检索结果-内蒙古大学图书馆

管理科学学报 2025年第3期28卷 148-161页

作者：曹广喜谢文浩南京信息工程大学管理工程学院南京210044

由于多重分形去趋势偏相关分析方法(MF-DPXA)无法测度不同趋势(上涨和下跌)下非对称相依关系问题,本文提出多重分形非对称去趋势偏相关分析方法(MF-ADPXA);进一步提出去因素时滞去趋势交叉相关分析法(ETD-DCCA)研究股市间的风险传导方向... 详细信息

由于多重分形去趋势偏相关分析方法(MF-DPXA)无法测度不同趋势(上涨和下跌)下非对称相依关系问题,本文提出多重分形非对称去趋势偏相关分析方法(MF-ADPXA);进一步提出去因素时滞去趋势交叉相关分析法(ETD-DCCA)研究股市间的风险传导方向.以上证指数、深成指数和恒生指数为研究对象,实证分析去除共同影响因素后两两股市间非对称交叉相关性和风险传导.结果表明,去除某一股市的影响后,其余两股市间长记忆交叉相关性较弱,收益率上涨时长记忆交叉相关性增强,收益率下跌时交叉相关性表现为反持续性;大幅波动时的非对称程度增强.两两股市间的局部交叉相关性随着时间推移具有减弱趋势.随着时滞的增加,两两股市间反持续交叉相关性有所增强,深成指数风险主要传导至上证指数,上证指数风险主要传导至恒生指数.恒生指数主要对深成指数影响更强.上述实证结论对于投资者重新认识沪深港股市本质相依结构和风险传导,合理进行跨市场投资组合以及监管者防范系统性金融风险具有重要的启示意义.

关键词：多重分形去趋势交叉偏相关性非对称性影响因素

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基于密度泛函理论的蒽醌太赫兹吸收光谱模拟

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 337-343页

作者：张同军郝建军山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590

蒽醌是一种平面结构的具有大环共扼体系的有机化合物,在染料、造纸、生物和医药等众多行业有着广泛的应用。为研究蒽醌在太赫兹频段的特征吸收和其分子晶体结构之间的关系,基于密度泛函理论(DFT)并利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对蒽... 详细信息

蒽醌是一种平面结构的具有大环共扼体系的有机化合物,在染料、造纸、生物和医药等众多行业有着广泛的应用。为研究蒽醌在太赫兹频段的特征吸收和其分子晶体结构之间的关系,基于密度泛函理论(DFT)并利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对蒽醌晶体的太赫兹吸收谱进行了理论模拟和实验研究。首先利用THz-TDS系统测量了室温下蒽醌晶体在0.5~3.0 THz频段的特征吸收谱,发现蒽醌晶体在该频段内有6个明显的特征吸收峰,分别位于0.95,1.05,2.09,2.25,2.49和2.78 THz处。为深入解析蒽醌在太赫兹频段实验特征谱的产生机理,基于密度泛函理论分别对蒽醌单分子模型和晶胞模型进行了理论模拟计算。使用Gaussian09软件对蒽醌单分子模型进行的理论计算,采用了基于DFT的B3LYP杂化泛函方法和6-311G(d,p)基组,几何结构优化和振动频率计算在相同水平上进行,模拟计算结果与实验测量数据存在明显的差异,说明单分子模拟存在一定的局限性。使用MS8.0软件包中适合计算周期性结构的CASTEP模块对蒽醌晶胞模型进行理论计算,采用了基于平面波赝势和广义梯度近似(GGA)的PBE、PW91,WC,PBEsol和RPBE五种交换相关泛函,几何结构优化和晶格动力学计算在相同水平上进行。将蒽醌单分子和晶胞的理论模拟结构参数(键长、键角)分别与其X射线衍射实验测量的结构参数进行了详细的比较分析,发现基于PBE方法获得的固态仿真结果中分子的结构参数与X射线衍射实验数据的一致性最好。同时用PBE和RPBE方法获得的理论仿真谱与实验吸收谱比较吻合。因此,基于PBE和RPBE的计算结果对实验特征吸收峰进行了振动模式指认。研究结果表明,蒽醌晶体在太赫兹频段的特征吸收主要来源于晶体中由C—H…O分子内氢键主导的蒽醌环和苯环基团的整体振动以及由分子间弱相互作用引发的集体振动模式。

关键词：蒽醌太赫兹密度泛函理论晶胞振动模式

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大规模STAR-RIS辅助的近场ISAC传输方法

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 147-155页

作者：王小明李佳琪刘婷蒋锐徐友云南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044

同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境,有效提高无线通信系统性能,具有广阔的研究潜力。因此,该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法,并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进... 详细信息

