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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 断层识别 知识蒸馏 u-Net 教师模型 学生模型
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基于改进U-Net与RGB-D图像的青花椒枝条“下桩”剪切点定位
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作者 蒲应俊 张文州 +3 位作者 李金广 赵立军 陈子文 杨明金 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期160-170,共11页
青花椒枝条“下桩”是通过剪下带鲜果的枝条并保留一定长度短桩的采摘收获方法。为实现青花椒采摘机器人精准识别枝条并确定最佳剪切点以达到高效“下桩”作业,该研究提出了一种基于U-Net深度学习网络和RGB-D相机相结合的青花椒主枝“... 青花椒枝条“下桩”是通过剪下带鲜果的枝条并保留一定长度短桩的采摘收获方法。为实现青花椒采摘机器人精准识别枝条并确定最佳剪切点以达到高效“下桩”作业,该研究提出了一种基于U-Net深度学习网络和RGB-D相机相结合的青花椒主枝“下桩”剪切点定位方法。首先,通过改进传统U-Net模型,将其主干网络替换为嵌入CA注意力机制的ResNet50网络,同时在U-Net模型的特征拼接阶段中增加SE注意力机制,从而构建针对青花椒主枝和树干的分割模型。然后,将分割后的图像利用二值化与骨架线提取方法得到主枝中心线,结合RGB-D相机的深度信息与OpenCV图像处理算法,完成世界坐标系与像素坐标系间长度的映射。随后,将短桩预设的40 mm长度从世界坐标系映射至RGB图像中的像素长度,最终确定每根主枝的“下桩”剪切点位置。试验结果表明,改进后的U-Net模型在分割性能上优于DeeplabV3+和PSPNet,平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(mPA)和召回率(recall)分别达到87.58%、93.76%和96.24%。在晴天顺光、逆光及阴天条件下,“下桩”剪切点识别定位的成功率分别达到90.81%、84.88%、80.52%。采摘点定位试验中,定位成功率为90%,单根花椒枝平均识别过程耗时1.93 s。该研究结果可为青花椒采摘机器人“下桩”采收提供技术支撑。 展开更多
关键词 图像处理 青花椒 采摘 u-Net网络模型 下桩采摘法 剪切点定位
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Are our phylomorphospace plots so terribly tangled?An investigation of disorder in data simulated under adaptive and nonadaptive models
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作者 C.Tristan Stayton 《Current Zoology》 SCIE CAS CSCD 2020年第5期565-574,共10页
Contemporary methods for visualizing phenotypic evolution,such as phylomorphospaces,often reveal patter ns which depart strongly from a naive expectation of con siste ntly divergent branchi ng and expansion.Instead,br... Contemporary methods for visualizing phenotypic evolution,such as phylomorphospaces,often reveal patter ns which depart strongly from a naive expectation of con siste ntly divergent branchi ng and expansion.Instead,branches regularly crisscross as convergence,reversals,or other forms of homoplasy occur,forming patterns described as"birds'nests","flies in vials",or less elegantly,"a mess".In other words,the phenotypic tree of life often appears highly tangled.Various explanations are given for this,such as differential degrees of developmental constraint,adaptation,or lack of adaptation.However,null expectations for the magnitude of disorder or"tangling"have never been established,so it is unclear which or even whether various evolutionary factors are required to explain messy patter ns of evolution.I simulated evolution along phyloge nies under a number of varying parameters(number of taxa and number of traits)and models(Brownian motion,Ornstein-Uhlenbeck(OU)-based,early burst,and character