摘要:为了更精确地分类间质性疾病，提出了一种基于深度学习的分类网络，首先将多头自注意力机制模DenseNet-121结 合，使得模型能够同时关注多个重点区域。然后采用卷积注意力模块实现更高效的特征提取，提升网络的空间感知能力，从 而增强分类性能。最后，添加改进的空间金字塔池化层将不同尺度的特征图拼接起来以捕获更丰富的空间信息。此外针对 高分辨率C 图像数据集类别不均衡问题，引入Focal Loss损失函数，使得模型在训练时更专注于难分类的样本，从而进一步 增强模型的分类能力。所提方法在未经训练的数据集上进行测试，达到了88.28%的准确率。相较于原始DenseNet-121在准 确率、召回率、精确率、F1 分数和Kappa 系数提高了4.65%、5.08%、5.82%、5.45%和6.38%。实验结果表明，该方法具有特 征提取能力强和分类准确率高的特点。

摘要:针对目前大多数图像去雾算法由于细节丢失导致去雾后的图像颜色失真，雾霾残留以及纹理细节模糊等问题，提出 一种基于多残差和多重特征融合端到端的去雾算法。首先通过设计浅层特征提取模块，为深层网络提高丰富信息的特征图； 其次设计多残差级联模块，提取多层次特征，帮助模型学习更加复杂的特征表示；然后设计局部-全局特征融合模块，捕获从最 细微到最广泛的特征；最后设计结合残差注意力的跨层特征融合模块，避免上下采样后的细节缺失，更好地提取图像中的局 部与全局信息特征。实验结果表明，所提算法在 SOTS 室内、室外测试集上峰值信噪比(PSNR) 分别取得了33.12、31.07 dB, 结构相似性(SSIM) 分别取得0.986、0.983,与当前大多数主流算法相比得到了明显的提升，且在合成雾图像和真实雾霾图像 均取得了不错的去雾效果，复原图像细节更加清晰，更符合人类视觉感知。

摘要:针对现有的印刷电路板(PCB) 缺陷检测方法计算量大、小目标缺陷易漏检、检测速度较慢等问题，提出 YOLOv8n- 4SCDP缺陷检测算法。首先，在YOLOv8n 颈部网络增加上采样，融合 Backbone 中浅层语义信息，同时增加微小目标检测层 降低PCB小目标缺陷漏检率；其次，在Backbone 中融入坐标注意力(CA) 机制，强化特征语义和位置信息，提高了模型特征融 合能力；另外，设计密集连接机构，提高模型的缺陷特征利用率，采用PConv对模型进行压缩，既保证了模型的准确性，又大大 减小了模型的尺寸；最后，针对难易样本不平衡的问题，采用线性区间映射法重新定义回归损失函数(Focaler-SIoU),提高模 型收敛速度和回归精度。实验结果表明，YOLOv8n-4SCDP 算法的整体缺陷的平均精度均值(mAP) 达到95.8%,检测帧率达 到了65 fps。有效改善YOLOv8n 对于PCB小目标缺陷漏检率高、检测精度低等问题。

摘要:在 5G 异构网络(heterogeneous network,HetNet)中广泛部署小基站可以提高网络容量和用户速率，但密集部署也会 产生严重干扰和更高能耗问题。为了最大化网络能量效率(energy efficiency,EE)并保证用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种在小蜂窝基站中嵌入能量收集器供电的资源分配方案。首先，针对网络系统的下行链路，将频谱和小基站 发射功率分配问题建模为联合优化系统能效和用户满意度的多目标优化问题。其次，提出了基于深度强化学习的多目标演 员-评论家(multi-objective actor-critic,MAC)资源分配算法求解所建立的优化模型。最后，仿真结果表明，相比于其他传统学 习算法，能量效率提高了11.96%～12.37%,用户满意度提高了11.45%～27.37%。

