【雜志簡(jiǎn)介】

　　《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》創(chuàng)辦于1972年，是我國(guó)微電子技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的唯一專業(yè)性國(guó)家中文核心期刊，同時(shí)也是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊。本刊的宗旨是，嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真，求實(shí)創(chuàng)新;以人為本，研以致用;弘揚(yáng)科學(xué)，追求真理。本刊國(guó)內(nèi)公開發(fā)行，面向科研院所，廠礦技術(shù)人員、院校師生和管理人員，及時(shí)提供國(guó)內(nèi)微電子與計(jì)算機(jī)行業(yè)最新科研成果、學(xué)術(shù)與工程技術(shù)動(dòng)態(tài)，是較為實(shí)用的參考資料和科學(xué)決策的準(zhǔn)確依據(jù)。

　　【收錄情況】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　航天優(yōu)秀期刊

　　陜西省優(yōu)秀期刊一等獎(jiǎng)

　　【欄目設(shè)置】

　　報(bào)道國(guó)內(nèi)外半導(dǎo)體集成電路和微型計(jì)算機(jī)的科研、技術(shù)成果。包括微電子技術(shù)在航天事業(yè)中的應(yīng)用、微型計(jì)算機(jī)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與制造、微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)軟件及應(yīng)用軟件、微型機(jī)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、半導(dǎo)體集成電路設(shè)計(jì)與制造工藝等方面。主要欄目：計(jì)算機(jī)技術(shù)，微電子技術(shù)等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　基于顯著點(diǎn)切片的三維模型檢索 霍磊，呂學(xué)強(qiáng)，李卓，張凱，HUO Lei，LV Xue-qiang，LI Zhuo，ZHANG Kai

　　面向無(wú)線通信的多模式信道糾錯(cuò)碼譯碼 管武，梁利平，李婧，胡巧芝，GUAN Wu，LIANG Li-ping，LI Jing，HU Qiao-zhi

　　基于粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法 郭強(qiáng)，張曉萌，朱若函，GUO Qiang，ZHANG Xiao-meng，ZHU Ruo-han

　　基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)音源數(shù)的自適應(yīng)盲源分離算法 陳勝，徐巖，王小軍，CHEN Sheng，XU Yan，WANG Xiao-jun

　　基于多重聚類的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)方法研究 楊宏宇，張樹茂，江華，YANG Hong-yu，ZHANG Shu-mao，JIANG Hua

　　基于含權(quán)概念圖的中文語(yǔ)句語(yǔ)義匹配方法的研究 劉培奇，曹東川，劉陽(yáng)，LIU Pei-qi，CAO Dong-chuan，LIU Yang

　　應(yīng)用混沌變異機(jī)制混合反向?qū)W習(xí)人工魚群算法 王培崇，李麗榮，彭菲菲，汪慎文，WANG Pei-chong，LI Li-rong，PENG Fei-fei，WANG Shen-wen

　　基于模糊 QoS的云服務(wù)資源選擇方法 劉娜娜，魏汪洋，吳慶濤，張明川，鄭瑞娟，LIU Na-na，WEI Wang-yang，WU Qing-tao，ZHANG Ming-chuan，ZHENG Rui-juan

　　一種維納濾波圖像復(fù)原算法的 k值快速估計(jì) 杜苗苗，楊燦美，DU Miao-miao，YANG Can-mei

　　SA R與全色圖像快速配準(zhǔn)算法研究 張永梅，張謙，顧琳，葉青，ZHANG Yong-mei，ZHANG Qian，GU Lin，YE Qing

　　基于元胞蟻群算法模型的云資源調(diào)度 張水平，仲偉彪，ZHANG Shui-ping，ZHONG Wei-biao

　　基于FPGA的粒子濾波算法研究與實(shí)現(xiàn) 王爾申，范云飛，龐濤，WANG Er-shen，F(xiàn)AN Yun-fei，PANG Tao

　　一種基于點(diǎn)匹配的圖像重復(fù)區(qū)域檢測(cè)方法 甘玲，張鵬飛，GAN Ling，ZHANG Peng-fei

　　U M-BUS總線通道故障檢測(cè)方法 張家祺，鄧哲，周繼芹，邱柯妮，ZHANG Jia-qi，DENG Zhe，ZHOU Ji-qin，QIU Ke-ni

　　一種用于支持向量回歸的動(dòng)態(tài)工作集選擇方法 姜宏，楊孟飛，于廣良，魏夢(mèng)捷，JIANG Hong，YANG Meng-fei，YU Guang-liang，WEI Meng-jie