displacement(CD) and quantified disorder using 2 measures.All models produce substantial amounts of disorder.Disorder increases with tree size and the number of phenotypic traits.OU models produced the largest amounts of disorder-adaptive peaks influence lineages to evolve within restricted areas,with concomitant in creases in crossing of branches and density of evolution.Large early cha nges in trait values can be important in minimizing disorder.CD consistently produced trees with low(but not absent)disorder.Overall,neither constraints nor a lack of adaptation is required to explain messy phylomorphospaces-both stochastic and deterministic processes can act to produce the tantalizingly tangled phenotypic tree of life. 展开更多
关键词 ADAPTATION character displacement early burst optima 0u model
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基于改进U-Net和IWOA-LSSVM的番茄综合品质检测方法研究 被引量:2
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作者 施利春 边可可 +1 位作者 王松伟 王治忠 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期109-117,共9页
[目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像... [目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像信息;通过多尺度残差注意力U-Net模型对番茄图像进行分割,完成番茄果径参数测量;通过混沌映射和自适应收敛因子优化的鲸鱼优化算法对最小二乘支持向量机模型参数进行寻优,完成番茄硬度和番茄红素含量检测,并进行验证试验。[结果]试验方法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。在番茄果径、硬度和番茄红素检测中均取得了较优的决定系数、均方根误差和平均检测时间,决定系数>0.960 0,均方根误差<0.012 5,平均检测时间<0.032 s。[结论]结合机器视觉、深度学习和智能算法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。 展开更多
关键词 番茄 综合品质 无损检测 机器视觉 u-Net模型 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机
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基于改进U-Net的煤矸图像分割模型与放煤控制技术 被引量:2
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作者 袁永 秦正寒 +3 位作者 夏永琪 武让 李立宝 李勇 《煤炭学报》 北大核心 2025年第5期2722-2738,共17页
煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开... 煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开采相似模拟平台,基于该平台建立了煤矸图像采集系统,采集构建了高清仿真综放工作面煤矸图像数据集,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和空洞空间金字塔池化(ASPP)的改进U-Net煤矸分割模型,提高了煤矸图像的分割精度。通过在U-Net模型的跳跃连接中添加FPN模块,同时在解码器部分引入ASPP模块,建立了FPN-ASPP-U-Net煤矸分割模型,消融试验验证了FPN模块和ASPP模块对U-Net模型性能的提升。结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型分割效果最好,均准确率(M_(A))为97.29%,均F1得分(M_(F1))为97.44%,均交并比(M_(I))为95.65%,模型参数量(M_(P))为29.64 M,浮点运算量(F)为341.29 G,每秒帧数(f)为41.1 f/s,与U-Net模型相比,M_(I)、M_(F1)和M_(A)分别提升了2.64%、1.06%和1.15%,模型参数量仅仅增加了0.33 M,改进后的模型在图像分割速度上有少量提升。设计了FPN-ASPP-U-Net模型与PSPNet、SegFormer、DeepLabV3+、PSANet语义分割模型的图像分割效果对比试验,结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型对煤矸图像分割的性能最好,同时模型整体计算参数量最小,在分割精度和分割速度之间有着较好的平衡。对于粉尘影响下的不清晰图像,采用暗通道与高斯加权相结合的方法对图像数据集进行去雾增强,轻度粉尘、中度粉尘、重度粉尘去雾前后的模型对煤的分割精度提高了14.81%、17.79%、23.62%,对矸的分割精度提高了11.73%、14.50%、14.86%。基于研究结论提出了FPN-ASPP-U-Net模型的煤矸图像混矸率计算方法,开展了煤矸图像分割控制放煤试验,以混矸率20%作为放煤口关闭的阈值,单次放煤口开关期间真实混矸率与模型预测混矸率平均误差率为4.71%,验证了基于煤矸图像混矸率对放煤控制的可行性。最后,封装模型代码研发了煤矸图像智能识别软件,设计了煤矸分割现场应用方案,在榆树田煤矿110501综放工作面进行了图像控制放煤试验,验证了该方法能够对煤矸图像进行精准分割,对放煤口开关进行合理控制,提高了综放工作面的智能化水平,为推动煤矿进一步智能化建设提供了有效的技术手段与参考价值。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 图像分割 混矸率 u-Net模型