摘要:随着人工智能技术的发展，负荷预测的准确度显著提高，但仍有一些负荷曲线预测精度较低。造成这种现象的原因 在于训练集中这类负荷曲线属于少数类，导致数据不平衡，模型无法充分学习，从而影响了预测的精度。为解决电力负荷数 据不平衡问题导致的预测精度降低的问题，提出了一种先分类后预测的解决方法。通过改进的K-Mediods 方法把具有高相 似性的历史负荷曲线进行聚类，并构造分类标签与电力负荷的特征集；然后根据预测时间的特征进行分类，通过RUSBoost 算 法很好的优化了分类过程中数据不平衡问题；最后在每类中使用LightGBM算法进行负荷预测。在公开数据集上的实验表 明，所提出方法对少数类负荷的预测效果显著,其平均绝对百分比误差(MAPE) 为2.95%,均方根误差(RMSE) 为 175.71 MW;对于常规负荷的预测，MAPE为3 .52%,RMSE为195.84 MW,相对其他方法也具有较好的预测效果。

摘要:针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题，提出一种基于双阶段多尺度生成对 抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net 粗重构网络，利用跳连接减少原始图像信息的丢失，融合3种不同 的损失函数提高生成器的重构能力，采用双判别器考虑全局信息和局部信息，并提出一种混合域注意力机制用于关注图像的 空间和通道信息。第2阶段的精修复网络构建了全新的特征增强模块，增强网络对细节信息的提取能力和对结构的表达能 力，引入相对判别器，用于关注生成样本与真实样本之间的相对真实性，提高了生成质量和训练稳定性。实验结果表明，该方 法能够复原各类图像缺失的情况，并能够有效复原佩戴眼镜的人脸图像，与其他方法相比，该方法的峰值信噪比、结构相似性 和感知相似度评估等指标分别提升了3.81%、2.65%和0.45%。

摘要:RGB-D显著性目标检测因其有效性和易于捕捉深度线索而受到越来越多的关注。现有的工作通常侧重于通过各种 融合策略学习共享表示，少有方法明确考虑如何维持RGB 和深度的模态特征。提出了一种跨模态特征融合网络，该网络维 持RGB-D显著目标检测的RGB 和深度的模态，通过探索共享信息以及RGB 和深度模态的特性来提高显著检测性能。具体 来说，采用RGB 模态、深度模态网络和一个共享学习网络来生成RGB 和深度模态显著性预测图以及共享显著性预测图。提 出了一种跨模态特征融合模块，用于融合共享学习网络中的跨模态特征，然后将这些特征传播到下一层以整合跨层次信息。 此外，提出了一种多模态特征聚合模块，将每个单独解码器的模态特定特征整合到共享解码器中，这可以提供丰富的互补多 模态信息来提高显著性检测性能。最后，使用跳转连接来组合编码器和解码器层之间的分层特征。通过在4个基准数据集 上与7种先进方法进行的实验表明，方法优于其他最先进的方法。

摘要:电阻抗成像技术(EIT) 因其非侵入式的特性为机器人柔性触觉传感器的压力点分布可视化提供了一种可行的方法。 然而EIT 逆问题具有高度的非线性和病态性，当多压力点相近时，重建图像的伪影会导致压力点间存在粘连。为解决上述问 题，提出一种由特征提取、特征重建以及加强特征提取3个模块构成的S-PNet 电阻抗成像后处理算法，实现对粘连压力点的 分割以及形状重建。该算法使用金字塔池化结构加强特征提取，在增加极小计算量的情况下，能够提取到区分相近压力点边 界的多尺度特征。采用均方根误差(RMSE) 和结构相似度(SSIM) 来评价后处理图像质量，实验得出RMSE 的平均值为 0.02,SSIM 的平均值为0.97。仿真与实测结果均表明，与现有算法相比，基于S-PNet 的后处理算法能够得到边界清晰且形 状准确的结果。

