课程文献中心 更多>>

关键词： 压缩感知   稀疏信号重构   随机计算   随机梯度追踪算法  

摘要： 压缩感知能够有效降低信号的采样速率,但信号恢复需要大量的复杂计算,这给用于重构的专用电路的面积和功耗带来挑战。以牺牲计算精度和增加计算时长为代价的情况下,随机计算能够大幅度减少算术操作过程中的功耗和硬件成本。这一特性使得随机计算在计算密集型电路设计中得到广泛应用。基于随机计算范式,设计了一种使用简单逻辑门搭建的向量内积计算电路,进一步构建了随机梯度追踪算法的硬件架构。相较于传统的二进制计算电路,该架构在Slices资源的使用上减少了83%。对信号长度为256、稀疏度为8的信号进行重构测试,结果显示其重构信噪比达到了18.99 dB,充分验证了该方案的有效性和灵活性。

关键词： 麻雀算法   路感模拟   SBW系统   滑模控制   改进控制律  

摘要： 为进一步提高线控转向路感模拟系统中路感电机输出的鲁棒性,对路感力矩和电机控制策略作了模拟研究。首先,分析路感反馈系统的动力学微分方程,利用车轮回正力矩公式搭建路感力矩数学模型;其次,改进基于方向盘转角的滑模控制策略,并通过麻雀算法对参数进行在线优化;最后,建立Prescan和Carsim多软件联合仿真模型,在Matlab平台上完成虚拟仿真实验,对路感反馈系统的鲁棒性加以验证。

关键词： YOLOv8   遥感图像   渐近特征融合   多尺度残差网络   金字塔池化   小目标检测层  

摘要： 针对遥感图像目标尺度多样、小目标密集、背景环境复杂导致检测时出现的漏检及误检等问题,提出一种基于YOLOv8n改进的多尺度渐近特征融合的遥感目标检测算法。首先,构建结合多尺度残差网络的Res2C2f模块,更有效地捕捉不同尺度的特征;其次,设计跨级连接金字塔池化模块来改善原金字塔池化模块特征提取能力不足的问题;然后,重构多尺度的渐近特征融合网络来实现多尺度信息的交换,充分利用不同层级的特征来增强特征融合效果;最后,增加160×160尺寸的小目标检测层,提升模型在密集场景下对小目标的检测效果。在DOTA数据集中,相比基线模型,改进算法的精确率、召回率、平均精度均值分别提升了4.8、4.0和3.7个百分点。

关键词： 图像去雾   图像自动化增强   遥感图像   多尺度Retinex算法   可见光遥感图像   电力巡检  

摘要： 电力巡检可见光遥感图像往往受到大气层粒子的影响,而大气环境的不稳定性对于图像的去雾过程有着较大的影响,导致处理后图像的峰值信噪比水平不高。为了缓解这一问题,提出了基于多尺度Retinex算法的电力巡检可见光遥感图像去雾自动化增强方法。根据可见光遥感图像的成像原理建立大气散射模型。滤波处理后,采用二维傅里叶变换的方法分离雾区像素点,并通过非线性映射处理实现去雾过程。在此基础上,引入多尺度Retinex算法实现图像的自动化增强处理。经过测试可知,该方法在实践应用中表现出了较高的峰值信噪比水平,图像处理质量较高,满足了电力巡检可见光遥感图像的应用分析需求。

关键词： 算法   作业成本   核算模型   选代循环  

摘要： 国家能源集团宁夏煤业公司创新开发产耗平衡、迭代循环、代数分配等多样算法,解决作业成本核算中出现的“网状”成本结转、物料循环互供、产耗统计不平衡、计算量“几何级”增长等问题,完成多种参数关系和分摊规则配置,创新搭建算法模型,促进作业成本法在煤炭和煤制油化工产业应用落地。

关键词： 单相接地故障   单端测距   相模变换   初始行波   相似变换  

摘要： 受线路复杂耦合的影响,输电线路故障分析结果容易产生较大的测距误差。针对此问题,提出输电线路单相接地故障单端测距算法设计。根据行波的反射与折射情况,测定初始行波从故障点到达母线的距离,判断线路发生单相接地故障的具体位置;应用电路理论推导故障点参数分布情况,建立故障点电气参数频域微分方程;选择相模变换解耦模型完成分量转换,实现单相接地故障的单端测距算法设计。实验结果表明:所设计新算法可以实现故障点距离精准测算,测距误差不超过0.02%,能够有效应用在不同的接地故障模式中。