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轻量化U-net模型在钢筋直径测量中的应用研究 被引量:1
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作者 张学辉 于站海 +2 位作者 田学昭 安军海 刘新军 《河北工业科技》 2025年第3期248-257,共10页
为了解决钢筋工程验收时传统人工检测效率低,检测过程中容易因人为因素导致的测量误差大,甚至误检漏检等问题,提出了一种基于改进轻量化U-net模型的钢筋直径测量方法。首先,采集大量钢筋图像并构建钢筋图像自制数据集,引入MobileNetV3 B... 为了解决钢筋工程验收时传统人工检测效率低,检测过程中容易因人为因素导致的测量误差大,甚至误检漏检等问题,提出了一种基于改进轻量化U-net模型的钢筋直径测量方法。首先,采集大量钢筋图像并构建钢筋图像自制数据集,引入MobileNetV3 Block模块和坐标注意力(coordinate attention,CA)机制对经典U-net模型进行改进。然后,基于自制数据集对改进U-net模型进行训练,训练完成后,将测试图像导入模型进行分割实验和直径测量实验。结果表明:改进U-net模型在钢筋图像分割任务中的交并比(IoU)达到了0.9795,模型大小仅为18.03 MB,直径测量实验的总平均误差为0.207 mm。改进模型在钢筋图像分割时表现出色,具有较高的检测精度和较低的计算成本,为钢筋图像分割提供了新的技术路径,在钢筋图像自动化处理和分析领域,具有一定的应用前景。 展开更多
关键词 土木建筑工程测量 钢筋直径测量 图像分割 改进u-net模型 CA注意力机制
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基于U型网络改进模型的定量磁化率成像重建方法研究进展
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作者 杨文阳 张瑞杰(综述) 邹国强(审校) 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第6期1281-1288,1295,共9页
定量磁化率成像(QSM)技术是一种基于磁共振成像(MRI)相位信号处理与反演得到组织磁化率分布的成像方法,能够生成反映组织磁学特性的影像。QSM重建过程复杂,其中偶极子反演阶段是最具挑战性和决定性的环节,传统方法在该阶段容易受到病态... 定量磁化率成像(QSM)技术是一种基于磁共振成像(MRI)相位信号处理与反演得到组织磁化率分布的成像方法,能够生成反映组织磁学特性的影像。QSM重建过程复杂,其中偶极子反演阶段是最具挑战性和决定性的环节,传统方法在该阶段容易受到病态性影响而产生伪影和偏差。随着深度学习与机器视觉技术的发展,利用U型网络(U-Net)模型改进偶极子反演过程可以有效避免传统算法的不足。本文归纳了2020年至今基于U-Net架构的改进模型在偶极子反演阶段的应用研究,首先介绍了QSM的理论概念;其次将现有基于U-Net架构的改进模型分为三类:基于结构优化的改进U-Net、基于物理约束的改进U-Net和基于提高泛化能力的改进U-Net,并梳理其主要特征与设计出发点;最后对未来模型发展趋势进行了展望与总结。综上,期望通过本文综述对比各研究不同的U-Net改进模型,有望解决偶极子反演的困难和挑战,提高QSM图像的准确性,为疾病辅助诊断提供支持。 展开更多
关键词 定量磁化率图像 u型网络改进模型 辅助诊断 磁化率
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融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法
8
作者 殷新锋 谈承午 +3 位作者 陈勉 晏万里 陈湘 叶航艇 《公路工程》 2025年第3期53-62,73,共11页
为解决现有卷积神经网络识别桥梁细小裂缝时存在精度低、受环境影响大等问题,提出一种融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法。首先通过改进传统Canny边缘检测算法,计算图像在多个方向上的梯度幅值,以增强模型的几何敏感度;... 为解决现有卷积神经网络识别桥梁细小裂缝时存在精度低、受环境影响大等问题,提出一种融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法。首先通过改进传统Canny边缘检测算法,计算图像在多个方向上的梯度幅值,以增强模型的几何敏感度;其次构建动态门控模块并集成于U-Net模型各层级跳跃连接处,提升模型获取多层次裂缝边缘特征的能力;最后结合通道-空间注意力机制以残差连接的方式融入模型解码器结构,提高裂缝检测的精度。将所提方法与VGG-16模型和U-Net模型在相同数据集中进行训练测试,结果表明:所提方法裂缝识别精确率为93.76%,较VGG-16模型和U-Net模型分别提升了19.48个百分点和6.31个百分点;裂缝分割平均交并比为72.35%,相比VGG-16模型和U-Net模型分别提高了10.51个百分点和4.32个百分点。另外,在未参与训练的皮山河大桥数据集中,裂缝识别精确率为92.12%、F_(1)分数91.92%,召回率91.73%,裂缝分割的平均像素精准度为80.69%,平均交并比为87.38%。因此,本研究提出的DEGUNet网络能够准确分割并识别桥梁细小裂缝,同时在复杂性环境下表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 桥梁工程 裂缝识别 卷积神经网络 u-Net模型 CANNY边缘检测算法
