分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间： 2024-01-07
摘要： 近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别在各个领域取得了显著的成就。在植物学领域，花卉种类的识别是一个重要的研究方向，对于生态学、农业以及环境监测等诸多方面具有重要意义。本研究旨在探索并优化ResNet（深度残差网络）在花卉种类识别任务中的应用。首先，文章对ResNet网络的结构进行了深入分析，理解了其引入残差学习的机制，以及如何有效地应对深层网络训练中的梯度消失和爆炸问题。通过在花卉图像数据集上的实验，验证了ResNet在处理复杂多类别花卉图像识别任务上的卓越性能。在数据预处理阶段，文章采用了数据增强技术，包括裁剪和翻转等，以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力，同时对花卉图像进行了标准化处理，以适应ResNet网络对输入数据的要求。实验结果表明，相较于传统的神经网络模型，采用ResNet网络的花卉种类识别模型在准确率和收敛速度上均有显著提升。此外，通过深度分析模型在不同花卉类别上的表现，发现ResNet网络在处理具有层次结构和复杂形态的花卉图像时表现更为出色。本文提出的模型不仅在整体上取得了优异的性能，还在对特定花卉类别的识别上具备较高的准确性。在进一步的研究中，我们考虑通过迁移学习进一步提升模型的泛化能力，特别是在面对小样本花卉数据集时。同时将探索模型的实时性能，以适应现实场景中对花卉种类快速准确识别的需求。本研究通过对ResNet网络在花卉种类识别任务中的优势和应用进行全面而深入的分析，为深度学习在植物学领域的应用提供了有益的参考和借鉴。研究成果不仅对花卉识别技术的改进具有一定的理论价值，同时也在实际应用中具备广泛的推广潜力。
分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间： 2023-11-07 合作期刊: 《文献与数据学报》
摘要： ［目的 / 意义］数据融合是实现多源数据价值的重要途径，全面分析全球数据融合研究的整体主题格局，对当前认识和研究数据融合有重要的科技情报价值。［方法 / 过程］采用词频与共词分析法，对 Web of Science 核心数据集中 16 053 篇数据融合研究论文的热点主题和研究方法进行了分析。［结果 / 结论］数据融合研究在整体上呈现了显著的增长趋势，且经过30余年的发展已经形成了核心的研究热点和数据融合方法。在研究中，传感器（包括无线传感器）数据融合是该领域的研究热点方向。故障诊断、遥感、安全以及智能电网等是数据融合应用的热点场景。卡尔曼滤波法、神经网络、Dempster-Shafer 证据理论以及机器学习（包括深度学习、支持向量机等）等是数据融合的热点方法，且数据融合研究中已经形成了多方法共现协同网络。
分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间： 2022-06-07 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要： 在无线传感器网络（WSNs）中，数据分发是一种重要的传输方式，需要满足以下要求：可靠性，节能和可扩展性。然而，现有的研究工作很少关注数据分发中所存在的攻击，导致数据分发的可靠性大打折扣。为了检测出WSNs数据分发中的节点克隆攻击，保证数据分发的高可靠性，提出了基于单轮零知识证明的节点克隆攻击检测方案。本方案通过构建析取-叠加码生成专属于各个节点的数字指纹，在单轮零知识证明方案中对节点的数字指纹进行验证，可以检测出没有正确数字指纹的克隆节点。仿真表明使用提出的检测方案，可以保证WSNs在数据分发过程中的高可靠性. In wireless sensor networks (WSNs), data dissemination is an essential transmission mode, which needs to meet three requirements: reliability, energy saving and scalability. Existing research pays little attention to the attacks in data dissemination, resulting in a significant loss of the reliability of data dissemination. In order to detect node clone attacks in WSNs data dissemination and ensure high reliability of data dissemination, a node clone attack detection scheme based on single round zero knowledge proof is proposed. In this scheme, the digital fingerprint of each node is generated by constructing superimposed disjunct code, and the cloned node without correct digital fingerprint can be detected by verifying the digital fingerprint of the node in the single round zero-knowledge proof scheme. Simulation results show that the proposed scheme can ensure the high reliability of WSNs in the data dissemination process.
分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 分类： 工程与技术科学 >> 工程通用技术 分类： 机械工程 >> 机械工程其他学科 提交时间： 2022-02-08
摘要： The spectral leakage (SL) from windowing and the picket fence effect (PEF) from discretization have been among the standard contents in textbooks for many decades. The SL and PEF would cause the distortions in amplitude, frequency, and phase of signals, which have always been of concern, and attempts have been made to solve them. This paper proposes two novel decomposition theorems that can totally eliminate the SL and PEF, they could broaden the knowledge of signal processing. First, two generalized eigenvalue equations are constructed for multifrequency discrete real signals and complex signals. The two decomposition theorems are then proved. On these bases, exact decomposition methods for real and complex signals are proposed. For a noise-free multifrequency real signal with m sinusoidal components, the frequency, amplitude, and phase of each component can be exactly calculated by using just 4m1 discrete values and its second-order derivatives. For a multifrequency complex signal, only 2m1 discrete values and its first-order derivatives are needed. The numerical experiments show that the proposed methods have very high resolution, and the sampling rate does not necessarily obey the Nyquist sampling theorem. With noisy signals, the proposed methods have extraordinary accuracy.
分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间： 2021-09-10
摘要： 地球静止光学遥感卫星具有时间分辨率高、覆盖范围广等优点，可以大范围连续跟踪观察海上船舶目标。然而，地球同步卫星遥感影像中的船舶目标通常体积小、强度弱，易受云、岛等因素影响，给船舶目标的检测带来很大的困难。本文提出了一种从地球静止光学遥感图像中检测在海面上移动的船舶的新方法：首先，采用自适应非线性灰度拉伸（ANGS）方法对图像进行增强，以突出小而弱的船舶目标。其次，设计了一种多尺度双邻域差分对比度测量（MDDCM）方法来检测候选船舶目标的位置。然后，分析每个候选区域的形状特征以去除虚假的船舶目标。最后，联合概率数据关联（JPDA）方法用于多帧数据关联和跟踪。实验表明，该方法能够有效地检测和跟踪GF-4卫星光学遥感影像中的运动船舶目标，与其他经典方法相比，该方法具有更好的检测性能。
分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间： 2018-08-31
摘要： 本文创新性地提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路：首先把无线电信号具象化为一张二维图片，将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题；进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果，提高无线电信号识别的智能化水平和复杂电磁环境下的识别能力。基于该思路，本文提出了一种基于图像深度学习的无线电信号识别算法——RadioImageDet算法。试验结果表明，该算法能有效识别无线电信号的波形类型和时/频坐标，在实地采集的12种、4740个样本的数据集中，识别准确度达到86.03%，mAP值达到77.72，检测时间在中等配置的桌面计算机上仅需33毫秒，充分验证了思路的可行性和算法的有效性。
分类： 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间： 2017-04-19
摘要： 摘要：传统子空间类方法依赖于阵列相关矩阵，在阵列中阵元出现失效的情况下，相关矩阵将会秩亏，子空间类方法将会失效。针对该问题，本文从协方差拟合准则出发，将协方差矩阵的 Toeplitz 结构作为约束，基于低秩矩阵重构的原理来恢复协方差矩阵，而后采用子空间类方法来进行目标的方位估计。在阵元失效情况下，该方法能有效重构阵列协方差矩阵，恢复失效阵元的自由度，解决失效阵元情况下高精度目标方位估计的问题。数值仿真表明，该方法在阵元失效条件下，能够恢复损伤阵列到正常阵列条件下的性能，尤其是对于多个目标的情况，该方法表现出更优的性能。
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