检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2021年第2期36卷 345-354页

作者：李晨龙严洪森东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对单入单出(SISO)与多入多出(MIMO)非线性时滞系统构建预测模型准确性问题,分别提出基于多维泰勒网(MTN)的预测模型构建方案.首先,分别依靠非递推技术与递推技术来设计非递推d步与递推d步超前MTN预测模型,给出二者表达式,二者皆可对未... 详细信息

针对单入单出(SISO)与多入多出(MIMO)非线性时滞系统构建预测模型准确性问题,分别提出基于多维泰勒网(MTN)的预测模型构建方案.首先,分别依靠非递推技术与递推技术来设计非递推d步与递推d步超前MTN预测模型,给出二者表达式,二者皆可对未来d步范围进行预测,并有效弥补时滞带来的影响;然后,利用阻尼递推最小二乘(DRLS)算法,带有动量因子的BP算法,Levenberg Marquardt(L-M)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法分别作为MTN预测模型的学习算法进行实时在线学习;最后,引入两个仿真例子来验证所建立预测模型的准确性和实时性,并与神经网络预测模型作对比.实验结果表明,相比较神经网络预测模型,所提出的两种在线构建预测模型方案具有更好的准确性与实时性.同时,4种不同的学习算法对MTN预测模型的准确度影响不大.

关键词：多维泰勒网预测模型递推d步超前预测非递推d步超前预测非线性时滞系统

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基于带权重介数的综合能源系统脆弱环节防护优化模型

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上海交通大学学报 2023年

作者：张辰微王颖李亚平张凯锋东南大学自动化学院东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室中国电力科学研究院有限公司南京分院

利用复杂网络理论对综合能源系统的脆弱环节进行防护，对提高系统的持续供能能力，特别是在面临蓄意物理攻击和自然破坏时具有重要意义。为了对综合能源系统中的脆弱环节采取针对性的预防措施，提出一种基于带权重介数的综合能源系统脆... 详细信息

利用复杂网络理论对综合能源系统的脆弱环节进行防护，对提高系统的持续供能能力，特别是在面临蓄意物理攻击和自然破坏时具有重要意义。为了对综合能源系统中的脆弱环节采取针对性的预防措施，提出一种基于带权重介数的综合能源系统脆弱环节防护优化模型。该模型以系统受攻击和破坏后损失的带权重介数最小为优化目标，综合考虑了建立备份节点、备份线路，增加节点物理防护、线路物理防护和新建线路五种防护手段，以满足防护需求、防护预算限制、新建线路类型和数量限制等约束条件，优化得到防护预算内的最优防护策略。为解决模型求解中涉及复杂的介数计算和非线性目标函数求解的问题，首先根据防护手段类型将模型转化为上下双层；其次利用局部线性化技术处理下层模型；最终提出“遗传-混合整数线性规划”算法对模型求解，以实现模型的高精度高效率地求解。仿真结果表明，在相同攻击和破坏条件下，系统在引入最优防护策略相对于没有任何防护策略的情况下，带权重介数损失减少了45.37%，并且在分配的防护预算内优于其他五种防护策略。

关键词：防护优化模型带权重介数复杂网络理论综合能源系统

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基于双支网络协作的红外弱小目标检测

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兵工学报 2023年第10期44卷 3165-3176页

作者：王强吴乐天李红王勇王欢杨万扣东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 江苏自动化研究所江苏连云港222061 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

红外弱小目标检测在预警系统和导弹制导中具有重要的作用,一直是红外图像处理中颇受关注的研究方向。由于红外弱小目标具有信杂比低、尺寸小、形状结构不明显和纹理弱等特点,现有的通用目标检测和语义分割网络直接应用到红外弱小目标检... 详细信息

