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霍尔传感器作为磁传感领域最常用的传感器类型,在工业生产、汽车电子、航空航天以及生物医学等方面均有广泛应用.本文利用宽禁带氮化镓(GaN)半导体耐高温、高迁移率等优点,采用标准半导体芯片制造工艺研制出AlGaN/GaN异质结结构霍尔传感器.高温应用环境下的传感器要求封装材料耐高温、… …   相似文献
1382.
  
多个领域的优化可归纳为高维多目标优化问题,高维多目标进化算法是解决此类问题的有效方法,然而该方法普遍存在收敛性和多样性较难平衡的问题.针对此问题,本文提出一种基于动态分解和角度惩罚距离的高维多目标进化算法.该算法基于动态分解将种群分成多个类,此过程无需预先设定参考向量,可根据种群… …   相似文献
王旭健  张峰干  姚敏立 《电子学报》2024,52(8):2773-2785
1383.
  
在变分量子算法中,参数化量子线路拓扑结构的选择对算法性能具有重要意义.目前已有的拓扑结构存在一些问题,如全连接拓扑结构所需量子门数量较多,环型拓扑结构的表达能力与纠缠能力略有欠缺.为了解决以上问题,本文提出了一种新型的区块环(Block-Ring,BR)拓扑结构,在保障良好性能的同时减少参数规模(即量子门数量),降低线路复杂度.在BR拓扑中,n个量子比特被等分为多个区块,每个区块包含m个量子比特,区块内部所有量子比特两两连接,区块之间采用环型结构进行连接.为了构造BR拓扑结构的参数化量子线路,设计了一种多层线路生成算法,可自动生成由单量子比特门Rx、Rz和双量子比特门CRx或CRz构成的量子线路.IBM Q模拟实验表明,相较于环型拓扑结构,无论单层、双层以及三层BR拓扑结构的表达能力和纠缠能力均有不同程度的提升;相较于拥有最高表达能力与纠缠能力的全连接拓扑结构,BR拓扑结构呈现接近的性能指标,且线路复杂度显著降低,即参数数量与双量子比特门数量均从O(n2)降低为O(mn),线路深度从O(n2)降低为O(n/m+m2).… …   相似文献
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为解决目前信号分解分量时频域紧邻、重叠和间歇性复杂时频特征的多分量非平稳、非线性信号时,分解困难和效率低的问题,本文提出了一种基于信号时频分布的多分量非平稳信号分解方法——时频滤波分解(Time-Frequency Filtering Decomposition,TFFD). T… …   相似文献
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对基于神经网络的丢包隐藏方法而言,输入特征是直接影响最终恢复效果的重要因素.此外,如何通过丢包隐藏恢复高自然度的语音,也是亟待解决的难题.为有效恢复丢包语音并提高自然度,本文提出了一种基于先验梅尔谱和神经声码器的语音丢包隐藏方法 .该方法采用一种非对称的编解码网络结构.在编码端,… …   相似文献
1386.
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin, DXN)的重要排放源之一. 截止目前为止, DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题. 现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型, D… …   相似文献
夏恒  汤健  余文  乔俊飞 《自动化学报》2024,50(8):1601-1619
1387.
随着点云采集技术的发展和三维应用需求的增加, 实际场景要求针对流动数据持续动态地更新点云分析网络. 对此, 提出了双重特征增强的三维点云类增量学习方法, 通过增量学习使点云目标分类技术能够适应新数据中不断出现新类别目标的场景. 该方法通过对点云数据特性和旧类信息的研究分别提出了差… …   相似文献
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目的 海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。方法 受到自然环境和人为因素的共同影响,海岸带外部形态变化快,目前的卫星遥感和常规的人工测量、船载作业等监测方式已难以满足实时观测的要求。因此本文首先利用无人机对海岸带典型生态群落进行拍摄、采集和标注,构建了面向海岸带生态系统的基准数据集,名为OUC-UAV-SEG。接着,通过统计的方法,对OUC-UAV-SEG进行定量分析,并对数据集中存在的挑战进行了深入探讨。最后,使用典型视觉语义分割算法对OUC-UAV-SEG展开评估。结果 对OUC-UAV-SEG数据集进行了基准测试,评估了当前可用的语义分割算法在该数据集上的性能,并揭示了这些算法的局限性。结论 OUC-UAV-SEG数据集的建立为海岸带生态系统的监测提供了新的资源,有助于科学家、生态学家和决策者们更好地了解海岸带生态系统的现状和变化趋势,为海洋生态保护和管理提供更精确的信息。该数据集链接:https://github.com/OucCVLab/OUC-UAV-SEG。… …   相似文献
1389.
部署在网络节点上的网络安全监控系统每天会生成海量网络侧告警,导致安全人员面临巨大压力,并使其对高风险告警不再敏感,无法及时发现网络攻击行为.由于网络攻击行为的复杂多变以及网络侧告警信息的局限性,已有面向IT运维的告警排序/分类方法并不适用于网络侧告警.因此,提出了基于多元数据融合… …   相似文献
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针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Reflecting Surface, RIS)辅助的物理层安全通信,该文设计了基于混合有源-无源RIS和人工噪声(Artificial Noise, AN)辅助的安全传输方案。考虑基站和RIS的功率约束以… …   相似文献
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跨项目缺陷预测(cross-project defect prediction, CPDP)已经成为软件工程和数据挖掘领域的一个重要研究方向, 利用其他数据丰富项目的缺陷代码来建立预测模型, 解决了模型构建过程中的数据不足问题. 然而源项目和目标项目的代码文件之间存在的分布差异, 导致跨项目预测效果不佳. 大多数研究采用域适应方法来解决这一问题, 但是现有的方法一方面只考虑了条件分布或边缘分布对缺陷预测的影响, 忽视了其动态性; 另一方面没有选择合适的伪标签. 基于上述两个方面, 本文提出了一种基于动态分布对齐和伪标签学习的跨项目缺陷预测方法(DPLD). 具体来说, 我们通过对抗域适应方法分别在域对齐和类别对齐模块中减小项目间的边缘分布差异和条件分布差异, 并借助动态分布因子动态、定量地描述了两种分布的相对重要性. 此外, 本文也提出了一种伪标签学习方法, 通过数据间的几何相似性来增强伪标签作为真实标签的准确性. 本文在PROMISE数据集上进行了实验, F-measure和AUC的值分别提升了22.98%、15.21%, 表明了本文方法在减小项目间分布差异、提升跨项目缺陷预测性能上的有效性.… …   相似文献
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知识图谱是存储真实世界海量知识的图数据库,为大量知识驱动的下游任务提供了数据支持. 知识图谱往往具有不完备性,存在大量缺失的事实,因此知识图谱推理任务基于已知事实推理新结论来补全知识图谱. 随着知识工程及其商业应用的研究与发展,大量通用和领域知识图谱被构建. 现有知识图谱推理方法大多面向单一知识图谱的补全,不具备通用推理能力. 近年来,受预训练大语言模型通用能力的启发,一些通用的知识图谱推理预训练模型被提出. 针对现有预训练模型无法识别高质量推理模式的问题,提出一个基于规则提示的知识图谱通用推理预训练模型——RulePreM,该模型筛选与利用高质量推理规则来提高知识图谱上的推理能力. 首先基于推理规则构建关系IO图和一个编码器RuleGNN对关系进行编码,然后将关系编码作为提示来编码知识图谱中的实体,最后对候选实体进行打分预测. 还提出一种结合规则置信度的注意力机制,来进一步减少低质量推理模式的影响. 实验结果表明,所提出的模型在43个不同设定下的知识图谱上具有良好的通用推理能力,平均性能指标均优于现有的有监督模型和预训练模型.