　　湖北理工學(xué)院學(xué)報(bào)投稿范文：基于有線電視故障與處理方法探討

　　摘　要：有線電視網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)在運(yùn)行過(guò)程中，由于存在季節(jié)的變換、溫度的變化、自然的老化、施工的質(zhì)量以及人為的因素，不可避免的會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題，既影響了有線電視的播放率，同時(shí)又增加了有線電視的故障率，還大大降低了用戶的滿意度。因此，如何在最短的時(shí)間里高效地處理有線電視出現(xiàn)的故障，對(duì)于廣大電視技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)比較艱巨的任務(wù)。

　　關(guān)鍵詞：有線電視,故障問(wèn)題,處理方法,維護(hù)管理

　　引言

　　隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，有著獨(dú)特傳播形式的有線電視因其畫面清晰、節(jié)目設(shè)置多彩多樣的特點(diǎn)成為了人們生活中不可或缺的一部分。然而，有線電視網(wǎng)絡(luò)信號(hào)從發(fā)射塔發(fā)射信號(hào)到接收塔接收到信號(hào)需要很多中轉(zhuǎn)設(shè)備的支持，不再讓有線電視故障檢修是難事，從而使有線電視的廣播質(zhì)量得到保障。

　　微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)最新期刊目錄

基于多尺度特征注意力融合的語(yǔ)音情感識(shí)別————作者：安俊秀;田茂云;

摘要：語(yǔ)音情感識(shí)別是人機(jī)交互領(lǐng)域的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，如何提取最具有代表性的特征是語(yǔ)音情感識(shí)別的研究熱點(diǎn)。針對(duì)目前語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)中存在特征表達(dá)能力不足的問(wèn)題，提出了一種新穎的框架——多尺度頻譜特征注意力融合網(wǎng)絡(luò)(MSFAFN)，旨在通過(guò)綜合多層次的音頻特征，提升模型的情感識(shí)別能力。該網(wǎng)絡(luò)主要由特征提取塊和特征學(xué)習(xí)塊組成。前者通過(guò)三條不同卷積核大小的并行路徑提取特征映射，然后由注意力機(jī)制對(duì)特征進(jìn)行權(quán)重的重...

眼底血管分割：一種多網(wǎng)絡(luò)融合方法————作者：楊國(guó)虎;劉平;金雨純;甄元元;

摘要：在臨床醫(yī)生診斷眼底疾病的重要輔助方法中，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行視網(wǎng)膜圖像分割顯得尤為關(guān)鍵。然而，現(xiàn)有方法未能充分考慮感受野在高分辨率圖像特征提取中的重要性，同時(shí)視網(wǎng)膜圖像受到多種因素影響，如光照變化、噪聲和患者個(gè)體差異等。為此，本文提出了一種結(jié)合特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）、U-Net與通道注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型(FPN-Unet)。同時(shí)，為了更好地捕捉目標(biāo)邊緣，引入了BLR。FPN可以有效地處理不同...

PCA技術(shù)輔助的緊湊光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能研究————作者：金昊;張樂(lè)天;顧潔;陸鳴豪;王嘉怡;王瑾;

摘要：隨著張量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度不斷提升，光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Optical Neural Network， ONN）中的計(jì)算復(fù)雜度和計(jì)算量大幅增加，而且所需的光學(xué)器件數(shù)量和復(fù)雜度也在升高。為了降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度并提高其可應(yīng)用性，對(duì)張量數(shù)據(jù)的降維處理是可有效的方法之一。本文分別搭建GridNet和FFTNet架構(gòu)的ONN，其中的線性光學(xué)處理單元由馬赫曾德爾干涉儀（Mach-Zehnder interferome...

