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A Novel High Performance of GaN-Based HEMT with Two Channel Layers of GaN/InAlGaN
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作者 Reza Karami Masoud Sabaghi Massoud Masoumi 《World Journal of Engineering and Technology》 2017年第2期324-332,共9页
The potential impact of GaN-based high electron mobility transistor (HEMT) with two channel layers of GaN/InAlGaN is reported. Using two-dimensional and two-carrier device simulations, we investigate the device perfor... The potential impact of GaN-based high electron mobility transistor (HEMT) with two channel layers of GaN/InAlGaN is reported. Using two-dimensional and two-carrier device simulations, we investigate the device performance focusing on the electrical potential, electron concentration, breakdown voltage and transconductance (gm). Also, the results have been compared with structure of AlGaN/GaN HEMT. Our simulation results reveal that the proposed structure increases electron concentration, breakdown voltage and transconductance;and reduces the leakage current. Also, the mole fraction of aluminum in the InAlGaN has been optimized to create the best performing device. 展开更多
关键词 MOLE FRACTION gan/inalgan BREAKDOWN Voltage High Electron Mobility Transistor (HEMT)
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BSGAN-GP:类别均衡驱动的半监督图像识别模型 被引量:1
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作者 胡静 张汝敏 连炳全 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第1期95-109,共15页
目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足... 目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足。这严重阻碍了深度学习在实际图像识别中的广泛应用。方法结合半监督生成式对抗网络(semi-supervised generative adversarial netowrk)提出了一种新的平衡模型架构BSGAN-GP(balancing semi-supervised generative adversarial network-gradient penalty),使得半监督生成式对抗网络的鉴别器可以公平地判别每一个类。其中,提出的类别均衡随机选择算法(class balancing random selection,CBRS)可以解决图像样本类别不均导致少数类识别准确度低的问题。将真实数据中有标签数据按类别随机选择,使得输入的有标签数据每个类别都有相同的数量,然后将训练后参数固定的生成器NetG生成每个类同等数量的假样本输入鉴别器,更新鉴别器NetD保证了鉴别器可以公平地判别所有类;同时BSGAN-GP在鉴别器损失函数中添加了一个额外的梯度惩罚项,使得模型训练更稳定。结果实验在3个主流数据集上与9种图像识别方法(包含6种半监督方法和3种全监督方法)进行了比较。为了证明对少数类的识别准确度提升,制定了3个数据集的不平衡版本。