检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2025年第2期46卷 60-69页

作者：黄佳茵白俊琦贤燕华广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院桂林541006

针对锂离子电池健康状态(SOH)的估计中预测精度不高、健康特征输入冗余、数据预处理繁琐的问题,提出一种基于放电深度(DOD)的改进高斯过程回归SOH预测模型。在锂离子电池的放电曲线中,计算出锂离子电池的放电深度,并将其作为唯一的健康... 详细信息

针对锂离子电池健康状态(SOH)的估计中预测精度不高、健康特征输入冗余、数据预处理繁琐的问题,提出一种基于放电深度(DOD)的改进高斯过程回归SOH预测模型。在锂离子电池的放电曲线中,计算出锂离子电池的放电深度,并将其作为唯一的健康特征。同时改进传统的高斯过程回归(GPR)算法,利用线性(LIN)和神经网络(NN)的组合核函数(LIN+NN)拟合锂离子电池容量全局衰退和局部波动的趋势,从而建立DOD-LN-GPR锂离子电池SOH估计模型。在NASA数据集中,首先进行不同核函数的实验比对,验证所提组合核函数预测精度的优势;其次,通过减小训练集与测试集比例,证明所提估计方法在少量训练样本上仍能有较好的预测效果;最后,将所提DOD-LN-GPR模型在不同训练集下与其他SOH估计模型进行对比,结果表明该模型具有较好的精度和鲁棒性。

关键词：锂离子电池状态估计电池管理系统高斯过程回归放电深度

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基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第03期43卷 43-56页

作者：黄仁慧张锐锋文晓浩闭金杰黄守麟李廷会广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院

深度挖掘和利用脑电信号的特征信息，以提高运动想象的分类性能，一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关，如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此，本研究提出一... 详细信息

深度挖掘和利用脑电信号的特征信息，以提高运动想象的分类性能，一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关，如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此，本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先，构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征，不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起，并且保留分类所需的多变量信息，如幅值、相位、空间位置、频率等。其次，设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络，实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明，本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49和1.85个百分点的平均准确率。

关键词：脑电信号脑机接口幅相信息融合复数协方差特征复值卷积神经网络信息交互

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基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：黄媛艳路旋詹凯杰曾海勇广西师范大学广西类脑计算与智能芯片重点实验室电子与信息工程学院/集成电路学院广西师范大学广西高校集成电路与微系统重点实验室电子与信息工程学院/集成电路学院

随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行，合理调度电动汽车的充电行为对于满足用户需求和保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题，本文提出了一种基于深度Q... 详细信息

随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行，合理调度电动汽车的充电行为对于满足用户需求和保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题，本文提出了一种基于深度Q网络（deep Q-network， DQN）的电动汽车充电调度算法。该算法利用深度强化学习的优势，结合实时电价和车辆状态等信息，动态调整电动汽车的充放电行为，旨在最大化经济效益并优化电网负荷。实验结果表明，与非受控式充电策略相比，本文提出的算法在30天的测试期内可降低充电成本约65.6%，能够有效适应电网实时价格波动和用户需求变化，减少了高峰充电需求，有效降低了充电成本，提高了电网的稳定性。

关键词：电动汽车充电调度深度强化学习能量优化管理车联网智能电网信息交互

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以芘为荧光团的荧光化学传感器的合成及其检测锌离子探究——介绍一个大学化学综合实验

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广东化工 2025年第6期 169-171+196页

作者：彭慧玲刘冬成高存继广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西师范大学化学与药学学院

在前期科研工作的基础上设计了一个综合化学实验：以芘为荧光团，通过酰胺反应合成了一例荧光化学传感器，用于高效检测锌离子。实验内容涉及有机的合成、结构鉴定、性质测试、数据处理等。该实验与科学前沿紧密结合，科教融合，在激发... 详细信息

在前期科研工作的基础上设计了一个综合化学实验：以芘为荧光团，通过酰胺反应合成了一例荧光化学传感器，用于高效检测锌离子。实验内容涉及有机的合成、结构鉴定、性质测试、数据处理等。该实验与科学前沿紧密结合，科教融合，在激发学生学习兴趣、拓展学生视野、提高学生实验技能的同时，培养学生的创新能力和实践能力，为研究生阶段的学习打下基础。

