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韩红桂, 阿音嘎, 张璐, 乔俊飞

电子学报. 2020, 48(7): 1245-1254. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.001

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为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性，文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法（Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive，AMOPSO-DA）.首先，设计了一种基于优化解空间分布信息的外部档案更新策略，有效提升了AMOPSO-DA的空间搜索能力；其次，提出了一种基于粒子进化方向信息的飞行参数调整方法，有效平衡了AMOPSO-DA的探索和开发能力.最后，将提出的AMOPSO-DA应用于多目标优化问题，实验结果表明，文中提出的AMOPSO-DA能够获得分布性较好的优化解.

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一种多尺度前向注意力模型的语音识别方法

唐海桃, 薛嘉宾, 韩纪庆

电子学报. 2020, 48(7): 1255-1260. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.002

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注意力模型是当前语音识别中的主流模型，然而其存在一个缺点，即当前时刻的注意力模型可能产生异常得分.为此，本文首先提出前向注意力模型，其采用上一时刻正常注意力得分平滑当前时刻异常得分.接着通过对上一时刻的注意力得分添加约束因子来对前向注意力模型进行优化，达到自适应平滑的目的.最后，在优化模型基础上提出多尺度前向注意力模型，其通过引入多尺度模型来对不同等级的语音基元进行建模，进而将所得到的不同等级目标向量进行融合，以达到解决注意力得分异常值的目的.采用SwitchBoard作为训练集，Hub5'00作为测试集进行实验，相比于基线系统，多尺度前向注意力模型的词错误率（Word Error Rate，WER）相对降低14.28%.

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3D多支路聚合轻量网络视频行为识别算法研究

胡正平, 刁鹏成, 张瑞雪, 李淑芳, 赵梦瑶

电子学报. 2020, 48(7): 1261-1268. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.003

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为构建拥有2D神经网络速度同时保持3D神经网络性能的视频行为识别模型，提出3D多支路聚合轻量网络行为识别算法.首先，利用分组卷积将神经网络分割成多个支路；其次，为促进支路间信息流动，加入具有信息聚合功能的多路复用模块；最后，引入自适应注意力机制，对通道与时空信息进行重定向.实验表明，本算法在UCF101数据集上的计算成本为11.5GFlops，准确率为96.2%；在HMDB51数据集上的计算成本为11.5GFlops，准确率为74.7%.与其他行为识别算法相比，提高了视频识别网络的效率，体现出一定识别速度和准确率优势.

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基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法

丰艳, 张甜甜, 王传旭

电子学报. 2020, 48(7): 1269-1275. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.004

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针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题，提出一种全新的分层网络架构.第一层网络，利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征；第二层网络，利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之间的互补作用对它们的群组行为决策输出，提出一种权重自适应调整决策融合算法，对上面两层网络的群组行为类别自适应计算重要性权重，实现决策融合.该方法在CAD和CAE上分别取得了91.4%和97.9%的平均识别精度.

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一种用于语音增强的卷积门控循环网络

袁文浩, 胡少东, 时云龙, 李钊, 梁春燕

电子学报. 2020, 48(7): 1276-1283. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.005

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为了充分利用含噪语音特征来提高语音增强网络的性能，基于含噪语音在时间和频率两个维度上的相关性，本文结合卷积神经网络的局部特征提取能力和门控循环单元的长期依赖建模能力，设计了一种适用于语音增强的卷积门控循环网络.该网络采用卷积网络结构代替全连接网络结构来改进门控循环单元中的特征计算过程，从而能够更好地保留含噪语音特征中的时频结构信息.实验结果表明，与其它语音增强网络相比，本文网络在语音成分的保留和噪声成分的抑制上具有明显优势，增强后语音具有更好的语音质量和可懂度.

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基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测

李维刚, 叶欣, 赵云涛, 王文波

电子学报. 2020, 48(7): 1284-1292. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.006

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针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题，提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数，提高先验框（priors anchor）与特征图层（feature map）的匹配度；同时，调整YOLOv3算法的网络结构，融合浅层特征与深层特征，形成新的大尺度检测图层，提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明，改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%，较原有的YOLOv3算法提高了11%；同时检测速度保持在50fps，优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法.

