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參數(shù)自適應的NC-AFM懸臂控制系統(tǒng)設計————作者：曾德超;姚志飛;孫秋園;趙波慧;馬宗敏;

摘要：由于非接觸原子力顯微鏡的成像精度在很大程度上依賴于用于保持懸臂梁恒幅振蕩的諧振頻率解調與反饋回路的性能。為提升諧振頻率的解調和反饋環(huán)路的性能，本文設計了一種參數(shù)自適應懸臂控制系統(tǒng)，對傳統(tǒng)鎖相環(huán)和幅度比例積分控制器的結構進行了改進，分別引入最小均方算法和單神經(jīng)元PID算法，實現(xiàn)了系統(tǒng)關鍵參數(shù)的自適應調節(jié)。通過系統(tǒng)測試與實驗驗證，該方法成功實現(xiàn)了對微懸臂梁的穩(wěn)定控制，將鎖相環(huán)的頻率鎖定時間從41 ms...

基于PCA和非線性映射改進的MFCC特征提取方法————作者：符恬恬;鄭斌琪;李成娟;夏利杰;

摘要：使用傳統(tǒng)的梅爾倒譜系數(shù)(mel-frequency cepstral coefficient， MFCC)作為特征進行野外目標識別時，由于MFCC對環(huán)境干擾較敏感，所以會導致識別率的下降。針對這個問題，提出了使用主成分分析法(principal component analysis， PCA)代替MFCC提取過程中使用的離散余弦變換，并且使用非線性函數(shù)對梅爾濾波后所獲得的對數(shù)能量進行映射。改進后的...

基于改進Vision Transformer的水稻葉片病害圖像識別————作者：朱周華;周怡納;侯智杰;田成源;

摘要：水稻葉片病害智能識別在現(xiàn)代農業(yè)生產中具有重要意義。針對傳統(tǒng)Vision Transformer網(wǎng)絡缺乏歸納偏置，難以有效捕捉圖像局部細節(jié)特征的問題，提出了一種改進的Vision Transformer模型。該模型通過引入內在歸納偏置，增強了對多尺度上下文以及局部與全局依賴關系的建模能力，同時降低了對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的需求。此外，Vision Transformer中的多層感知器模塊被Kolmogoro...

基于改進i_p-i_q理論的諧波檢測方法————作者：朱朗日;付光杰;趙永星;

摘要：諧波治理對電能質量控制至關重要。傳統(tǒng)i_p-i_q法存在檢測精度低、速度慢等問題。因此，提出在傳統(tǒng)二階廣義積分器（SOGI）鎖相環(huán)基礎上，增加基于準比例-諧振（QPR）濾除直流分量的負反饋回路，并將傳統(tǒng)的PI環(huán)節(jié)替換為P環(huán)節(jié)；同時使用卡爾曼濾波更改傳統(tǒng)i_p-i_q法中的低通濾波環(huán)節(jié)，得到一種改進的i_p

基于3D高斯濺射的人物化身重建算法————作者：李斌;張文慧;項穎;郝祿國;

摘要：針對基于神經(jīng)輻射場的隱式建模技術在個性化三維人物化身的創(chuàng)建中存在訓練效率低和人物姿勢泛化能力不足的問題。本文提出了一種結合3D高斯濺射技術和人體參數(shù)化模型的顯示表示方法，并引入基于注意力機制的Point Transformer架構，該架構能夠深入學習并提取每一幀中的人物姿勢信息，并將其有效融合到高斯屬性參數(shù)中，從而增強模型的渲染能力。在People-Snapshot數(shù)據(jù)集上的實驗中，本文方法與當前...