在Fashion-MNIST数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.281%,少数类识别率提升了7.14%;在MNIST数据集中,相比于基线模型,对应的4个少数类识别率提升了2.68%~7.40%;在SVHN(street view house number)数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.515%。同时也在3个数据集中进行了合成图像质量对比以验证CBRS算法的有效性,其少数类合成图像质量以及数量的提升证明了其效果。消融实验评估了所提出模块CBRS与引进模块在网络中的重要性。结论本文所提出的BSGAN-GP模型能够实现更公平的图像识别以及更高质量的合成图像结果。实验结果开放源代码地址为https://github.com/zrm0616/BSGAN-GP.git。 展开更多
关键词 深度学习 半监督学习(SSL) 生成式对抗网络(gan) 不平衡性图像识别 梯度惩罚
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基于OD_SeGAN的断奶前仔猪实例分割方法
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作者 李鹏 沈明霞 +4 位作者 刘龙申 陈金鑫 薛鸿翔 衡熙 孙玉文 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期482-491,共10页
在猪只智慧养殖中,猪只实例分割方法是实现猪只自动化检测的关键技术之一,但在实际分割场景中,存在猪只遮挡粘连等现象,易导致分割困难。针对产房中仔猪分割困难问题,本文提出一种基于YOLO v5s和GAN(Generative adversarial network)的... 在猪只智慧养殖中,猪只实例分割方法是实现猪只自动化检测的关键技术之一,但在实际分割场景中,存在猪只遮挡粘连等现象,易导致分割困难。针对产房中仔猪分割困难问题,本文提出一种基于YOLO v5s和GAN(Generative adversarial network)的实例分割模型OD_SeGAN。该方法通过目标检测算法YOLO v5s提取出仔猪目标,并输入至语义分割算法GAN实现分割,并使用空洞卷积替换GAN中的普通卷积,扩大网络感受野;其次,使用挤压-激励注意力机制模块,增强模型对仔猪全局特征的学习能力,提高模型的分割精度。实验结果表明,OD_SeGAN在测试集上IoU为88.6%,分别比YOLO v5s_Seg、Cascade_Mask_RCNN、Mask_RCNN、SOLO、Yolact高3.4、3.3、4.1、9.7、8.1个百分点。将OD_SeGAN应用于仔猪窝均质量估测任务中,测得仔猪窝均质量和仔猪像素点数之间皮尔逊相关系数为0.956。OD_SeGAN在实际生产场景中具有良好的仔猪分割性能,可为仔猪窝均质量估测等后续研究提供技术基础。 展开更多
关键词 仔猪 实例分割 注意力机制 gan 窝均质量
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Li、Au掺杂对GaN/ZnO异质结光解水制氢性能的调控
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作者 温俊青 王若琦 张建民 《无机化学学报》 北大核心 2025年第5期923-938,共16页
以提高GaN/ZnO异质结光解水制氢性能为目标,采用第一性原理方法研究了Li和Au元素掺杂GaN/ZnO异质结的电子结构、光学性质和光催化性能。电子结构计算表明GaN/ZnO异质结为直接带隙半导体,异质结类型为Z型,带隙为1.41 eV,能有效促进载流... 以提高GaN/ZnO异质结光解水制氢性能为目标,采用第一性原理方法研究了Li和Au元素掺杂GaN/ZnO异质结的电子结构、光学性质和光催化性能。电子结构计算表明GaN/ZnO异质结为直接带隙半导体,异质结类型为Z型,带隙为1.41 eV,能有效促进载流子分离。Li、Au掺杂后的各结构中除Li替位Zn结构外,均具有磁性。光学性质分析的结果表明,掺杂Li、Au元素可以提高体系的吸收系数,其中Li替位Zn后异质结具有较大的光吸收系数,同时具有较大的功函数(7.37 eV)和界面电势差(2.55 V),表明其可见光利用率较高,界面结构稳定且具有较大的内建电场,可以更有效地促进电子与空穴的迁移从而减小电子-空穴对的结合。Bader电荷分析表明掺杂元素Li和Au均失去电子。电子从GaN层向ZnO层转移,在界面处形成了一个有效的内电场。Li替位Zn和Au同时替位近位的Ga和Zn所对应的2种结构的层与层之间转移的电子较多,说明其界面电势差较大且拥有较高的光生载流子迁移速率。光解水制氢性能分析表明,ZnO薄膜、GaN/ZnO异质结、Li替位Ga以及Li同时替位远位的Ga和Zn四种体系在pH=0时,满足光解水制氢的条件。GaN薄膜、ZnO薄膜和Li同时替位远位的Ga和Zn三种体系在pH=7时满足光解水制氢的条件。 展开更多
