检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 21-31页

作者：冯琳宋文强徐伟南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044

地基云的自动观测和识别对分析大气运动趋势和天气预测具有指导意义。针对目前地基云图分类算法准确率不高、在嵌入式终端部署困难的问题,提出了一种基于残差网络结构的地基云图分类网络模型GBcNet及基于ZYNQ的硬件实现架构,PS端用于加... 详细信息

地基云的自动观测和识别对分析大气运动趋势和天气预测具有指导意义。针对目前地基云图分类算法准确率不高、在嵌入式终端部署困难的问题,提出了一种基于残差网络结构的地基云图分类网络模型GBcNet及基于ZYNQ的硬件实现架构,PS端用于加载模型的权重参数和云图数据,PL端实现DDR3读写控制和GBcNet的硬件加速。设计了滑窗、卷积层、池化层、批量归一化层和全连接层等模块的加速IP核。实验在CCSN数据集上进行,结果表明,提出的模型在PC端的准确率达到96.02%。采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件加速后,准确率仍然保持在94.5%。与PC端模型的识别率相比,各云类的识别精度损失均不超过3%,整体精度损失小于1.5%;FPGA的最大资源占用不超过48%,单张地基云图推理时间为0.13 s。相较于现有地基云的识别方法,识别准确率高且推理时间较短。提出的识别模型和硬件加速方法为便携式地基云观测设备的研制提供了一种参考方案。

关键词：图像分类地基云图硬件加速 FPGA 残差网络

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二元混合气体成分检测的改进蒲公英算法研究

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传感器与微系统 2025年第2期44卷 15-20页

作者：李鹏汤炼海林事力纵彪于涛南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与技术装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学滨江学院江苏无锡214105

针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策... 详细信息

针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策略(EOBL)引入蒲公英种子位置更新,提高原算法寻优精度。将该算法用于KELM参数寻优,建立改进DO(IDO)算法优化KELM模型,实现对二元混合气体的成分识别。实验结果表明:IDO算法优化的KELM模型对二元混合气体成分识别准确率可达99.71%,比原始KELM模型提高4.28%。

关键词：改进蒲公英优化算法核极限学习机气体分类

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基于U-Net改进的日平均2 m气温订正方法

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应用科学学报 2025年第1期43卷 51-65页

作者：王冰轮方巍南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室江苏南京210041 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215000

针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二... 详细信息

针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二是引入多尺度连接操作。模型还采用了预训练与微调的训练策略针对多个预报步长同时订正。7个预报步长的日平均2 m气温预报值订正的实验结果表明,S-CUnet 3+模型对所有预报步长的预报都有明显的订正效果,其中24 h预报步长的订正效果最好,平均绝对误差和均方根误差分别下降了50.64%和49.25%,且相比于基于历史资料的模式距平积分预报订正、分位数回归、岭回归、U-Net、CU-Net、Dense-CUnet和RA-UNet这7种订正方法,S-CUnet 3+取得了更好的订正效果。

关键词：数据订正深度学习 Swin Transformer 预训练微调

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基于罗氏线圈和CEEMDAN的雷电流波形测量方法

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电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 102-112页

作者：徐伟李想王学孟刘岩南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 广州市气象公共服务中心广州511400 中国气象局交通气象重点开放实验室南京气象科技创新研究院南京210041 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

浪涌保护器中嵌入雷电流波形测量模块为其老化分析提供了数据支撑。针对目前浪涌保护器中雷电流测量存在不能记录完整电流波形、噪声较大的问题,通过分析雷电流波形的时频特性,设计由罗氏线圈传感器、低噪声宽带放大、单端转差分、高速... 详细信息

浪涌保护器中嵌入雷电流波形测量模块为其老化分析提供了数据支撑。针对目前浪涌保护器中雷电流测量存在不能记录完整电流波形、噪声较大的问题,通过分析雷电流波形的时频特性,设计由罗氏线圈传感器、低噪声宽带放大、单端转差分、高速模数转换器和现场可编程门阵列(FPGA)等组成的雷电流波形测量系统。FPGA完成采集信号的处理、数据的缓存发送以及雷击计数等功能。通过差分电路和自适应噪声完备集合经验模态分解相结合的方法减小噪声对雷电流波形的影响,采用阈值与斜率联合触发方式,提高雷电流冲击次数计数的准确度。利用雷电防护实验室的雷电流组合波发生器对系统和去噪方法进行了实验测试,结果表明,系统能完整精确地记录雷电流波形,峰值1~10 kA范围内雷电流采集无漏触发现象,峰值的最大测量误差为1.27%,半峰值到达时间的测量误差≤0.2μs,前峰平均坡度测量误差≤2.04%。系统将推动浪涌保护器的智能化发展,并为雷电研究提供数据支撑。

