中国计量大学信息工程学院
- 作品数：389 被引量：1,134H指数：13
- 相关作者：闫丹丹郑文斌徐明彪赵静仪朱建明更多>>
- 相关机构：浙江工商大学图书馆杭州电子科技大学通信工程学院浙江工业大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学机械工程更多>>
- Stacking-SVM的短期光伏发电功率预测被引量：11
- 2018年
- 短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.
- 张雨金周杭霞
- 关键词：光伏发电支持向量机
- LSTM的单变量短期家庭电力需求预测被引量：8
- 2018年
- 针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).
- 王旭东严珂陆慧娟叶敏超
- 关键词：单变量
- 基于半正定规划的RSS-TOA联合定位算法被引量：1
- 2021年
- 目的:探究无线传感器网络中利用接收信号强度(RSS)信息和到达时间(TOA)信息进行目标节点定位精度不够的问题。方法:提出了一种新型RSS和TOA联合的半正定规划(SDP)定位算法。结果:该算法首先分别构造了关于RSS信息和TOA信息的线性表达式;然后,针对误差项构建了一个加权最小二乘问题(WLS),再引入辅助变量将该问题转化为一个约束优化问题;最后利用凸优化技术将加权最小二乘问题转化为一个SDP问题进行求解。结论:仿真结果表明,联合RSS和TOA信息的定位算法大大提升了定位精度,具有更强的鲁棒性与凸性。同时,所提出的SDP算法定位精度也优于两步最小二乘法和拟牛顿法。
- 叶凯枫楼喜中梁俊金小萍
- 关键词：无线传感器网络接收信号强度
- 用于彩色光照粒子图像测速的粒子场模拟成像被引量：2
- 2022年
- 分析了基于彩色光照的粒子图像测速算法中示踪粒子的成像原理,并根据实际流场中的应用环境以及彩色粒子图像测速算法的实验条件,采用一套由白色光源和波长线性变化的滤波片组成的照明系统,为粒子场提供不同深度、相同光强的彩色体积光照明。根据针孔相机模型和其对应的点扩散函数,建立示踪粒子的三维成像模型,得到在彩色体积光照射下流场中的粒子在彩色相机上的模拟图像。结合朗肯涡流模型生成的三维速度场得到不同时刻下的模拟粒子图像。采用彩虹粒子图像测速算法对不同密度的粒子在不同速度的朗肯涡流场下的模拟图像进行粒子分布场和粒子速度场的重建分析,与真实值对比,证明该方法生成的模拟粒子图像可以为基于彩色光照粒子图像测速算法的研究提供支撑。
- 单良施飞杨洪波王道档熊俊哲孔明
- 关键词：粒子图像测速点扩散函数
- 基于物联网和机器视觉的自动导航灭火机器人被引量：1
- 2021年
- 目的:设计一种灭火机器人以解决目前国内外灭火机器人研究所存在的环境监测范围受限、避障风险高、火焰识别精度不高三个问题。方法:采用物联网系统框架并结合紫蜂(ZigBee)无线通信技术;采用激光雷达自主避障导航技术并改善其路径规划算法,通过实验确定新算法的最佳参数;采用新型图像预处理方法并进行火焰识别模型的训练。结果:所设计的灭火机器人解决了传统灭火机器人环境监测范围受限、避障风险高、火焰识别精度不高的问题,改善后的火焰识别模型准确率达到90%,实验确定了最佳模型参数为0.6到0.8的区间值。结论:所设计的机器人系统能够高效、可靠地执行火焰检测到灭火的一系列工作,具有很好的现实应用价值。
- 张帆肖丙刚
- 关键词：物联网技术
- 新型电阻膜吸波体在封装辐射抑制中的应用
- 2023年
- 为抑制封装系统中无意的电磁辐射,设计了一种单元尺寸为0.079λ_(L)×0.079λ_(L)、厚度为0.057λ_(L)的新型电阻膜超材料吸波体结构.该电阻膜超材料吸波体通过在玻璃基板的两侧溅射氧化铟锡薄膜,并在顶层设计图案化的强耦合结构实现了超带宽吸收.通过仿真和实物测试证实了该吸波体结构在17~41 GHz频率范围内具有90%以上的吸收率.为了进一步研究其电磁辐射抑制能力,将该吸波体应用于封装系统模型中,仿真结果显示在18~47 GHz频率范围内3 m辐射电场明显降低,最佳抑制效果达到18 dB.所有结果表明所提出的电阻膜吸波体具有小型化、超宽带、极化不敏感和角度稳定的特性,其良好的辐射抑制能力为封装系统的辐射超标问题提供了新的解决思路.
