刘媛媛
- 作品数：48 被引量：124H指数：5
- 供职机构：华东交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信机械工程更多>>
- 一种基于物理信息神经网络与SSA-ELM的电池模块温度预测方法
- 本发明公开了一种基于物理信息神经网络与SSA‑ELM的电池模块温度预测方法。使用互信息法计算特征因素与电池模块温度的互信息量估计值，将通过设置阈值筛选的特征因素的种类放入预设集合；通过预设集合中特征因素历史数据训练SSA...
- 朱路吕聪王靖智花伟刘媛媛黄德昌
- 一种面向精准农业的WSN节点部署方法
- 一种面向精准农业的无线传感器网络(WSN)节点部署方法，该方法将网络划分为两级簇头，整个WSN网络由多个一级固定簇头（1）、多个二级簇头（2）、多个传感器节点（3）和Sink节点组成，其中一级固定簇头属于总线型拓扑结构，...
- 朱路刘媛媛黄德昌赵文涛陈素华刘江锋蔡祥贵潘泽中
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- 集成寄生单元与开槽DR结构的宽频带天线
- 研发高性能天线是射频能量收集的关键。本发明提出一种集成寄生单元与开槽介质谐振器(DR)的宽频天线，用于WSN射频能量收集。此结构能显著提高天线增益，增加带宽。本发明采用谐振器腔内50欧姆同轴馈电，在矩形DR上平面沿中心对...
- 朱路王杨刘媛媛黄志群
- 文献传递
- 基于缺陷地结构的低损耗带通滤波器
- 一种基于缺陷地结构的低损耗带通滤波器，所述滤波器上层在50欧姆阻抗匹配的微带传输线上采用一对折型馈线结构(5)、(6)，并在此基础上加载了一对T型加载电容(3)、(4)；滤波器地平面上采用“凹”型缺陷地结构(DGS)。所...
- 刘媛媛黄德昌刘海文朱路官雪辉张跃进王传云张智翀文品高晓辉
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- 基于语义一致与多级相似性的跨模态哈希检索
- 2024年
- 【目的】通过关联标签学习丰富的语义表示,在哈希码中保留更多辨别信息,同时考虑到跨模态语义相似性,保持不同模态间的相关性,更好地弥合模态差距。【方法】在多标签的关联约束下,挖掘不同模态的公共语义信息以及隐藏的类语义结构,采用高级语义与低级语义联合相似性度量的非对称学习框架,进而量化获得更具强鉴别性的哈希码。【结果】在MIRFlickr-25K、IAPR TC-12和NUS-WIDE三个多模态基准数据集上,本文方法与7种方法进行实验对比,在5种不同码长情况下,本文方法的平均MAP值比基准模型的最高值分别提升2.1%、5.8%和2.1%。【局限】所提出方法对多标签数据集更具适用性,对单标签数据的语义相关性挖掘尚有欠缺。【结论】所提方法保持样本和类语义结构的一致性,并且充分挖掘内在模态特征,有效提高了检索性能。
- 刘媛媛王晓燕张雨欣朱路
- 关键词：哈希
- 图书管理信息系统的个性化服务技术研究
- 互联网和信息技术的发展，使得图书馆用户可利用的信息资源迅速膨胀。这给人们的信息利用提供了巨大的便利，而有限的个性化信息却显得更加分散。这使得用户在利用信息的过程中，容易陷入“信息过载”和“信息迷航”的境地。面对这样的状况...
- 刘媛媛
- 关键词：AGENT个性化服务用户兴趣信息检索图书管理信息系统图书馆
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- 基于无线传感器网络的果园节能灌溉装置
- 本实用新型专利公开了一种基于无线传感器网络的果园节能灌溉装置，该装置包括八个无线传感器监控节点（4）、一个带有收发短信功能的网关节点（3）、一个高位蓄水池（1）。每个节点采用太阳能供电，并在每个无线传感器控制节点上安装了...
- 黄德昌黄招娣朱路刘媛媛赵文涛潘泽中韦小慧张翠林
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- 多谐振U形缝隙纳米天线设计及吸收特性被引量：7
- 2017年
- 太阳能收集是解决无线传感器网络能量受限的有效手段。针对传统采用光伏电池收集太阳能的方法易受环境与光照时间限制、吸收波段窄等问题,提出了一种耦合对称U形缝隙的多谐振纳米天线阵列用于太阳能收集。该天线的单元结构是在银介质基板上刻蚀4个对称的U形缝隙,U形缝隙附近产生的表面等离激元相互耦合,使其在宽波段内产生多个谐振点,从而提高宽波段的平均吸收率。利用时域有限差分方法分析了多谐振U形缝隙纳米天线阵列的吸收特性。仿真结果表明,天线阵列在400~870nm,960~1 100nm两个波段内吸收率较高,并出现多个吸收峰,吸收峰值最大可以达到99%。
- 刘媛媛熊广王杨朱路
- 关键词：表面等离激元时域有限差分
- 基于知识蒸馏和模型剪枝的轻量化模型植物病害识别被引量：3
- 2023年
- 深度学习为植物病害识别提供了新方法,但是目前大多数深度学习模型的参数众多,难以在存储和计算资源受限的智能手机或嵌入式传感器节点等边缘设备上使用。为此,以植物叶片为研究对象,基于知识蒸馏和模型剪枝方法开展基于轻量化模型的植物病害识别研究。首先,改进ResNet模型,在知识蒸馏中引入一个或多个助教网络训练模型;然后,经过稀疏化训练后,利用模型剪枝获得轻量化的学生网络模型;接着,使用助教网络和学习率倒带重训练该学生网络模型,在减小模型规模的同时保证模型的性能。结果表明:在包含14种植物共38个类别的数据集上,将模型剪枝90%后,模型准确率为97.78%,比原模型提高1.49百分点;在包含5个类别苹果叶的数据集上,将模型剪枝70%后,模型准确率为91.94%,比原模型提高4.85百分点。提出的轻量化模型能够移植在Android平台上并有效运行,可为嵌入式终端精准识别植物病害提供新方案。
- 刘媛媛王定坤邬雷黄德昌朱路
- 关键词：病害识别
- 多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法被引量：11
- 2016年
- 针对传感器节点采集数据精度与能量消耗的矛盾,提出多稀疏基分簇压缩感知的无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)数据融合方法。该方法利用改进的阈值对随机部署的传感器节点进行簇首选择继而形成最优簇,簇首采用伯努利随机观测矩阵对簇内节点信号进行线性压缩投影,然后将压缩的信息传送给汇聚节点,减少数据传输即降低通信能耗,从而提高网络的生命周期。根据传感器节点监测信号在有限差分和小波中都具有可压缩特性,汇聚节点在有限差分和小波两个稀疏基的约束下,利用OOMP算法分别对线形压缩投影信息进行重构;并采用最小二乘法融合重构信号,提高数据精度。仿真实验结果表明,多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法在减少数据发送的情况下,能提高整个网络的生命周期,解决采集数据精度与网络生命周期的矛盾。
- 朱路刘媛媛慈白山潘泽中
- 关键词：无线传感器网络数据融合
