检索结果-内蒙古大学图书馆

天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第3期58卷 237-246页

作者：邓斌龚安王江天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由... 详细信息

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由于存在个体差异因素,不同个体对相同热环境所表现的生理热反应不同,基于单一个人的热舒适模型难以对群体热状态实现有效地预测.考虑到以往研究样本量相对较小、模型复杂难以部署等局限性,本文建立人工气候室,利用环境传感器和可穿戴设备收集了60名受试者的热舒适数据,采用机器学习实现人体热舒适度建模与预测.研究考虑身高、体重、性别等个体差异因素,采用XGBoost、随机森林和SVC共3种机器学习算法,得到了基于人体生理参数的增强型预测热态模型并对热舒适度进行分类.结果表明:对皮肤温度及其梯度进行归一化处理发现,归一化过程能够将冷不舒适、舒适、热不舒适3种状态拉开,有利于SVC算法在高维空间寻找最优超平面,对特征进行分类.对比归一化前后随机森林模型的特征重要性发现,归一化过程降低了体重、身高、性别等个体差异对模型预测效果的影响程度;在XGBoost、随机森林和SVC这3种机器学习算法中,SVC在测试集上的准确率和3种热状态的AUC值都高于XGBoost和随机森林,其分类效果和泛化能力最好.

关键词：可穿戴热舒适度个体差异机器学习预测模型

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面向图像修复的桥式注意力取证网络

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哈尔滨工业大学学报 2025年第4期57卷 62-70页

作者：张澜朱新山王泽平薛俊韬天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改... 详细信息

为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改的区域,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架。首先,编码器选用Swin Transformer和RepVGG两个主干网络以提取多域修复特征。然后,使用桥式注意力模块连接两个主干网络的同级阶段,来增加编码器在局部和全局维度上的建模能力。最后,在编码器和解码器中间搭建了语义对齐融合模块,消除了两个主干网络提取的特征之间的语义不一致,有助于提高网络的取证性能。在不同修复取证数据集上的实验结果表明,所提出的模型与其他主流取证模型相比,能够更准确地对修复区域进行定位。特别是在有挑战性的DeepFillV2数据集和Diffusion数据集上,所提出的BAFNet分别取得了91.37%和82.34%的IoU分数,相比于主流的取证网络MVSS-Net, IoU指标分别提升了8.77%和10.46%。另外,综合多个实验结果,BAFNet在取证性能和模型复杂度之间取得了很好的平衡。

关键词：图像修复取证深度取证网络操作痕迹多域修复特征桥式注意力语义对齐融合

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用于火焰成像的ECT系统导纳测量精度分析

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第4期58卷 387-394页

作者：王超王健宇金硕天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

火焰的导纳包括介电和导电特性,可从不同角度反映燃烧状态,火焰导纳的精确测量对于获取燃烧状态具有重要意义.电容层析成像(ECT)在火焰检测中获得了成功的应用,也正从测量介电常数单一参数向测量导纳虚部和实部参数发展,但同时也对导纳... 详细信息

火焰的导纳包括介电和导电特性,可从不同角度反映燃烧状态,火焰导纳的精确测量对于获取燃烧状态具有重要意义.电容层析成像(ECT)在火焰检测中获得了成功的应用,也正从测量介电常数单一参数向测量导纳虚部和实部参数发展,但同时也对导纳的测量精度提出了更高的要求.本文使用电探针测量了火焰不同位置的相对介电常数和电导率,以此为基础,建立ECT测量火焰导纳的仿真模型,发现火焰导纳虚部和实部的差距随着频率的升高而增大.在经典ECT系统中使用的500 kHz激励频率条件下,火焰导纳的虚部约比实部大5个数量级,使火焰导纳信息难以精确测量.对不同频率下火焰和空气导纳的差值进行分析,结果表明,为了保障系统测量精度,应使得导纳实部采集分辨率不超过0.207.导纳实部采集分辨率与模拟数字转换器(ADC)采样位数和激励频率都有关.在ADC采样位数一定的情况下,降低激励频率能够获得更小的导纳实部信号采集分辨率,从而提高系统的测量精度.对于14位ADC,应采用26.4 kHz以下的激励频率.激励频率为500 kHz的经典ECT系统,其电流转电压(C/V)电路简化为以电容反馈为主导.针对降低激励频率使得经典ECT系统的C/V电路简化的输入输出关系不再适用的问题,在电路中考虑反馈电容和反馈电阻的综合作用,给出了测量火焰导纳的前端电路方案.

