检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第12期34卷 1842-1849页

作者：陈志华杜垣均温阳盛斌王继红毛丽娟吴恩华华东理工大学信息科技与工程学院上海200237 深圳大学电子与信息工程学院深圳518000 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海体育学院上海200438 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100080

低光照场景的雾霾图像在去雾过程中易产生颜色失真、斑块和伪影等现象,针对此问题,提出一种适用于低光照场景的基于注意力机制的密集残差融合与空间局部滤波去雾算法.首先利用密集残差块增加神经网络深度,使网络学习更高级的特征信息;... 详细信息

低光照场景的雾霾图像在去雾过程中易产生颜色失真、斑块和伪影等现象,针对此问题,提出一种适用于低光照场景的基于注意力机制的密集残差融合与空间局部滤波去雾算法.首先利用密集残差块增加神经网络深度,使网络学习更高级的特征信息;然后引入空间与通道注意力机制对特征进行过滤和筛选,使网络可以区分光照不均匀区域,解决颜色失真等问题;采用空间局部滤波增强的方法,提高去雾结果的对比度、清晰度和能见度;最后设计了联合损失函数约束网络的学习,避免串联结构的误差放大以及学习混合退化.在PyTorch环境下,用夜间城市合成雾霾数据集NHR进行测试,并与现有的FFANet,GridDehaze等去雾算法进行对比.实验结果表明,与其他去雾算法相比,所提算法的峰值信噪比提升8.01~14.16 dB,结构相似度提高0.10~0.36.所提算法还解决了颜色失真、斑块和伪影等问题.

关键词：图像去雾低光照增强注意力机制密集残差局部滤波

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遥感卫星结构在轨热应变光纤光栅监测方法

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红外与激光工程 2022年第12期51卷 265-278页

作者：王浩然董明利孙广开何彦霖周康鹏北京信息科技大学光电测试技术与仪器教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072

遥感卫星结构在轨服役期间易受空间极端温度变化与微重力环境影响容易产生热应变,严重影响探测精度,而现有方法难以实现热应变在轨监测。针对这一问题,提出具有温度解耦功能的热应变光纤光栅监测方法。采用数值模拟方法开展结构热应变... 详细信息

遥感卫星结构在轨服役期间易受空间极端温度变化与微重力环境影响容易产生热应变,严重影响探测精度,而现有方法难以实现热应变在轨监测。针对这一问题,提出具有温度解耦功能的热应变光纤光栅监测方法。采用数值模拟方法开展结构热应变计算分析,得到结构整体和局部热加载下温度场和应变场分布特征及变化规律。设计构建热应变光纤监测试验系统,对卫星天线结构模拟试件进行热加载光纤测量试验,测试分析热应变光纤监测精度,验证了方法的有效性。研究结果表明,在-120~120℃温度变化范围,利用光纤布拉格光栅传感器和温度解耦方法监测温度和热应变的相对误差分别为1.02%和2.45%;在30~100℃局部热加载作用下,结构温度场和应变场的重构误差分别为3.24%和6.61%。该方法在卫星结构在轨监测领域中具有良好的应用价值与前景。

关键词：遥感卫星在轨监测光纤传感热应变热控制

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基于DDPG的传统服饰多目标动态定价研究

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北京服装学院学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 115-122页

作者：毛光辉赵庆聪马凯北京信息科技大学信息管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 北京服装学院服装艺术与工程学院北京100029

对传统服饰动态定价的研究有助于商家和管理者更好地平衡销售利润与文化传承的双重目标。本文针对传统服饰需求分布未知的情况,采用深度强化学习方法,构建了基于马尔可夫决策过程(MDP)的传统服饰多目标动态定价模型,提出了一种基于深度... 详细信息

对传统服饰动态定价的研究有助于商家和管理者更好地平衡销售利润与文化传承的双重目标。本文针对传统服饰需求分布未知的情况,采用深度强化学习方法,构建了基于马尔可夫决策过程(MDP)的传统服饰多目标动态定价模型,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的多目标粒子群算法,用于解决传统服饰多目标动态定价问题。通过对比多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标混合粒子群算法(MOHPSO)和基于DDPG的多目标粒子群算法(MOPS O-DDPG)迭代得到的Pareto最优解,验证了MOPS O-DDPG在广泛性和收敛效果上具有更强的优势。

关键词：传统服饰 DDPG 多目标粒子群算法 Pareto

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模拟水体湍流环境下目标激光点云数据的三维重建与分析

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光电工程 2023年第6期50卷 56-65页

作者：王明军彭月刘燕荣李勇俊李乐西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安 710048 西安市无线光通信和网络研究重点实验室陕西西安 710048 陕西省智能协同网络军民共建重点实验室陕西西安 710126 散射辐射全国重点实验室北京 100854 天津津航技术物理研究所天津 300308 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安 710048

