检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2024年第2期50卷 386-402页

作者：吴庆涛朱军龙葛泉波张明川河南科技大学信息工程学院洛阳471023 南京信息工程大学自动化学院南京210044

由于容易实施,基于投影梯度的分布式在线优化模型逐渐成为一种主流的在线学习方法.然而,在处理大数据应用时,投影步骤成为该方法的计算瓶颈.近年来,研究者提出了面向凸代价函数的分布式在线条件梯度算法,其悔界为O(T^(3/4)),其中T是一... 详细信息

由于容易实施,基于投影梯度的分布式在线优化模型逐渐成为一种主流的在线学习方法.然而,在处理大数据应用时,投影步骤成为该方法的计算瓶颈.近年来,研究者提出了面向凸代价函数的分布式在线条件梯度算法,其悔界为O(T^(3/4)),其中T是一个时间范围.该算法存在两方面的问题,一是其悔界劣于公认的悔界O(/T);二是没有分析非凸代价函数的收敛性能,而实际应用中代价函数大部分是非凸函数.因此,提出一种基于条件梯度的加速分布式在线学习算法,使用Frank-Wolfe步骤替代投影步骤,避免昂贵的投影计算.文中证明当局部代价函数为凸函数时,所提算法达到公认的悔界O(/T);当局部代价函数为潜在非凸函数时,所提算法以速率O(/T)收敛到平稳点.最后,仿真实验验证了所提算法的性能与理论证明的结论.

关键词：条件梯度分布式在线学习悔界收敛速率

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一种冷阴极电子枪的模拟研究

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真空科学与技术学报 2024年第6期44卷 543-551页

作者：汪敏霞魏世宗徐季南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210000

文章通过Computer Simulation Technology粒子工作室软件建立了一种电子通过率极高的微焦点冷阴极电子枪。重点研究了电子枪自身结构对焦点、电子通过率和阴极发射电流的影响。特别是仿照了皮尔斯电子枪的结构,采用了一种弧面阴极,并在... 详细信息

文章通过Computer Simulation Technology粒子工作室软件建立了一种电子通过率极高的微焦点冷阴极电子枪。重点研究了电子枪自身结构对焦点、电子通过率和阴极发射电流的影响。特别是仿照了皮尔斯电子枪的结构,采用了一种弧面阴极,并在此基础上增加了一个阴极凹槽,使电子通过率从75.21%提高到90.26%,同时将近500μm的焦点缩小到50μm以内。最终设计出的冷阴极电子枪在阳极电压为90 kV且栅极电压为1 kV的条件下,电子通过率可达95.41%,在阳极靶面得到的束斑有效焦点尺寸约为45μm。

关键词：冷阴极凹槽通过率焦点阴极发射电流

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基于点-体素一致性约束的城市激光雷达点云分类

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中国激光 2024年第13期51卷 243-256页

作者：李虎辰管海燕雷相达秦楠楠倪欢南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044

准确高效的点云分类在场景理解和数字孪生城市建设等任务中发挥着关键作用。利用单一点、体素等视觉结构数据的点云分类方法容易丢失关键几何特征;融合多种结构数据的点云分类方法学习到不同数据的多层次、多尺度特征,但难以平衡不同数... 详细信息

准确高效的点云分类在场景理解和数字孪生城市建设等任务中发挥着关键作用。利用单一点、体素等视觉结构数据的点云分类方法容易丢失关键几何特征;融合多种结构数据的点云分类方法学习到不同数据的多层次、多尺度特征,但难以平衡不同数据之间的差异,降低了点云分类的准确性。因此,提出一个基于点-体素一致性约束的点云分类网络(PVCC-Net),用于准确分割城市场景中的不同尺寸地物。PVCC-Net采用双分支U-Net结构,体素和点分支分别负责提取粗粒度和细粒度特征,并利用点-体素一致性约束模块对齐粗细粒度特征,以减小不同粒度特征的分布差异。然后,所提网络采用点-体素自注意力机制自适应融合聚合后的粗粒度和细粒度特征,进而提升点云全局特征表达。引入Toronto3D、Semantic3D和SensatUrban三个城市场景点云数据集对PVCC-Net进行性能评估。结果显示,PVCC-Net分别取得了97.97%、93.80%和93.00%的总体精度(OA),以及82.92%、75.70%和55.40%的平均交并比(mIoU)。对比实验结果表明,相比基线方法,所提方法可以有效提升对复杂城市场景点云的分类性能,且获得更优的分类结果。

