检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2021年第5期50卷 728-733页

作者：霍智勇乔璐南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023

为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深... 详细信息

为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深度点对进行排序来实现单目深度估计,实现了对图像中几何形状的准确预测,减小了边缘模糊,提高了深度预测精度。在Ibims、NYUDv2、DIODE、Sintel 4个不同类型的数据集进行了数值实验和主观评测,结果表明该算法降低了深度预测误差,有效提高了预测的准确性,并具有一定的泛化性能。

关键词：卷积网络深度估计梯度匹配损失单目图像多尺度结构相似度损失排序损失

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图连通密度的海面漂浮小目标检测

引用

电子与信息学报 2021年第11期43卷 3185-3192页

作者：时艳玲姚婷婷郭亚星南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

海面漂浮小目标由于其能量弱,一直是海面目标检测的重难点。传统基于统计模型的漂浮小目标检测算法借助回波能量进行检测,没有利用数据频域幅度间的关联性,导致检测性能受损。该文借助图的处理方式,首先利用回波数据脉冲间频域幅度的关... 详细信息

海面漂浮小目标由于其能量弱,一直是海面目标检测的重难点。传统基于统计模型的漂浮小目标检测算法借助回波能量进行检测,没有利用数据频域幅度间的关联性,导致检测性能受损。该文借助图的处理方式,首先利用回波数据脉冲间频域幅度的关联性计算连通密度,生成邻接矩阵,接着将邻接矩阵转换为拉普拉斯矩阵,提取拉普拉斯矩阵的最大特征值作为检测特征,提出了一种基于图的连通密度的海面漂浮小目标检测算法。通过对实测的全相参的X波段(IPIX)雷达数据进行连通密度的分析,发现海杂波构成的图比较稠密,而海面漂浮小目标构成的图比较稀疏,故通过连通密度构成的图可以有效地检测海杂波中的漂浮小目标。进一步地,通过与对比算法实验分析发现,该文所提基于图的连通密度的检测算法检测性能明显优越。

关键词：目标检测全相参的X波段雷达海杂波图连通密度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向电力系统差异化业务的数据处理架构与低时延传输方法研究

引用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第5期44卷 37-46页

作者：夏元轶滕昌志徐波徐邦宁赵海涛国网江苏省电力有限公司江苏南京210000 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

面向差异化业务需求,电力物联网(Electric Internet of Things,EIoT)需要设计与之适配的数据处理架构,该架构将引入数据缓存、边缘处理等功能,并且涵盖EIoT中数据的清洗、过滤和融合等关键步骤。此外,在该架构基础上,需要同时满足大规... 详细信息

面向差异化业务需求,电力物联网(Electric Internet of Things,EIoT)需要设计与之适配的数据处理架构,该架构将引入数据缓存、边缘处理等功能,并且涵盖EIoT中数据的清洗、过滤和融合等关键步骤。此外,在该架构基础上,需要同时满足大规模数据传输需求,尤其是将电力终端的能源效率(Energy Efficiency,EE)作为保障测量、监控、控制等多个电力运行环节超可靠低延迟通信(Ultra-Reliable and Low-Latency Communication,URLLC)的重要依据。在URLLC中,功率分配被认为是提高能效与数据处理效率的有效方法。然而,由于URLLC的特殊要求,传统香农公式在其中并不适用。因此,需要使用有限块长度编码理论来确保超可靠和低延迟的通信。文中解决了EIoT中URLLC的能效优化问题,并引入自适应深度神经网络,该技术可以根据不同电力设备接入数量,动态优化深度神经网络参数。深度神经网络将要优化的功率分配函数参数化,以无监督的方式离线训练,并可以在线部署以实现实时的功率分配结果。最后,仿真结果表明了所提方法在数据处理效率方面的有效性。

关键词：数据处理架构电力物联网超可靠低延时通信功率控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于虚拟子目标联合边界力的编队避障算法

引用

系统仿真学报 2023年第9期35卷 1918-1930页

作者：王曼李大鹏丁良辉朱天林南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 上海交通大学电子工程系上海200030

针对复杂环境条件下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群编队系统中领航-跟随集群的编队控制和人工势场法中的避障问题,提出了一种基于虚拟子目标联合边界力(joint virtual subtarget and boundary force,JVBF)的无人机集群编队避... 详细信息

针对复杂环境条件下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群编队系统中领航-跟随集群的编队控制和人工势场法中的避障问题,提出了一种基于虚拟子目标联合边界力(joint virtual subtarget and boundary force,JVBF)的无人机集群编队避障算法。采用基于虚拟子目标的领航-跟随法并优化修正力函数来实现无人机集群的队形控制,以达到帮助跟随无人机快速恢复队形的目的;采用基于边界力的人工势场法负责局部路径规划,解决无人机目标不可达和狭窄通道内振荡的缺点。仿真结果表明,所提算法相较于传统算法具有更高的编队队形一致性和时间效率。

