电子科技大学学报

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张兵, 方子璇, 彭帅, 陆凤波, 高文泽, 赵银峰, 王树龙

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 321-326.

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通过TCAD器件建模，建立了PIN二极管的电热耦合模型，搭建PIN限幅器HPM耦合仿真电路以进行高功率微波效应仿真。仿真得到了不同频率下PIN限幅器瞬态电压响应以及PIN二极管内部电场、载流子、结温分布。仿真结果表明，在HPM耦合电压作用下，PIN限幅器平顶泄漏负向电压随频率增大而降低，PIN限幅器平顶泄漏正向电压随频率增大而降低。PIN二极管内部PIN限幅器的限幅能力随微波频率增加先增强后减弱。HPM频率较低时PIN二极管内部晶格温度积累集中于I层界面处，随着频率升高，晶格温度积累集中于I层中间位置，因此频率变化会造成PIN限幅器的HPM毁伤敏感位置变化。

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基于IMODA自适应深度信念网络的复杂模拟电路故障诊断方法

巩彬, 安爱民, 石耀科, 杜先君

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 327-344.

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针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题，提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络（IMODA-ADBN）的模拟电路故障诊断方法。首先，根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率，提高网络收敛速度；其次，传统DBN在有监督调优过程利用BP算法，然而BP算法存在易陷入局部最优的问题，为了改善该问题，利用改进的MODA算法取代BP算法提高网络分类精度。在IMODA算法中,添加Logistic混沌印射和基于对立跳跃以获得帕累托最优解，增加算法的多样性，提高算法的性能。在7个多目标数学基准问题上测试该算法，并与3种元启发式优化算法（MODA、MOPSO和NSGA-II）进行比较，证明了IMODA-ADBN网络模型具有稳定性。最后将IMODAADBN运用到二级四运放双二阶低通滤波器的诊断实验中，实验结果表明该方法在收敛速度快的基础上保证了分类精度，诊断率更高，能够实现高难故障的分类与定位。

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范德瓦尔斯异质结柔性晶体管在动态应变下的电学性能测量

陈姜龙, 王曾晖

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 345-351.

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传统电子器件主要由硅基等无机半导体材料以及硬质高分子绝缘衬底材料组成，是现有电子技术的基础。虽然传统电子技术已经发展成熟，但由于材料的限制，导致在柔性电子领域方面，其应用尚存在一定的局限性。而二维材料拥有高结晶性、近乎完美的晶格结构、原子级的厚度与高的机械拉伸强度，并且表现出优异的电荷传输性质，使其在柔性电子领域具有应用前景。该文利用石墨烯、二硫化钼与六方氮化硼优异的机械性能，采取机械剥离法与干法转移，制备基于二硫化钼的场效应晶体管，并采取自主搭建的柔性测试平台，测试了器件的柔性电学性能。测试结果表明，设计的二维异质结晶体管在静态测试条件下，电学性能只有微小变化；但在动态测试条件下，由于层与层之间的范德瓦尔力太小，层与层之间发生滑动或位移，使得器件的电学性能出现较大变化。

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基于PCB线圈的钢丝绳金属横截面积损失检测方法

王美萱, 刘志亮, 杨磊磊, 刘嘉轩, 于川凯, 王离

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 352-358.

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钢丝绳金属横截面积损失（Loss of Metallic area）直接影响钢丝绳承载强度等特性，因此其检测及定量分析对于设备安全可靠运行具有重要意义。针对目前主磁通检测中存在的线圈绕制困难、参数确定模糊等问题，基于仿真模型提出一种基于印制电路板（Printed Circuit Board）的分体式线圈结构，分析了线圈匝数、线圈层数、线距等参数对检测信号的影响；建立主磁通检测模型，探究损伤宽度对主磁通检测信号的影响规律，并针对损伤宽度变化造成的信号损失设计补偿方法；最后通过钢丝实验验证金属横截面积定量检测效果，表明该方法定量误差在1%以内，能够有效检测钢丝绳的LMA。

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基于阶跃阻抗谐振器的四阶频率可调滤波器设计

李双, 李胜先, 刘军, 张能, 史曼

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 359-365.

