基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确率分别达到84.74%和86.34%。

双T网络的频率特性分析

双 T网络由于具有良好的滤波特性和选频特性 ,常在电子测量仪器的滤波电路或振荡电路中用作滤波网络或选频网络。但在近几年出版的“模拟电子技术”类教科书中对双 T网络有关特性均未详细讨论 ,以致在实验过程中学员对双 T网络的不理解 ,故本文对双 T网络的频率特性及其在电子线路中的应用进行分析 。

应用新型双T选频网络的OFCS光检测放大器

介绍了一种新型用于OFCS（光纤电流传感器）的PIN光检测放大器的设计，并提出了一种新型的双T型选频网络电路，对放大器各级的设计原理进行了详细的理论分析。理论与实践都证明这种新型光检测放大器信噪比较高，能对微弱的PIN光信号进行有效的检测和放大。

无线传感器网络增配节点实现双连通并优化中继路径

对所有节点有统一通信功率和传输半径的无线传感器网络,用平面无向图建模。提出一个基于广度优先的O(n^3)多项式时间搜索算法来发现无线传感器网络中的双连通分量,继而确定网络中所有关节点,然后提出一个最坏情况有O(n^2log(n/3))多项式计算时间的贪心算法来增加尽量少的节点以实现网络双连通,同时,增配节点形成的新路径有助于减少部分节点到汇聚节点的中继跳数。实验结果也验证了以上算法的效果。

基于MATLAB的RC双T网络频率特性研究

在对称RC双T网络中引入了一个参数k,讨论了k值变化对该网络频率特性的影响。在理论研究的基础上,用MATLAB绘出了k值变化时对电路的频率特征的影响。分析结果表明:当k=1时,该网络具有很强的带阻滤波特性。而当0<k<1时,该网络适合作为某一个特定频率的选频网络。

对称RC双T网络在选频放大电路中的应用

本文在介绍对称双T网络电路结构的基础上,分析了其信号传输的频率特性,双T网络对单一频率的信号具有很好的滤波特性,利用双T网络作为放大电路的正反馈网络,可以实现单一频率的信号选频放大,在电子设备中具有广泛的应用。

基于双T选频网络的电脑鼠红外检测系统

本文以IEEE国际标准电脑鼠走迷宫竞赛为背景,针对目前红外检测系统多采用一体式红外接收传感器,只能判断有无障碍物、而无法进行测距,设计出基于双T选频网络的电脑鼠红外检测系统。该系统在Multisim仿真基础上,搭建硬件电路调试与测试,确定出选频网络的RC参数,采用PWM调制等措施减小外界干扰,根据接收传感器信号的强弱来判断电脑鼠与障碍物之间的距离,并拟合出测量距离与电压的关系曲线。实验验证该设计方案稳定可靠,可满足系统测距要求。

基于FPGA的双T选频网络的设计与实现

为提高棱镜式数字激光陀螺稳光程回路中相敏信号解调效率,将较窄的带宽内对信号幅度增益大、波动小的双T选频网络数字化应用到数字激光陀螺解调电路中,使用FPGA进行算法设计,得到带宽为2 Hz的带通滤波器。在数字激光陀螺中与ⅡR滤波器进行对比实验,经过实际系统验证,信噪比提升了200%。

中国“双碳”目标实现路径:产业网络关联

目前关于“双碳”的各种讨论,大多从理念与方向上去谈,而很少涉及产业层面的目标实现路径。论文运用社会网络分析法全新解构“双碳”目标下中国产业网络的关联特征及影响因素。研究结论为:中国产业间关联关系具有相对稳定性,产业间分工逐渐深化,溢出效应明显。第一、第二、第三产业的占比分别为1.75%、61.85%和36.40%。占据重要地位的“碳节点行业”是4个生产性服务业--批发和零售,交通运输、仓储和邮政,金融,租赁和商务服务和5个资本密集型产业--化学产品,非金属矿物制品,电力、热力的生产和供应,金属制品,金属冶炼和压延加工品。网络中第一板块与第二板块是中国产业网络的“动力源”。7个外生属性因素具有显著性影响,是实现“双碳”目标的有效政策切入点。

基于节点共用关系分析的双代号网络图绘制方法

介绍了一种基于节点共用关系分析的绘制方法,分析了绘制过程需要解决的主要问题,指出该方法充分利用节点的承启功能,能准确表达逻辑关系,避免出现多余的节点和虚箭线,明显提高绘制效率。

人工神经网络基双频RFID读写器天线设计

给出了结合人工神经网络进行双频RFID读写器天线的优化设计方法,该天线由一层双边开槽贴片,厚空气层及接地层的加载缝隙耦合实现双频工作。以天线电磁仿真结果作为人工神经网络模型的训练数据,以天线贴片的四个关键结构尺寸作为神经网络模型的输入参数,以天线回波损耗作为输出参数,实现天线的快速优化设计。所设计天线的性能指标为:在驻波比小于2.0时,低频段(900MHz)的工作带宽约为70MHz(870～940MHz),高频段(2.4GHz)的工作带宽约为300MHz(2.235～2.535GHz);天线尺寸为179.3mm×120mm。神经网络模型和电磁仿真结果吻合良好。

