摘要:时间规则是为统一时间而制定的测量和计算时间的方法,包含 3 个要素, 即约定的时间单位和约定的时间起点, 以及 时间历法. 现有的时间规则仅适用于地球及其引力势范围内, 不适用于地球以外的浩瀚宇宙空间. 实现地球以外宇宙空间的 时间统一是人类走向太空的必然要求。 本文阐述时间规则的定义和内涵, 用广义相对性原理论证同时性仅存在于同一个坐标 系内,不同坐标系之间不存在同时性, 进而介绍了相对论中两种时间概念: 原时和坐标时, 用看似无穷远处的脉冲星来复现坐 标时. 比较两种时间统一的模式:“中心守时, 局域授时”模式和“局域原时, 全域坐标时”模式。 重点区分绝对时间观和相对 时间观, 认为相对时间观是解决地球以外时间统一问题的关键,再次运用相对时间观点解释时间规则的三要素,进而推出空间 守时系统的概念。

摘要:在基站无法提供通信支撑区域,可引入无人机群作为中继节点来搭建无人机应急通信网络。 针对无人机如何高效选择 最优中继节点及保证系统吞吐量最大化问题,提出一种基于 SA-SARSA 强化学习算法的无人机中继选择策略。 在所有的中继 节点通过解码重传(DF)之后进行转发,得到用户端最大比合并后的平均吞吐量的表达式,通过设定 SARSA 算法的状态、动作、 奖励函数,选择回报值最大的中继节点。 同时,引入退火算法来使源节点探索到更多的中继节点,从而使无人机群通信网络性 能达到最优状态。 仿真结果表明,与改进前的 SARSA 中继选择策略相比,所提的 SA-SARSA 中继选择策略占理想算法比例提 升 10%。 同时,在相同总功率条件下,所提策略所选的中继节点的吞吐量比 Q-learning 中继选择策略、SARSA 中继选择策略分 别提升了 8%、13%。

摘要:现有基于深度学习的目标检测方法在面对空中消费级无人机时,存在鲁棒性差、准确率不足等问题。 对此,提出一种基 于特征增强的 YOLOv4 目标检测方法—FEM-YOLOv4。 首先,针对无人机低、小、慢等特点,改进骨干网络,降低下采样倍数,充 分利用包含细粒度信息的浅层特征;其次,加入特征增强模块(feature enhancement module),通过使用不同空洞率的多分支卷积 层结构,综合不同深度的语义信息和空间信息,增强小尺度无人机的细节语义特征;另外,利用多尺度融合的特征金字塔结构, 突出特征图包含的细节信息和语义信息,提升模型对无人机目标的预测能力;最后,采用 K-means++算法对无人机目标候选框 的尺寸进行聚类分析。 与 6 种目标检算法进行对比,实验结果表明,FEM-YOLOv4 算法的 mAP 和 Recall 分别达到 89. 48%、 97. 4%,优于其他算法,且平均检测速度为 0. 042 s。

摘要:四旋翼无人机的轨迹跟踪控制容易受到风扰和测量噪声的影响,针对上述问题, 提出了一种基于扩展状态卡尔曼滤波 (extended state based Kalman filter, ESKF)的模型预测控制(model predictive control, MPC)方法。 首先, 采用牛顿-欧拉方法建 立风扰影响下的四旋翼无人机动力学模型; 然后, 位置控制采用基于误差模型的 MPC 方法, 利用 ESKF 估计风扰并对控制量 进行前馈补偿; 采用反馈线性化方法将姿态动力学模型线性化, 并设计基于 ESKF-MPC 的姿态控制器;最后, 仿真结果表明测 量噪声方差为 0. 000 1 时该方法的位置跟踪均方误差比自抗扰控制方法的误差小 0. 013 m, 当方差大于 0. 000 1 时自抗扰控制 方法使得系统不稳定,而本文的方法仍可以实现较好的位置跟踪。

摘要:“鸟击”事件与旋翼无人机“黑飞”扰航事件成为威胁民航飞行安全的“两大隐患”,机场对于鸟和旋翼无人机会采取不 同的反制措施,鸟与旋翼无人机的辨别对于提升非合作目标监视性能、保障飞行安全具有重要意义。 针对基于运动特征提取的 鸟与旋翼无人机目标辨别方法中对于机动性较强的旋翼无人机辨别性能下降的问题,考虑到相对于旋翼无人机,鸟类目标振翅 回波时频谱更为复杂,构建目标回波时频谱对应的特征谱能量熵及峰值对称对两个微动特征,利用 K-means 对所提取的运动特 征和微动特征进行融合处理,实现鸟与旋翼无人机目标的辨别,实验结果验证了本文方法的有效性。

