检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2024年第6期28卷 1412-1424页

作者：王志华杨晓梅刘岳明刘彬张俊瑶刘晓亮孟丹郜酷曾晓伟丁亚新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北京100101 中国科学院大学北京100049 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉102405 河南理工大学测绘与土地信息工程学院焦作454000

单纯借鉴图像处理、计算机视觉技术,难以从根本上解决遥感地学分析问题。为此,以面向对象影像分析范式为例,剖析区域、尺度、格局与功能的地理学原理,将遥感影像地学分析视为基于遥感影像信息的精细尺度下地理空间区域划分、等级结构表... 详细信息

单纯借鉴图像处理、计算机视觉技术,难以从根本上解决遥感地学分析问题。为此,以面向对象影像分析范式为例,剖析区域、尺度、格局与功能的地理学原理,将遥感影像地学分析视为基于遥感影像信息的精细尺度下地理空间区域划分、等级结构表达、空间结构推断空间功能的过程。在此基础上,提出基于等级斑块建模的循环迭代式遥感影像地学分析框架。该框架,首先由遥感影像与其它地理信息数据和知识共同构建能够表达地理空间的等级斑块模型;然后,依托等级斑块模型的上下层次关系和遥感影像特征,协同实现对象的精准识别;进而,使用精准识别结果更新等级斑块模型,提供更为精准的上下层次关系特征,从而实现后续迭代过程中更高精度的识别。此外,还提出了实现该框架的10条建议,例如为不同地理要素构建不同的等级斑块模型。该框架提供了一种地学知识引导下的遥感大数据智能解译思路,有望实现地学知识自动积累更新和遥感智能解译精度提升的协同互促。

关键词：地理信息科学遥感地学分析面向对象分类遥感智能解译面向地理对象影像分析地学知识图谱对地观测格局尺度区域等级斑块遥感大数据

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基于自组织模块化神经网络的污水处理过程出水参数预测

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化工学报 2024年第9期75卷 3242-3254页

作者：郭鑫李文静乔俊飞河南工业大学电气工程学院河南郑州450001 北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵... 详细信息

针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵和欧氏距离分别计算子序列的复杂性及相似性,自适应调整子网络模块。然后针对子网络模块初始结构难以确定的问题提出一种前馈神经网络的结构自组织算法,实现子网络模型根据分配的子任务动态调整自身网络结构,更有效地对各子序列进行预测。最后通过基准时间序列预测和实际污水处理厂中出水水质参数检测实验验证了所提出的模型具有较好的预测精度和自适应性。

关键词：经验模态分解动态建模模块化神经网络时间序列预测废水

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多网络控制器FC-AE-1553动态带宽调度机制

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北京航空航天大学学报 2024年第9期50卷 2963-2974页

作者：李心茹张馨月李铮何锋北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 中国科学院空天信息创新研究院北京100190 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190

由于航电系统通信需求的日趋复杂化,对基于FC-AE-1553组网的通信系统需要采用多网络控制器(NC)构建分布式网络环境,如何实施多个控制器之间的控制权分配,并解决跨域业务冲突的问题是其中的关键。为实现多NC协同调度,提出了一种主从NC协... 详细信息

由于航电系统通信需求的日趋复杂化,对基于FC-AE-1553组网的通信系统需要采用多网络控制器(NC)构建分布式网络环境,如何实施多个控制器之间的控制权分配,并解决跨域业务冲突的问题是其中的关键。为实现多NC协同调度,提出了一种主从NC协作的多NC动态带宽调度机制,采用并发通信方式提高网络带宽利用率,同时提升各类业务的传输保障能力。对于周期性业务采用固定时隙进行传输,对于强时效性突发业务采用抢占式带宽分配,对于一般突发业务按照“先跨域后域内”分别进行带宽分配。通过OMNeT++搭建FC-AE-1553网络仿真平台,结果表明:该调度机制可以满足多NC条件下不同类型通信业务的协同带宽分配和调度,对于周期性业务和强时效性突发业务,可以保障其实时性通信要求;对于一般突发业务,在网络负载不超过57%时也能为其提供合适的带宽进行传输。与单NC集中式相比,当网络负载大于0.5或跨域/域内业务比值大于0.8时,多NC控制具有较明显的时延优势。

关键词： FC-AE-1553 多网络控制系统动态调度控制权分配跨域传输

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大气制动的制导、导航与控制方案综述

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宇航学报 2024年第4期45卷 499-512页

作者：刘旭董峰徐超黄翔宇李爽南昌大学信息工程学院南昌330031 南京航空航天大学航天学院南京210016 北京控制工程研究所北京100094 空间智能控制技术全国重点实验室北京100094

大气制动借助行星大气阻力实现减速变轨,节约燃料的同时也存在诸多风险。面向金星和火星探测对大气制动技术的需求,综述了大气制动任务的基本流程和共性特征。同时,总结了相关的制导、导航与控制(GNC)方案和技术要点,并介绍了自主大气... 详细信息

