检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2022年第5期42卷 1547-1552页

作者：潘钊李宗亮张振伟温银堂张朋杨燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 首都师范大学物理系太赫兹光电子学教育部重点实验室北京100048

新型陶瓷纤维复合材料由短切氧化硅纤维及其胶合物经高温烧结得到的一种轻质多孔材料,材料微观结构特性直接影响着宏观结构特性和功能特性。该类材料的孔隙度分布在84%~95%之间,微观孔径主要集中在100μm范围内,偶尔有少量纳米孔。陶瓷... 详细信息

新型陶瓷纤维复合材料由短切氧化硅纤维及其胶合物经高温烧结得到的一种轻质多孔材料,材料微观结构特性直接影响着宏观结构特性和功能特性。该类材料的孔隙度分布在84%~95%之间,微观孔径主要集中在100μm范围内,偶尔有少量纳米孔。陶瓷纤维复合材料以其耐高温、低密度、高比强和抗烧蚀等优异性能在超高声速飞行器外层隔热部件得到应用,但该类材料可能因为制作和装配的工艺水平等因素出现夹杂、孔洞甚至大面积脱粘等现象。由于陶瓷纤维复合材料结构与应用场景的特殊性使得常规的无损检测手段效果不佳,而太赫兹(THz)技术作为一种新兴的无损检测技术,在该类材料的无损检测具有很大的潜力,可与常规检测技术形成互补。针对陶瓷纤维复合材料构件粘接层缺陷检测问题,研究了太赫兹时域信号和太赫兹层析成像方式对缺陷定位方法。基于太赫兹时域光谱(THz-TDS)无损检测技术获取和对比试样中有粘接层缺陷和粘接层完好位置的时域波形的波形峰值和相位差异,并经过反卷积滤波技术对时域波形进行处理,定性分析时域波形与粘接层缺陷特性的关系,宏观判断缺陷存在;通过对太赫兹波段陶瓷纤维复合材料光学参数提取测定太赫兹波段的平均折射率为1.028,进而分析粘接层缺陷的深度和厚度分别为18.4和0.28mm,与预置缺陷真实深度和厚度相比准确度分别为92%和90%。但由于通过时域信号提取的平均折射率会给粘接层缺陷位置分析造成误差,因此以太赫兹层析成像方式进一步估计缺陷的位置,分析了太赫兹层析成像噪声来源以及对成像质量的影响并采用了双边滤波对层析成像降噪滤波,基于太赫兹层析成像技术建立了位置评估模型,获取了粘接层缺陷的厚度为0.26mm,较预置缺陷厚度的准确度为96%,有效地完善了太赫兹检测技术对缺陷定位的形式,实现了陶瓷纤维复合材料构件的粘接层缺陷的高精度定位表征。

关键词：陶瓷纤维复合材料太赫兹时域光谱反卷积滤波太赫兹层析成像双边滤波

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卒中后神经肌肉功能耦合的多尺度特征分析及其临床应用

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中华神经外科杂志 2024年第4期40卷 372-377页

作者：张浩浩毛之奇陈晓玲李天晴刘迪余新光南开大学医学院天津300350 解放军总医院第一医学中心神经外科医学部北京100853 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

目的初步分析卒中患者神经肌肉功能耦合(FCMC)的多尺度特征,并探讨其在运动功能评估中的作用。方法前瞻性纳入2018年1—3月解放军总医院第一医学中心神经外科医学部收治的发病后右上肢偏瘫的卒中患者(n=8,卒中组)以及健康人(n=8,健康对... 详细信息