基于元學(xué)習(xí)的多用戶MIMO通信網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)強(qiáng)制訪問(wèn)控制方法————作者：馬林;

摘要：由于只考慮用戶的固定需求和行為模式，使得強(qiáng)制訪問(wèn)控制后訪問(wèn)結(jié)果F1-score值較低。因此，提出基于元學(xué)習(xí)的多用戶MIMO通信網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)強(qiáng)制訪問(wèn)控制方法。從時(shí)間維度上統(tǒng)計(jì)用戶異構(gòu)訪問(wèn)行為，并運(yùn)用MFP（最大向前引用模型）數(shù)據(jù)挖掘算法，分析用戶訪問(wèn)路徑，獲取多用戶MIMO通信網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)訪問(wèn)模式。考慮用戶屬性、環(huán)境屬性和時(shí)態(tài)屬性，對(duì)用戶異構(gòu)訪問(wèn)行為進(jìn)行量化分析，計(jì)算出用戶行為信任度。根據(jù)異構(gòu)強(qiáng)制訪問(wèn)控制要...

基于自監(jiān)督增強(qiáng)子圖采樣的離群點(diǎn)檢測(cè)————作者：劉怡然;于炯;初壯;李姝;杜旭升;

摘要：離群點(diǎn)檢測(cè)旨在識(shí)別顯著偏離大多數(shù)樣本的數(shù)據(jù)，以揭示數(shù)據(jù)中的異常模式或罕見現(xiàn)象，在金融、醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)安全和工業(yè)等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。然而大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的離群點(diǎn)檢測(cè)方法主要關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)個(gè)體樣本的特征提取能力，忽略了數(shù)據(jù)樣本之間的潛在相關(guān)性。此外，在數(shù)據(jù)維度高、特征稀疏的數(shù)據(jù)集上，無(wú)監(jiān)督方法的性能容易受到無(wú)關(guān)特征和噪聲的干擾，使其難以區(qū)分與正常樣本差異性較小的離群點(diǎn)，泛化能力不足。為解決上述問(wèn)題，...

一種基于GaAs工藝的2.8-4GHz壓控振蕩器設(shè)計(jì)————作者：宋書昊;蘇國(guó)東;王駿超;劉軍;

摘要：針對(duì)壓控振蕩器（VCO）寬帶和高線性度難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)的矛盾，該設(shè)計(jì)提出了一種基于開關(guān)電感結(jié)構(gòu)的VCO設(shè)計(jì)。該電路通過(guò)切換開關(guān)電感改變其耦合特性從而改變感值，使VCO工作在兩個(gè)連續(xù)的頻段，從而拓寬了VCO電路的頻率工作范圍。VCO的頻率調(diào)諧采用了開關(guān)電容陣列和變?nèi)莨芄餐瑢?shí)現(xiàn)，保證了在不同工作模式下的精確頻率調(diào)節(jié)。該設(shè)計(jì)提出的VCO采用0.25μm GaAs工藝設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。后仿真結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)提出的VC...

復(fù)雜施工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的輕量化安全檢測(cè)算法————作者：楊晨;章翔峰;姜宏;馬奔馳;李德基;韓文旭;

摘要：為解決現(xiàn)有施工安全檢測(cè)模型在復(fù)雜環(huán)境施工現(xiàn)場(chǎng)中安全檢測(cè)精度低、難以在性能較低的移動(dòng)端設(shè)備中部署的問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)YOLOv8n施工安全檢測(cè)模型CMSFD-YOLO。首先，在網(wǎng)絡(luò)主干中引入通道先驗(yàn)卷積注意力機(jī)制（Channel Prior Convolutional Attention，CPCA），增強(qiáng)模型在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)施工安全特征的提取能力。隨后，結(jié)合多尺度序列特征融合模塊（Multi Sc...