大气制动借助行星大气阻力实现减速变轨,节约燃料的同时也存在诸多风险。面向金星和火星探测对大气制动技术的需求,综述了大气制动任务的基本流程和共性特征。同时,总结了相关的制导、导航与控制(GNC)方案和技术要点,并介绍了自主大气制动软件的研制情况。调研和分析内容将为金星和火星探测的总体方案设计以及GNC系统研制提供参考。

关键词：大气制动制导、导航与控制金星探测火星探测

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基于多层级视频Transformer的视觉自动定位方法

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工程科学与技术 2024年第6期56卷 34-43页

作者：邹琦萍李博涛陈赛安郭茜张桃红广西高校人工智能与信息处理重点实验室(河池学院) 广西河池546300 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

工业自动化产线中,设备的异常检测直接决定加工质量,由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像,获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列,以此选出最清... 详细信息

工业自动化产线中,设备的异常检测直接决定加工质量,由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像,获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列,以此选出最清晰的视频帧作为自动加工中有聚焦要求的距离指导,以进行聚焦异常修正,从而实现自动定位。提出一种基于多层级视频Transformer的视频分类模型多级视频Transformer(MLVT)用于高语义级别的视频表征学习,并用于选出视频序列中成像最清晰的帧。首先,提出一种具有多种感受野的token划分方法多级标记(MLT),能够将原始视频数据按2D图像补丁、3D图像补丁、帧和片段这4个层级划分成token序列,并在加入位置编码之后送入多级编码器(MLE)方法进行注意力的计算。为了缓解多层级的tokens带来的计算代价和收敛速度慢的问题,MLE引入一种逐层的可变形注意力机制逐层可变形注意力机制(LWLA),以一种可学习的方式代替全局注意力进行特征相似性的计算。最终,该方法3个版本的模型在本文的视频数据集上分别取得了87.2%、88.6%、88.9%的分类准确率,在与同参数量级的主流视频Transformer实验对比中均表现了最优的性能,有效地完成了从视频序列中选择出最清晰帧的任务,能够为下游视觉任务的性能提供强有力保障。

关键词：视频Transformer 视频分类视觉自动定位可变形注意力

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临近空间无人飞行器能源系统故障诊断研究综述

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控制与决策 2025年第3期40卷 721-735页

作者：金海浪张志成王一晶左志强天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 清华大学自动化系北京100084 天津市智能无人集群技术与系统重点实验室天津300072

能源系统的安全性和可靠性是临近空间无人飞行器实现长航时驻空飞行任务的首要前提.鉴于此,首先对临近空间无人飞行器能源系统实验平台及其运行原理进行介绍,分析能源系统中容易发生的典型故障;然后阐述能源系统故障诊断研究进展,总结... 详细信息

能源系统的安全性和可靠性是临近空间无人飞行器实现长航时驻空飞行任务的首要前提.鉴于此,首先对临近空间无人飞行器能源系统实验平台及其运行原理进行介绍,分析能源系统中容易发生的典型故障;然后阐述能源系统故障诊断研究进展,总结已有方法的有效性及不足之处;最后考虑临近空间无人飞行器能源系统的实际需求,探讨未来有待研究的问题和方向.

关键词：临近空间无人飞行器能源系统故障诊断

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基于可控振荡的电流注入型混合式直流断路器

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电工技术学报 2025年第2期40卷 625-639页

作者：裴翔羽贾重霄周万迪谭奇福李弸智长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114 先进输电技术全国重点实验室(国网智能电网研究院有限公司) 北京102209

混合式直流断路器作为柔性直流输电系统故障线路选择性快速隔离的主流技术路线,是最大程度地保障柔性直流输电系统健全和持续可靠运行的关键装备。然而,当前各类混合式直流断路器存在造价高昂的共性问题,如何提出混合式直流断路器优化拓... 详细信息

混合式直流断路器作为柔性直流输电系统故障线路选择性快速隔离的主流技术路线,是最大程度地保障柔性直流输电系统健全和持续可靠运行的关键装备。然而,当前各类混合式直流断路器存在造价高昂的共性问题,如何提出混合式直流断路器优化拓扑,有效地降低直流断路器研制成本是改进直流开断技术的出发点和落脚点。在融合反向电流注入、故障电流转移负压构建和电压幅值可控快速提升等原理的基础上,该文提出一种基于可控振荡的电流注入型混合式直流断路器,通过可控振荡负压单元和反向电流注入辅助实现了故障电流的快速阻断。首先,研究了故障反向电流注入熄弧、电流转移负压构建和电压幅值可控快速提升等基本原理;其次,在此基础上提出基于可控振荡的电流注入型混合式直流断路器拓扑,并详细阐述了其工作原理;然后,研究了所提混合式直流断路器关键元件选型方法;最后,基于PSCAD/EMTDC对所提混合式直流断路器的有效性和适用性进行了仿真验证。

