检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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计算机控制技术课程思政的教学研究与实践

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湖北开放职业学院学报 2025年第5期38卷 176-178页

作者：申晓宁南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 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 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心江苏南京210044

在工科课程中开展课程思政教育,有助于打破学科壁垒,推动学科教育与思想政治教育的深度融合,应对全球化挑战与培养国际视野。为将课程思政教育落实于工科专业课程教学的全过程,本文以计算机控制技术课程为例,根据课程知识特点挖掘相应... 详细信息

在工科课程中开展课程思政教育,有助于打破学科壁垒,推动学科教育与思想政治教育的深度融合,应对全球化挑战与培养国际视野。为将课程思政教育落实于工科专业课程教学的全过程,本文以计算机控制技术课程为例,根据课程知识特点挖掘相应的思政育人元素,探讨思政教育与教学实践的融合方法,提出多角度的课程综合评价方式。通过在计算机控制技术的专业知识传播中强调价值引领,使学生树立了正确的理想信念、价值观和伦理观念,有效推进了在工科专业课程中实施思政育人的进程。

关键词：计算机控制技术课程思政教学实践课程综合评价闭环教学法

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基于SEnet和多头注意力机制的推荐模型

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信息技术 2025年第2期49卷 1-6,13页

作者：申晓宁沈如一陈星晖宋丽妍南京信息工程大学自动化学院南京210044 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 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 江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心南京210044 南方科技大学广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

现有推荐系统研究方法在处理用户和商品特征时忽略了特征之间的相关性和重要性。为此,文中提出一种结合挤压伸缩网络和多头注意力机制的个性化推荐模型。利用挤压伸缩网络求得各个特征权重并得到加权特征向量;采用多头注意力机制计算特... 详细信息

现有推荐系统研究方法在处理用户和商品特征时忽略了特征之间的相关性和重要性。为此,文中提出一种结合挤压伸缩网络和多头注意力机制的个性化推荐模型。利用挤压伸缩网络求得各个特征权重并得到加权特征向量;采用多头注意力机制计算特征之间的关联度并进行特征交叉,使关联度高的特征对点击率预测结果的影响更大;引入自适应激活函数和残差结构的深度网络作为决策层预测推荐结果。与七种已有的推荐模型在Criteo数据集和Amazon数据集上的实验对比结果表明,所提模型具有更高的推荐精度。

关键词：推荐系统深度学习挤压伸缩网络

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基于强化学习与变权组合模型的EV充电需求功率预测方法

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数据采集与处理 2025年第2期40卷 530-544页

作者：宋宗仁葛泉波李春喜上海海事大学物流工程学院上海201306 南京信息工程大学自动化学院南京210044 大数据分析与智能系统江苏省高校重点实验室南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 浙江经济职业技术学院汽车技术学院杭州310018

当电动汽车(Electric vehicle,EV)与充电桩连接时,精确预测电动汽车动力电池组的充电需求功率,对于防止电池组过充电至关重要。由于电池组物理模型的复杂性使基于其充电需求功率预测方法通常难以构建,且实时性不高。此外,单一预测模型... 详细信息

当电动汽车(Electric vehicle,EV)与充电桩连接时,精确预测电动汽车动力电池组的充电需求功率,对于防止电池组过充电至关重要。由于电池组物理模型的复杂性使基于其充电需求功率预测方法通常难以构建,且实时性不高。此外,单一预测模型的预测精度偏低。针对上述问题,结合充电数据与机器学习,提出一种基于强化学习与变权组合模型的EV充电需求功率预测方法。在传统灰狼优化算法的基础上,将混沌映射、精英反向学习策略相结合以提高初始种群的质量,利用强化学习的动态权重策略更新灰狼个体位置来优化最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LSSVM)算法中的参数;通过基于时变权重分配的变权组合方法合理分配极限学习机预测模型与改进LSSVM预测模型的权重,解决单一预测模型方法的不足;采用电动汽车的实际充电数据对所提预测算法进行验证,新方法相较于其他3种传统方法在预测精度上分别提高了4.75%、3.84%和0.38%。

关键词：充电需求功率变权组合强化学习灰狼优化算法最小二乘支持向量机

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一种用于多目标组合优化的三阶段混合蛙跳框架

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控制与决策 2022年第4期37卷 973-981页

作者：申晓宁陈庆洲潘红丽游璇黄遥南京信息工程大学自动化学院南京210044 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 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

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索... 详细信息

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索扩展阶段,进一步提升解的精度并让种群均匀地分布在前沿上;在极值挖掘阶段,搜寻各目标上的边界极值,增强分布性能.对于不同阶段的不同模块,采用不同的策略以提升框架的求解性能.所提出框架对于多目标组合优化问题具有良好的通用性,在解决不同类型的问题时仅需设计相应的编码方式、个体生成算子和约束处理机制.采用经典的多目标背包问题作为测试问题,与五种已有算法进行对比,结果表明,所提出框架具有良好性能,基于该框架设计的混合蛙跳算法具有更好的收敛性和分布性.

关键词：多目标组合优化混合蛙跳框架快速收敛探索扩展极值挖掘离散跳跃规则

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基于爆破阀的微流体引流控制芯片研究

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仪器仪表学报 2022年第1期43卷 54-61页

作者：杨明鹏刘佳李言杰葛静南京信息工程大学自动化学院南京210044 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 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

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工... 详细信息

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工艺制备微流控芯片;然后,对影响爆发阀特性的材料亲水性进行跟踪测量,对微流控芯片的引流特性进行宏观和微观观测;更进一步地,对爆破阀的爆破压力进行理论计算和实验实测,3种爆破阀的实测爆破压力分别为90、690、2440 Pa;最后,对不同进样速率下爆破阀的爆破特性进行测试。实验结果表明,通过爆破阀的合理设计,可实现微流体的引流控制,使其按预定次序、预定时间流入检测区,进而有效避免流体的交叉混染。

关键词：微流体爆破阀引流控制等离子处理微压力测量

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基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法

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控制与决策 2021年第1期36卷 105-114页

作者：申晓宁黄遥游璇王谦南京信息工程大学自动化学院南京210044 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 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

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,... 详细信息

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题.

关键词：混合蛙跳算法种群多样性信息交互反向跳跃局部更新函数优化

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联合姿态先验的人体精确解析双分支网络模型

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软件学报 2020年第7期31卷 1959-1968页

作者：高明达孙玉宝刘青山邵晓雯江苏省大数据分析技术重点实验室(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(南京信息工程大学自动化学院) 江苏南京210044

人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估... 详细信息

人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估计信息,提出了一种人体精确解析的双分支网络模型.该模型首先使用基干网络表征人体图像,将人体姿态估计模型预测到的姿态先验作为基干网络的注意力信息,进而形成人体结构先验驱动的多尺度特征表达,并将提取的特征分别输入至全卷积网络解析分支与检测解析分支.全卷积网络解析分支获得全局分割结果,检测解析分支更关注小尺度目标的检测与分割,融合两个分支的预测信息可以获得更为精确的分割结果.实验结果验证了该算法的有效性,在当前主流的人体解析数据集LIP和ATR上,所提方法的m Io U评测指标分别为52.19%和68.29%,有效提升了解析精度,在人体四肢部件以及小目标部件区域获得了更为准确的分割结果.

关键词：人体解析语义分割人体姿态估计部件检测卷积神经网络

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