检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2025年第1期9卷 79-89页

作者：谢珺杨海洋续欣莹程兰张亚睿吕佳琪太原理工大学电子信息与光学工程学院晋中030600 太原理工大学电气与动力工程学院太原030024

【目的】针对现有知识图谱补全模型知识表示质量低、模型性能差等问题,提出一种基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法。【方法】通过视图编码器生成多个单视图网络,利用注意力机制融合不同视图信息作为实体的最终知识表示;通... 详细信息

【目的】针对现有知识图谱补全模型知识表示质量低、模型性能差等问题,提出一种基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法。【方法】通过视图编码器生成多个单视图网络,利用注意力机制融合不同视图信息作为实体的最终知识表示;通过不同的特征提取器分别提取头实体与关系的语义和交互特征,利用交叉注意力模块融合语义和交互特征并与尾实体进行匹配。【结果】在链接预测任务中的实验结果表明,与基线模型相比,本文模型在通用数据集FB15K-237和WN18RR上的Hits@10指标分别提升0.4和0.7个百分点,在领域数据集Kinship和UMLS上的Hits@10指标分别达到99.0%和99.9%。【局限】在视图更新时未更新关系,关系知识表示向量质量一般。【结论】多视图融合模型能够有效提升知识图谱表示质量,多特征提取框架能够有效提升链接预测精度。

关键词：知识图谱补全多视图注意力机制交互特征语义特征

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基于半监督深度自编码网络的分类算法及应用

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计算机工程 2025年第1期51卷 71-80页

作者：张新波张雪英黄丽霞陈桂军太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024

在工业分类预测中,有标签数据稀缺且标记成本高,导致模型预测不准确,同时大多数无标签数据中的特征未得到合理利用,模型的泛化能力不足。为了解决这个问题,提出半监督深度自编码网络(SSup-DDSAE-Link),将有标签数据和无标签数据通过有... 详细信息

在工业分类预测中,有标签数据稀缺且标记成本高,导致模型预测不准确,同时大多数无标签数据中的特征未得到合理利用,模型的泛化能力不足。为了解决这个问题,提出半监督深度自编码网络(SSup-DDSAE-Link),将有标签数据和无标签数据通过有监督学习和无监督学习进行结合,提升模型预测准确率。该模型首先在深度自编码通道上,分别添加高斯噪声和稀疏性约束,提取与分类相关且更具代表性的特征表示;其次在编码器与解码器之间引入横向连接,过滤与分类任务不相关的信息,使得网络能够更好地学习关键变量的特征表示,并在网络顶层添加有监督学习路径来实现分类识别;然后添加原始编码器,与解码器中对应隐含层的输出一起训练,从而构造无监督学习路径,有效利用无标签数据中的信息;最后通过有监督损失函数与无监督损失函数构造总损失函数,实现对工业生产中关键变量的分类预测。实验结果表明,与常用的有监督学习模型和传统的半监督学习模型相比,SSup-DDSAE-Link的分类预测准确率得到了有效提高,并且精确率、召回率和F1值均得到提升。

关键词：半监督学习降噪自编码器稀疏自编码器特征提取分类预测

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多维度脉冲复用传输的单腔多光梳光纤激光器

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应用光学 2025年第2期46卷 458-464页

作者：王晓宇陈杰杨玲珍向挽峰太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024

提出了一种结合波长、偏振和方向的多维度复用的单腔多光梳光纤脉冲激光器。在共腔双向支路的不同部分引入保偏光纤,与在线偏振控制器分别实现基于双折射效应的偏振复用机制和基于Lyot的光谱滤波效应。通过调节激光器的泵浦功率、偏振... 详细信息

提出了一种结合波长、偏振和方向的多维度复用的单腔多光梳光纤脉冲激光器。在共腔双向支路的不同部分引入保偏光纤,与在线偏振控制器分别实现基于双折射效应的偏振复用机制和基于Lyot的光谱滤波效应。通过调节激光器的泵浦功率、偏振态和腔内损耗,实现了双光梳、三光梳和四光梳激光脉冲输出。基于此单腔三光梳激光器,使用希尔伯特算法对所得干涉图拍频信号的包络进行提取,根据光学游标效应,实现了2 km单模光纤的绝对距离测量,测距结果与使用标准光学时域反射仪的测量结果相吻合,验证了光梳间具有良好的互相干性。本研究方案提供了一种低复杂的多光梳光源,可用于多光梳精密测量领域。

