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HWCFU-Net:融合多源遥感数据的像元级台风灾后森林冠层高度损失评估
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作者 俞云航 张礼 +1 位作者 陈帮乾 云挺 《北京林业大学学报》 北大核心 2026年第3期128-139,共12页
【目的】台风灾害会导致森林冠层结构破坏、生态服务功能衰退及碳汇能力丧失,亟需建立高效、精准的森林台风灾害损失评估方法。针对现有评估方法难以在像元尺度精细表征台风胁迫下森林冠层高度空间异质性响应与梯度破坏规律的核心科学问... 【目的】台风灾害会导致森林冠层结构破坏、生态服务功能衰退及碳汇能力丧失,亟需建立高效、精准的森林台风灾害损失评估方法。针对现有评估方法难以在像元尺度精细表征台风胁迫下森林冠层高度空间异质性响应与梯度破坏规律的核心科学问题,以及台风灾后多源遥感数据尺度/噪声异质和光学影像细节丢失所致的反演精度与空间连续性受限的技术瓶颈,本研究旨在构建一种融合多源遥感数据的像元级反演框架,实现灾害前后冠层高度的精细化变化检测,并探索海拔梯度与城市边界对森林冠层损失空间格局的调控机制。【方法】研究提出层次化小波增强与上下文特征整合的U-Net改进模型(HWCFU-Net)。该模型核心思路在于通过离散小波变换构建层次化特征增强模块,针对性强化高低频信息表达以克服多源数据异质性;引入层次化上下文特征整合单元,利用多阶的深度可分离卷积优化多尺度特征传递与筛选能力;采用逐像元回归策略对每个像元独立建模,直接预测连续冠层高度值,突破传统整幅影像单一标签或分区均值化处理局限。研究整合GEDI、ICESat-2激光雷达与Sentinel-1/2光学—雷达数据构建多源时空特征集,以2019年发生的典型台风“利奇马”、“北冕”及“海贝思”构建6个灾前后实验场景,并与U-Net、U-Net++、AttentionRes-UNet、TSNN、Y-NET及随机森林这6种主流方法开展系统对比验证。【结果】HWCFU-Net在所有实验场景中均表现出最优性能,决定系数(R^(2))达到0.62~0.71,均方根误差(RMSE)控制在3.98~4.87 m范围。与深度学习类方法相比,模型R^(2)提升了0.01~0.14;相较于随机森林方法,R^(2)提升了0.01~0.09,RMSE降低了0.13~1.03 m。尤其在“利奇马”台风灾前场景下,模型实现最高精度(R^(2)=0.71,RMSE=3.98 m),充分验证了其稳健性与泛化能力。研究进一步揭示出台风破坏森林冠层呈现空间异质性:低海拔阔叶林因根系浅、抗风能力弱而冠层损失最大,中高海拔针叶林损失相对较小;靠近城市的森林因地表粗糙度与建筑群诱发的湍流/峡谷效应承受更强风剪切,损失随城市距离显著衰减;局地植被指数的短期回升提示降雨与水分改善触发的补偿生长过程。海拔梯度通过调控林分组成和结构稳定性,显著影响损失的空间分布;此外,城市边界对台风风场具有放大作用。【结论】研究表明海拔梯度效应与城市边界效应共同塑造了森林冠层损失的空间异质性格局。本研究提出的逐像元反演方法有效解决了多源数据异质性与细节丢失难题,实现了灾害评估精度的系统性提升,为森林灾害防护与生态适应性规划提供了可靠理论依据与技术支撑。 展开更多
关键词 HWCFU-net
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SCVi-Net:一种基于混合模型的视网膜血管分割方法
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作者 茅纪慧 姜尚格日乐 江旻珊 《光学仪器》 2026年第1期30-42,共13页
现有视网膜血管分割方法通常受限于局部感受野,难以有效捕获全局信息。此外,血管结构在不同尺度下的形态差异较大,使得多尺度特征融合变得困难。为了解决上述问题,提出了一种高效的视网膜血管分割模型SCVi-Net。该模型在U-Net的基础上... 现有视网膜血管分割方法通常受限于局部感受野,难以有效捕获全局信息。此外,血管结构在不同尺度下的形态差异较大,使得多尺度特征融合变得困难。为了解决上述问题,提出了一种高效的视网膜血管分割模型SCVi-Net。该模型在U-Net的基础上改进了跳跃连接,引入一个新的空间通道联合注意力模块,通过自适应调整空间和通道权重,增强了特征提取能力。通过在编码器最深层加入视觉Transformer模块,SCVi-Net的全局信息捕获能力得到了提升。空洞空间金字塔池化模块能有效提取多尺度特征,可增强网络的鲁棒性。侧边多尺度融合模块通过融合多个侧边输出,优化了训练过程,从而提升了血管区域的分割精度。为评估模型的优越性,在DRIVE、CHASEDB1和STARE数据集上进行了对比实验,结果表明,SCVi-Net在复杂视网膜血管图像中具有较好的分割精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 U-net Transformer SCVi-net
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融合对抗自编码器和U-net的非侵入式负荷分解方法
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作者 王凌云 朱倍萱 +1 位作者 张涛 罗明天 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2026年第2期59-68,共10页