关键词 第一性原理方法 gan/ZnO异质结 电子结构 磁特性 光解水制氢
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一种基于GAN的肺部CT图像的超分辨率方法
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作者 杨树媛 颜安 +1 位作者 柯春燕 朱静 《计算机与数字工程》 2025年第7期1993-1998,2003,共7页
CT图像在成像的过程中,受到医学设备的成像分辨率、图像获取时间、患者所能承受的放射剂量等各种因素的限制,获得的图像分辨率有限,而在临床上,高分辨率的CT图像对于医生对病情的诊断、分析和治疗有着重要的意义。针对低分辨率的肺部CT... CT图像在成像的过程中,受到医学设备的成像分辨率、图像获取时间、患者所能承受的放射剂量等各种因素的限制,获得的图像分辨率有限,而在临床上,高分辨率的CT图像对于医生对病情的诊断、分析和治疗有着重要的意义。针对低分辨率的肺部CT图像,提出了一种基于GAN(生成式对抗网络)的超分辨率重建方法,该方法设计了一种多尺度的残差结构来充分提取低分图像的各级别特征,包括全局和局部特征,充分多的特征能够有助于更好地重建超分结果;该残差结构中只保留了卷积操作,去除了归一化层Batch Normalization,在提升网络性能的同时改善了超分结果过于平滑的问题;同时引入了Charbonnier Loss作为损失函数的一部分,提升了网络的性能。实验结果表明,所提算法的PSNR和SSIM值都高于其他几种算法,生成的超分图像更加逼真。 展开更多
关键词 CT图像 gan 超分辨率 Charbonnier Loss
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基于SE-AdvGAN的图像对抗样本生成方法研究 被引量:2
6
作者 赵宏 宋馥荣 李文改 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期300-311,共12页
对抗样本是评估深度神经网络(DNN)鲁棒性和揭示其潜在安全隐患的重要手段。基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法(AdvGAN)在生成图像对抗样本方面取得显著进展,但该方法生成的扰动稀疏性不足且幅度较大,导致对抗样本的真实性较低。... 对抗样本是评估深度神经网络(DNN)鲁棒性和揭示其潜在安全隐患的重要手段。基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法(AdvGAN)在生成图像对抗样本方面取得显著进展,但该方法生成的扰动稀疏性不足且幅度较大,导致对抗样本的真实性较低。为解决这一问题,基于AdvGAN提出一种改进的图像对抗样本生成方法(SE-AdvGAN)。SE-AdvGAN通过构造SE注意力生成器和SE残差判别器来提高扰动的稀疏性。SE注意力生成器用于提取图像关键特征,限制扰动生成位置,SE残差判别器指导生成器避免生成无关扰动。同时,在SE注意力生成器的损失函数中加入以l_(2)范数为基准的边界损失以限制扰动的幅度,从而提高对抗样本的真实性。实验结果表明,在白盒攻击场景下,SE-AdvGAN相较于现有方法生成的对抗样本扰动稀疏性更高、幅度更小,并且在不同目标模型上均取得了更好的攻击效果,说明SE-AdvGAN生成的高质量对抗样本可以更有效地评估DNN模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 对抗样本 生成对抗网络 稀疏扰动 深度神经网络 鲁棒性
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基于CycleGAN网络的高频地波雷达海洋回波去噪研究 被引量:1
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作者 周浩 李炳阳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期56-60,共5页
高频地波雷达在对海面进行监控和目标跟踪时,必定会受到海杂波及各种噪声的干扰,这些噪声的存在是对船只目标检测的一个重大挑战。为了克服此难题,文中采用循环一致性产生式对抗网络(CycleGAN)对高频地波雷达图像进行降噪处理。在该方法... 高频地波雷达在对海面进行监控和目标跟踪时,必定会受到海杂波及各种噪声的干扰,这些噪声的存在是对船只目标检测的一个重大挑战。为了克服此难题,文中采用循环一致性产生式对抗网络(CycleGAN)对高频地波雷达图像进行降噪处理。在该方法中,将传统的杂波抑制问题转化为杂波抑制前后距离多普勒频谱图像的转换问题。在此基础上,利用海上实验获得的高频雷达回波资料进行实验验证,并与其他组网进行量化比较。实验表明,CycleGAN网络可以有效地对高频雷达回波信号进行去噪处理,在保持目标的前提下,有效地消除了相关干扰。 展开更多