关键词：人工势场领航-跟随虚拟子目标修正力边界力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂环境下基于改进混合蜣螂优化算法的无人机三维路径规划方法

引用

兵器装备工程学报 2025年第3期46卷 203-215页

作者：姜鹏洲张琳程钦赵耀江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213000 三维通信股份有限公司杭州320053 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023

针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索... 详细信息

针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索效率。在滚球蜣螂种群有障碍模式和无障碍模式中分别引入动态全局勘探策略和随机角度策略,提升算法精度和全局搜索能力。在觅食蜣螂位置更新引入自适应T分布策略,增强算法逃离局部最优能力。通过动态权重因子提高算法全局搜索能力并降低陷入局部最优解的风险。实验结果表明:相比原始蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),改进后的SO-DBO算法代价函数指标在简单环境下分别改善了9.68%、12.93%,在复杂环境下分别改善了13.34%、17.00%,有效提升了算法的收敛速度、精度和稳定性。

关键词：复杂环境蜣螂优化算法无人机路径规划混沌映射代价函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用深度迁移学习靶向GPCRs的配体活性预测

引用

计算机工程与应用 2023年第13期59卷 120-128页

作者：汤丽华卢宁兰闯闯陈荣华吴建盛南京邮电大学地理与生物信息学院南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023 常州市第一人民医院神经外科江苏常州213003

G蛋白偶联受体(GPCRs)是最重要的药物靶标之一,约占市场上药物靶标的34%。药物发现过程中,配体生物活性的准确建模和解释对于筛选苗头化合物至关重要。研究表明,同源的G蛋白偶联受体能提升配体分子生物活性的预测性能和可解释性。提出... 详细信息

G蛋白偶联受体(GPCRs)是最重要的药物靶标之一,约占市场上药物靶标的34%。药物发现过程中,配体生物活性的准确建模和解释对于筛选苗头化合物至关重要。研究表明,同源的G蛋白偶联受体能提升配体分子生物活性的预测性能和可解释性。提出了一种新的方法GLEM,用多任务下的深度迁移学习来预测配体的生物活性,并通过组稀疏来识别相关的关键子结构。GLEM方法在9组30个具有代表性的人类GPCR数据集上进行了实验,这些GPCRs涵盖了大部分人类GPCRs的子家族,每个GPCR数据集都包含60~3000个配体。实验结果表明,GLEM方法在绝大多数数据集中都获得了最好的性能。与单任务学习方法相比,GLEM方法在r2上平均提升了31.72%;与深度学习方法相比,GLEM方法在r2上平均提升了22.45%。此外,还评估了不同数量的训练样本对模型性能的影响,实验发现GLEM方法在小样本情况下表现最好。

关键词： G蛋白偶联受体(GPCRs) 扩展连通性指纹配体活性多任务学习深度迁移学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

PCA技术辅助的紧凑光学神经网络的性能研究

引用

微电子学与计算机 2025年

作者：金昊张乐天顾洁陆鸣豪王嘉怡王瑾南京邮电大学通达学院南京邮电大学通信与信息工程学院

随着张量数据结构复杂度不断提升，光学神经网络（Optical Neural Network， ONN）中的计算复杂度和计算量大幅增加，而且所需的光学器件数量和复杂度也在升高。为了降低神经网络的复杂度并提高其可应用性，对张量数据的降维处理是可有... 详细信息

随着张量数据结构复杂度不断提升，光学神经网络（Optical Neural Network， ONN）中的计算复杂度和计算量大幅增加，而且所需的光学器件数量和复杂度也在升高。为了降低神经网络的复杂度并提高其可应用性，对张量数据的降维处理是可有效的方法之一。本文分别搭建GridNet和FFTNet架构的ONN，其中的线性光学处理单元由马赫曾德尔干涉仪（Mach-Zehnder interferometer， MZI）实现，采用主成分分析（Principal Components Analysis， PCA）方法降低ONN输入的维数，模拟训练出高鲁棒性且结构紧凑的ONN。本文分别采用SGD、RMSprop、Adam 和 Adagrad 四种训练算法以及不同的学习率，针对MNIST手写数字数据集完成ONN的前向传播和反向训练，并表征与分析对应网络的性能和鲁棒性。研究结果表明，采用PCA方法减少ONN输入维度可以在有效减小网络规模的同时，保持一定的识别精确度及对MZI器件误差的鲁棒性。结果还显示，为达到优良的训练效果（识别精确率大于90%），对不同输入维度即不同规模和架构的ONN 要选择合适的训练算法和学习率。进一步，FFTNet架构对于输入维度的变化表现出了较低的敏感性。而且，不同输入维度、不同隐藏层个数的FFTNet在处理相位误差和分束器误差方面展现出了很高的鲁棒性。因此，在PCA技术辅助下，FFTNet架构的ONN结构紧凑，能够在不同规模的数据集上保持稳定的性能，且更为可靠。

