检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2021年第7期58卷 204-211页

作者：范尔盼方云团江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

为了解决产生光量子霍尔效应的模型存在的边界态局域较弱和带宽较窄问题,构建了三角复式晶格光子晶体,并利用简约布里渊区中心点的能带简并得到奇宇称的p轨道和偶宇称的d轨道。首先,通过晶胞缩放反转两个轨道的位置,使拓扑相位发生变化... 详细信息

为了解决产生光量子霍尔效应的模型存在的边界态局域较弱和带宽较窄问题,构建了三角复式晶格光子晶体,并利用简约布里渊区中心点的能带简并得到奇宇称的p轨道和偶宇称的d轨道。首先,通过晶胞缩放反转两个轨道的位置,使拓扑相位发生变化。然后,分析了影响拓扑平庸结构带隙和非平庸结构带隙的主要因素。最后,对两种结构的介质柱半径和缩放距离进行了优化计算,找到实现两种结构最大公共带隙的最优参数,可实现的最大相对带宽为24.59%。在最优结构参数的基础上构建边界结构并计算出边界态色散曲线,结果表明,该边界态在有效带宽为0.0435时具有较强的自旋方向锁定和边界电磁场局域效应。

关键词：集成光学光子晶体轨道反转拓扑相变结构优化

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基于遗传算法的腔体滤波器耦合参数提取

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安庆师范大学学报（自然科学版） 2023年第4期29卷 29-34页

作者：王鹏宋娅雯潘盼段凯月黄立场章曼靳宝坤安庆师范大学电子工程与智能制造学院安徽安庆246133 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

针对传输零点未知的情况,本文首先采用遗传算法将提取前后的S参数差值作为目标函数,寻找带外有限传输零点位置;将耦合矩阵作为辅助矩阵,并对其中的非零元素位置以及数目进行确定,然后再次利用遗传算法得到各个非零元素值以构建最终实际... 详细信息

针对传输零点未知的情况,本文首先采用遗传算法将提取前后的S参数差值作为目标函数,寻找带外有限传输零点位置;将耦合矩阵作为辅助矩阵,并对其中的非零元素位置以及数目进行确定,然后再次利用遗传算法得到各个非零元素值以构建最终实际耦合矩阵。基于此,对九阶交叉耦合腔体滤波器的实物测试结果进行参数提取,验证了该方法的可行性和有效性。本文方法可以指导滤波器的调试,降低滤波器的制造成本并缩短生产周期。

关键词：遗传算法耦合矩阵传输零点参数提取腔体滤波器

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一种采用新型聚类方法的最佳类簇数确定算法

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软件学报 2021年第10期32卷 3085-3103页

作者：朱二周孙悦张远翔高新马汝辉李学俊计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚... 详细信息

聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚类等问题.针对这些问题,首先将K-means算法和层次聚类算法的聚类思想相结合,提出了一种混合聚类算法K-means-AHC;其次,采用拐点检测的思想,提出了一个基于平均综合度的新聚类有效性指标DAS(平均综合度之差,difference of average synthesis degree),以此来评估K-means-AHC算法聚类结果的质量;最后,将K-means-AHC算法和DAS指标相结合,设计了一种寻找数据集最佳类簇数和最优划分的有效方法.实验将K-means-AHC算法用于测试多种结构的数据集,结果表明:该算法在不过多增加时间开销的同时,提高了聚类分析的准确性.与此同时,新的DAS指标在聚类结果的评价上要优于当前已有的常用聚类有效性指标.

关键词：聚类分析聚类算法聚类有效性指标最佳类簇数数据挖掘

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基于部分消息更新的多天线与多用户联合检测

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安徽大学学报（自然科学版） 2023年第2期47卷 44-50页

作者：蒋芳江淑萍杨海蓉王翊许耀华胡艳军安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽省物联网频谱感知与测试工程技术研究中心安徽合肥230601 合肥师范学院数学与统计学院安徽合肥230601

多输入多输出稀疏码分多址(multiple-input multiple-output sparse code multiple access,简称MIMOSCMA)系统具有大容量和高频谱效率,能够满足大规模机器通信场景低时延和大连接的需求.针对MIMOSCMA系统检测复杂度高的问题,对基于部分... 详细信息