红外弱小目标检测在预警系统和导弹制导中具有重要的作用,一直是红外图像处理中颇受关注的研究方向。由于红外弱小目标具有信杂比低、尺寸小、形状结构不明显和纹理弱等特点,现有的通用目标检测和语义分割网络直接应用到红外弱小目标检测效果不佳,为此提出一种基于双支网络协作的红外弱小目标检测网络(DualNet)。将检测任务划分成两个子任务,即降低漏检和降低虚警,进而设计两个不同的网络架构分别处理,并利用加权融合损失函数将两支网络信息整合,使得DualNet能够有效地平衡漏检率和虚警率。在自建数据集上的实验结果表明:DualNet相较于通用性能较好的FCN、DeepLabv3、cGAN以及U-net语义分割网络模型具备更高的准确率和鲁棒性,其在F1-measure指标上提高了8%;在SIRST公开数据集上的检测性能也显著超过了基于深度学习的红外目标检测模型ACM和MDvsFA-cGAN,以及多个经典的非深度学习红外弱小目标检测方法。研究结果表明,所提出的方法能够有效提高红外弱小目标的检测精度。

关键词：红外弱小目标目标检测双支网络协作语义分割深度学习

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融合跨阶段深度学习的脑肿瘤MRI图像分割

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 873-884页

作者：夏峰邵海见邓星江苏科技大学计算机学院镇江212003 东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210009

目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为一种非侵入性的软组织对比成像方式,可以提供有关脑肿瘤的形状、大小和位置等有价值的信息,是用于脑肿瘤患者检查的主要方法,在脑肿瘤分割任务中发挥着重要作用。由于脑肿瘤本身复... 详细信息

目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为一种非侵入性的软组织对比成像方式,可以提供有关脑肿瘤的形状、大小和位置等有价值的信息,是用于脑肿瘤患者检查的主要方法,在脑肿瘤分割任务中发挥着重要作用。由于脑肿瘤本身复杂多变的形态、模糊的边界、低对比度以及样本梯度复杂等问题,导致高精度脑肿瘤MRI图像分割非常具有挑战性,目前主要依靠专业医师手动分割,费时且可重复性差。对此,本文提出一种基于U-Net的改进模型,即CSPU-Net(cross stage partial U-Net)脑肿瘤分割网络,以实现高精度的脑肿瘤MRI图像分割。方法CSPU-Net在U-Net结构的上下采样中分别加入两种跨阶段局部网络结构(cross stage partial module,CSP)提取图像特征,结合GDL(general Dice loss)和WCE(weighted cross entropy)两种损失函数解决训练样本类别不平衡问题。结果在BraTS(brain tumor segmentation)2018和BraTS 2019两个数据集上进行实验,在BraTS 2018数据集中的整体肿瘤分割精度、核心肿瘤分割精度和增强肿瘤分割精度分别为87.9%、80.6%和77.3%,相比于传统U-Net的改进模型(ResU-Net)分别提升了0.80%、1.60%和2.20%。在BraTS 2019数据集中的整体肿瘤分割精度、核心肿瘤分割精度和增强肿瘤分割精度分别为87.8%、77.9%和70.7%,相比于ResU-Net模型提升了0.70%、1.30%和1.40%。结论本文提出的跨阶段局部网络结构,通过增加梯度路径、减少信息损失,可以有效提高脑肿瘤分割精度,实验结果证明了该模块对脑肿瘤分割任务的有效性。

关键词：脑肿瘤分割深度学习 U-Net 跨阶段局部网络结构残差模块

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基于特征图可视化的医学图像分析

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2023年第4期37卷 65-71页

作者：汪颖萍邵海见邓星江苏科技大学计算机学院镇江212100 东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210009

现有的医学图像分类算法中普遍存在模型的可解释性问题,将同一卷积神经网络应用到不同的数据集上,分类性能千差万别.针对这一问题,提出了一种基于特征图可视化的医学图像分析方法.在卷积神经网络的特征提取阶段设计4个特征图可视化模型... 详细信息