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提出一种基于阶跃阻抗谐振器的紧凑型四阶四零点频率可调滤波器设计。滤波器使用变容二极管加载的阶跃阻抗谐振器(VL-SIR)，有效拓宽了滤波器的调谐范围。在VL-SIR之间引入交叉耦合，从而在滤波器通带近端产生一对传输零点，显著提高了滤波器的选择性。同时，引入源和负载端的交叉耦合，在通带远端生成一对传输零点，以提高带外抑制。此外，采用基于VL-SIR的频变耦合结构来实现恒定绝对带宽。仿真结果与实测结果吻合良好。测量结果显示，可调滤波器频率调谐范围为0.78～1.15 GHz,3 dB绝对带宽约为55±3 MHz，滤波器的回波损耗大于10 dB，插入损耗约为2.8～3.3 dB。

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联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割

易清明, 王渝, 石敏, 骆爱文

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 366-375.

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语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题，基于编-解码器框架和离散小波变换，设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network)，在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构，并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作，有效降低编码过程造成的信息丢失；在解码阶段，设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明，MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度，验证了该算法的有效性。

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基于拥堵预测的路径规划算法研究

杨海芬, 张辉, 蒋贤皓, 林水生

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 376-381.

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随着城市出行车辆数的急剧增加，城市交通路网拥堵日益严重，因此研究路网通行效率最大化、个人通行时间和路径最优化具有重要意义。目前智慧交通大多采用周期性监测拥堵并重新规划路径的方法，这类方法得到的最优路径往往导致下次重规划的绕行，不利于全局的最优化。该文提出一种基于拥堵预测的路径规划算法，通过分析大量历史交通流数据的时空相关性预测未来时刻的交通流参数，再通过熵权法和模糊综合判定得出拥堵状态分级，之后综合考虑当前时刻和未来时刻拥堵状况从而规划出更加合理的路径。仿真结果表明，与基于重规划的动态路径规划算法相比，该算法在行驶时间上减少5.35%，在行驶距离上减少11.72%。

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联合结构重参数和YOLOv5的航拍红外目标检测

邵延华, 张兴平, 张晓强, 楚红雨, 吴亚东

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 382-389.

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无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题，基于YOLOv5和结构重参数化优化思想，提出了一种针对航拍场景的目标检测模型Rep-YOLO。首先，在主干网络中引入RepVGG模块，提升模型特征提取能力；在模型推理时对RepVGG模块的多分支进行结构重参数化，减少网络分支和结构复杂度。其次，结合数据特征，改进检测网络颈部的路径聚合网络，提升检测算法在机载平台的精度-速度均衡能力。最后，在两个公开红外数据集进行对比实验，表明该算法的有效性。以南航ComNet航拍数据集为例，统计结果显示主要检测指标各类平均精度（mean Average Precision,mAP）提升5.9%，同时参数量和模型大小分别减少约29.7%和23.2%。另外，对Rep-YOLO在典型机载平台Jetson Nano上进行了模型部署验证，为航拍场景的检测算法改进和实际应用提供了可靠的技术支撑。

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多接收子阵下特征波束的角度空间调制方法

王喜媛, 王勇

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 390-395.

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基于波束赋形的波束切换空间调制算法，不仅可以提高频谱效率，还可以利用天线阵列增益提高能量效率。该文利用信道响应构造统计平均的协方差矩阵，构造正交特征向量作为阵列的加权矢量，形成相互独立的多个等效传输信道，利用波束赋形增益和分集增益提高无线通信的传输可靠性和传输能力。进一步采用天线子阵分组方法，克服信道相关性带来的不利影响。性能分析和仿真结果表明，特征波束角度空间调制方案可获得更多的波束组合数目，会明显改善译码性能和频谱效率。

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基于生成对抗网络的评分可信推荐模型

王永, 王淞立, 邓江洲

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 396-403.

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现有的基于深度学习的推荐模型主要致力于提升推荐系统的准确性。然而，除了推荐准确性外，模型的推荐可靠性也备受关注。该文提出一种基于生成对抗网络的评分可信推荐模型来评估预测结果的有效性，以实现推荐准确性与可靠性间的权衡。该模型仅利用用户显式评分信息获取预测评分的可信度，并根据设定的可靠性阈值筛选出具有高可信度的预测评分，以保证推荐项目的可靠性。此外，为了提高模型的预测效果并确保训练的公平性，设计了正样本填充策略来缓解评分可靠性矩阵中的数据不均衡问题。在3个真实数据集上的实验结果表明，该模型在Recall和NDCG指标上均优于所选的对比方法，有效提高了推荐系统的性能。

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面向视网膜血管精细分割的多层级图卷积特征融合神经编解码网络

崔少国, 张乐迁, 文浩

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 404-413.