多输入多输出稀疏码分多址(multiple-input multiple-output sparse code multiple access,简称MIMOSCMA)系统具有大容量和高频谱效率,能够满足大规模机器通信场景低时延和大连接的需求.针对MIMOSCMA系统检测复杂度高的问题,对基于部分消息更新的多天线与多用户联合检测进行研究,提出软判决联合消息传递算法(soft decision joint message passing algorithm,简称SD-JMPA)和硬判决联合消息传递算法(hard decision joint message passing algorithm,简称HD-JMPA).仿真实验结果表明:SD-JMPA和HDJMPA的误比特率(bit error ratio,简称BER)均与最大似然(maximum likelihood,简称ML)和联合消息传递算法(joint message passing algorithm,简称JMPA)的BER相近;SD-JMPA和HD-JMPA均具有与JMPA大概一致的收敛性;低信噪比场景下,选择使用SD-JMPA;高信噪比场景下,选择使用HD-JMPA.因此,相对于ML和JMPA,SD-JMPA和HD-JMPA均具有更强综合性能.

关键词： MIMO-SCMA 码字消息软判决比重因子硬判决硬性判决参数阈值

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基于预检机制的偏振图像去烟研究

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大气与环境光学学报 2023年第2期18卷 108-118页

作者：阎庆叶孟孟张晶晶刘晓年福东李腾计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031 合肥学院先进制造工程学院安徽合肥230031

烟的存在会导致图像目标信息的损减或丢失。针对烟在场景中具有局域性,提出了基于目标检测Yolov3算法的去烟预检机制,即在去烟流程中增加预检机制实现对烟图定向去烟,提升去烟效率和避免对无烟区的影响。不同于现有针对可见光图像的基... 详细信息

烟的存在会导致图像目标信息的损减或丢失。针对烟在场景中具有局域性,提出了基于目标检测Yolov3算法的去烟预检机制,即在去烟流程中增加预检机制实现对烟图定向去烟,提升去烟效率和避免对无烟区的影响。不同于现有针对可见光图像的基于深度学习去雾方法,该方法将四幅偏振态图像作为网络输入,并利用多尺度注意力对抗网络提取烟区目标的偏振态特征信息,从而缓解失真现象以及丰富去烟后目标的结构和细节信息。在真实数据集上的定性与定量实验结果表明,本文提出的算法有效提升了偏振图像的去烟效果和去烟效率。

关键词：图像除烟卷积网络偏振态图像多尺度注意力机制对抗网络

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基于q-rung orthopair严格模糊熵和交叉熵的多准则群决策方法

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模糊系统与数学 2024年第6期 90-100页

作者：徐威毛军军朱蒙蒙安徽大学大数据与统计学院计算智能与信号处理教育部重点实验室

针对q-ROFN的特殊形式，本文在传统q-rung模糊熵的基础上首先扩展形成了q-rung严格模糊熵(q-ROFSE)和q-rung严格交叉熵(q-ROFSCE)的公理化定义；然后，考虑到q-ROFN的稳定系数、犹豫系数和q值，分别提出了一种q-ROFSE和q-ROFSCE的表达... 详细信息

针对q-ROFN的特殊形式，本文在传统q-rung模糊熵的基础上首先扩展形成了q-rung严格模糊熵(q-ROFSE)和q-rung严格交叉熵(q-ROFSCE)的公理化定义；然后，考虑到q-ROFN的稳定系数、犹豫系数和q值，分别提出了一种q-ROFSE和q-ROFSCE的表达形式并证明了相关性质，其次，通过具体的实例说明所提出熵测度可以克服传统熵测度在特定环境下失效的局限性；最后，提出了基于q-rung orthopair严格模糊熵和严格交叉熵的多准则群决策方法并用实例验证了该方法的可行性和有效性。

关键词： q-ROFN 模糊熵交叉熵多准则群决策

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一种基于特征融合的耳语音向正常音的转换方法

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南京航空航天大学学报 2020年第5期52卷 777-782页