关键词：火焰电容层析成像导纳测量精度

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空间引力波探测器中的锁臂控制器设计

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光子学报 2025年第2期54卷 71-84页

作者：张祎李明哲王童沈玉霖杨杰辛明天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

由于引力波信号非常微弱,需要对引力波探测器中激光系统的频率噪声及强度噪声等进行抑制才能满足引力波探测要求,激光锁臂则是抑制激光频率噪声的关键技术之一。将逆向设计思想引入到激光锁臂控制器的优化设计中,具体采用分层式结构,利... 详细信息

由于引力波信号非常微弱,需要对引力波探测器中激光系统的频率噪声及强度噪声等进行抑制才能满足引力波探测要求,激光锁臂则是抑制激光频率噪声的关键技术之一。将逆向设计思想引入到激光锁臂控制器的优化设计中,具体采用分层式结构,利用多参数协同优化方式,对科学频段内(0.1 mHz~1 Hz)不同频率处的激光频率噪声抑制比进行协同优化。理论建模分析结果表明:优化后的控制器不仅可以提升激光频率噪声抑制效果,还能大幅度提高引力波信号相对于激光频率噪声及其他技术噪声的信噪比。相关研究成果可推广应用到其他架构的噪声耦合锁臂控制器的优化设计中。

关键词：引力波探测锁臂激光频率噪声抑制逆向设计反馈控制

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基于二维空间矢量脉宽调制的准Z源逆变器电感电流纹波抑制策略

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电工技术学报 2025年第2期40卷 488-503页

作者：梁伟华穆向上申永鹏李海林郑州轻工业大学电气信息工程学院郑州450002

该文提出了一种适用于三相准Z源逆变器的二维空间矢量调制策略,其计算简单且能够有效减小准Z源网络电感电流纹波(脉动量)。该方法将准Z源逆变器的输出电压映射在二维坐标系的坐标轴上,依据三相电压的大小关系划分控制域,根据参考电压所... 详细信息

该文提出了一种适用于三相准Z源逆变器的二维空间矢量调制策略,其计算简单且能够有效减小准Z源网络电感电流纹波(脉动量)。该方法将准Z源逆变器的输出电压映射在二维坐标系的坐标轴上,依据三相电压的大小关系划分控制域,根据参考电压所在的控制域选择电压矢量和开关状态;并根据电感电流脉动量,将一个开关周期中的直通时间分成六小段,插入在零矢量首尾位置和两个非零矢量之间;以电感电流在直通状态与相邻的非直通状态间的净变化量等于零为目标,计算每段直通作用时间,实现了一个开关周期内电感电流纹波最小。该方法计算简单,且能够有效减小电感电流的脉动量。仿真和实验验证了该方法的有效性。

关键词：准Z源逆变器空间矢量调制脉冲宽度调制电感电流纹波

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基于音素级韵律建模的自回归零样本语音合成

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湖南大学学报(自然科学版) 2025年第4期52卷 114-123页

作者：岳焕景王嘉玮杨敬钰天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

为了提升合成韵律的自然度和稳定性,提出了基于音素级韵律建模的自回归语音合成模型.该模型从词级别停顿和音素时长两方面改进韵律建模.为了提升词级别停顿的多样性和准确性,在文本前端提出了停顿预测模块.该模块基于原始文本来预测多... 详细信息

为了提升合成韵律的自然度和稳定性,提出了基于音素级韵律建模的自回归语音合成模型.该模型从词级别停顿和音素时长两方面改进韵律建模.为了提升词级别停顿的多样性和准确性,在文本前端提出了停顿预测模块.该模块基于原始文本来预测多类停顿标签,从而为语音合成提供停顿时长建模的准确参考.为了提升音素时长的自然度,提出了时长预测模块.该模块预测每个音素的混合高斯分布,并通过随机采样来获得多样化的音素时长.为了提升自回归模型中的音素时长建模的稳定性,提出了注意力判别模块.该模块应用于自回归的每个时间步中,并通过注意力和判断机制来避免对齐紊乱现象.实验结果表明,所提三种模块可有效提升韵律建模的自然度和稳定性,从而提升语音合成的效果.