目的初步分析卒中患者神经肌肉功能耦合(FCMC)的多尺度特征,并探讨其在运动功能评估中的作用。方法前瞻性纳入2018年1—3月解放军总医院第一医学中心神经外科医学部收治的发病后右上肢偏瘫的卒中患者(n=8,卒中组)以及健康人(n=8,健康对照组)作为受试者。对受试者进行右上肢恒定握力试验,通过复杂多尺度一致性(CMSC)分析方法对同步采集的多通道脑电和肌电信号进行分析;采用一致性显著性阈值计算方法计算20个时间尺度下的显著面积指标,并采用双因素重复测量的方差分析比较卒中组与健康对照组显著面积指标的差异。采用皮尔逊相关性分析方法验证卒中组患者多尺度FCMC显著面积指标与右上肢上田敏量表评级的相关性。结果与健康对照组比较,卒中组在不同时间尺度和频率范围内的CMSC值大多较低,且CMSC高值通常出现在高频段(45~60Hz)。在<1Hz的低频率范围内,6/8的健康对照组在时间尺度10左右出现CMSC较高值,而5/8的卒中组在此处的CMSC值相对较低。双因素重复测量的方差分析结果显示,卒中组与健康对照组显著面积的差异具有统计学意义(F_(组间)=14.20,P_(组间)=0.007;F_(时间尺度)=14.35,P_(时间尺度)<0.001;F_(交互作用)=13.29,P_(交互作用)<0.001);与健康对照组比较,卒中组在时间尺度9、10、11和12上的显著面积均较低(均P<0.05)。皮尔逊相关性分析结果显示,在时间尺度分别为9(r=0.74,P=0.032)、10(r=0.62,P=0.021)及12(r=0.71,P=0.030)时,卒中组的多尺度FCMC显著面积指标与上田敏量表评级呈正相关。结论初步分析发现,卒中后存在多尺度FCMC现象,且尺度特征较健康人改变,其中特定尺度的FCMC特征指标有望应用于卒中患者运动状态的临床评估。

关键词：卒中神经肌肉监测神经电生理监测复杂多尺度一致性显著性面积指标

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自吸式空心针电晕放电离子源的开发及应用

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分析化学 2022年第8期50卷 1143-1149页

作者：滕科国高静杨丽丽余泉王晓浩清华大学深圳国际研究生院先进制造学部燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室

搭建了一套自吸式电晕放电离子源，用于挥发性有机物的检测。此离子源结构简单，使用注射器针头作为电晕放电针，利用针头的尖端产生电晕放电，针头中空的结构作为气态样品的传输通路，使样品能高效通过电晕区以提高离子化效率。针尖置... 详细信息

搭建了一套自吸式电晕放电离子源，用于挥发性有机物的检测。此离子源结构简单，使用注射器针头作为电晕放电针，利用针头的尖端产生电晕放电，针头中空的结构作为气态样品的传输通路，使样品能高效通过电晕区以提高离子化效率。针尖置于一个密闭的电晕腔体中，腔体与质谱进样接口直接相连，以利用质谱仪的抽气能力进行自吸式进样，同时还能避免周围环境因素对电离过程的影响。另外，此装置还可以搭配注射器针筒使用，方便样品的采集、存储以及自动进样。测试结果表明，所开发的离子源操作方便、响应快、稳定性好，对苯胺检测可以获得nL/L级的检出限，具有较好的应用前景。

关键词：电晕放电自吸进样质谱挥发性有机化合物注射器

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基于贝叶斯优化长短时神经网络模型的轻度认知障碍诊断方法研究

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生物医学工程学杂志 2023年第3期40卷 450-457页

作者：李昕李振阳刘毅苏芮徐永红景军尹立勇燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 秦皇岛市第一医院河北秦皇岛066004

循环神经网络结构极大地优化了时间序列数据的处理能力,但是其网络梯度爆炸以及特征提取能力较差等问题,影响了它在轻度认知障碍(MCI)自动诊断中的应用。针对这一问题,本文提出贝叶斯优化双向长短时神经网络(BO-BiLSTM)构建MCI诊断模型... 详细信息

循环神经网络结构极大地优化了时间序列数据的处理能力,但是其网络梯度爆炸以及特征提取能力较差等问题,影响了它在轻度认知障碍(MCI)自动诊断中的应用。针对这一问题,本文提出贝叶斯优化双向长短时神经网络(BO-BiLSTM)构建MCI诊断模型的研究思路。诊断模型基于贝叶斯算法,结合先验分布与后验概率结果共同作用寻优BO-BiLSTM网络超参数,并采用功率谱密度、模糊熵以及多重分形谱等能够充分反映MCI脑认知状态的多角度特征量作为诊断模型的输入,实现MCI自动诊断。结果表明:基于特征融合的贝叶斯优化BiLSTM网络模型,MCI诊断正确率可达到98.64%,能够有效地完成MCI的诊断评估。综上,基于此优化的长短时神经网络模型,实现了MCI的自动诊断评估,为MCI智能诊断提供了一种新的模型。