同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境,有效提高无线通信系统性能,具有广阔的研究潜力。因此,该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法,并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进行优化。首先,搭建近场系统模型,分别推导基站、STAR-RIS、通信用户、感知目标与传感器之间的导向矢量。其次,通过设计基站发射波束成形矩阵、发射信号协方差矩阵和STAR-RIS透射反射系数,实现感知性能最优化。再次,针对非凸优化问题利用半正定松弛方法进行求解。仿真结果表明了所提出ISAC方案的有效性,以及近场额外距离自由度所带来的定位性能优势。

关键词：可重构智能表面通感一体化近场通信克拉美罗界

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基于增强局部特征的水下目标检测

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中国测试 2025年第1期51卷 151-158页

作者：张银胜陈戈张培琰童俊毅单梦姣单慧琳南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境,针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失,导致漏检、检测精度低的问题,提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征提... 详细信息

海洋工程的日常任务经常会利用水下航行器来探测水下环境,针对水下复杂环境采集的图像目标容易出现局部特征信息丢失,导致漏检、检测精度低的问题,提出基于增强局部特征的水下目标检测方法。在主干网络采用Faster Block增强图像特征提取能力;利用归一化注意力模块抑制不显著的特征信息来提高网络的效率;构建集中特征增强金字塔池化模块增强对水下复杂背景下目标局部特征信息的捕获能力;改进损失函数提高网络模型对水下图像目标预测效果。实验结果表明,该方法平均精度相较于原模型提升了1.5百分点,网络推理速度为36.4,能够有效地提升水下目标的检测精度。

关键词：深度学习目标检测水下图像部分卷积注意力机制局部特征

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冲突性健康科普信息对用户健康观念与行为的影响效应研究

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情报杂志 2025年第5期 182-190页

作者：张薇薇黎洁南京信息工程大学管理工程学院

[研究目的]互联网冲突性健康信息普遍存在，当用户遭遇与先验观念不一致的真伪科普信息时，后验观念与健康行为的影响因素、路径及效应研究，对治理伪科普、提高真科普传播效果具有参考价值。[研究方法]论据是判断健康信息真伪与可信度... 详细信息

[研究目的]互联网冲突性健康信息普遍存在，当用户遭遇与先验观念不一致的真伪科普信息时，后验观念与健康行为的影响因素、路径及效应研究，对治理伪科普、提高真科普传播效果具有参考价值。[研究方法]论据是判断健康信息真伪与可信度的关键，研究采用“2(冲突性健康信息：真科普vs.伪科普)×3(证据类型：叙事型vs.数据型vs.专业型)”的分组设计，开展情景实验和用户调查，采集相关数据进行统计与路径分析。[研究结果/结论]研究表明，用户遭遇冲突性科普信息后，健康观念有显著变化；包含专业型、数据型论据的真伪科普，其可信度感知及行为影响效应均显著强于叙事型论据；伪科普对健康观念的误导效应比真科普的纠偏效应更强；真科普对健康行为的纠偏效应比伪科普的误导效应更强。据此给出健康信息传播与治理中的路径、重点。

关键词：冲突性健康信息真伪科普证据类型健康观念健康行为

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基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展

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中国电机工程学报 2025年第6期45卷 2171-2195,I0011页

作者：刘传洋吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏省南京市211106

在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像... 详细信息

在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先,概述电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程;然后,阐明基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法,从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结;阐述基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障;最后,指出基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题,基于现有的深度学习技术和最近的研究思路,对未来研究工作进行展望。

关键词：电力设备识别发热故障诊断红外图像传统图像处理深度学习视觉检测

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基于改进YOLOv5s车载雷达图像目标检测分类方法

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现代雷达 2025年第4期47卷 38-45页

作者：李家强汪星宇杨志豪刘浩波陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集,获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息;然后将YOLOv5... 详细信息

针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集,获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息;然后将YOLOv5s网络的上采样模块改进为CARAFE,使网络充分融合不同尺度特征,并改进网络损失函数为综合交并比损失函数(CIoU Loss),使预测结果更加精确;最后,通过网络解耦头(Decoupled head)采用不同的分支并行处理检测与分类问题。实测数据实验处理结果表明,该方法较原始YOLOv5s网络的mAP@0.5与mAP@0.5∶0.95分别提升了3.3%和2.0%,尤其适用于小目标检测,并能同时满足检测和分类精度与实时性要求,适合部署至车载嵌入式系统中。