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眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而，由于血管拓扑结构复杂，边界不清晰，分割难度增大。针对这些问题，在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特征中像素之间的全局上下文信息进行建模，弥补普通卷积缺少全局建模的能力；然后使用多尺度特征融合模块对编码器特征与解码器特征进行融合，减少特征层中噪声信息对分割结果的影响；最后使用多层次特征融合模块将解码器每一层特征融合输出，减少下采样过程中空间信息的缺失以及对深层特征的复用。在公开数据集DRIVE、CHASEDB1以及STARE上进行验证，F1值和AUC值均优于其他两个模型。

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基于改进YOLOv7的矿井人员检测算法

邵小强, 李鑫, 杨永德, 原泽文, 杨涛

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 414-423.

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矿井人员的实时检测是建设智慧矿山必不可少的内容，通过视频监测井下人员，从而实现危险区域预警及联动控制，对于矿井安全生产具有重要意义。现阶段可见光图像识别技术针对井下昏暗环境中人员的辨识还有待完善。针对井下光照不均、煤尘干扰严重导致监控视频存在噪声多、图像模糊等问题，提出一种改进YOLOv7的矿井人员检测算法。首先，针对ELAN模块直接拼接形成通道隔离的问题，提出基于通道重组与特征关注的复杂场景检测方式；其次，针对特征融合结果未侧重预期目标且模型缺乏针对性策略提升小目标检测性能，在颈部多尺度融合网络添加ACmix模块，兼顾全局特征和局部特征，提升了算法对小目标的检测能力；最后，引入Efficient IOU Loss提升算法收敛速度的同时减小目标框及先验框高度和宽度的差值，实现更加精准的定位。通过公开行人数据集及自建矿井人员检测数据集验证表明：该算法较YOLOv7模型相比，检测精度提升了3.1%，达到89.4%；召回率提升了3.8%，达到86.4%；速度提升了15.8%，达到68.8FPS；满足矿井人员实时检测的工作要求。

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基于近似存在性查询的高效图像异常检测方法

伍凌川, 史慧芳, 邱枫, 石义官

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 424-430.

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对于图像异常检测问题，查询测试样本在正常样本集中的K近邻距离并估计其异常程度，是一类准确率较高、对复杂分布的效果较稳定的方法。此类方法采用近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbour Search, ANNS）索引进行K近邻搜索。但由于ANNS查询操作较高的计算开销和现实问题中庞大的数据量，此类方法的计算效率难以应对低时延、高吞吐量的应用场景。该文基于局部敏感哈希和布隆过滤器，提出了一种近似存在性查询（Approximate Membership Query,AMQ）方法，用特征近似存在性预测异常样本。相比于ANNS,AMQ具有更低的计算复杂度且更适合单指令多数据并行，可以有效解决基于特征库检索方法的计算性能瓶颈。在MVTec-AD数据集上的实验结果显示，基于AMQ的方法的异常分割准确率仅比ANNS方法降低1%左右，但推理时延、吞吐量和内存开销显著较优，接近端到端深度学习异常检测模型的计算效率。

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结合全局信息增强的医学领域命名实体识别研究

要媛媛, 付潇, 杨东瑛, 王洁宁, 郑文

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 431-439.

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中文医疗问诊文本中，由于口语化的不规则表达和专业术语的频繁出现，药物名称等实体难以被精准地识别出来。为了充分利用中文句子词间关系的重要作用，提出了一种用于增强全局信息的医学命名实体识别模型。模型利用注意力机制增强了词嵌入表征，并在使用双向长短时记忆网络的序列处理能力获取上下文信息的基础上，同时从两个方面丰富了句子的全局信息表示。其一是根据句法关系获取词语之间额外依赖关系构建了图卷积网络层用于丰富词间的依赖；其二是构建了辅助任务用于预测词间句法依赖关系的类别。在中文医疗问诊数据集上的实验结果表明，模型具有很好的竞争力，F1值达到94.54%。与其他模型相比，在药物和症状等实体类别的识别上取得了明显提高。在微博公开数据集上的实验也表明，模型具有通用领域的应用价值。

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基于时序拓扑数据分析的电力电缆局部放电模式识别

李自强, 李睿, 孙抗

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 440-446.