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基于低尺度细节恢复的单幅图像阴影去除方法

吴文, 万毅

电子学报. 2020, 48(7): 1293-1302. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.007

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为了在光照复杂、纹理丰富的图像上获得更好的去阴影效果，基于生成对抗网络提出了一种新颖的阴影去除方法.首先，所提网络中的阴影检测子网为阴影图像生成阴影掩膜，基于该检测结果提出一种光照敏感的多尺度图像分解方法，在几乎不损失光照信息的同时提取图像纹理信息；然后，蒙版生成子网为分解后的低尺度图像生成相应的蒙版用于去除其中阴影；其次，边界复原子网修复阴影边界实现友好的过渡；最后，使用自适应衰减因子引导图像进行细节恢复以得到纹理丰富的结果.实验结果表明所提方法可以有效地提高阴影去除效果.

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基于均衡优化理论的路径覆盖测试数据进化生成

范书平, 张岩, 马宝英, 万里, 姚念民, 宋妍

电子学报. 2020, 48(7): 1303-1310. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.008

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为了快速生成覆盖目标路径的测试数据，提出在测试数据进化生成中，利用种群中个体穿越程序各分支的均衡程度调整进化过程.首先，在个体运行被测程序后，统计个体穿越各分支节点真假分支的情况；然后，设计并计算个体穿越程序的均衡度；最后，计算个体对程序均衡度的影响，使对程序均衡度影响大的个体具有较高的适应值，有更多机会参与到后续进化中，有效地提高了测试数据的生成效率.基准程序和工业用例的实验结果表明，与同类方法比较，所提出的方法在生成测试数据的运行时间与成功率方面具有优越性.

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基于双域分解的图像增强算法

田子建, 王满利, 张元刚

电子学报. 2020, 48(7): 1311-1320. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.009

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为解决图像增强中对比度提高与噪声抑制的矛盾，本文提出了一种基于双域分解的图像增强算法，同步实现图像对比度提高与噪声抑制.文中详述了空域分解、分层图像空域增强与变换域降噪、分层图像合成三个主要环节的原理、方法.首先，高斯滤波器将图像分解为基础层和细节层，实现对比度提高与噪声抑制的解耦合；其次，带校正功能的单尺度Retinex和硬阈值收缩的非下采样剪切波降噪算法同步实现基础层的增强和细节层的降噪；最后，分层图像合成、灰度数值延展和微分算子强化，实现合成图像的灰度延展与细节加强，确保增强图像的颜色均匀、细节突出.实验表明，本文算法提高图像对比度和抑制噪声的性能优于其他九种算法.

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基于深度学习网络的神经元自适应投影分类方法

蔺想红, 郑鉴洋, 王向文, 马慧芳

电子学报. 2020, 48(7): 1321-1329. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.010

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传统的基于几何形态的神经元分类方法依赖于神经元空间结构特征的提取与选择，会损失大量有用的神经元分类信息.应用自适应投影算法将三维神经元进行转换，不需要提取神经元的几何特征，提出了一种基于深度学习网络的神经元几何形态分类方法.该方法将原始神经元数据进行三维体素重建，经过自适应投影过程构成二维神经元图像数据，并构建了基于双卷积门限循环神经网络的深度学习模型对神经元进行分类.将该方法应用于三种神经元分类数据集，通过与基于特征提取的神经元分类方法相比，实验结果表明该方法具有更高的分类准确率和良好的适应能力.