关键词：芘荧光化学传感器锌离子综合化学实验

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基于深度学习的学生线上课堂注意力检测研究

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计算机仿真 2025年第4期 484-490+501页

作者：秦欣蒋品群夏海英宋树祥广西师范大学电子与信息工程学院广西高校集成电路与微系统重点实验室广西类脑计算与智能芯片重点实验室

针对线上课堂老师难以监督学生和难以得到教学反馈的问题,提出了一种以头部姿态检测为基础,结合面部表情识别和清醒度检测的学生线上课堂注意力检测方法。首先使用提出的深度学习网络对一段时间内学生的头部姿态、面部表情和清醒度进行... 详细信息

针对线上课堂老师难以监督学生和难以得到教学反馈的问题,提出了一种以头部姿态检测为基础,结合面部表情识别和清醒度检测的学生线上课堂注意力检测方法。首先使用提出的深度学习网络对一段时间内学生的头部姿态、面部表情和清醒度进行检测和识别,得到这三个因素在这一段时间内的得分,再后,使用这三个得分分别经过乘性融合得到简单评分S1和模糊综合评判得到模糊评分S2,最后,以S1、S2为基础,再进行一次模糊评分,得到最终得分S。为了验证方案的效果,建立了一个包含50名学生在线学习的录像数据集,其中包含了学生学习过程中的注意力等级标签。实验结果表明,在提出的方案中,课堂注意力等级评判的准确率达到了87.26%。这说明上述方案能够有效地评估学生的注意力水平,并帮助老师提高教学质量。

关键词：在线教育课堂监督模糊评判注意力

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GMI传感器在无损检测领域的应用研究进展

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微纳电子技术 2025年第2期62卷 22-37页

作者：杨真曹剑王克文黄家宝陈靖元罗松张朕泽祝梦娇孙学成广西师范大学电子与信息工程学院广西桂林541004 广西师范大学集成电路学院广西桂林541004 广西师范大学广西类脑计算与智能芯片重点实验室广西桂林541004 广西师范大学广西高校集成电路与微系统重点实验室广西桂林541004 中国石油集团渤海石油装备制造有限公司天津300450 上海大学机电工程与自动化学院微电子研究与开发中心上海200444

简要介绍了巨磁阻抗(GMI)传感器在无损检测(NDT)领域应用的优势,综合分析了GMI传感器应用于无损检测不同工况下的工作原理,并介绍了基于GMI传感器无损检测的检测方案,总结了GMI传感器在无损检测领域中的不同应用场景,重点阐述了GMI传感... 详细信息

简要介绍了巨磁阻抗(GMI)传感器在无损检测(NDT)领域应用的优势,综合分析了GMI传感器应用于无损检测不同工况下的工作原理,并介绍了基于GMI传感器无损检测的检测方案,总结了GMI传感器在无损检测领域中的不同应用场景,重点阐述了GMI传感器在铁磁性材料的无损检测、工业生产与应用时材料的结构健康监测、农业和矿物探测以及电池健康监测等方面的研究进展。最后,对当前基于GMI传感器的无损检测应用所面临的困难进行了总结,并对GMI无损检测传感器未来的发展方向进行了展望,为探索GMI传感器在工业领域的更多应用提供参考。

关键词：磁传感器巨磁阻抗(GMI)传感器无损检测(NDT) 检测方案结构健康监测

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抗噪声双约束网络的面部表情识别

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第2期43卷 70-82页

作者：苏春海夏海英广西类脑计算与智能芯片重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西桂林541004

由于标注主观性、图像模糊等因素,数据集不可避免存在噪声,使表情识别更具挑战性。现有面部表情识别方法在处理噪声标签时,模型会部分过度拟合噪声标签,对此,本文提出一种新颖的抗噪声双约束网络(NDC-Net)来自动抑制噪声样本。NDC-Net... 详细信息

由于标注主观性、图像模糊等因素,数据集不可避免存在噪声,使表情识别更具挑战性。现有面部表情识别方法在处理噪声标签时,模型会部分过度拟合噪声标签,对此,本文提出一种新颖的抗噪声双约束网络(NDC-Net)来自动抑制噪声样本。NDC-Net主要包括2个约束机制:类激活映射注意一致性(CAC)和通道空间特征一致性(CSC)。CAC使模型集中于局部重要特征信息,减少对噪声标签的过度关注,而CSC鼓励和确保模型在提取特征时从通道和空间上更加关注到与任务相关的信息,忽略不相关信息,减少对噪声标签的依赖。此外,为增强NDC-Net性能,输入样本采用旋转、缩放等策略进行增强。在RAF-DB、FERPlus和AffectNet数据集30%标签噪声下,NDC-Net的识别性能分别为86.57%、88.22%和59.78%,显著优于EAC、NCCTFER等先进的噪声标签处理方法,并且在计算机视觉领域中被广泛应用于评估算法性能和泛化能力的CIFAR100和Tiny-ImageNet中也取得不错的效果。