为了提高非侵入式负荷分解模型的分解效果和泛化性能,并针对现有生成式模型在非侵入式负荷分解任务中存在的一些局限性,提出一种引入变分推理思想和联合对抗机制的对抗自编码器非侵入式负荷分解方法。为保证负荷分解的实时性,采用序列... 为了提高非侵入式负荷分解模型的分解效果和泛化性能,并针对现有生成式模型在非侵入式负荷分解任务中存在的一些局限性,提出一种引入变分推理思想和联合对抗机制的对抗自编码器非侵入式负荷分解方法。为保证负荷分解的实时性,采用序列到序列映射模型。基于U-net框架构建对抗自编码器模型,在编码器与解码器之间添加跳跃连接,使模型可以同时捕获电器特征的局部细节和全局信息,实现多特征融合,避免特征丢失,同时引入实例-批归一化网络,提高模型的分解性能以及泛化性能。最后将所提模型与几种代表性模型在UK-DALE数据集上进行对比实验。结果表明:所提模型具有优秀的分解性能和泛化能力,并且更加轻量化。 展开更多
关键词 U-net -
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基于UML和.NET三层B/S系统的开发 被引量:1
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作者 董连 《计算机与数字工程》 2010年第12期77-80,共4页
系统分析和设计是软件系统开发的关键,构架设计的合理与否往往决定了系统的成败,结合一个"学生管理系统"的开发,研究如何基于UML进行三层B/S结构的需求分析、系统建模、系统设计,及其在.NET下的应用实现,使得三层B/S结构系统... 系统分析和设计是软件系统开发的关键,构架设计的合理与否往往决定了系统的成败,结合一个"学生管理系统"的开发,研究如何基于UML进行三层B/S结构的需求分析、系统建模、系统设计,及其在.NET下的应用实现,使得三层B/S结构系统更具有伸缩性和扩展性。 展开更多
关键词 UML .net B/S Based Structure B/S
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ERA-UNet:一种芯片引线键合多特征提取算法
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作者 张小国 丁丁 +1 位作者 王士强 刘亚飞 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第2期487-494,共8页
芯片引线键合X射线图像中引线、焊球和晶粒特征灰度差异小,阈值分割和边缘检测等传统图像处理方法鲁棒性差且操作复杂.目前,已有较多基于深度学习的语义分割方法,但在多类别、小目标和多尺度分割性能方面仍存在挑战和局限,且对高分辨率... 芯片引线键合X射线图像中引线、焊球和晶粒特征灰度差异小,阈值分割和边缘检测等传统图像处理方法鲁棒性差且操作复杂.目前,已有较多基于深度学习的语义分割方法,但在多类别、小目标和多尺度分割性能方面仍存在挑战和局限,且对高分辨率X射线芯片图像而言,这些网络的模型复杂度较高.针对上述问题,提出了基于U-Net改进的芯片引线键合多特征提取网络(ERA-UNet)算法,首先引入平滑卷积预下采样模块以减少GPU内存占用和计算量,然后设计残差多尺度特征融合模块以加强特征提取,并改进跳跃连接实现邻近多级特征融合.最后,构建了芯片引线键合语义分割数据集,并设计了对比及消融实验验证算法性能.实验结果表明,ERA-UNet网络在自建数据集上的MIoU达到了93.05%,相比于其他先进网络具有更优的分割性能,实现了对引线键合多特征的高精度实时提取. 展开更多
关键词 线 U-net
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基于U-Net模型的矿井电阻率反演方法研究
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作者 胡运兵 王胡日查 +2 位作者 易洪春 段天柱 崔少北 《矿业安全与环保》 北大核心 2026年第1期185-192,共8页
针对矿井电阻率反演中传统方法依赖初始模型、边界模糊及现有深度学习反演存在伪影干扰的问题,提出物理约束的U-Net反演方法。该方法融合电性敏感特性与深度聚焦机制,基于U-Net网络的多尺度特征融合架构构建加权交叉熵损失函数,通过编... 针对矿井电阻率反演中传统方法依赖初始模型、边界模糊及现有深度学习反演存在伪影干扰的问题,提出物理约束的U-Net反演方法。该方法融合电性敏感特性与深度聚焦机制,基于U-Net网络的多尺度特征融合架构构建加权交叉熵损失函数,通过编码器—解码器跳跃连接实现异常体与背景场的电性差异强化;基于三类典型异常体定义电阻率分布的参数化空间,采用有限元法对6000组模型进行正演计算,通过偶极—偶极装置获取视电阻率剖面数据,构建地质模型—电性响应匹配数据集并用于监督学习训练。实验结果表明:该方法Dice系数为0.950±0.018,单次反演耗时由传统最小二乘反演方法的65.2 s降至1.0 s,效率提升98.5%。通过物理先验与深度学习的协同优化,为煤矿水害隐蔽致灾体精准探测提供了解决方案。 展开更多
关键词 U-net
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基于改进U-Net网络的路面裂缝检测方法
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作者 项先隆 刘磊 《安徽工业大学学报(自然科学版)》 2026年第1期52-60,共9页
