检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2023年第4期72卷 293-302页

作者：冯丽雅路慧敏朱一帆陈毅勇于彤军王建萍北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京大学物理学院人工微结构物理和介观物理国家重点实验室北京100081

为了提高AlGaN基深紫外发光二极管(light emitting diode,LED)的内量子效率(internal quantum efficiency,IQE),本文采用了基于InAlGaN/AlGaN超晶格的电子阻挡层(electron blocking layer,EBL)结构,结果表明与传统的单层和双层电子阻挡层结构相比,超晶格EBL结构能够有效提高LED的内量子效率.在此基础上,本文提出了基于JAYA智能算法的LED结构优化方法,应用该方法以最大化内量子效率为目标,对InAlGaN/AlGaN超晶格EBL结构进行优化设计.结果表明,采用优化超晶格EBL结构后电子泄露和空穴注入问题都有所改善,在200 mA电流注入时深紫外LED的内量子效率比采用单层结构EBL提高了41.2%.

关键词：深紫外LED 内量子效率智能优化算法电子泄漏

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用于索引视域的凸多边形树

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计算机研究与发展 2022年第3期59卷 706-719页

作者：苗雪郭茜王昭顺谢永红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(北京科技大学) 北京100083

智能手机等设备在拍摄照片和录制视频时会将拍摄位置和光学参数记录到影像文件中,可以提取并利用这些信息,在二维平面空间中还原出图片所对应的扇形视域(field-of-view,FOV).将影像文件及其对应的FOV存储在计算机中,用来支持用户对影像... 详细信息

智能手机等设备在拍摄照片和录制视频时会将拍摄位置和光学参数记录到影像文件中,可以提取并利用这些信息,在二维平面空间中还原出图片所对应的扇形视域(field-of-view,FOV).将影像文件及其对应的FOV存储在计算机中,用来支持用户对影像文件的空间查询.一种典型的空间查询是用户在地图上指定查询区域,计算机找出拍摄到这个区域的影像返回给用户,其实质是找出与查询区域存在交集的FOV.为了提升查询效率,需要设计合理的数据结构来索引FOV.然而,现有的索引结构没有充分利用FOV的形状特点.使用五边形近似描述FOV,并设计凸多边形树来索引五边形.树的节点是k;凸多边形.k;凸多边形是包围一组多边形的最佳多边形,它的边数不超过k并且无效区域最小,即它本身与其内部元素的差集最小.提出了淹没算法来找出这样的包围多边形.在构建凸多边形树时,将逐一插入FOV,为每个待插入FOV选择最优叶子节点的标准是让FOV插入后新节点的无效区较小,新节点的增加区较小,并且旧节点与FOV的重合区较大.同时,提出了基于凸多边形树的FOV查询算法.实验结果表明凸多边形树与现有索引相比可以提升查询效率.

关键词：空间查询视域凸多边形树形索引扇形

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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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三元组近场效应的馈电系数修正与各向异性分析

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系统工程与电子技术 2023年第3期45卷 647-653页

作者：唐波鲁嘉淇郭琨毅金从军盛新庆北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京理工大学集成电路与电子学院射频技术与软件研究所北京100081 北京仿真中心北京100037

对半实物射频仿真中的三元组馈电系数计算公式进行了修正,使之能够克服比相式单脉冲雷达导引头的射频仿真的三元组近场效应问题。通过分析仿真场景与真实场景之间的等效性方程,给出了可以方便使用的馈电系数修正公式。该公式可以仅依赖... 详细信息

对半实物射频仿真中的三元组馈电系数计算公式进行了修正,使之能够克服比相式单脉冲雷达导引头的射频仿真的三元组近场效应问题。通过分析仿真场景与真实场景之间的等效性方程,给出了可以方便使用的馈电系数修正公式。该公式可以仅依赖导引头天线基线长度,而无需依赖基线的方向。还给出了三元组近场误差的解析表达,指出三元组构型是造成近场误差各向异性的原因,并指出三元组近场误差可以分解为与导引头自旋无关的固定误差部分,以及与导引头自旋有关的可变误差部分。

关键词：射频仿真近场效应近场误差各向异性

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基于S-LRCN的微表情识别算法

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工程科学学报 2022年第1期44卷 104-113页

作者：李学翰胡四泉石志国张明北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院佛山528399 北京市大数据中心北京100101 电子科技大学通信与信息工程学院成都611731

基于面部动态表情序列,针对静态表情缺少时间信息等问题,将空间特征与时间特征融合,利用神经网络在图像分类领域良好的特征,对需要进行细节分析的表情序列进行处理,提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convol... 详细信息

基于面部动态表情序列,针对静态表情缺少时间信息等问题,将空间特征与时间特征融合,利用神经网络在图像分类领域良好的特征,对需要进行细节分析的表情序列进行处理,提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks,S-LRCN)的微表情识别方法.首先选取微表情数据集提取面部图像序列,引入迁移学习的方法,通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征,降低网络训练中过拟合的危险,并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory,LSTM)处理时域特征.最后建立学习者表情序列小型数据库,将该方法用于辅助教学评价.