作者：庞聪连海伦周健王华彬陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆(Bi‑long short‑... 详细信息

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆(Bi‑long short‑term memory,BLSTM)深度网络来逐帧预测正常音基频。首先,使用STRAIGHT模型和相关代码,分别对耳语音和正常音语料进行预处理,提取耳语音的梅尔倒谱系数(Mel‑scale frequency cepstral coefficient,MFCC)、韵律及谱包络特征,正常音的基频与谱包络特征。然后使用BLSTM深度网络,分别建立耳语音和正常音谱包络特征之间映射关系,以及耳语音MFCC、韵律及谱包络特征对正常音基频F0的映射关系。最后根据耳语音的MFCC、韵律及谱包络特征获得对应的正常音基频和谱包络,使用STRAIGHT模型合成正常音。实验结果表明,相较于仅使用谱包络估计基频,采用此种方法引入语音韵律和MFCC的融合特征是对基频特征的良好补充,解决了音调失常的现象,转换后的语音在韵律上更加接近正常发音。

关键词：语音转换特征融合韵律模型 STRAIGHT模型双向长短期记忆

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基于改进CTPN的驾驶证打印信息检测方法

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传感器与微系统 2022年第5期41卷 114-117页

作者：高刘雅孙冬高清维卢一相黄志祥吴丹安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽超远信息技术有限公司安徽合肥230088

为解决目前驾驶证打印中复杂纹理以及原始文字背景条件的限制,提出一种基于改进连接文本提议网络(CTPN)的文本信息完整性检测方法。通过引入帧间差分的方法,先对图像作背景擦除;然后对帧差后的图像进行CTPN文本信息检测,同时引入非极大... 详细信息

为解决目前驾驶证打印中复杂纹理以及原始文字背景条件的限制,提出一种基于改进连接文本提议网络(CTPN)的文本信息完整性检测方法。通过引入帧间差分的方法,先对图像作背景擦除;然后对帧差后的图像进行CTPN文本信息检测,同时引入非极大值抑制(NMS)算法提高检测框的精度。对比未经过背景擦除的图像文本检测结果,实验表明:该方法在驾驶证文本检测中具有更好的文本信息检测效果。

关键词：帧间差分连接文本提议网络驾驶证识别文本检测

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一种新的模糊决策树算法——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2023年第1期40卷 85-90页

作者：刘帅吴涛方越胡皓玮安徽大学数学科学学院合肥230031 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模... 详细信息

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法(Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT)。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集(Haberman、Breast Cancer、Parkinson)进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法(模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法)比较,实验结果表明:WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。

关键词：加权毕达哥拉斯模糊熵模糊决策树算法数据分类模糊规则

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终端协作通信中基于深度学习的路径选择方法

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北京邮电大学学报 2025年第2期48卷 98-105页

作者：智慧费洁葛鸿杰安徽大学计算智能与信号处理(教育部)重点实验室安徽大学电子信息工程学院

分布式终端协作信息传输的多跳、多中继场景中，用于最优路径选择的迭代搜索方法计算复杂度高。在实际网络中，路径选择方法需要在很短的时间内完成，以便及时感知和动态自适应网络环境的变化。因此，为实现不同节点位置和不同信道状态... 详细信息

分布式终端协作信息传输的多跳、多中继场景中，用于最优路径选择的迭代搜索方法计算复杂度高。在实际网络中，路径选择方法需要在很短的时间内完成，以便及时感知和动态自适应网络环境的变化。因此，为实现不同节点位置和不同信道状态信息(CSI)下的快速路径选择，提出了一种基于深度学习的路径选择方法(DL＿PSM)。该方法采用深度神经网络(DNN)模型，以所选路径的最大接收信噪比(RSNR)为优化目标，以每个节点的位置和节点之间的CSI作为DNN模型的输入特征，使用穷举搜索法计算出的最优路径作为标签，由输入特征和标签组成的训练样本来训练DNN模型。仿真结果表明，与现有的迭代搜索方法相比，DL＿PSM可以在获得99.3%的最佳RSNR性能的前提下大大降低计算时延。

关键词：路径选择深度学习分布式终端深度神经网络

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