序言

正光阴荏苒,斗转星移,上海交通大学电子信息与电气工程学院(下简称电院)将于2018年金秋十月迎来110周年华诞。110年前,唐文治老校长秉持"储才兴邦"的教育理想首创电机专科,奠定今日电院之基础。回首电院走过的峥嵘素月,我们因光辉的历程     

基于组合赋权和模糊综合评判的电网企业物资品控体系综合能效评价

电网企业物资品控是设备进入电网投运前最重要的一环,涉及技术、管理、执行等各个方面。针对现有品控体系运行复杂性高、评价困难的特点,文中提出了一种基于组合赋权和模糊综合评判的能效评价方法,并以南网下属东、西部5个全资子公司2019年实际数据为例,对该方法的有效性进行了验证。首先,全面梳理了品控体系的机构、过程环节等各个方面,构建了分层分级的综合能效评价指标体系;其次,利用模糊层次分析法和熵权法将主观经验与实际数据结合,得到动态化的组合权重,确保了客观性和准确性;最后,通过模糊综合评价方法对整体能效开展评价。算例分析表明,该算法得到的结果符合客观事实,验证了模型的科学性。     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法

利用太阳射电暴影响全球定位系统(global positioning system, GPS)性能这一特征,提出一种基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法。首先计算观测地的太阳高度角,接着筛选出“降点”和“升点”用于确定单个观测地单颗卫星的波谷时间区间,最后综合多颗卫星和多个观测地得到太阳射电暴的检测结果。实验结果表明:太阳射电暴检出率随太阳入射角的增大而增大,在L2频段对600太阳流量单位(solar flux unit, SFU)以上的太阳射电暴检出率达到80%以上,在L2频段检出效果优于L1。该检测方法识别率高,成本低,不依赖于射电望远镜,能进行全天候实时的监测。     

基于超宽带技术的强制戒毒人员实时定位系统

在戒毒所智能化管理的驱动下,基于超宽带技术,设计了一种应用于戒毒所的高精度测距定位系统,改进了原有紫蜂(ZigBee)和无线局域网(Wi-Fi)方法检测精度低的问题.分析测距的误差来源,做出相应的优化校正,并提出一种延迟参数的校准方法,进一步提升测距的精度和稳定性.该系统具有测距与定位两种功能,测距功能可以设置地理围栏以限制人员活动区域,定位功能可以实时监测人员位置.实验研究表明:修正后系统测距精度达到7 cm,测距更新频率达到10 Hz,定位精度提高至20 cm,定位频率达到5 Hz以上,可以更好地满足戒毒所定位系统的实时性和精确性的要求.     

基于网络最大流的作者同名区分算法

为了降低不同学者实体之间的共享特征(如机构、发表会议等)给同名区分带来的影响,提出一种基于网络最大流的同名区分算法.该算法将论文实体及其特征融合成一张网络图,根据特征节点的被共享程度设定不同的容量,再计算论文节点间的最大流量,并基于最大流量进行层次聚类.实验结果表明:该算法在精准率和召回率上有较为均衡的表现,具有较好的综合性能.     

新人造肛门括约肌系统充电模块热分析与控制

仿耻骨式人造肛门括约肌系统(PAAS)采用经皮能量传输(TET)为集成在充电模块内部的锂电池进行充电,使系统可长期稳定地在活体内工作.很多体内实验表明,无线充电过程中产生的大量热量对PAAS植入后充电模块附近活体组织的生物安全性不利,故需对无线充电过程进行合理规划.本文通过分析充电模块内部各组件的热传导关系,建立充电模块内部热阻模型,并利用体外实验对该模型进行验证及修正,经修正后的模型可以可靠地描述充电过程中活体组织温度变化情况.基于修正后的模型,本文制定了体内实验过程中单次最大连续无线充电时间,从而提高体内实验中PAAS的生物安全性,进而延长PAAS植入时间.     

针对不可微多阶段算法的环境升级式强化学习方法

多阶段算法的研究目前已取得很大进展，但仍存在2个重要问题。在推理阶段，信息不能从下游反馈到上游。在训练阶段，当整个模型涉及不可微函数时无法进行端到端的训练，因此不同阶段不能联合优化。提出一种新的环境升级式强化学习方法来解决反馈和联合优化问题，该方法的框架结构是通过一个强化学习智能体将下游阶段与上游阶段重新连接起来，利用优化上游阶段的输出来训练智能体，以提高最终性能，同时根据智能体的策略对下游阶段(环境)进行升级，实现智能体策略和环境的联合优化。针对智能体和环境的不同训练需求，还提出了一种基于该框架的训练算法，并在实例分割和人体姿态估计实验中证明了其有效性。     

人工肛门括约肌无线供能系统设计与优化

基于电磁耦合原理,针对人造肛门括约肌系统,设计了一套无线供能系统.该系统主要包括无线能量发射端、接收端、整流模块、稳压模块和充电模块.研究了发射端的发射频率(40～120 kHz)对传输功率的影响,进而优化了稳压模块,并比较了锂电池充电效果.结果表明:在一定发射频率范围内,无线供能传输效率随着发射频率的增大而升高;发射频率为120 kHz时,传输效率可以达到57.47%,接收功率为1.12 W;锂电池能快速充电,为人造肛门括约肌系统提供稳定能量保障.     

基于改进小波降噪的MEMS间接粗对准方法研究

当前MEMS惯性传感器陀螺仪精度较低导致输出信噪比较小,使得MEMS捷联惯导系统初始对准时误差较大,初始偏移明显,影响后续的解算精度,定位信息不准确.为此提出了一种利用改进阈值函数的小波对原始数据降噪处理后再采用磁强计辅助的MEMS间接粗对准的方法,通过引入调节系数使阈值函数同时具备软阈值和硬阈值两种特性,使得改进后的小波函数在远离阈值处有明显的边缘特性,而在靠近阈值的地方具有较好的连续性,避免信号重构时产生突变,有效减少了使用单一软阈值或硬阈值的局限性.为了避免陀螺仪精度对初始对准结果的影响而采用磁强计辅助对准,利用小波阈值降噪来对加速度计与磁强计的原始数据进行降噪处理后再进行姿态解算,提高了初始对准精度.