关键词：微表情识别时空特征长期递归卷积网络长短期记忆网络教学评价

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基于深度学习的时序数据异常检测研究综述

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信息网络安全 2025年第3期 364-391页

作者：陈红松刘新蕊陶子美王志恒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

时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用... 详细信息

时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用;其次,提出了深度时序数据异常检测面临的9个问题与挑战,并将时序数据异常分为10类,枚举了16种典型的时序数据异常检测数据集,其中包括5种社交网络舆情安全领域相关数据集;再次,文章将深度时序数据异常检测模型进行分类研究,分析总结了近50个相关模型,其中包括基于半监督增量学习的社交网络不良信息发布者异常检测,进一步地,文章依据深度学习模型的学习模式将模型划分为基于重构、基于预测、基于重构与预测融合3种类型,并对这些模型的优缺点及应用场景进行综合分析;最后,文章从8个方面展望了深度时序异常检测技术的未来研究方向,分析了每个方向的潜在研究价值及技术瓶颈。

关键词：深度学习时序数据异常检测模型分类社交网络

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基于深度学习的矿石图像处理研究综述

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工程科学学报 2023年第4期45卷 621-631页

作者：王伟李擎张德政栗辉王昊北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083 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

聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘... 详细信息

聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘探中起着重要作用;粒度分析能为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据,还能识别出给矿皮带上过大尺寸的矿石,防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故;异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来.

关键词：深度学习矿石图像处理矿石分类粒度分析异物识别

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开放集文字识别技术

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中国图象图形学报 2023年第6期28卷 1767-1791页

作者：杨春刘畅方治屿韩铮刘成林殷绪成北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083 北京科技大学模式识别与人工智能技术创新实验室北京 100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083 中国科学院自动化研究所北京 100190

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力.针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别(open-set text recognition,OSTR)任务.该任务要求,算法在测试(推断)阶段,既... 详细信息

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力.针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别(open-set text recognition,OSTR)任务.该任务要求,算法在测试(推断)阶段,既能识别训练集见过的文字类别,还能够识别、拒识或发现训练集未见过的新文字.开放集文字识别逐步成为文字识别领域的研究热点之一.本文首先对开放集模式识别技术进行简要总结,然后重点介绍开放集文字识别的研究背景、任务定义、基本概念、研究重点和技术难点.同时,针对开放集文字识别三大问题(未知样本发现、新类别识别和上下文信息偏差),从方法的模型结构、特点优势和应用场景的角度对相关工作进行了综述.最后,对开放集文字识别技术的发展趋势和研究方向进行了分析展望.

关键词：文字识别开放集模式识别开放集文字识别(OSTR) 封闭集文字识别零样本文字识别

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CMuJava:一个面向Java程序并发变异体生成系统

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软件学报 2022年第2期33卷 397-409页

作者：孙昌爱耿宁代贺鹏顾友达北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

并发程序由多个共享存储空间并发执行的流程组成.由于流程之间执行次序的不确定性,使得并发软件系统的测试比较困难.变异测试是一种基于故障的软件测试技术,广泛用于评估测试用例集的充分性和测试技术的有效性.将变异测试应用于并发程... 详细信息

并发程序由多个共享存储空间并发执行的流程组成.由于流程之间执行次序的不确定性,使得并发软件系统的测试比较困难.变异测试是一种基于故障的软件测试技术,广泛用于评估测试用例集的充分性和测试技术的有效性.将变异测试应用于并发程序的一个关键问题是,如何高效地生成大量的模拟并发故障的变异体集合.给出了一种并发程序的变异测试框架,研制了一个并发变异体自动生成工具CMuJava.采用经验研究的方式评估了CMuJava生成的变异体集合的正确性与充分性,并且评估了变异体生成的效率.实验结果表明:CMuJava能够准确、充分地生成并发变异体集合,极大地提高了手工变异体生成的效率.

关键词：并发程序变异测试并发变异算子并发变异体测试工具

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面向多相流模拟的体积通量无散度SPH方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第11期34卷 1637-1646页

作者：徐衍睿王笑琨班晓娟王佳敏宋重明王勇北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学人工智能研究院北京100083 北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083

针对高密度比多相流体模拟中存在的相间密度计算误差问题及产生的不合理对流运动模拟效果,提出一种基于体积通量无散度的隐式流体压强求解方法.首先,分析传统多相流模拟方法产生密度近似误差的原因;其次,提出“体积-压缩率”的关联计算... 详细信息

针对高密度比多相流体模拟中存在的相间密度计算误差问题及产生的不合理对流运动模拟效果,提出一种基于体积通量无散度的隐式流体压强求解方法.首先,分析传统多相流模拟方法产生密度近似误差的原因;其次,提出“体积-压缩率”的关联计算方式,构建流体压缩率与压强间的线性关系;再次,分别设计恒定体积求解器和体积通量无散度求解器,以实现多相流模拟过程中流体体积的不可压缩性和速度场的无散度特性.为验证所提方法性能,以流体模拟方法DFSPH为对比对象,分别以模拟效果合理性、数值计算稳定性与收敛性为定性和定量评估指标,依次开展两相溃坝、热对流等多相流交互实验.结果表明,该方法能够实现高效、稳定的多相流交互模拟视觉效果,在同等多相流条件下较DFSPH方法耗费更少计算时间实现收敛,在各种复杂模拟场景中均具有良好的健壮性、有效性和可扩展性,尤其适用于高密度比流体交互模拟.

关键词：基于物理的模拟不可压缩流体多相流光滑粒子流体动力学

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