【摘 要】
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光纤法布里-珀罗可调滤波器(FFP-TF)是组成光纤布拉格光栅传感器解调系统的核心器件之一,其稳定性对解调精度至关重要,而温度漂移是影响其稳定性的关键因素之一.最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性映射能力可以对漂移进行有效补偿,针对传统LSSVM模型参数选取易陷入局部最优的问题,基于改进的天牛须搜索粒子群优化算法在全局范围内寻找LSSVM模型的最优惩罚因子和核参数.实验结果表明,用优化的LSSVM对FFP-TF进行温度漂移补偿,可将最大温度漂移误差从1025.21 pm减小到±3.03 pm,提高了变
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,上海200090;新南威尔士大学电气工程与电信学院,新南威尔士州悉尼2052
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光纤法布里-珀罗可调滤波器(FFP-TF)是组成光纤布拉格光栅传感器解调系统的核心器件之一,其稳定性对解调精度至关重要,而温度漂移是影响其稳定性的关键因素之一.最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性映射能力可以对漂移进行有效补偿,针对传统LSSVM模型参数选取易陷入局部最优的问题,基于改进的天牛须搜索粒子群优化算法在全局范围内寻找LSSVM模型的最优惩罚因子和核参数.实验结果表明,用优化的LSSVM对FFP-TF进行温度漂移补偿,可将最大温度漂移误差从1025.21 pm减小到±3.03 pm,提高了变温环境下FFP-TF解调的温度稳定性.
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近几年在图像去雾领域中基于深度学习的方法层出不穷,利用循环生成对抗网络(CycleGAN)设计图像去雾算法.在CycleGAN中,通过对生成器进行改进来达到预期的处理效果.在生成器的编码网络和解码网络中选用Leaky ReLU和tanh两种激活函数,并对转换网络的残差块进行减少数量处理和加权优化处理.本设计能够更好地展示单幅有雾图像的清晰度和细节方面,峰值信噪比、结构相似性及信息熵等客观评价指标都得到了提升.
为了对头颈部多器官CT图像实现精准分割,减少放射治疗对人体正常组织的损伤,本文提出一种基于卷积神经网络的图像分割方法——SAU-Net算法,该算法基于加入残差连接的3D U-Net实现.针对器官尺寸差异较大而引起的分割精度不准确问题,引入压缩注意力模块,通过非局部的空间注意力机制增加对全局特征的编码能力,聚合多尺度上下文信息,实现同一器官的体素分组.此外,该算法减少了卷积核数量及参数量,避免因额外的卷积运算造成堆叠局部信息过多而影响模型性能.结果 表明,以Dice系数为评估指标,与3D U-Net和3D
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