关键词：噪声标签面部表情识别深度学习监督学习注意力机制

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氧空位二氧化铈的制备及其光热性能探究——介绍一个大学化学综合实验

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广东化工 2025年第6期 178-180页

作者：高存继李金灵彭慧玲广西师范大学化学与药学学院广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院

在科研工作的基础上设计了一个综合化学实验：通过高温还原法制备氧空位二氧化铈，探究其光热升温性能。实验内容涉及纳米材料的制备、表征、性能测试、数据处理等。该实验与科学研究热点、学术前沿紧密结合，科教融合，在激发学生学习... 详细信息

在科研工作的基础上设计了一个综合化学实验：通过高温还原法制备氧空位二氧化铈，探究其光热升温性能。实验内容涉及纳米材料的制备、表征、性能测试、数据处理等。该实验与科学研究热点、学术前沿紧密结合，科教融合，在激发学生学习兴趣、拓宽学生视野、提高学生应用能力的同时，培养学生的学科素养和创新意识，为下一步科研工作打下坚实基础。

关键词：氧空位二氧化铈光热综合化学实验

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基于安全便捷加密芯片的加密通话系统设计

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电子设计工程 2025年第1期33卷 146-153页

作者：林锭扬梁梓辰黄一平广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西桂林541004 广西师范大学计算机科学与工程学院广西桂林541004

通过研究语音通话系统的安全现状及密钥存储安全性问题,该文设计了一种基于安全便捷加密芯片的加密通话系统。以自主可控的安全便捷加密芯片对密钥进行安全存储并实现加解密、加签验签等功能,通过安全中间件实现客户端与安全便捷加密芯... 详细信息

通过研究语音通话系统的安全现状及密钥存储安全性问题,该文设计了一种基于安全便捷加密芯片的加密通话系统。以自主可控的安全便捷加密芯片对密钥进行安全存储并实现加解密、加签验签等功能,通过安全中间件实现客户端与安全便捷加密芯片之间的数据安全传输。该系统以PKI安全体系为设计核心,在语音加密过程,利用国密SM2算法,以数字信封的方式实现密钥同步;利用Opus编码算法先对音频数据进行压缩编码,减小传输带宽;利用密钥对编码后的音频数据进行SM4加密,实现密文传输,确保语音通话过程的实时性和安全性。通过性能测试和安全性分析结果可以看出,该系统在保证通话流畅的同时,大大提高了用户通话过程的安全性,具有较好的应用前景。

关键词：安全便捷加密芯片国密算法安全中间件 Opus编码语音加密

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基于注意力机制和CNN-LSTM融合模型的锂电池SOC预测

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电源学报 2024年第5期22卷 269-277页

作者：张帅涛蒋品群宋树祥夏海英广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院桂林541004

为提高锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)预测精度,提出1种基于注意力机制和卷积神经网络-长短时记忆CNN-LSTM(convolution neural network-long short-term memory)融合模型的锂电池荷电状态预测方法。该模型采用一维CNN和LSTM神经... 详细信息

为提高锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)预测精度,提出1种基于注意力机制和卷积神经网络-长短时记忆CNN-LSTM(convolution neural network-long short-term memory)融合模型的锂电池荷电状态预测方法。该模型采用一维CNN和LSTM神经网络学习得到SOC与锂电池放电数据的非线性关系,以及SOC序列存在的长期依赖性。同时,该模型采用“多对一”的结构,将当前时刻的锂电池SOC与多个历史时刻的放电数据建立映射关系,并通过注意力机制关注到对当前时刻SOC影响较大的历史放电数据,进一步提升SOC的预测准确度。动态工况下的锂电池SOC预测实验表明,该方法在不同温度条件下的平均预测误差为0.89%,与SVM、GRU和XGBoost相比,分别降低了81.2%、66.7%和56.5%,且优于未融合注意力机制的LSTM和CNN-LSTM,具有较高的预测精度和应用价值。

关键词：锂电池荷电状态卷积神经网络长短时记忆神经网络注意力机制

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