检索结果-内蒙古大学图书馆

广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 140-151页

作者：玉婷英石长瑶李科赞桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

超图同步是网络科学目前的热点研究问题。然而,含不确定耦合机制的超图同步研究还未见报道。为此,本文首先提出牵制控制下含不确定耦合超图的一般框架,并通过矩阵的同时块对角化技术降低误差系统的维数,为计算李雅普诺夫指数提供便利,... 详细信息

超图同步是网络科学目前的热点研究问题。然而,含不确定耦合机制的超图同步研究还未见报道。为此,本文首先提出牵制控制下含不确定耦合超图的一般框架,并通过矩阵的同时块对角化技术降低误差系统的维数,为计算李雅普诺夫指数提供便利,导出含不确定耦合超图实现同步的必要条件;其次,借助李雅普诺夫稳定性理论,给出含不确定耦合超图实现同步的充分条件;最后,利用数值模拟验证理论结果的正确性。

关键词：同步超图不确定耦合牵制控制

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基于YOLO-DEFW的焊缝缺陷实时检测算法研究

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中国激光 2025年第8期 64-76页

作者：岳剑峰李伟明宁黎华高兴宇李煜王文龙阳柏晴刘亚尼桂林电子科技大学机电工程学院桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西民族大学人工智能学院

焊接缺陷检测是确保焊接质量的重要环节，智能视觉检测技术已成为焊缝缺陷识别的主要发展方向。针对焊缝缺陷图像样本稀缺、数据不均衡，以及现有深度学习模型复杂度高、难以实现实时高精度检测，特别是对小特征识别困难等问题，本文提... 详细信息

焊接缺陷检测是确保焊接质量的重要环节，智能视觉检测技术已成为焊缝缺陷识别的主要发展方向。针对焊缝缺陷图像样本稀缺、数据不均衡，以及现有深度学习模型复杂度高、难以实现实时高精度检测，特别是对小特征识别困难等问题，本文提出了一种基于YOLOv8改进的YOLO-DEFW模型。三项改进措施为：用分布移位卷积（DSConv）替代YOLOv8中的传统卷积，以减少参数量和复杂度，提高效率；引入高效多尺度注意力（EMA）机制，增强模型对不同尺度焊缝缺陷，尤其是对小特征的识别能力；采用Focal Loss和加权交叉熵构成的FWCE Loss组合损失函数，通过调整Focal Loss与加权交叉熵的权重来提升模型对不均衡样本的检测精度。在实验中，通过25种数据增强技术扩展ROBOTWELD数据集，以提高模型的泛化性能。实验结果显示：与YOLOv8相比，改进的YOLO-DEFW模型在ROBOTWELD测试集上的精确率、召回率和平均精度分别提升了13.4%、17%和24.8%，模型参数量减少了13.5%,GFLOPs降低了10%，对小特征的识别精度提高了12%；后者处理单张图像的时间为3.9 ms。上述改进使模型实现了对焊缝缺陷的实时、精确检测，适用于智能视觉在线检测系统。

关键词：深度学习数据增强注意力机制组合损失函数缺陷检测

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债务融资对终极股东行为影响的实证分析——基于内部控制质量的门限效应和调节效应

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管理现代化 2024年第2期44卷 61-68页

作者：何芳丽李思锐桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

集中股权结构的上市公司中,终极股东对其他中小股东有一定的利益侵害动机,债务融资作为公司治理的一个重要环节,研究其对终极股东行为的影响是一个值得探究的问题。以我国523家非金融类上市公司2007-2022年的面板数据为样本,考虑内部控... 详细信息

集中股权结构的上市公司中,终极股东对其他中小股东有一定的利益侵害动机,债务融资作为公司治理的一个重要环节,研究其对终极股东行为的影响是一个值得探究的问题。以我国523家非金融类上市公司2007-2022年的面板数据为样本,考虑内部控制质量的门限效应与调节效应,实证检验了债务融资对终极股东掏空行为的促进或抑制效应。研究发现:(1)银行债务、商业信用和长期债务对终极股东掏空行为具有显著的促进效应;当内部控制质量分别大于门限值860.160、873.700、873.700时,此类效应减弱;(2)短期债务对终极股东掏空行为具有显著的抑制效应;当内部控制质量大于门限值873.700时,此效应得到加强;(3)商业信用、长期债务、银行债务对于国有企业中终极股东掏空行为的促进效应,受到内部控制质量的反向调节。研究结论为上市公司制定健全的内部治理环境策略以及为债权人制定合理的借贷策略从而促进上市公司高质量发展提供了参考依据。

关键词：债务融资内部控制质量终极控制股东面板门限模型静态面板回归模型

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一种求解对称张量Z-特征值的非单调拟牛顿算法

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数学的实践与认识 2024年第8期54卷 206-215页

作者：段复建张义李向利桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

张量特征值问题是近几年热门的研究问题,其中对称张量Z-特征值在数理统计、信号处理等方面有重要应用.根据对称张量Z-特征值问题与非线性方程组的等价转化,利用非单调线搜索,提出一种求解对称张量Z-特征值的拟牛顿算法.该算法不需要计... 详细信息

张量特征值问题是近几年热门的研究问题,其中对称张量Z-特征值在数理统计、信号处理等方面有重要应用.根据对称张量Z-特征值问题与非线性方程组的等价转化,利用非单调线搜索,提出一种求解对称张量Z-特征值的拟牛顿算法.该算法不需要计算和储存雅可比矩阵,提高了计算效率.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,数值实验表明,算法是可行有效的.