一種基于注意力的無監(jiān)督行人重識別方法————作者：胡玉玲;王鑫依;張一;鄒偉光;

摘要：行人重識別是跨攝像頭非重疊域中對相同行人的檢索和識別，針對跨攝像頭不同域之間的特征差異以及聚類階段生成的偽標簽噪聲問題，提出一種基于注意力的無監(jiān)督行人重識別方法。在特征提取階段，采用一種自適應圖通道-空間注意力模塊（AGCBAM），同時考慮通道和空間兩個維度，通過自適應調整通道權重來適應跨域特征分布，同時關注到特定空間位置特征來實現(xiàn)細節(jié)信息的捕捉；在模型訓練階段，提出改進的類內鄰近空間注意力（IN...

基于多尺度特征融合的跨視角點云步態(tài)識別————作者：魏永超;謝衛(wèi)鑫;張婭嵐;王應海;孫如新;

摘要：現(xiàn)有的步態(tài)識別方法大多基于剪影或骨骼，然而二維信息缺乏對人體空間幾何結構的完整描述，在視角變化、遮擋等復雜條件下識別效果性能有限，為此本文提出了一種結合全局多尺度和局部細粒度特征的點云步態(tài)識別方法。該方法將點云投影為深度步態(tài)圖，引入跨視角數(shù)據(jù)變換模塊提升模型的視角不變性，采用改進的殘差網(wǎng)絡提取豐富的全局多尺度步態(tài)特征，最后使用KAN網(wǎng)絡增強局部細粒度步態(tài)特征的表征力。實驗結果表明，基于點云的步態(tài)識...

多策略改進的紅嘴藍鵲優(yōu)化算法及其應用————作者：嚴一踔;陳明霞;楊原;陸俊良;

摘要：為提升紅嘴藍鵲優(yōu)化算法的收斂速度、尋優(yōu)精度，首次提出多策略改進的紅嘴藍鵲搜索算法。首先，為了提高初始種群的多樣性和覆蓋范圍，使用circle混沌映射來初始化種群；其次，將螺旋搜索策略與獵食行為相結合以擴大尋優(yōu)范圍，同時平衡算法的全局探索能力和局部開發(fā)能力；最后，在迭代過程中引入柯西變異擾動策略，避免算法在后期陷入局部最優(yōu)，進一步提升算法的整體效率。采用15個測試函數(shù)進行仿真實驗，實驗結果表明改進后...

多放大倍率掩碼自編碼器的乳腺癌圖像分類————作者：司嘉龍;賈偉;趙雪芬;高宏娟;

摘要：乳腺癌是對婦女健康構成嚴重威脅的疾病之一。早期診斷對于乳腺癌的治愈至關重要，計算機輔助乳腺癌分類診斷得到了廣泛使用。雖然基于掩碼自編碼器的乳腺癌分類方法能夠在乳腺癌病理圖像已標注數(shù)據(jù)缺少的前提下進行模型性能的提升，但是現(xiàn)有的基于掩碼自編碼器的乳腺癌病理圖像分類方法沒有充分提取和融合不同放大倍率乳腺癌病理圖像之間的特征信息。為了解決該問題，提出了一種基于多放大倍率掩碼自編碼器的乳腺癌病理圖像分類方法...

基于四探針法的磁性微米線電阻特性研究————作者：熊心怡;張玉東;高昕;楊軒;衛(wèi)榮漢;

摘要：微納米尺度下，磁性樣品的電阻率會受到溫度、尺寸和外加磁場等多種因素的影響。傳統(tǒng)兩線法測量樣品阻值容易受到外界干擾，且由于接觸電阻的存在會導致測量結果不夠精確，影響實驗結果。本文采用四探針法對磁性微米線樣品的電阻特性進行研究，首先基于光刻工藝制備兩種不同尺寸的鎳微米線，同時配合能夠對溫度和磁場進行精確控制的測量系統(tǒng)，研究環(huán)境溫度和外部磁場對不同尺寸樣品阻值的影響。實驗結果表明，鎳微米線的阻值在20 ...

