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期刊信息/Journal information
辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
辽宁工程技术大学
辽宁工程技术大学学报（自然科学版）

辽宁工程技术大学

邵良杉

月刊

1008-0562

xuebao999999@126.com

0418-3350453；3350452

123000

辽宁省阜新市

辽宁工程技术大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Liaoning Technical University(Natural Science Edition)北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的前身是《阜新矿业学院学报》是辽宁省教育厅主管辽宁工程技术大学主办、辽宁工程技术大学学报编辑部编辑出版的综合性学术刊物。读者对象为全国有关高校、科研单位及管理部门的科研人员、工程技术人员、研究生等。本刊创刊于1979年，1992-2011年被《中文核心期刊要目总览》确认为核心期刊。
正式出版
收录年代

    基于改进kShape聚类的谐波污染分区方法

    张敏樊瑞祗会强张世锋...
    342-350页
    查看更多>>摘要：针对大量电力电子负荷接入后,谐波源数量大幅增加,全网谐波源位置追溯困难的问题,利用电能质量监测数据,提出一种基于双层聚类的谐波分区溯源方案.首先,使用基于波形相似性的kShape时间序列聚类算法,通过计算谐波电压序列的形态距离来度量数据波动相似性,挖掘谐波污染关联信息;然后,引入自适应密度峰值聚类改进kShape算法,解决初始聚类中心随机选取导致的局部最小化问题,实现最佳聚类数目的自适应选择.该方法能够有效实现多谐波源的区域化定位,缩小主导谐波源的嫌疑范围,适用于大规模谐波源接入场景的溯源分析.基于IEEE 123 节点网络和监测平台的实测数据,验证了方法的有效性和实用性.

    谐波溯源谐波污染分区kShape聚类时间序列相似性自适应密度峰值聚类

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    基于深度学习的HEVC编码复杂度优化方法

    沈玉志金雪莹李天一
    351-358页
    查看更多>>摘要：为降低高效率视频编码(HEVC)的计算复杂度,提出一种基于深度学习的复杂度优化方法.构建大规模编码单元(CU)划分数据库,为算法设计和神经网络训练提供数据基础;设计一种适用于HEVC的CU划分图模型,高效表征多个邻近CU的划分模式;在此基础上,提出一种基于稠密网络的分层卷积神经网络结构,准确预测HEVC中的三级CU划分结果.实验结果表明:该方法能够在保证编码效率前提下,平均节省 57%的编码时间,有效解决了HEVC编码复杂度过高的瓶颈.

    高效率视频编码复杂度优化编码单元深度学习稠密网络

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    改进YOLOv5模型的带钢表面缺陷检测方法

    陈万志张春光
    359-365页
    查看更多>>摘要：针对带钢表面缺陷检测中的漏检和精度较低问题,提出一种融合 swin-transformer 和坐标注意力(coordinate attention,CA)模块的改进 YOLOv5 模型检测方法.在 YOLOv5 模型的主干网络中引入swin-transformer 特征提取模块,使主干网络更聚焦于图像全局特征信息的提取;在特征融合网络输出分支末端嵌入CA模块,进一步增强目标缺陷方向和位置信息的敏感度.研究结果表明:改进模型在NEU-DET数据集上的平均精度值(mAP)达到了 77.6%,较原YOLOv5 模型提高了 3 个百分点.改进模型提升了带钢表面缺陷检测精度,具有更好的缺陷检测能力.

    带钢表面缺陷检测swin-transformer模块坐标注意力模块YOLOv5网络

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    基于适应度函数和染色体信息量排序的高光谱影像特征选择方法

    钱韫竹吕欢欢
    366-372页
    查看更多>>摘要：针对高光谱遥感影像数据中存在较多冗余信息的问题,以染色体的信息量排序为基础,构建联合条件互信息和多元互信息的适应度函数,提高所选特征可以提供的信息量,将适应度函数作为差分进化算法的评价标准,通过最大化适应度函数获得最优特征子集,提出一种新型光谱特征选择算法,使用每条染色体中所选特征的信息量来计算相关性.实验结果表明:在 16 类地物中该算法在 9类上分类准确度最高,说明将基于信息量的相关性的估算作为适应度函数与群体智能优化算法相结合能更好地应用于高光谱遥感影像的光谱特征选择.

    高光谱差分进化算法多元互信息特征选择适应度函数

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    基于树小波压缩与最大似然的超宽带信道融合估计方法

    王洪武杨腾张继伟张文锋...
    373-378页
    查看更多>>摘要：为实现无人集群智能化巡检,针对脉冲超宽带技术在山区、森林等复杂地区的应用劣势,提出应对复杂环境下多径效应影响的信道估计方法.通过理论分析与实验研究,提出一种基于树小波压缩与最大似然法融合的信道估计方法(TS-SC).该方法在贝叶斯压缩感知(CS)模型基础上,通过小波基的稀疏矩阵与马尔可夫链蒙特卡洛抽样,建立层次贝叶斯模型,以实现低速采样下原始信号的恢复.采用最大似然估计方法(SC)对多径数量和增益进行准确估计.实验结果表明:噪声SNR为 10 dB时,借助低频采样数据,检测精度能达到 0.559 2,满足复杂环境中信道估计的需求.研究成果突破了传统信道估计方法的局限,为复杂环境下的无人机集群通信提供了有效解决方案.

    压缩感知最大似然法超宽带信道估计多径效应

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    附参数约束的方程赋权值解法研究

    卢建兵阳仁贵
    379-384页
    查看更多>>摘要：针对附参数约束等式方程的函数模型解算问题,提出一种对约束方程赋权值再联合观测方程统一解算的约束方程赋权统一解法.为验证此方法的可靠性和效率,基于矩阵分析法推导了适用于附参数约束方程解算的正交三角分解法和广义奇异值分解法.通过算例对 3 种解算法进行比较分析,结果表明:当给约束方程附加合适范围内的权值时,约束方程赋权统一解法获得的参数估计值与矩阵分解算法的参数估计结果在要求的精度范围内一致;赋权统一解法与正交三角分解法的计算效率接近,广义奇异值分解法计算效率较低;约束方程赋权统一解法更符合参数模型统一表达和平差准则设定,有利于平差算法设计和误差特性分析和研究.

    参数估计约束方程赋权统一解法正交三角分解法广义奇异值分解法

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