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基于深度学习的公立医院财务风险预测与管理系统设计
1
作者 张琪 刘芳 林志强 《电子设计工程》 2026年第3期17-21,共5页
针对公立医院面临的财务风险问题,提出了一种基于深度学习的公立医院财务风险预测与管理系统。收集并预处理医院财务数据,采用改进混沌粒子群优化算法(ICPSO)进行特征选择,并结合深度学习模型TabNet进行训练与预测。实验结果表明,ICPSO... 针对公立医院面临的财务风险问题,提出了一种基于深度学习的公立医院财务风险预测与管理系统。收集并预处理医院财务数据,采用改进混沌粒子群优化算法(ICPSO)进行特征选择,并结合深度学习模型TabNet进行训练与预测。实验结果表明,ICPSO与TabNet的组合在准确率(0.963)、F1分数(0.957)和AUC(0.958)上均显著优于其他方法,其中高风险预测准确率达到0.944,研究证明了深度学习在医院财务风险预测中的优势,为医院财务管理提供了有效的工具。 展开更多
关键词 财务风险 深度学习 管理系统 高风险预测
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融合SIFT特征转换与SVM智能模型的图像分类研究
2
作者 刘琳 周玉升 《电子设计工程》 2026年第4期98-102,108,共6页
针对监控视频清晰度不高导致图像分类难度较大的问题,文中利用改进尺度不变特征转换进行摄像头干扰检测,并利用改进支持向量机进行监控视频质量评价,提出了一种基于尺度不变特征转换和支持向量机的图像分类模型。公共图像数据库中的试... 针对监控视频清晰度不高导致图像分类难度较大的问题,文中利用改进尺度不变特征转换进行摄像头干扰检测,并利用改进支持向量机进行监控视频质量评价,提出了一种基于尺度不变特征转换和支持向量机的图像分类模型。公共图像数据库中的试验结果表明,所提图像分类模型的特征提取和转换效果较好,特征点分散且清晰。在发生遮挡、转动和光线变化三种干扰时,图像特征值差值分别为2.0、1.4和0.15。所提改进半监督式支持向量机算法的图像分类评价精度为90%,较改进前提升7%。试验结果验证了所提模型的图像分析性能,有助于提高监控系统的效率和准确性,为各领域提供更准确和可靠的视觉数据支撑。 展开更多
关键词 尺度不变 支持向量机 半监督式 图像分类 干扰因素
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基于STC89C52单片机的火灾语音报警器的设计与实现 被引量：16
3
作者 蔡晓艳 胡朝阳 《电子设计工程》 2015年第14期67-69,共3页
该系统以STC89C52单片机作为报警器的核心控制器,用温度传感器DS18B20和烟雾传感器MQ-2分别对环境进行温度和烟雾的数据采集,并将采集的数据传送给单片机,单片机对采集数据进行取样报警。本系统具有体积小、成本低、操作简单的特点。
关键词 单片机STC89C52 烟雾传感器 温度传感器 语音报警
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基于Transformer模型的医患沟通语义分析与满意度预测研究
4
作者 任昱君 黄先涛 +2 位作者 宋晶晶 金宣伯 贾丽群 《电子设计工程》 2026年第5期12-16,共5页
为提升医疗服务质量,提出一种基于深度语义分析与满意度预测的医患沟通文本评价方法。该方法采用多任务建模框架,融合Transformer架构,利用预训练语言模型提取文本语义特征,并结合情感分析任务引导模型学习文本中的主观情绪信息,最终通... 为提升医疗服务质量,提出一种基于深度语义分析与满意度预测的医患沟通文本评价方法。该方法采用多任务建模框架,融合Transformer架构,利用预训练语言模型提取文本语义特征,并结合情感分析任务引导模型学习文本中的主观情绪信息,最终通过回归任务实现满意度预测。为进一步提升模型性能的稳定性与预测精度,引入量子粒子群算法对关键超参数进行全局优化。实验结果表明,在情感分类任务中,模型AUC达到0.921,情感分类准确率为85.27%;在满意度预测任务中,MSE和MAE分别为0.559与0.436,预测准确率达81.40%,多项性能指标显著优于基线模型。研究表明,所提方法能有效挖掘医患沟通文本中的深层语义关联与情感倾向,在医患沟通评价与医疗服务优化方面具有较好的应用潜力。 展开更多
关键词 医患沟通 语义分析 TRANSFORMER 满意度 预测