摘要:针对风机叶片红外图像拼接困难的问题,提出了一种基于无人机速度信息的风机叶片红外图像拼接方法。 首先,利用 U-net 网络预测获得叶片掩膜图像,从而去除冗余的背景信息;其次,计算平移、旋转、缩放参数使拼接图像配准;最后,使用 Multiband Blend 算法对拼接图像进行融合,消除视场与光照变化引起的拼缝。 实验结果表明,本文提出的方法在拼接处 x 梯度 方向上的 RMSE 小于 SURF 等传统图像拼接方法,拼接成功率达 97. 8%,并成功获取风机叶片红外全景图。 将 Multiband Blend 算法应用于叶片红外图像融合,结果表明融合后图像拼接处 RMSE 显著降低,过渡更加平滑。

摘要:为解决现有螺纹关键参数视觉测量方法中易存在螺纹角点误检和漏检导致测量精度降低的问题,本文提出一种基于轮 廓角点检测的视觉测量方法。 首先,使用双边滤波和迭代阈值法改进 Canny 算子,提高边缘检测的精度;其次,使用双阈值 DP 算法和 Hough 变换对轮廓进行分段拟合,在保护边缘的前提下平滑轮廓,并在此基础上使用 CTAR 算法提取螺纹牙顶、牙底的 角点;最后,根据角点的位置信息实现螺纹大径、小径的测量。 实验结果表明,相对于现有使用 Canny 算子和 Harris 角点检测的 视觉测量方法,该方法能准确可靠地检测螺纹的边缘和角点,实现螺纹参数的高精度测量,螺纹大径、小径的平均测量精度分别 达到 0. 003 3 mm 和 0. 002 6 mm。

摘要:针对短时交通流时间序列非平稳性、空间相关性和时间依赖性的特点,为提高短时交通流预测模型的预测精度和收敛 速度,该文提出了一种基于改进的变分模态分解(VMD)、图注意力(GAT)网络和门控循环单元(GRU)网络的交通流量组合预 测模型。 首先,利用互信息熵(MI)改进的变分模态分解算法,将交通流量时间序列分解成一系列调幅调频信号子序列,降低了 时序信号的非平稳性,提高后续预测模型的预测精度;然后,将其输入图注意力网络,捕捉路网邻近节点的交通流量对中心预测 节点交通流量不同程度的影响,从而实现交通流量序列的空间相关性建模,进一步提高模型预测精度;接着,将交通流量分量子 序列分别送入门控循环单元网络,捕捉其时间依赖性,并使用改进的 RMSPRop 优化算法迭代寻优,在提升优化算法收敛速度的 同时提高了模型的预测精度;最后,结合各分量子序列的预测值,作为预测模型的最终输出。 实验采用 RTMC 系统交通数据,结 果表明,该文提出的改进 VMD-GAT-GRU 时空融合组合预测模型相较于 LSTM、GCN 和 GAT 基准模型,平均绝对误差(MAE)分 别降低 9. 35、4. 12、4. 09,平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低 16. 42%、7. 32%、8. 1%,优化算法的收敛速度和组合模型的预 测精度均得到有效提升。

摘要:针对脉冲噪声环境下无法准确估计线性调频(LFM)信号多径时延的问题,分析非线性幅值变换法抑制脉冲噪声的原 理,设计了一种新的非线性幅值变换函数 P-NAT(piecewise-NAT)函数,证明了任意随机变量经该函数变换后存在有限二阶矩, 提出了基于 P-NAT 函数的 LFM 信号多径时延估计方法。 分别对发射信号和 P-NAT 函数变换后的含噪多径接收信号进行最佳 阶次 FRFT,根据 FRFT 域的峰值位置偏移量和时延的关系,实现 LFM 信号的多径时延估计。 仿真结果表明,该方法在广义信噪 比为 0 dB、噪声特征指数大于 0. 2 的情况下,时延估计归一化均方根误差小于 10 -4 ,适用于低信噪比和强脉冲噪声环境下的 LFM 信号多径时延估计。

