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期刊论文 639

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2021 75

2020 55

2019 55

2018 41

2017 47

2016 24

2015 14

2014 6

2013 7

2012 15

2011 8

2010 11

2009 9

2008 21

2007 21

2006 15

2005 11

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 14

光学技术 4

2019 3

COVID-19 3

MATLAB 3

原子力显微镜 3

图像处理 3

安全系数 3

显微硬度 3

自适应控制 3

2020 2

2021全球十大工程成就 2

3D打印 2

ACM 2

“一带一路” 2

中国铁路“走出去” 2

光学 2

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检索范围：

排序：展示方式：

自适应光学显微中基于深度学习的复杂波前探测方法 Research Articles

胡淑文1,2,胡乐佳1,2,龚薇3,李政翰1,2,斯科1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1277-1288 doi: 10.1631/FITEE.2000422

摘要： Shack-Hartmann波前传感器（SHWS）是自适应光学显微镜中用于波前传感的重要工具。然而，由复杂波前相位分布引起的畸变点阵限制了其探测性能。本文提出一种基于深度学习的波前探测方法，该方法结合了基于点扩散函数图像的泽尼克（Zernike）系数估计和波前相位分布拼接。该方法不仅仅使用每个子孔径的质心位移，而是通过子孔径的点扩散函数分布估计局部波前对应的Zernike系数，然后拼接局部波前进行重建。本文所提方法可实现高精度的复杂波前检测，获得的波前残差均方根误差值显著降低，在自适应光学显微中具有极大应用潜力。

关键词：自适应光学；波前探测；深度学习；泽尼克系数；显微成像

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超分辨光学显微镜：原理、仪器与应用 Special Feature on Precision Measurement and Inst

Bao-kai WANG, Martina BARBIERO, Qi-ming ZHANG, Min GU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第5期页码 608-630 doi: 10.1631/FITEE.1800449

摘要：近二十年来，多种基于荧光与非荧光的光学显微镜发展迅速，突破了衍射极限。本文综述了超分辨显微镜的基本原理、技术成就和仪器应用，讨论了超分辨显微镜在成像以及其他方面的应用。

关键词：超分辨；成像；光学显微镜

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针对无监督域自适应问题的深度逐层领域修正算法 Article

Shuang LI, Shi-ji SONG, Cheng WU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 91-103 doi: 10.1631/FITEE.1700774

摘要：深度神经网络凭借强大的特征抽象能力，已成功应用在机器学习的多个领域。然而，传统深度网络假设训练样本和测试样本来自同一分布，这一假设在很多实际应用中并不成立。为借助深度网络解决领域偏移问题，本文提出逐层领域修正（layer-wise domain correction, LDC）深度域自适应算法。该算法通过在已有深度网络中增加领域修正层，将源域网络成功适配到目标领域。与此同时，网络深度的增加极大提高了网络表达能力。LDC算法不需要目标领域有标记样本，在几个跨领域分类识别数据集都取得了当时最好结果，且其训练比已有深度域自适应算法快近10倍。

关键词：无监督域自适应；最大均值偏差；残差网络；深度学习

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超分辨近场光学成像技术及其产业开发

吴世法

《中国工程科学》 2000年第2卷第2期页码 10-14

摘要：

超分辨近场光学成像技术是当前国内外一个重要的高新技术前沿课题，也将是我国21世纪初应该发展的一项高新技术产业。文中介绍了我国自1991年以来开拓研究的进展，探讨了国际学术界及产业开发中当前存在的主要问题，提出了各类超分辨扫描模式成像公式的乘法表达式，并作了分析比较。为解决消除假像和从有形貌等混合图像中分离纯光学图像两大难题，作者曾于1993年和1996年提出两项发明专利，为发展我国的该产业解决了两大技术关键。

关键词：超衍射权限分辨近场光学成像技术超分辨光学显微镜

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可见光波段的深度衍射神经网络 Article

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

《工程（英文）》 2021年第7卷第10期页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032

摘要： justify;">基于衍射光学元件的光学深度学习在并行处理深度衍射神经网络（D²NN）是其中一项具有里程碑意义的研究工作。D²NN在太赫兹波段通过3D打印进行神经网络的物理固化。

关键词：光计算光学神经网络深度学习光学机器学习深度衍射神经网络

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基于学习自适应区域选择的自动增强图像 None

Na LI, Jian ZHAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第2期页码 206-221 doi: 10.1631/FITEE.1700125

摘要：提出一种基于自适应区域选择的自动增强图像算法。该算法采用明暗两个通道，解决各类图像曝光问题。对网上爬取的大量自然图像统计分析获取阈值，自动选择用于通道提取的区域尺寸。

关键词：图像增强；对比度增强；暗通道；明通道；自适应区域处理

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成像光学工程面临的光学问题

潘君骅

《中国工程科学》 2000年第2卷第3期页码 32-35

摘要：

文章简单论述了现代成像光学主要领域的情况，指出非球面反射系统是发展的必然趋势。讨论了加工与检验方面的基本情况及应着重深人研究的问题。对镜坯材料也提了一点看法。

关键词：成像光学非球面反射镜光学设计光学加工与检验

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具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络 Research Article

李响1,2,李一兵1,2,汤春瑞3,4,李迎松1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第5期页码 742-758 doi: 10.1631/FITEE.2200253