水下目标三维点云重建在水底勘探和水下无人航行器避障等领域有着重要的应用.本文通过实验室模拟温度和盐度水体湍流,开展了水下目标探测实验,研究了温度差和盐度差对水下潜艇、滑翔机和锚雷的激光点云三维重建效果的影响,并对重建后的... 详细信息

水下目标三维点云重建在水底勘探和水下无人航行器避障等领域有着重要的应用.本文通过实验室模拟温度和盐度水体湍流,开展了水下目标探测实验,研究了温度差和盐度差对水下潜艇、滑翔机和锚雷的激光点云三维重建效果的影响,并对重建后的三维点云数据进行误差分析.结果表明:在水下目标三维点云重建过程中,随着水体温度湍流和盐度湍流强度的增强,重建点云数据的有效点数明显下降,均值误差明显上升.研究结果对水下三维点云重建系统的研制具有一定参考价值.

关键词：水下探测水体湍流模拟三维点云重建误差分析

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多种干旱指数对我国主粮作物水分亏缺的适用性及应用

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应用生态学报 2025年第4期36卷 1135-1146页

作者：时晓蕊洪旭朱文彬中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院区域生态与环境变化湖北省重点实验室武汉430074 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

在全球气候变化的背景下,干旱发生的频率、规模和强度不断增加,严重威胁着中国的粮食安全。本研究基于作物生长季节的气象参数和作物生长相关数据,建立了两个新的干旱指数(作物蒸散量-有效降雨量指数CEEP和水分亏缺指数WDI)。将新指数... 详细信息

在全球气候变化的背景下,干旱发生的频率、规模和强度不断增加,严重威胁着中国的粮食安全。本研究基于作物生长季节的气象参数和作物生长相关数据,建立了两个新的干旱指数(作物蒸散量-有效降雨量指数CEEP和水分亏缺指数WDI)。将新指数的性能与4个广泛使用的干旱指数(降雨异常百分比PA、相对湿润指数MI、标准化降水指数SPI和标准化降水蒸散指数SPEI)进行比较。随后,应用6种指数分析了华北冬麦区和东北春玉米区典型干旱事件的特征,以及1979—2018年干旱的时空变化。结果表明:CEEP和WDI有效地捕捉了我国作物缺水和干旱特征,其中,WDI在超过三分之一的省区被确定为最优干旱指数,主要集中在东北和华北地区。在时间变化上,基于WDI,发现华北冬麦区和东北春玉米区的干旱事件无显著趋势。在空间变化上,各干旱指数表现有所差别:在华北冬小麦区,PA、MI和SPI检测出更多的湿化特征,而SPEI、CEEP和WDI检测出更多的干化特征;在东北春玉米区,各指数表现较为一致,在绥化市、大庆市、鹤岗市观察到湿化趋势,在吉林省和辽宁省西部、辽宁省南部、黑龙江省西部及三江平原南部观察到干化趋势。WDI适用于东北和华北地区作物水分亏缺分析,能准确反映干旱或湿润趋势空间分布特征,可为水资源管理和农业生产决策提供支持。

关键词：干旱指数主粮作物有效降雨量作物需水量水分亏缺

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基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

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控制工程 2024年第3期31卷 470-477页

作者：蒋凌云魏庆来张峰华王博宇张俊康韦欣彤中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。... 详细信息

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。

关键词：群体智能优化改进粒子群优化算法 PID参数整定自动电压调节器系统

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面向智算中心间互联的光网络关键技术研究

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电信科学 2025年第4期41卷 3-19+2页

作者：李韫瑄杨亚萍涂佳一顾仁涛纪越峰北京邮电大学信息与通信工程学院北京邮电大学信息光子学与光通信全国重点实验室

智算中心作为大模型应用的关键算力基础设施，其高效运行依赖于高性能的光网络传输底座。然而，智算中心间光网络面临包括高实时性、高突发性和高可靠性的三重互联需求带来的诸多技术挑战。基于此，需要以高实时资源分配技术，助力智算... 详细信息

智算中心作为大模型应用的关键算力基础设施，其高效运行依赖于高性能的光网络传输底座。然而，智算中心间光网络面临包括高实时性、高突发性和高可靠性的三重互联需求带来的诸多技术挑战。基于此，需要以高实时资源分配技术，助力智算光网络资源分配突破局部调度限制，以应对业务传输与调度时延挑战；以自适应协同优化技术，引导网络从被动调整向主动协同持续发展，以应对业务动态高突发性挑战；以前摄性故障恢复技术，推动网络从被动恢复故障向主动干预有序演进，以应对智算光网络的高可靠性挑战。展望未来，高实时大规模调度技术、算网深度协同技术和智算数字孪生技术，将为智算中心间互联的进一步发展提供新的机遇。

