检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第4期38卷 406-413,426页

作者：王红茹苑浩然哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对现有的基于深度学习模型的步态识别算法难以在嵌入式设备上部署的问题,利用冗余特征图理论,提出了一种结构简单,具有一定深度,参数量较少适用于步态识别的卷积神经网络模型.该方法在预设卷积层添加注意力机制,选取出主要的步态特征... 详细信息

针对现有的基于深度学习模型的步态识别算法难以在嵌入式设备上部署的问题,利用冗余特征图理论,提出了一种结构简单,具有一定深度,参数量较少适用于步态识别的卷积神经网络模型.该方法在预设卷积层添加注意力机制,选取出主要的步态特征图;利用无需训练的线性操作,从主要的特征图中派生出冗余的特征图,并将两部分特征图通道相加作为输出.在保障了卷积层提取足够多的特征图的同时,有效地降低了卷积层需要训练的参数量.并设计了一种基于该思想的轻量化模块,用堆叠的方式组建成新的轻量化网络,在提高识别率同时减少整个网络的参数量.在中科院CASIA-B步态数据上进行了多组身份识别测试实验.该方法在正常行走状态,背包行走状态以及穿着大衣行走状态的平均识别率均超过95%.在跨视角条件下三种状态的平均识别率分别为93.89%、85.29%、69.41%,与其他深度学习模型相比有明显提升.并且整个深度学习模型大小仅为12M,具有收敛速度快、训练时间短等优势.

关键词：步态识别 CNNs 线性操作轻量化网络注意力机制

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基于改进训练策略的高光谱图像分类

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第2期38卷 154-161,170页

作者：吴少乔哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

将卷积神经网络应用在高光谱图像分类中,提出了一种基于训练集损失的训练策略.这种策略选取固定训练周期后半段训练集损失最小时的权重作为最终使用的权重,模型在固定周期下训练完毕,输出的模型为训练集损失最小时的模型.为了评估提出... 详细信息

将卷积神经网络应用在高光谱图像分类中,提出了一种基于训练集损失的训练策略.这种策略选取固定训练周期后半段训练集损失最小时的权重作为最终使用的权重,模型在固定周期下训练完毕,输出的模型为训练集损失最小时的模型.为了评估提出训练策略的有效性,在Indian Pines、Pavia University、Salina Valley数据集上使用了SSRN、FDSSC、DBMA、DBDA模型,对比于广泛使用的早停训练策略进行了实验,识别精度及其稳定性普遍获得了提高,使用的有标记样本仅为早停训练策略的一半.

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络早停策略最小损失识别精度图像分类

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一种超低频有源接收天线的设计与研究(二)

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第3期38卷 300-305,324页

作者：王凯李文兴哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对传统超低频接收天线尺寸庞大、带宽极窄的问题,提出以运算放大器为核心组成负阻抗变换器(Negative Impedance Converter, NIC),并加入深度负反馈建立非福斯特(Non-Foster)匹配电路的方法,利用负阻抗变换生成与无源元件电抗特性正好... 详细信息

针对传统超低频接收天线尺寸庞大、带宽极窄的问题,提出以运算放大器为核心组成负阻抗变换器(Negative Impedance Converter, NIC),并加入深度负反馈建立非福斯特(Non-Foster)匹配电路的方法,利用负阻抗变换生成与无源元件电抗特性正好相反的负电容或负电感,抵消或减小电小天线的输入电抗部分,能够在更大的频率范围内实现天线谐振,拓宽天线工作频带;同时通过非福斯特匹配电小天线以及负反馈调节放大倍数,在缩小天线尺寸的同时,获得比原电小天线更高的增益,补偿因天线有效高度变小而下降的增益,使得天线小型化后性能不降反升.利用Multisim软件对整体电路进行了仿真和分析,仿真结果表明,设计的超低频有源接收天线的稳定性良好,相较于传统超低频接收天线实现了天线尺寸减小,天线工作频带展宽的目标.