摘要:针对图像超分辨率中网络关注度不足、模块间协同性弱和深层特征表征消失等问题，提出了一种结合层次交互动态 注意力与序列学习单元的多级残差聚合超分辨率重建模型。模型采用多层次特征融合与跳跃连接的网络结构，结合不同层 次的特征，捕获从低到高的不同级别的信息，生成更丰富和准确的表征。模块里通过残差连接避免梯度消失，实现深度网络 的平滑损失空间和灵活增加。提出动态层次融合注意力模块动态计算各个特征的重要性权重，进行有选择性的特征融合，并 通过序列学习单元捕获更长范围的上下文信息。提出多尺度特征融合模块将不同感受野的特征信息提取融合，以挖掘更深 层的特征表示。模块尾部引入轻量化无参注意力机制自适应加权特征图，恢复图像高频细节。实验结果表明，相较于主流算 法，提出的算法在各种公开测试集(Set5、Set14、BSD100、Urbanl00、Mangal09)上进行3倍超分辨率重建评估，平均峰值信噪 比提升约0.47 dB, 平均结构相似性提升约0.0068。且在遥感图像超分辨率重建方面展示出实际应用潜力。证明其在图像 超分辨率重建方面的优越性。

摘要:室内指纹定位算法易受到多种因素的影响，造成指纹数据集的模糊性。针对应用在室内定位中的自适应神经模糊推 理系统(ANFIS), 随着模糊系统输入参数的增加，造成ANFIS 的维数灾难和计算的复杂性等问题，提出了一种基于递阶自适 应神经模糊推理系统树(HANFIS-Tree) 的室内定位算法。将整体 ANFIS 拆分为互联型的 HANFIS-Tree 结构，减少模糊规 则数量，以此提高了系统的计算效率和模糊系统的可解释性，同时采用改进的特征权重算法选取与坐标位置相关性较高的信 号强度(RSSD)之差作为输入参数，提高了系统的定位精度，并且引入减法聚类算法初始化输入参数，提高了系统的收敛速度。 实验结果表明，与ANFIS 相比，HANFIS-Tree 在室内定位算法中，横坐标上定位精度提高了3.5 cm, 纵坐标上运算效率均提 高了约1倍。

摘要:针对环境中纳米量级颗粒物浓度检测问题，对凝聚核粒子计数器进行了研究与设计。首先对凝聚核粒子生长原理及 检测原理进行了研究，并依据异质核化原理设计了凝聚核粒子计数器的生长装置；其次设计了传感器后级信号处理电路用于 解决微弱粒子检测信号抗干扰能力差和测量困难问题；然后设计了基于抗饱和积分PID的控制系统，实现了采样流量的闭环 控；最后制研制了凝聚核粒子计数器样机，并开展了流量控制、纳米量级粒子生长及计数实验。实验结果表明，设计的凝聚核 粒子计数器，流量稳定性在2%以内，以TSI3772型凝聚核粒子计数器为标准仪器的计数相对误差在士8.5%以内，满足了行 业规范要求。

摘要:准确实时的风场数据对保障民航飞行安全有着重要作用，针对风场的精确重构问题，提出了一种基于飞行器监测数 据的风场重建方法。旨在利用广播式自动相关监视和S 模式增强型监视联合观测数据计算空域内的风观测值，并结合机器 学习中的高斯过程回归模型，利用时间和空间上离散的风观测值进行模型训练，完整重建目标空域风场。实验结果表明，重 建的风场风速的平均绝对误差为2.72 m/s, 相对误差为8.21%,风向的平均绝对误差为3.66°,证明了方法能够快速地完成准 确实时的风场重建。

摘要:针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题，通过运用微状态分析方法，对虚拟现实 晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究，从而检测虚拟现实晕动症。使用多元变分模态分解(MVMD) 将脑电信 号划分为从低频到高频的5个频段，分析了脑电微状态的出现频率、平均持续时间、覆盖率以及转换率的变化，最后利用统计 分析和分类方法验证这些特征的有效性。研究结果表明，5个频段融合所有特征的分类准确率达到最大值83.9%。因此，微 状态方法可望为研究VRMS 提供新思路。

