检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 41-48页

作者：尚鹏举王小鹏兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

放射源密度检测系统是一种利用放射性同位素进行物质密度测量的仪器。在石油化工、矿业医疗都有应用,原理是放射源信号利用其本身优秀的穿透性,穿过装有物质的密闭管道,被闪烁体和光电倍增管检测到并转换为电压脉冲信号。而化工现场复... 详细信息

放射源密度检测系统是一种利用放射性同位素进行物质密度测量的仪器。在石油化工、矿业医疗都有应用,原理是放射源信号利用其本身优秀的穿透性,穿过装有物质的密闭管道,被闪烁体和光电倍增管检测到并转换为电压脉冲信号。而化工现场复杂环境会影响系统的工作性能,最明显直观的就是低温影响。相对于系统在标定温度下工作性能,系统在低温环境中输出脉冲计数率发生明显衰减,相对于标定温度20℃时单位时间系统采集脉冲计数,-30℃时最多时衰减能达到标定温度的25%,严重影响测量密度准确性,使系统输出变得不可靠,引发现场工作人员误操作。因此,对系统在低温下的输出进行补偿势在必行,通常根据系统中受温度影响期间来进行相应补偿,如高压模块在低温下输出不稳定,则进行高压补偿,对光电倍增管低温下倍增减少情况进行阈值补偿等,这些补偿方式有效但效果有限,引入基于概率主成分回归模型的温度补偿方法,在不对硬件做改动的情况下,依据收集到的脉冲衰减数据,构建PPCR模型,并进行补偿。测试结果表明,低温环境中该补偿方法能够将计数率损失能够控制在3%以下,提升了系统在低温环境下的密度检测精度。

关键词：闪烁体光电倍增管温度衰减补偿概率主成分回归(PPCR) 密度检测

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基于Mach-Zehnder结构的模式不敏感硅基热光开关

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中国激光 2025年

作者：骆长亮延凤平郭浩户俊杰北京交通大学电子信息工程学院

提出了一种模式不敏感的热光开关，该光开关由多模干涉耦合器、相移器及S波导级联而成。通过导模激励系数法对多模干涉耦合器进行优化，使其具备模式不敏感的特性。同时对相移器进行优化，也使其具备模式不敏感的特性，TE0、TE1、TE2三... 详细信息

提出了一种模式不敏感的热光开关，该光开关由多模干涉耦合器、相移器及S波导级联而成。通过导模激励系数法对多模干涉耦合器进行优化，使其具备模式不敏感的特性。同时对相移器进行优化，也使其具备模式不敏感的特性，TE0、TE1、TE2三种模式的相位通过热光效应来改变。通过添加空气沟槽以降低功耗，通过仿真，当加热功率为9 mW时，在1550 nm处可实现不小于29 dB的消光比和低于0.88 dB的插入损耗。我们提出的模式不敏感光开关可以同时调制三个模式，适用于模分复用系统。

关键词：光开关模式不敏感模分复用热光效应马赫-曾德尔

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轻量化的多尺度注意力脊柱侧弯筛查方法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 286-294页

作者：郝子强唐颖田芳张岩詹伟达长春理工大学电子信息工程学院长春130000

近年来,深度学习越来越多地应用于脊柱侧弯筛查技术研究,并且取得了突出的成效。为了解决脊柱侧弯筛查的精度和效率不高,无法满足大规模脊柱侧弯筛查需要的问题,设计了一种轻量化的多尺度注意力卷积神经网络,对ResNet50进行改进,取得了... 详细信息

近年来,深度学习越来越多地应用于脊柱侧弯筛查技术研究,并且取得了突出的成效。为了解决脊柱侧弯筛查的精度和效率不高,无法满足大规模脊柱侧弯筛查需要的问题,设计了一种轻量化的多尺度注意力卷积神经网络,对ResNet50进行改进,取得了较好的筛查效果。提出了一种多尺度残差特征提取模块,使用不同大小的卷积核,提取不同尺度的信息;使用三个残差块并在残差块中使用一种混合注意力机制,关注通道和空间两方面的信息,增强特征提取能力;将普通卷积替换成一种深度混洗卷积,在精度损失不多的情况下,提高网络效率;提出了一种多层次特征融合模块,将多个层次信息进行特征融合,提取更加多样化的特征信息。实验证明,相比ResNet50总体准确率提高了11.19个百分点,测试时长减少了2 s。

