检索结果-内蒙古大学图书馆

声学技术 2024年第5期43卷 601-612页

作者：孟愉晟蓝君李义丰南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院) 江苏南京211800

文章构造了一种复合型无源结构,利用该结构设计的声学超表面能够实现透射相位和幅度的解耦调控。研究表明,当声波入射至该复合结构后,多腔体结构具有接近于1的透射率和接近于2π的全相位变化,而开孔结构单元可以提供恒定不变的相位和0~... 详细信息

文章构造了一种复合型无源结构,利用该结构设计的声学超表面能够实现透射相位和幅度的解耦调控。研究表明,当声波入射至该复合结构后,多腔体结构具有接近于1的透射率和接近于2π的全相位变化,而开孔结构单元可以提供恒定不变的相位和0~1范围内变化的透射率。此外,根据Airy函数的波曲线,选择合适的结构参数,构造出的超表面可以在空气中生成Airy波束,同时利用两个对称的超表面可以实现具有自愈性声聚焦特性的透镜,通过与纯相位调控方法生成的波束现象进行对比,进一步说明幅相解耦方法对于声波精确调控的重要性。文章对于幅相解耦超表面的研究在声波定向传输、全息图像、医学超声成像等方面具有潜在的应用前景。

关键词：透射型声超表面幅相解耦调控传递矩阵法 Airy波束自愈性声聚焦

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一种基于无限时域无模型的在线Q学习算法

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电光与控制 2022年第2期29卷 53-57页

作者：代晓清赵旭成都师范学院计算机科学学院成都611000 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210000

针对连续线性系统的无限时域最优控制的在线实现问题,在系统动态完全未知的条件下设计了一种在线Q学习算法。基于无限时域最优控制理论中的哈密顿函数与最优代价函数,构造了连续线性系统的Q函数。采用积分强化学习方法设计了一个Actor/C... 详细信息

针对连续线性系统的无限时域最优控制的在线实现问题,在系统动态完全未知的条件下设计了一种在线Q学习算法。基于无限时域最优控制理论中的哈密顿函数与最优代价函数,构造了连续线性系统的Q函数。采用积分强化学习方法设计了一个Actor/Critic逼近器结构,在保证闭环渐近稳定性和最优解收敛的同时,在线估计Q函数的参数。考虑涡轮增压发动机的6阶线性系统模型进行了数字仿真,结果表明,Critic权重与Actor权重均渐近收敛于最优值,实现了无模型的最优控制。

关键词：最优控制哈密顿函数 Q学习 Actor/Critic逼近器

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OpenPlanner：一个开源的时间敏感网络规划器

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计算机研究与发展 2025年

作者：姜旭艳全巍付文文张小亮孙志刚国防科技大学计算机学院南京航空航天大学计算机科学与技术学院湖南汽车工程职业大学信息工程学院

时间敏感网络（time-sensitive networking， TSN）在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下，为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程，规划问... 详细信息

时间敏感网络（time-sensitive networking， TSN）在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下，为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程，规划问题是一个NP完全问题.目前不论是学术界的TSN规划算法研究，还是工业界的TSN部署应用都急需一个开源的规划器软件.提出一种构件化、松耦合的TSN规划器软件架构（loose-coupled component-based architecture of planner，LOCAP），通过规划参数最小集和规划结果通用表等接口规范设计，实现规划算法与规划工具、规划器软件与交换硬件实现的松耦合.OpenPlanner是基于LOCAP架构、使用python语言编写开源TSN规划器，内嵌自研和第三方贡献的多个可满足性理论规划算法和启发式规划算法.基于OpenPlanner对不同算法的运行时间开销以及解的质量进行了评估，指出多样化的TSN应用场景需要不同的规划算法.据调研，OpenPlanner是目前唯一的开源TSN规划器，规划结果已部署到OpenTSN开源网络、银河衡芯TSN芯片以及芯准TTE等多个硬件平台，在卫星、无人车和火炮等多个系统中得到应用.

关键词：时间敏感网络流量规划器开源可满足性理论时间感知整形器

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跨模态融合和边界可变形卷积引导的RGB-D显著性目标检测

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电子学报 2023年第11期51卷 3155-3166页

作者：孟令兵袁梦雅时雪涵张乐吴锦华程菲安徽信息工程学院计算机与软件工程学院安徽芜湖241000 安徽信息工程学院电气与电子工程学院安徽芜湖241000 杭州电子科技大学管理学院浙江杭州310000

RGB-Depth(RGB-D)显著性目标检测是一项有意义且具有挑战性的任务,基于现有卷积神经网络检测方法在简单场景中获得了良好的检测性能,但不能有效应对背景信息混乱,深度图质量低和目标轮廓复杂的情况.为应对上述问题,本文提出了一种跨模... 详细信息