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基于ICP改进迭代算法的电力作业现场三维点云配准研究
5
作者 班国邦 李永刚 +2 位作者 沈锋 孟令雯 何雨旻 《电子设计工程》 2026年第6期74-78,共5页
针对电力系统中因电网规模扩大和用电设备数量激增而带来的维护挑战,通过激光雷达扫描技术获取电力现场的点云数据并构建三维模型。为提升电力系统运维的效率与安全性,该文提出一种基于传统ICP(Iterative Closest Point)算法的改进点云... 针对电力系统中因电网规模扩大和用电设备数量激增而带来的维护挑战,通过激光雷达扫描技术获取电力现场的点云数据并构建三维模型。为提升电力系统运维的效率与安全性,该文提出一种基于传统ICP(Iterative Closest Point)算法的改进点云配准方法,通过引入SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment)算法优化初始配准过程。通过对比实验验证,改进后的ICP算法旋转误差降低约27%,平移误差降低约31%,配准时间减少约20.3%。结果表明,所提出的算法能够有效解决点云数据中存在的噪声和密度不均等问题,为电力作业场景下的三维建模提供了更为高效、准确的技术手段。 展开更多
关键词 激光雷达 三维建模 点云配准 ICP配准算法
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基于无监督异常检测算法的医院财务数据异常检测与风险预警系统开发 被引量：1
6
作者 郑璐 吴洋 薛丽萍 《电子设计工程》 2026年第2期77-81,共5页
针对医院财务数据中可能存在的异常情况,提出了一种基于无监督学习的异常检测与风险预警系统。系统构建了VAE-BiLSTM-Attention模型,利用VAE学习数据的潜在表示以增强表征能力,通过BiLSTM捕捉时间序列特性,并引入Attention机制动态分配... 针对医院财务数据中可能存在的异常情况,提出了一种基于无监督学习的异常检测与风险预警系统。系统构建了VAE-BiLSTM-Attention模型,利用VAE学习数据的潜在表示以增强表征能力,通过BiLSTM捕捉时间序列特性,并引入Attention机制动态分配时间步的权重以聚焦关键特征。结果表明,该模型在异常检测研究中表现优异(准确率为91.2%,召回率为90.40%,F1分数为90.90%,平均绝对误差为7.50%),能够有效识别异常点并实现精确的风险预警。该系统能够为医院财务管理提供高效的异常检测手段和风险管控支持,有助于提升决策效率并降低财务风险。 展开更多
关键词 医院财务数据 无监督学习 异常检测 风险预警
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35kV带电作业绝缘防护组合间隙的放电特性研究 被引量：1
7
作者 秦磊 何晓龙 《电子设计工程》 2026年第3期156-160,167,共6页
35 kV是我国城市近郊及农村供电网的重要电压等级。为保证带电线路工人的安全,减少测试资源的消耗,该文研究了35 kV带电作业过程中绝缘防护组合间隙的放电问题。首先,提出了一种绝缘防护组合间隙击穿电压的预测方法,经工频放电试验检验... 35 kV是我国城市近郊及农村供电网的重要电压等级。为保证带电线路工人的安全,减少测试资源的消耗,该文研究了35 kV带电作业过程中绝缘防护组合间隙的放电问题。首先,提出了一种绝缘防护组合间隙击穿电压的预测方法,经工频放电试验检验,最大误差为5.25%,平均绝对误差为2.98%。随后,提出了绝缘防护组合间隙的放电模型,放电模型计算结果与工频放电试验结果相比,最大误差为4.15%,平均绝对误差为2.69%。最后,研究了带电一线工人姿势对放电特性的影响。结果表明,工人在工作过程中应避免身体部位突出,这样更有利于安全。 展开更多
关键词 带电作业 绝缘防护 击穿电压 放电模型
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基于MC9S12XS128的二轮直立车设计与实现 被引量：6
8
作者 龚晓辉 薄祥岑 《电子设计工程》 2014年第2期137-139,共3页