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U-Net模型在福建省光泽县耕地智能判别中的应用
9
作者 刘梅姜 吕榕生 翁夏青 《莆田学院学报》 2025年第5期88-94,共7页
聚焦福建省光泽县耕地保护问题,在对比传统监测方法局限性的基础上,引入U-Net卷积神经网络模型,开展耕地违建图斑的智能识别工作。重点阐释了模型选择、技术流程、关键处理环节以及模型管理系统。经实际巡查案例验证,该模型在耕地图斑... 聚焦福建省光泽县耕地保护问题,在对比传统监测方法局限性的基础上,引入U-Net卷积神经网络模型,开展耕地违建图斑的智能识别工作。重点阐释了模型选择、技术流程、关键处理环节以及模型管理系统。经实际巡查案例验证,该模型在耕地图斑变化监测中取得较好成效,为耕地保护提供了一种智能化的技术监管手段。 展开更多
关键词 u-Net模型 光泽县 耕地保护 智能识别 技术监管
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基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像土地覆盖分类研究
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作者 田金鑫 肖潇 《测绘与空间地理信息》 2025年第6期99-101,105,共4页
高精度的土地覆盖分类对城市发展具有重要意义,但是原始的深度学习模型在用于复杂场景分类时往往存在诸多问题。本文通过改进原始的U-Net模型来提高土地覆盖分类的精度。通过在原始模型的主干特征提取网络中嵌入注意力机制和金字塔池化... 高精度的土地覆盖分类对城市发展具有重要意义,但是原始的深度学习模型在用于复杂场景分类时往往存在诸多问题。本文通过改进原始的U-Net模型来提高土地覆盖分类的精度。通过在原始模型的主干特征提取网络中嵌入注意力机制和金字塔池化模块,来增强模型对特征信息的学习能力,然后在加强特征提取网络中使用密集连接结构,来增强模型对特征信息的提取能力。实验结果表明,改进后的U-Net模型总体精度为88.73%,F1分数为0.83,相比原始的U-Net模型的分类精度有明显的提升。本文方法具有一定的实际应用价值,是一种快速准确的土地覆盖分类方法。 展开更多
关键词 u-Net模型 高分辨率遥感影像 语义分割 多特征
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Estimation of fracture size and azimuth in the universal elliptical disc model based on trace information 被引量:3
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作者 Jichao Guo Jun Zheng +1 位作者 Qing Lü Jianhui Deng 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2023年第6期1391-1405,共15页
The geometric characteristics of fractures within a rock mass can be inferred by the data sampling from boreholes or exposed surfaces.Recently,the universal elliptical disc(UED)model was developed to represent natural... The geometric characteristics of fractures within a rock mass can be inferred by the data sampling from boreholes or exposed surfaces.Recently,the universal elliptical disc(UED)model was developed to represent natural fractures,where the fracture is assumed to be an elliptical disc and the fracture orientation,rotation angle,length of the long axis and ratio of short-long axis lengths are considered as variables.This paper aims to estimate the fracture size-and azimuth-related parameters in the UED model based on the trace information from sampling windows.The stereological relationship between the trace length,size-and azimuth-related parameters of the UED model was established,and the formulae of the mean value and standard deviation of trace length were proposed.The proposed formulae were validated via the Monte Carlo simulations with less than 5%of error rate between the calculated and true values.With respect to the estimation of the size-and