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应用科技
哈尔滨工程大学
应用科技

哈尔滨工程大学

朱齐丹

双月刊

1009-671X

heuyykj@126.com

0451-82534001

150001

哈尔滨市南通大街145号1号楼

应用科技/Journal Applied Science and TechnologyCSTPCD
查看更多>>《应用科技》创刊于1974年，是工业和信息化部主管、哈尔滨工程大学主办的学术期刊，国内外公开发行,双月刊(国际标准连续出版物号ISSN 1009-671X，国内标准连续出版物号CN 23-1191/U)，邮发代号14-160。 该刊集科学性、前沿性、实用性于一体，以高等院校、科研院所的研究人员为读者对象。该刊依托高校办刊的优势，针对高校科研项目多、科技成果密集的特点，刊发大量的高水平、实用性强的科技论文。主要辟有现代电子技术、计算机技术与应用、自动化技术、机电工程、材料与化学等栏目，为科学研究与实际应用相结合找到了最佳契合点，搭建了科技成果转化的优质平台。该刊以最快的速度追踪高校科研成果，及时反映各学科领域发展动态，迅速向社会传递科技信息，取得了良好的社会效益。
正式出版
收录年代

    融合小波域信息的语义分割疫苗玻璃试管缺陷检测算法

    吴江江汲清波张磊
    75-82页
    查看更多>>摘要：针对疫苗玻璃试管缺陷检测中遇到的缺陷形态不规则以及缺陷类间相似度高的问题,提出了一种融合小波域信息的语义分割网络.该网络通过引入离散小波变换分支,实现了小波域信息与卷积主干网络特征图的有效融合,从而提高了对不规则缺陷的分割完整度.在主干网络设计中,加入了动态蛇形卷积,以提升对不规则缺陷分割的细腻度.同时,对主干网络结构进行优化,降低了对计算资源的依赖同时提升了分割精度.通过构建专用的疫苗玻璃试管缺陷分割数据集,与现有的几种卷积语义分割网络和视觉Transformer网络进行了一系列对比实验.实验结果显示,该方法在精度、完整度及细腻度方面均优于所对比的网络,证实了该方法在疫苗玻璃缺陷检测任务中的有效性.

    疫苗玻璃试管语义分割缺陷检测离散小波变换小波域多尺度膨胀卷积动态蛇形卷积

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    基于YOLOv8的气象设备识别监控算法

    王祝先叶润泽徐翌博凌霄...
    83-90页
    查看更多>>摘要：在人烟稀少的地区,气象设备的监测与检查面临设备安置位置偏僻、缺乏实时巡检等问题.为解决这一难题,基于在图像识别领域表现卓越的YOLOv8 算法,提出了一种新的气象设备识别监控模型,通过将原有的高效的空间金字塔池化(spatial pyramid pooling-fast,SPPF)层替换为空间金字塔池化-全连接空间金字塔卷积(spatial pyramid pooling-fully connected spatial pyramid convolution,SPPFCSPC)层,成功降低了计算量,提升了气象设备检测的速度.为了进一步提升模型在复杂环境下的性能,提出了YOLOv8-SA模型,通过在主干网络(backbone)中加入多头自注意力机制,更精准地捕获图像中不同区域之间的关联性,有力地提高了模型的准确性.为了验证模型的有效性,创建了一个专门的气象设备数据集,并进行了对比实验.实验结果表明,本文提出的YOLOv8-SA模型在检测速度和准确性方面均取得了显著的提升,在自制的数据集中检测精度为 98.6%,与传统的YOLOv8 模型相比,检测精度提升了 0.6%.该模型可有效解决人烟稀少地区气象设备的监测问题,为提升监测系统的实用性和效率提供新思路.