关键词：浪涌保护器雷电流罗氏线圈 FPGA CEEMDAN

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分布式布里渊光纤传感信号降噪技术研究进展

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激光与光电子学进展 2025年第1期62卷 110-124页

作者：高浩然李拥政郭林峰 Xu Xiaomin 南京信息工程大学物理与光电工程学院江苏省大气海洋光电探测重点实验室中铁三局集团华东建设有限公司江苏省气象光子学与光电探测国际合作联合实验室剑桥大学工程系

分布式布里渊光纤传感技术在基础设施、轨道交通、海底光缆等领域的工程监测中逐步应用。布里渊解调系统光电信号的衰减与噪声影响导致长距离传感信噪比下降，限制了测量精度。研究者通过光脉冲编码、拉曼放大等方法提升信噪比，取得较... 详细信息

分布式布里渊光纤传感技术在基础设施、轨道交通、海底光缆等领域的工程监测中逐步应用。布里渊解调系统光电信号的衰减与噪声影响导致长距离传感信噪比下降，限制了测量精度。研究者通过光脉冲编码、拉曼放大等方法提升信噪比，取得较好的效果，也增加了系统复杂度和设备成本。通过后端信号处理的方式提升系统性能，可降低硬件成本且易于迭代升级。本文回顾了近十年国内外布里渊光纤传感系统使用信号处理方式提高信噪比的方法，包括一维信号降噪、图像视频降噪和深度学习降噪技术，对这些技术进行了讨论分析，并对每种技术对系统性能的提升效果进行了对比，最后对分布式布里渊光纤传感技术信噪比提升技术发展前景进行了展望。

关键词：分布式光纤传感技术布里渊散射信噪比信号处理图像处理机器学习

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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究

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南京信息工程大学学报 2025年第1期17卷 42-52页

作者：付景枝马悦宏观刘云平吴文宇丁明明尹泽凡南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 中国气象局气象探测中心北京100081

针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 详细信息

针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型.

关键词：小麦发育期 DenseNet 卷积块注意模块(CBAM)

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一种局部受激布里渊光时域反射系统最优探测距离自动识别方法

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光子学报 2025年第3期54卷 50-63页

作者：陈奕高波付林林王笑微朱海军刘江涛钟振涛李拥政郭林峰徐小敏南京信息工程大学物理与光电工程学院江苏省大气海洋光电探测重点实验室南京地铁建设有限责任公司中铁隧道集团二处有限公司中铁(上海)投资集团有限公司中铁三局集团华东建设有限公司江苏省气象光子学与光电探测国际合作联合实验室剑桥大学工程系

工程使用中的分布式传感光缆的长度、种类和状态，以及布里渊光时域反射系统中光源器件的线宽、功率等参数都会影响受激布里渊散射阈值的大小，如何在各种不同的状态对应的受激阈值条件下，最大程度发挥系统检测性能，是紧凑型中低成本... 详细信息

工程使用中的分布式传感光缆的长度、种类和状态，以及布里渊光时域反射系统中光源器件的线宽、功率等参数都会影响受激布里渊散射阈值的大小，如何在各种不同的状态对应的受激阈值条件下，最大程度发挥系统检测性能，是紧凑型中低成本布里渊光时域反射系统在工程应用中值得研究的问题。提出一种基于短时傅里叶变换的自动识别光纤沿线受激布里渊散射的光电路解调方案以及信号处理方法，以确定局部受激布里渊光时域反射系统最优传感距离。在实验中，对2 000 m的光纤进行测量，设置脉冲宽度为20 ns，使用20 kHz的脉冲频率，识别到受激布里渊散射位置为1 230.2 m，并通过布里渊频移实验数据验证了该方法的有效性。此外，还对不同脉冲宽度、频率和光纤长度进行了实验。通过实验研究进一步明确了紧凑型低成本局部受激布里渊光时域反射系统中传感光纤的有效受激区域和最佳传感使用距离，增强了布里渊光时域反射系统的工程实用性。

