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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

    绝热和非绝热演化的简并快进标定理论

    杨青刘忠菊李宏张亚楠...
    726-732页
    查看更多>>摘要：为快速精确地控制复杂量子系统的演化,以简并的四能级量子系统为例,采用快进标定方法,得出不同状态下的加速势.在绝热演化过程中,将快进标定方法与无跃迁量子驱动方法融合,并应用于简并量子系统,得到简并量子系统的反绝热快进哈密顿量的一般形式.研究结果表明:快进态下的布居数转移时间相比标准态明显缩短,证明了快进标定方法在简并量子系统中的有效性.融合法中绝热项中的正则化项形式与简并无跃迁量子驱动哈密顿量形式完全对应,可有效提升系统的演化速率.研究结论为复杂量子系统控制和量子信息处理提供理论支撑.

    快进标定方法简并量子系统无跃迁量子驱动方法加速势布居数

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    基于量子万有引力算法的多能联合系统优化调度

    吴凯槟邱泽晶
    733-741页
    查看更多>>摘要：为提高风光火一体化系统中风光资源的消纳水平和降低综合运营成本,提出一种多目标优化调度方法.构建以经济收益最大化、新能源消纳最大化及输出波动最小化为目标的多目标优化调度模型,提出量子启发式增强的万有引力算法,通过引入量子旋转门、自适应步长及突变概率来提升算法的搜索效率与精度,增强全局搜索能力.通过仿真验证该模型的有效性.研究结果表明:该方法在保障系统安全的前提下,显著提升了系统的经济性和环保性,全年可增加收益 2.33 亿元,减少碳排放34.42 万吨,节约标准煤 12.94 万吨.

    "双碳"目标多目标优化多能联合系统量子启发式算法万有引力算法

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    基于自高斯与通道注意力的重塑卷积高光谱图像分类算法

    谭云飞李明罗勇航文贵豪...
    742-751页
    查看更多>>摘要：针对传统卷积受限固有的网络结构,缺乏建立远程依赖关系的能力和分类精度较差等问题,提出一种基于自高斯与通道注意力的重塑卷积高光谱图像分类算法(RC-LSGA)模型.RC-LSGA模型首先采用卷积层提取浅层空间信息的特征,再使用通道注意力机制增强光谱特征,然后通过LSGA Transformer模块和重塑卷积分支对全局-局部特征信息进行提取,最后将获得的特征输入分类器实现分类.RC-LSGA模型能够有效区分不同波段信息,对PU、SA和LK数据集中类别识别的平均准确率分别达到 98.20%、99.33%和 99.46%.实验结果表明,在训练样本数量有限的情况下,RC-LSGA模型性能优异,在分类任务中实用价值较高.

    高光谱图像分类通道注意力LSGATransformer模块重塑卷积

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    融合残差注意力机制的深度可分离UNet泥石流堆积扇分割

    宋昕王保云朱双颖
    752-760页
    查看更多>>摘要：为解决传统机器学习方法在泥石流堆积扇识别中的精度低、效果差的问题,提出一种基于深度学习的残差注意力可分离UNet算法(RAMS-UNet).该算法在编码部分采用VGG16 主干网络进行特征提取,加深网络层次;在跳跃连接部分引入改进的注意力机制,强化信息传递;在解码部分使用深度可分离卷积和密集连接块,进一步增强空间和通道上的信息表达能力.研究结果表明:与其他算法相比,RAMS-UNet算法对泥石流堆积扇的分割精度更高,mIoU、mPA、PA和F1 指数等评价指标均显著提升.RAMS-UNet算法突破了传统方法在泥石流堆积扇识别中的局限性,为泥石流灾害评估提供了更加精准的信息支持.

    泥石流堆积扇沟谷型泥石流语义分割UNet算法注意力机制深度可分离卷积

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    基于改进YOLOv5的内河道船舶检测方法研究

    丁飞张祥林刘明君
    761-768页
    查看更多>>摘要：为解决内河航道通航时船舶相互遮挡导致的错检和漏检问题,提出一种基于改进 YOLOv5 模型的内河道船舶检测方法.该方法采用C2f模块以捕捉和融合多尺度特征,增强低级特征的语义信息;引入Shuffle Attention模块强化特征表示,使模型能够聚焦于信息量更大的区域,并有效抑制无关特征;同时,采用Wise-IoU损失函数,有效防止低质量锚框产生有害梯度,加速模型的优化过程.研究结果表明:改进后模型的平均精度mAP@0.5达到 98.9%,mAP@0.5:0.95 达到 79.1%,较原YOLOv5 模型分别提高了 1.2 和 2.8 个百分点.此外,针对数据集中的 6 种船舶分别进行实验,实验结果显示各种船舶的检测精度均有提升,其中内河航道常见的矿砂船的mAP@0.5提升了 1.5 个百分点,mAP@0.5:0.95 提升5.9 个百分点.研究结论为内河道船舶检测提供了可靠的技术支持.

    内河航道船舶检测YOLOv5模型注意力机制Wise-IoU损失函数

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