摘要:利用多光束光学应力传感器(MOSS)求薄膜曲率需要测量出光束在反射前后的间距,根据相邻入射(折射)光束间距即 可计算出薄膜的曲率半径。 光束的间距可由接收到的光斑中心点确定。 提取光斑的中心点主要利用 Canny 边缘检测算法和椭 圆拟合算法。 用 CMOS 传感器得到的光斑阵列图像,在光斑周围参杂有很大的椒盐噪声,对于传统的 Canny 算法,无法准确的 检测出光斑的边缘。 利用一种改进的 Canny 边缘检测算法,可有效的消除光斑周围的噪声,并较好的保留光斑边缘。 最后利用 椭圆拟合算法对边缘进行拟合,求得光斑阵列的所有中心点。 实验最后选用标准件进行验证,用测得的间距算出曲率半径与实 际进行对比,误差结果在 2% ~ 4%,证明该方法可行。

摘要:多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统,为了提高其滤波精度,本文提出了多传感器组合导航系统联邦 UKF 算法。 首先,在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上,对标准 UKF 进行了简化;然后,以简 化 UKF 为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦 UKF 算法,并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容 错性能;最后,以 GNSS / CNS / SINS 多传感器组合导航系统为例进行了仿真验证。 仿真结果表明,相对于联邦线性卡尔曼滤波 器,联邦 UKF 算法可提高位置及姿态精度约 25. 8%、22. 2%,同时继承了联邦线性卡尔曼滤波器的容错性能。

摘要:超声非线性参量作为一种表征金属材料蠕变状态的参数,通常采用透射法进行检测时需要发射换能器和接收换能器分 置于工件两侧,很难用于在役大型工件蠕变状态检测。 针对透射法存在的问题设计了反射式非线性超声检测试验系统(只需 一个超声换能器),通过分析一次底波的反射信号获得材料蠕变状态的信息。 对带有焊缝的 P91 钢试块且蠕变时间分别为 0 h、120 h、250 h,进行非线性超声检测。 实验结果表明,对于蠕变时间 120 h 和 250 h 的试块母材区,二次谐波非线性参量相对 无蠕变时增加量为 2. 9%、17. 4%,试块焊缝区相对增加量为 2%,23. 6%,试块热影响区相对增加量为 5. 6%、34%。

摘要:针对目前井下人员、车辆、设备等移动目标位置精确管理存在的不足,本文对面向矿井动目标的定位算法与指纹定位模 型进行研究。 设计出一种基于改进粒子群优化 SVR 模型与 Chan 优化距离指纹匹配融合定位方法。 首先,构建一种基于 STM32 ARM 主控制器和 DWM1000 的超宽带(UWB)核心节点模型,通过双边双向测距和飞行时间法(TOF)对传输距离数据进 行计算。 在此基础上,通过依次在特定点采集距离指纹,基于改进的 PSO-SVR 模型进行移动目标路线拟合,预测目标的移动路 径。 再将其与 Chan 指纹进行结合,拓展出优化距离指纹融合定位方法。 实验结果表明,本文提出的指纹优化匹配融合定位方 法能够较好地预测出移动路径,最大误差不超过 20 cm,平均误差不超过 1 cm。 本文研究对矿井智能化建设及安全生产具有重 要意义。

摘要:在采用直流电位降法对疲劳裂纹扩展过程进行实时监测时,由于受到多种噪声干扰使疲劳裂纹扩展电位信号不准确。 为了提高其准确性与光滑性,对疲劳裂纹扩展电位信号建立基于变分模态分解(VMD)的最优光滑降噪算法,将裂纹电位信号 进行 VMD 分解后,根据各个模态分量的样本熵、相关系数和均方误差等指标,剔除裂纹电位信号中的噪声分量和对含噪的有效 模态分量进行降噪处理;然后选择合适的模态分量进行裂纹电位信号的重构,对比不同信号重构方案,选出最优重构信号;最后 对最优重构信号建立不同光滑滤波算法,通过对比光滑度、均方误差、信噪比等指标得出最优光滑降噪模型。 分析结果表明该 算法模型光滑降噪效果良好,降噪误差比为 0. 122 050,提高了监测信号的光滑性与准确性。

