检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 63-70页

作者：刘美琴姬厚国白羽姚超赵耀北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

受到环境因素和采集设备性能的限制,图像采集易受噪声干扰从而降低用户的视觉体验。为了有效去除图像噪声,提出了基于雅可比动态逼近的端到端图像去噪网络算法。利用常微分方程的思想构建前向微分结构,动态拟合噪声分布,并设计雅可比矩... 详细信息

受到环境因素和采集设备性能的限制,图像采集易受噪声干扰从而降低用户的视觉体验。为了有效去除图像噪声,提出了基于雅可比动态逼近的端到端图像去噪网络算法。利用常微分方程的思想构建前向微分结构,动态拟合噪声分布,并设计雅可比矩阵的求解模块实现前向求导,降低去噪网络的复杂度。为了提高对复杂噪声的特征表示能力,应用多尺度特征提取模块获取图像中非均匀噪声的特征,并进一步获取图像的上下文语义信息。此外,采用双注意力结构增强重建特征,提高重建图像的质量。大量实验结果表明,所提算法可以有效地去除合成噪声和真实噪声,重建图像在客观评价指标与主观视觉效果上均取得较好的效果。

关键词：常微分方程图像去噪雅可比求解模块多尺度特征提取模块卷积神经网络

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基于规则推理的炼钢厂钢包选配方法及系统开发

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中国冶金 2025年第1期35卷 130-137页

作者：夏一杰汪红兵徐安军石雪卓温宁解欢北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学冶金与生态工程学院北京100083

生产调度是流程工业中的重要事项,其中钢包选配是炼钢生产过程中必不可少的环节,设计并应用高效的钢包周转模式,能够有效降低生产成本、提高生产效率。钢包选配往往存在时间、温度和品种等诸多约束,采用人工方式进行钢包选配具有主观性... 详细信息

生产调度是流程工业中的重要事项,其中钢包选配是炼钢生产过程中必不可少的环节,设计并应用高效的钢包周转模式,能够有效降低生产成本、提高生产效率。钢包选配往往存在时间、温度和品种等诸多约束,采用人工方式进行钢包选配具有主观性,易发生错误且效率低下。规则推理是在规则库中的规则约束下,基于事实库中的已知事实,推理出符合规则的所有事实,具有充分性、客观性以及高效性。为了提高钢包选配效率,提出并设计了一种基于规则推理的炼钢厂钢包选配方法和系统,能够针对当前生产计划,基于规则约束和已知钢包状态等,实时推理出优选钢包;能够通过灵活调整规则库中的规则,支持过程的动态演化而无须修改代码。该方法对于保证钢包使用的安全、高效,减少或杜绝钢包使用过程的质量和安全事故具有重要作用,对钢铁流程绿色化和智能化有着重要意义。

关键词：钢包选配规则推理约束智能决策流程工业

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基于多模态融合的无人机识别研究综述

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计算机工程与应用 2025年

作者：李旻姝周莫涵支瑞聪北京科技大学计算机与通信工程学院

随着无人机技术的迅速发展，在相关技术应用越来越多的同时也带来了许多安全隐患和监管难题。反无人机检测技术作为应对这些挑战的重要手段，受到了广泛的关注。传统的无人机检测方法依赖于单一的模态数据，例如视觉、音频、雷达及射频... 详细信息

随着无人机技术的迅速发展，在相关技术应用越来越多的同时也带来了许多安全隐患和监管难题。反无人机检测技术作为应对这些挑战的重要手段，受到了广泛的关注。传统的无人机检测方法依赖于单一的模态数据，例如视觉、音频、雷达及射频信号等，但这些单一模态数据在复杂场景下所获取的信息有限。近年来，深度学习方法在小目标检测领域取得良好进展，同时多模态融合技术的相关研究也使目标检测的精度和鲁棒性得到进一步的提升。这篇文章报告了无人机检测领域的研究进展，重点梳理了多模态融合技术的研究现状。此外，还整理了相关无人机检测的评价指标和公开数据集，并分析了现有技术的局限性，为未来提升检测精度与鲁棒性提供研究方向。

关键词：多模态无人机小目标检测

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面向工业自动化的5G与TSN协同关键技术

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工程科学学报 2022年第6期44卷 1044-1052页

作者：李卫孙雷王健全马彰超北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083

面向工业制造领域数字化、网络化及智能化转型需求,简要介绍了时间敏感网络的起源及发展现状,并针对第三代合作伙伴计划(3GPP)中5G支持TSN的标准研究进行了阐述,重点针对5G与TSN协同面临的技术挑战进行了分析,进一步阐述两种异构网络间... 详细信息

面向工业制造领域数字化、网络化及智能化转型需求,简要介绍了时间敏感网络的起源及发展现状,并针对第三代合作伙伴计划(3GPP)中5G支持TSN的标准研究进行了阐述,重点针对5G与TSN协同面临的技术挑战进行了分析,进一步阐述两种异构网络间协同所需的时间同步、连接增强及统一资源管理等关键技术,最后给出5G-TSN协同网络在智能工厂中的应用场景,旨在深化推动5G融入工业控制领域,实现5G先进信息通信技术与工业应用的深入融合.