关键词：光子神经网络马赫曾德尔干涉仪主成分分析法训练算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

HFSS在电磁超表面设计实验教学中的应用与探索

引用

实验室研究与探索 2024年第9期43卷 49-53页

作者：朱熙铖王杰钱思瑶葛莹张盼盼南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学雷丁学院南京210044 南京邮电大学电子与光学工程学院南京210003

电磁超表面是近年来电磁场与微波技术专业领域的研究热点,相关的理论知识作为教学内容逐渐被引入微波技术与天线教学。电磁超表面的工作原理较为复杂、抽象,对超表面的功能验证及实验测试需价格昂贵的测试仪器及微波暗室等条件。针对这... 详细信息

电磁超表面是近年来电磁场与微波技术专业领域的研究热点,相关的理论知识作为教学内容逐渐被引入微波技术与天线教学。电磁超表面的工作原理较为复杂、抽象,对超表面的功能验证及实验测试需价格昂贵的测试仪器及微波暗室等条件。针对这些教学难点,介绍了高频结构仿真软件(HFSS)在电磁超表面实验教学中的应用与探索,以中心频率30 GHz反射式极化扭转超表面为实验教学案例,通过HFSS使学生掌握电磁超表面的设计方法以及对仿真结果的分析。可有效将电磁超表面的设计与实现过程具体化、实例化,提升微波技术与天线课程教学成效。

关键词：电磁超表面极化扭转电磁仿真实验教学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

有限大接地板对圆极化微带贴片天线等化波束宽度影响的研究

引用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 37-43页

作者：齐家琛马柯罗羽成李小慧吕文俊南京邮电大学地理与生物信息学院江苏南京210023 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学材料科学与工程学院江苏南京210023

基于数值仿真和实验测量,研究了接地板尺寸对微带贴片天线圆极化等幅条件的影响规律。结果表明:当接地板尺寸变化时,铅垂极化分量幅度(|E_(θ)|)和水平极化分量幅度(|E_(φ)|)受到地板尺寸变化的敏感度和规律不同,从而影响了圆极化天线... 详细信息

基于数值仿真和实验测量,研究了接地板尺寸对微带贴片天线圆极化等幅条件的影响规律。结果表明:当接地板尺寸变化时,铅垂极化分量幅度(|E_(θ)|)和水平极化分量幅度(|E_(φ)|)受到地板尺寸变化的敏感度和规律不同,从而影响了圆极化天线主波束范围内保持其幅值相等的条件。最终推得接地板尺寸在0.6~1.0波长范围内,铅垂、水平极化分量保持等幅条件(按幅度差不大于3dB计)的“等化波束宽度”经验公式,为可穿戴圆极化贴片天线的波束宽度调控及选择提供理论依据。

关键词：有限大接地板圆极化贴片天线等化波束宽度可穿戴天线

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于物理可解释自编码模型的雷达目标方位稳健识别算法

引用

电子学报 2024年第11期52卷 3847-3857页

作者：廖磊瑶南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室陕西西安710071

现有基于深度神经网络的高距离分辨(High Range Resolution,HRR)雷达目标识别方法是纯数据驱动模型,是1个飞行事故记录器结构,特征不具可解释性,在方位缺失情况下特征泛化性差,模型识别率急剧下降.对此,本文设计了一种物理可解释自编码... 详细信息

现有基于深度神经网络的高距离分辨(High Range Resolution,HRR)雷达目标识别方法是纯数据驱动模型,是1个飞行事故记录器结构,特征不具可解释性,在方位缺失情况下特征泛化性差,模型识别率急剧下降.对此,本文设计了一种物理可解释自编码模型(Physical Interpretable Auto-Encoder Model,PIAEM),解码网络结合雷达目标的散射点模型,利用编码网络挖掘雷达数据具有明确物理含义的散射中心特征,从成像角度描述目标的物理结构特性,如尺寸、轮廓等,在方位缺失情况下具有稳健的物理特性.设计了基于最小重构误差的分类准则,实现雷达目标识别.基于实测高距离分辨雷达回波数据的实验结果表明,本文方法提取的特征具有明确物理含义,且在方位缺失4/5的情况下,PIAEM比现有基于传统目标识别方法的准确率提升了10.27%,验证了本文方法具有方位稳健识别性能.

关键词：雷达目标识别可解释网络散射点模型变分推断自编码网络最小重构误差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：