关键词：轻度认知障碍双向长短时神经网络贝叶斯优化多特征融合

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三维荧光光谱结合ICSO-SVM对性激素的分类鉴别

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光学学报 2021年第10期41卷 214-221页

作者：王书涛展书杰刘诗瑜张靖昆燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

为了提高复杂水环境中性激素的分类识别率,提出一种三维荧光光谱法结合改进的鸡群算法(ICSO)优化支持向量机(SVM)的模型。利用FS920荧光光谱仪对雌酮、雌二醇和雌三醇3种典型性激素的单组分溶液及混合溶液进行荧光特性分析,并在光谱重... 详细信息

为了提高复杂水环境中性激素的分类识别率,提出一种三维荧光光谱法结合改进的鸡群算法(ICSO)优化支持向量机(SVM)的模型。利用FS920荧光光谱仪对雌酮、雌二醇和雌三醇3种典型性激素的单组分溶液及混合溶液进行荧光特性分析,并在光谱重叠严重的前提下建立ICSO-SVM模型对3种性激素进行分类鉴别。ICSO-SVM模型不仅训练过程稳定,收敛速度快,而且测试集的性激素识别率为100%,均优于PSO-SVM模型。结果表明,三维荧光光谱法结合ICSO-SVM模型是一种有效的性激素检测方法。

关键词：光谱学支持向量机(SVM) 改进鸡群算法性激素检测

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基于三维荧光光谱和GBDT-LR的褐潮藻辨识

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光学学报 2022年第12期42卷 289-297页

作者：陈颖段玮靓杨英刘喆张永彬刘俊飞李少华燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河北先河环保科技股份有限公司河北石家庄050035

近年来频繁发生的褐潮污染给沿海地区经济带来巨大损失。准确、高效地识别褐潮藻对预防海洋环境污染意义重大。采用三维荧光光谱、梯度提升决策树(GBDT)和逻辑回归(LR)相结合的方法,实现了对褐潮藻的准确辨识。为解决LR模型对非线性数... 详细信息

近年来频繁发生的褐潮污染给沿海地区经济带来巨大损失。准确、高效地识别褐潮藻对预防海洋环境污染意义重大。采用三维荧光光谱、梯度提升决策树(GBDT)和逻辑回归(LR)相结合的方法,实现了对褐潮藻的准确辨识。为解决LR模型对非线性数据的特征组合能力较弱的问题,引入GBDT算法,充分利用集成学习算法在处理非线性数据上的优势。将GBDT的预测结果作为新特征代替原来的特征输入LR模型,建立了一种将GBDT与LR相融合的褐潮藻辨识模型(GBDT-LR)。针对复杂海洋环境中其他门类藻的干扰,实验引入小球藻、细长聚球藻等5种不同门类的海藻作为对比,并对处于不同生长周期的褐潮藻辨识情况进行分析。相同条件下通过将所提模型与LR、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络等模型进行对比。结果表明,GBDT-LR在分类准确率、召回率和F1分数等评价指标上均优于其他模型,处于指数生长期的藻类荧光光谱最为稳定,这一时期的褐潮藻辨识结果最好。

关键词：光谱学三维荧光光谱褐潮污染特征提取逻辑回归梯度提升决策树

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密集连接网络在SAR与多光谱影像融合中的应用

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光学精密工程 2021年第5期29卷 1145-1153页

作者：王书涛崔凯孔德明刘诗瑜吴兴燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

为克服单一卫星传感器成像的不足,提出了基于密集连接网络的合成孔径雷达(SAR)与多光谱影像的融合算法。首先分别对SAR影像与多光谱影像进行预处理,使用双三次插值法重采样到同一空间分辨率下,然后使用密集连接网络来分别提取影像的特征... 详细信息

为克服单一卫星传感器成像的不足,提出了基于密集连接网络的合成孔径雷达(SAR)与多光谱影像的融合算法。首先分别对SAR影像与多光谱影像进行预处理,使用双三次插值法重采样到同一空间分辨率下,然后使用密集连接网络来分别提取影像的特征图,并采用区域能量最大的融合策略将深度特征进行融合,将融合图像输入到预训练的解码器中进行重构,获得最终融合影像。实验采用哨兵1号SAR影像、Landsat-8影像和高分1号卫星影像进行验证,并与基于成分替换、基于多尺度分解和基于卷积神经网络的代表性方法进行对比试验。实验结果表明,基于密集连接网络的融合算法在多尺度结构相似度指标上的精度高达0.9307,在其他多种评价指标上也都优于其他融合算法,SAR影像的细节信息和多光谱影像的光谱信息得到很好的保留。