基于2D-3D雙模態(tài)Transformer人體姿態(tài)估計(jì)————作者：許聞;金兢;王慶;祝少華;楊興明;

摘要：人體姿態(tài)估計(jì)（Human pose estimation，HPE）旨在從圖像和視頻等輸入數(shù)據(jù)中識(shí)別人體部位并構(gòu)建人體骨架等表示。2D HPE方法常受遮擋和動(dòng)作相似性問(wèn)題的影響，而3D HPE方法能夠提供更為豐富的空間信息。因此，本文提出了一種2D-3D雙模態(tài)特征融合架構(gòu)，整合2D和3D姿態(tài)特征，通過(guò)兩種模態(tài)局部特征與全局特征的有效對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)。該架構(gòu)由局部區(qū)域?qū)�齊和2D-3D跨模...

基于CNN與Transformer的腦電解碼研究————作者：李響;艾爾肯·亥木都拉;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在腦電信號(hào)解碼能力的局限性，本文提出了一種RCA-Conformer網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，用于腦電圖的運(yùn)動(dòng)想象分類任務(wù)。該架構(gòu)通過(guò)多尺度時(shí)序卷積和空間卷積提取局部特征，結(jié)合殘差通道注意力進(jìn)一步增強(qiáng)卷積特征表達(dá)，并利用自注意力機(jī)制捕捉全局依賴性。此外，通過(guò)引入殘差連接，將卷積模塊與Transformer編碼器模塊提取的特征進(jìn)行融合，直接輸入到分類器中進(jìn)行分類，從而顯著提升模型的分類性能。在受...

基于高速雙極工藝的低溫漂高PSRR基準(zhǔn)電流源設(shè)計(jì)————作者：穆秋曄;樊振方;李泊聞;孫兵鋒;

摘要：基于前置放大器對(duì)于高穩(wěn)定性基準(zhǔn)電流源的需求，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、對(duì)溫度不敏感、有較高電壓穩(wěn)定性的三支路基準(zhǔn)源電路。本文利用與絕對(duì)溫度成比例(Proportional to Absolute Temperature， PTAT)和與絕對(duì)溫度互補(bǔ)變化(Complementary to Absolute Temperature， CTAT)的電流產(chǎn)生一個(gè)對(duì)溫度不敏感的電流。同時(shí)利用第三支路產(chǎn)生的電壓增益...

一種基于網(wǎng)絡(luò)剪枝和知識(shí)蒸餾相結(jié)合的目標(biāo)跟蹤加速方法————作者：姚坤;耿朝陽(yáng);穆靜;

摘要：近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法在精準(zhǔn)度和魯棒性方面已經(jīng)超越了傳統(tǒng)方法，但其實(shí)際應(yīng)用卻因參數(shù)規(guī)模和高昂的計(jì)算成本而面臨挑戰(zhàn)。本文選取SiamFC深度跟蹤網(wǎng)絡(luò)作為研究案例，通過(guò)引入輕量級(jí)的深度可分離卷積技術(shù)來(lái)取代傳統(tǒng)的卷積層，并融合網(wǎng)絡(luò)剪枝與知識(shí)蒸餾的方法，進(jìn)一步精簡(jiǎn)和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在剪枝過(guò)程中，為了避免網(wǎng)絡(luò)跟蹤精度降低，運(yùn)用知識(shí)蒸餾策略，借助一個(gè)預(yù)訓(xùn)練原始的高性能教師模型，將其在大量數(shù)據(jù)上積累的...

基于GaN＿HEMT寬帶高功率放大器設(shè)計(jì)————作者：唐龍;蘇國(guó)東;劉軍;

摘要：本文針對(duì)GaN高功率放大器寄生大、帶寬小的問(wèn)題，提出了一種多枝節(jié)低損耗輸出匹配網(wǎng)絡(luò)，拓展了工作帶寬、降低了功率損失，并實(shí)現(xiàn)了最佳基波阻抗和較小的二次諧波阻抗；同時(shí)提出了一種具有帶外抑制能力的匹配網(wǎng)絡(luò)，并用于級(jí)間和輸入匹配，實(shí)現(xiàn)阻抗變換；輸入端加入有耗匹配降低了寬帶匹配難度，并增加了電路穩(wěn)定性。電路芯片面積為4.4mm×4.0mm，版圖后仿真表明，功放工作頻率的相對(duì)帶寬達(dá)到了40%；在4～6GHz內(nèi)...