现有的医学图像分类算法中普遍存在模型的可解释性问题,将同一卷积神经网络应用到不同的数据集上,分类性能千差万别.针对这一问题,提出了一种基于特征图可视化的医学图像分析方法.在卷积神经网络的特征提取阶段设计4个特征图可视化模型,这些模型将具有与网络相同的输入层以及权重,但输出则是一系列特征图.采用SSIM相似度对信息熵最大的特征图评估,分析4个模型提取到的特征信息.在kaggle官网上提供的BreaKHis、Chest X-Ray、Retinal OCT 3类数据集上进行实验,其中基于VGG16网络的特征图可视化模型提取到的特征相似度分别集中在0.95,0.93,0.85,分类精度分别为75.96%,77.19%,99.40%.此外,在ResNet18网络上也有相同的表现.研究表明:分类性能取决于网络的特征提取能力,在保证相似性的前提下,卷积层之间提取到的特征其相似度越低,该数据集在同一网络上往往表现出更好的分类性能.

关键词：卷积神经网络医学图像分类特征图可视化 VGG16

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基于语义采样和检测框优化的目标检测算法

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激光与光电子学进展 2022年第18期59卷 346-353页

作者：李昱盖绍彦达飞鹏洪濡东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学深圳研究院广东深圳518063

样本采样和检测框优化是目标检测任务中的两项重要技术。为了解决正负样本分配不合理的问题,获取更优的图像分类特征和检测框,提出一个精确且高效的单阶无锚框目标检测算法,算法由基于语义的定位、自适应特征增强和高效的检测框优化3个... 详细信息

样本采样和检测框优化是目标检测任务中的两项重要技术。为了解决正负样本分配不合理的问题,获取更优的图像分类特征和检测框,提出一个精确且高效的单阶无锚框目标检测算法,算法由基于语义的定位、自适应特征增强和高效的检测框优化3个模块组成。首先,定位模块提出基于语义的样本采样方法,根据目标的语义特征区分前/背景区域,合理选择正样本和负样本,优先选择语义信息量较大的前景区域作为正样本;其次,特征增强模块利用目标语义概率图和检测框偏移逐像素调整图像分类特征,增大前景特征所占比重,根据目标大小自适应调整特征编码范围;最后,采用并联的方式优化检测框,对优化前后的检测框计算分类损失,几乎无成本地提升了定位性能,保证了特征对齐性和一致性。在MS COCO数据集下,提出的目标检测算法取得了平均精度为42.8%的检测精度,单张图像的检测时间达到78 ms,实现了检测精度与速度的平衡。

关键词：机器视觉目标检测正负样本采样检测框优化特征增强

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基于卷积神经网络的胸部X光图像分类算法

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信息技术与信息化 2024年第1期 33-41页

作者：金荷淇盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

肺部疾病已成为危害人类身体健康的重要因素,胸部X光片是医疗实践中广泛应用的肺部疾病检测工具,在协助临床诊断中发挥着重要的作用。针对上述问题设计出一种胸部X光片疾病分类算法,应用于医疗场景下辅助医生进行诊断。研究方案在肺炎... 详细信息

肺部疾病已成为危害人类身体健康的重要因素,胸部X光片是医疗实践中广泛应用的肺部疾病检测工具,在协助临床诊断中发挥着重要的作用。针对上述问题设计出一种胸部X光片疾病分类算法,应用于医疗场景下辅助医生进行诊断。研究方案在肺炎图像分类领域的权威数据集Chest X-ray 14上进行实验,数据集涉及14种不同的肺部疾病标签。研究工作基于深度学习算法,使用ConvNeXt卷积神经网络为主干网络,设计了该网络的多尺度特征融合模块,以及全局上下文注意力模块,用以提高分类算法的准确性。算法的评价指标使用AUC(area under curve),其值越接近1则算法效果越好,仅使用ConvNeXt主干网络的AUC值为0.836 8,加入多尺度特征融合模块的AUC值为0.844 0,加入全局上下文注意力模块的AUC值为0.839 9,同时加入两个模块的结果为0.849 3。改进算法的性能优于该领域的常用算法DenseNet121(0.830 1),CheXNet(0.841 4),MXT(0.830 8),并且在4类病理现象的判断上取得了最优的水平。这两项改进都可提高模型性能,也可共同作用进一步提高模型分类能力。改进算法在综合能力和专项能力之间取得一个平衡,在综合分类性能优秀的同时,对于专项病症的分类能力也取得领先的成绩。