关键词：柔性直流电网多端口混合式直流断路器电流注入可控振荡

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基于监督对比学习的小样本甲骨文字识别

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智能系统学报 2024年第1期19卷 106-113页

作者：毕晓君毛亚菲民族语言智能分析与安全治理教育部重点实验室北京100081 中央民族大学信息工程学院北京100081 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对由于甲骨文中部分字符的出现频率较低,直接利用深度神经网络进行识别会产生严重的过拟合现象,进而导致识别精度较差的问题,本文提出一种基于监督对比学习的小样本甲骨文字识别方法。选用利用增强样本的Y型(ensemble augmented-shot ... 详细信息

针对由于甲骨文中部分字符的出现频率较低,直接利用深度神经网络进行识别会产生严重的过拟合现象,进而导致识别精度较差的问题,本文提出一种基于监督对比学习的小样本甲骨文字识别方法。选用利用增强样本的Y型(ensemble augmented-shot Y-shaped,EASY)学习框架作为网络的主干部分,通过集合数据增强、多骨干网络集成、特征向量投影等训练策略,直接实现利用少量带标签样本进行识别;引入监督对比学习,并提出联合对比损失,使得特征空间中类内特征向量距离更近,类间特征向量距离更远,进一步提高模型性能。实验结果表明:相比于当前效果最好的Orc-Bert模型,提出的小样本甲骨文识别模型在1-shot任务中的准确率提升了26.42%,3-shot任务的准确率提升了28.55%,5-shot任务的准确率提升了23.98%,较好解决了低频率出现的甲骨文字识别精度较差的问题。

关键词：甲骨文字识别小样本监督对比学习利用增强样本的Y型学习框架深度学习特征空间联合对比损失

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面向卫星物联网的柔性多址接入技术

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2497-2505页

作者：庞明亮王朝炜吴彤陈佳彬黄赛江帆张君毅北京邮电大学电子工程学院北京100876 中国星网网络应用研究院有限公司北京100029 泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

基于时隙ALOHA(S-ALOHA)的免授权上行随机接入能够显著降低卫星物联网(IoT)中的接入时延和复杂度。然而,随着物联网用户数量的增加,S-ALOHA碰撞概率会显著增加,从而影响系统性能。该文针对卫星物联网中存在海量设备上行接入的场景,专注... 详细信息

基于时隙ALOHA(S-ALOHA)的免授权上行随机接入能够显著降低卫星物联网(IoT)中的接入时延和复杂度。然而,随着物联网用户数量的增加,S-ALOHA碰撞概率会显著增加,从而影响系统性能。该文针对卫星物联网中存在海量设备上行接入的场景,专注于研究物联网终端的功率资源控制,以实现最大化系统和速率的目标。具体而言,该文提出基于S-ALOHA的柔性多址接入。当系统中存在碰撞时,采用非正交多址技术进行传输,从而避免了用户信息反复重传的问题,降低了传输时延。为了在终端功率受限的情况下实现系统和速率的最大化,该文将序列决策问题建模为马尔可夫决策过程,并采用优势演员-评论家算法(A2C)进行求解。仿真结果表明,所提出的柔性多址接入技术能够在海量物联网终端的场景下有效保证终端的接入成功率。同时,基于A2C的资源分配算法相较于传统的资源分配算法表现更为优越。

关键词：卫星物联网柔性多址接入资源分配 A2C

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基于傅里叶频域截断的神经辐射场优化

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智能系统学报 2024年第5期19卷 1319-1330页

作者：殷泽众郭茂祖田乐北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京重点实验室北京100044

神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)作为一种通用的场景表达方法,可以更好地理解三维世界的同时创造出更加逼真的感官体验。然而在实际应用中,输入图像较少导致重建效果不佳是一个常见的问题。为此,本文提出了基于傅里叶频域截断... 详细信息

神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)作为一种通用的场景表达方法,可以更好地理解三维世界的同时创造出更加逼真的感官体验。然而在实际应用中,输入图像较少导致重建效果不佳是一个常见的问题。为此,本文提出了基于傅里叶频域截断的神经辐射场(sparse views neural radiance fields,Sv-NeRF),通过在频域空间对输入频率进行截断并应用正则化策略来控制高频信号的输入来优化NeRF的位置编码机制,有效地降低了高频噪声,保留了关键的细节信息以提升渲染的质量和稳定性。该方法提升了模型对场景的理解能力,相较于现有方法在渲染质量、细节保留能力上均有显著提升,尤其适用于稀疏输入视角的场景重建工作。

关键词：神经辐射场频率截断傅里叶变换三维重建稀疏视角精细渲染位置编码场景表达

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