关键词：目标检测与分类雷达图像 YOLOv5s网络特征融合解耦头

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基于轻量化卷积神经网络车载雷达图像目标识别方法

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雷达科学与技术 2025年第1期23卷 82-91,100页

作者：李家强汪星宇陈金立姚昌华南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对车载毫米波雷达距离-方位图像细节模糊、目标占比小,卷积神经网络模型复杂难以在端侧部署的问题,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络YOLOv5s的车载雷达图像目标识别方法。首先结合Ghost卷积设计轻量化解耦头,并行处理检测与分类... 详细信息

针对车载毫米波雷达距离-方位图像细节模糊、目标占比小,卷积神经网络模型复杂难以在端侧部署的问题,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络YOLOv5s的车载雷达图像目标识别方法。首先结合Ghost卷积设计轻量化解耦头,并行处理检测与分类问题;其次设计融合注意力机制的Concat_att模块并引入更具边界框定位敏感性的网络损失函数EIoU Loss,充分提取特征图中小目标细节信息,加速网络收敛,提升网络精度;最后通过Slim剪枝进一步压缩模型存储空间和计算量。实验结果表明,当模型大小缩减至原始YOLOv5s网络的76.8%时,mAP@0.5与mAP@0.5:0.95较原始网络分别提升了2.7%和2.8%,适用于小目标检测,并能同时满足目标识别精度与实时性要求,适合部署至车载嵌入式系统中。

关键词：雷达图像 YOLOv5s 轻量化注意力机制模型剪枝

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基于石英增强光声光谱的氧气探测

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光学学报 2025年第2期45卷 299-306页

作者：卢俊城吴华坤章艺欣刘苏瑞赵家胜吴琼刘雯浙江师范大学物理与电子信息工程学院浙江金华321004

基于石英增强光声光谱(QEPAS)技术和共轴式谐振管配置,开发了一种体积小、灵敏度高和寿命长的共轴式QEPAS氧气(O_(2))检测系统。采用中心波长为763 nm的高功率可调谐半导体激光器,结合波长调制光谱技术对O_(2)进行了探测,并研究了水蒸气... 详细信息

基于石英增强光声光谱(QEPAS)技术和共轴式谐振管配置,开发了一种体积小、灵敏度高和寿命长的共轴式QEPAS氧气(O_(2))检测系统。采用中心波长为763 nm的高功率可调谐半导体激光器,结合波长调制光谱技术对O_(2)进行了探测,并研究了水蒸气(H_(2)O)对O_(2)分子弛豫的影响。结果表明,在O_(2)的体积分数为21%的气体混合物中加入体积分数为0.8%的H_(2)O后,O_(2)的光声信号强度提高了约7倍。在12.5 s的积分时间下,H_(2)O的体积分数保持在1.6%,系统的线性度为0.999,O_(2)的检测限可达9.25×10^(-4)。系统的归一化噪声等效吸收系数为4.70×10^(-9)W·cm^(-1)·Hz-^(1/2)。通过Allan方差曲线分析获得了系统的最佳积分时间为925 s,最小可探测极限为5.5×10^(-4)。

关键词：石英增强光声光谱波长调制光谱技术氧气检测弛豫率

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多通道特征融合改进DenseNet的人体姿态识别方法

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现代雷达 2025年第4期47卷 67-76页

作者：龙伟军武凡陈虹廷徐艺卓杜川南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对现有基于毫米波雷达的人体姿态识别泛化能力差、识别精度低的问题,提出了一种基于毫米波雷达多通道特征(MCF)融合改进密集连接网络(DenseNet)的多通道密集特征选择网络模型(MCF-SE-DenseNet)模型。根据天线布局对雷达回波进行处理,... 详细信息

针对现有基于毫米波雷达的人体姿态识别泛化能力差、识别精度低的问题,提出了一种基于毫米波雷达多通道特征(MCF)融合改进密集连接网络(DenseNet)的多通道密集特征选择网络模型(MCF-SE-DenseNet)模型。根据天线布局对雷达回波进行处理,得到微多普勒信息、俯仰信息、方位信息,将多通道特征融合成三维矩阵,更加准确地在空间上体现人体姿态特征。将注意力机制嵌入DenseNet,注意力机制模块选用压缩激励(SE)模块,多通道特征融合后的三维矩阵转换为特征图作为改进DenseNet的输入,使得重要特征的权重增加,提高人体姿态识别准确率。实验表明,多通道特征融合与SE模块的嵌入可以使识别准确率提高6.2%以上,可以有效提升网络模型性能,MCF-SE-DenseNet模型最终识别准确率可达98%以上。

关键词：人体姿态识别毫米波雷达注意力机制密集连接网络多通道特征融合

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