azimuth-related parameters using the trace length,an optimization method was developed based on the pre-assumed size and azimuth distribution forms.A hypothetical case study was designed to illustrate and verify the parameter estimation method,where three combinations of the sampling windows were used to estimate the parameters,and the results showed that the estimated values could agree well with the true values.Furthermore,a hypothetical three-dimensional(3D)elliptical fracture network was constructed,and the circular disc,non-UED and UED models were used to represent it.The simulated trace information from different models was compared,and the results clearly illustrated the superiority of the proposed UED model over the existing circular disc and non-UED models。 展开更多
关键词 universal elliptical disc(uED)model Rock mass Discrete fracture network(DFN) Optimization algorithm Inverse problem
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融合U-model的四旋翼无人机自抗扰控制研究 被引量:2
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作者 龚格格 李壮举 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期2174-2180,共7页
在四旋翼无人机轨迹跟踪控制中,由于四旋翼控制系统属于非线性、欠驱动的多输入多输出系统,采用合适的控制算法是保证控制器性能的关键.四旋翼无人机的运动状态由机侧的旋转电机控制,在实际飞行过程中,高速旋转的电机会使模型发生改变,... 在四旋翼无人机轨迹跟踪控制中,由于四旋翼控制系统属于非线性、欠驱动的多输入多输出系统,采用合适的控制算法是保证控制器性能的关键.四旋翼无人机的运动状态由机侧的旋转电机控制,在实际飞行过程中,高速旋转的电机会使模型发生改变,导致输入输出之间存在滞后,降低了响应的速度和精度.为了使滞后最小化,提出了一种融合U-model的自抗扰控制算法(UADRC),可以独立于滞后模型且能够有效地消除输入和输出之间的相位延迟.基于自抗扰控制器(ADRC)原理,保留扩张状态观测器(ESO),将被控对象动态转化为纯积分器,再结合U-model结构,增加微分器,将复杂被控对象简化为“1”.这种改进的自抗扰控制算法(UADRC)融合了ADRC和U-model的优点,通过闭环系统稳定性分析和仿真实验验证,证明UADRC控制器确实能够有效降低输入输出之间的滞后,提升四旋翼姿态控制响应的速度和精度. 展开更多
关键词 四旋翼无人机 相位延迟 u-model 自抗扰控制
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U-model Enhanced Dynamic Control of a Heavy Oil Pyrolysis/Cracking Furnace 被引量:1
13
作者 Quanmin Zhu Dongya Zhao +1 位作者 Shuzhan Zhang Pritesh Narayan 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2018年第2期577-586,共10页
This paper proposes a case study in the control of a heavy oil pyrolysis/cracking furnace with a newly extended U-model based pole placement controller(U-PPC). The major work of the paper includes: 1) establishing a c... This paper proposes a case study in the control of a heavy oil pyrolysis/cracking furnace with a newly extended U-model based pole placement controller(U-PPC). The major work of the paper includes: 1) establishing a control oriented nonlinear dynamic model with Naphtha cracking and thermal dynamics; 2) analysing a U-model(i.e., control oriented prototype) representation of various popular process model sets; 3)designing the new U-PPC to enhance the control performance in pole placement and stabilisation; 4) taking computational bench tests to demonstrate the control system design and performance with a user-friendly step by step procedure. 展开更多