关键词：第五代移动通信网络时间敏感网络工业互联网 5G与TSN协同传输智能工厂

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热疗机器人在网络病治疗中的应用

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工程科学学报 2025年第4期47卷 837-849页

作者：殷雪艳石飞飞王进强宁焕生北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室乌鲁木齐830023

网络病指的是因过度使用互联网或电子设备,导致身体和心理上的一系列问题,例如眼睛疲劳、焦虑症等.随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,长时间使用电脑屏幕和手机导致的网络病已成为影响人们健康的一大问题.热疗法作为治疗网络病的... 详细信息

网络病指的是因过度使用互联网或电子设备,导致身体和心理上的一系列问题,例如眼睛疲劳、焦虑症等.随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,长时间使用电脑屏幕和手机导致的网络病已成为影响人们健康的一大问题.热疗法作为治疗网络病的重要方法之一,精准控制热疗温度是关键,但受医师经验差异的限制,其推广受到制约.热疗机器人基于深度学习技术精准识别热疗区域,通过温控系统实时调节温度,具有操作稳定、精准和高效等优点,能够提高热疗法的安全率,并能够避免一些人为因素带来的风险.本文围绕国内外热疗机器人在网络病治疗中的应用现状进行分析,在此基础上,阐述了热疗技术、目标区域导航与定位技术、机器人结构设计和安全保护技术等四方面关键技术,并分析目前存在的不足,系统展望了该技术在网络病治疗中的发展趋势.

关键词：网络病热疗机器人导航与定位安全保护

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基于零知识证明的智能合约投票系统设计与实现

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工程科学学报 2023年第4期45卷 632-642页

作者：殷红建朱岩王静郭光来陈娥北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 海信集团控股股份有限公司青岛266071

作为一种具有法律约束力的程序,智能合约为电子投票系统提供了可信执行平台.然而,由于合约部署在公开透明的区块链上,这将为投票内容的有效性与隐私性带来巨大威胁.为了解决上述问题,基于交互式零知识证明技术设计了智能合约投票系统.首... 详细信息

作为一种具有法律约束力的程序,智能合约为电子投票系统提供了可信执行平台.然而,由于合约部署在公开透明的区块链上,这将为投票内容的有效性与隐私性带来巨大威胁.为了解决上述问题,基于交互式零知识证明技术设计了智能合约投票系统.首先,提出了一个新的交互式零知识集合成员关系证明协议,使得投票者在不泄露投票内容的前提下,完成对投票内容有效性的验证,从而避免无效选票对投票系统的影响.其次,本文通过智能合约规范语言SPESC对投票合约进行描述并对投票各个阶段的触发条件进行限定,通过将合约以JAR包形式上传至区块链,实现智能合约投票系统的部署和自动化执行.最后,对智能合约投票系统的性能进行分析,实验结果表明该系统投票和计票阶段均可高效实施,为密码协议构造技术与智能合约投票系统的有效结合提供参考.

关键词：零知识证明智能合约投票系统同态加密隐私保护

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深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

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工程科学学报 2025年第4期47卷 768-779页

作者：谭靖杨利刚李潇睿袁兆麟崔允端姚超王宗杰班晓娟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(... 详细信息

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.

关键词：深度强化学习在线强化学习离线强化学习工业控制系统智能控制

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基于改进Mask R-CNN的矿石类型检测算法

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烧结球团 2024年第2期49卷 65-73,106页

作者：肖成勇李擎栗辉王莉陈子一张德政车伟杰北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤... 详细信息

针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤:①使用ResNetV1d-50提取矿石图像各阶段的特征图,并在主干网络中加入可变形卷积以便增强异形矿石的特征;②改进FPN,通过在主干网络的C5特征层加入特征残差模块,并融合到P5特征层,得到具有更强语义信息的多尺度特征图;③改进RPN,设计自适应的正样本IOU选取方案来匹配宽高比异常的矿石,进一步提高异形矿石的识别精度;④在RoIAlign网络基础上加入Global-Context,以提高小矿石的检测能力;⑤在数据增强和训练技巧方面对模型进行改进。结果表明,本文算法的平均精度为67.92%,平均交并比为63.54%,分别比基准模型提高了13.67%和9.71%。本文研究方法在矿石类型识别领域具有较好的应用价值。

关键词： Mask R-CNN 矿石类型识别可变形卷积训练技巧

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面向工业时敏业务的5G TSN融合网络切片资源调度

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电信科学 2024年第3期40卷 53-63页

作者：管婉青刘诺言李卫付美霞张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征... 详细信息

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征差异划分工业业务流的类型,设计了一种适配周期性时敏业务和突发性时敏业务的网络切片资源调度策略,提出了基于均匀分布的资源分区调度算法。所提方法通过控制资源预留和资源抢占,在优化无线资源使用的同时,保障了工业业务流的时延,满足了移动业务的传输速率需求。最后,通过仿真实验验证了所提方法在提升业务需求满足度和资源利用率方面的有效性。

关键词： 5G TSN融合网络资源调度网络切片时延敏感类业务

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基于Jaya-DA算法的太阳电池模型参数辨识

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太阳能学报 2022年第2期43卷 198-202页

作者：曾一婕王龙黄超北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

为提升太阳电池模型参数辨识的准确率,该文提出基于Jaya算法与蜻蜓算法相融合的辨识方法,运用Jaya算法进行初步全局搜索,并结合蜻蜓算法进行局部搜索最优解,使算法收敛精度得到有效提升。研究结果表明:运用Jaya-DA算法求得太阳电池模型... 详细信息

为提升太阳电池模型参数辨识的准确率,该文提出基于Jaya算法与蜻蜓算法相融合的辨识方法,运用Jaya算法进行初步全局搜索,并结合蜻蜓算法进行局部搜索最优解,使算法收敛精度得到有效提升。研究结果表明:运用Jaya-DA算法求得太阳电池模型的电流均方根误差为9.861×10^(-4),相较于单一使用Jaya算法、蜻蜓算法、人工蜂群算法、粒子群算法,该方法所得结果均方根误差更小,可更准确地确定太阳电池模型参数。

关键词：太阳电池模型参数辨识 Jaya算法蜻蜓算法

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