关键词：对称张量 Z-特征值非线性方程组拟牛顿方法

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基于通道特征聚合的行人重识别算法

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应用科学学报 2023年第1期41卷 107-120页

作者：徐增敏陆光建陈俊彦陈金龙丁勇桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林安维科技有限公司广西桂林541010

在基于深度学习的行人重识别算法中,通道特征易被忽视而导致模型表达能力降低。为此,以ResNeSt50为骨干网络,借鉴SENet通道注意力特点在残差块末尾接入SE block,增强网络对通道特征的提取能力;针对ReLU函数因缺少控制因子而限制不同通... 详细信息

在基于深度学习的行人重识别算法中,通道特征易被忽视而导致模型表达能力降低。为此,以ResNeSt50为骨干网络,借鉴SENet通道注意力特点在残差块末尾接入SE block,增强网络对通道特征的提取能力;针对ReLU函数因缺少控制因子而限制不同通道特征图对激活值的准确响应问题,引入一个动态学习因子来丰富通道特征权重信息,以形成新的加权激活函数Weighted ReLU(WReLU);基于分组卷积特征图局部而设计新的激活函数Leaky Weighted ReLU(LWReLU),有效提高不同位置的深度特征表达能力;在Split-Attention和SE block中应用LWReLU,改善Split-Attention对各组特征图的权重学习能力;利用circle loss改进损失函数,优化目标收敛过程,从而提高模型精度。实验结果表明:在CUHK03-NP、Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上,所提方法的Rank-1比原骨干网络分别提高了19.08%、0.98%、2.02%,且其mAP比原骨干网络分别提高了17.13%、2.11%、2.56%。

关键词：分组卷积通道注意力修正线性单元激活函数动态学习因子

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上斜坡双足机器人行走的稳定性分析

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 131-139页

作者：仝丽妍蒋贵荣江波龙腾飞桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

为了研究上斜坡双足机器人行走周期步态稳定性,采用拉格朗日方法建立双足机器人行走脉冲混杂系统,构造庞加莱映射,再通过对映射不动点的分析得到机器人行走周期步态的存在性及稳定性条件。研究结果表明:在斜坡角为0.1 rad的条件下,当线... 详细信息

为了研究上斜坡双足机器人行走周期步态稳定性,采用拉格朗日方法建立双足机器人行走脉冲混杂系统,构造庞加莱映射,再通过对映射不动点的分析得到机器人行走周期步态的存在性及稳定性条件。研究结果表明:在斜坡角为0.1 rad的条件下,当线性脉冲推力各项系数选取合适参数时,双足机器人上斜坡行走系统存在稳定的周期-1步态;当脉冲推力的常数项系数取值不同时,其对应产生不同类型的周期-1步态;当行走系统状态参数改变时,其产生不同运动状态的周期-1步态。

关键词：双足机器人脉冲推力脉冲混杂系统庞加莱映射周期步态

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带重尾量测噪声的交互式多模型增量容积卡尔曼滤波算法

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电讯技术 2024年

作者：蔡如华褚苑岚吴孙勇余润华张小琪张智雄桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林电子科技大学信息与通信学院

在工程实践中，量测数据如果存在未知的恒定传感器系统偏差并且受到非高斯重尾噪声干扰，会导致不精确的滤波估计。针对同时含有恒定传感器系统偏差和重尾量测噪声的非线性系统目标跟踪问题，提出一种基于交互式多模型框架的增量容积卡... 详细信息

在工程实践中，量测数据如果存在未知的恒定传感器系统偏差并且受到非高斯重尾噪声干扰，会导致不精确的滤波估计。针对同时含有恒定传感器系统偏差和重尾量测噪声的非线性系统目标跟踪问题，提出一种基于交互式多模型框架的增量容积卡尔曼滤波器（Incremental Cubature Kalman Filter Based On Interactive Multiple Mode Framework， IMM-ICKF）。首先，针对带有非高斯重尾量测噪声的目标估计问题，IMM-ICKF将量测噪声建模成高斯混合分布。然后，对相邻两个时刻存在恒定传感器系统偏差的量测进行差分得到增量量测，减弱了恒定传感器系统偏差对滤波的不利影响。同时，根据增量量测噪声的高斯混合分布特性，在交互式多模框架下将增量量测噪声分解成多个并行滤波器进行处理，最后综合多个并行滤波器的递推估计结果进行融合输出。仿真结果表明，在同时含有恒定传感器系统偏差和重尾量测噪声的非线性系统环境下，与基于高斯混合的增量容积卡尔曼滤波算法相比，IMM-ICKF位置跟踪精度提升约10%，运行时间降低约92%。