RGB-Depth(RGB-D)显著性目标检测是一项有意义且具有挑战性的任务,基于现有卷积神经网络检测方法在简单场景中获得了良好的检测性能,但不能有效应对背景信息混乱,深度图质量低和目标轮廓复杂的情况.为应对上述问题,本文提出了一种跨模态融合和边界可变形卷积引导的RGB-D显著性目标检测方法.首先,本文以Swin-Transformer为特征提取器,分别对RGB模态与深度图模态进行特征提取,并通过跨模态注意力增强特征模块对两种模态特征进行融合以挖掘显著物的共性与互补特征.接着将提出的相邻多尺度特征增强模块嵌入编码器深层,以获得丰富的全局上下文特征信息,更精准地定位显著物的位置.然后通过构建一个边界特征提取解码器(U-Net架构)生成显著物的边界线索图,并重复采用跨模态融合特征确保生成显著物边界的完整性.最后,本文设计了一个边界可变形卷积引导模块,使用边界线索图与可变形卷积引导跨模态融合特征进行解码以得到更加准确的显著图.通过在6个公开基准数据集上与25种主流方法相比较,本文所提模型在多个指标上均有较明显的提升,从而证明了本文方法的有效性.

关键词：显著性目标检测跨模态融合边界特征可变形卷积显著图

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基于多任务长短时卷积计算网络的降雨预测

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计算机工程与设计 2022年第9期43卷 2686-2693页

作者：王军陈百艳程勇南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京信息工程大学科技产业处江苏南京210044

为提高降雨预测的准确率,解决现有深度学习降雨预测模型缺乏对多站点气象数据时空关系建模能力的问题,提出基于多任务学习和改进的长短时卷积计算网络降雨预测模型(MTL-LSTC)。在长短时记忆网络内部的输入到状态和状态到状态的转换过程... 详细信息

为提高降雨预测的准确率,解决现有深度学习降雨预测模型缺乏对多站点气象数据时空关系建模能力的问题,提出基于多任务学习和改进的长短时卷积计算网络降雨预测模型(MTL-LSTC)。在长短时记忆网络内部的输入到状态和状态到状态的转换过程加入卷积运算结构,对气象序列数据进行编码,结合多任务学习方法提取出站点间隐藏的交互信息,建立站点间相关性模型,实现基于多站点气象数据的降雨预测。模拟实验结果表明,MTL-LSTC模型预测结果准确率更高且模型更高效,多站点气象数据的利用率也得到较大提升。

关键词：降雨预测长短时记忆网络卷积计算结构长短时卷积计算网络多任务学习

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融合注意力机制和二次特征提取的ResNet小样本农作物病虫害识别

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计算机系统应用 2024年第9期33卷 208-215页

作者：汪志立王定成曹蓉郑梦丽刘亚鹏卓欣南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

针对传统机器学习方法对于小样本和多类别的农作物叶片病虫害识别效果和时间不理想的问题,本文利用改进的ResNet模型来实现农作物病害识别.通过加入dropout层、激活函数、最大池化层和注意力机制来提高模型的鲁棒性、特征捕捉能力、实... 详细信息

针对传统机器学习方法对于小样本和多类别的农作物叶片病虫害识别效果和时间不理想的问题,本文利用改进的ResNet模型来实现农作物病害识别.通过加入dropout层、激活函数、最大池化层和注意力机制来提高模型的鲁棒性、特征捕捉能力、实现了用较低的模型参数量来提高病虫害识别的准确率.首先对从公共数据集Plant Village获取的图像进行预处理和增强,将ReLU激活函数替换为PReLU,解决ReLU函数在小于0部分神经元坏死的问题;然后在全局平均池化层之前加入dropout层,设置合理的阈值,有效避免过拟合现象的发生,增强模型的鲁棒性;此外,在dropout与全局平均池化层之间加入最大池化层,不仅能扩大神经元的感受野,还能帮助模型获取局部病虫害的最显著特征,减小图片背景的噪声影响,实现二次特征提取;最后嵌入CBAM注意力机制,使模型自动学习输入特征图中最重要的通道信息,并对其进行通道与空间之间加权,从而更好地捕捉图像中的语义信息.实验结果表明,改进后的模型对测试集识别准确度达99.15%,模型参数量仅为9.13M,与Xception、InceptionV3、原ResNet等模型相比,准确率分别超过了1.01,0.68,0.59个百分点,降低了模型参数量,为农作物病虫害识别提供了一种先进的深度学习方法.

