检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与数字工程 2025年第2期53卷 395-402页

作者：王玉琛樊佳庆宋慧慧南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

无监督视频目标分割任务旨在对没有人工提供第一帧的目标分割真值掩膜的情况下,对视频中的前景对象进行定位和分割。现有的方法主要关注提高分割精度上,而忽略了内存和计算成本。通常,现有的方法只在空间域内根据重要性对特征进行增强,... 详细信息

无监督视频目标分割任务旨在对没有人工提供第一帧的目标分割真值掩膜的情况下,对视频中的前景对象进行定位和分割。现有的方法主要关注提高分割精度上,而忽略了内存和计算成本。通常,现有的方法只在空间域内根据重要性对特征进行增强,忽略了特征在频域中的差异性。此外,现有方法也没有充分利用全局语义信息来引导视频目标的分割。为解决上述问题,论文提出一种基于离散余弦变换特征融合的轻量级无监督视频目标分割网络。首先,使用轻量的骨干网络同时提取外观与运动特征;接着,设计了离散余弦变换特征融合模块,用于对外观与运动特征的融合与增强;然后,利用大核卷积全局语义引导模块对大核卷积分解,在降低计算量的同时,保持提取全局语义信息的能力;最后,在全局语义信息的引导下逐级聚合频域增强后的多级特征,最终得到精确的分割结果。通过上述设计,论文方法最终只有14.7 M参数量。论文在DAVIS2016、FBMS和DAVSOD数据集上进行了大量的实验评测,实验结果充分表明,论文方法在J&F、MAE和Fm等多个指标上均取得了良好的性能;同时,保持了高效的推理速度。

关键词：无监督视频目标分割离散余弦变换注意力机制频域分析

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基于多模态上下文表征学习的泛癌预后研究

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黑龙江大学自然科学学报 2025年第1期42卷 90-98页

作者：刘明新蔡程飞李军刘昀瓒徐军马吉权南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学未来技术学院智能医学图像计算江苏省高校重点实验室南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044 哈尔滨华德学院数据科学与信息工程学院哈尔滨150025 黑龙江大学计算机与大数据学院哈尔滨150080

近年来,将病理和基因组特征融合用于癌症生存预测的研究备受关注。尽管在病理和基因组联合学习方面研究取得了一些进展,但仍存在以下难题:过度考虑多模态的共注意力交互而完全忽略了病理特征中的几何特征表示;全切片病理图像和基因组数... 详细信息

近年来,将病理和基因组特征融合用于癌症生存预测的研究备受关注。尽管在病理和基因组联合学习方面研究取得了一些进展,但仍存在以下难题:过度考虑多模态的共注意力交互而完全忽略了病理特征中的几何特征表示;全切片病理图像和基因组数据都非常复杂且具有异质性,病理切片的超大尺寸和基因组特征的高信噪比增加了特征提取和整合的难度,影响了模型的最优性能。为解决这些问题,提出了一种基于多模态上下文表征学习的转换器模型,通过对组织学图像中的形态和空间表示以及基因表达中的表格数据进行异质图表征建模,充分挖掘跨模态的上下文信息。实验结果表明,该方法在5个癌症基准数据集上均表现出优越的生存期预测效果。

关键词：计算病理学多模态深度学习几何表征学习生存分析

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基于深度压缩网络的电力时间序列异常快速检测

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信息技术 2025年第4期49卷 97-104,109页

作者：卢丹张琳娟李翼铭许长清孙合法翁理国国网河南省电力公司经济技术研究院郑州450052 南京信息工程大学自动化学院南京210044

电力时间序列异常数据检测是电力领域的研究热点,也是数据分析的前提任务。机器学习方法未能很好提取数据关联性及发展趋势,深度学习方法由于参数量多导致计算时间过长、部署困难。因此,文中提出一种压缩网络模型,利用深层信息提取能力... 详细信息

电力时间序列异常数据检测是电力领域的研究热点,也是数据分析的前提任务。机器学习方法未能很好提取数据关联性及发展趋势,深度学习方法由于参数量多导致计算时间过长、部署困难。因此,文中提出一种压缩网络模型,利用深层信息提取能力预测数据发展趋势,对数据进行异常检测;在训练模型时同步进行压缩与剪枝等剔除冗余参数,减少模型大小,提升运行速度,在精度与速度上同步提升。最后,将模型输出结果输入轻量梯度提升树中进一步提升精度。实验结果表明,文中方法可以在有效识别异常数据的前提下大幅度减少计算时间。