关键词：语音合成韵律建模停顿预测

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深度学习驱动下的目标检测研究进展综述

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 24-41页

作者：山显英张琳李泽慧北京建筑大学电气与信息工程学院北京102616

近年来,深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广,并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高,从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络(CNN)深度学习的进一步应用,极大地节省了人... 详细信息

近年来,深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广,并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高,从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络(CNN)深度学习的进一步应用,极大地节省了人力物力。通过参考大量文献,按照两阶段脉络梳理了目标检测的发展历程以及近年深度学习在目标检测领域内的研究进展,对比了在不同数据集上模型网络的性能,总结不同方法的优势与不足,并对领域内重要数据集作了归纳,还对目标检测算法的落地效果做了总结,特别是生活与科技中的实际应用(无人驾驶、医学图像、遥感等)。最后,还对深度学习驱动下目标检测在未来研究上的机遇和挑战作了展望。

关键词：目标检测卷积神经网络单阶段两阶段目标检测应用

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基于改进DGCNN的树木点云分割方法

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南京农业大学学报 2025年第1期48卷 240-248页

作者：刘超卜鑫荣刘慧杨官学沈跃徐婕江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212000

[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比... 详细信息

[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比,点云能够更好地表征树木的三维结构并且受照明条件影响小,因此针对点云树木设计分割算法更适合应用在果园、苗圃等室外环境作业的农业机械。[方法]本文基于DGCNN提出了一种分割精度准确、参数量小的树木点云分割网络——TSNet,它可以很容易被部署在果园喷雾机上。该网络主要具有以下特点:1)该网络是基于DGCNN改进的,可以更好实现点云分割任务;2)网络引入了连续递归门控卷积模块(g^(n)Conv),可以提高树木分割的准确率;3)为避免全局信息损失并增加信息传递效率,我们设计了权重通道用于特征传递。[结果]TSNet分割树木的mIoU达到90.08%,模型大小为0.72 M,优于PointNet、PointNet++、DGCNN、CurveNet、PointMLP和D-PointNet++等常用的点云分割算法。[结论]TSNet能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更准确的感知信息。

关键词：点云树木分割深度学习精准喷雾果园喷雾机

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基于降采样的光谱基线校正方法

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 351-357页

作者：胡颖惠曹政傅海军戴继生江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 东华大学信息科学与技术学院上海201620

基线漂移现象普遍存在于光谱数据的采集过程中,基线校正是对抗基线漂移干扰的重要手段。基于稀疏表示的基线校正方法能取得较好的光谱预处理目标,但在应用于高维度光谱基线校正时,计算复杂度极大,实效性差;且在纯光谱稀疏结构上的利用... 详细信息

基线漂移现象普遍存在于光谱数据的采集过程中,基线校正是对抗基线漂移干扰的重要手段。基于稀疏表示的基线校正方法能取得较好的光谱预处理目标,但在应用于高维度光谱基线校正时,计算复杂度极大,实效性差;且在纯光谱稀疏结构上的利用度不足,性能有待进一步提升。为充分利用稀疏结构并显著降低计算复杂度,提出了一种基于降采样的光谱基线校正方法。通过降采样策略构造一个多快拍并附加相关矩阵的稀疏恢复模型,在降低光谱数据维度的同时,确保各降采样快拍具有共同稀疏性和空间相关性。随后,在变分贝叶斯推理(VBI)框架中引入独立向量分解模式,利用向量乘积的数学变换技巧,自适应解耦多快拍间的空间相关性,进而分别推断出各快拍对应的贝叶斯最优稀疏解。此外,采用网格细化技术处理离网间隙,进一步提升了基线校正性能。模拟和真实数据集上的实验结果验证了所提方法的优越性。

关键词：基线校正光谱分析降采样稀疏贝叶斯学习

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三维卷积神经网络方法改进及其应用综述

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 48-61页

作者：李泽慧张琳山显英北京建筑大学电气与信息工程学院北京102616

三维卷积神经网络作为一种深度神经网络,在计算机视觉领域,特别是视频动作识别方面展现了优异的效果。然而三维卷积神经网络仍存在一些问题,针对这些问题,对现有的基于三维卷积的视频动作识别改进方法进行了总结和分析。在轻量化、特征... 详细信息

三维卷积神经网络作为一种深度神经网络,在计算机视觉领域,特别是视频动作识别方面展现了优异的效果。然而三维卷积神经网络仍存在一些问题,针对这些问题,对现有的基于三维卷积的视频动作识别改进方法进行了总结和分析。在轻量化、特征提取、计算效率、组合模型等方面对三维卷积神经网络的改进进行归纳,并介绍了三维卷积神经网络的实际应用,总结了流行的数据集,并对这些改进方法的实验结果进行了比较和分析。展望了视频动作识别未来的发展方向。

关键词：三维卷积神经网络(3DCNN) 行为识别深度学习

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