关键词：系统偏差重尾量测噪声交互式多模型增量量测

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颜色编码液滴阵列的机器学习解码及其在多重数字化核酸分析中的应用

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分析化学 2024年第2期52卷 198-207页

作者：刘云帆蔡东洋桂林电子科技大学数学与计算科学学院华南理工大学附属第二医院检验科

为了解决数字化核酸分析的通量限制问题，在三原色组合液滴编码技术基础上，本研究发展了一种基于机器学习的颜色编码液滴阵列自动化解码方法。此方法借助机器学习赋予计算机程序自动获取液滴颜色-位置-数量信息的能力，通过关联核酸扩... 详细信息

为了解决数字化核酸分析的通量限制问题，在三原色组合液滴编码技术基础上，本研究发展了一种基于机器学习的颜色编码液滴阵列自动化解码方法。此方法借助机器学习赋予计算机程序自动获取液滴颜色-位置-数量信息的能力，通过关联核酸扩增前后液滴颜色-位置-数量信息，快速确定每种检测靶标对应的阳性液滴比例。将这种液滴解码策略用于多重数字化核酸分析，实验结果表明，本方法快速、准确，其解码流程可在2 min内完成，液滴识别准确率> 99%。基于此液滴解码方法获得的核酸定量分析结果与商品化数字PCR仪的定量分析结果具有良好的相关性（R2> 0.99）。

关键词：机器学习液滴编码解码多重数字化核酸分析

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基于交互式CPHD的多传感器多机动目标跟踪

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控制与决策 2022年第1期37卷 47-57页

作者：蔡如华樊向婷吴孙勇王力伍雯雯桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用实验室广西桂林541004

针对多传感器高速多机动目标的跟踪问题,提出一种多传感器交互式贪婪势概率假设密度(MS-IMMGreedy-CPHD)滤波器.该滤波器在预测阶段,通过交互式多模(IMM)算法对势概率假设密度(CPHD)滤波中目标的状态、势分布和运动模型同时进行预测;在... 详细信息

针对多传感器高速多机动目标的跟踪问题,提出一种多传感器交互式贪婪势概率假设密度(MS-IMMGreedy-CPHD)滤波器.该滤波器在预测阶段,通过交互式多模(IMM)算法对势概率假设密度(CPHD)滤波中目标的状态、势分布和运动模型同时进行预测;在滤波的更新阶段,利用贪婪(greedy)量测划分机制选取多传感器量测子集和拟分区,并通过拟分区量测子集对不同模型下CPHD预测的目标状态和势分布以及模型进行交互式更新.仿真结果表明,所提出MS-IMM-Greedy-CPHD滤波能够对高机动多目标进行稳定有效的跟踪,相较于多传感器势概率假设密度(MS-CPHD)滤波,跟踪结果的OSPA误差更小且势估计更加准确.

关键词：交互式多模型机动目标多传感器势概率假设密度滤波贪婪量测划分机制

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基于势平衡多伯努利滤波的多传感器纯方位多目标跟踪

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信号处理 2024年第11期40卷 2050-2061页

作者：吴孙勇张小琪李明余润华桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林长海发展有限责任公司广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

被动传感器不主动发射信号,通常仅获得目标的角度量测信息,无法获得径向距离信息,这种仅利用角度量测信息对多目标跟踪的方法称为纯方位多目标跟踪。实际应用中,纯方位多目标跟踪面临三个主要问题:一是由于被动传感器只获取目标的角度量... 详细信息

被动传感器不主动发射信号,通常仅获得目标的角度量测信息,无法获得径向距离信息,这种仅利用角度量测信息对多目标跟踪的方法称为纯方位多目标跟踪。实际应用中,纯方位多目标跟踪面临三个主要问题:一是由于被动传感器只获取目标的角度量测,导致量测信息不完备;二是量测方程存在高度非线性;三是由于传感器可能接收到杂波等非目标产生的量测,导致量测源不确定。针对上述问题,本文提出一种多传感器贪婪伪线性粒子势平衡多伯努利滤波。首先采用Rao-Blackwell理论将混合目标状态向量分解,将与量测值相关的位置分量视为非线性分量,而与量测值无关的速度分量视为线性分量,并分别采用粒子滤波器(Particle Filter,PF)和卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)进行处理,从而有效降低粒子滤波采样维度。其次,针对传统粒子采样严重依赖模型的问题,基于伪线性卡尔曼滤波器(Pseudo-linear Kalman Filter,PLKF)设计一种新型粒子采样方法,即利用PLKF和最新量测信息构造重要性密度函数,并对非线性分量进行粒子采样;在更新阶段采用贪婪量测划分策略选取最优量测集合,并利用最优量测集合中量测信息实现多目标状态集中式融合估计。最后,通过仿真结果验证,本文所提滤波器能在杂波环境中仅利用角度量测对目标进行有效稳定的跟踪,相较于对比方法,所提滤波器能够更为准确估计目标数量和状态。

关键词：纯方位多目标跟踪多传感器势平衡多伯努利滤波伪线性卡尔曼滤波贪婪算法

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