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基于蚁群算法的多路径覆盖测试数据生成

廖伟志, 夏小云, 贾小军

电子学报. 2020, 48(7): 1330-1342. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.011

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为了提高多路径覆盖测试数据的生成效率，研究了一种基于蚁群算法的多路径覆盖测试数据生成方法.首先给出蚁群算法的一种改进方法，该算法以蚂蚁对生成测试数据的重要性作为蚂蚁状态转移和蚂蚁路径变异的依据，以引导更多蚂蚁穿越小概率节点，提高测试数据生成效率.其次，根据改进的蚁群算法分别提出了基于单信息素表和多信息素表的多路径覆盖测试数据生成方法.在基于多信息素表的方法中，每条目标路径的信息素表均被用于其它路径测试数据的求解，而且蚁群算法运行一次即可求解多条目标路径的覆盖测试数据.最后对所提出方法的有效性和复杂度进行了理论分析.实验结果表明，与其它方法相比，基于多信息素表的测试数据生成方法能够有效地生成多路径覆盖测试数据.

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可生存的虚拟网络多层映射方法研究

刘光远, 徐明伟

电子学报. 2020, 48(7): 1343-1347. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.012

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本文研究了可生存虚拟网络多层映射问题，首先对其建立了整数线性规划模型（ILP），然后针对较大规模问题提出一种高效的启发式算法VNP-SVNME对其进行求解.实验表明，VNP-SVNME算法的资源映射开销相对ILP仅平均高15%，且优于现有的启发式可生存算法.此外，VNP-SVNME算法的映射时间相对ILP大大降低，可以满足在线虚拟网络映射的需求.

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基于量子自由粒子模型的优化算法框架

王鹏, 杨云亭

电子学报. 2020, 48(7): 1348-1354. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.013

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基于量子系统下的自由粒子模型，提出了多尺度自由粒子优化算法（Multi-scale Free Particle Optimization Algorithm，MFPOA），并在物理模型的基础之上研究了该算法的内部机制.通过类比量子系统和优化系统，将优化问题的求解过程转化成粒子在微观系统下的运动过程.通过在MATLAB仿真平台上对自由粒子优化算法的参数设置进行了研究，并分析了与同类搜索机制的算法的区别.最后通过实验得出，MFPOA更适合求解单模简单函数，求解复杂多模函数需要更多的迭代次数.

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基于d维三粒子纠缠态的量子投票表决方案

宋秀丽, 曹耘凡, 杨帅

电子学报. 2020, 48(7): 1355-1360. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.014

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为了突破2维或3维Hilbert空间限制，本文结合投票表决的实际需求，基于Shamir（t，n）门限思想，提出了一个d维三粒子纠缠态的量子投票表决方案.该方案由投票管理中心、投票群组、监票人和计票人四个实体共同完成投票工作.该方案使用d维量子纠缠态增强了适用性，使用单粒子作为投票载体提升了传输效率.该方案的正确性通过在IBM量子云平台上的模拟仿真得以证实.安全性分析表明，该方案在满足投票方案的安全性需求基础上，能抵抗截获-测量-重发、纠缠测量和伪造攻击.性能分析表明，随着参与人数的增多，该方案比其他相似的投票方案具有更高的量子比特效率.

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求解高维混合指标优化问题的交互式进化计算

郭广颂, 陈良骥, 文振华, 张勇

电子学报. 2020, 48(7): 1361-1368. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.015

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同时存在区间显式指标和模糊隐式指标的高维混合指标优化问题是一类难以求解的不确定多目标优化问题.针对该问题，首先，分别对高维显式指标和隐式指标的主要参数按确定性多目标优化，根据获得的相关权值，将高维显式指标和高维隐式指标分别降维成一维等效区间适应值和一维等效模糊适应值，二者合成个体等效指标体；然后，依据等效指标体的占优情况，通过确定自适应参考点和偏好区域面积选择个体；最后，在大规模种群NSGA-II范式下，采用隐式指标估计策略和种群聚类方法实现交互式进化优化算法.将本文算法应用于2种混合性能指标优化问题，验证所提算法的有效性和泛化性.

