检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 2020年第2期45卷 205-214页

作者：陈晓倪龙南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 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

为了分离时频重叠多模式超声兰姆波,提出了一种用分数阶微分理论实现多模式兰姆波模式分离的方法。以时频重叠的S1和A1模式混合信号为例,用赛利斯分布作为幅值谱的模型,首先对信号做频散补偿,由补偿后信号幅值谱分数阶微分推导了幅值谱... 详细信息

为了分离时频重叠多模式超声兰姆波,提出了一种用分数阶微分理论实现多模式兰姆波模式分离的方法。以时频重叠的S1和A1模式混合信号为例,用赛利斯分布作为幅值谱的模型,首先对信号做频散补偿,由补偿后信号幅值谱分数阶微分推导了幅值谱特征参数的计算式并根据信号模型重建幅值谱,然后结合兰姆波的频散特性推导出对应的相位谱,并通过幅值谱和相位谱重构各模式的信号,实现模式分离。对1 mm钢板中仿真时频重叠的S1和A1模式信号分离结果显示分离出信号的幅值和带宽相对误差小于6%,中心频率相对误差小于0.25%。实验结果也证实了方法的可行性。因此当混合信号幅值谱不完全交叠时,本方法可以实现多模式兰姆波信号的分离,有助于多模式兰姆波频散信号的分析和识别。

关键词：分数阶微分特征参数频散特性兰姆波模式分离时频重叠幅值谱混合信号相位谱频散补偿

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模拟降水量减少对大豆-冬小麦轮作农田土壤呼吸的影响

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环境科学 2018年第4期39卷 1943-1951页

作者：王朝辉陈书涛孙鹭胡正华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南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044

为研究降水量减少对旱作农田土壤呼吸的影响,设置大豆-冬小麦轮作田间试验.采用随机区组试验,在田间设置对照(CK)、降水量减少20%(P20%)、降水量减少40%(P40%)处理,观测了3个处理土壤呼吸、土壤温度、土壤湿度的季节动态变化,并观测土壤... 详细信息

为研究降水量减少对旱作农田土壤呼吸的影响,设置大豆-冬小麦轮作田间试验.采用随机区组试验,在田间设置对照(CK)、降水量减少20%(P20%)、降水量减少40%(P40%)处理,观测了3个处理土壤呼吸、土壤温度、土壤湿度的季节动态变化,并观测土壤CO_2产生速率、硝化速率、反硝化速率、收获时的作物生物量.结果表明,在大豆生长季,CK、P20%、P40%这3个处理的季节平均土壤呼吸速率分别为(4.91±0.67)、(4.19±0.39)、(4.35±0.32)μmol·(m^2·s)^(-1),处理间差异未达到显著水平(P>0.05);在冬小麦生长季,这3个处理的季节平均土壤呼吸速率分别为(2.39±0.17)、(2.03±0.02)、(1.94±0.05)μmol·(m^2·s)^(-1),表现为CK>P20%>P40%,处理间差异达到显著水平(P>0.05).降水量减少降低了土壤CO_2产生速率,但对土壤硝化速率和反硝化速率的影响不明显.降水量减少对大豆根、茎叶、籽粒生物量无显著(P>0.05)影响,但显著(P<0.05)降低了冬小麦的根、茎叶、籽粒生物量.土壤温度是影响土壤呼吸季节变异的主要因素,两者间呈指数回归关系,不同处理间的温度敏感系数(Q10)无显著(P>0.05)差异.

关键词：降水量减少农田土壤呼吸作物生物量温度

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基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建

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自动化学报 2021年第7期47卷 1689-1700页

作者：孙超文陈晓南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 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南京210044

针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题,提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建.该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息,增强跨通道信息融合能... 详细信息

针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题,提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建.该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息,增强跨通道信息融合能力;然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射,提升网络的早期重建能力;最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用,从而融合不同深度的特征信息进行图像重建.对图像进行×2~×8超分辨率的实验结果表明,本方法的重建图像质量在主观感受和客观评价指标上均优于现有图像超分辨率重建方法,超分辨率倍数大时重建性能相比更优秀.

关键词：图像超分辨率重建多尺度卷积特征融合反投影

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基于进化蚁群算法的移动机器人路径优化

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控制与决策 2023年第3期38卷 612-620页

作者：李涛赵宏生南京信息工程大学自动化学院南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长、搜索效率低和容易出现死锁的问题,提出一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法.首先,针对空白栅格搜索效率低的问题,提出一种蚁群算法简易模式;然后在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影... 详细信息

针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长、搜索效率低和容易出现死锁的问题,提出一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法.首先,针对空白栅格搜索效率低的问题,提出一种蚁群算法简易模式;然后在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响因子以提高算法的全局搜索能力,避免陷入死锁;最后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度,缩小运行时间.在不同规模的栅格地图环境下的实验表明,所提出的进化蚁群算法能够加快迭代速度,提高搜索效率,实现最优路径并避免算法死锁问题.

