检索结果-内蒙古大学图书馆

华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 1-7页

作者：杨敬钰金满昌胡昆澍刘高生天津大学电气自动化与信息工程学院

针对光场成像中因空间-角度复用，导致空间分辨率成角度倍下降的问题，提出了一种基于对极约束注意力机制的深度学习光场空间超分辨率方法．通过分析光场的视差分布特性，结合深度学习注意力网络的原理，设计了针对光场图像处理的对极... 详细信息

针对光场成像中因空间-角度复用，导致空间分辨率成角度倍下降的问题，提出了一种基于对极约束注意力机制的深度学习光场空间超分辨率方法．通过分析光场的视差分布特性，结合深度学习注意力网络的原理，设计了针对光场图像处理的对极约束注意力模块，将注意力限制在了光场对极平面图像的一个特定范围内，从而强化光场图像超分辨率的相关特征和抑制非相关特征．实验结果表明：该范围在和输入光场的视差范围匹配时，可以达到最好的性能，具备一定的可解释性，所提出的方法在平均峰值信噪比和结构相似性等指标上优于10种比较方法，并且具有更好的视觉效果．

关键词：光场图像图像超分辨率对极约束深度学习注意力机制

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空间引力波探测器中的锁臂控制器设计

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光子学报 2025年第2期54卷 71-84页

作者：张祎李明哲王童沈玉霖杨杰辛明天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

由于引力波信号非常微弱,需要对引力波探测器中激光系统的频率噪声及强度噪声等进行抑制才能满足引力波探测要求,激光锁臂则是抑制激光频率噪声的关键技术之一。将逆向设计思想引入到激光锁臂控制器的优化设计中,具体采用分层式结构,利... 详细信息

由于引力波信号非常微弱,需要对引力波探测器中激光系统的频率噪声及强度噪声等进行抑制才能满足引力波探测要求,激光锁臂则是抑制激光频率噪声的关键技术之一。将逆向设计思想引入到激光锁臂控制器的优化设计中,具体采用分层式结构,利用多参数协同优化方式,对科学频段内(0.1 mHz~1 Hz)不同频率处的激光频率噪声抑制比进行协同优化。理论建模分析结果表明:优化后的控制器不仅可以提升激光频率噪声抑制效果,还能大幅度提高引力波信号相对于激光频率噪声及其他技术噪声的信噪比。相关研究成果可推广应用到其他架构的噪声耦合锁臂控制器的优化设计中。

关键词：引力波探测锁臂激光频率噪声抑制逆向设计反馈控制

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基于机器学习的人体热舒适度建模与预测

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第3期58卷 237-246页

作者：邓斌龚安王江天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由... 详细信息

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由于存在个体差异因素,不同个体对相同热环境所表现的生理热反应不同,基于单一个人的热舒适模型难以对群体热状态实现有效地预测.考虑到以往研究样本量相对较小、模型复杂难以部署等局限性,本文建立人工气候室,利用环境传感器和可穿戴设备收集了60名受试者的热舒适数据,采用机器学习实现人体热舒适度建模与预测.研究考虑身高、体重、性别等个体差异因素,采用XGBoost、随机森林和SVC共3种机器学习算法,得到了基于人体生理参数的增强型预测热态模型并对热舒适度进行分类.结果表明:对皮肤温度及其梯度进行归一化处理发现,归一化过程能够将冷不舒适、舒适、热不舒适3种状态拉开,有利于SVC算法在高维空间寻找最优超平面,对特征进行分类.对比归一化前后随机森林模型的特征重要性发现,归一化过程降低了体重、身高、性别等个体差异对模型预测效果的影响程度;在XGBoost、随机森林和SVC这3种机器学习算法中,SVC在测试集上的准确率和3种热状态的AUC值都高于XGBoost和随机森林,其分类效果和泛化能力最好.

关键词：可穿戴热舒适度个体差异机器学习预测模型

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基于自顶向下视觉机制的立体图像质量评价

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 360-368页

作者：李素梅张慧林天津大学电气自动化与信息工程学院

为了提高立体图像质量客观评价指标与人类主观评价指标的一致性，受人类视觉自顶向下机制的启发，提出一种基于立体注意力的无参考立体图像质量评价方法。在所提立体注意力模块中：首先，通过所提双目融合模块中的能量系数自适应调整双... 详细信息

为了提高立体图像质量客观评价指标与人类主观评价指标的一致性，受人类视觉自顶向下机制的启发，提出一种基于立体注意力的无参考立体图像质量评价方法。在所提立体注意力模块中：首先，通过所提双目融合模块中的能量系数自适应调整双目响应的幅度，并在空间和通道维度对双目特征进行并行处理；其次，所提双目调制模块能够同时实现高层级双目信息对低层级双目信息和低层级单目信息的自顶向下调制。此外，双池化策略分别对双目融合图和双目差异图进行处理，可获取更有利于质量分数回归的关键信息。基于公开的LIVE 3D和WIVC 3D数据库对所提方法进行了性能验证。实验结果表明，所提方法实现了客观评价指标与标签的较高一致性。