笔者以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128为核心控制器,以二轮玩具车为控制对象,使用ENC-03RC陀螺仪传感器与MMA7361加速度传感器,通过使用匹配滤波算法实现二轮玩具车模倾斜角度的测量。在此基础上,将二轮玩具车直立运动线性分解,设计出... 笔者以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128为核心控制器,以二轮玩具车为控制对象,使用ENC-03RC陀螺仪传感器与MMA7361加速度传感器,通过使用匹配滤波算法实现二轮玩具车模倾斜角度的测量。在此基础上,将二轮玩具车直立运动线性分解,设计出直立速度控制器。实现了二轮车直立运行。 展开更多
关键词 MC9S12XS128 ENC03-RC MMA7361 二轮直立车 匹配滤波
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基于改进SSA-Kmeans算法的网站用户分群研究
9
作者 雷雨霄 《电信科学》 北大核心 2026年第3期180-188,共9页
在数字化时代,精准把握用户需求是网站实现精准营销与个性化服务的关键。针对该场景,提出了一种改进的奇异谱分析K均值(singular spectrum analysis K-means,SSA-Kmeans)算法,有效地解决了传统SSA中窗口长度及特征分量须手动选取的低效... 在数字化时代,精准把握用户需求是网站实现精准营销与个性化服务的关键。针对该场景,提出了一种改进的奇异谱分析K均值(singular spectrum analysis K-means,SSA-Kmeans)算法,有效地解决了传统SSA中窗口长度及特征分量须手动选取的低效问题。该算法先利用SSA提取用户访问数据的核心特征分量,再结合K-means进行聚类分析。实验结果表明,该算法显著地提升了聚类效果,戴维斯堡丁指数较直接聚类和小波变换去噪后聚类分别降低了0.4071和0.0672,簇划分更精准。基于优化后的聚类结果,进一步制定了差异化运营策略,针对不同用户群体提供定制化服务。这一方法为网站精准营销和用户留存提供了高效的解决方案,具有重要的实践应用价值。 展开更多
关键词 用户分群 奇异谱分析 K均值聚类算法 戴维斯堡丁指数
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基于PIC18F65K90的低功耗数字压力表设计 被引量：2
10
作者 钱鹏 秦会斌 《电子设计工程》 2015年第6期142-145,共4页
基于保证数字压力表工作状态稳定性的同时要提高精度的目的,另外基于进一步降低功耗的目的,在设计压力表时,除了有常规的工作模式,还采用了PIC18F65K90单片机的休眠模式增加一种低功耗模式方法,这是大部分数字压力表不具备的。主要是从... 基于保证数字压力表工作状态稳定性的同时要提高精度的目的,另外基于进一步降低功耗的目的,在设计压力表时,除了有常规的工作模式,还采用了PIC18F65K90单片机的休眠模式增加一种低功耗模式方法,这是大部分数字压力表不具备的。主要是从硬件电路检测和软件语言调试两个方面进行,详细介绍了各个选取到的硬件器件的优点,并且通过对软件算法的描述介绍了数字压力表各个功能的实现。通过与标准压力表对比获取数据的实验,测试最终的精度以及功耗,最终结果能够达到设计目标。 展开更多
关键词 精度 低功耗 PIC18F65K90 硬件 软件
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基于分层加权的物联网水质监测设备选型研究
11
作者 郑玖洲 张颖 +1 位作者 王亦霜 陶伟 《物联网技术》 2026年第7期34-37,共4页
实现低成本、高性能的物联网水质监测系统是地表水保护的关键,然而现有研究多集中于系统设计与实现,缺乏对系统设备选型中性能与成本平衡的量化方法。为此,针对偏远山区小型湖泊单点水质监测场景,提出一种基于分层加权评分(HWSM)的选型... 实现低成本、高性能的物联网水质监测系统是地表水保护的关键,然而现有研究多集中于系统设计与实现,缺乏对系统设备选型中性能与成本平衡的量化方法。为此,针对偏远山区小型湖泊单点水质监测场景,提出一种基于分层加权评分(HWSM)的选型方法,通过对传感器、MCU、通信模块、电源与数据存储五大模块的多维度参数归一化处理、权重分配、综合评价、帕累托前沿分析,实现“性能-价格”的最佳平衡。结果表明,该应用场景下最佳方案价格仅为7660.62元,同时发现系统性能与成本并非线性相关,有限预算下通过科学配置同样可以实现较高的系统性能。该研究证实HWSM能为物联网水质监测系统的科学选型提供有效工具,所提方法对同类系统的设备优化具有参考价值。 展开更多