摘要：为了提高多变环境下调制信号识别的准确性、减少先验知识不足等因素对识别结果的影响，研究人员逐渐采用深度学习技术来替代传统的调制信号处理技术。为了解决低信噪比下调制信号识别精度低的问题，我们设计了一种具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络，在标签平滑的对称交叉熵函数作用下识别实际采集的调制信号。该网络由一个具有深度自适应阈值学习的消噪编码器和一个具有多尺度特征融合的解码器组成。将两个模块进行跳跃连接，共同作用以提高整体网络的鲁棒性。该网络展示了对噪声阈值的灵活自学习能力以及所设计的特征融合模块对各种调制类型的多尺度特征获取的有效性。

关键词：信号消噪；深度自适应阈值学习网络；多尺度特征融合；调制识别

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基于场景自适应概念学习的无监督目标检测 Research Articles

浦世亮1,赵暐1,陈伟杰1,杨世才1,谢迪1,潘云鹤2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000567

摘要：为克服上述问题，受视觉知识理论启发，提出一种场景自适应进化的无监督视频目标检测算法，该算法可利用目标群体概念，降低场景变化带来的不利影响。最终，利用收集到的伪类标微调预训练模型，实现算法对新场景的自适应。算法的有效性得到多个不同实验的验证，且性能提升显著。

关键词：视觉知识；无监督视频目标检测；场景自适应学习

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互联微电网可编程自适应安全扫描 Article

姜自民, 唐泽帆, 张鹏, 秦彦源

《工程（英文）》 2021年第7卷第8期页码 1087-1100 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.007

摘要：本文提出一种可编程自适应安全扫描（PASS）技术，用以保护电力电子化微电网系统免受各类电力机器人（power bot）的攻击。可编程自适应扫描融合软件定义网络与新的协同检测方法；这一新的安全措施可以使得微电网的互联具有超高的弹性和安全性、低成本与高度自动化等优点。可编程自适应安全扫描技术的有效性和实用性在大量实验中得到了确证。

关键词：互联微电网可编程自适应安全扫描协同检测软件定义网络

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无监督域自适应的动态参数化学习 Research Article

蒋润华1,2,韩亚洪1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1616-1632 doi: 10.1631/FITEE.2200631

摘要：无监督领域自适应通过学习域不变表示实现神经网络从有标签数据组成的源域到无标签数据组成的目标域迁移。近期研究通过直接匹配这两个域的边缘分布实现这一目标。然而，已有研究大多数忽略域对齐和语义判别学习之间的动态平衡，因此容易受负迁移和异常样本影响。为解决这些问题，引入动态参数化学习框架。首先，通过探索领域级语义知识，提出动态对齐参数自适应地调整域对齐和语义判别学习的优化过程。此外，为获得判别能力强和域不变的表示，提出在源域和目标域上对齐优化过程。

关键词：无监督领域自适应；优化步骤；跨域判别表示；语义判别

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基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：

通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。最后，我们提出了最初为机器翻译任务设计的对偶学习方法，该方法通过利用大规模未配对数据提高了编码和解码模型的效果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

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基于谐波的多光子扫描结构光照明超分辨显微成像

汪磊, 郑晓敏, 周洁, 王美婷, 陈嘉杰, 曾佑君, 许改霞, 王颖, 邱海霞, 邵永红, 屈军乐, 高志, 顾瑛

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 65-72 doi: 10.1016/j.eng.2021.12.010

摘要：

本文提出了一种利用多光子非线性效应的多光子结构光照明超分辨显微成像（multiphoton-structured illuminationmicroscopy, mP-SIM）技术，可实现比线性SIM 更高的成像分辨率。通过扫描正弦结构的照明光激发样本产生多光子荧光信号或谐波信号，从而利用由光学非线性效应产生的非正弦结构信号光的谐波来提高分辨率。本文提出了mP-SIM 理论以重建系统的超分辨图像。对细胞内染色F-肌动蛋白和小鼠尾腱胶原纤维成像，进一步验证了mP-SIM 的超分辨成像能力。该方法不但适用于多光子荧光超分辨显微成像，而且适用于非标记的如SHG等超分辨显微成像；重要的是，该方法不需要特定的荧光团或高功率激发光，可直接用于商用mP显微系统来实现超分辨成像。

关键词：超分辨显微成像结构光照明超分辨显微成像多光子结构光照明超分辨显微成像 SIM 二次谐波产生（SHG）-SIM

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光学成像中的相位问题 Review

Guo-hai SITU, Hai-chao WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1277-1287 doi: 10.1631/FITEE.1700298

摘要：本文回顾了近期我们在迭代相位恢复技术及其在光学成像中的应用等方面的研究工作。

关键词：相位恢复；相位成像；计算成像；Gerchberg-Saxton算法；光学加密；计算机全息图

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局部高空间分辨率的应用适应性PET系统设计初探

刘晶晶,谢庆国

《中国工程科学》 2011年第13卷第10期页码 105-112

摘要：

研制成本可负担的高空间分辨率正电子发射断层成像（positron emission tomography，PET）系统在PET成像应用中具有决定性的意义，也是PET成像面临的关键性挑战之一。设想一种PET系统，能够根据应用的需求对不同性能的探测器进行布局，在一个具体时刻，对部分成像区域获得很高的性能，而在其他的区域获得普通性能。提出了一种应用适应性PET系统原型，由大部分普通固有空间分辨率的探测模块和少量更高甚至极端高固有空间分辨率的探测模块组成。该研究结果也显示，根据应用需求规划探测模块的构成和布局以在感兴趣区域获得局部高空间分辨率是可能的。

关键词：正电子发射断层成像应用适应性PET系统感兴趣区域局部空间分辨率不同性能探测模块