- 李燕霍树云李尔平
- 关键词：电磁干扰芯片封装超宽带
- 基于灰度直方图的MR脑组织的提取方法
- 2017年
- 根据脑磁共振图像(magnetic resonance imaging,MRI)的灰度直方图中不同峰值对应不同的脑组织灰度分布的特点,提出了一种基于灰度直方图提取MR图像中脑组织的方法;首先,为了克服传统方法主观选择门限阈值等方面的不足,利用多项式曲线拟合灰度直方图获取区域生长门限阈值确定最优种子点,并结合形态学重构方法进行颅骨分离,对脑MR图像进行了预处理;然后,结合K均值聚类算法通过对灰度直方图多峰值的选取确定初始聚类中心,将颅骨剥离后的脑组织图像高效、精确地细化分割出脑脊液、灰质、白质;文中分别使用了模拟脑MRI数据以及真实脑部MRI数据进行测试,对分类结果进行定性、定量的分析,并与模糊C均值算法进行比较;结果表明,该方法提高了提取脑组织的工作效率和准确度。
- 朱冠菲徐永秋米红妹朱建明
- 关键词：灰度直方图K均值
- 深度学习在新型冠状病毒诊断中的研究综述
- 2024年
- 目的:总结当前主要挑战和可能的发展方向,为未来的新冠病毒诊断研究提供科学的参考依据。方法:系统地分析人工智能技术在新型冠状病毒快速诊断中的研究进展,包括计算机断层扫描图像、胸部X射线图像和聚合酶链式反应数据基础上的人工智能诊断技术,同时深入分析这些工作的特点。结果:人工智能算法在预测、诊断和图像分类方面表现出了巨大的潜力,可以帮助医疗机构缓解医疗资源短缺、提高诊断效率和临床治疗效果。结论:有必要对人工智能算法辅助疾病识别和诊断的医学方法进行进一步研究,以研发出能够满足临床疾病诊断需求的医学人工智能算法。
- 沈奇姜万顺王奕鹏肖丙刚
- 关键词：核酸检测计算机断层扫描
- 结合注意力的双分支残差低光照图像增强被引量：2
- 2023年
- 在低光条件下拍摄的照片会因曝光不足而产生一系列的视觉问题,如亮度低、信息丢失、噪声和颜色失真等。为了解决上述问题,提出一个结合注意力的双分支残差低光照图像增强网络。首先,采用改进InceptionV2提取浅层特征;其次,使用残差特征提取块(RFB)和稠密残差特征提取块(DRFB)提取深层特征;然后,融合浅层和深层特征,并将融合结果输入亮度调整块(BAM)调整亮度,最终得到增强图像。同时,结合注意力机制设计特征融合块(FFM)捕获重要的特征信息,以帮助恢复低光照图像的暗部区域。此外,引入一个联合损失函数从多方面衡量网络训练损失。实验结果表明,相较于鲁棒的视网膜大脑皮层模型(RRM)、Zero-DCE(Zero-Reference Deep Curve Estimation)和EnlightenGAN(Enlighten Generative Adversarial Network),在LOL(LOw-Light)数据集上,所提网络的峰值信噪比(PSNR)指标分别提高了49.9%、40.0%和18.5%;在LOL-V2数据集上,结构相似性(SSIM)指标分别提高了20.3%、50.0%和34.5%。所提网络在提高低光照图像亮度的同时降低了噪声,减少了颜色失真和伪影,得到的增强图像更加清晰自然。
- 祖佳贞周永霞陈乐
- 关键词：图像增强
- 超短期风电功率预测的混合深度学习模型被引量：1
- 2022年
- 针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LSTM),对超短期风电功率进行预测.将DWT-TCN-LSTM模型分别与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,支持向量回归(SVR)模型,长短期记忆神经网络模型和卷积长短期记忆(TCN-LSTM)混合模型进行对比实验,通过对称平均绝对百分比误差(SMAPE),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)3种评价指标值对各个模型进行评价.实验结果表明:DWT-TCN-LSTM模型具有较好的预测性能.
- 刘旭丽莫毓昌吴哲严珂
- 关键词：风力发电离散小波变换