    气象设备机器学习深度学习图像识别YOLOv8YOLOv8-SA空间金字塔池化-全连接空间金字塔卷积多头自注意力

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    融合用户活跃度的上下文感知兴趣点推荐算法

    龚桃杨晓霞李怡洁
    91-99页
    查看更多>>摘要：为了提高兴趣点(point of interest,POI)推荐的准确性和个性化,提升用户对推荐结果的满意度,针对不同活跃度用户的特点,提出一种融合用户活跃度的上下文感知兴趣点推荐算法(A POI recommendation algorithm that integrates geographical,categorical,and temporal factors,while simultaneously considering user activity),简称AU-GCTRS.首先,为缓解数据稀疏性和冷启动问题,引入多维上下文信息;其次,通过挖掘用户签到频率、签到兴趣点数量和签到时间,将用户划分为不同活跃度的群体;最后,综合用户活跃度与上下文分数,将得分高的前K个兴趣点推荐给用户.在真实数据集上进行实验表明,AU-GCTRS算法比其他流行算法更有效地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,提高了推荐准确率和召回率.

    兴趣点推荐用户活跃度上下文感知地理分数时间分数类别-流行度分数协同过滤签到数据

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    融合机器学习的空间结构智能损伤识别理论研究

    吴仁强殷飞郭淼解旭龙...
    100-105页
    查看更多>>摘要：为应对大跨空间网架损伤定位中动力指纹同损伤情况之间非线性映射关系难以求解的问题,依托实际工程模型验证了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的改进空间结构损伤识别方法.该方法首先建立初始损伤工况同动力指纹数据间的映射,通过对比改进前后对验证工况下实测数据对应杆件的损伤指数识别,发现此方法能够提高网架杆件损伤预测结果10%左右的精确度,从而更快更准确地解决大跨空间结构损伤定位问题.

    机器学习空间网架非线性径向基函数神经网络权值损伤定位识别精度模态响应

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    考虑声振耦合的阻尼板声辐射拓扑优化

    胡天棋缪炳荣张盈尹兆珂...
    106-113页
    查看更多>>摘要：针对阻尼材料分布对车轮振动引起的声辐射抑制作用问题,以国内现有某直辐板型车轮阻尼板为例,结合声振耦合理论,以阻尼板一阶峰值频率激励下的声辐射功率最小化为目标函数,阻尼材料的体积分数为约束条件,通过直接求导法推导目标函数在一阶峰值频率激励下的灵敏度,采用渐进优化算法获得最优阻尼构型并基于实测频响验证了计算的准确性.研究结果表明:阻尼车轮在整个频域范围,振动频响函数幅值明显低于标准车轮,安装了经阻尼布局优化后的阻尼板车轮在 2000、3150、4000 Hz处的声功率级相比全覆盖时分别下降了 6、5.5、2.8 dB,声场声压级最大值下降了 6.9 dB;相比优化前在(r,5)处的频响从1.76 m/s2 下降到0.39 m/s2,且高频振动响应均有所减弱.

    声振耦合阻尼拓扑优化声辐射灵敏度声功率目标函数峰值频率

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    面向水下移动汇聚节点的媒体接入控制协议研究

    陈奕霏高山王桐陈立伟...
    114-121页
    查看更多>>摘要：针对水下移动传感网络(underwater mobile sensor network,UWMSN)中使用自主移动节点进行数据收集存在的拓扑结构不断变化、传输不可靠的问题,提出一种动态退避发送数据帧的自适应媒体接入控制(media access control,MAC)协议,通过将协议划分为控制阶段与数据阶段周期性地更新可建立通信的节点信息,根据当前周期获得的节点距离信息调度各节点数据传输顺序,利用水下环境的大传播时延计算各节点的回退发送数据帧的时间,使用数据重传机制提高传输的可靠性.采用OPNET网络仿真模拟器对提出的协议进行仿真和对比分析.仿真结果显示,协议在密度较低的小范围水下传感网络中可保证较高的投递成功率和较低的端到端时延,增大了网络吞吐量,提高了网络性能.