关键词：移动机器人蚁群算法路径规划死锁信息素更新达尔文进化论

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模拟酸雨对次生林土壤呼吸及异养呼吸的影响

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环境科学 2017年第3期38卷 1235-1244页

作者：陈书涛孙鹭桑琳胡正华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南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044

为研究模拟酸雨对次生林土壤呼吸及异养呼吸的影响,进行野外定位试验.设置裂区试验,分4个区组,每个区组中主区为不断根和挖沟断根小区,每个主区内设置对照(CK)、pH 4.0(A1)、pH 3.0(A2)、pH 2.0(A3)共4个模拟酸雨处理水平.观测不断根小... 详细信息

为研究模拟酸雨对次生林土壤呼吸及异养呼吸的影响,进行野外定位试验.设置裂区试验,分4个区组,每个区组中主区为不断根和挖沟断根小区,每个主区内设置对照(CK)、pH 4.0(A1)、pH 3.0(A2)、pH 2.0(A3)共4个模拟酸雨处理水平.观测不断根小区的土壤呼吸和断根小区的异养呼吸,同时观测土壤温度、土壤湿度.结果表明,在不断根小区,CK、A1、A2、A3处理的土壤呼吸均表现出明显的季节变异趋势;与不断根小区类似,断根小区的异养呼吸也具有明显的季节变异趋势.断根小区的异养呼吸明显低于不断根小区的土壤呼吸.CK、A1、A2、A3处理的年平均土壤呼吸速率分别为(2.47±0.31)、(2.52±0.22)、(2.38±0.17)、(2.43±0.22)μmol·(m^2·s)^(-1);断根小区CK、A1、A2、A3处理的年平均异养呼吸速率分别为(1.55±0.10)、(1.65±0.22)、(1.77±0.08)、(1.78±0.27)μmol·(m^2·s)^(-1).单因素方差分析表明,不断根小区不同模拟酸雨处理之间的土壤呼吸速率以及断根小区不同模拟酸雨处理的异养呼吸速率均无显著差异.回归分析表明,不断根小区的土壤呼吸与断根小区的异养呼吸之间存在极显著(P<0.001)的正比例函数关系,模拟酸雨的添加降低了土壤呼吸与异养呼吸之比.土壤温度是决定不断根小区土壤呼吸和断根小区异养呼吸季节变异的最主要的因素,而土壤湿度对土壤呼吸和异养呼吸的季节变异无显著的影响.

关键词：模拟酸雨次生林土壤呼吸异养呼吸土壤温度

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AF-RetinaNet:一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 939-946页

作者：邵香迎郭颖王友伟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南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获... 详细信息

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获得增强特征;其次,使用上下文自适应学习模块,通过获得目标上下文的特征信息,从而关注相似特征的差异性,缓解误检问题;最后,构造具有图像超分思想的特征细化模块,对目标特征信息进行放大重构,优化小目标的特征表达能力,缓解漏检问题.在TinyPerson数据集上, AF-RetinaNet算法的检测精度达到56.78%,漏检率达到85.38%.与基于RetinaNet算法的研究基准相比,检测精度提高5.57%,漏检率降低3.67%.实验结果表明,该模型能有效提高对微小行人的检测和识别精度.

关键词：机器视觉微小行人小目标检测特征增强上下文信息特征细化

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增温及秸秆施用对豆-麦轮作土壤微生物量碳氮及细菌群落结构的影响

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环境科学 2019年第10期40卷 4718-4724页

作者：张婷婷陈书涛王君王朝辉胡正华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南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044

为研究增温和秸秆施用对农田土壤微生物量碳氮和细菌群落结构的影响,设置随机区组试验,试验设置空白(CK)、增温(WA)、秸秆施用(SA)和增温及秸秆施用(WS)这4种处理.分别在大豆生长季和冬小麦生长季采集土壤样品,测定土壤微生物量碳氮,并... 详细信息