针对路面裂缝检测任务中精度与计算效率难以兼顾的问题,提出一种基于改进U-Net的轻量化网络(MSAL-UNet)。首先构建轻量化编码器并集成卷积块注意力模块(CBAM),以动态增强裂缝关键区域的特征响应,提升模型对低对比度目标的感知能力;其次... 针对路面裂缝检测任务中精度与计算效率难以兼顾的问题,提出一种基于改进U-Net的轻量化网络(MSAL-UNet)。首先构建轻量化编码器并集成卷积块注意力模块(CBAM),以动态增强裂缝关键区域的特征响应,提升模型对低对比度目标的感知能力;其次设计多尺度空洞卷积模块(MSDC),在不降低空间分辨率的前提下扩展感受野,有效捕获从细小裂缝到宽域上下文的多尺度信息,显著抑制误检现象;进一步引入特征金字塔网络(FPN),实现跨层级的语义对齐与多尺度特征融合,提升裂缝定位的连贯性与边界平滑性。在公开数据集CRACK500上开展对比与消融实验,验证本文所提方法的性能。结果表明:本文方法在保持34.45 frames/s实时推理速度的同时,平均交并比(mIoU)达0.8320,精确率提升至0.9180(所有对比模型中最高),F1-score达0.9063,综合性能显著优于BiSeNet,Fast-SCNN,SegFormer和TransUNet等主流轻量化网络;尤其在浅裂缝与复杂裂缝场景下,MSAL-Unet的分割结果在完整性和边界准确性方面均表现最优。本研究通过协同优化多尺度特征融合、注意力机制与轻量化结构设计,有效解决了路面裂缝检测中精度与效率的平衡难题,为实际道路智能巡检系统提供了高可靠性与低计算开销的技术支撑。 展开更多
关键词 U-net
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NETs在ALI/ARDS病理生理中的作用
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作者 张文星 唐雯 +5 位作者 李政玉 鲁俊才 李兆 彭继超 姚津剑 刘笑然 《海南医科大学学报》 北大核心 2026年第6期470-480,共11页
急性肺损伤(acute lung injury,ALI)/急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)是一种高发病率、高死亡率的肺部炎性疾病,目前对于其诊治仍是全世界的重要难题。中性粒细胞的聚集和浸润对于该疾病的发生、发展起... 急性肺损伤(acute lung injury,ALI)/急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)是一种高发病率、高死亡率的肺部炎性疾病,目前对于其诊治仍是全世界的重要难题。中性粒细胞的聚集和浸润对于该疾病的发生、发展起着关键作用,目前认为中性粒细胞通过释放中性粒细胞外捕网(neutrophil extracellular traps,NETs)是影响病情的重要机制之一。本文将综述NETs在ALI/ARDS病理生理过程中对肺血管内皮细胞、肺泡上皮细胞、凝血功能的影响及与免疫细胞的相互作用关系,并探讨靶向NETs治疗急性肺损伤策略及临床转化的挑战,旨在为该疾病诊疗提供新的思路。 展开更多
关键词 中性粒细胞外捕网(nets) (ALI)/(ARDS)
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Utilization of Insecticide Treated Bed Nets among Mothers Attending MCH/FP in Webuye District Hospital, Bungoma County, Kenya
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作者 Taratisio Ndwiga Robert M. Kei Odiver W. Dancan 《Open Journal of Preventive Medicine》 2014年第6期470-480,共11页
Malaria is the leading cause of morbidity and mortality in Kenya, with close to 70 percent (24 million) of the population at risk of infection. It affects people of all age groups: children under five years of age and... Malaria is the leading cause of morbidity and mortality in Kenya, with close to 70 percent (24 million) of the population at risk of infection. It affects people of all age groups: children under five years of age and pregnant women living in malaria endemic regions who are vulnerable. The main objective was to assess the utilization of the insecticide treated bed nets among the mothers attending MCH/FP in Webuye District Hospital, Bungoma County, Kenya. This research was based at the Webuye District Hospital, Bungoma County, Kenya