关键词：激光器单腔双光梳技术锁模光纤激光器三光梳及四光梳生成

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基于特征融合和模板更新的孪生网络跟踪算法

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电光与控制 2025年第1期32卷 41-47,85页

作者：吴国瑞王峰李杰太原理工大学电子信息与光学工程学院山西晋中030000 太原理工大学电气与动力工程学院太原030000

针对现有孪生网络跟踪算法仅使用主干网络最后一层的特征进行相似度匹配,以及缺少有效模板更新策略的问题,提出基于多尺度特征融合和自适应模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,结合深度过参数化卷积设计非填充单元,提取更深层的前景特征... 详细信息

针对现有孪生网络跟踪算法仅使用主干网络最后一层的特征进行相似度匹配,以及缺少有效模板更新策略的问题,提出基于多尺度特征融合和自适应模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,结合深度过参数化卷积设计非填充单元,提取更深层的前景特征和语义背景;然后,设计新的全局-局部特征融合模块,充分聚合浅、中层特征的全局和局部信息,捕获丰富的浅层外观特征和中层过渡特征;最后,采用自适应模板更新机制在线更新模板。为验证算法的有效性,在公开数据集上对所提算法进行详尽评估,实验结果显示,所提算法在OTB2015和VOT2018数据集上的精确度分别达到0.878和0.588,GOT10K数据集上平均重叠率达到0.526,优于其他主流算法。

关键词：目标跟踪孪生网络计算机应用多层特征融合模板更新

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钯纳米颗粒超晶格薄膜光学特性

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激光与光电子学进展 2025年第1期62卷 358-364页

作者：史作盐黄信王芳虞应刘绍鼎太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室山西太原030024 太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024

钯纳米颗粒具有大比表面积、高催化效率,以及良好的电化学性能,在光催化和传感等领域展现出广泛的应用前景。其中,如何增强纳米颗粒与光场的相互作用是提高光学器件性能的关键。通过自组装方法制备钯纳米颗粒超晶格薄膜,基于超晶格极化... 详细信息

钯纳米颗粒具有大比表面积、高催化效率,以及良好的电化学性能,在光催化和传感等领域展现出广泛的应用前景。其中,如何增强纳米颗粒与光场的相互作用是提高光学器件性能的关键。通过自组装方法制备钯纳米颗粒超晶格薄膜,基于超晶格极化激元模式的激发增强有效提升了钯纳米颗粒超晶格结构对入射光场能量的聚焦。实验及计算得到的透/反射光谱表明,所制备的钯纳米颗粒超晶格能够有效激发极化激元模式,同阶极化激元模式随超晶格薄膜层数的增加红移,同时产生高阶极化激元模式。更重要的是,这种超晶格结构能够在纳米颗粒之间间隔处形成增强的局域场,与离散钯纳米颗粒相比其局域场增强因子获得了约1倍的提升,实现了对入射场能量的有效聚焦。这一研究为设计高性能光催化和光传感器件提供了较好的参考价值。

关键词：钯纳米颗粒超晶格极化激元自组装

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基于BLSTM的语音脑电多阶段结合目标语音提取

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计算机工程与设计 2025年第2期46卷 479-484页

作者：裴意静贾海蓉吉陈果段淑斐太原理工大学电子信息与光学工程学院山西晋中030600

针对单通道混合音频目标语音提取困难的问题,依据脑电信号携带能直接反映注意和感知的信息,提出一种将语音与脑电信号结合进行目标语音提取的基于BLSTM的AESE模型。采集语音诱发的EEG信号构建数据库,进行脑电多特征的目标语音提取可行... 详细信息