关键词：图像处理立体图像质量评价人类视觉系统自顶向下卷积神经网络

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面向图像修复的桥式注意力取证网络

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哈尔滨工业大学学报 2025年第4期57卷 62-70页

作者：张澜朱新山王泽平薛俊韬天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改... 详细信息

为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改的区域,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架。首先,编码器选用Swin Transformer和RepVGG两个主干网络以提取多域修复特征。然后,使用桥式注意力模块连接两个主干网络的同级阶段,来增加编码器在局部和全局维度上的建模能力。最后,在编码器和解码器中间搭建了语义对齐融合模块,消除了两个主干网络提取的特征之间的语义不一致,有助于提高网络的取证性能。在不同修复取证数据集上的实验结果表明,所提出的模型与其他主流取证模型相比,能够更准确地对修复区域进行定位。特别是在有挑战性的DeepFillV2数据集和Diffusion数据集上,所提出的BAFNet分别取得了91.37%和82.34%的IoU分数,相比于主流的取证网络MVSS-Net, IoU指标分别提升了8.77%和10.46%。另外,综合多个实验结果,BAFNet在取证性能和模型复杂度之间取得了很好的平衡。

关键词：图像修复取证深度取证网络操作痕迹多域修复特征桥式注意力语义对齐融合

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用于火焰成像的ECT系统导纳测量精度分析

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第4期58卷 387-394页

作者：王超王健宇金硕天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

火焰的导纳包括介电和导电特性,可从不同角度反映燃烧状态,火焰导纳的精确测量对于获取燃烧状态具有重要意义.电容层析成像(ECT)在火焰检测中获得了成功的应用,也正从测量介电常数单一参数向测量导纳虚部和实部参数发展,但同时也对导纳... 详细信息

火焰的导纳包括介电和导电特性,可从不同角度反映燃烧状态,火焰导纳的精确测量对于获取燃烧状态具有重要意义.电容层析成像(ECT)在火焰检测中获得了成功的应用,也正从测量介电常数单一参数向测量导纳虚部和实部参数发展,但同时也对导纳的测量精度提出了更高的要求.本文使用电探针测量了火焰不同位置的相对介电常数和电导率,以此为基础,建立ECT测量火焰导纳的仿真模型,发现火焰导纳虚部和实部的差距随着频率的升高而增大.在经典ECT系统中使用的500 kHz激励频率条件下,火焰导纳的虚部约比实部大5个数量级,使火焰导纳信息难以精确测量.对不同频率下火焰和空气导纳的差值进行分析,结果表明,为了保障系统测量精度,应使得导纳实部采集分辨率不超过0.207.导纳实部采集分辨率与模拟数字转换器(ADC)采样位数和激励频率都有关.在ADC采样位数一定的情况下,降低激励频率能够获得更小的导纳实部信号采集分辨率,从而提高系统的测量精度.对于14位ADC,应采用26.4 kHz以下的激励频率.激励频率为500 kHz的经典ECT系统,其电流转电压(C/V)电路简化为以电容反馈为主导.针对降低激励频率使得经典ECT系统的C/V电路简化的输入输出关系不再适用的问题,在电路中考虑反馈电容和反馈电阻的综合作用,给出了测量火焰导纳的前端电路方案.

关键词：火焰电容层析成像导纳测量精度

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融合空间语义的自动驾驶视觉联合感知算法

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太原理工大学学报 2025年第2期56卷 338-347页

作者：王越曹家乐孙学斌王建庞彦伟天津大学电气自动化与信息工程学院天津

【目的】作为自动驾驶关键部分,视觉联合感知系统可完成自动驾驶场景中的目标检测、可行驶区域分割及车道线检测等多项任务,在实际应用中需实现精度与速率的合理权衡。自动驾驶视觉联合感知框架YOLOP在实时性方面取得了优异表现,但存在... 详细信息

【目的】作为自动驾驶关键部分,视觉联合感知系统可完成自动驾驶场景中的目标检测、可行驶区域分割及车道线检测等多项任务,在实际应用中需实现精度与速率的合理权衡。自动驾驶视觉联合感知框架YOLOP在实时性方面取得了优异表现,但存在特征金字塔不同尺度间的特征冲突及下采样过程的纹理细节损失问题。为缓解这些问题,提出一种融合空间语义的自动驾驶视觉联合感知算法,以空间语义嵌入和融合为核心,从特征增强及特征融合两方面改进YOLOP原有语义融合网络。【方法】在特征增强方面,提出双向注意力信息增强模块,减少多尺度特征图生成过程中的空间信息损失,从水平和垂直两个正交维度对全局上下文先验及对应精确位置信息建模,将通道注意力语义信息嵌入至空间细节,有效突出关键区域,提升特征图纹理细节表征能力;在特征融合方面,设计多分支级联特征融合模块,缓解各层级特征对应空间位置的相互干扰,采用不同扩张率空洞卷积与指数加权池化增大感受野范围,级联融合空间上下文语义信息,利用动态卷积对多尺度场景特征进行自适应交互聚合,实现纹理细节与高层语义的信息互补。此外,针对模型中各子任务训练不均衡问题,引入自适应参数对损失函数加权系数进行改进,有效提升网络检测和分割性能。【结果】在BDD100K数据集的实验表明,相比于YOLOP,所构建自动驾驶视觉联合感知模型保证了网络推理实时性,在车道线检测及目标检测平均精度方面分别提升了8.9%和1.6%。