from February to May, 2013. Sample size included 40 adult mothers attending MCH/FP aged 18 years and above during the study period. The design of the study was cross-sectional where sampling technique employed was non-probabilistic, purposive sampling. Data was collected by interviews using structured questionnaire which was administered by the researchers. SPSS version 16 was employed in Data analysis. The association between the overall knowledge about ITN use and malaria attack and level of education was tested and correlation between knowledge about malaria and ITNs utilization was calculated. Nearly all mothers attending MCH/FP had knowledge about ITNs nets and used it, with majority, 82.5% of the respondents used it for protection and 75% knew the importance of ITNs which were for malaria prevention. A majority of mothers attending MCH/FP were aware of ITNs and used it. Malaria morbidity was influenced by various factors including frequency of ITN use and most respondents interviewed had contracted malaria once before. The difference was found to be highly statistically significant between the overall knowledge about ITN use and malaria attack and level of education (χ2 = 58.7, p = 0.000). There was a significantly moderate positive correlation between total knowledge and ITN utilization (r = 0.449 & p = 0.000). The same was for the frequency of use but it was found to be in a weak magnitude, (r = 0.223 & p = 0.000). There was a strong positive correlation between knowledge about risk which is exposed to the case of non-utilization and the overall knowledge (r = 0.853 & p = 0.000). Based on the above results, it’s recommended that the Ministry of Health increase knowledge of effective malaria prevention and treatment methods in communities where misconceptions and use of unproven prevention and treatment methods are common. 展开更多
关键词 MALARIA Insect TREATED nets (ITNs) Mother Child Health and Family Planning (MCH & FP) Indoor Residual SPRAYING Integrated Vector Management
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基于.NET的XQuery处理器的实现及性能分析 被引量:4
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作者 胡立辉 周春华 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第2期57-62,共6页
XQuery查询处理器提供了应用XQuery语言查询XML文档的操作环境.描述了.NET平台下一个通用XQuery查询处理器的功能、技术要点及实现代码,简介了XQuery处理器的运行和发布技术,给出了针对大记录数XML文档及数据库的XQuery查询与SQL查询的... XQuery查询处理器提供了应用XQuery语言查询XML文档的操作环境.描述了.NET平台下一个通用XQuery查询处理器的功能、技术要点及实现代码,简介了XQuery处理器的运行和发布技术,给出了针对大记录数XML文档及数据库的XQuery查询与SQL查询的操作时间,分析了这两种操作的性能,提出了两个改善查询性能的方法. 展开更多