关键词 Index Terms-Computational experiments heavy oil crackingfurnace Kumar molecular dynamics model for Naphtha crack-ing pole placement controller stabilising controller u-model u-model enhanced controller design.
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A deep learning–based U-Net model for ENSO-related precipitation responses to sea surface temperature anomalies over the tropical Pacific 被引量:1
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作者 Yuchao Zhu Rong-Hua Zhang 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2023年第4期57-64,共8页
SST–降水反馈过程在热带太平洋ENSO演变过程中起着重要作用,能否真实地在数值模式中表征SST–降水年际异常之间的关系及相关反馈过程,对于准确模拟和预测ENSO至关重要.例如,在一些模拟ENSO的混合型耦合模式中,通常采用大气统计模型(如... SST–降水反馈过程在热带太平洋ENSO演变过程中起着重要作用,能否真实地在数值模式中表征SST–降水年际异常之间的关系及相关反馈过程,对于准确模拟和预测ENSO至关重要.例如,在一些模拟ENSO的混合型耦合模式中,通常采用大气统计模型(如经验正交函数;EOF)来表征降水(海气界面淡水通量的一个重要分量)对SST年际异常的线性响应.然而在当前的耦合模式中,真实观测到的降水–SST统计关系还不能被很好地再现出来,从而引起ENSO模拟误差和不确定性.在本研究中,使用基于深度学习的U-Net模型来构建热带太平洋降水异常场对SST年际异常的非线性响应模型.研究发现:U-Net模型的性能优于传统的基于EOF方法的模型.特别是在热带西太平洋海区,U-Net模型估算的降水误差远小于EOF模型的模拟.此外,当SST和降水异常的趋势信息作为输入变量也被同时引入以进一步约束模式训练时,U-Net模型的性能可以进一步提高,如能使热带辐合带区域的误差显著降低. 展开更多
关键词 u-Net模型 EOF方法 SST-降水年际异常关系 CMIP6模拟
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U型弯道内调流桨片的调流特性 被引量:1
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作者 李琳 张静凯 +2 位作者 张鲁国 池苗苗 肖玉磊 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第7期112-118,141,共8页
弯道水流引起的凹岸侵蚀、凸岸淤积是河道治理的主要问题之一。为探明新型河道整治构筑物——调流桨片系统在弯道河流治理中的适用性,通过三维数学模型模拟180°U型弯道设置调流桨片前后的水流流场。结果表明,调流桨片顶部位于自由... 弯道水流引起的凹岸侵蚀、凸岸淤积是河道治理的主要问题之一。为探明新型河道整治构筑物——调流桨片系统在弯道河流治理中的适用性,通过三维数学模型模拟180°U型弯道设置调流桨片前后的水流流场。结果表明,调流桨片顶部位于自由面以下0.3倍水深时,凸岸区纵向流速增大13.64%,弯道中心区最大横向流速减小37.63%,当调流桨片顶部上升至自由面附近时,凸岸区纵向流速增大21.67%,弯道中心区最大横向流速减小70.33%。调流桨片截断了横向环流,使顺时针旋转的单涡环流结构分解为与原单涡方向相同的2个涡体,加剧水流能量耗散,减小水流横向输移强度。横向流速减小、凸岸纵向流速增大有利于凸岸疏浚,为弯曲型河道治理提供了新的方法。 展开更多
关键词 主动调流桨片 u型弯道 RNG k-ε湍流模型 流体体积法(VOF) 水力特性 数值模拟
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数智赋能U-G-S协同育人模式的英语教育硕士实践能力培养路径研究
16
作者 李俊丽 余丽 《湖北开放职业学院学报》 2025年第8期147-149,共3页
随着数智技术的迅速发展,教育领域正经历深刻变革。U-G-S(大学-政府-学校)协同育人模式成为提升英语教育硕士研究生实践能力的重要途径,其合作机制和资源共享发挥着关键作用。本文旨在分析U-G-S模式面临的挑战,并提出相应的解决策略,探... 随着数智技术的迅速发展,教育领域正经历深刻变革。U-G-S(大学-政府-学校)协同育人模式成为提升英语教育硕士研究生实践能力的重要途径,其合作机制和资源共享发挥着关键作用。本文旨在分析U-G-S模式面临的挑战,并提出相应的解决策略,探讨数学智能赋能下U-G-S模式对英语教育硕士实践能力的影响及其理论基础与实践价值。通过构建基于U-G-S协同育人模式的英语教育硕士实践能力培养路径,推动数智技术与教育实践的深度融合,促进研究生实践能力的创新与提升。 展开更多
关键词 数智赋能 u-G-S协同育人模式 英语教育 实践能力培养
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基于U-Net与Model Builder的建筑物属性信息提取方法 被引量:1
17
作者 张合欣 张赫雷 《地理空间信息》 2024年第12期98-101,共4页