关键词：多标签分类胸部X光片肺部疾病人工智能辅助诊断

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基于自抗扰控制与锁相环的核磁共振陀螺仪闭环控制系统设计

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工业控制计算机 2025年第1期38卷 7-9页

作者：翟长伟仰燕兰王翔宇傅启牛丹东南大学自动化学院江苏南京210096 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

闭环控制设计是核磁共振陀螺仪系统设计的关键环节之一。基于锁相环实现对核磁共振陀螺仪系统的闭环控制,并分别采用基于PI控制的环路滤波器与基于自抗扰控制的环路滤波器,设计了两种不同结构的锁相环。经过仿真验证,两种锁相环均能跟... 详细信息

闭环控制设计是核磁共振陀螺仪系统设计的关键环节之一。基于锁相环实现对核磁共振陀螺仪系统的闭环控制,并分别采用基于PI控制的环路滤波器与基于自抗扰控制的环路滤波器,设计了两种不同结构的锁相环。经过仿真验证,两种锁相环均能跟踪陀螺仪跟随载体的转动角速度,其中基于自抗扰控制技术的锁相环具有更好的动态性能与准确性。

关键词：核磁共振陀螺仪闭环控制锁相环自抗扰

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基于分频与锁相环的双工作物质核磁陀螺激励磁场快速闭环控制

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工业控制计算机 2025年第2期38卷 114-116页

作者：傅启仰燕兰王翔宇翟长伟牛丹东南大学自动化学院江苏南京210096 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

锁相环是最常用的核磁共振陀螺激励磁场闭环控制方案。双工作物质核磁陀螺具有良好的抗静磁场干扰能力,发展前景广阔,但是目前对锁相环在双工作物质核磁陀螺中的应用研究较少。提出一种基于陷波器组分频结合正交信号发生器锁相环的双工... 详细信息

锁相环是最常用的核磁共振陀螺激励磁场闭环控制方案。双工作物质核磁陀螺具有良好的抗静磁场干扰能力,发展前景广阔,但是目前对锁相环在双工作物质核磁陀螺中的应用研究较少。提出一种基于陷波器组分频结合正交信号发生器锁相环的双工作物质核磁陀螺激励磁场快速闭环控制方案。相比传统锁相环闭环方案,仿真结果表明,采用所提出闭环方案的陀螺仪动态响应更迅速,系统稳定性更强,且量程可达2500°/s,带宽7 Hz,具有较好的应用前景。

关键词：核磁共振陀螺仪激励磁场闭环频率分离锁相环量程带宽

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基于区域量化算法的增强型双频解相位方法

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光学学报 2021年第12期41卷 117-123页

作者：文浩姚鹏程盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学深圳研究院广东深圳518063

针对传统双频法无法满足高精度测量要求的问题,提出了一种基于区域量化算法的增强型双频解相位方法。该方法首先通过双频法获得不稳定的条纹阶次,然后通过区域灰阶图对条纹阶次进行区域划分,再对每个区域中全部像素点对应的条纹阶次进... 详细信息

针对传统双频法无法满足高精度测量要求的问题,提出了一种基于区域量化算法的增强型双频解相位方法。该方法首先通过双频法获得不稳定的条纹阶次,然后通过区域灰阶图对条纹阶次进行区域划分,再对每个区域中全部像素点对应的条纹阶次进行排序并取中位值,最后将取得的中位值赋值给该区域所有的像素点对应的条纹阶次。经过量化后的条纹阶次是唯一稳定的,因此该方法能够获得精确的绝对相位。仿真和实验结果证明了所提方法的可行性。与传统双频法和三频法相比,所提方法在达到双频法测量速度的同时,能够达到三频法测量的精度。

关键词：测量相位解包裹双频法区域量化条纹阶次

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