为研究增温和秸秆施用对农田土壤微生物量碳氮和细菌群落结构的影响,设置随机区组试验,试验设置空白(CK)、增温(WA)、秸秆施用(SA)和增温及秸秆施用(WS)这4种处理.分别在大豆生长季和冬小麦生长季采集土壤样品,测定土壤微生物量碳氮,并采用Illumina Hi Seq高通量测序法测定土壤细菌群落结构.结果表明,无论是大豆季还是冬小麦田,不同增温及秸秆施用处理的土壤微生物量碳含量均无显著(P> 0. 05)差异,大豆季增温处理土壤微生物量氮含量显著(P <0. 01)高于对照,且大豆季土壤微生物量氮含量极显著(P <0. 001)高于冬小麦田.大豆季各处理间土壤细菌纲、目、科和属水平上的类群均无显著(P> 0. 05)差异,冬小麦季不同处理间的细菌群落结构存在显著差异.大豆季CK与WA、SA处理最具优势的芽单胞菌目(Gemmatimonadales)、芽单胞菌科(Gemmatimonadaceae)和鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)的细菌比例之间均存在显著(P <0. 05)差异,冬小麦季CK与WA处理最具优势的γ-变形菌纲(γ-Proteobacteria)的细菌比例之间存在显著(P <0. 05)差异.大豆季增温处理的物种数、Shannon指数、Simpson指数和Chao1指数均最小,冬小麦季增温及秸秆施用处理的物种数、Shannon指数、Simpson指数和Chao1指数均最大.大豆季土壤细菌α多样性指标与土壤微生物量碳氮之间存在极显著(P <0. 001)的相关关系,而冬小麦季这些指标之间则不存在类似的关系.

关键词：增温秸秆施用微生物量碳氮细菌群落结构

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FCM-YOLO:一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法

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控制与决策 2024年第10期39卷 3181-3189页

作者：严舒郭颖黄骏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南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对PCB缺陷检测任务中存在的目标与背景相混淆、缺陷目标较小不易识别等问题,提出一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法FCM-YOLO.所提出方法以YOLOv5s为基础,首先在特征提取网络中引入由空间到深度层和非跨步卷积层的组合,... 详细信息

针对PCB缺陷检测任务中存在的目标与背景相混淆、缺陷目标较小不易识别等问题,提出一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法FCM-YOLO.所提出方法以YOLOv5s为基础,首先在特征提取网络中引入由空间到深度层和非跨步卷积层的组合,构建特征重提取模块,以减少信息丢失,保留小目标特征信息;然后,在特征提取网络的最深层引入上下文注意力模块,通过学习上下文信息,使用可变形卷积提取小目标特征,以此增强对目标与背景的区分能力,从而减少漏检情况;最后,在特征融合网络中引入多尺度感受野增强模块,通过多分支结构加强特征信息间的相关性,增强特征的语义表示.在PCB缺陷数据集和GC 10-DET数据集上对不同算法进行对比实验,实验结果表明, FCM-YOLO能够更加精确地识别缺陷目标,相比改进前的YOLOv5s算法,所提出算法在这两个数据集上的检测精度分别提高4.7%和3.7%.

关键词：机器视觉缺陷检测印刷电路板 YOLOv5 上下文信息特征增强

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数字孪生使能的智能超表面边缘计算网络任务卸载

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2416-2424页

作者：苏健钱震李斌南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 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南京210044

针对新兴的计算密集型应用对移动用户高计算性能需求问题,该文提出一种数字孪生(DT)结合智能反射面(RIS)辅助的移动边缘计算(MEC)任务卸载方案。首先,在满足用户传输功率、用户和资源设备能耗、计算资源限制条件下,通过联合优化用户卸... 详细信息

针对新兴的计算密集型应用对移动用户高计算性能需求问题,该文提出一种数字孪生(DT)结合智能反射面(RIS)辅助的移动边缘计算(MEC)任务卸载方案。首先,在满足用户传输功率、用户和资源设备能耗、计算资源限制条件下,通过联合优化用户卸载决策、用户传输功率、RIS相移、波束成形矢量、计算资源分配,建立一个系统能耗最小化问题;其次,将该非凸组合优化问题分解为3个子问题,使用深度双Q网络(DDQN)方法确定用户卸载策略;然后对每个训练时间步进行一次求解,基于交替迭代方法得到问题的优化解。仿真结果表明,基于DDQN的算法训练速度较快,有效降低了系统总能耗。

关键词：智能超表面数字孪生移动边缘计算深度强化学习

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无人机辅助反向散射通信计算任务卸载与资源分配

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2334-2341页

作者：李斌杨蓉蓉南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 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南京210044

针对边缘计算网络中用户能量短缺问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的反向散射通信网络计算任务卸载和资源分配方案。首先,通过联合考虑飞行轨迹、用户的计算频率、任务卸载比例、无人机及用户的发射功率、反向散射时间分配以及主动通... 详细信息

针对边缘计算网络中用户能量短缺问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的反向散射通信网络计算任务卸载和资源分配方案。首先,通过联合考虑飞行轨迹、用户的计算频率、任务卸载比例、无人机及用户的发射功率、反向散射时间分配以及主动通信时间分配,构建最小化无人机总能耗优化问题。其次,利用交替优化算法,将原非凸问题分解为两个子问题,并通过连续凸逼近方法将原问题转化为凸问题进行求解。仿真结果表明,所提算法使得无人机能耗显著减少,且具有良好的收敛性。

关键词：反向散射通信无人机移动边缘计算无线供能通信网络计算卸载

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