关键词 XQUERY XQUERY XML .net平台 SQL
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基于改进U-Net的铜合金晶界识别方法
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作者 靖青秀 刘卫辉 +4 位作者 常琪琪 谢伟滨 张志聪 吴瑞洋 黄晓东 《有色金属(中英文)》 北大核心 2026年第2期198-206,共9页
晶粒度评级精度高度依赖于准确的晶粒尺寸与形状表征,而晶界分割是界定晶粒范围的关键预处理步骤。针对铜合金显微图像中晶界对比度低、边缘模糊导致的检测困难,以及现有高精度分割算法参数量大、计算复杂度高、难以满足工业实时检测需... 晶粒度评级精度高度依赖于准确的晶粒尺寸与形状表征,而晶界分割是界定晶粒范围的关键预处理步骤。针对铜合金显微图像中晶界对比度低、边缘模糊导致的检测困难,以及现有高精度分割算法参数量大、计算复杂度高、难以满足工业实时检测需求等问题,本文提出一种基于MobileNetV2的轻量化U-Net改进方法。通过将MobileNetV2作为主干网络解决特征丢失问题,并引入集成深度可分离卷积的ASPP模块,有效增强了多尺度语义特征提取能力。实验结果表明,改进后的模型在保持轻量化的同时,在晶界分割任务中取得了mIOU 87.66%、精确率93.50%、平均像素准确率92.79%的优异性能,显著优于传统U-Net模型,为工业现场实时晶界识别提供了可靠解决方案。 展开更多
关键词 U-net
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融合部分卷积和ECA机制的轴承滚子外观缺陷U-Net分割模型
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作者 顾云鹏 马超 +2 位作者 臧绍飞 于朋洋 马建伟 《轴承》 北大核心 2026年第1期91-99,共9页
针对传统图像处理和人工检测方法在复杂、多样的滚子外观缺陷检测中效率低下和精度不高的问题,提出一种融合部分卷积和高效通道注意力机制(ECA)的U-Net模型。首先,针对原始U-Net解码阶段不同尺度特征的融合与重复使用产生冗余特征的问题... 针对传统图像处理和人工检测方法在复杂、多样的滚子外观缺陷检测中效率低下和精度不高的问题,提出一种融合部分卷积和高效通道注意力机制(ECA)的U-Net模型。首先,针对原始U-Net解码阶段不同尺度特征的融合与重复使用产生冗余特征的问题,设计一种融合部分卷积的解码器,缓解冗余特征对模型的负面影响并提高模型的计算效率;其次,在解码器部分引入ECA,自适应建立通道之间的信息交互,增强模型捕捉和理解图像重要特征的能力;最后,针对轴承滚子外观检测任务易出现样本不均衡问题,设计一种融合Focal Loss的损失函数以监督训练模型,减轻样本不均衡对模型的负面影响。在轴承滚子缺陷数据集上的试验结果表明,所提模型在各评估指标上均达到了较高精度,验证了其有效性和可行性。 展开更多
关键词 U-net
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基于多尺度特征提取的U-Net网络微地震定位方法
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作者 黄建平 王秋阳 +6 位作者 李媛媛 黎国龙 苏来源 路依霖 李三福 段文胜 雷刚林 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-11,共11页
微地震定位是微地震监测的核心任务,面对当前海量的地震数据,传统的定位方法已无法满足实时定位的需求。为此,利用深度学习技术,提出一种基于U-Net网络为主要架构的微地震震源定位方法,通过融合双交叉注意力模块和空间空洞金字塔池化模... 微地震定位是微地震监测的核心任务,面对当前海量的地震数据,传统的定位方法已无法满足实时定位的需求。为此,利用深度学习技术,提出一种基于U-Net网络为主要架构的微地震震源定位方法,通过融合双交叉注意力模块和空间空洞金字塔池化模块,增强网络对微震数据中波形特征的提取能力,提升震源位置预测精度。最后,利用简单层状和复杂速度模型生成合成数据进行实验测试,并与U-Net和Att-Unet网络对震源位置预测误差精度进行对比分析。结果表明,所构建的网络模型在震源预测精度以及网络性能上均优于其他网络模型,并且对低信噪比的微地震数据也有较好的预测效果。 展开更多
关键词 U-net网络
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基于Attention U^(2)-Net的巷道围岩钻孔采动裂隙抗干扰识别研究
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作者 单鹏飞 康佳星 +4 位作者 来兴平 代晶晶 许慧聪 李杰宇 惠聪 《煤炭学报》 北大核心 2026年第2期1052-1067,共16页