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基于贝塞尔波束的大景深毫米波介质透镜天线设计

于洋, 王子野, 乔灵博, 赵自然

电子学报. 2020, 48(7): 1369-1374. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.016

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提出了基于贝塞尔波束的大景深毫米波介质透镜天线的设计方法.利用轴锥镜生成贝塞尔波束，并根据成像要求分别设计了基于贝塞尔波束的毫米波介质透镜天线和基于高斯波束的毫米波介质透镜天线.在3mm波段进行了仿真测试及分析，仿真结果表明，所设计的基于贝塞尔波束的毫米波介质透镜天线的3dB宽度为3.23mm，景深约为228mm，相较于传统的基于高斯波束的毫米波介质透镜天线，基于贝塞尔波束的毫米波介质透镜天线可实现的景深提升至5倍以上.

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Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法

柳超, 孙进平, 袁常顺, 王子微

电子学报. 2020, 48(7): 1375-1379. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.017

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由于粒子退化，基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确，导致量测非相参积累的效果不理想.为此，将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法，以提升后验密度估计的准确度.此外，合并航迹时利用目标的航向信息，从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能.

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FRFCM聚类与深度优化的RGBD场景流计算

张聪炫, 裴刘继, 陈震, 黎明, 江少锋

电子学报. 2020, 48(7): 1380-1386. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.018

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针对现有RGBD场景流计算模型在复杂场景、非刚性运动和运动遮挡等情况下易产生场景过度平滑和运动边缘模糊的问题，提出一种基于FRFCM（Fast and Robust Fuzzy C-Means）聚类与深度优化的RGBD场景流计算方法.首先以图像序列连续帧间光流信息为基准，利用FRFCM聚类算法对输入图像进行初始分割，然后根据深度图像的运动边缘信息优化初始分割结果，提取高置信度的运动分层信息.最后设计基于图像分割的RGBD场景流能量函数，采用金字塔变形策略计算精确的场景流结果.分别采用Middlebury和MPI-Sintel数据库所提供的测试图像集对本文方法和现有的RGBD场景流算法进行综合对比分析，实验结果表明本文方法相对于其他方法具有更好的场景流估计精度和鲁棒性，有效改善了场景过度平滑和运动边缘模糊问题.

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求解时间窗口网络中前k条最短路径的方法

郭荣梅, 胡小兵

电子学报. 2020, 48(7): 1387-1395. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.019

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在一个时间窗口网络中寻找前k条最短路径是一项具有挑战性的任务.在时间窗口网络中，一个节点可能只有在某些特定的时间窗口内才能通行.现有的研究大都假设运动体可以立即通过可通行节点，或者在暂不可通行节点处等待直到未来时间窗口的开始时刻才通过.本文针对一个更一般的时间窗口情况，其中运动体一旦到达节点，可以选择在节点的时间窗口中的任何离散时刻通过该节点.本文将这样的时间窗口网络称为拓展时间窗口网络，其解空间大小和复杂程度都显著增加.通过模拟水面上的自然涟漪扩散现象，本文提出了一种有效的涟漪扩散算法，用于求解拓展时间窗口网络中的前k条最短路径.除了一对一问题之外，涟漪扩散算法（ripple spreading algorithm，RSA）还扩展到一对多问题.在一对多问题中，需要找到从给定起点到网络中的每个其他节点的所有前k条最短路径.新方法具有最优性的理论保证，其计算复杂度仅为O（k×N_ATU×N_L），其中N_L是网络中链接的数量，N_ATU是涟漪通过链接平均所需的仿真时间单位数.实验结果证明了RSA的有效性.

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紧凑拉伸试样参比电位差接线点布局的优化方法

薛河, 苟思育, 倪陈强

电子学报. 2020, 48(7): 1396-1402. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.020

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紧凑拉伸试样参比电位差接线点布局多凭经验，本文提出了一种基于遗传算法对紧促拉伸试样参比电位差接线点寻优的方法.采用有限元法对拉伸试样的电位场分析，构建遗传算法的参比电位差模型，寻求最佳参比电位差值，得到紧凑拉伸试样最佳接线点位置.结果表明，两个参比电位差接线点之间的距离对参比电位差影响较大，靠近电流输入端与拉伸试样右上端内侧区域为最佳接线点位置.