关键词 高频地波雷达 图像去噪 深度学习 杂波抑制 生成对抗网络 距离多普勒
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基于GaN功率器件的星载高功率T/R组件加速寿命试验方法
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作者 武小坡 肖连辉 +1 位作者 李阳斌 吴家锋 《航天器环境工程》 2025年第2期214-220,共7页
针对GaN器件在宇航应用中可靠性数据匮乏的问题,开展地面加速寿命试验研究。通过对GaN器件的失效模式和高温退化机理分析,结合阿伦尼乌斯模型,计算得出该型器件的加速寿命试验激活能和加速系数,进而确定了科学合理的试验温度和试验时间... 针对GaN器件在宇航应用中可靠性数据匮乏的问题,开展地面加速寿命试验研究。通过对GaN器件的失效模式和高温退化机理分析,结合阿伦尼乌斯模型,计算得出该型器件的加速寿命试验激活能和加速系数,进而确定了科学合理的试验温度和试验时间。针对某基于GaN器件的星载T/R组件,设计了一种加速寿命试验方法。按照该方法将该T/R组件置于真空罐中进行480 h的加速寿命试验,结果表明,T/R组件的各项电性指标和功能全程均保持正常稳定,有效验证了T/R组件(及其中GaN器件)的长期可靠性,为后续同类星载大功率T/R组件的可靠性评估提供了指导和借鉴。 展开更多
关键词 星载高功率T/R组件 gan功率器件 加速寿命试验 可靠性评估
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基于GaN HEMT太赫兹探测器的单光源多通道区截测速研究
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作者 陈彪 张金峰 +1 位作者 孙建东 秦华 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第8期190-199,共10页
高速弹丸初速与运动姿态的精确测量是火炮、电磁炮等武器系统效能评估的关键技术。然而,复杂测试环境下的火光、烟雾及等离子体干扰导致传统光电测速技术信噪比急剧下降。为此,文中提出基于太赫兹波的新型测速方案,其兼具等离子体穿透... 高速弹丸初速与运动姿态的精确测量是火炮、电磁炮等武器系统效能评估的关键技术。然而,复杂测试环境下的火光、烟雾及等离子体干扰导致传统光电测速技术信噪比急剧下降。为此,文中提出基于太赫兹波的新型测速方案,其兼具等离子体穿透、火光烟雾透射与电磁抗干扰特性。结合AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管(High-Electron-Mobility Transistor,HEMT)探测器的高速响应优势,构建单光源多通道区截测速系统,采用高斯准光-泊松点定位联合建模方法,有效解决太赫兹波衍射问题。所构建系统通过单光源多通道架构设计,光学元件相比传统装置减少50%以上,结合锂电池供电与硅透镜耦合技术,实现了系统小型化与环境适应性提升。在3000 m/s弹速模拟测试中,基于线列探测器局部极大值提取与远场扩散模型修正,测速误差由>10%降低至0.83%,且在3.5~4.5 m物距范围内保持稳定。通过理论建模、数值仿真与实验验证的全链路研究,证实了该方案为电磁炮初速测量等复杂环境下高速目标的精准测速提供了新型技术方案,未来将通过高密度阵列开发、动态模型建立及真实环境实测,进一步提升系统的实时性与鲁棒性。 展开更多
关键词 区截测速 高斯光束 太赫兹探测器 氮化镓HEMT
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基于GAN网络图像语义指导的取证修复图像模型
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作者 王金伟 张子荷 +1 位作者 罗向阳 马宾 《信息安全学报》 2025年第5期92-106,共15页