基于參數(shù)優(yōu)化VMD與寬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的齒輪箱故障診斷————作者：萬佳誠;曾憲文;李靖超;

摘要：針對齒輪箱故障診斷中因噪聲干擾等因素導致的診斷效果不佳問題，提出一種基于改進的黑翅鳶優(yōu)化算法（GBKA）優(yōu)化變分模態(tài)分解（VMD）和寬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(WDCNN)的故障診斷方法。首先，針對黑翅鳶算法（BKA）易陷入局部最優(yōu)和過早收斂的缺陷，引入遺傳算法的基因交叉重組與變異操作對BKA進行改進；其次，利用改進后的GBKA對VMD參數(shù)尋優(yōu)，通過相關系數(shù)篩選模態(tài)分量并重構信號；最后，將重構信號輸入WDCN...

基于YOLOv8的輸電線路巡檢算法研究————作者：趙福生;尼鹿帕爾·艾克木;伊力哈木·亞爾買買提;郭松杰;

摘要：針對當前輸電線路巡檢存在檢測精度差的問題，提出一種基于YOLOv8的輸電線路巡檢算法(GCAF-YOLOv8)。首先，設計了一種全局通道-空間注意力模塊GCSA，以增強輸入特征圖的表達能力，該模塊結合了通道注意力、通道洗牌和空間注意力機制，旨在捕捉特征圖中的全局依賴關系；其次，引入StarNet中的StarBlocks結構， 將它與Neck和Backbone部分原有C2f模塊進行融合，從而構建出新...

改進YOLOv10n的輸電線路部件缺陷檢測算法————作者：王海群;王文科;于海峰;

摘要：針對輸電線路巡檢圖像中部件缺陷檢測時易受背景環(huán)境干擾、缺陷目標尺度差異大，導致檢測精度較低的問題，提出一種改進YOLOv10n的輸電線路部件缺陷檢測算法。首先，利用RepViTBlock和ELA注意力機制對C2f重新設計，構建ERC2f模塊，抑制背景環(huán)境干擾，增強模型特征提取能力，并減少參數(shù)冗余；其次，結合動態(tài)上采樣器DySample和注意力尺度序列融合模塊ASF設計DASF頸部結構，提升模型的多...

一種基于VDSEC-UNet的遙感影像建筑物提取方法————作者：張劍飛;王友為;

摘要：近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在遙感影像建筑物提取研究中取得了極大的成功，但其仍然面臨著整體提取精度不高、錯分、漏分和邊界模糊等問題。針對以上問題，提出一種基于VDSEC-UNet的遙感影像建筑物提取方法。首先，使用VGG-16作為編碼器，以提取建筑物特征信息；其次，使用動態(tài)上采樣代替?zhèn)鹘y(tǒng)上采樣，增強模型對細節(jié)的感知能力，從而提升建筑物邊界的提取精度；接著，在編解碼器中間嵌入一個多尺度上下文信息提取模塊，以充...

近場毫米波雷達高分辨率稀疏成像算法研究————作者：徐雷鈞;王浩宇;白雪;陳建鋒;

摘要：近場毫米波雷達的高分辨率成像通常依賴大量數(shù)據(jù)采集，現(xiàn)有的時域和頻域成像算法都是在滿足奈奎斯特采樣率條件下處理信號，這在數(shù)據(jù)采集和硬件成本上帶來負擔。本文基于測量目標回波信號的稀疏性，提出了一種結合壓縮感知理論的毫米波雷達稀疏成像算法，有效降低了數(shù)據(jù)需求量。算法重點圍繞欠采樣數(shù)據(jù)在波數(shù)域展現(xiàn)的稀疏性構建稀疏模型，進行優(yōu)化求解得到重構信號。在方位方向上應用匹配濾波算法實現(xiàn)目標二維成像。實驗結果表明，在...

