南京信息工程大学学报

2025年06期

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《南京信息工程大学学报（自然科学版）》主要刊登地球科学；电子、通信与自动控制技术；计算机科学与技术；环境科学与工程；地理... 展开

类型

双月刊

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学术

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基于复杂度匹配和注意力机制的图像隐写分析算法 摘要近年来，图像隐写分析算法快速发展，一系列先进的基于深度学习的隐写分析模型不断被提出.然而，现有隐写分析算法无法对图像纹理复杂和纹理平滑区域实现精准权重分配，阻碍了其进一步发展.为了解决隐写分析算法特征提取和分析不稳定的问题，本文提出一...
LESO-Net：一种轻量高效的小目标分割网络 摘要图像内的部分小目标因其具有形状不规则以及边界模糊等特征，在分割处理时常常遭遇诸多挑战，主要包括特征提取困难、边缘细节丢失、噪声干扰显著等.针对以上问题，本文提出一种基于YOLOv8n-seg模型的轻量高效的小目标分割网络LESO-Ne...
TireYOLO：轮胎胎侧压印文字检测算法 摘要针对轮胎胎侧压印文字区域受到深色背景干扰，现有算法无法准确执行检测任务的难题，本文提出一种改进YOLOv8s的轮胎胎侧压印文字区域检测算法TireYOLO.首先，提出一种轻量化特征提取模块RepNCSPELAN4_CAA，用于替换YO...

基于健康因子和Attention-GRU的锂电池剩余使用寿命预测 摘要为了提高神经网络模型预测锂离子电池剩余使用寿命的准确性，本文提出一种基于Attention（注意力机制）-GRU（门控循环单元）模型的预测方法.首先，以美国NASA公开的RandomWalk电池数据为基础，在电池电压、电流和时间等直接...
基于健康因子和CNN-BiLSTM的锂离子电池健康状态预测 摘要为提高锂离子电池的健康状态(SOH)监测精度，避免电池潜在的故障，本文提出一种基于健康因子的卷积神经网络(CNN)结合改进双向长短期记忆网络（BiLSTM)的联合模型预测电池SOH.首先，通过NASA公开电池数据集提取5个与电池老化高...
基于自注意力神经网络的电网线损预测方法 摘要电力配送过程中不可避免产生线损.使用循环神经网络进行线损预测存在信息遗忘和梯度消失等问题，在面对长时间序列预测时预测精度不理想.为了提高线损预测的准确性，本文提出一种基于自注意力机制的线损预测模型.首先，根据近期的整体功耗、线损和时间...

基于多虚拟领航者的智能车编队控制研究 摘要针对智能车队（SP）在通过无信号灯交叉口时稳定性差、通行效率低等难题，提出一种基于多虚拟领航者(VL)的智能车编队控制方法.首先，以SP为研究对象，对传统人工势能函数（APF进行改进，利用非线性函数关系描述智能车队系统内车-车之间的作...
基于ADMM的电动货车队列速度规划研究 摘要为进一步提高电动车辆队列行驶的经济性、降低车用动力电池的容量衰减，对某电动货车队列开展了行驶速度规划研究.首先建立了电动货车的单车能耗模型；然后基于此单车能耗模型、固定车头间距的跟车间距策略，以及拟合得到的不同间距下队列中各车的气动阻...
四旋翼飞行器固定时间量化自适应控制 摘要针对具有模型不确定性和量化输入的四旋翼飞行器，在量化输入下将固定时间命令滤波与反步法相结合，提出一种新的控制策略.首先，将传统反步法中的虚拟控制信号作为固定时间命令滤波的输入，可以直接得到虚拟控制信号的导数，有效地避免了传统反步法所带...
人工蜂群搜索策略优化的欠定混合矩阵估计 摘要欠定盲源分离是盲信号处理领域的难题，其中的混合矩阵估计是决定超完备独立分量分析和欠定盲分离成功与否的关键步骤.为了提高欠定混合矩阵的估计精度，在单源点检测的基础上，提出一种人工蜂群搜索策略优化的线性聚类分析方法.首先，利用短时傅里叶变...
基于自适应时序聚合的电氢能源系统风险防御规划方法 摘要电氢能源系统能够实现电能和氢能的互联，是消纳间歇性可再生能源发电、实现“双碳”目标的重要措施.同时，长周期储氢系统由于能够补偿可再生能源的中长期波动而引发广泛关注.然而，由于涉及电氢能源系统的优化规划模型需要覆盖长周期储氢的完整充放周...
基于多源数据融合的输电线路故障原因辨识方法 摘要输电线路是电力系统稳定运行的关键元素，当输电线路发生故障时，如何快速而准确地识别故障原因对电力系统的安全稳定运行具有重要意义.针对现有输电线路故障原因辨识方案存在准确度低等问题，提出一种多源数据融合的输电线路故障原因辨识方法.首先，刻...

集成SBAS-InSAR与贝叶斯网络的滑坡易发性评价 摘要贝叶斯网络和SBAS-InSAR在滑坡易发性评价中已得到广泛应用.但是，如何充分发挥二者优势，融合两种方法来进一步改进滑坡易发性评价还有待探索.因此，本文以滑坡发生频繁的汉源县为研究区，根据地形、气象等数据提取出20个传统滑坡因子，并...
基于深度学习SE-ResNet模型的皖江洪水调蓄区湿地类型遥感识别 摘要由于湿地类别多样且结构复杂，湿地遥感分类识别极具挑战.为了快速、准确地遥感识别湿地类型，本文以皖江洪水调蓄区为研究区，基于Sentinel-2影像获取的光谱特征、植被和水体指数特征以及纹理特征构建样本集，引入深度学习压缩-激发与残差网...