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在电力电缆局部放电（PD）模式识别时，相位图谱以及统计特征往往因区分度不足而影响识别精度。为此，提出了一种基于时序拓扑数据分析（TDA）的局放特征提取和识别方法。首先，提出一种符号熵和粒子群优化（PSO）相结合的重构参数选择方法，将预处理后的局放时域信号进行相空间重构，并生成三维局放数据点云；然后，基于TDA方法提取持续同调特征，据此生成持续散点图及持续条形码，计算并可视化表达为贝蒂曲线；最后，将贝蒂曲线输入1D-CNN模型，对4种典型局放缺陷模式进行识别并开展对比实验。实验结果表明，该方法对相空间重构时延参数的选取更加准确，且TDA特征具备良好的区分度，相比其他以相位图谱及统计特征为输入的模型，该方法整体识别准确率最高可提升15.34%，达到98.55%。

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主动电场线型电极阵列扫描成像方法研究

蒋淘宇, 彭杰钢, 韩远见

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 447-454.

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水下主动电场幅值法成像的灵感源于弱电鱼主动发射电信号识别周围环境这种生物机制。目前的主动水下成像技术在复杂黑暗的水下环境下仍有一定缺陷，因此一种新的解决方案被提出，即利用水下主动电场原理识别完成短距离目标物体复杂形状的成像。针对此前电极阵列覆盖有限、成像分辨率较小、对较大物体成像时电极数量多造成的成本较高以及缺少对复杂几何特征物体成像的实例等问题，设计了线型电极阵列连续运动扫描并采集数据的幅值成像平台，来对实验物体不同体积大小、不同材质及复杂形状进行成像，并对比结果，最后研究了如何根据横纵向幅值积分斜率曲线的最值点，提取成像图片中的物体位置和面积信息。实验结果证实了基于主动电场原理的线型电极阵列运动扫描幅值成像方法的有效性。与传统的主动电场成像方法相比，该方法不仅降低了硬件成本，还提高了成像的效率和分辨率。此外，该方法为主动电场成像技术的进一步工程化应用提供了一种实用的解决方案，优化了水下物体的成像过程，展示了其在复杂水域环境中的应用潜力。

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人工智能驱动的复杂系统研究前沿

丁璟韬, 徐丰力, 孙浩, 严钢, 胡延庆, 李勇, 周涛

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 455-461.

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作为一个研究对象涵盖基本物质、生命体和社会的跨学科研究领域，复杂系统的研究有助于增进对自然和社会现象的理解和预测，在解决人类面临的复杂问题中具有重要价值。这一领域的早期研究积累了海量的各类真实复杂系统数据，在此基础上发展数据密集型、人工智能方法驱动的复杂性科学研究新范式，将为复杂系统的描述、预测与知识发现提供一条全新的路径。该文对人工智能驱动的复杂系统研究进行前瞻性的综述，探讨人工智能助力下的复杂系统研究发展前沿，并分析基于人工智能方法的领域代表性工作，最后讨论复杂系统视角下人工智能理论及技术的潜在发展方向。

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复杂系统理论在社会治理中的应用综述

田逢时, 疏学明, 汪秉宏

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 462-472.

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经济持续发展和社会不断进步对社会治理现代化提出了新的要求。社会是一个典型的复杂系统，社会治理研究迫切需要从复杂系统的角度，依靠多学科的交叉融合，从整体上加以解决。该文选取复杂系统相关研究方法，对社会治理中疫情防控、谣言管控、智慧交通和智慧消防4个典型场景进行了重点分析，总结了复杂系统理论在社会治理领域应用中存在的问题，对下一步主要发展的方向进行了展望。

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复杂网络上具有自适应行为的故障-恢复传播动力学研究

郭志成, 刘影, 陈钰书, 唐明

电子科技大学学报. 2024, 53(03): 473-480.

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在故障-恢复动力学中，节点受内部或外部因素而故障失效后能够有概率自发恢复。考虑到未故障的节点存在避免故障的自适应行为，建立自适应网络上的故障-恢复传播模型。在该模型中，活跃节点为了改善自身局域环境以降低外部故障概率，将主动断开与故障邻居的连边，直到故障邻居恢复正常工作后再重新建立连接。基于点对近似思想建立了理论框架，用于预测故障率的时间演化趋势和系统的最终故障规模。大量的计算机仿真结果验证了理论预测的准确性，并发现系统具有相变和磁滞现象。在不同的自适应断边速率和外部故障速率下，自适应行为能使系统的磁滞区域产生或消失，系统将出现受初始故障规模影响的双稳态区域。

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2024年, 第53卷, 第03期　
刊出日期：2024-05-30

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