大数据时代的到来使得网络上图像数据信息越来越丰富,篡改图像也越来越多,为了区分篡改图和原图,图像篡改检测方法层出不穷。虽然篡改检测可以定位图像的篡改区域,但是仍无法了解原图的图像以及原图所表达的语义信息。为了解决上述问题... 大数据时代的到来使得网络上图像数据信息越来越丰富,篡改图像也越来越多,为了区分篡改图和原图,图像篡改检测方法层出不穷。虽然篡改检测可以定位图像的篡改区域,但是仍无法了解原图的图像以及原图所表达的语义信息。为了解决上述问题,本文提出了一种基于生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)图像语义指导的取证修复图像模型。首次在篡改环境下,针对于copy-move和拼接篡改这两种篡改手段进行图像修复。该模型利用GAN网络对抗式进行训练,最终得到训练好的生成器进行图像取证修复工作。模型利用图像语义识别模块,提供原图像的语义特征,对篡改环境下的图像修复进行指导和约束,这样使得修复图像遵循原始图像的语义,且生成器不会过度对图像进行美化,从而达到还原真实图像的目的。该模型在GAN网络中,将生成器修复的图像进行对应位置掩模拼接后再放入判别器,使得图像真实像素区域较多,这样可以训练出更加严格的判别器,最终使得生成器生成的图片更加真实。模型在语义识别模块和生成器特征拼接前设置了遗忘门,使得模型根据自己的需要选择适当的语义指导强度,使得修复图像更加真实。我们在三个数据集上的大量实验证明了所提模型在像素级修复图片方面的可行性和有效性。 展开更多
关键词 gan 取证修复 图像语义识别 图像篡改 语义指导
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基于GAN的活跃IPv6地址生成算法
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作者 王轶骏 杨林波 +1 位作者 赵瑞杰 薛质 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期167-172,共6页
针对IPv6地址空间巨大无法实施遍历扫描的问题,提出基于生成对抗网络的活跃IPv6地址生成算法。算法首先利用前缀树结构去除别名地址,减少别名地址对训练过程的影响,提高了命中地址的质量。其次使用生成对抗网络来学习种子地址集合的概... 针对IPv6地址空间巨大无法实施遍历扫描的问题,提出基于生成对抗网络的活跃IPv6地址生成算法。算法首先利用前缀树结构去除别名地址,减少别名地址对训练过程的影响,提高了命中地址的质量。其次使用生成对抗网络来学习种子地址集合的概率分布特征,以提高生成地址的命中率。实验表明,算法生成地址的质量和命中率上比现有算法均有所提升。 展开更多
关键词 互联网扫描 互联网协议第6版 生成对抗网络 谱归一化 前缀树
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基于改进GAN生成器的虚拟视点空洞填充
12
作者 武伟 韩明昊 《长春工业大学学报》 2025年第3期233-239,共7页
提出一种基于改进GAN生成器的虚拟视点空洞填充算法。算法数据集为预处理的虚拟视图集合,该数据集采用3D-Warping技术生成填补前的图像和虚拟视点图的空洞掩膜。通过改进的GAN生成器将虚拟视图的多维特征进行提取,采用结构相似度损失优... 提出一种基于改进GAN生成器的虚拟视点空洞填充算法。算法数据集为预处理的虚拟视图集合,该数据集采用3D-Warping技术生成填补前的图像和虚拟视点图的空洞掩膜。通过改进的GAN生成器将虚拟视图的多维特征进行提取,采用结构相似度损失优化网络来处理生成的空洞区域。利用结果模型对空洞图进行填充。实验结果表明,该算法在虚拟视点图填充后能够保持原空洞区域的锐利边缘,视觉感知效果较好,填充后图像质量提升。与Criminisi算法和GAN算法相比,该算法的PSNR和SSIM值较高,证明其在空洞填充方面的有效性。因此,该算法能够有效地填充虚拟视点图中所产生的空洞问题。 展开更多
关键词 虚拟视点 特征提取 结构相似度 空洞填充 gan
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基于GAN和Transformer模型组合的格陵兰地区PWV短时预报方法
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作者 张胜凯 胡希成 +4 位作者 龚力 雷锦韬 李文浩 马超 肖峰 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第9期881-887,893,共8页
基于2010—2018年GPS反演的PWV时间序列数据以及同时期ERA5再分析资料计算的格陵兰地区PWV数据,采用深度学习中的生成对抗网络模型(GAN)和Transformer神经网络模型组合,实现由GPS-PWV数据对格陵兰地区PWV数据的短时预报。采用2019年的E... 基于2010—2018年GPS反演的PWV时间序列数据以及同时期ERA5再分析资料计算的格陵兰地区PWV数据,采用深度学习中的生成对抗网络模型(GAN)和Transformer神经网络模型组合,实现由GPS-PWV数据对格陵兰地区PWV数据的短时预报。采用2019年的ERA5数据对预测结果进行评估,结果表明,模型在大部分地区表现较好,RMSE优于4.5 mm,相关系数大于0.7。在春、秋、冬季,相关系数均高于0.5;受天气剧烈变化影响,夏季少部分时间相关系数略低。该方法能够预测格陵兰地区PWV的空间分布和随时间的变化情况。 展开更多