关键词：遥感点云分类体素一致性约束自注意力机制城市场景

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基于混合分位数与时变权重组合的碳价格区间预测研究

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中国管理科学 2025年

作者：王聚杰张欣南京信息工程大学管理工程学院

鉴于现有碳价区间预测模型在追求高覆盖率时常面临区间过宽的问题，本文创新性地提出了一种基于混合分位数的时变权重组合预测模型。该模型首先对Transformer架构进行了优化，通过时序分块与两阶段平稳处理策略，大幅减少了模型参数量... 详细信息

鉴于现有碳价区间预测模型在追求高覆盖率时常面临区间过宽的问题，本文创新性地提出了一种基于混合分位数的时变权重组合预测模型。该模型首先对Transformer架构进行了优化，通过时序分块与两阶段平稳处理策略，大幅减少了模型参数量，避免了数据分布特性被过度平滑所损耗，从而增强了模型的稳定性和预测准确性。接着，结合TimesNet模型的多周期特征识别能力，分别进行混合分位数预测。针对时间序列数据随时间变化的特点，本文开发了一种基于多目标优化的上下界时变权重组合算法，有效地融合了两种预测模型的优点，实现了区间宽度与覆盖率之间的合理平衡。实验结果显示，本文提出的模型在多个碳交易试点应用中表现优异，显著提高了预测区间的适用性和精确度，为行业从业者提供了一种既能保证覆盖率又能控制区间宽度的碳价预测新方法。

关键词：时间序列预测不确定性分析深度学习

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西安市城市气溶胶污染岛长时间序列特征分析

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生态与农村环境学报 2024年第4期40卷 490-498页

作者：李芮陈健陆嘉栋祝善友南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

城市气溶胶污染岛(UAPI)对人体健康、城市热环境、城市气候、大气辐射传输等有重要影响。该研究利用西安市2016—2019年城郊多个站点的PM_(2.5)数据定量化计算UAPI强度,分析PM_(2.5)和UAPI强度的日变化和年变化规律,并使用经验模态分解... 详细信息

城市气溶胶污染岛(UAPI)对人体健康、城市热环境、城市气候、大气辐射传输等有重要影响。该研究利用西安市2016—2019年城郊多个站点的PM_(2.5)数据定量化计算UAPI强度,分析PM_(2.5)和UAPI强度的日变化和年变化规律,并使用经验模态分解方法(EMD)对UAPI强度的长时间序列多尺度特征进行分析。结果表明,西安市具有明显的城市气溶胶污染岛效应,UAPI强度大于10μg·m^(-3)的比例达87.63%。在日内变化上,UAPI强度呈现夜晚高、白天低的特点;在年内变化上,呈现冬春高、夏秋低的“U”型分布特征;在年际变化上,2016—2019年UAPI效应呈逐年减弱的变化特征。利用EMD分解可以很好地揭示UAPI强度的多尺度特征,如IMF2、IMF4、IMF6分别体现了UAPI强度以周、月、年为周期的变化特征。对比PM_(2.5)和UAPI强度的时间序列,该方法可以较好地排除跨区域传输污染和大区域二次污染等对UAPI强度的影响。

关键词： PM_(2.5) 城市气溶胶污染岛城乡差异经验模态分解

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全部子系统均不稳定切换线性系统的有限时间混合无扰切换故障检测

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控制与决策 2025年第5期40卷 1705-1713页

作者：梁占红姚利娜高金峰郑州大学电气与信息工程学院郑州450001

研究全部子系统均不稳定切换线性系统在模态依赖区间驻留时间(MDIDT)切换下的有限时间混合无扰切换故障检测滤波器(FDF)设计问题.首先,为了改善故障检测系统的暂态性能,提出一种直接限制切换时刻残差信号和速率信号总颠簸幅度的混合无... 详细信息