关键词： 灰狼算法   电网环境   区域线损   线损预测  

摘要： 预测电网线损时,为解决预测结果与实际情况相差较大的问题,引入灰狼算法,设计了一种新的电网区域线损预测方法。首先,对电网区域电力数据异常值进行检验,剔除数据集中的不合理或错误值,避免对预测结果造成负面影响;其次,对数据进行降维处理,提高整体的预测效率;再次,基于降维后的数据特征,构建电网区域线损预测模型;最后,引入灰狼算法对模型参数进行全局搜索,实现线损的准确预测。结果表明,与现有预测方法相比,新方法预测的线损率更接近实际值,说明其具有更高的预测精度。

关键词： ICESat-2激光卫星   点云去噪   机器学习   多层感知机  

摘要： ICESat-2(Ice,Cloud,and Land Elevation Satellite-2)激光卫星作为当前最先进的激光测高卫星之一,通过发射532 nm波长的激光,能够有效获取浅海区域的水深数据,极大地推进了浅海测深技术的发展。然而,ICESat-2的原始数据常受到噪声点云的干扰,给数据的后期处理带来了不小的挑战。为提高数据处理的准确性和效率,本研究针对ICESat-2点云在水平方向上比垂直方向更为密集的特性,开发了一种基于多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)的去噪算法。该算法综合考虑了水平椭圆搜索区域内的点密度、点与点之间的平均距离、最近邻点间的距离(分别为3和5)等特征值,实现对噪声点的有效识别和去除。通过选取澳大利亚某岛礁区域的ICESat-2数据作为训练集,同时使用经过我国西沙群岛玉琢礁和东岛的数据对所提出的去噪模型进行验证。实验结果表明,本研究所提出的去噪方法正确率达到90%以上,显著优于现有的OPTICS去噪算法以及基于置信度的去噪结果。这一成果不仅为ICESat-2数据的噪声去除提供了一种新的解决方案,也为相关领域的研究提供了可靠的数据支持。

关键词： Well logging curve stratigraphic comparison   Semantic segmentation   Label smoothing   Attention mechanism  

摘要： Well logging curves serve as indicators of strata attribute changes and are frequently utilized for stratigraphic analysis and *** learning,known for its robust feature extraction capabilities,has seen continuous adoption by scholars in the realm of well logging stratigraphic correlation ***,current deep learning algorithms often struggle to accurately capture feature changes occurring at layer boundaries within the ***,when faced with data imbalance issues,neural networks encounter challenges in accurately modeling the one-hot encoded curve stratification positions,resulting in significant deviations between predicted and actual stratification *** these challenges,this study proposes a novel well logging curve stratigraphic comparison algorithm based on uniformly distributed soft *** the training phase,a label smoothing loss function is introduced to comprehensively account for the substantial loss stemming from data imbalance and to consider the similarity between diff erent layer ***,spatial attention and channel attention mechanisms are incorporated into the shallow and deep encoder stages of U²-Net,respectively,to better focus on changes in stratification *** the prediction phase,an optimized confidence threshold algorithm is proposed to constrain stratification results and solve the problem of reduced prediction accuracy because of occasional layer *** proposed method is applied to real-world well logging data in oil *** evaluation results demonstrate that within error ranges of 1,2,and 3 m,the accuracy of well logging curve stratigraphic division reaches 87.27%,92.68%,and 95.08%,respectively,thus validating the eff ectiveness of the algorithm presented in this paper.

关键词： 卫星信号   联合特征参数   调制识别   决策树  

摘要： 针对常用的卫星通信调制信号,提出了一种基于联合特征参数的调制识别方法。该方法通过提取瞬时特征、高阶累积量、功率谱指数熵、高次方谱线等特征,对常用的BPSK、QPSK、8PSK、π/4-QPSK、OQPSK、8QAM、64QAM、MSK、GMSK、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、32APSK、64APSK等15种调制信号,通过概率密度估计法找到分类阈值,并使用决策树分类器进行识别。仿真结果表明,该方法对高斯白噪声的敏感性较低,在不同信噪比下均表现出较高的准确性。在信噪比为4 dB时,所提算法对15种信号的调制识别正确率可以达到97%。本方法处理复杂度较低,易于工程实现。