关键词：脊柱侧弯深度学习多尺度特征注意力机制

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面向移动场景的空地协同UDN中基于Graph-DRL的频谱资源分配

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计算机工程 2025年

作者：孟芸魏帆刘鑫一王威柴佳辉长安大学电子与控制工程学院长安大学信息工程学院

为了支持各类移动用户实时数据传输和稳定连接，采用空地协同超密集网络(Ultra Dense Network，UDN)是关键技术方案之一。在这种新型网络结构中，空中基站能够更好的支持用户移动性，而地面UDN能够实现更充分的频谱复用。然而，差异化... 详细信息

为了支持各类移动用户实时数据传输和稳定连接，采用空地协同超密集网络(Ultra Dense Network，UDN)是关键技术方案之一。在这种新型网络结构中，空中基站能够更好的支持用户移动性，而地面UDN能够实现更充分的频谱复用。然而，差异化的信道条件与覆盖范围使得干扰与频谱分配问题面临着新的挑战。因此，本文面向新型的空地协同UDN，针对该网络模型下移动场景中的干扰协调与频谱效率平衡问题，提出基于图神经网络的深度强化学习算法(Graph-DRL)，动态调度频谱资源并提高算法的实时性。首先，利用图神经网络构建基站间邻小区的用户移动相关性模型，通过共享本小区的需求信息来加强合作，确定带宽复用度。其次，设计基于价值的学习网络，以网络中的平均吞吐量为优化目标，考虑用户移动性、用户密度和频谱复用度等因素，利用训练好的Q价值网络进行资源分配。最后，通过仿真验证所提出的算法相较于对比算法显著提高了高移动性用户和小区边缘用户的传输速率。

关键词：空地协同UDN(Ultra Dense Network,UDN) 频谱资源分配基于图神经网络的深度强化学习Graph-DRL(Deep Reinforcement Learning)

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新高考改革背景下高校招生宣传工作实施策略问卷调查与研究——以杭州电子科技大学信息工程学院为例

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浙江考试 2024年第4期 3-7页

作者：刘凯文徐毅鹏盛佳萍杭州电子科技大学信息工程学院杭州电子科技大学信息工程学院学工处

新高考改革以来,高校优质生源竞争日趋激烈,招生宣传工作面临着全新的挑战。杭州电子科技大学信息工程学院连续四年对学院新生进行“高考志愿填报”问卷调查,基于对数据的统计学分析,对高校招生宣传工作提出几点实施策略:招生宣传的核... 详细信息

新高考改革以来,高校优质生源竞争日趋激烈,招生宣传工作面临着全新的挑战。杭州电子科技大学信息工程学院连续四年对学院新生进行“高考志愿填报”问卷调查,基于对数据的统计学分析,对高校招生宣传工作提出几点实施策略:招生宣传的核心要转变为院校实力+专业优势;维护传统招生宣传渠道的同时,布局和运营招生宣传新媒体渠道;招生宣传内容既要考虑个性出圈,又要全面具体;提前在生源对口高中布局互动,主动出击。

关键词：高校招生宣传问卷调查实施策略

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基于自注意力机制的高分遥感影像语义分割

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哈尔滨工程大学学报 2025年第2期46卷 344-354页

作者：杨军张金影康玥兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070

针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助... 详细信息

针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助于捕获局部特征;在编码器分支中提出线性的多头自注意力模块以降低模型的计算复杂度;设计一个解码器来恢复特征图分辨率,通过级联操作整合各层级的特征并生成高分辨率的语义分割结果。所提算法在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的mF1分别达到了90.77%和92.36%,与目前主流算法相比,不透水表面、建筑、低矮植物、树木类的分割准确率及总体分割准确率均有提高。本文算法构建的线性多头自注意力网络是一种高效的高分辨率遥感影像语义分割模型。

关键词：高分辨率遥感影像多头自注意力深度可分离卷积语义分割特征提取卷积神经网络编码器解码器

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基于舞动幅值的覆冰输电线路舞动停运概率计算

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电测与仪表 2025年第3期62卷 85-94页

作者：孙天杰林济铿罗萍萍上海电力大学电气工程学院上海200090 同济大学电子与信息工程学院上海201804

输电线路覆冰舞动是线路停运的主要原因之一,准确预测线路舞动停运概率并采取相应的预防措施,对于提高电网运行的安全性和稳定性具有非常积极的意义。文中提出了一种计算覆冰导线舞动停运概率的新方法。所提方法首先基于D'Alembert... 详细信息