关键词 水质监测 物联网 设备选型 分层加权评分法 帕累托前沿分析 地表水保护
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基于C5.0决策树算法的电网数据异常挖掘
12
作者 杜锐 韩旭 《电子设计工程》 2026年第6期51-55,共5页
为适应电网数据的复杂性和多样性,提升异常挖掘的鲁棒性,研究基于C5.0决策树算法的电网数据异常挖掘方法。利用基于时间序列相似性度量的数据清洗方法清洗电网数据;通过转换与规范化处理,使清洗后的电网数据达到统一性和规范性要求;利用... 为适应电网数据的复杂性和多样性,提升异常挖掘的鲁棒性,研究基于C5.0决策树算法的电网数据异常挖掘方法。利用基于时间序列相似性度量的数据清洗方法清洗电网数据;通过转换与规范化处理,使清洗后的电网数据达到统一性和规范性要求;利用C5.0算法计算各属性特征的信息增益率,选择接近最大信息增益率的属性作为分裂测试属性,以此构建决策树模型,实现对电网数据异常的挖掘。实验表明,利用所提方法对电网数据异常进行挖掘,可确定电流偏差率(信息增益率0.29)和设备状态(信息增益率0.27)为关键特征,在0~30%的不同数据缺失比例下,异常挖掘结果的马修斯系数均接近1,表明异常挖掘鲁棒性较高。 展开更多
关键词 C5.0决策树 电网数据 异常挖掘 时间序列 规范化
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基于最优基函数优化WPD的交流剩余电流越限报警方法
13
作者 李童 柳贡强 +2 位作者 刘进 迟志庆 薛乃良 《电子设计工程》 2026年第8期101-104,109,共5页
针对传统小波包分解(WPD)方法因采用固定基函数与分解层数而出现特征弥散问题,为提高越限报警的准确性,提出基于最优基函数优化WPD的交流电源系统剩余电流越限报警方法。引入最小描述长度准则优选小波基函数,结合能量衰减率确定最佳分... 针对传统小波包分解(WPD)方法因采用固定基函数与分解层数而出现特征弥散问题,为提高越限报警的准确性,提出基于最优基函数优化WPD的交流电源系统剩余电流越限报警方法。引入最小描述长度准则优选小波基函数,结合能量衰减率确定最佳分解层数,通过抑制模态混叠与噪声干扰解决特征弥散问题,精准提取剩余电流信号的特征;构建加权特征偏离度指标融合多维度特征信息,并引入动态阈值调整机制实现越限状态分级报警。实验结果表明,新方法的各等级报警结果均正确,特征提取误差的最小值仅为0.25%。该方法有效解决了特征弥散问题,显著提升了特征提取精度与越限报警准确率,为变电站复杂工况下的剩余电流可靠监测提供了有效的技术支撑。 展开更多
关键词 交流电源 小波包分解 最小描述长度准则 越限报警 剩余电流
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考虑时空相关性的新能源负荷波动紧急控制
14
作者 安婷 李晋 +3 位作者 张科峻 仝甄 李辉 周月红 《电子设计工程》 2026年第5期61-65,共5页
在新能源负荷波动控制前,因大规模发电出力具有时空相关性,不同时间点上的预测结果相互依赖,导致迭代预测误差累积,进而导致控制后的等效负荷偏移率偏高。为此,提出考虑时空相关性的新能源负荷波动紧急控制方法。结合图卷积神经网络和... 在新能源负荷波动控制前,因大规模发电出力具有时空相关性,不同时间点上的预测结果相互依赖,导致迭代预测误差累积,进而导致控制后的等效负荷偏移率偏高。为此,提出考虑时空相关性的新能源负荷波动紧急控制方法。结合图卷积神经网络和长短期记忆网络,学习新能源出力的时空相关性特征,以预测负荷波动情况;应用PI控制器构建基于储能交互的紧急双闭环控制架构,以等效负荷波动最小化为核心,定义负荷波动紧急控制目标函数;通过天牛须搜索算法进行迭代寻优,快速求出最佳控制方案。实验结果表明,应用该方法后,等效负荷偏移率始终保持在0.5%以下,说明该方法能够保障新能源电网的稳定运行。 展开更多
关键词 新能源 时空相关性 负荷波动 图卷积神经网络 紧急控制
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配电网行波检测装置布点优化算法研究
15
作者 刘玺 夏磊 +2 位作者 周宪 符瑞 鞠玲 《电子设计工程》 2026年第6期131-136,共6页
