- 夏连喜;刘宁;苏中;杨学思;赵辉;
针对金属微谐振陀螺在高材料阻尼、残余机械应力以及低品质因数等因素影响下难以实现有效起振的问题,提出一种频率、幅值可调的静电激励电路方案,并研究静电力与金属微谐振子振动特性的关系。首先,分析金属微谐振陀螺的工作原理,建立其动力学模型,并结合环形极板电容器理论推导微谐振子唇沿振动特性,确定静电力与激励幅值之间的定量关系。其次,根据直接数字频率合成及高压放大原理,设计信号频率、幅值可精确控制的静电激励电路,并搭建陀螺样机。样机激光扫频及转台试验结果表明:金属谐振子唇沿振动幅度与激励源电压幅值成正比;当施加频率为8.87 kHz、电压幅值为99.7 V的激励作用时,陀螺样机存在陀螺效应。
2025年03期 v.40;No.165 14-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 1994K] [下载次数:20 ] |[网刊下载次数:9 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:14 ] - 王成蹊;马洁;贾文珅;毕亮;陈冬冬;刘青伟;
六安瓜片茶的品质分级长期依赖人工感官评估或电化学分析方法,存在效率低和成本高等局限。针对现有加入注意力机制的神经网络模型在茶叶细粒度分类中的局限性,提出了基于改进嵌入卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)的残差网络(residual network, ResNet)模型CBAM-ResNet18的智能评级系统。首先,将CBAM-ResNet18输入层中的最大池化层替换为卷积层,在降低空间维度的同时保留更多茶叶表面微观结构细节。其次,对CBAM-ResNet18的通道数进行压缩,使模型聚焦于不同等级茶叶间差异的关键区域,在提高模型分类精度的同时实现模型轻量化。实验结果表明,在涵盖4个主流品牌、4类等级的自制六安瓜片茶数据集上,所提模型的Top-1准确率达95.0%,媲美现有主流先进注意力网络。而模型总参数量和每秒可执行的浮点运算次数较原CBAM-ResNet18分别下降约83%和30%。在同步开发的低成本便携设备上部署后,采用FP32精度的推理时间约为1.5 s/帧,量化为INT8精度后的推理时间约为0.9 s/帧,证明了系统在六安瓜片茶质检领域的应用潜力。
2025年03期 v.40;No.165 20-28页 [查看摘要][在线阅读][下载 2116K] [下载次数:102 ] |[网刊下载次数:11 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:12 ] - 刘雨琛;张巧杰;
传统马铃薯晚疫病检测方法在捕捉微小病斑和准确定位病害边缘时往往存在局限性,导致分类模型对病斑的识别精度有限。提出了一种基于双重注意力网络的马铃薯晚疫病分类模型。该模型以2D、3D结合的混合卷积神经网络为主干网络,结合3D并行空间和通道压缩激励(3D concurrent spatial and channel squeeze&excitation,3DscSE)模块,从通道和空间2个维度对特征进行加权,以增强模型对重要特征的关注能力。为增强边缘像素与中心像素的关系,融入十字交叉注意力(criss-cross attention,CCA)机制捕捉微小的病变区域。实验结果表明,该模型在马铃薯晚疫病叶片检测上能够捕捉病变区域的边界和细节,模型分类总体精度为91.16%。
2025年03期 v.40;No.165 29-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 1823K] [下载次数:17 ] |[网刊下载次数:11 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:13 ] - 王昕;王玥;袁柯楠;
运用数据挖掘技术进行城市交通网络的多模式流量预测及影响因素分析,对于提高交通系统的效率和安全性,支持城市的可持续发展具有重要意义。提出一种基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)的多模式交通流量预测算法。根据历史流量数据及多种天气因素,使用灰色关联分析(grey relation analysis, GRA)和Shapley加性解释(Shapley additive explanation, SHAP)对不同交通模式下的天气特征进行筛选,完成城市交通网络中铁路、公交车等6种模式交通流量的鲁棒性预测。仿真试验结果显示,除民航外,GRA-LightGBM组合模型的预测精度在其余5种交通模式的流量预测中均优于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型、支持向量回归(support vector regression, SVR)模型和差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型,表明GRA-LightGBM组合模型兼具时序感知和天气特征融合能力。
2025年03期 v.40;No.165 36-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 2547K] [下载次数:86 ] |[网刊下载次数:9 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:20 ]