关键词 生成对抗网络 TRANSFORMER GPS 格陵兰 PWV 短时预报
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基于EMO-GAN的恶意URL检测框架
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作者 耿海军 蔚超 +3 位作者 胡治国 郭小英 池浩田 杨静 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期582-591,共10页
随着万维网的广泛应用和网络威胁的日益严峻,统一资源定位符(uniform resource locator,URL)的安全性成为了网络安全领域的研究热点,如何有效检测并防范恶意URL已经成为了业内非常关注的问题。针对恶意URL检测中存在的数据获取困难、特... 随着万维网的广泛应用和网络威胁的日益严峻,统一资源定位符(uniform resource locator,URL)的安全性成为了网络安全领域的研究热点,如何有效检测并防范恶意URL已经成为了业内非常关注的问题。针对恶意URL检测中存在的数据获取困难、特征表示不足以及模型概念漂移挑战,提出了一种基于EMO-GAN的恶意URL检测框架(EMO-GAN-based malicious URL detection framework,EMO-GANUDF)。该框架通过结合极度随机树(extremely randomized trees,ET)和边缘生成对抗网络(margin generative adversarial network,MarginGAN)进行半监督学习,有效解决了数据获取困难问题。在特征提取上,该框架提出了一种综合统计、字符和词汇特征的特征表示方法,实现了URL的高效特征表示。此外,为了应对模型概念漂移问题,该框架提出了一种支持在线学习(online learning)的分类器,增强了模型拓展性和适应性。在多个数据集和不同检测方法上进行对比实验,所提方法在Malicious URLs公开数据集上达到了99%的准确率和84%的F 1分数,较其他检测方法取得了更好的效果,证明了其有效性及优越性。 展开更多
关键词 恶意URL 极度随机树 半监督学习 生成对抗网络 在线学习
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金刚石纳米切削单晶GaN的刀具角度影响研究
15
作者 王永强 夏昊 +2 位作者 胡志航 张帅阳 尹韶辉 《金刚石与磨料磨具工程》 北大核心 2025年第3期352-365,共14页
为探究刀具角度对单晶氮化镓(GaN)切削诱导变形行为的影响,对金刚石纳米切削单晶GaN进行分子动力学模拟,并开展实验验证。结果表明:较大的正前角和较小的负前角可强化剪切作用,有利于切屑成形,减少原子侧向流动;而较大的负前角则会加深... 为探究刀具角度对单晶氮化镓(GaN)切削诱导变形行为的影响,对金刚石纳米切削单晶GaN进行分子动力学模拟,并开展实验验证。结果表明:较大的正前角和较小的负前角可强化剪切作用,有利于切屑成形,减少原子侧向流动;而较大的负前角则会加深亚表层损伤。通过位错提取算法(DXA)和晶体结构识别算法(IDS)结合应力应变分析发现,较大的负前角和负后角可引起应力和温度升高,促进位错形核和相变,加剧非晶化。正前角和正后角切削可缓解亚表层损伤,促进去除,更有利于获得优质低损表面。 展开更多
关键词 单晶氮化镓 金刚石刀具 纳米切削 分子动力学 刀具角度 变形
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基于改进GAN的地图面状色彩迁移方法研究
16
作者 王红 陈忞 +1 位作者 史磊 李荣 《测绘科学》 北大核心 2025年第10期177-186,共10页
针对大众制图过程中存在的地图色彩设计搭配不协调,信息表达不明确,难以满足个性化设计的问题,该文提出了一种基于改进生成对抗网络的地图面状色彩迁移模型,为实现不同灰度地图的自动化配色提供了一种新的解决方案。该方法基于传统的GA... 针对大众制图过程中存在的地图色彩设计搭配不协调,信息表达不明确,难以满足个性化设计的问题,该文提出了一种基于改进生成对抗网络的地图面状色彩迁移模型,为实现不同灰度地图的自动化配色提供了一种新的解决方案。该方法基于传统的GAN神经网络,通过改进生成器与判别器的对抗学习约束迁移过程,同时引入注意力机制,使模型获得更多的地图局部色彩及边缘特征,产生更为自然和细腻的地图色彩迁移结果。本文通过改进前后定量和定性实验对比分析,从主观和客观两个维度验证了算法的优越性。实验结果表明,较传统GAN模型,融合注意力机制的改进地图面状色彩迁移模型结构相似性指数(SSIM)提高了4.37%,峰值信噪比指数(PSNR)提高了5.61 dB,颜色多样性(colorfulness)指数提高了4.62,为大众制图的个性化配色提出一种新的解决办法。 展开更多