关键词：合成孔径雷达图像融合密集连接网络多光谱

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基于改进MEDA算法的脑电情绪识别

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仪器仪表学报 2021年第12期42卷 157-166页

作者：何群李冉冉付子豪江国乾谢平燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情绪识别中准确率低的问题。其中MEDA通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件分布的权重大... 详细信息

针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情绪识别中准确率低的问题。其中MEDA通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件分布的权重大小。针对特征维度大且有可能存在不良特征的问题,提出改进MEDA算法,即引入改进最小冗余最大相关算法用于特征选择,并对多源域下的多组识别结果进行决策级融合,进一步提升迁移学习效果。在SEED数据集和实测数据对该算法验证,改进MEDA算法相比于支持向量机、迁移成分分析和联合分布适配算法,整体识别精度分别提升了8.97%、4.00%、2.89%,改进的MEDA算法相比于改进前,每个被试识别准确率均有提升的同时整体识别提升3.36%,验证了该方法的有效性。

关键词：情绪识别特征选择迁移学习流行嵌入分布对齐算法

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基于偏振成像和YOLOv8的雾天道路目标检测

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计量学报 2024年第11期45卷 1626-1633页

作者：谈爱玲李晓航赵勇高美静苏海杰刘闯郭天安燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 北京理工大学集成电路与电子学院北京100081

雾天天气下,车辆和行人目标的准确检测对汽车自动驾驶非常重要。首先通过偏振成像装置采集了0°、45°、90°和135°角度的偏振图像,并通过3种不同的融合方式构建了I04590、stokes和pauli图像数据集。提出一种改进YOLOv... 详细信息

雾天天气下,车辆和行人目标的准确检测对汽车自动驾驶非常重要。首先通过偏振成像装置采集了0°、45°、90°和135°角度的偏振图像,并通过3种不同的融合方式构建了I04590、stokes和pauli图像数据集。提出一种改进YOLOv8的目标检测算法以提高雾天偏振图像中汽车和行人两类目标的检测准确率。提出一种基于混合池化的MixSPPF结构,改善了原有SPPF结构对全局信息的提取能力;然后基于不同大小的卷积设计了Multiscale Module模块并结合Coordinate Attention注意力机制增强了对空间信息和通道信息的提取。实验结果表明,提出的改进YOLOv8算法获得的全类平均准确率P_(A)@0.5和P_(A)@0.5:0.95分别达到了83.4%和39.3%,比初始YOLOv8算法分别提升了1.6%和0.9%。

关键词：目标检测偏振图像融合雾天天气 YOLOv8 MixSPPF Multi-scale Module

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基于脑电信号维度变换的轻度认知障碍诊断方案

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计量学报 2023年第10期44卷 1602-1611页

作者：李昕李梓澎刘毅谢平王玉琳燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学康养产业技术研究院河北秦皇岛066004 秦皇岛市第一医院河北秦皇岛066099

提出一种匹配卷积神经网络(CNN)的谱熵维度变换方法,以26名遗忘型轻度认知障碍患者和20名健康对照者的脑电图为数据样本,比较分析了短时傅里叶变换、小波变换和谱熵3种维度变换的性能;采用谱熵结合CNN构建了一种较为新颖的轻度认知障碍... 详细信息

提出一种匹配卷积神经网络(CNN)的谱熵维度变换方法,以26名遗忘型轻度认知障碍患者和20名健康对照者的脑电图为数据样本,比较分析了短时傅里叶变换、小波变换和谱熵3种维度变换的性能;采用谱熵结合CNN构建了一种较为新颖的轻度认知障碍诊断方案。随后,通过前馈神经网络、k-近邻、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归等模型的对比实验,从准确性和稳定性2个角度验证了该方案可以有效完成阿尔茨海默症临床前阶段患者脑电图的模式识别。实验表明,该诊断方案可以实现(92.662±1.216)%的准确率,对存在噪声干扰的脑电信号仍具有较高的识别精度和泛化能力。

关键词：计量学脑电诊断维度变换卷积神经网络阿尔茨海默症

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