采动裂隙演化特征是量化巷道围岩动力显现特征的关键依据之一。为了降低光照不均、噪声等对围岩钻孔成像的干扰以及孔内采动裂隙边缘模糊、形态多变等对采动裂隙识别的不利影响,提出基于Attention U^(2)-Net的巷道围岩钻孔采动裂隙抗干... 采动裂隙演化特征是量化巷道围岩动力显现特征的关键依据之一。为了降低光照不均、噪声等对围岩钻孔成像的干扰以及孔内采动裂隙边缘模糊、形态多变等对采动裂隙识别的不利影响,提出基于Attention U^(2)-Net的巷道围岩钻孔采动裂隙抗干扰识别方法。利用自主研发的巷道围岩态势全息感知装备来全天候实时采集高分辨率围岩钻孔采动裂隙影像,结合注入噪声、直方图均衡化调节、HSV中V通道色彩扰动与裂隙灰度三维投影等多种增强手段来提高非理想成像条件下图像数据环境泛化能力;通过在基准模型U^(2)-Net中融合单通道注意力(SE、ECA)、空间注意力(CBAM)与全局多通道注意力(DANet)及组合注意力(CBAM+ECA)等机制,增强对低可见度裂隙等非理想采集环境下裂隙的感知与提取能力;在训练阶段采用深度监督复合损失函数(Dice+BCE)嵌入基准模型U^(2)-Net的6个网络输出端,促进基准模型U^(2)-Net以及Attention U^(2)-Net模型的稳定训练与快速收敛,从而缓解小目标裂隙梯度消失与不连续问题。巷道围岩钻孔采动裂隙抗干扰识别实验结果表明:Attention U^(2)-Net模型的IoU提升至83.1%、F_(1)达到92.6%、E_(MA)降至0.052,相较基准模型U-Net和U^(2)-Net,训练阶段的收敛步长提前21轮次与10轮次,F_(1)提高8.4%、4.0%。Attention U^(2)-Net模型训练收敛更快,裂隙边缘检测、细长裂隙提取与复杂纹理分割能力更强,为准确分析围岩钻孔采动裂隙演化特征以及巷道围岩动力显现特征提供了可靠技术支撑。 展开更多
关键词 Attention U^(2)-net CBAM%PLUS%ECA
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CA-SFTNet:基于空间特征变换和浓缩注意力机制的皮肤病灶分割模型
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作者 张伟 梁敦英 +1 位作者 周婉婷 程祥 《计算机科学》 北大核心 2026年第3期277-286,共10页
针对皮肤病灶边缘模糊、毛发等噪声导致的分割病灶区域不完整、病灶特征分布差异较大等问题,基于U-Net提出一种结合浓缩注意力机制和残差空间特征变换的皮肤病灶分割算法CA-SFTNet。首先,在模型下采样过程中进行特征切分,保留皮肤病灶... 针对皮肤病灶边缘模糊、毛发等噪声导致的分割病灶区域不完整、病灶特征分布差异较大等问题,基于U-Net提出一种结合浓缩注意力机制和残差空间特征变换的皮肤病灶分割算法CA-SFTNet。首先,在模型下采样过程中进行特征切分,保留皮肤病灶浅层语义信息。其次,在跳跃连接处引入浓缩注意力机制(Condensed Attention Neural Block),使得模型能够聚焦于病灶区域,提高分割精度。最后,在模型尾部加入残差空间特征变换层(Residual Spatial Feature Transformation Layer),增强对皮肤病变图像不同区域的自适应调整能力,提高模型对特征分布差异较大病灶的识别能力。实验在ISIC2017和ISIC2018数据集上进行,结果表明,CA-SFTNet在分割性能上优于传统U-Net,Dice系数分别达到93.12%和92.36%,比U-Net提升7.15个百分点和4.81个百分点;IoU值分别为82.59%和82.31%,比U-Net提升6.23个百分点和4.45个百分点。相比TransUNet和Swin-UNet等拓展算法,Dice系数提升2~6个百分点,IoU值提升1.8~4个百分点。这些结果证明了改进算法在皮肤病变区域分割上的优越性,其能够有效提高分割精度。 展开更多
关键词 U-net
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A Time-Dependent Vehicle Routing Problem with Time Windows for E-Commerce Supplier Site Pickups Using Genetic Algorithm 被引量:3
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作者 Suresh Nanda Kumar Ramasamy Panneerselvam 《Intelligent Information Management》 2015年第4期181-194,共14页
The VRP is classified as an NP-hard problem. Hence exact optimization methods may be difficult to solve these problems in acceptable CPU times, when the problem involves real-world data sets that are very large. To ge... The VRP is classified as an NP-hard problem. Hence exact optimization methods may be difficult to solve these problems in acceptable CPU times, when the problem involves real-world data sets that are very large. To get solutions in determining routes which are realistic and very close to the actual solution, we use heuristics and