关键词：分布式光纤传感布里渊光时域反射短时傅里叶变换自发布里渊散射受激布里渊反射

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阵列传感器气体浓度检测的改进型海鸥算法研究

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电子器件 2025年第1期48卷 31-37页

作者：李鹏纵彪林事力张立豪刘轩宇无锡学院自动化学院江苏无锡214105 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对阵列传感器对二元混合气体定量检测时由于交叉敏感特性导致检测精度低的问题,提出一种改进型的海鸥算法优化核极限学习机算法。该方法首先使用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理以及特征提取,选择贡献率大的主成分作为输入向量... 详细信息

针对阵列传感器对二元混合气体定量检测时由于交叉敏感特性导致检测精度低的问题,提出一种改进型的海鸥算法优化核极限学习机算法。该方法首先使用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理以及特征提取,选择贡献率大的主成分作为输入向量,其次改进了海鸥算法(SOA)中的非线性收敛因子B和螺旋形状系数u、v,再使用改进型海鸥算法优化核极限学习机(KELM)的关键参数,即正则化系数C和核参数σ,组成SOA-KELM定量检测模型,最终计算分析后输出结果。实验结果表明改进型海鸥算法搜索能力更好,改进型海鸥算法优化核极限学习机(SOA-KELM)的回归能力更强,检测误差更小,相关系数检测在0.9916以上,为阵列传感器气体浓度检测提供了一种新方法。

关键词：浓度检测核主成分分析核极限学习机改进型海鸥算法

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基于Weiner模型超混沌lü系统的自适应辨识

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物理学报 2014年第13期63卷 43-48页

作者：赵益波张秀再孙心宇南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044

为了能实时而有效地辨识参数不确定的超混沌lü系统,以便于对该系统进行控制或跟踪,本文提出了一种基于Wiener模型自适应分段线性(PWL)滤波器的超混沌系统辨识方法.Wiener模型的线性部分采用了线性横向滤波器,非线性部分用分段线性... 详细信息

为了能实时而有效地辨识参数不确定的超混沌lü系统,以便于对该系统进行控制或跟踪,本文提出了一种基于Wiener模型自适应分段线性(PWL)滤波器的超混沌系统辨识方法.Wiener模型的线性部分采用了线性横向滤波器,非线性部分用分段线性滤波器近似表示.根据最小均方误差准则导出了滤波器参数更新算法,并进一步推导出算法的收敛性条件.计算机仿真证实了该自适应滤波器辨识超混沌系统的有效性.该方法不仅克服了自适应线性滤波器难以辨识出这类强非线性系统,而且比其他非线性自适应滤波器的计算复杂性低得多.

关键词： Wiener模型自适应辨识超混沌系统 PWL滤波器

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机器学习技术在分布式光纤传感性能提升中的应用进展

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激光与光电子学进展 2025年第3期62卷 25-43页

作者：马丁忆刘鑫煜李拥政郭林峰徐小敏南京信息工程大学物理与光电工程学院江苏省大气海洋光电探测重点实验室中铁三局集团华东建设有限公司江苏省气象光子学与光电探测国际合作联合实验室剑桥大学工程系

分布式光纤传感技术通过解调光纤中散射光的改变来探测系统温度、应变、振动等参数，实现分布式测量。由于散射光信号较弱，系统信噪比低，传感性能受限，近年来，通过机器学习的方法来提升分布式光纤传感系统的性能逐步成为研究热点。... 详细信息

分布式光纤传感技术通过解调光纤中散射光的改变来探测系统温度、应变、振动等参数，实现分布式测量。由于散射光信号较弱，系统信噪比低，传感性能受限，近年来，通过机器学习的方法来提升分布式光纤传感系统的性能逐步成为研究热点。从数据提取、噪声去除、分辨率增强等方面，详细介绍了近十年来机器学习技术在分布式光纤传感研发领域的研究进展，并进行了分析对比与技术展望。各类机器学习算法技术在处理速度方面表现出不同程度的提升。其中，去噪神经网络在提高信噪比方面较为显著，表现出优越的噪声抑制能力，信号质量得到进一步改善。此外，卷积神经网络在提升空间分辨率方面具有突出的优势，能够更精确地捕捉和解析复杂的空间特征。这些相关研究成果有望进一步推动后续机器学习技术在各类型分布式光纤传感技术上的深入应用。

关键词：分布式光纤传感机器学习神经网络信噪比空间分辨率

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