针对传统经验法在每条配电网络线路末端安装行波故障检测装置所造成数量庞大且投资成本高昂的问题,该文提出一种基于混沌模拟退火粒子群算法的优化方法,旨在优化配电网中故障行波定位设备的布局方案。通过对配电网络的拓扑结构进行分层... 针对传统经验法在每条配电网络线路末端安装行波故障检测装置所造成数量庞大且投资成本高昂的问题,该文提出一种基于混沌模拟退火粒子群算法的优化方法,旨在优化配电网中故障行波定位设备的布局方案。通过对配电网络的拓扑结构进行分层处理,将行波检测设备的布局优化问题转化为含不等式和等式约束的线性0-1规划模型,并明确优化目标,设定优化过程中的约束条件。应用融合了混沌理论与模拟退火算法的粒子群优化算法来解决这一优化问题,从而得出装置的最优布点方案。通过在Matlab/Simulink环境中搭建一个包含分布式电源的10 kV典型配电网络模型,并进行仿真测试,结果表明,优化过后的布点方案能够有效地识别出配电网中各分支线路的故障位置,该方法相较于传统经验法布点数量减少了53%,为配电网的故障定位提供了一种高效、经济的解决方案。 展开更多
关键词 配电网 行波检测装置 布点优化 混沌模拟退火粒子群算法
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基于DFA和图卷积网络的入侵检测技术
16
作者 吴小虎 张明远 +1 位作者 刘小磊 张小坚 《电子设计工程》 2026年第5期28-31,36,共5页
针对当前入侵检测系统实时性不足、吞吐量低下的问题,提出一种新型入侵检测技术DFAGCN,旨在利用有限自动机(DFA)和图卷积神经网络(GCN)来识别和预防恶意流量。DFAGCN通过DFA将一维恶意流量转化为二维状态图,并利用GCN捕捉这些二维状态... 针对当前入侵检测系统实时性不足、吞吐量低下的问题,提出一种新型入侵检测技术DFAGCN,旨在利用有限自动机(DFA)和图卷积神经网络(GCN)来识别和预防恶意流量。DFAGCN通过DFA将一维恶意流量转化为二维状态图,并利用GCN捕捉这些二维状态图中的有效信息,将其转化为具有时空关联的信息集。采用门控循环单元模型从提取的空间特征中重新提取时空特征,并将获得的特征反馈到注意力模型中,使模型能够学习不同事件序列的重要性。通过新华三设备搭建一个包含网关、防火墙和靶机的物理蜜罐网络,并进行仿真测试。实验结果表明,优化后的检测方案对各种流量检测准确率都超过75%,为恶意流量的识别提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 入侵检测 DFA 图卷积神经网络 物理蜜罐网络
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基于时空联合学习的异常行为识别监测技术研究
17
作者 班国邦 陈泽瑞 +2 位作者 杜昊 席光辉 付磊 《电子设计工程》 2026年第8期24-28,共5页
随着电力系统的发展,变电站实时视频监控中的异常行为检测面临动态变化的挑战。现有方法在处理时空动态异常时精度不足且适应性差。该文提出一种基于时空联合学习的异常行为识别算法,结合CNN与ConvLSTM构建时空自编码器,引入主动学习和... 随着电力系统的发展,变电站实时视频监控中的异常行为检测面临动态变化的挑战。现有方法在处理时空动态异常时精度不足且适应性差。该文提出一种基于时空联合学习的异常行为识别算法,结合CNN与ConvLSTM构建时空自编码器,引入主动学习和模糊聚合机制,实现动态异常的实时检测与精确定位。通过在CUHK Avenue、UCSD Ped 1和Ped 2数据集上进行实验,结果显示该方法在Avenue数据集上,AUC为77.1%,EER为27.6%,在Ped 2数据集上,AUC为91.1%,EER为8.9%,优于传统方法和现有深度学习模型。算法实时处理速度为27 fps,具有较高的工程实用性,为变电站的安全监控提供高精度、低延迟的技术支持。 展开更多
关键词 异常行为识别 时空联合学习 深度学习 实时监控
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基于DFL的烟草信息系统风险自动化预测方法研究
18
作者 蔡威 《电子设计工程》 2026年第7期41-45,52,共6页