基于低通滤波匹配网络的双频功率放大器设计

提出了一种基于低通滤波匹配网络的高效率并发双频功率放大器设计方法。将连续F类与连续逆F类功放模式相结合,在保证效率的前提下拓展了阻抗设计空间,同时在谐波范围内引入多个传输零点,完成低通滤波匹配网络的设计,对谐波进行抑制。为验证设计方法的合理性,设计制造了一款工作于1.6 GHz与2.4 GHz且带宽超过200 MHz的并发高效率功率放大器,在两频带内具有超过66%的功率附加效率以及超过40 dBm的输出功率,其相邻信道泄漏比也优于-25 dBc。

一种双代号网络图节点编号方法

对双代号网络图节点进行编号是网络图自动生成系统的重点与难点,本文提出了一种改进的网络图节点编号方法,对工序排序优化了工序集的邻接矩阵,解决了传统方法易出现回路的难题;运用系统工程思想,紧密结合编号原则,对工序进行集合运算,简化了操作,保证了编号的唯一性与正确性。

单环双节点与链路聚合网络在综合监控系统中的应用

介绍了一种单环双节点与链路聚合网络技术在轨道交通综合监控中的应用。首先介绍了综合监控网络组成,在分析了双环双节点网络的不足之处后,引出单环双节点与链路聚合网络。然后,阐述了冗余环网和链路聚合的基本原理和其优势,最后,对该技术在轨道交通行业的应用提出展望。

双螺杆泵同步双圆弧齿轮传动热网络分析

综合传热学、摩擦学和齿轮啮合原理等,建立了双螺杆泵同步双圆弧齿轮箱热网络模型和热平衡方程组,确定了热源、热阻、对流换热系数等参数的计算模型,计算了该部件在润滑油润滑条件下的边界温度,为双圆弧齿轮传动热分析提供了理论基础。

双对偶神经网络用于的信号幅频角的联合估计

本文在对偶神经网络用于方位估计的基础上，提出了双对偶神经物模型及算法，用于多源信号的各幅频角的联合估计，经软件模拟所得的结果表明，这种方法是可行的。

基于深度学习的广义频分复用系统时频双选择信道估计

广义频分复用(GFDM)系统存在固有的子载波间干扰和子符号间干扰,在时频双选择信道下,会产生严重的导频污染现象,使基于导频的信道估计性能显著下降。为此,提出一种基于深度学习的GFDM系统信道估计框架,将离散导频位置处最小二乘信道估计值构成低分辨图像作为网络输入,利用深度残差网络恢复信道时频响应的高分辨图像,实现GFDM系统的信道估计。设计了基于深度残差网络的GFDM时频双选择信道估计算法的仿真系统,通过离线训练获得深度残差网络的最优参数。仿真结果表明,所提算法能够得到接近于最小均方误差信道估计的精度和误码率性能,并具有稳健的多普勒频移泛化能力。

双电源架构的低功耗温室环境感知节点设计

为提高电池能量利用率,降低温室环境无线采集节点功耗,延长节点寿命,以16位低功耗MCU(MSP430F149)和CC1101射频模块进行温室环境无线采集节点硬件设计,电源管理模块采用TPS63031芯片实现双电源供电,即节点在工作和休眠状态下分别采用3节AA南孚电池和1节3 V纽扣电池供电,通过DC-DC转换,电池可使用能量提高22.8%。软件协议采用有限状态机(FSM)模型设计,实现节点工作模式和休眠模式的任务调度,使节点休眠时进入LPM3深度休眠,大大降低节点功耗。电池放电试验和节点性能测试试验表明,在设定30 min采集周期下,设计的供电方案可保证节点11 019.8 h(约459.2 d)的可靠使用寿命。

诺基亚为北京GSM双频网络扩容

诺基亚在北京的两个合资企业,近日与北京电信管理局签署了一份合同价值近7千7百万美元的网络扩容协议。 此协议的签订将使北京电信管理局有能力满足北京用户对GSM网络服务持续增长的需求。根据协议,诺基亚将提供GSM900和GSM1800网络设备,包括移动交换设备、位置寄存器、基站及基站控制器。

温室下无线传感器网络双簇头异构成簇算法的研究

在温室下无线传感器网络中,采用基于低功耗自适应集簇分层型算法进行分簇时,存在簇分布不均匀及路由能量消耗过快的问题。因此,本研究基于双簇头异构成簇算法,优化了簇头选择算法。在分好的簇中布署1个异构节点做为第一簇头,根据能量因素选择另1个簇头,2个簇头履行不同的职责,达到均摊能量消耗、延长网络生命周期的目的。其中,采用单跳与多跳结合方法将第一簇头节点信息传送到汇聚节点以达到提高传输效率的目的。仿真结果表明,该算法平衡了静态节点能耗,延长了网络存活时间。