关键词：超低频通信有源接收天线非福斯特电路稳定性分析 Multisim仿真分析

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无人机自组网三维GPSR协议研究

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第6期38卷 692-698页

作者：卢成杰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对无人机高速运动导致通信链路易断开的问题,提出最大跳距的概念并据此设计了下一跳候选区域,以增加最佳下一跳的可选范围;考虑到高动态网络中GPSR信标交换不及时引起的位置信息失效提出了移动性预测机制,通过对邻居节点实时的位置预... 详细信息

针对无人机高速运动导致通信链路易断开的问题,提出最大跳距的概念并据此设计了下一跳候选区域,以增加最佳下一跳的可选范围;考虑到高动态网络中GPSR信标交换不及时引起的位置信息失效提出了移动性预测机制,通过对邻居节点实时的位置预测,使得建立的通信链路更加稳健.为解决GPSR协议周边转发在三维空间不适用的问题,引入按需路由DSR泛洪寻找路由的思想,可以以最小跳数恢复贪婪转发.仿真结果表明和PSPFP路由协议相比,不同移动速度下的CA-GPSR协议在端到端时延、分组投递率和网络吞吐量等方面的性能都有不同程度的提升.

关键词：无人机自组网三维GPSR 候选区域移动性预测路由空洞

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基于注意力机制特征增强的舰船目标识别

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黑龙江大学工程学报 2022年第1期13卷 43-51页

作者：赵春晖肖舒匀宿南哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

舰船目标识别包含舰船的定位和舰船型号的细粒度级分类,不仅要实现通常的目标检测任务,还需要完成精确的型号分类。由于海洋背景复杂、舰船本身特征多变,目标检测算法应用于舰船型号细粒度级识别时会出现漏检和误检的问题,针对该问题提... 详细信息

舰船目标识别包含舰船的定位和舰船型号的细粒度级分类,不仅要实现通常的目标检测任务,还需要完成精确的型号分类。由于海洋背景复杂、舰船本身特征多变,目标检测算法应用于舰船型号细粒度级识别时会出现漏检和误检的问题,针对该问题提出基于注意力机制的特征增强架构(Feature enhancement architecture based on attention mechanism,FBAM)。该架构中包含两个改进模块:顶层特征增强模块(Top-level feature enhancement,TLFE),通过融合通道注意力和空间注意力,为舰船识别提供丰富的语义信息和位置信息;自适应ROI特征增强(Adaptive ROI feature enhancement,ROIFE),网络自适应组合多层次的ROI特征信息,增强舰船识别的细粒度级别特征,提高舰船识别的定位能力。该架构可较简单的插入FPN特征融合模块中。利用HRSC2016数据集对提出的FBAM进行实验验证,实验结果证明了基于注意力机制的特征增强架构可以明显增强网络对于特征信息的利用,提高舰船目标检测的精度,并且可以较简单的应用到多个网络模型中。

关键词：舰船目标检测注意力机制卷积神经网络特征金字塔网络

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基于能耗均衡的改进分簇路由算法研究

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第6期38卷 678-685页

作者：张豪哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对簇头选举随机性带来的能耗不均和通信代价问题,提出了能耗均衡的动态分区路由算法(EBDPR),在无线传感器网络的分簇阶段引入了虚拟单元格动态划分方法,并对节点设置节点ID信息用以判别各自所归属区域,使无线传感器网络(WSN)内簇的分... 详细信息

针对簇头选举随机性带来的能耗不均和通信代价问题,提出了能耗均衡的动态分区路由算法(EBDPR),在无线传感器网络的分簇阶段引入了虚拟单元格动态划分方法,并对节点设置节点ID信息用以判别各自所归属区域,使无线传感器网络(WSN)内簇的分布更为均匀,此外,根据簇内通信代价分析结果,针对因簇头选举的随机性而带来的簇内通信代价影响,引入节点能量、位置调节因子,避免节点过早失效,并降低簇内通信代价.通过与其他无线传感器网络算法仿真结果对比,验证了EBDPR算法在延长网络生存周期,均衡了网络内节点能耗方面的有效性.

关键词：无线传感器网络分簇路由算法动态分簇能耗均衡簇间多跳剩余能量

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一种基于轮转优先级的机会路由算法

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第1期38卷 42-49页

作者：杨磊谢师丹曹歌高学健哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对现有水下传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)中机会路由(Opportunistic Routing,OR)存在转发节点优先级固定,导致节点能量消耗过快、传输率低,不适用于对网络生存时间和可靠性要求较高应用场景(如海底勘探)的问... 详细信息

针对现有水下传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)中机会路由(Opportunistic Routing,OR)存在转发节点优先级固定,导致节点能量消耗过快、传输率低,不适用于对网络生存时间和可靠性要求较高应用场景(如海底勘探)的问题,提出了基于轮转优先级的机会路由算法(RPOR),结合节点剩余能量、与源节点之间的深度差构建适度值作为选择最优转发节点的目标函数,选择剩余能量较多、传输成功率更高的节点完成分组的传输以轮转转发优先级、均衡节点能耗;增加ACK传输确认机制协调候选集,以单跳传输代替广播传输,减少了冗余分组的转发,降低了分组碰撞的概率.仿真结果表明该算法有效提升了数据分组传输率和活动节点数率,提高了分组传输可靠性、延长了网络生存时间.