10 km/s激光多普勒測速儀示值誤差校準方法研究————作者：魯偉俊;鄧文;丁宇潔;樊寅斌;彭希鋒;

摘要：對于高速激光多普勒速度測量系統(tǒng)測速誤差無法有效校準的問題，本文基于回波模擬法建立示值誤差校準方案，通過光頻調制與光波長調節(jié)模擬測速系統(tǒng)測速過程中攜帶目標信息的光回波，間接模擬參考速度，進而實現(xiàn)激光多普勒測速系統(tǒng)示值誤差的校準。基于自研校準裝置搭建校準實驗，以測速上限高達10 km/s的激光多普勒測速儀為被校對象，開展示值誤差校準實驗。通過分析實驗結果可知，基于光頻調制與波長調節(jié)的回波模擬校準方案，...

基于數(shù)據(jù)增強與IEVO-GRNN的飛機引氣系統(tǒng)故障診斷————作者：江佩瑤;王洪亮;吳興華;王藝霖;麥鴚;

摘要：飛機發(fā)動機引氣系統(tǒng)是保證飛行安全的關鍵系統(tǒng)，其故障檢測對于維護飛行安全至關重要。本文針對飛機發(fā)動機引氣系統(tǒng)故障，首先利用改進自適應綜合過采樣算法（MDADASYN）處理飛機引氣系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)不平衡問題。然后，利用佳點集初始化種群、高斯-柯西變異策略和動態(tài)調整參數(shù)機制改進的多策略改進的能量谷優(yōu)化算法（IEVO）優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（GRNN）進行故障診斷。CEC2014測試函數(shù)結果表明，該融合策略有效...

基于1D-CNN-SVM的下肢外骨骼步態(tài)信息識別研究————作者：崔占賀;艾莉莎;馬欣雨;田天齊;王松;

摘要：下肢外骨骼的步態(tài)識別是實現(xiàn)人機協(xié)同控制的關鍵技術，然而現(xiàn)有步態(tài)識別方法在處理一維時序數(shù)據(jù)時面臨局部特征提取效率不足、小樣本泛化能力弱以及模型計算開銷大等挑戰(zhàn)。針對上述問題，本文提出一種基于1D-CNN-SVM的混合模型，通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（1D-CNN）自動提取一維時序數(shù)據(jù)的局部特征，并利用支持向量機（SVM）在小樣本條件下實現(xiàn)高魯棒性分類。實驗結果表明，該模型在自定義步態(tài)數(shù)據(jù)集上的總識別率達到...

融合多尺度注意力的輕量化初期林火檢測算法————作者：徐瑞杰;謝輝;姜吳瑾;李洪兵;肖揚;

摘要：針對森林火災初期檢測領域中環(huán)境背景復雜、小目標火焰和煙霧紋理特征不明顯、模型參數(shù)量大、實際部署計算資源受限的問題，提出基于改進YOLOv5s的輕量化森林火災初期檢測算法YOLO-VRG。首先，使用極簡主義網(wǎng)絡VanillaNet作為特征提取網(wǎng)絡，以顯著降低模型復雜度，實現(xiàn)高效特征提取；其次，設計了空間特征和特征通道重建注意力卷積RVBC3EMA模塊，以減少空間和通道維度上的特征冗余，提高特征表達能...

航空發(fā)動機葉型圖像檢測神經(jīng)網(wǎng)絡配準算法————作者：王朝虎;盧洪義;吳文勇;李林蔚;熊雙;

摘要：針對傳統(tǒng)的ORB算法在航空發(fā)動機葉型圖像拼接下，特征點檢測數(shù)量不穩(wěn)定，出現(xiàn)誤檢、漏檢、尺寸不變性較差，以及拼接精度低等問題，本文開展了葉型圖像拼接實驗研究，并提出了一種結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡改進的角點檢測ORB-CNN算法。該算法的思想為：應用改進后的角點檢測算法在構建圖像金字塔下實現(xiàn)不同尺度下的角點提取，在特征點檢測階段，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）替代FAST算法中的16像素圓環(huán)所建立FAST-n檢測...

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