研究全部子系统均不稳定切换线性系统在模态依赖区间驻留时间(MDIDT)切换下的有限时间混合无扰切换故障检测滤波器(FDF)设计问题.首先,为了改善故障检测系统的暂态性能,提出一种直接限制切换时刻残差信号和速率信号总颠簸幅度的混合无扰切换性能描述;然后,通过将驻留时间区间分段,构造保守性更低的时变离散Lyapunov函数,得到增广系统在MDIDT切换下有限时间稳定且满足有限时间H_(∞)性能的充分条件;接着,在此基础上,给出有限时间混合无扰切换FDF的设计条件;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性和优越性.

关键词：切换线性系统不稳定子系统无扰切换故障检测有限时间稳定模态依赖区间驻留时间

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基于TV-KF的矿浆液位电阻抗成像方法研究

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仪器仪表学报 2025年第2期46卷 141-151页

作者：李曦婷高云鹏谢琴杨唐胜王俊霖湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

针对浮选过程矿浆液位难以准确检测、可视化程度低、现有电阻抗成像算法过于平滑的问题,提出了全变差正则化与卡尔曼滤波相结合的混合TV-KF矿浆液位电阻抗成像方法。首先,构建浮选矿浆液位测量场域模型获取场域边界电压,建立基于全变差... 详细信息

针对浮选过程矿浆液位难以准确检测、可视化程度低、现有电阻抗成像算法过于平滑的问题,提出了全变差正则化与卡尔曼滤波相结合的混合TV-KF矿浆液位电阻抗成像方法。首先,构建浮选矿浆液位测量场域模型获取场域边界电压,建立基于全变差正则化的浮选过程误差函数计算矿浆液位初始电导率值;其次,基于全变差正则化算法计算电导率值作为卡尔曼滤波算法预测方程的先验信息,利用不同时刻的测量电压值对卡尔曼滤波算法的更新方程和预测方程进行迭代;最后,基于提出的TV-KF电阻抗成像算法求解矿浆液位电导率分布,获得准确的矿浆液位检测结果。仿真和实测结果表明:所提算法重建的矿浆与泡沫分界面清晰度更高、边缘特性更好,获取的矿浆液位信息全面准确,在不同矿浆液位仿真模型中PCC均达到85%以上,相比其他重建算法IRE值更低、重建效果更优;现场实验平台矿浆液位实测最大误差<2.4 cm,满足浮选工业现场液位准确检测需求;相较已有方法具有更强的泡沫层信息可视化能力及浆料适用性、对泡沫波动变化有更高的灵敏度,可持续稳定测量矿浆液位,对当前浮选现场有良好应用价值。

关键词：浮选过程电阻抗成像全变差正则化卡尔曼滤波液位检测

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面向鱼眼摄像头目标检测的轻量级网络

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 431-445页

作者：王新蕾廖晨旭王硕肖瑞林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

鱼眼摄像头较普通摄像头检测相同场景时,部署成本更低,但要达到精准检测鱼眼图像中畸变目标的目的,就需要增加计算量。针对这种鱼眼图像检测精度和推理速度不能兼得的问题,提出一种改进的YOLOv8m鱼眼图像目标检测模型(Fisheye-YOLOv8)... 详细信息

鱼眼摄像头较普通摄像头检测相同场景时,部署成本更低,但要达到精准检测鱼眼图像中畸变目标的目的,就需要增加计算量。针对这种鱼眼图像检测精度和推理速度不能兼得的问题,提出一种改进的YOLOv8m鱼眼图像目标检测模型(Fisheye-YOLOv8)。首先,提出Faster-EMA模块,通过融合轻量级卷积和多尺度注意力,减少特征提取中的延时和复杂度;然后,设计了RFA-BiFPN结构,基于参数共享机制,通过感受野注意力和加权双向金字塔结构,同时提高检测速度和精度;其次,提出轻量级检测头G-LHead,减少了模型参数量和复杂度;最后,引入LAMP剪枝算法,在提高识别精度和推理速度间取得平衡。实验结果表明,Fisheye-YOLOv8在Fisheye8K和WoodScape数据集上的平均精度均值(mAP)达到60.5%和59.7%,较YOLOv8m提升了2.2百分点和1.2百分点,参数量与计算量仅为YOLOv8m的20.5%和29.7%,检测速度达到118 frame/s,满足实时性要求,相较于其他模型,更适合在鱼眼摄像头上部署。