摘要:超导单光子探测技术能够实现光子量级极微弱光接收，是深空探测的关键技术之一，然而光子概率分布产生的脉冲 抖动效应造成通信、测距性能恶化。对此，设计了基于脉冲位置调制(pulse position modulation,PPM)调制的单光子激光通 信测距一体化系统。根据光子分布特性，提出了脉冲宽度压缩的PPM 新波形，降低了脉冲抖动效应对通信可靠性、测距精度 的影响。同时，研制了星载端与地面端原理样机，搭建了双向通信与同步转发测距试验验证平台。试验验证结果表明，同等 接收功率(-53.2 dBm) 条件下，采用1/4脉宽压缩比时，通信接收误码率从4.7×10-4降至5×10-10,测距精度从23.61 cm 提高至0.91 cm, 实现了高可靠通信传输与高精度距离测量。

摘要:为了研究微悬臂结构弯曲振动模态频率的温度特性，首先针对各向异性材料的等截面矩形微悬臂结构建立了其各阶 模态频率温度系数的理论模型；然后搭建了包括激光测振单元、空耦超声激励单元和温度控制单元的非接触式微结构动态特 性测试系统；最后利用所搭建的测试系统分别对等截面矩形单晶硅微悬臂梁在室温～300℃时的动态特性进行了测试，获得 了微悬臂梁前三阶弯曲振动模态频率随温度的变化规律和频率温度系数。研究结果表明，单晶硅微悬臂梁前三阶弯曲振动 模态频率随着温度的升高而呈近似线性的减小，并且微悬臂梁前三阶弯曲振动模态具有几乎相同的频率温度系数，其中一阶 模态频率的温度系数为-2.18×10-5/℃,二阶模态频率的温度系数为-1.91×10-5/℃,三阶模态频率的温度系数为 -2.01×10-5/℃,前三阶模态频率温度系数的测试结果与理论模型预测值的偏差分别3×10-7/℃,3×10-6/℃和2× 10-6/℃。

摘要:为更加快速、准确识别汽车行驶区域并区分车道，实现无人驾驶，提出一种结合视觉OpenCV 算法和改进 YOLOv5算 法的目标检测跟踪模型进行车道线检测的方法。在图像预处理阶段，首先读取视频图像，把每一帧RGB图像转为灰度图，通 过Canny 算子对图像的边缘轮廓进行提取，然后绘制车道线的掩码区域，并与边缘检测结合，采用ROI 技术提取感兴趣区域， 最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合，将得到的直线绘制到原图像中，最终对每一帧处理后的图像进行输出。目标识别模 块采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)深度学习方法及 YOLOv5算法进行目标识别处理。实验结果表 明，所提检测算法能够实现准确的车道线检测，实时性和准确性比传统算法高很多，且该方法具有良好的鲁棒性。

摘要:针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题，提出了 一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先对网络进行重构，加入小目标检测层，改善小目标的漏 检问题，提高目标定位精度。其次，在颈部网络中引入极化自注意力机制(polarized self attention,PSA),并使用双边特征金 字塔结构(bir-directional feature pyramid network,BiFPN)进行多层特征带权融合，提高对飞机目标散射信息的关注度和滤除 干扰信息。最后，使用SIoU(SCYLLA intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR- AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究，实验结果表明，算法有效提升了飞机目标的检测精度，精确率、召回率、平均 精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%。

摘要:余热锅炉主蒸汽参数对于联合循环机组的健康运行判断至关重要。针对余热锅炉运行参数非线性和时延性导致主 蒸汽参数预测精度低的问题，提出了一种联合循环余热锅炉主蒸汽参数预测模型。首先，采集燃机电厂的SIS 运行数据，通过 灰色相关性分析法确定输入变量；其次，通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取输入参数的特征 信息，并根据主成分贡献率选取输入维度；最后，利用改进的鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA) 优化双向门控循环神经网络(bir-directional gated recirculation neural network,BiGRU),并构建 KPCA-IPOA-BiGRU进行三 压余热锅炉主蒸汽参数的预测测验。结果表明，现场采集的10000组数据点，其中8000组用作训练集，2000组用作测试集， 提出的模型将28维输入参数降低至8维，可准确预测3个压力级的蒸汽参数，且R² 均大于98%,为预测时延性的联合循环 余热锅炉主蒸汽参数提供了技术支持。

