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南京信息工程大学学报

南京信息工程大学学报

2024年06期

《南京信息工程大学学报（自然科学版）》主要刊登地球科学；电子、通信与自动控制技术；计算机科学与技术；环境科学与工程；地理、遥感与测绘技术；机械仪器仪表、电气工程；材料科学；化学与化工；生物学；信息科学与系统科学；数学和物理学等方面的研究成果。

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专题：模式识别 | 基于双流对比特性学习和图像多尺度退化增强的小目标检测方法

专题：模式识别 | 基于双流对比特性学习和图像多尺度退化增强的小目标检测方法

摘要针对小目标检测任务中目标图像尺寸小、目标特征信息模糊、目标和背景难区分等问题，提出一种基于双流对比特性学习和图像多尺度退化增强的小目标检测方法．首先，将对比学习模型的输入图像进行多尺度退化增强，增强算法对小目标的捕获感知;其次，在空间域和频率域同时进行对比学习表征，以学习更具鉴别性的目标识别特征，增强模型对目标与背景的区分能力，从而提高小目标检测的效果．为验证所提方法的有效性设计了消融实验，并
专题：模式识别 | 基于扩散过程的生成对抗网络图像修复算法

专题：模式识别 | 基于扩散过程的生成对抗网络图像修复算法

摘要针对现有图像修复算法修复后的图像可能会出现纹理模糊，以及训练过程中存在的不稳定现象，提出一种基于扩散过程的生成对抗网络图像修复算法.将扩散模型引入至双判别器生成对抗网络，生成器生成的图像与真实图像经过前向扩散过程，得到带有高斯噪声的修复图像和真实图像，将其作为判别器的输入，在提高修复质量的同时，增加了模型训练稳定性.在损失函数中引入风格损失与感知损失来学习语义特征差异，消除动态模糊，使修复结果
专题：模式识别 | 基于图像变换的无监督对抗样本检测方法研究

专题：模式识别 | 基于图像变换的无监督对抗样本检测方法研究

摘要深度神经网络（DNNs）对经过特殊设计的对抗样本存在脆弱性，容易受到欺骗.目前的检测技术虽能识别一些恶意输入，但在对抗复杂攻击手段时，其保护能力仍显不足.本文基于无标记数据提出一种新型无监督对抗样本检测方法，其核心思想是通过特征的构建与融合，将对抗样本检测问题转化为异常检测问题，为此设计了图像变换、神经网络分类器、热力图绘制、距离计算以及异常检测器5个核心部分.先对原始图像进行变换处理，将变换
人工智能与智慧化 | 基于深度学习的城市积水深度预报研究

人工智能与智慧化 | 基于深度学习的城市积水深度预报研究

摘要随着全球气候变化的不断加剧和城市化的快速发展，极端降雨过程导致的城市积涝灾害愈演愈烈，已成为世界各国许多城市面临的严重挑战.基于2021年5—8月浙江省诸暨市75个国家自动气象观测站的降雨量数据和典型积水点的积水深度数据，使用深度学习模型长短时记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）构建降雨量与积水深度的关系模型，提供未来间隔15 min的2 h内城市积涝水位预报，并
人工智能与智慧化 | 用于分布式置换流水变速车间的双种群算法

人工智能与智慧化 | 用于分布式置换流水变速车间的双种群算法

摘要针对加工速度可变的分布式置换流水车间调度问题，以最大完工时间和机器总能量消耗为优化目标，提出了一种双种群算法．首先，采用混合四种策略的初始化方法来生成高质量的初始种群．其次，针对两个种群的特点分别设计了特定的进化方式，并引入了动态引导因子调整种群的进化方式．同时，提出调速节能策略，进一步优化能量消耗．最后，提出动态种群策略用于平衡两个种群的资源．通过仿真实验证明了各个策略的有效性，并与其他算法
人工智能与智慧化 | 基于遗传算法的无人驾驶卡车路径跟踪控制研究

人工智能与智慧化 | 基于遗传算法的无人驾驶卡车路径跟踪控制研究

摘要路径跟踪在无人驾驶中起着至关重要的作用．为提高无人驾驶卡车在不同车速下路径跟踪的精度与稳定性，设计了一种基于改进遗传算法优化的线性二次调节器（LQR）进行路径跟踪．首先，基于自然坐标系建立车辆二自由度动力学模型和跟踪误差模型，并设计LQR控制器，采用前馈控制消除稳态误差，提高跟踪精度;其次，通过改进遗传算法对LQR的权重矩阵进行优化，以提高路径跟踪的精度与稳定性;最后，通过Matlab／Sim
人工智能与智慧化 | 基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测

人工智能与智慧化 | 基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测

摘要针对天然气负荷序列的复杂性和非线性，本文提出一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型．首先，采用皮尔逊相关系数进行相关性分析，提取出相关性强的气象特征;其次，引入时间向量嵌入层Time2Vec，将时间序列转换为连续向量空间，提取相应的时间特征，提高了模型对时间序列信息的计算效率;然后，将Time2Vec提取的时间特征、皮尔逊相关系数选取出的气象特征
人工智能与智慧化 | 基于TrellisNet和注意力机制的电力设备故障检测模型