摘要:球团矿生球制造是炼钢工业中的重要环节,而裂缝检测是生球质量指标(落下强度)检测中的关键步骤。 目前生球裂 缝检测仍采用人工目测,效率低且检测结果具有主观性,而现有的基于图像处理的裂缝自动检测方法主要针对桥梁、道路、太阳 能电池等物体的平直表面上的裂缝,对生球这种小目标曲面上的裂缝检测能力有限,且难以克服生球图像中原材料污渍、生球 边缘轮廓、球面反光等多种噪声的干扰,易造成裂缝的误检与漏检。 针对这一问题,提出一种基于可调证明滤波器( SEF)的球 团矿生球图像裂缝检测方法。 首先,针对图像背景中存在的原材料污渍与碎屑干扰,采用主动轮廓模型从图像中分割出感兴趣 区域(AOI);然后,针对生球边缘轮廓和球面反光造成的干扰,采用可调证明滤波器生成生球裂缝响应图,实现 AOI 图像粗分 割;接着,利用形态学处理与连通域分析法消除粗分割图像中的生球边缘及噪声点,获得精确的分割结果;最后,采用连通域分 析法检测生球是否存在裂缝,并计算出裂缝条数。 为验证所提出的方法,搭建了生球图像实验采集平台,采集了约 300 张具有 不同背景和裂缝数量的生球图像。 实验结果表明,与现有的 5 种裂缝检测方法相比,本文方法在裂缝分割准确率、精确率、加权 调和平均评价指标上均具有明显优势,检测生球是否存在裂缝的准确率为 96%,检测裂缝数量的准确率为 90%。 本文研究成 果为生球落下强度质量指标的自动化、智能化检测奠定了基础。

摘要:退化预测是装备健康管理的重要技术途径,近年来,大量时间序列预测方法在退化预测中得到应用。 然而,众多大型装 备由于结构复杂,功能多样,在退化过程中存在明显的阶段性,采用单一的模型对不同阶段的退化进行预测将会出现明显的精 度降低,针对不同阶段对模型重新训练也会带来时间和算力的损失。 针对多阶段退化的问题,引入了迁移学习的思想,提出了 一种退化阶段识别与 LSTM-fine-tune 结合的多阶段退化预测方法,采用退化数据对 LSTM 模型训练,之后对部分网络参数进行 冻结,在识别到装备出现新的退化阶段后,利用新阶段的退化数据对模型进行微调,以快速匹配不同阶段的数据。 为验证模型 的有效性,本文以氧气浓缩器为例进行模型应用。 结果表明,本文方法能够有效识别氧气浓缩器 3 个阶段的退化,每个阶段的 预测均方差分别为 0. 507、8. 976 和 0. 375,远低于不分段直接预测的均方误差 76. 87,在训练时间上,对比于每个阶段重新训练 时间大幅缩短,在训练精度上,明显优于维纳过程、Lstar 等传统方法。

摘要:为缓解新冠疫情下医护人员短缺的现象,实现对住院患者的智能监护,本文基于调频连续波(FMCW)雷达提出了一种 新的基于时空域增强微多普勒谱图的行为识别方法。 首先,该方法对雷达获取的人体行为数据构造微多普勒谱图;然后利用一 种新的直方图均衡化和同态滤波相结合的时空域增强算法用于谱图信息的增强;最后采用一种改进的卷积长短时记忆网络 (ConvLSTM)提取谱图的时空域特征,并有效辨识喝水、跌倒等 7 种住院患者常见行为。 实验结果表明,基于本文方法对 7 种动 作的识别准确率能达到 94%,可以有效的监护患者的行为。

摘要:针对双轴倾斜仪在和其他位姿测量传感器组合应用时,由于自身坐标轴真实指向无法通过机械外壳准确映射,造成其 难以实现安装位置误差精确标定,进而导致引入测量误差的问题。 以面向直线顶管掘进机导向的双相机标靶为研究对象,利用 三点位姿转换算法求取姿态角理论值,再结合双轴倾斜仪角度测量值建立误差补偿矩阵,对姿态参数进行校正。 通过仿真分析 和实测实验,提出的方法可以实现双轴倾斜仪测量角度信息的精确补偿,姿态角绝对测量精度优于 0. 02°,满足直线顶管导向 行业精度要求,并可以在其他基于双轴倾斜仪的组合测量系统中广泛推广应用。

摘要:为了抑制环境温湿度对非色散红外(NDIR)CO2 气体传感器测量精度的严重干扰,从硬件补偿的角度出发,为其设计了 低湿控制模块与恒温控制模块。 采用由聚偏氟乙烯(PVDF)疏水滤膜与 3A 分子筛构造的气体干燥管过滤 CO2 气体中的水份 实现气室降湿,同时采用增量式比例-积分-微分(PID)算法调节包裹在光学气室外的加热片的功率,达到恒温效果。 研究分析 了温湿度对气体浓度测量精度的影响,对低湿恒温抗干扰设计进行了测试和验证。 实验结果表明,基于气体干燥管的低湿控制 模块能够将 CO2 气体的湿度降低到 8%左右,而恒温控制模块能够将气室温度稳定在 40℃ 。 在复杂温湿度环境下,0 ~ 2 000× 10 -6 气体浓度范围内,具有抗温湿度干扰设计的 CO2 气体传感器的浓度测量平均相对误差为 8. 38%,显著减小了检测系统的 温湿度漂移,研究结果对于研制高性能的 NDIR 气体传感器有参考价值。