关键词：智算中心资源分配网络优化故障恢复

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ApproxECIoT:一种基于自适应分层采样的边缘计算新架构

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软件学报 2022年第9期33卷 3437-3452页

作者：张德干颜浩然张捷张婷王嘉旭天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 计算机视觉与系统教育部重点实验室(天津理工大学) 天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

随着物联网技术的发展,目前的物联网系统产生的数据量越来越多,这些数据持续不断的传输到数据中心,传统的物联网数据处理分析系统效率低下且无法处理数量如此庞大的数据流.另外,物联网智能设备存在资源受限的特性,在分析数据时这一特性... 详细信息

随着物联网技术的发展,目前的物联网系统产生的数据量越来越多,这些数据持续不断的传输到数据中心,传统的物联网数据处理分析系统效率低下且无法处理数量如此庞大的数据流.另外,物联网智能设备存在资源受限的特性,在分析数据时这一特性是不可忽略的.提出一种适用于物联网实时数据流处理的新架构ApproxECIoT(approximate edge computing Internet of Things),实现了一种自调整分层采样算法,用于处理物联网系统中产生的实时数据流.该算法在维持已给出的资源预算不变的情况下,根据每层方差的大小进行样本层内大小的调整,这对于资源有限的情况下提高计算结果准确度是非常有益的.最后使用模拟数据流和真实数据流进行实验分析,结果表明ApproxECIoT在边缘节点资源有限的情况下,仍能获得具有较高准确度的计算结果.

关键词：物联网边缘计算近似计算数据分析实时数据流处理

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基于IGRFT的机载双基地雷达高速目标信号相参积累方法

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信号处理 2023年第2期39卷 263-277页

作者：杨帆李小龙望明星吴佳奇崔国龙张雷方学立电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731 复杂航空系统仿真重点实验室北京100076

机载雷达观测高速机动目标,能够有效克服地物遮挡、地球曲率等不利因素干扰,具有探测范围广、灵敏度高、机动性强等诸多优势。但在实际飞行过程中,由于受到气流等外界因素的影响,机载雷达不可避免会受到运动误差的影响;同时,由于目标的... 详细信息

机载雷达观测高速机动目标,能够有效克服地物遮挡、地球曲率等不利因素干扰,具有探测范围广、灵敏度高、机动性强等诸多优势。但在实际飞行过程中,由于受到气流等外界因素的影响,机载雷达不可避免会受到运动误差的影响;同时,由于目标的高速机动性,观测时间内会发生跨距离走动与跨多普勒走动,导致传统的相参积累方法失效。为此,本文提出了一种基于改进广义拉东傅里叶变换(Improved Generalized Radon Fourier Transform,IGRFT)的机载双基地雷达运动误差补偿与信号相参积累处理方法,通过对等效运动参数和运动误差参数的联合搜索,可以同时补偿目标的距离/多普勒走动以及机载平台的运动误差,进而实现回波信号的能量相参叠加,提升回波信噪比。仿真结果表明,该方法能够显著提高存在运动误差下的目标积累检测性能。

关键词：机载双基地雷达高速目标运动误差补偿相参积累

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国标麻将的多尺度骨干神经网络模型

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第5期38卷 137-144页

作者：代君学李霞丽刘博王昭琦中央民族大学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

在有多轮次、状态空间巨大、81种不同类别的番种、胡牌方式复杂的国标麻将中,普通的神经网络难以对复杂的数据进行表达和拟合。首次将多尺度骨干的深度神经网络用于实现麻将AI,以更好地捕获国标麻将的局部以及全局特征,适用于处理复杂数... 详细信息

在有多轮次、状态空间巨大、81种不同类别的番种、胡牌方式复杂的国标麻将中,普通的神经网络难以对复杂的数据进行表达和拟合。首次将多尺度骨干的深度神经网络用于实现麻将AI,以更好地捕获国标麻将的局部以及全局特征,适用于处理复杂数据,做出更准确的游戏策略。基于IJCAI 2020 Champion的对局数据,对训练数据进行数据增强。采用增强后的数据,在NVIDAI GeForce RTX3090 LapTop GPU上进行了5天的监督学习训练,训练出的模型有52 M参数,动作准确率达到93.47%,弃牌准确率达到83.93%,鸣牌准确率达到97.56%。将提出的模型部署到北京大学开发的Botzone平台上,进入天梯榜前1%。

关键词：深度学习麻将卷积神经网络 Res2Net50 多尺度骨干架构

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