针对烟草行业信息系统面临的安全威胁及复杂多样的网络攻击,提出一种基于动态模糊逻辑的风险自动化预测方法。通过建立信息系统入侵检测架构,采用动态模糊关系矩阵描述特征间的相互关系,并设计模糊隶属度修正机制以优化推理结果。实验... 针对烟草行业信息系统面临的安全威胁及复杂多样的网络攻击,提出一种基于动态模糊逻辑的风险自动化预测方法。通过建立信息系统入侵检测架构,采用动态模糊关系矩阵描述特征间的相互关系,并设计模糊隶属度修正机制以优化推理结果。实验结果表明,该方法在多类型攻击场景下的风险预测准确率达到99.4%~99.5%,系统覆盖率为98%,误报率仅为0.5%。在并行攻击数量为400~500次时,处理器占用率维持在20%~50%之间,平均响应时间为85 ms,内存占用为75 MB。所提方法有效降低了烟草信息系统的安全风险,为行业信息系统维护提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 烟草行业 信息系统 DFL 风险预测
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基于全连接神经网络的天线阵列参数优化方法
19
作者 秦李静 冯梦婷 +3 位作者 王冉 晋军 王闯 李博 《通信与信息技术》 2026年第1期44-48,共5页
针对传统天线阵列参数优化依赖经验调参且计算效率低下的问题,提出了一种基于全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)的天线阵列参数优化方法。首先,构建了一个用于训练网络的数据集。其次,设计了多隐藏层的FCNN网络,学... 针对传统天线阵列参数优化依赖经验调参且计算效率低下的问题,提出了一种基于全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)的天线阵列参数优化方法。首先,构建了一个用于训练网络的数据集。其次,设计了多隐藏层的FCNN网络,学习辐射特性与16维幅度和16维相位参数之间的非线性映射关系,以实现主瓣增益最大化和旁瓣抑制比增强条件下的最优天线参数输出。实验结果表明,所构建的FCNN网络获得的天线激励参数在1.6GHz频段下实现了8.97dBi的主瓣增益,旁瓣抑制比相比于人工优化方法和支持向量回归(SVR)算法分别提高了11.71dB和7.41dB。在2.5GHz频段,该方法的天线主瓣增益达到13.45dBi,旁瓣抑制比仍显著优于对比方法,分别提高了7.85dB和6.38dB。综合性能指标(主瓣增益与旁瓣抑制比的加权得分)方面,所提出的方法在1.6 GHz频段比人工优化和SVR算法分别提升了57.9%和29.3%;在2.5 GHz频段,则分别提升了30%和22.2%。该方法突破了传统人工调参效率低和仿真时间长的技术瓶颈,为大规模阵列设计提供高效解决方案。 展开更多
关键词 主瓣增益 旁瓣抑制比 全连接神经网络
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融合双瓶颈结构的轴承外圈缺陷检测算法 被引量：1
20
作者 吴飞 范鹏主 马一凡 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期53-64,共12页
针对轴承外圈表面缺陷检测中存在的缺陷尺度变化大、纹理相似与分布密集等问题,以及现有检测模型结构复杂、计算量与检测精度差的挑战,提出一种轻量高效的轴承缺陷检测算法DWA-YOLO。首先,设计了一种即插即用的轻量化双瓶颈结构模块DBM... 针对轴承外圈表面缺陷检测中存在的缺陷尺度变化大、纹理相似与分布密集等问题,以及现有检测模型结构复杂、计算量与检测精度差的挑战,提出一种轻量高效的轴承缺陷检测算法DWA-YOLO。首先,设计了一种即插即用的轻量化双瓶颈结构模块DBM,以有效降低模型复杂度并强化模型对于不同尺度特征的提取能力。其次,在网络主干中引入多尺度特性的小波卷积WTConv作为下采样算子,通过扩大模型的感受野与利用多尺度分析特性来捕捉图像的细节和纹理信息,增强了模型对纹理与噪声的抗干扰能力和上下文信息理解能力,从而提升了整体检测精度。此外,本文设计了联合损失函数Alpha-MPDIoU,利用幂变换机制提高边界框的定位精度与解决检测多框问题。最后,采用辅助检测头训练策略,加快模型的收敛速度并增强了检测能力。实验结果表明,DWA-YOLO相比基线模型在mAP精度上提升3.5%,模型参数量为2.6 M,计算量为7.4 GFLOPs。改进后的模型不仅提高轴承缺陷识别能力,还降低网络复杂度,更加适用于工业现场对轴承外圈表面缺陷的检测需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 小波卷积 双瓶颈结构 Alpha-MPDIoU
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