一種低功耗連續(xù)時(shí)間ΣΔADC調(diào)制器設(shè)計(jì)————作者：王鑫;韋雪明;

摘要：為解決連續(xù)時(shí)間ΣΔ模數(shù)轉(zhuǎn)換調(diào)制器功耗過(guò)高問(wèn)題，本文對(duì)連續(xù)時(shí)間ΣΔ調(diào)制器進(jìn)行建模分析，提出一種采用新型邏輯編碼電壓型數(shù)模轉(zhuǎn)換器的模數(shù)轉(zhuǎn)換調(diào)制器。調(diào)制器電路基于0.18μmCMOS工藝設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)仿真結(jié)果表明，在1.8V供電條件下，該調(diào)制器在20kHz信號(hào)帶寬內(nèi)實(shí)現(xiàn)了109.4dB的信噪比(SNR)和17.8位有效位(ENOB)，功耗0.41mW，功耗帶寬比關(guān)鍵品質(zhì)因數(shù)(FOM)低至45fJ/conv-...

一種12位100MS/s流水線-逐次逼近型模數(shù)轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)————作者：張哲;唐俊龍;

摘要：本文基于65nm CMOS工藝，設(shè)計(jì)了一款12位100MS/s的異步高速逐次逼近-流水線型模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Pipelined-SAR ADC）。在保持高速和高精度的性能條件下，為降低功耗，采用前置放大器利用浮空反相器（Floating Inverter）的兩級(jí)比較器，實(shí)現(xiàn)電流復(fù)用和動(dòng)態(tài)偏置，同時(shí)設(shè)計(jì)了一種電阻自偏置型的偽差分環(huán)形放大器作為級(jí)間運(yùn)放，具有良好的功率效率，更大程度的降低Pipelined-...

隨機(jī)映射下的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)源節(jié)點(diǎn)位置隱私擾動(dòng)識(shí)別方法————作者：許健;金瑋;尤超;

摘要：跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的關(guān)鍵構(gòu)成部分之一，由于多種因素的存在，例如網(wǎng)絡(luò)攻擊、安全漏洞等，致使源節(jié)點(diǎn)位置隱私擾動(dòng)發(fā)生率居高不下，威脅著位置信息的安全，故提出隨機(jī)映射下的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)源節(jié)點(diǎn)位置隱私擾動(dòng)識(shí)別方法研究。深入分析跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、通信協(xié)議等，建立跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)源節(jié)點(diǎn)位置隨機(jī)映射策略，提取源節(jié)點(diǎn)位置隱私擾動(dòng)信號(hào)特征，計(jì)算其與源節(jié)點(diǎn)運(yùn)行信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)，制定隱私擾...

基于YOLOv8改進(jìn)的復(fù)雜場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)————作者：劉鑫蕊;朱樹先;

摘要：針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中因光照變化、目標(biāo)遮擋與姿態(tài)角度變化所帶來(lái)的檢測(cè)難點(diǎn)問(wèn)題，提出一種基于YOLOv8m的改進(jìn)模型ECSC-YOLO。首先，設(shè)計(jì)EAConv模塊，通過(guò)嵌入高效通道注意力機(jī)制，強(qiáng)化特征提取能力，抑制過(guò)曝或低光區(qū)域的干擾；其次，改進(jìn)CoordAtt模塊，首次引入下采樣策略，在降低特征圖尺寸的同時(shí)保持上下文語(yǔ)義一致性，顯著提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)前后重疊目標(biāo)的敏感性；采用改進(jìn)的SPPFCSPC＿E模塊替代...