输电线路覆冰舞动是线路停运的主要原因之一,准确预测线路舞动停运概率并采取相应的预防措施,对于提高电网运行的安全性和稳定性具有非常积极的意义。文中提出了一种计算覆冰导线舞动停运概率的新方法。所提方法首先基于D'Alembert原理建立计及相邻档舞动影响的覆冰导线舞动方程,采用Runge-Kutta方法求得舞动幅值,进一步提升了舞动模型的准确性;其次根据舞动幅值提出了考虑气隙击穿电压分散性的舞动跳闸概率计算方法和计及线路老化效应的舞动断线概率计算方法,进而综合得到线路舞动停运概率。最后通过实际算例验证了文中模型和计算方法的有效性,可以为输电线路舞动灾害防治提供一定的辅助支持。

关键词：输电线路覆冰舞动方程相邻档舞动停运概率

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融合知识图谱的负采样方法

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计算机科学 2025年第3期52卷 161-168页

作者：陆海洋柳先辉侯文龙同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学电子与信息工程学院CAD研究中心上海201804

为了解决信息过载的问题,推荐系统被广泛研究。由于很难获取大量高质量的显式反馈数据,隐式反馈数据成为训练推荐系统的主流选择。从未标记的数据中采样负例,即负采样,对于训练基于隐式反馈的推荐模型非常重要。现有推荐系统的负采样方... 详细信息

为了解决信息过载的问题,推荐系统被广泛研究。由于很难获取大量高质量的显式反馈数据,隐式反馈数据成为训练推荐系统的主流选择。从未标记的数据中采样负例,即负采样,对于训练基于隐式反馈的推荐模型非常重要。现有推荐系统的负采样方法往往只关注如何选择包含更多用户偏好信息的强负样例,却没有考虑强负样例的假阴性问题。为了降低采样得到的负样例的假阴性概率并提高其信息量,提出了一种融合知识图谱的负采样方法。首先,根据用户-项目知识图谱构建负样例候选集;然后,通过基于贝叶斯分类的方式从候选集中筛选假阴性概率最小的负样例;最后,基于Mixup策略引入正混合技术构建强负样例。为了验证所提出方法的有效性,在两个公开数据集上进行了实验。结果表明,与现有方法相比,所提方法表现更优。

关键词：负采样知识图谱推荐系统正混合

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复数双路径Conformer和深度复数卷积循环神经网络结合的语声增强方法

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应用声学 2025年

作者：郝鑫语伍忠东杨充六合楚秦兰州交通大学电子与信息工程学院

针对现有语声增强网络在处理语声信号特征时，无法有效地捕捉到较长的时间跨度或频率范围内的信息，且计算参数过多的问题，提出一个复数双路径Conformer，将其与深度复数卷积循环神经网络(DCCRN)结合，设计了一个新的时-频域语声增强... 详细信息

针对现有语声增强网络在处理语声信号特征时，无法有效地捕捉到较长的时间跨度或频率范围内的信息，且计算参数过多的问题，提出一个复数双路径Conformer，将其与深度复数卷积循环神经网络(DCCRN)结合，设计了一个新的时-频域语声增强模型，称为Conformer-CRN。将DCCRN中的复数长短时记忆网络模块替换为复数双路径Conformer模块，能够有效捕捉长距离的时-频依赖，更全面地利用全局上下文信息。此外，还在编解码器中增加了复数通道注意力机制模块，进一步提高增强语声的质量。在公开数据集Voice Bank + DEMAND上的实验结果显示，所提出的模型使用更少的参数，在主客观语声质量评估都取得更优的结果。与SE-Conformer相比，增强后的语声感知质量增长了3.20%；与MetricGAN+相比，预测信号失真度增长了7.17%，预测噪声失真度增长了9.97%，预测综合质量测度增长了3.44%。该研究为基于深度学习中参数映射的语声增强方法的发展提供了一定的参考。

关键词：深度学习语声增强 Conformer DCCRN 复数通道注意力机制

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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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