… …   相似文献
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固体氧化物燃料电池(SOFC)表面缺陷的图像分割,对单片SOFC质量检测具有重要意义.针对单片SOFC表面缺陷图像边缘模糊、背景复杂等问题,提出一种融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割方法.首先,提出多通道自注意力模块,以增强多通道间关联和提升通道表示;其次,利用多尺度注意力融… …   相似文献
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针对复杂场景中存在电磁波不可穿透的障碍物导致电磁频谱地图(REMs)构建性能不佳、反距离加权(IDW)算法受限于插值邻域的人工选择等问题,该文提出一种基于Voronoi图的反障碍距离加权(VIODW)的复杂场景电磁频谱地图构建算法。该算法通过创建包含障碍物的Voronoi图,为每… …   相似文献
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非视距(NLOS)传输会引起全球卫星导航系统(GNSS)接收机的伪距测量误差,最终导致定位解出现较大误差,这一问题在城市峡谷等复杂环境下尤为突出。针对该问题,该文提出核密度估计的鲁棒定位方法,其核心思想是在定位解算中引入鲁棒估计来缓解NLOS的影响。考虑到NLOS引起的伪距观测误… …   相似文献
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该文提出一种综合孔径微波辐射计射频干扰源(RFI)空间稀疏贝叶斯估计方法。首先建立了综合孔径微波辐射计可见度函数干涉测量模型,观测数据表示为综合孔径天线基线对相关导向矢量观测矩阵与视场亮温的乘积,由于相关导向矢量观测矩阵的正交性和RFI空间角度分布的稀疏性,亮温在基线对相关导向矢… …   相似文献
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云及其阴影的有效分割是遥感图像处理领域中重要的问题, 它对于地表特征提取、气候检测、大气校正等有很大帮助. 然而云和云影遥感图像特征复杂, 云分布多样不规则, 且边界信息模糊易受背景干扰等特点, 导致其特征难以准确提取, 也少有专门为其设计的网络. 针对以上问题, 本文提出一种ViT (vision Transformer)和D-UNet双路网络. 本文网络分为两个分支: 一路是基于卷积的局部特征提取模块, 在D-UNet的膨胀卷积模块基础上, 引入深度可分离卷积, 提取多尺度特征的同时, 减少参数; 另一路通过ViT在全局上理解上下文语义, 加深对整体特征提取. 两支路间存在信息交互, 完善提取的特征信息. 最后通过独特设计的融合特征解码器, 进行上采样, 减少信息丢失. 模型在自建的云和云影数据集以及HRC_WHU公开数据集上取得优越的性能, 在MIoU指标上分别领先次优模型0.52%和0.44%, 达到了92.05%和85.37%.… …   相似文献
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为解决基于信道先验知识的联合波束赋形方法受限于多变的车辆与交通基础设施(V2I)通信场景且信道估计开销过大等问题,该文结合环境态势感知,提出一种基于无线传播链路预测的联合波束赋形方法。该方法首先利用射线追踪模拟器构建了可重构智能表面(RIS)辅助的V2I毫米波通信系统模型,通过改… …   相似文献
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交通流量因受周期性特征、突发状况等多重因素影响,现有模型的预测精度无法满足实际要求.对此,本文提出了基于误差补偿的多模态协同交通流预测模型(Multimodal Collaborative traffic flow prediction model based on Error … …   相似文献
吴宇轩  虞慧群  范贵生 《电子学报》2024,52(8):2878-2890
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