人工智能与智慧化 | 基于TrellisNet和注意力机制的电力设备故障检测模型

摘要电力设备故障检测模型的性能受到多种因素的影响，如故障种类的多样性、故障特征的复杂性和图像质量的差异等．为此，本文提出一种基于TrellisNet和注意力机制的新型电力设备故障检测模型．首先，将长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行融合，构建LSTM-CNN来获取图片中的故障特
电子、通信与自动化 | 基于改进多目标粒子群算法的储能式充电桩优化运行策略

电子、通信与自动化 | 基于改进多目标粒子群算法的储能式充电桩优化运行策略

摘要针对小区接入充电桩无序充放电加大负荷峰谷差率和用户成本的问题，提出一种储能式充电桩有序充放电优化运行策略.该优化策略在降低峰谷差率的前提下，以用户充电成本最低和充电桩收益最高为优化目标.选取典型日建立储能充电桩优化充放电调度模型，采用改进多目标粒子群优化算法进行求解，结合分时电价调整储能式充电桩的充放电功率和时间.通过优化惯性权重和学习因子并自适应改变位置分裂因子来改进多目标粒子群优化算法.实
电子、通信与自动化 | 基于储能优化控制的风电柔直并网直流故障穿越

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摘要基于架空线传输的风电柔直并网系统容易发生瞬时直流故障，利用风机内部配置的储能单元消纳故障期间的不平衡功率是一种有效解决方案.然而，现有文献未考虑各个储能单元之间的剩余容量差异，将风电场等值为单台风机进行研究，这容易造成剩余容量较小的储能单元过载，而剩余容量较大的储能单元仍有富余的储能能力未被利用，从而导致故障期间功率不平衡.针对上述问题，本文提出一种基于风电场储能优化控制的直流故障穿越协调控制
电子、通信与自动化 | 基于图数据库和图计算的源网荷储协同日内调度计算方法

电子、通信与自动化 | 基于图数据库和图计算的源网荷储协同日内调度计算方法

摘要新型电力系统需要“源网荷储一体化”协同优化调度.目前，调度自动化系统采用关系型数据库，基于多个关联表进行数据查询和存储，难以满足计算的快速性需求.本文提出一种基于图的源网荷储协同日内调度计算方法.首先，利用图数据库实现源网荷储时空数据的融合;其次，综合考虑火电机组、可调节负荷和储能等多种资源，构建源网荷储协同日内调度优化模型;然后，提出基于图计算的潮流计算方法，快速进行系统安全校核;最后，基于
电子、通信与自动化 | 基于多机器人的协同VSLAM综述

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摘要大规模环境建图时，使用轻便的机器人群去感知环境，采用多机器人协同SLAM（同步定位与地图构建）方案，可以解决在单个机器人SLAM方案下面临的个体成本高昂、全局误差累积、计算量大和风险过于集中的问题，有着极强的鲁棒性与稳定性.本文回顾了多机器人协同SLAM的发展历史，介绍了相关的融合算法与融合架构，并从机器学习分类的角度梳理了现有的协同SLAM算法；同时还介绍了未来多机器人SLAM发展的重要方向
资源、环境科学与工程 | CO2浓度缓增和氮肥减施对冬小麦田N2O排放的影响

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摘要为探明麦田氧化亚氮（N2O）排放对二氧化碳（CO2）浓度缓增与氮肥减施的响应，选用扬麦22为试验材料，基于开顶式气室（OTC）构成的CO2浓度自动控制平台开展田间试验.在环境大气CO2浓度（AC，对照）的基础上设置CO2浓度缓增处理（EC，自2016—2017年冬小麦生长季起在AC基础上逐年增加40 μmol·mol-1，至2018—2019年生长季CO2浓度比AC高120 μmol·mol-
资源、环境科学与工程 | 大气中气态氨的采集分析及氮同位素源解析综述

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摘要氨是大气中生成PM2.5的主要前驱物之一．为了用同位素方法更精确地识别大气中氨的来源，减轻城市大气PM2.5污染，对近年来国内外有关气态氨的采样与浓度分析方法、氮同位素比值测定和估算方法、不同来源氨的氮同位素组成及同位素分馏、大气中氨的氮同位素组成及分馏、大气颗粒物和降水中NH+4的氮同位素组成，以及大气中氨的源解析等研究现状进行了分析．据此为未来的研究工作提出了若干建议：被动采样法会引起NH

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专题：模式识别 | 基于双流对比特性学习和图像多尺度退化增强的小目标检测方法

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专题：模式识别 | 基于扩散过程的生成对抗网络图像修复算法

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专题：模式识别 | 基于图像变换的无监督对抗样本检测方法研究

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人工智能与智慧化 | 基于深度学习的城市积水深度预报研究

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人工智能与智慧化 | 基于遗传算法的无人驾驶卡车路径跟踪控制研究

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人工智能与智慧化 | 基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测

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人工智能与智慧化 | 基于TrellisNet和注意力机制的电力设备故障检测模型

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