关键词： UWSN 机会路由网络生存时间可靠性时延

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基于层次分析法的多度量MPR选取

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第5期38卷 548-554,566页

作者：雷琪琦哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对传统OLSR协议应用于无人机自组网中时可能会选取与源节点间链路连接易断开并且剩余能量低的节点作为MPR的不足,对传统的MPR选取算法进行改进,改进后的LEC-OLSR协议中MPR选取算法综合考虑了节点间链路生存时间、节点剩余能量和节点... 详细信息

针对传统OLSR协议应用于无人机自组网中时可能会选取与源节点间链路连接易断开并且剩余能量低的节点作为MPR的不足,对传统的MPR选取算法进行改进,改进后的LEC-OLSR协议中MPR选取算法综合考虑了节点间链路生存时间、节点剩余能量和节点深度这3种影响因素,利用层次分析法构建判断矩阵精确地计算各影响因素的权重因子,并将它们的加权和作为MPR节点的选取标准.利用OMNeT++软件在节点个数递增场景下对OLSR协议和LEC-OLSR协议进行仿真.仿真结果表明,LEC-OLSR协议虽然带来了更大的路由开销,但在节点存活率、分组投递率和平均端到端时延上都有一定程度的提升.

关键词： OLSR协议 MPR 链路生存时间剩余能量层次分析法 OMNeT++

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基于多任务学习的猪只体重和体况评分预测

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黑龙江大学工程学报 2022年第2期13卷 70-77页

作者：孔商羽陈春雨哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150000

基于目标检测网络技术(Mask R-CNN)提取特征分割猪只图像,提出了用多任务学习回归网络预测猪只体重和体况评分的方法。在Mask R-CNN分割网络基础上,结合ResNet101-FPN特征提取网络,对站立和侧卧趴下姿态的猪只图像识别检测和分割。设计... 详细信息

基于目标检测网络技术(Mask R-CNN)提取特征分割猪只图像,提出了用多任务学习回归网络预测猪只体重和体况评分的方法。在Mask R-CNN分割网络基础上,结合ResNet101-FPN特征提取网络,对站立和侧卧趴下姿态的猪只图像识别检测和分割。设计了两种硬共享的多任务学习网络,研究了任务关联性对卷积神经网络的影响,并针对不同学习任务设计了一种动态权重调节方法,平衡了不同任务的网络训练,提高了预测的准确性。验证了多任务学习下,猪只体重预测和体况评分预测共用一个模型的有效性,结果表明,加入动态权重调节后体重预测提高了5%准确率,体况评分预测提高了3%准确率。

关键词：多任务学习体重预测体况评分预测目标检测网络技术权重调整

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基于猎人猎物优化的探地雷达层状介质参数反演算法

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应用科技 2025年第1期52卷 173-180,220页

作者：王婷婷李一兵叶方哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

在使用探地雷达对道路进行探测时,薄层介质的存在使探测受到探地雷达垂直分辨率的限制,导致反射信号重叠;提取起伏介质双程走时的过程中容易偏离真实值,进而影响探测结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于改进猎人猎物算法的层状... 详细信息

在使用探地雷达对道路进行探测时,薄层介质的存在使探测受到探地雷达垂直分辨率的限制,导致反射信号重叠;提取起伏介质双程走时的过程中容易偏离真实值,进而影响探测结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于改进猎人猎物算法的层状介质反演算法。该算法首先利用正交匹配追踪算法提取各层的双程走时并确定层状介质的参数取值范围,然后对较深层界面反射信号进行振幅补偿,最后通过改进猎人猎物优化算法精确反演。仿真结果表明,该算法在薄层介质和起伏介质存在时能提高参数反演的准确性。

关键词：探地雷达层状介质参数反演猎人猎物算法正交匹配追踪振幅补偿薄层介质起伏介质

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