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节能型三相桥式零电流开关整流器

王强, 陈俊, 王天施, 刘晓琴

电子学报. 2020, 48(7): 1403-1406. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.021

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为使三相桥式整流器实现节能运行，提出了一种节能型三相桥式零电流开关整流器拓扑结构，在各相桥臂上的辅助谐振电路处于工作状态时，整流器的开关器件能完成零电流软关断.三相桥式整流器通常以绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT）作为开关器件，实现零电流软关断能消除IGBT拖尾电流产生的关断损耗.分析了电路工作过程，在三相3kW样机上的实验结果表明开关器件实现了零电流软切换.因此，该拓扑结构可实现以IGBT作为开关器件的三相桥式整流器的节能运行.

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图像超分辨率重建研究综述

唐艳秋, 潘泓, 朱亚平, 李新德

电子学报. 2020, 48(7): 1407-1420. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.022

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图像超分辨率重建（Super-resolution Reconstruction，SR）是由一张或多张低分辨率图像得到高分辨率图像的过程.近年来，SR技术不断发展，在许多领域被广泛应用.本文在回顾SR技术发展历史的基础上，全面综述了SR技术在各个时期的代表性方法，重点介绍了基于深度学习的图像超分辨率工作.我们从模型类型、网络结构、信息传递方式等方面对各种算法进行了详细评述，并对比了其优缺点.最后探讨了图像超分辨率技术未来的发展方向.

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社会网络谣言检测综述

高玉君, 梁刚, 蒋方婷, 许春, 杨进, 陈俊任, 王浩

电子学报. 2020, 48(7): 1421-1435. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.023

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当前社会网络已取代传统媒体成为信息交流的重要平台，社会网络中的信息具有传播速度快，范围广，即时性强等优点.然而，由于发布信息时缺乏有效的监管手段，导致社会网络平台同时也成为谣言传播的温床.因此，快速有效地检测出社会网络谣言，对净化网络环境，维护公共安全至关重要.本文首先对谣言定义进行阐述，并描述当前谣言检测的问题及检测过程；其次，介绍不同数据获取方式并分析其利弊，同时对比谣言检测中不同的数据标注方法；第三，根据谣言检测技术的发展对现有的人工、机器学习和深度学习的谣言检测方法进行分析对比；第四，通过实验在相同公开数据集下对当前主流算法进行实证评估；最后，对社会网络谣言检测技术面临的挑战进行归纳并总结全文.

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残差神经网络及其在医学图像处理中的应用研究

周涛, 霍兵强, 陆惠玲, 任海玲

电子学报. 2020, 48(7): 1436-1447. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.024

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残差神经网络（ResNet）是近几年来深度学习研究中的热点，在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结：第一，阐述残差神经网络的基本结构和工作原理；第二，在模型发展方面，以时间为顺序总结了残差神经网络的8种网络模型；第三，在结构优化方面，从残差神经网络的卷积层、池化层、残差单元、全连接层以及整个网络5个方面进行总结；最后，将ResNet应用到医学图像处理领域，主要从图像识别和图像分割2个方面探讨.本文对残差神经网络的原理、模型、结构进行了系统地总结，对残差神经网络的研究发展具有一定的积极意义.

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基于SiC APD的日盲紫外单光子计数读出电路设计与应用

吴金, 郑丽霞, 王力, 田江江, 张伟东, 何维捷, 孙伟锋

电子学报. 2020, 48(7): 1448-1452. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.025

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针对宽禁带半导体SiC APD紫外单光子探测器，本文提出了一种1×8线阵型单光子计数读出电路.根据光强条件并通过合适的时序控制，可选取固定门控或互补门控探测方式，实现宽动态范围紫外光子信号的探测计数.读出电路采用TSMC 0.18μm CMOS工艺制备，测试结果表明，读出电路具备单光子探测功能，性能与仿真分析预期结果吻合.最终，借助微动系统二维转台完成对日盲紫外单波长光子的探测与成像，实现对多个独立紫外光源的准确区分与目标定位.

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电子学报. 2020, 48(7): 1453-1454.

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2020年, 第48卷, 第7期　刊出日期：2020-07-25

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