陈红梅
- 作品数：42 被引量：124H指数：6
- 供职机构：河南工业大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信机械工程更多>>
- 基于参考通道随机化的TIADC校准算法被引量：7
- 2021年
- 提出了一种针对时间交织模数转换器(time interleaved ADC,TI-ADC)通道间失配误差的基于参考通道的后台校准算法。该算法利用参考通道与同采样时刻TI-ADC子通道ADC输出差值估计待校准子ADC的失配误差,然后从系统输出中减之实现自适应误差补偿;为了克服当TI-ADC系统前端不存在单独输入缓冲器时,参考ADC通过输入网络耦合对TI-ADC产生干扰问题,进一步加入随机化技术,减少残余失配误差产生毛刺;该校准系统可以实现3种主要失配误差的同时有效校准,对输入信号带宽没有限制。应用于12位1 GS/s TI-ADC系统,当输入信号频率为470 MHz时,FPGA验证结果表明,校准后无杂散动态范围(SFDR)提升了44.14 dB,达到76.16 dB。
- 肖瑞陈红梅陈红梅谢熙明王兰雨尹勇生
- 关键词：随机化
- 基于BP神经网络的面粉气力输送工段能量损耗研究
- 2018年
- 小麦制粉中除研磨工段能量消耗外,气力输送工段也是能耗的一个主要方面,分析气力输送能耗模型是降低面粉气力输送工段能量损耗的基础。然而气力输送模型非线性强、设备匹配参数冗余度大,以及管路压损波动性大。综合考虑生产过程中粉料的状况与输送能耗之间呈现的非线性关系,选择具有较强自适应能力和自组织能力的BP神经网络调节设定处理数据的训练、测试比例和模型训练过程中的总误差和循环次数等参量,建立面粉气力输送工段能耗模型。选取河南某面粉厂500 t/d产能的制粉车间的气力输送工段,采集能耗相关的每小时加工吨麦、麦粒湿度、送风量实测数据为样本,对建立的能耗模型进行训练、预测、验证,结合该厂生产车间设备参数、管路铺设标注和单位生产量推测出吨麦电耗与计量值对比。结果表明:利用BP神经网络拟合算法,建立气力输送工段能量损耗模型可行,且该数学模型可以较好地反映面粉气力输送工段能耗情况,模拟值能够较为准确地预测面粉气力输送工段能耗情况,误差不超过7%。
- 张会娟钱进宋昊举陈红梅刘楠嶓
- 关键词：BP神经网络能量损耗
- 基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法
- 本发明提供了一种基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法。主要步骤包括：凝固粗对准；建立基于导航参数微分方程（即直接导航模型）以及以导航系速度为量测量的非线性滤波模型及其离散化；构建时间更新和量测更新不同步的简化无...
- 冉昌艳程向红王磊陈红梅戴晨曦
- 文献传递
- 天文观测角辅助的高超声速飞行器传递对准方法被引量：4
- 2015年
- 针对复杂环境下高超声速飞行器的可靠、精确和快速的传递对准需求,提出了一种基于星敏感器天文观测角(高度角、方位角)的传递对准算法。以发射点惯性坐标系为导航系,分析了惯导系统在惯性系下的误差方程,提出了大失准角情况下的基于星敏感器天文高度角、方位角匹配的对准算法。针对该系统状态方程和量测方程的非线性特性,采用UKF滤波算法进行了仿真。仿真结果表明:观测星数达到两颗时,该方案可以在2 s内使得姿态角的估计误差达到13″。仿真验证了该算法的有效性,对其他高空飞行器的传递对准有一定参考价值。
- 戴晨曦程向红陈红梅刘峰丽
- 关键词：高超声速飞行器星敏感器
- 临近空间飞行器传递对准模型不确定性的鲁棒滤波方法
- 本发明公开了一种临近空间飞行器传递对准模型不确定性的鲁棒滤波方法，包括四个步骤：步骤一，根据临近空间飞行器传递对准系统的工作原理和特点，建立系统的数学平台失准角误差方程、速度误差方程、位置误差方程和观测方程；步骤二，根据...
- 程向红陈红梅戴晨曦王磊
- 文献传递
- 一种多模型水下航行器组合导航滤波方法
- 本发明公开了一种多模型水下航行器组合导航滤波方法，本发明首先根据水下航行器组合导航系统建立SINS/DVL/TAN/MCP组合导航系统的状态方程、观测方程及噪声模型；并根据系统方程与噪声模型确定模型集；从组合导航系统中选...