关键词：鱼眼摄像头轻量级网络 YOLOv8m 参数共享机制剪枝

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计及电压动态的构网型变流器多机并联系统暂态建模与稳定域估计

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电工技术学报 2025年第9期40卷 2752-2765页

作者：罗聪陈燕东谢志为高铭琨谢佳伟湖南大学电气与信息工程学院长沙410006

以构网型变流器为接口的新能源在具有频率和电压支撑能力的同时,面临严峻的暂态同步失稳风险。现有研究多专注于构网型变流器单机系统,无法推广应用至存在复杂交互的多机并联系统,缺少多机系统稳定域的定量估计。为此,该文首先建立了机... 详细信息

以构网型变流器为接口的新能源在具有频率和电压支撑能力的同时,面临严峻的暂态同步失稳风险。现有研究多专注于构网型变流器单机系统,无法推广应用至存在复杂交互的多机并联系统,缺少多机系统稳定域的定量估计。为此,该文首先建立了机组外交互与有功无功内耦合的构网型变流器多机并联系统大信号等值模型;其次,基于该模型,构造了计及电压动态、阻尼耗散以及机组暂态交互的李雅普诺夫函数集,该函数集不依赖运动路径与响应时间,能直观且准确地刻画多机并联系统最大稳定域,并通过故障清除点位置预判暂态同步稳定性;然后,通过比较稳定域大小,量化了控制参数和电网参数对构网型多机系统暂态同步稳定边界的影响,探究了阻尼耗散、电压动态及机组间交互对暂态稳定裕度的影响;最后,搭建硬件在环实验平台验证了所估计最大稳定域与分析的准确性。

关键词：构网型变流器暂态同步稳定域多机并联系统

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基于双注意力残差网络的高分遥感影像道路提取模型

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地球信息科学学报 2023年第2期25卷 396-408页

作者：刘洋康健管海燕汪汉云南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 信息工程大学测绘工程学院郑州450052

高分辨率遥感影像中,道路光谱信息丰富,且空间几何结构更清晰。但是,基于高分遥感影像的道路提取面临道路尺寸变化大、容易受树木、建筑物及阴影遮挡等因素影响,导致提取结果不完整。此外,高分遥感影像中同物异谱和异物同谱现象较为严重... 详细信息

高分辨率遥感影像中,道路光谱信息丰富,且空间几何结构更清晰。但是,基于高分遥感影像的道路提取面临道路尺寸变化大、容易受树木、建筑物及阴影遮挡等因素影响,导致提取结果不完整。此外,高分遥感影像中同物异谱和异物同谱现象较为严重,从而影响道路提取结果连续性及细小道路信息完整性,而且难以区分道路和非道路不透水层。因此,本文提出基于双注意力残差网络的道路提取模型DARNet,利用深度编码网络,获取细粒度高阶语义信息,增强网络对细小道路的提取能力,通过嵌入串联式通道-空间双重注意力模块,获取道路特征图逐通道的全局语义信息,实现道路特征的高效表达及多尺度道路信息的深层融合,增强阴影和遮挡环境下网络模型的鲁棒性,改善道路提取细节缺失现象,实现复杂环境下高效、准确的道路自动化提取。本文在3个实验数据集对DARNet和DLinkNet、DeepLabV3+等5个对比模型进行对比试验和定量评估,结果表明,本文DARNet模型的F1分别为77.92%、67.88%和80.37%,高于对比模型。此外,定性比较表明,本文提出模型可以有效克服由于物体阴影、遮挡和高分影像光谱变化导致道路提取不准确与不完整问题,改善细小道路漏提、错提等现象,提高道路网提取的完整性和连续性。

关键词：高分辨率影像道路提取深度学习语义分割卷积神经网络残差 DARNet 注意力机制

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