关键词：深度压缩网络时间序列异常检测剪枝梯度提升树

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高非线性随机系统分布稳定的不连续控制

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黑龙江工程学院学报 2025年

作者：尹资荣宋公飞安述祥袁群超南京信息工程大学自动化学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

研究一类漂移项和扩散项系数均为高非线性的混合中立型随机时滞系统的分布渐近稳定的问题。与现有控制器策略不同的是,文中设计了一类基于离散状态观测的不连续控制的高非线性反馈控制器镇定系统,这种控制策略不仅可以有效拓宽控制输入... 详细信息

研究一类漂移项和扩散项系数均为高非线性的混合中立型随机时滞系统的分布渐近稳定的问题。与现有控制器策略不同的是,文中设计了一类基于离散状态观测的不连续控制的高非线性反馈控制器镇定系统,这种控制策略不仅可以有效拓宽控制输入函数的可选范围,还可以减少系统状态需要的观测点,节约控制成本。构建一类更一般的Lyapunov函数,利用伊藤引理和Holder不等式等方法建立两个关于状态的有界引理,证明所设计的控制器能够使得被控系统解的概率测度趋于一个概率测度π,即分布渐近稳定。并利用基本不等式求解得到两个连续状态观测之间的持续时间τ*的上限。最后不仅通过一个振荡电路系统的仿真验证了文中理论的正确性与有效性,还用仿真说明控制策略与连续反馈控制策略相比的优势。

关键词：分布渐近稳定随机系统高非线性不连续控制 Lyapunov函数

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一种EIT触觉传感器的灵敏度强度校正方法

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仪表技术与传感器 2025年第1期 7-13,19页

作者：王江南葛泉波南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

为解决电阻抗层析成像(EIT)技术中存在灵敏度分布不均匀(位置依赖性)的问题,提出了一种灵敏度强度校正方法。利用伪阵列方法将刚性传感器区域划分为4部分,从有限元模型中提取其中的“L”型区域并根据对称性构建缩放矩阵。同时在刚性传... 详细信息

为解决电阻抗层析成像(EIT)技术中存在灵敏度分布不均匀(位置依赖性)的问题,提出了一种灵敏度强度校正方法。利用伪阵列方法将刚性传感器区域划分为4部分,从有限元模型中提取其中的“L”型区域并根据对称性构建缩放矩阵。同时在刚性传感器的基础上,研究了纸作为柔性触觉传感器材料的可行性。实验结果表明:强度校正方法能有效地提高图像重建质量;纸传感器在基于EIT的人机交互应用中具有较大的潜力。

关键词：电阻抗层析成像位置依赖性强度校正柔性触觉传感器

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基于细化相位编码的阶梯级次修正方法

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中国测试 2025年第4期51卷 46-53页

作者：严飞文杰路长秋肖雨倩刘佳南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心江苏南京210044

传统相位编码在测量物体时,由于系统内外噪声的影响,导致截断处的相位和级次错误映射,引入相位跳变。为解决上述误差的问题,文章提出一种基于细化相位编码的阶梯级次修正方法用于三维测量。首先将2倍条纹周期的阶梯嵌入相位域中以获取... 详细信息

传统相位编码在测量物体时,由于系统内外噪声的影响,导致截断处的相位和级次错误映射,引入相位跳变。为解决上述误差的问题,文章提出一种基于细化相位编码的阶梯级次修正方法用于三维测量。首先将2倍条纹周期的阶梯嵌入相位域中以获取细化相位编码条纹,再通过相位解码获取细化的阶梯级次,然后利用上下舍入解码对细化的阶梯级次进行错位取整,获取两组错位半个条纹周期的正常阶梯级次,最后通过两组码字在相位截断处错位互补,从而消除相位误差。实验结果表明,在不增加投影幅数情况下,文章拟合标准球半径均方根误差为0.1465 mm,相较于传统相位编码降低82.2%;同时,在精度相同的情况下,该文相位展开的时间成本为0.5215 s,相比于附加二值条纹的相位编码降低59.3%。

关键词：相位编码互补光栅相位误差阶梯级次

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聚焦式学习分割一切提示的无监督视频目标分割

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 298-307页

作者：沈勇辉卜东旭张胜裕宋慧慧南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

无监督视频目标分割旨在测试阶段自动定位和分割视频帧中的主要目标。目前,大多数模型、方法依赖于从RGB图提取的外观线索和从光流图提取的运动线索来进行目标分割。然而,目标遮挡、快速运动或静止等问题会导致光流获取的信息缺失,仅依... 详细信息

