基于特征融合网络的短波信号规格识别

针对目前短波信号规格识别中特征选取单一、相同调制类型信号区分能力弱的问题,提出了基于特征融合网络的信号规格识别算法,设计了一种以信号矢量图和数据流作为网络输入的识别模型。首先,通过信号预处理,得到矢量图和标准化的信号数据矩阵作为特征源,并由此设计了基于特征融合网络的信号规格识别模型;其次,利用模型的密集连接卷积算法,在避免网络退化的同时,对矢量图和数据矩阵进行深度特征提取、融合与学习,实现对目标信号的规格识别;此外,在构造短波信号数据集时设计了随机频偏策略,进一步提高网络模型的泛化能力。仿真实验表明,所提算法对含有相同调制方式的信号集识别效果较好,且模型空间小、运算速度快,当信噪比为0 dB时识别准确率可达98%。     

EPON的发展现状与关键技术

EPON是一种单纤双向新型网络接入技术,它的出现及时的满足了传统网络所不能实现的高宽带与新业务现代网络信息的发展需求。本文主要从EPON的发展与技术原理及优势等方面,结合EPON在广电网络中的技术应用展开论述。     

中国经济增长均衡与非均衡的转换机制——基于Markov 机制转换自回归模型的实证分析

通过使用三状态三阶滞后的Markov机制转换自回归模型,笔者分析了1991年第1季度到2010年第1季度我国季度GDP增长的非线性特征,以及不同状态之间的转换机制问题.研究发现:1991年第1季度到2010年第1季度的中国季度GDP增长可以分为低增长状态、高增长状态和均衡增长状态三种情况;处于低增长状态和均衡增长状态的季度GDP增长率具有振荡收敛于其平均增长率的趋势,而处于高增长状态的季度GDP增长率具有振荡远离其平均增长率的趋势;低增长状态的平均持续期大约为46个季度,高增长状态的平均持续期为1个季度,均衡增长状态的平均持续期大约为3个季度.     

结合多维度特征的病理图像病灶识别方法

长时间的病理图像人工诊断会使医生产生视觉疲劳，误诊和漏诊情况容易发生。针对以上现象，提出一种结合卷积神经网络中多维度特征的方法，快速准确识别出病理图像中的病灶区域。使用感兴趣区提取及图像裁剪获得小尺寸图块数据；使用染色校正的方法以解决图块染色不均，对比度弱等问题；搭建深度学习模型，使用多组深度可分离卷积提取不同尺度的特征，加入残差连接以避免梯度消失，联合不同维度的特征信息以提高特征利用率。实验结果表明，染色校正能够提高预测准确率，上述模型具有参数少、鲁棒性强的特点，最终对病理图像病灶的识别均能达到较高的准确率，假阳性及假阴性均较低，未来将具有广泛的应用前景。     

柔性双工网络中基于图神经网络的能源效率联合优化方法

在绿色通信和双碳目标的背景下,提升网络能源效率(energy efficiency,EE)是当前无线通信系统设计和可靠运行的 关键技术之一。首先,针对柔性双工网络(flexible duplex networks,Flex-Net)的“和能源效率”最大化的问题,构建了一个具 有成对固定通信链路的网络;接着,鉴于图神经网络在通信网络资源优化中的优势,提出了一种新的基于图神经网络(GNN) 架构的柔性双工网络(GFlex-Net), 以联合优化“通信方向”和“传输功率”,达到网络能效最大化。仿真结果表明,与传统的算 法相比,所提出的架构有近乎最优的性能表现,达到穷举法性能的95%,但保持了较低的计算复杂度O(n²), 同时算法揭示了 GNN 在资源优化中面对样本复杂性、可扩展性和泛化能力方面的优势。     

硫酸装置废热发电自保运行的可行性探讨

介绍废热发电在硫酸装置中的重要作用与价值，论述硫酸装置废热发电自保运行的可行性。对于发电容量大于用电负荷的装置，当外电网断电时，废热发电机组可起到相对“独立”电源的作用，维持硫酸装置的正常生产；对于发电容量略小于用电负荷的装置，当外电网断电时，可通过调整工艺负荷实现装置的自保运行。由于废热发电系统的不稳定性和相对不可调节性，废热发电自保运行不应作为硫酸装置的主要供电方式，只有在电力供应相对紧张的地区才可适当采用。论述了硫酸废热发电自保运行在设计中需注意的几个问题。     

应用化肝脏病灶分割的预测方案

准确的肝脏病灶分割是计算机辅助医生进行肝癌诊断和制定相应治疗计划的重要前提，针对高精度分割算法普遍存在的过程复杂、分割需多步完成的问题，提出了一种同时预测肝脏区域和病灶区域的端到端U-net分割算法。改进基础U-net模型，加入特征复用思想以提高网络模型对于特征的利用效率；对损失函数进行改进，采用交叉熵和Dice系数相结合，同时加入欠分割惩罚因子微调，提高模型预测能力及病灶的检出比例；加入[[-200,200]]的阈值化预处理和提取肝脏最大联通域、删除病灶扁平预测结果的后处理来优化结果。在MICCAI_2017_LiTS数据集的实验表明，端到端网络依然可以达到复杂网络、多步分割网络的算法精度。     

短波红外铟镓砷探测器材料表面缺陷研究

短波红外铟镓砷(InGaAs)探测器材料的表面缺陷是发展大规模小像元焦平面阵列的核心问题之一,其中与衬底晶格失配的延伸波长探测器材料的表面缺陷控制起来尤为困难。优化了分子束外延(Molecular Beam Epitaxy, MBE) In束源炉的温度设置。结果表明,In炉上下温差为130℃时所生长的短波红外晶格失配In_0.83Ga_0.17As材料的表面缺陷密度最小,由此有效地将材料的表面缺陷密度由3000 cm^-2左右降至约500 cm^-2。结合短波红外晶格失配InGaAs材料的室温光致发光测试,经分析可知,In束源炉上下温差存在最优值的现象是由于In金属液滴和炉子顶部杂质引起卵形缺陷这两种机制的共同作用而引起的。本文制备的低缺陷密度晶格失配InGaAs探测器材料为发展高性能延伸波长短波红外焦平面阵列打下了基础。     

柔性双工网络功率分配:边剪枝加速的GNN计算

由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network, GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将设备属性和通信连接属性纳入GNN的柔性双工网络图表示方法,并构建了相应的柔性双工图神经网络(flexible duplex GNN, FD-GNN)模型,首次将节点对之间的距离、信道增益和邻居作为动态阈值引入到FD-GNN中,以适应动态环境。排除GNN中邻居的信道状态信息,通过修剪FD-GNN中的边来减少计算时间降低网络时间复杂度。仿真表明,所提出的基于信道增益邻居的阈值设定方法,性能最优且达到加权最小均方误差（weighted minimum mean square error,WMMSE）的97%,相较于Full-GNN所需的训练时间下降24%。提出的基于阈值的边剪枝有效降低了GNN运算的时间复杂度,提高了算法有效性。     

电力综合自动化控制系统在硫酸装置中的应用

介绍硫酸及配套废热发电项目常见计算机控制保护系统的配置、监控系统以及实际使用情况.电力综合自动化控制保护系统具有可靠性高、抗干扰能力强、实时性好及维护简单的优越性.电力综合自动化控制保护系统既可为硫酸及配套废热发电的稳定生产提供可靠保证,又降低了生产运行成本.