针对单通道混合音频目标语音提取困难的问题,依据脑电信号携带能直接反映注意和感知的信息,提出一种将语音与脑电信号结合进行目标语音提取的基于BLSTM的AESE模型。采集语音诱发的EEG信号构建数据库,进行脑电多特征的目标语音提取可行性研究。选取脑电特征TS16R和语音频谱图特征通过AESE进行多阶段结合,生成含丰富声学上下文信息的脑电特征掩码,提升重构纯净语音的效果。实验结果表明,AESE从多说话人混合音频及带噪语音中有效提取目标语音,为基于脑电的目标语音提取提供了一种思路和方法。

关键词：目标语音提取脑电信号数据采集特征提取掩码特征融合多阶段结合

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基于YOLO-DSBE的无人机对地目标检测

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航空兵器 2025年第2期32卷 94-103页

作者：孟鹏帅王峰翟伟光马星宇赵薇太原理工大学电子信息工程学院山西晋中030600 太原理工大学电气与动力工程学院太原030000

针对无人机捕获图像背景复杂、目标尺度小且相互遮挡、漏检率高等问题,提出一种基于YOLO-DSBE的无人机对地目标检测算法。提出基于可变形卷积的DC-ELAN与DC-MP模块,适应不同形状大小输入特征,提升网络对复杂背景下特征的解析能力;设计... 详细信息

针对无人机捕获图像背景复杂、目标尺度小且相互遮挡、漏检率高等问题,提出一种基于YOLO-DSBE的无人机对地目标检测算法。提出基于可变形卷积的DC-ELAN与DC-MP模块,适应不同形状大小输入特征,提升网络对复杂背景下特征的解析能力;设计高分辨率多尺度检测层,增强算法提取小目标特征能力,提高微小目标检测精度;深度融入BiFormer动态稀疏注意力机制至改进后的特征融合网络中,剔除无关特征信息,提高相关细节的关注度并降低漏检率;引入边框损失函数EIoU,解决CIoU形状惩罚项失效的问题,提升模型收敛速度与检测精度。实验结果表明,改进算法在UA-DETRAC数据集上的的平均精度达到56.1%,相比原算法,mAP 50与mAP 50:95在VisDrone2019数据集上分别提升了3.5%与2.8%,有效提升了无人机图像识别的准确率。

关键词：目标检测无人机图像 YOLO-DSBE 可变形卷积 BiFormer

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PAN/MoS_(2)柔性复合纳米纤维膜的压电传感特性

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物理学报 2025年第7期74卷 275-288页

作者：张恒博李银辉李玮栋高飞殷荣艳梁建国赵鹏周赟磊李朋伟边桂彬太原理工大学电子信息工程学院太原030024 太原理工大学集成电路学院太原030024 西安电子科技大学杭州研究院杭州311231 中国科学院自动化研究所北京100190

柔性压电纳米材料可以将机械能转换为电能为微纳电子设备供电.近年来,随着对压电技术的研究,二硫化钼(MoS_(2))已被报道用于增强复合材料的压电性能.本文采用静电纺丝法制备了聚丙烯腈/MoS_(2) (PAN/MoS_(2))柔性复合纳米纤维膜压电传感... 详细信息

柔性压电纳米材料可以将机械能转换为电能为微纳电子设备供电.近年来,随着对压电技术的研究,二硫化钼(MoS_(2))已被报道用于增强复合材料的压电性能.本文采用静电纺丝法制备了聚丙烯腈/MoS_(2) (PAN/MoS_(2))柔性复合纳米纤维膜压电传感器,系统地研究了MoS_(2)纳米片的含量对PAN/MoS_(2)复合纤维膜压电性能的影响.结果表明,当MoS_(2)掺杂质量含量为3.0%时,PAN/MoS_(2)复合纤维膜传感器的开路输出电压达到最大值为4.64 V,短路输出电流为2.69μA,输出功率达到3.46μW,比纯PAN制备的传感器的电压电流分别提高了140%与160%.与纯PAN相比,PAN/MoS_(2)复合纤维膜的压电常数d_(23)提高了4.86倍.本文制备的PAN/MoS_(2)柔性复合纤维膜传感器可以为商用电容充电,电容放电可成功点亮绿色LED,并在无源条件下实时监测自行车轮胎运行状况.PAN/MoS_(2)柔性复合纤维膜传感器在经过10000次循环敲击测试电压输出无明显波动,稳定性良好.PAN/MoS_(2)柔性复合纳米纤维膜传感器具有柔性好、成本低和自供电等特点,有望在可穿戴/便携式电子设备、智能机器人、智能设备等领域具有广阔的应用前景.