摘要:凝视红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性已成为制约红外光学系统成像质量的关键因素。 针对自适应类非均匀性校 正性能评价问题,提出一种非均匀性校正性能联合测试方法;结合 3 种典型海上场景,探讨自适应类算法校正性能效果评价;构 建校正性能联合测试系统,在海面场景、海天场景和天空场景的输入条件下算法收敛时间分别为 16、18 和 15 s,小于传统自适 应算法的 20 s;在海面场景输入下,算法校正精度为 0. 28%,低于其他自适应算法的 0. 6%,有效温度范围为 19 ~ 31 ℃ ;在天空 场景输入下,算法校正后 NETD 为 87 mK。 实验结果表明,相较于传统的单一自适应校正算法,所提出的联合处理方法能够在 保证 NETD 的情况下,有效提高 IRFPA 非均匀性校正性能;也反映了 IRFPA 非均匀性校正算法能够改善红外光学成像系统 质量。

摘要:本文薄浆是柔性印刷电路板(FPC)导电涂层的一种缺陷,为避免其对电路性能产生不良影响而造成经济损失,将薄浆 位置检测出来进行修补或直接剔除板材均是合理的处理方式。 然而由于薄浆缺陷尺寸不定、光照不均致使图像灰度分布不均 匀、走线区域与背景纵横交错等问题,使得走线上薄浆的检测具有一定难度。 针对该问题,在对薄浆纹理及 FPC 走线形态特征 进行详细分析的基础上,提出了一种基于自适应方向模板(ADT)和灰度差分法的检测方案。 首先,使用定义的 ADT 模板按照 骨架跟踪流程对预处理所得图像的走线区域进行遍历,分别搜索相对于该 ADT 模板尺寸而定义的大、小尺度薄浆纹理的端部 和全部候选像素,从而将预处理图像分割成若干小区域;然后,根据各小区域的能量倾向值与预设阈值的数值关系对其中的边 缘噪声区域加以排除;最后,采用灰度差分法对上述两个步骤处理所得结果中的非缺陷区域进行再次筛查,从中提取出大尺度 薄浆纹理的中间区域,至此实现全部薄浆纹理的检测。 在自建图库 SUT-F2 上进行了测试,结果显示本文方法对薄浆缺陷检测 的等误率仅为 3. 92%,相对于其他典型纹理特征提取和薄浆检测方法其等误率至少降低了 5. 28%,表明了本文方法的高效性, 具有实际应用价值。

摘要:针对在资源有限的工业环境中难以应用基于深度神经网络的故障诊断模型的问题,提出一种压缩深度神经网络的轴承 故障诊断方法,将结构化剪枝、非结构化剪枝、参数量化及矩阵压缩多层面处理相结合,实现了网络多级压缩。 首先用结构化剪 枝剔除卷积层中输出低秩特征图对应的滤波器;再用非结构化剪枝去除全连接层中非重要性连接;最后通过对权重矩阵的参数 量化减少参数表示所需比特数,并结合权值矩阵压缩存储方法进一步减小了网络的参数存储量。 实验表明提出的压缩方法在 保证较高诊断准确率的前提下,极大减少了网络的参数存储量和浮点运算量,缩短了网络训练时间,加快了网络响应速度,为深 度神经网络方法的工业实际应用进行了有益探索。

摘要:在 GPS / BDS 组合系统中,BDS 系统的 MEO 轨道卫星与 BDS(GEO、IGSO) / GPS 轨道卫星的回归周期存在较大差异,表 现为与其对应的恒星日滤波模型不唯一,其多路径误差的抑制效果也千差万别。 为了取得更好的形变监测效果,采用 CEEMDAN-WT 联合滤波消除基线坐标序列的噪声影响,然后构建适用于 GPS / BDS 组合的恒星日滤波模型,基于模型提取到的 多路径信息,对后一天基线序列的多路径误差进行改正。 实测结果表明,经 BDS(GEO、IGSO) / GPS 组合的恒星日滤波模型抑 制多路径误差后,基线的水平定位精度小于 5 mm,高程定位精度小于 1. 33 cm,总体定位精度提升在 40%以上。