metaheuristics which are of the combinatorial optimization type. A literature review of VRPTW, TDVRP, and a metaheuristic such as the genetic algorithm was conducted. In this paper, the implementation of the VRPTW and its extension, the time-dependent VRPTW (TDVRPTW) has been carried out using the model as well as metaheuristics such as the genetic algorithm (GA). The algorithms were implemented, using Matlab and HeuristicLab optimization software. A plugin was developed using Visual C# and DOT NET framework 4.5. Results were tested using Solomon’s 56 benchmark instances classified into groups such as C1, C2, R1, R2, RC1, RC2, with 100 customer nodes, 25 vehicles and each vehicle capacity of 200. The results were comparable to the earlier algorithms developed and in some cases the current algorithm yielded better results in terms of total distance travelled and the average number of vehicles used. 展开更多
关键词 Vehicle Routing Problem EXACT Methods HEURISTICS Metaheuristics VRPTW TDVRPTW Optimization Genetic Algorithms Matlab HeuristicLab C# DOT net
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基于改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法
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作者 王莉利 梁云虎 高新成 《石油物探》 北大核心 2026年第1期21-30,共10页
深度学习方法在三维地震资料断层识别中得到了广泛应用,但方法的应用面临数据集质量欠佳、资源消耗过高以及训练周期长等问题。为此,提出了一种融合改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法。该方法先将改进的U-Net网络模型作为教师... 深度学习方法在三维地震资料断层识别中得到了广泛应用,但方法的应用面临数据集质量欠佳、资源消耗过高以及训练周期长等问题。为此,提出了一种融合改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法。该方法先将改进的U-Net网络模型作为教师模型,将空洞空间金字塔池化(ASPP)结构与U-Net网络模型相融合,构建轻量级学生模型,然后引入知识蒸馏技术对学生模型进行优化,并调整网络训练超参数和知识蒸馏损失参数,使学生模型获取更丰富的断层信息,提升学生模型的网络性能。该方法通过将复杂的教师模型的知识迁移到轻量级学生模型,显著降低了模型的计算复杂度,同时保持了较高的识别精度。测试结果表明,在合成测试集和实际地震数据的断层识别中,经过知识蒸馏训练的学生模型在识别精度和连续性上均优于未经过蒸馏的学生模型和单独训练的教师模型,充分验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 U-net
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基于改进U-Net的人工光植物工厂生菜图像分割方法
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作者 李文豪 金文帅 +3 位作者 高晟 薛岳 毛罕平 左志宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第6期157-163,共7页
针对植物工厂内作物在人工光环境下图像分割精度不足的问题,提出了一种改进的U-Net神经网络模型,以实现对作物图像的高精度分割。首先通过对比试验,系统比较了传统图像分割方法(如阈值、聚类和区域等)与神经网络方法在人工光环境下的分... 针对植物工厂内作物在人工光环境下图像分割精度不足的问题,提出了一种改进的U-Net神经网络模型,以实现对作物图像的高精度分割。首先通过对比试验,系统比较了传统图像分割方法(如阈值、聚类和区域等)与神经网络方法在人工光环境下的分割效果,结果表明:与传统方法相比,U-Net神经网络在分割精度和模型稳定性方面具有明显优势。然而,进一步分析U-Net模型的分割结果发现,其在复杂光照条件下的分割精度和泛化能力仍有提升空间,主要体现在边界细节处理和小目标分割的准确性不足。为此,针对性地提出3种改进策略:一是通过数据增强技术扩展训练数据集,以提升模型的鲁棒性;二是对U-Net模型的结构进行优化,改进金字塔结构以增强多尺度特征融合能力;三是采用坐标注意力机制,有效提升模型对目标区域的聚焦能力,特别是在背景复杂或光线不均的情况下。基于此,进行试验验证,结果表明:结合改进金字塔结构和坐标注意力机制的U-Net模型在分割平均精确率和平均交并比上分别达到98.19%和96.86%,相比原始U-Net模型分别提高了4.01、3.02个百分点。所提方法显著改善了人工光环境下对植物工厂作物的图像分割性能,为植物工厂内作物生长监测与精准信息采集提供了技术支持,同时为未来智能农业领域的相关研究奠定了基础。 展开更多