无监督视频目标分割旨在测试阶段自动定位和分割视频帧中的主要目标。目前,大多数模型、方法依赖于从RGB图提取的外观线索和从光流图提取的运动线索来进行目标分割。然而,目标遮挡、快速运动或静止等问题会导致光流获取的信息缺失,仅依靠外观分支获取的有限信息难以实现良好的分割效果。为了解决这一问题,提出了一种聚焦式学习网络模型FPLNet,该模型引入额外的双分支结构以捕捉主要目标的位置信息和轮廓信息,从而弥补光流信息的缺失。首先,所提出的模型利用分割一切模型SAM的骨干网络提取外观和运动信息,从而提高模型的泛化性。然后,将额外引入的粗粒度和细粒度的2个分割分支共同作为聚焦式学习网络的提示部分。在解码部分,RGB外观信息、光流运动信息、粗粒度特征和细粒度特征逐步融合,以此模仿人类视觉系统,实现聚焦式学习目标特征的过程。在3个标准数据集上进行了大量的测试,实验结果表明,与现有的模型相比,所提出的模型拥有更优异的性能。

关键词：无监督视频目标分割聚焦式学习分割一切模型

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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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装片机运动平台高阶自抗扰滑模控制研究

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组合机床与自动化加工技术 2025年第05期 140-144页

作者：张翔花国祥梁伟明钱承山陈怀荣朱友为南京信息工程大学自动化学院无锡学院自动化学院奥特维科技股份有限公司

针对装片机运动控制平台控制速度和精度低以及抗干扰能力弱等问题，设计了一种基于滑模控制和高阶线性自抗扰控制的复合控制器(HLADSMC),以提高平台系统的控制性能。首先，通过正弦扫频实验获取系统的开环传递函数；其次，构建了高阶线... 详细信息

针对装片机运动控制平台控制速度和精度低以及抗干扰能力弱等问题，设计了一种基于滑模控制和高阶线性自抗扰控制的复合控制器(HLADSMC),以提高平台系统的控制性能。首先，通过正弦扫频实验获取系统的开环传递函数；其次，构建了高阶线性自抗扰控制器(HLADRC),并采用高阶线性扩张状态观测器(HLESO)估算及补偿内部和外部的扰动。为了克服高阶线性自抗扰控制在轨迹跟踪上的限制，引入了滑模控制器，以解决相位滞后问题并提升跟踪精度；最后，通过仿真和实验数据验证了复合控制器的有效性。结果表明，相对于经典的PID控制和单独的高阶线性自抗扰控制，该复合控制器在跟踪正弦波信号时显著降低了最大跟踪误差，分别减少40.6%和8.1%,并将实际工况下的整定时间缩短了，满足了运动控制平台实际工程运用的需求。

关键词：装片机运动控制平台高阶自抗扰控制滑模控制

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基于改进YOLOv8的抽油机故障检测模型设计

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石油化工应用 2025年第4期44卷 78-82页

作者：曹兴广陈夕松姜磊东南大学自动化学院江苏南京210096 南京富岛信息工程有限公司江苏南京210061

针对暗光低质量的原因导致抽油机关键部位故障检测性能下降的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8的抽油机故障检测模型。首先,采用Retinexformer作为前置处理模块,确保后续模型能够从增强后的图像中提取抽油机关键部位特征;其次,为改善R... 详细信息

针对暗光低质量的原因导致抽油机关键部位故障检测性能下降的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8的抽油机故障检测模型。首先,采用Retinexformer作为前置处理模块,确保后续模型能够从增强后的图像中提取抽油机关键部位特征;其次,为改善Retinexformer图像增强网络引入的计算量过大问题,利用Ghost-Conv替换YOLOv8模型中的普通卷积并且将Ghost模块引入C2f当中,平衡模型大小和准确度关系;最后,针对原目标检测网络中全局不同尺度间关注度低的问题,引入EMA注意力机制提高模型处理特征的能力。实验结果表明,相比于基准YOLOv8模型,改进模型在mAP@0.5上达到88.2%,可满足抽油机关键部位故障检测实时性和精度要求。

关键词：抽油机故障检测 Retinexformer Ghost幻影卷积 EMA注意力机制

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