究

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中国光学(中英文) 2024年第05期 1162-1174页

作者：刘承麟战俊彤张肃王超付强李英超段锦姜会林长春理工大学吉林省空间光电技术重点实验室空间光电技术国家与地方联合工程研究中心长春理工大学光电工程学院长春理工大学电信学院

为了研究典型目标材料表面的可见光偏振反射特性，本文针对传统“V”型表面结构缺陷，引入改进Blinn型阴影遮蔽函数，综合考虑镜面反射、漫反射和体散射的影响，建立了典型目标材料表面偏振六参量双向反射分布函数模型。对不同材料（聚... 详细信息

为了研究典型目标材料表面的可见光偏振反射特性，本文针对传统“V”型表面结构缺陷，引入改进Blinn型阴影遮蔽函数，综合考虑镜面反射、漫反射和体散射的影响，建立了典型目标材料表面偏振六参量双向反射分布函数模型。对不同材料（聚丙烯塑料板、99氧化铝陶瓷板、铁板、绿漆铝板）目标样板进行可见光600 nm波段的偏振特性测试实验，并采用遗传算法进行参数反演。实验与仿真结果表明：与传统“V”型遮蔽模型相比，在入射角为50°，相对方位角为180°，0°～60°观测角对目标材料表面偏振特性的影响中，聚丙烯塑料板模型精度提升最大，RMSE百分比提升了70.61%；在入射角为50°，观测角为50°，DoLP随90°～270°相对方位角变化的过程中，与另两种参考模型相比，本模型精度至少提升了24.73%，线偏振度最小均方根误差值仅为1.29%。对于本文使用材料而言，偏振特性取决于其复折射率的值，当入射角确定，观测角为0°～60°，相对方位角在0°～360°内时，n/k的比值越大，线偏振度峰值越大。在可见光波段，波长对线偏振度的影响不大。

关键词：偏振特性材料表面可见光波段遮蔽函数偏振双向反射分布函数

来源：博看期刊

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一种改进的两反望远镜装调方法

激光杂志 2024年

作者：王浩张磊长春理工大学光电工程学院

两反望远镜的装调精度是保证系统成像质量的关键环节，目前工程上采用的装调方法仅以轴上视场的彗差为参考，无法有效保证系统全视场的成像质量。本文以矢量波像差理论为基础，分析了两反望远镜的像差场特性，根据失调系统的彗差场和像... 详细信息

两反望远镜的装调精度是保证系统成像质量的关键环节，目前工程上采用的装调方法仅以轴上视场的彗差为参考，无法有效保证系统全视场的成像质量。本文以矢量波像差理论为基础，分析了两反望远镜的像差场特性，根据失调系统的彗差场和像散场的双节点特性，提出了一种基于轴外对称视场像散调整的装调方法。以一个R-C两反望远镜为例，分析了在给定的失调状态下，分别依据轴上视场彗差调整的装调方法和本文提出的轴外对称视场像散调整的装调方法，开展了系统的装调实验。实验结果表明，通过调整次镜，仅将轴上视场的彗差作为装调依据，装调后的系统全视场的像散值为1.02λ，系统并未达到最佳装调状态；而利用本文提出的轴外对称视场像散调整的装调方法进行装调后，系统全视场的像散平均值为0.46λ，基本与理论设计值一致，结果表明，利用本文提出的方法有效地完成了系统的装调。

关键词：两反望远镜装调对称视场像散