涂振宇

作品数：40被引量：129H指数：6
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供职机构：南昌工程学院信息工程学院更多>>
发文主题：遗传算法单片机多电平变换器零序电压无理数更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学水利工程电子电信更多>>
发文期刊：《物联网技术》《传感技术学报》《智能计算机与应用》《江西师范大学学报（自然科学版）》更多>>
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基于阶段自适应多目标粒子群算法的分布式光伏选址定容研究
《南昌工程学院学报》2024年第6期60-67,共8页朱腾伟 王翠 涂振宇 曾瑄 蔡木良 赵占豪 王宏伟 
江西省自然科学基金重点项目(20224ACB204016);江西省重点研发项目(20223BBE51013)。
针对分布式光伏接入配电网带来的影响,以配电网网损最小和电压偏差最小为目标函数,构建分布式光伏选址定容优化模型,并提出一种阶段自适应多目标粒子群算法(Stage Adaptive Multi-objective Particle Swarm Optimization,SAMOPSO)对优...
关键词：分布式光伏 网损 电压偏差 IEEE33 阶段自适应多目标粒子群算法 
基于改进YOLOv5s的海洋垃圾目标检测算法被引量：1
《计算机时代》2023年第10期120-125,共6页刘将 涂振宇 李元汉 李豪 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发计划(20151BBE50077)。
为了减少海洋垃圾对生物和水资源造成的危害,提出一种基于改进YOLOv5s的海洋垃圾目标检测算法。针对目标检测算法中小目标漏检及特征提取能力不足等问题,在主干网络部分添加一种基于大核注意力(LKA)机制的改进模块对特征层进行关键目标...
关键词：YOLOv5s 海洋垃圾 LKA SPPF 
基于ECA和BIFPN的低照度环境下的行人目标检测算法被引量：5
《智能计算机与应用》2023年第9期189-193,共5页相敏月 涂振宇 孙逸飞 方强 马飞 
江西省科技厅重点研发计划(20151BBE50077);江西省水利厅科技项目(KT201639)。
针对在低照度环境下多尺度行人目标检测准确率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5s的行人目标检测模型BE-YOLOv5s。首先,在YOLOv5s的主干网络中融入ECA通道注意力机制,突出目标特征同时抑制低照度环境的干扰;其次,引入加权双向特征...
关键词：行人检测 注意力机制 加权双向特征金字塔 低照度环境 YOLOv5s 
一种基于轻量化YOLOv5的PCB缺陷检测研究被引量：5
《物联网技术》2023年第8期15-19,共5页方强 涂振宇 相敏月 马飞 孙逸飞 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发计划(20151BBE50077)。
针对现有PCB缺陷检测误检、漏检问题,提出一种基于轻量化YOLOv5的PCB缺陷检测模型。该模型首先采用自适应锚框计算得到适合实验PCB缺陷数据集的锚框,然后添加Stem模块并且使用轻量化网络EfficientNet-Lite替换YOLOv5主干网络,最后采用G...
关键词：YOLOv5 缺陷检测 STEM EfficientNet-Lite GIOU 轻量化 
基于改进注意力机制的LSTM水位预测模型研究被引量：2
《江西水利科技》2023年第3期162-166,175,共6页马飞 涂振宇 朱松挺 相敏月 孙逸飞 方强 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发计划(20151BBE5077)。
为了进一步提高水位预测的准确性,本文提出一种融入改进注意力机制的长短期记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)预测模型。该模型将输入序列拆分为时间序列和特征序列,在LSTM网络模型前引入注意力机制对两个序列分别进行注意力计算,...
关键词：水位预测 预测模型 长短期记忆网络 注意力机制 竞争随机搜索 
一种基于开路对称耦合微带线的L形双频实阻抗匹配网络
《南昌工程学院学报》2022年第6期71-77,共7页刘宝宏 卫润田 涂振宇 
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190954);国家自然科学基金资助项目(61961025,62066030);江西省自然科学基金资助项目(20202BABL202001)。
提出了一种采用开路对称耦合微带线的L形双频实阻抗匹配网络。该匹配网络由开路对称耦合微带线和并联微带线构成,能够实现工作频率比率大范围变化和负载阻抗波动的阻抗匹配。给出了设计步骤并进行了数值仿真,仿真结果验证了设计方法的...
关键词：开路对称耦合微带线 L形 双频匹配 小尺寸 
基于多窗谱估计与NLMS自适应滤波算法的单通道语音增强被引量：3
《通信技术》2022年第11期1419-1427,共9页孙逸飞 涂振宇 相敏月 马飞 方强 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发计划(20151BBE50077)。
多数传统语音增强算法是基于平稳噪声下分析的,且没有从语音质量及可懂度角度全面衡量增强性能。因此,提出了基于多窗谱估计与归一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)自适应滤波算法的单通道语音增强方案。首先利用多窗谱...
关键词：语音增强 谱减法 多窗谱 自适应 
基于BERT-CRF与对抗训练的水利领域命名实体识别被引量：4
《南昌工程学院学报》2022年第3期29-34,共6页顾乾晖 徐力晨 涂振宇 黄逸翠 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发项目(20151BBE50077)。
在水利领域中,传统的命名实体识别方法存在有效性差、精度不高、无法解决一词多义和缺乏水利领域语料等问题。基于此,利用BERT语言模型对自建水利文本语料进行训练,并引入FreeLB对抗训练模型增强模型的泛化能力,最后通过条件随机场(CRF...
关键词：命名实体识别 BERT CRF 对抗训练 水利信息化 
基于PSO-SVR-LSTM水位预测模型研究被引量：9
《江西水利科技》2021年第4期278-284,共7页顾乾晖 胡翌 涂振宇 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发项目(20151BBE50077).
河流的水位变化受到众多复杂因素的影响,水位数据不仅显现非线性特点还具有时序性和复杂性等特点。水位预测的精度提高对河道管理、水利建设、水资源调度、防洪减灾和航运安全等方面具有重大意义。本文利用长短时记忆神经网络(LSTM)在...
关键词：河流水位 预测模型 LSTM BP神经网络 支持向量机 水资源有效配置 
基于VMD-PSO-LSTM水质预测模型的应用研究被引量：9
《南昌工程学院学报》2021年第4期23-29,共7页顾乾晖 曾斌 涂振宇 
江西省水利厅科技项目(KT201639);江西省科技厅重点研发项目(20151BBE50077)。
河道水质预测精度的准确性有利于解决水污染防治和水质监管等问题。基于变分模态分解(VMD)在处理非平稳序列上的优势、长短时记忆神经网络(LSTM)在处理长时间序列的非线性问题上的优势以及粒子群算法(PSO)能自适应寻优的优势,提出了一...
关键词：水质预测 LSTM神经网路 神经网络 PSO VMD 
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