关键词：自动驾驶视觉联合感知语义融合双向注意力信息增强多任务多尺度

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基于音素级韵律建模的自回归零样本语音合成

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湖南大学学报(自然科学版) 2025年第4期52卷 114-123页

作者：岳焕景王嘉玮杨敬钰天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

为了提升合成韵律的自然度和稳定性,提出了基于音素级韵律建模的自回归语音合成模型.该模型从词级别停顿和音素时长两方面改进韵律建模.为了提升词级别停顿的多样性和准确性,在文本前端提出了停顿预测模块.该模块基于原始文本来预测多... 详细信息

为了提升合成韵律的自然度和稳定性,提出了基于音素级韵律建模的自回归语音合成模型.该模型从词级别停顿和音素时长两方面改进韵律建模.为了提升词级别停顿的多样性和准确性,在文本前端提出了停顿预测模块.该模块基于原始文本来预测多类停顿标签,从而为语音合成提供停顿时长建模的准确参考.为了提升音素时长的自然度,提出了时长预测模块.该模块预测每个音素的混合高斯分布,并通过随机采样来获得多样化的音素时长.为了提升自回归模型中的音素时长建模的稳定性,提出了注意力判别模块.该模块应用于自回归的每个时间步中,并通过注意力和判断机制来避免对齐紊乱现象.实验结果表明,所提三种模块可有效提升韵律建模的自然度和稳定性,从而提升语音合成的效果.

关键词：语音合成韵律建模停顿预测

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基于多物理场的磁悬浮轴承系统自适应多目标优化设计

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电工技术学报 2025年第4期40卷 1009-1022页

作者：徐煜昊王晓远刘铭鑫李娜尉恬天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 国家电网天津市电力公司天津300010

随着磁悬浮轴承(AMB)在工业各领域的应用,其受到的关注与日俱增,而随着工业各领域技术的不断进步,对AMB的设计和优化也提出了更高的需求。该文提出一种基于多物理场的AMBs系统自适应多目标优化(MOO)方法,通过自适应MOO方法与多物理场分... 详细信息

随着磁悬浮轴承(AMB)在工业各领域的应用,其受到的关注与日俱增,而随着工业各领域技术的不断进步,对AMB的设计和优化也提出了更高的需求。该文提出一种基于多物理场的AMBs系统自适应多目标优化(MOO)方法,通过自适应MOO方法与多物理场分析方法相结合,解决两者分别存在的参数合理性和迭代收敛性问题。通过仿真与传统多目标优化方法对比证明了该方法的可行性。最后根据优化后的AMBs参数,搭建200kW,30000r/min高速永磁同步电机(HPMSM)驱动下的AMBs系统验证了所提方法的有效性。

关键词：磁悬浮轴承多目标优化高速永磁同步电机遗传算法

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基于注意力机制的端到端轻量化星图识别算法研究

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第3期58卷 247-259页

作者：伊国胜杨翰文司文杰李冰王彦博韩春晓天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 北京航天自动控制研究所北京100854 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222

星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制... 详细信息

星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制端到端轻量化网络MobileCiT的星图识别算法,用于直接识别星敏感器中的含噪声星图.MobileCiT在卷积神经网络的基础上采用深度可分离卷积和改进前置倒残差结构以实现星图识别算法的轻量化,同时引入注意力机制以重点关注星点位置信息.此外,由于实拍星图的成本高,噪声不可控,采用基于小孔成像的坐标映射模型以生成含噪声的仿真星图训练集与测试集.实验结果表明,MobileCiT对含不同噪声星图的识别准确率为99.850%,高于现有的基于轻量化网络MobileNet和MobileViT的星图识别算法,对位置噪声、星等噪声、假星和缺失星均具有良好的鲁棒性,能够在无需背景去噪、连通域检测、星点质心提取等预处理操作的情况下实现高精度的星图识别.MobileCiT在提升识别精度的同时具有较低的计算成本,计算量仅为基于MobileViT网络算法的1/3.在此基础上,将MobileCiT与基于子图同构的星图识别算法和基于模式识别的星图识别算法进行对比.在相同的视场范围与噪声条件下,MobileCiT依旧表现出了更高的识别准确率与更强的鲁棒性,这进一步验证了MobileCiT相对于传统星图识别算法的先进性.

关键词：星图识别注意力机制轻量化星图仿真卷积神经网络噪声鲁棒性

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