- 程向红王磊冉昌艳陈红梅周玲朱倚娴
- 文献传递
- 基于知识图谱的兴趣捕捉推荐算法被引量：2
- 2024年
- 知识图谱作为一种辅助信息,可以为推荐系统提供更多的上下文信息和语义关联信息,从而提高推荐的准确性和可解释性。通过将项目映射到知识图谱中,推荐系统可以将从知识图谱中学习到的外部知识注入到用户和项目的表示中,进而增强用户和项目的表示。但在学习用户偏好时,基于图神经网络的知识图谱推荐主要通过项目实体利用知识图谱中的属性信息和关系信息等知识信息。由于用户节点并不与知识图谱直接相连,这就导致不同的关系信息和属性信息在语义上和用户偏好方面是独立的,缺乏关联。这表明,基于知识图谱的推荐难以根据知识图谱中的信息来准确捕获用户的细粒度偏好。因此,针对用户细粒度兴趣难以捕捉的问题,提出了一种基于知识图谱的兴趣捕捉推荐算法。该算法利用知识图谱中的关系和属性信息来学习用户的兴趣,并增强用户和项目的嵌入表示。为了充分利用知识图谱中的关系信息,设计了关系兴趣模块以学习用户对不同关系的细粒度兴趣。该模块将每个兴趣表示为知识图谱中关系向量的组合,并利用图卷积神经网络在用户项目图和知识图谱中传递用户兴趣以学习用户和项目的嵌入表示。此外,还设计了属性兴趣模块以学习用户对不同属性的细粒度兴趣。该模块采用切分嵌入的方法为用户和项目匹配与之相似的属性,并使用与关系兴趣模块中相似的方法进行消息传播。最终,在两个基准数据集上进行实验,实验结果验证了该方法的有效性和可行性。
- 金宇陈红梅陈红梅
- 关键词：知识图谱
- GIS支持下的福州市大气污染扩散模拟研究
- 进行大气污染扩散模拟将有助环境管理部门进行大气污染的控制与管理决策。本文以福州市为例,在GIS技术支持下建立了城市点源和线源大气污染扩散模型,采用大气污染扩散模型与GIS的嵌入式的紧密集成技术,实现了大气污染扩散模拟结果...
- 陈红梅汪小钦陈崇成
- 关键词：大气污染扩散模型点源线源
- 文献传递
- 基于主题声望和动态异构网络的学术影响力排序算法
- 2024年
- 有效地挖掘学术大数据,分析论文的学术影响力,有助于科研工作者获取重要的信息。文本内容与学术网络结构的动态变化,会对论文的学术影响力排名结果产生重要的影响。但现有的论文学术影响力排序算法或是缺乏对文本内容的考虑,或是缺乏对学术网络结构的动态变化的考虑。针对该问题,提出了一种学术影响力排序算法,称之为基于主题声望和动态异构网络的学术影响力排名(TND-Rank)。TND-Rank衡量了论文主题在某一时间对论文的影响,并将其嵌入考虑时间因素的论文影响力排序算法中。TND-Rank通过考虑影响主题声望水平、期刊、作者、时间等多种因素的综合影响来计算论文的动态学术影响力相关排名。在实验中,对AMiner数据集1936-2014年间发表且信息保存完整的文章进行了分析,将所提算法与近年来的4种相关算法进行了比较,采用Spearman相关系数、归一化折损累积增益(NDCG)和分级平均精度(GAP)对算法性能进行了评估。实验结果验证了TND-Rank算法的可行性和有效性,其可以有效地综合各种信息对论文的学术影响力进行排序。
- 陈潘陈红梅陈红梅
- 关键词：异构网络论文排序
- 基于分配算法和支持向量机杂交法的疾病候选基因的快速筛选法
- 微阵列数据具有高维、高噪音和小样本的特点，因此从微阵列数据中识别疾病候选基因是个挑战。本文中我们构建了一种将估计分布算法和支持向量机的相结合的筛选疾病关键基因的方法。我们将此方法应用于弥漫性大B淋巴瘤和肠癌表达谱数据，以...
- 李丽陈红梅刘畅王芳张芳芳白丽华陈义汉彭鲁英
- 关键词：支持向量机关键基因
- 文献传递