摘要:针对车辆分类检测在精度和实时性方面存在的挑战，提出了一项改进方案，以优化YOLOv5s 模型，旨在实现轻量化 的汽车检测。通过在MPSoC硬件架构的现场可编程门阵列(FPGA) 上设计系统，成功打造了一个具备高精度、快速检测和低 能耗的解决方案。为了使得模型更适合嵌入式设备部署，采用了MobileNetv3 Small 替代YOLOv5s 的主干网络，并引入卷积 块注意力模块(CBAM) 注意力机制和Inner-IoU Loss 优化方法，使模型在轻量化的同时提升了检测精度和速度。改进后的模 型相较于原始Yolov5s模型，平均精度均值(mAP) 提升了14.8%,参数量减少了49.7%,模型体积减小了40.7%,计算量减 少了48.9%,在NVIDIA 3060上，改进后的检测速度提升了48.8%,达到了82 fps。此外，还利用FPGA 对YOLOv5s 进行了 硬件加速。经过优化的系统达到了45fps 的检测帧率，并保持了较高的精度和速度，这一系统易于部署，适用于智能交通系 统，满足其高效实时监测的需求。

摘要:基于无人驾驶领域的飞速发展，为提高道路行人目标检测的速度和精度，提出一种基于YOLOv5 网络改进的YW- YOLO的道路行人目标检测方法，在YOLOv5 模型的neck结构中改入RepGFPN, 充分交换高级语义信息和低级空间信息， 添加自适应融合机制，引入SimAM 注意力模块机制，提高算法的特征提取能力，在损失函数方面，使用Optimal Transport Asignment 优化损失函数。实验结果表明，所提算法与原算法相比，在道路行人类别数据集上识别精确率由38.1%提升到 52.6%,检测速度由29.4 fps 提高到30.8 fps, 具有更好的检测效果。

摘要:针对强噪声、跨工况场景下数据分布差异导致传统卷积神经网络(CNN) 模型泛化性能低、诊断能力不足的问题，提出 一种基于并行卷积核和通道注意力机制的滚动轴承故障诊断方法。构造了带有不同尺度卷积核的并行网络结构，可以在抑 制噪声干扰的同时有效提取出数据中的故障特征信息；融合通道注意力机制对卷积层特征提取能力进行增强，提升模型抗噪 性能以及跨工况负载下的自适应诊断能力。利用凯斯西储大学轴承数据集训练并测试诊断效果，将该方法与其他方法进行 了性能对比。结果表明，在跨工况不同负载情况下，所提方法的诊断平均准确率为97.3%,在不同信噪比噪声干扰情况下的 诊断精度平均达93.8%,均高于其他比较方法，所提出的方法在复杂多变工况下具有良好的抗噪性能和泛化能力。

摘要:在永磁同步电机有限集模型预测控制中没有脉宽调制环节，最优电压矢量直接作用于逆变器，开关频率高。为降低 开关频率，拟通过永磁同步电机模型预测电流控制系统的代价函数中，引入权重系数自适应调整的开关频率控制项。首先， 建立模型预测电流控制模型，分析运行工况及控制周期对开关频率的影响；其次，在代价函数中引入开关频率控制项，分析开 关频率控制项权重系数对开关频率和电机控制性能的影响规律；然后，基于模糊控制理论设计权重系数自适应调整的模型预 测电流控制系统，通过检测定子电流和参考电流的控制误差值作为模糊控制的输入量，开关项权重系数作为模糊输出量，实 现开关项权重系数的自适应调整。仿真结果表明，模糊自适应开关项权重系数控制方式相比于固定权重系数控制，在转速为 500 r/min时电流谐波增大0.36%时而开关频率降低1.5 kHz 左右，在2000 r/min时开关频率降低0.8 kHz 左右。