关键词：聚丙烯腈二硫化钼柔性纳米纤维膜压电传感

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基于GaN/PANI复合材料的高灵敏度的氨气传感器

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太原理工大学学报 2025年第1期56卷 98-105页

作者：刘晓汝贾正阳光炬旭韩丹桑胜波太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原太原理工大学微纳传感与人工智能感知山西省重点实验室山西太原

【目的】研究了氮化镓(GaN)和聚苯胺(PANI)复合材料在室温下对氨气(NH_(3))的气敏特性。【方法】以氧化镓(Ga_(2)O_(3))为镓源,采用原位氮化法制备了GaN微米结构,将GaN和苯胺单体预复合后,通过原位聚合法制备了GaN/PANI气敏传感器并对... 详细信息

【目的】研究了氮化镓(GaN)和聚苯胺(PANI)复合材料在室温下对氨气(NH_(3))的气敏特性。【方法】以氧化镓(Ga_(2)O_(3))为镓源,采用原位氮化法制备了GaN微米结构,将GaN和苯胺单体预复合后,通过原位聚合法制备了GaN/PANI气敏传感器并对样品进行了一系列表征。【结果】结果表明GaN与PANI成功复合,GaN微米结构表面与网状PANI结合,从而为气体吸附提供了更多表面位点。测试并对比纯GaN和GaN/PANI复合材料的气敏特性,在室温低湿度条件下,GaN/PANI气敏传感器对体积分数100×10^(-6)的NH_(3)响应度可达80.73%,是相同体积分数的NH_(3)下纯GaN的1.7倍;另外,纯GaN的检测下限为1×10^(-6),而GaN/PANI复合气敏传感器的检测下限可达到1×10^(-9)。进一步分析GaN/PANI气敏传感器的传感机理,丰富的复合材料界面显著提升GaN/PANI传感器的气敏性能。GaN/PANI气敏传感器设计为室温下检测NH_(3)提供可靠方案。

关键词： GaN/PANI NH_(3)气敏传感器原位氮化法原位聚合法

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基于G-S混合编码的分布式单模光纤测温方法研究

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电子测量与仪器学报 2025年第1期39卷 244-252页

作者：李昭旭王宇郭欣明刘昕白清靳宝全太原理工大学物理与光电工程学院太原030024 太原理工大学电子信息工程学院太原030024 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室太原030024

为了减少分布式单模光纤温度传感系统的测温误差,文中提出了一种基于Golay-Simplex混合编码的单模光纤温度测量方法。首先将4路G码进行S码变换实现了12路G-S混合编码调制,再依次对12路编码输出信号进行S码解码处理与G码解码处理,并采用... 详细信息

为了减少分布式单模光纤温度传感系统的测温误差,文中提出了一种基于Golay-Simplex混合编码的单模光纤温度测量方法。首先将4路G码进行S码变换实现了12路G-S混合编码调制,再依次对12路编码输出信号进行S码解码处理与G码解码处理,并采用累加平均与小波变换进行了测温曲线降噪,验证了G-S混合编码的编码增益为G码与S码的编码增益乘积。对比实验结果表明,在30 km单模光纤长度、50 ns脉宽与64 bit编码长度的条件下,G-S混合编码测温系统的反斯托克斯信号幅值曲线波动范围较小,且在整个光纤长度内信噪比较大,信噪比高于Golay码编码测温系统和单脉冲测温系统。G-S混合编码的稳态测温误差可从单脉冲系统的±7.3℃优化至±2.5℃,优于Golay编码分布式拉曼光纤测温系统的测温误差±3.9℃。而空间分辨率可保持为5 m,证明了G-S混合编码在长距离单模光纤测温方面的有效性,有望为水利大坝渗漏温变等基础设施状态的融合感知提供有效的技术解决方案。

关键词：光纤温度传感拉曼光时域反射脉冲编码 G-S混合编码测温误差

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