一種單電感三輸出RBAOT BUCK DC-DC設(shè)計(jì)————作者：徐金彪;陳群超;

摘要：本文設(shè)計(jì)了一款適用于多電源電壓應(yīng)用場(chǎng)景的高效、低交叉調(diào)整影響的單電感三輸出（Single Inductor Three Output， SITO）BUCK轉(zhuǎn)換器。該轉(zhuǎn)換器采用基于紋波控制的自適應(yīng)關(guān)斷時(shí)間（Ripple Based Adaptive Off-Time， RBAOT）環(huán)路控制方案，利用比較器的快速響應(yīng)特點(diǎn)以提升系統(tǒng)性能。并引入了類鎖相環(huán)電路來(lái)產(chǎn)生自適應(yīng)關(guān)斷時(shí)間，通過(guò)負(fù)反饋環(huán)路鎖定轉(zhuǎn)換器...

針對(duì)數(shù)字延遲鎖相環(huán)模塊的單粒子翻轉(zhuǎn)容錯(cuò)設(shè)計(jì)————作者：涂子歸;吳麗娟;李振濤;

摘要：本文主要研究了數(shù)字延遲鎖相環(huán)的設(shè)計(jì)以及其單粒子翻轉(zhuǎn)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)，并提出一種電路級(jí)SEU仿真方法。首先本文提出了一款基于延遲線的數(shù)字延遲鎖相環(huán)，接著探究了單粒子翻轉(zhuǎn)效應(yīng)的產(chǎn)生與現(xiàn)象，并通過(guò)開關(guān)電容的方式來(lái)引入節(jié)點(diǎn)電平的翻轉(zhuǎn)來(lái)模擬這一效應(yīng)。接著，對(duì)不同的模塊提出了不同的加固方法，在延遲鏈路中加入冗余鏈路配合表決器來(lái)抑制SEU的影響，同時(shí)，在TSPC觸發(fā)器中設(shè)計(jì)了雙模冗余搭配雙輸入反相器來(lái)增強(qiáng)觸發(fā)器的抗S...

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中LIF神經(jīng)元與突觸時(shí)序依賴性研究————作者：周運(yùn);應(yīng)駿;王子健;

摘要：針對(duì)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜特征學(xué)習(xí)和分類任務(wù)中存在的學(xué)習(xí)穩(wěn)定性差、權(quán)重分布單一等問(wèn)題，提出了一種自適應(yīng)LIF神經(jīng)元模型，并結(jié)合全新設(shè)計(jì)的可調(diào)節(jié)乘性STDP規(guī)則，構(gòu)建了一個(gè)高效的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。突觸前蹤跡的指數(shù)映射和乘性調(diào)制機(jī)制提升了LIF神經(jīng)元對(duì)輸入脈沖的響應(yīng)速度和網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜信號(hào)的適應(yīng)能力。同時(shí)，所提出的新的STDP規(guī)則結(jié)合了歸一化的突觸前軌跡和Sigmoid函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了突觸權(quán)重在適應(yīng)性和穩(wěn)定性之間...

基于差異增強(qiáng)與邊緣感知的耕地變化檢測(cè)方法研究————作者：肖亮;錢育蓉;帕力旦·吐爾遜;白璐;

摘要：遙感變化檢測(cè)技術(shù)旨在觀察和分析同一地區(qū)在不同時(shí)間段內(nèi)的遙感影像，以確定該地區(qū)發(fā)生變化的位置、類型和范圍。針對(duì)現(xiàn)有耕地變化檢測(cè)方法中存在變化耕地與背景之間邊緣模糊，且變化耕地間邊界粘連的問(wèn)題，提出了一種基于差異增強(qiáng)和邊緣感知的耕地變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（DGEANet）。DGEANet使用孿生ResNet網(wǎng)絡(luò)從雙時(shí)相遙感圖像中提取多尺度、多層次特征；設(shè)計(jì)的差異注意力增強(qiáng)模塊，接受不同尺度的雙時(shí)相特征，增強(qiáng)不同...

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