    水下移动传感网络媒体接入控制自主水下航行器数据收集OPNET握手动态回退动态拓扑

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    基于实数化的均匀圆阵矩阵重构方法

    张涛刘鲁涛
    122-128页
    查看更多>>摘要：为了减小低快拍数和低信噪比下采样协方差矩阵误差,并降低其运算复杂度,提出了一种基于实数化的均匀圆阵采样协方差矩阵重构方法.针对均匀圆阵的特点,通过组建特殊的基向量,构成特殊的重构矩阵.通过将采样协方差矩阵实数化,进一步降低了重构矩阵的复杂度.考虑到多通道不一致性对重构矩阵的影响,引入 0 位校正算法,提高了重构方法的稳健性.最后应用重构后的协方差矩阵进行子空间类波达方向估计(direction of arrival,DOA).实验仿真证明,该特殊重构矩阵在实数化下与原矩阵重构能力相同;当快拍数为 100、信噪比为 0dB时,双信源分辨力较重构前由 74%提高到95%以上;理论重构运算复杂度降低到原来的53.99%.

    矩阵重构实数化波达方向估计子空间恢复0位校正阵列信号处理高分辨基向量

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    面向环境射频能量收集的宽频整流电路

    张欣何忠奇闫丽萍刘长军...
    129-135页
    查看更多>>摘要：整流电路是射频能量回收系统的核心,能够将射频能量转换为直流.但由于整流电路中使用的二极管具有非线性特性,导致整流效率会随频率变化而降低.为解决这一问题,本文提出一种具有宽频带的整流电路,它通过采用与二极管串联的短路线、与二极管并联的开路线以及多级微带线结构来调整阻抗匹配,实现了在宽频带范围内的高转换效率.设计的整流电路在 0 dBm的输入功率下,从 1.7～2.7 GHz,均达到 50%的整流转换效率,最高整流转换效率为 63.3%.该宽带整流电路可以运用在无线能量收集系统中.

    射频能量收集整流电路宽频高效率二极管非线性阻抗匹配微带线

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    基于多信号分类-改进早晚功率锁相环的5G机会信号定位算法

    田京鹭孙骞简鑫李一兵...
    136-144页
    查看更多>>摘要：随着 5G技术的不断发展,5G蜂窝网络已被广泛应用于城市地区.然而,基于 5G的机会信号定位技术中存在着测距精度不高的问题.针对此问题,提出一种改进型 5G机会信号定位算法,该算法将多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与改进的早-晚功率锁相环(phase-locked loop,PLL)结合,不仅简化了锁相环结构,更保证了测距精度;同时搭建了基于 5G机会信号定位的原理样机,并对改进算法方法的有效性和可行性进行了验证,试验结果表明伪距均方误差为3.03 m.本文所提出的算法不仅结构简单、系统稳定,而且在测距精度上也有一定的优势.

    行人导航定位室外定位5G机会信号帧结构到达时间估计多信号分类算法早-晚功率锁相环延迟锁相环

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    基于威胁机制-双重深度Q网络的多功能雷达认知干扰决策

    黄湘松查力根潘大鹏
    145-153页
    查看更多>>摘要：针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威胁网络和经验回放 2 种机制.为了验证算法的有效性,在考虑多功能雷达(multifunctional radar,MFR)工作状态与干扰样式之间的关联性的前提下,搭建了基于认知电子战的仿真环境,分析了雷达与干扰机之间的对抗博弈过程,并且在使用TW-DDQN进行训练的过程中,讨论了威胁半径与威胁步长参数的不同对训练过程的影响.仿真实验结果表明,干扰机通过自主学习成功与雷达进行了长时间的博弈,有 80%的概率成功突防,训练效果明显优于传统DQN和优先经验回放DDQN(prioritized experience replay-DDQN,PER-DDQN).

    干扰决策认知电子战深度Q网络强化学习干扰机多功能雷达经验回放恒虚警率探测

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