摘要:针对我国自主研制的大型水陆两栖飞机入水压力测试需求,首先分析了船底结构压力场及测试环境,通过 ALE 算法对 船底压力进行数值仿真,得出船底入水时刻压力分布;并结合基于改进 Wanger 模型的理论计算,确定入水压力最优测点,设计 基于非线性振动模型的信号传感方案;其次,分析机上改装实际工程难题,确定传感器改装工艺;最终通过飞行试验,验证了方 案的可行性及仿真模型的可靠性,测试结果与仿真结果最大偏差为 3. 4%,并为下一阶段测试方案的优化与完善提供依据。

摘要:针对轴承信号稀疏分解方法中因轴承个性化振动行为导致稀疏分解字典与故障信号适配性差,以及因字典参数设置、 选取不当而使其在实际应用中稀疏分解效果不佳的问题,提出一种基于动力学小波字典的个性化稀疏诊断方法。 该方法基于 有限元技术和稀疏分解的思想,根据轴承所处运行工况的不同,建立个性化动力学仿真模型,仿真出振动信号,并从中提取出单 个瞬态冲击作为字典原子,将原子进行拓普利兹(Toeplitz)延拓生成动力学小波分析字典,结合正交匹配追踪算法(OMP)对信 号进行稀疏分解并重构,提取轴承故障特征频率。 动力学模型仿真信号和试验台信号的分析结果表明,相比常用的相关滤波算 法(CFA)构造的参数字典、K-SVD 自学习字典和快速谱峭度方法,所提出的方法可以更加准确有效地提取故障特征成分,且具 有较好的的稳定性和可拓展性。

摘要:传统结温估计方法因其无法根据 IGBT 模块健康状态实时调校,从而导致当模块发生封装退化后无法准确估计结温。 因此,为解决在实际工况中模块封装退化造成的结温估计误差问题,建立了一个基于多数据驱动的以人工神经网络为主体的 IGBT 结温在线估计模型。 首先,确定饱和压降作为温敏电参数并研究其构成,分析其与集电极电流,芯片结温和封装退化之间 的耦合关系。 随后,为解决封装退化造成的饱和压降温度特性变化问题,提出结合米勒电压温度特性的优势,配合饱和压降与 集电极电流驱动人工神经网络算法构建结温估计模型,并通过搭建实验平台提取数据,完成模型的训练。 最终,通过与传统结 温估计方法对比估计误差,新模型将结温估计误差从 20%降低到了 5%以下。

摘要:针对在大样本数据集下,梯度下降法长期性存在着容易收敛到局部最优和收敛速度慢等问题,通过改变网络结构和梯 度下降过程,提出了一种动态衰减网络和动态衰减梯度下降算法。 在现有网络的基础上,层与层的每个神经元之间增加一条衰 减权重,同时在梯度下降过程中引入了衰减权重项。 衰减权重值随着迭代不断衰减,最终趋于 0。 由于衰减权重项的增加,可 以在梯度下降的前期加快梯度下降速度和收敛速度,同时可以避免越过最优解和在最优解附近振荡,提高了网络获得最优解的 概率。 通过 MNIST 、CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集的实验结果证实,所提出的动态衰减网络和算法,相比原始网络使用 Adam 和动量随机梯度下降法,测试准确度分别提高了 0. 2% ~ 1. 89%和 0. 75% ~ 2. 34%,同时具有更快的收敛速度。

摘要:磁场测量在材料科学、电子工程、电力系统甚至工业领域中扮演着极其重要的作用,尤其是磁场测量为工业无损检测提 供了安全又可靠的工具,而磁场测量的灵敏度决定了检测的最高水平。 金刚石氮-空位(NV)色心是最近几年发展的一种新型 的量子传感器,外界磁场存在会导致金刚石 NV 色心的基态能级发生塞曼劈裂,通过光学探测磁共振技术(ODMR),利用微波 源和锁相放大器探测 NV 色心的共振频率,最后由共振频率的变化可以精准地计算出出外界磁场的大小和外界磁场变化的灵 敏度。 实验中将含有高浓度 NV 色心的金刚石与光纤进行耦合实现磁场扫描式探针的制备,之后对磁化后的铁板焊缝表面裂 纹进行扫描,并将扫描的结果绘制成二维磁力分布图,根据磁力分布图的磁场梯度变化可以非常准确地判断出裂纹的位置和大 小,为工业安全提供了非常有效的诊断工具。