关键词 改进U-net
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融合多源特征与注意力机制的改进U-Net鱼鳞坑遥感提取方法
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作者 魏敬志 黄骁力 +4 位作者 江岭 梁明 张大鹏 王莎莎 宋音 《农业工程学报》 北大核心 2026年第2期214-224,共11页
鱼鳞坑是黄土高原典型的小型水土保持措施,由于其尺度小、分布不均,传统卫星遥感方法难以实现高精度识别。为此,该研究提出一种融合多源特征与注意力机制的深度学习鱼鳞坑遥感提取方法,构建了“特征重要性分析+注意力增强U-Net结构设计... 鱼鳞坑是黄土高原典型的小型水土保持措施,由于其尺度小、分布不均,传统卫星遥感方法难以实现高精度识别。为此,该研究提出一种融合多源特征与注意力机制的深度学习鱼鳞坑遥感提取方法,构建了“特征重要性分析+注意力增强U-Net结构设计”的技术框架。基于无人机获取的高分辨率多光谱影像与数字高程模型(digital elevation model,DEM),该研究综合运用Spearman相关系数与SHAP(Shapley additive explanations)可解释性分析方法,对光谱与地形特征进行重要性评估与冗余剔除,最终优选出4类关键特征,并据此设计了9种特征组合方案。在此基础上,采用UNet、DeepLabV3+、SegNet与FCN四种语义分割模型开展对比试验,结果表明以RGB+Slope的特征组合方案在UNet模型中识别效果最优。在模型结构方面,该研究以U-Net为基础,融合金字塔压缩注意力模块(pyramid squeeze attention module,PSAM)与多级特征注意力上采样模块(multi-scale feature attention upsampling module,MFAU),增强模型对鱼鳞坑边缘与空间结构的感知能力,并设计消融试验验证改进效果。试验结果表明,在最优特征组合的数据输入下,改进模型在测试区交并比提升2.47个百分点,F1分数提升1.34个百分点,召回率提升2.72个百分点,精确率提升1.02个百分点,表现出良好的提取精度与区域泛化能力。研究表明,特征重要性分析与注意力增强结构设计的融合策略可有效提升模型对小尺度地貌目标的识别性能,为鱼鳞坑等微地形构筑物的高精度遥感提取提供技术支撑,也为多源信息融合与深度学习模型构建提供了理论参考。 展开更多
关键词 U-net改进
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基于TLE-UNet的高温水冷岩石裂纹分割与特征提取方法
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作者 付天予 胡慢谷 +4 位作者 张骁俊 杨小彬 吕伏 吕祥锋 彭磊 《煤田地质与勘探》 北大核心 2026年第2期172-182,共11页
【目的和方法】针对高温岩体经水冷作用诱发的表面宏观裂纹图像中尺度细薄、长度差异显著且类别严重不平衡等问题,提出一种用于岩石裂纹分割任务的TLE-UNet语义分割网络。首先开展花岗岩热处理及单轴压缩试验,采集不同温度条件下的裂纹... 【目的和方法】针对高温岩体经水冷作用诱发的表面宏观裂纹图像中尺度细薄、长度差异显著且类别严重不平衡等问题,提出一种用于岩石裂纹分割任务的TLE-UNet语义分割网络。首先开展花岗岩热处理及单轴压缩试验,采集不同温度条件下的裂纹图像,其次通过自研Lite Edge Fusion模块,在尺度上将浅层高分辨率特征与深层上采样特征进行精细对齐,并结合边缘检测和通道注意力机制,以增强裂纹边界感知能力。此外,设计辅助解码头EWS Head自研模块,通过边缘提示和轻量纹理增强实现浅层与中层编码特征的多尺度融合。同时,在训练中引入Tversky损失作为辅助监督,用于提升对细小裂纹的判别能力,并缓解背景类别不平衡的负面影响。整个架构在保持多尺度语义表达的同时,有效提升了细小裂纹的分割精度和边界连续性。【结果与结论】与原始U-Net相比,TLE-UNet模型的裂纹类别IoU从38.32%提升至46.32%;像素精度从45.34%提升至65.70%。与其他主流分割模型对比,TLE-UNet在裂纹IoU指标上优于UNet++、Attention UNet、DeepLabv3+等模型,表现出更强的细小裂纹识别能力。消融实验验证了各模块的有效性,热力图可视化分析进一步表明TLE-UNet能更准确地关注裂纹边缘区域。最后基于分割结果及裂纹信息计算方法,得到裂纹长度、最大宽度、平均宽度等特征信息。通过对多幅图像的裂纹信息分析,发现基于TLE-UNet的裂纹信息提取结果与实际情况高度一致,验证了TLE-UNet模型在裂纹信息提取方面的有效性。 展开更多
关键词 改进U-net
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