关键词 地图色彩迁移 地图配色 生成对抗网络 注意力机制
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基于GaN肖特基二极管的大功率微波限幅技术研究 被引量:2
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作者 霍树栋 张正兴 +3 位作者 郑梦晗 党魁 张进成 郝跃 《集成电路与嵌入式系统》 2025年第1期1-11,共11页
随着高功率微波技术的发展,超宽带、高功率等强电磁技术对电子化设备威胁越来越大,使用高功率微波摧毁电子信息装备成为了干扰通信系统的重要方式。对高功率微波的防护主要分为前门防护和后门防护,限幅器作为前门防护的重要微波器件也... 随着高功率微波技术的发展,超宽带、高功率等强电磁技术对电子化设备威胁越来越大,使用高功率微波摧毁电子信息装备成为了干扰通信系统的重要方式。对高功率微波的防护主要分为前门防护和后门防护,限幅器作为前门防护的重要微波器件也面临越来越高的要求。本文首先介绍了GaN材料及肖特基二极管的器件特点和性能优势,然后论文介绍了以半导体器件为基础的限幅器原理及电路结构,并对以GaN肖特基二极管为基础的新一代大功率微波限幅技术研究进展进行论述。 展开更多
关键词 高功率微波技术 gan二极管 大功率限幅器 自检波架构
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室温晶圆键合的金刚石基GaN HEMT制备与性能 被引量:1
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作者 张栋曜 周幸叶 +3 位作者 郭红雨 余浩 吕元杰 冯志红 《半导体技术》 北大核心 2025年第5期468-472,共5页
GaN作为第三代宽禁带半导体材料,具有较大的自发极化系数和压电系数,可承受高功率密度,适用于高频、高温、大功率器件。随着GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)向小型化、大功率发展,散热问题已成为制约GaN功率器件性能提升的重要因素。高热导... GaN作为第三代宽禁带半导体材料,具有较大的自发极化系数和压电系数,可承受高功率密度,适用于高频、高温、大功率器件。随着GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)向小型化、大功率发展,散热问题已成为制约GaN功率器件性能提升的重要因素。高热导率(2000 W·m^(-1)·K^(-1))金刚石是一种极具竞争力的新型散热材料,在解决大功率器件的散热问题方面极具潜力。针对散热问题,采用室温晶圆键合工艺制备了金刚石基GaN HEMT,并对其进行了直流特性、微波功率特性和结温测试。与传统SiC基GaN HEMT相比,金刚石基GaN HEMT的漏源饱和输出电流增大了约5%,热阻从5.04 K·mm/W降低至3.78 K·mm/W,有利于提升器件性能、延长器件寿命。本文研究结果为突破GaN功率器件性能的发展瓶颈提供了实验基础。 展开更多
关键词 gan 金刚石 微波功率 结温 散热能力
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基于物理信息GAN的生物质-光伏-氢能全可再生能源系统多目标调度
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作者 王玉玮 王玉茹 +3 位作者 唐哲 史琳 张峰 李兵抗 《智慧电力》 北大核心 2025年第11期1-9,共9页
为应对生物质-光伏-氢能全可再生能源系统(BPH-FRES)运行中的光伏出力不确定性,并协同优化其经济与环境目标,提出一种融合物理信息生成对抗网络(PI-GAN)的多目标调度方法。首先,构建BPH-FRES系统结构并对关键设备建模;其次,针对光伏出... 为应对生物质-光伏-氢能全可再生能源系统(BPH-FRES)运行中的光伏出力不确定性,并协同优化其经济与环境目标,提出一种融合物理信息生成对抗网络(PI-GAN)的多目标调度方法。首先,构建BPH-FRES系统结构并对关键设备建模;其次,针对光伏出力不确定性,提出PI-GAN框架生成高保真场景,并采用K-means++方法进行场景缩减;在此基础上,建立以运行成本与碳排放最小化为目标的多目标优化模型,并利用改进NSGA-II算法进行求解。仿真结果表明,所提PI-GAN方法能有效生成物理一致的光伏出力场景,显著提升不确定性建模的准确性;基于生成场景的均衡调度策略可在经济性与环保性之间取得良好平衡,实现系统综合运行效益的优化;敏感性分析进一步揭示了关键市场参数对系统运行策略的非线性影响。 展开更多
关键词 全可再生能源系统 物理信息生成对抗网络 多目标调度 物理一致性 敏感性分析
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