关键词：病虫害识别注意力机制迁移学习最大池化激活函数PReLU

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基于开发者多元特征的软件缺陷自动分派方法

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计算机科学 2022年第12期49卷 81-88页

作者：董夏磊项正龙吴泓润汪鼎文李元香武汉大学计算机学院武汉430072 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 闽南师范大学物理与信息工程学院福建漳州363000

软件缺陷修复是软件生命过程中一个不可忽视的问题,如何高效地进行软件缺陷的自动分派是一个十分重要的研究方向。目前已有的研究方法多侧重于缺陷报告的文本内容或开发者抛掷网络中的浅层信息,而忽视了开发者抛掷网络中的高层次拓扑信... 详细信息

软件缺陷修复是软件生命过程中一个不可忽视的问题,如何高效地进行软件缺陷的自动分派是一个十分重要的研究方向。目前已有的研究方法多侧重于缺陷报告的文本内容或开发者抛掷网络中的浅层信息,而忽视了开发者抛掷网络中的高层次拓扑信息。为此,提出了一个基于开发者多元特征的软件缺陷自动分派模型MFD-GCN。该模型充分考虑开发者抛掷网络中的高层拓扑特征,并运用图卷积网络强大的网络特征提取能力,充分挖掘出代表开发者深层合作关系和修复偏好性的多元特征,并与缺陷报告文本特征一起训练分类器。模型在两个大型开源软件项目Eclipse和Mozilla上进行实验,实验结果表明,相比近年来提出的主流分派方法,MFD-GCN模型在推荐前K个开发者时均取得了较好的推荐结果,其中,在Eclipse项目上Top-1推荐准确率达到了69.8%,在Mozilla项目上达到了59.7%。

关键词：自动分派缺陷报告开发者抛掷网络图卷积网络多元特征

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基于复杂网络多阶邻域贡献度的节点重要性序结构辨识

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电子学报 2023年第7期51卷 1956-1963页

作者：胡钢卢志宇王乐萌许丽鹏徐翔任勇军安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 东南大学经济管理学院江苏南京211189 国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

为更精细化辨识节点重要性,本文研究节点多阶交互演化对节点重要性序结构形成的影响,提出基于复杂网络多阶邻域贡献度的节点重要性序结构辨识系统模型.首先,基于节点间不同阶层交互关系和节点多阶邻域规模异质性程度构建多阶邻域贡献度... 详细信息

为更精细化辨识节点重要性,本文研究节点多阶交互演化对节点重要性序结构形成的影响,提出基于复杂网络多阶邻域贡献度的节点重要性序结构辨识系统模型.首先,基于节点间不同阶层交互关系和节点多阶邻域规模异质性程度构建多阶邻域贡献度模型;通过节点多阶圈信息集结节点自身多阶邻域空间结构信息;其次,构建融合多阶邻域空间位置信息贡献和多阶圈信息贡献的节点重要性辨识系统模型,给出节点序结构辨识算法;最后,仿真分析表明在各真实网络中本文算法相比经典算法最高提升88%节点辨识率,以0.5资源投入进行网络攻击,分别最大提升67.47%,39.40%和20.17%攻击效用值.

关键词：复杂网络节点重要性序结构多阶邻域矩阵圈结构贡献度邻域k-shell值

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基于注意力特征融合的跨模态行人重识别

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计算机系统应用 2024年第9期33卷 269-275页

作者：邓淑雅李浩源南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044

跨模态行人重识别任务旨在匹配同一行人的可见光图像和红外图像,在智能安全监控系统中广泛应用.由于可见光模态和红外模态存在固有的模态差异,给跨模态行人重识别任务在实际应用过程中带来了巨大的挑战.为了缓解模态差异,研究人员提出... 详细信息

跨模态行人重识别任务旨在匹配同一行人的可见光图像和红外图像,在智能安全监控系统中广泛应用.由于可见光模态和红外模态存在固有的模态差异,给跨模态行人重识别任务在实际应用过程中带来了巨大的挑战.为了缓解模态差异,研究人员提出了很多有效的解决方法.但是由于这些方法提取的是不同模态之间的特征,彼此缺少对应的模态信息,导致特征缺少充分的鉴别性.为了提高模型提取特征的鉴别性,本文提出基于注意力特征融合的跨模态行人重识别方法.通过设计高效的特征提取网络和注意力融合模块,并在多种损失函数的优化下,实现不同模态信息的融合和模态对齐,从而促进模型匹配行人准确度的提升.实验结果表明,本方法在多个数据集上都取得了很好的性能.

关键词：跨模态行人重识别注意力机制特征融合模态差异模态对齐

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基于IBSA的四旋翼无人机ADRC参数优化

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控制工程 2025年第3期32卷 535-544页

作者：陈城刘云平鲁倍辰王爽方卫华南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 河海大学计算机与软件学院江苏南京210024 水利部南京水利水文自动化研究所江苏南京210012

针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。... 详细信息

针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。其次,基于所建立的符号数学模型对其进行参数化。然后,将经典PID控制算法、自抗扰控制器算法、基于粒子群优化的自抗扰控制器参数优化算法以及基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数优化算法在四旋翼无人机的姿态稳定性、跟踪稳定性以及抗干扰稳定性等方面分别进行比较分析。最后,结果表明,基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数整定优化算法具有抗干扰性强、收敛速度快以及鲁棒性好等优势。

关键词：四旋翼无人机鸟群算法自抗扰控制器稳定性

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