【摘 要】
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电阻抗层析成像技术(EIT)因其非侵入和可视化等特性为人体肺部空间特性的监测提供了一种有效的方法。但是EIT的逆问题具有严重的非线性、病态性和欠定性,使得图像重建结果含有严重的伪影。针对上述问题,提出了一种由预映射、特征提取、深度重建以及残差去噪四个模块构成的V-ResNet的深度网络成像算法,实现对场域空间位置和电导率参数分布的重建。该算法有效地增加了前馈信息的多重传递并解决了深度网络的梯度消失
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电阻抗层析成像技术(EIT)因其非侵入和可视化等特性为人体肺部空间特性的监测提供了一种有效的方法。但是EIT的逆问题具有严重的非线性、病态性和欠定性,使得图像重建结果含有严重的伪影。针对上述问题,提出了一种由预映射、特征提取、深度重建以及残差去噪四个模块构成的V-ResNet的深度网络成像算法,实现对场域空间位置和电导率参数分布的重建。该算法有效地增加了前馈信息的多重传递并解决了深度网络的梯度消失问题,同时残差去噪模块有效地平滑了图像边界。采用相对误差(RE)和结构相似度(SSIM)来衡量成像质量,
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传感器测量误差对车辆队列的有效控制与稳定性研究存在较大影响。通常情况下，大多研究成果将传感器测量误差设定为分布规律已知的随机数列（如高斯分布，泊松分布等），以便采用特定的数理方法消除误差影响。然而对于控制系统中仅满足有界条件的测量误差，仍需开展进一步的深入研究。针对此类现状，以非线性车辆队列控制为研究对象，综合考虑车载传感器的有界测量误差与车辆之间的有向通信拓扑，设计一种基于滑模的车辆队列控制方法
针对复杂环境下多探测传感器网络难以准确协同定位的问题，通过建模仿真分析，提出了一种多传感器协同定位优化布站方法。首先，基于后验克拉美罗下界（PCRLB， Posterior Cramer-Rao Lower Bound）构建了目标定位精度几何稀释因子（GDOP， Geometric Dilution of Precision）评价指标，考虑复杂外界环境，分析了起伏地形、杂波干扰和光照对传感器探测定
长期经营条件下，南亚热带区域桉树人工林土壤障碍问题频发。按土壤类型对桉树主产区进行土壤肥力障碍因子识别与评价，并给林权业主们制定区域化相应的经营、施肥策略，可针对性地为提升土壤肥力提供理论依据，对保障广西人工林产业高质量、可持续发展经营具有重要意义。本文研究采集并分析了近3年桂北地区桉树人工林主要种植区的红壤、黄壤、赤红壤等土壤类型的典型样品共计298个，运用聚类分析法结合主成分分析的方法，从15
目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的图像分割与分类器和基于深度学习的算法;三维定位:基于单目彩色相机、基于立体视觉匹配、基于深度相机、基于激光测距仪和基于光基3D相机飞行时间的三维定位。分析了影响果蔬识别和定位精度的主
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