针对经典的语义分割方法只能识别建筑物的轮廓无法判断出建筑物的属性信息的问题,提出一种基于U-Net与Model Builder的遥感图像建筑物属性信息提取方法。首先,以中国南方某中心城区的遥感图像制作出实验所需的数据集;其次,通过U-Net网... 针对经典的语义分割方法只能识别建筑物的轮廓无法判断出建筑物的属性信息的问题,提出一种基于U-Net与Model Builder的遥感图像建筑物属性信息提取方法。首先,以中国南方某中心城区的遥感图像制作出实验所需的数据集;其次,通过U-Net网络提取出建筑物的轮廓特征信息;最后,通过ArcGIS模型构建器Model Builder提取出建筑物属性信息提取模型。实验结果表明,模型的总体准确率达到98%以上,且能够较好地判断出建筑物的属性信息。该方法可为建筑物属性信息的提取提供一定参考价值。 展开更多
关键词 建筑物提取 u-Net网络 model Builder 语义分割
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CRAKUT:融合对比区域注意力机制与临床先验知识的U-Transformer用于放射学报告生成 被引量:1
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作者 梁业东 朱雄峰 +3 位作者 黄美燕 张文聪 郭翰宇 冯前进 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第6期1343-1352,共10页
目的 提出一种对比区域注意力和先验知识融合的U型Transformer模型(CRAKUT),旨在解决文本分布不均衡、缺乏上下文临床知识以及跨模态信息转换等问题,提升生成报告的质量,辅助影像科医生诊断工作。方法 CRAKUT包括3个关键模块:对比注意... 目的 提出一种对比区域注意力和先验知识融合的U型Transformer模型(CRAKUT),旨在解决文本分布不均衡、缺乏上下文临床知识以及跨模态信息转换等问题,提升生成报告的质量,辅助影像科医生诊断工作。方法 CRAKUT包括3个关键模块:对比注意力图像编码器,利用数据集中常见的正常影像提取增强的视觉特征;外部知识注入模块,融合临床先验知识;U型Transformer,通过U型连接架构完成从视觉到语言的跨模态信息转换。在图像编码器中引入的对比区域注意力机制,通过强调正常与异常语义特征之间的差异,增强了异常区域的特征表示。此外,文本编码器中的临床先验知识注入模块结合了临床历史信息及由ChatGPT生成的知识图谱,从而提升了报告生成的上下文理解能力。U型Transformer在多模态编码器与报告解码器之间建立连接,融合多种类型的信息以生成最终的报告。结果 在2个公开的CXR数据集(IU-Xray和MIMIC-CXR)对CRAKUT模型进行评估,结果显示,CRAKUT在报告生成任务中实现了当前最先进的性能。在MIMIC-CXR数据集,CRAKUT取得了BLEU-4分数0.159、ROUGE-L分数0.353、CIDEr分数0.500;在IU-Xray数据集上,METEOR分数达到0.258,均优于以往模型的表现。结论 本文提出的方法在临床疾病诊断和报告生成中具有巨大的应用潜力。 展开更多
关键词 胸部X光 对比区域注意力 临床先验知识 跨模态交互 u-Transformer模型
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飞机U型铆接构件不同加载角度下失效特性试验及数值模型研究
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作者 牟浩蕾 张经纬 +2 位作者 赵一帆 解江 冯振宇 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期148-158,共11页
在坠撞载荷作用下,运输类飞机的机身连接构件失效是其主要的失效形式之一。针对U型铆接构件,采用试验与仿真方法,研究其在不同加载工况(纯拉脱、30°、45°、60°和90°纯剪切)的失效特性,揭示U型件厚度和加载角度对其... 在坠撞载荷作用下,运输类飞机的机身连接构件失效是其主要的失效形式之一。针对U型铆接构件,采用试验与仿真方法,研究其在不同加载工况(纯拉脱、30°、45°、60°和90°纯剪切)的失效特性,揭示U型件厚度和加载角度对其失效特性的影响规律;建立基于峰值载荷失效的双线性单元模型(梁单元、六面体单元、4六面体簇单元和8六面体簇单元模型)和SPR2(self-piercing rivet 2)约束单元模型,得到可应用于坠撞仿真分析的铆钉数值模型。结果表明:随着加载角度增大,铆钉承受载荷由拉脱载荷变为剪切载荷,铆钉失效由钉头拉脱变为钉杆剪断;U型件承受载荷由面外拉伸载荷变为面内挤压载荷,失效位移减小;随着厚度增加,U型件不易发生变形,失效载荷增加,失效位移减少。基于峰值载荷失效的双线性单元模型中,8六面体簇单元模型获得的失效载荷与失效位移与试验结果吻合较好;8六面体簇单元模型与SPR2约束单元模型获得的失效载荷偏差均在10%以内,但8六面体簇单元模型的失效载荷偏差更小;两个模型获得的失效位移偏差稍大,但SPR2约束单元模型的失效位移偏差相对较小(15%以内)。8六面体簇单元和SPR2约束单元模型可应用于飞机坠撞仿真。 展开更多
关键词 u型铆接构件 失效特性 双线性单元模型 SPR2约束单元模型
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基于改进U-Net的兴城市近岸海水养殖分类提取
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作者 张海魏 初佳兰 +2 位作者 贺凯飞 陈艳拢 张蔡辉 《海洋环境科学》 北大核心 2025年第5期766-773,783,共9页
掌握近岸海水养殖的类型及分布对海岸带生态保护具有重要意义。针对传统语义分割方法在提取高分辨率遥感影像中的池塘养殖及工厂化养殖区域时,存在的边缘模糊与细节丢失问题,本文提出一种改进U-Net的海水养殖分类提取方法。该方法通过... 掌握近岸海水养殖的类型及分布对海岸带生态保护具有重要意义。针对传统语义分割方法在提取高分辨率遥感影像中的池塘养殖及工厂化养殖区域时,存在的边缘模糊与细节丢失问题,本文提出一种改进U-Net的海水养殖分类提取方法。该方法通过引入膨胀通道空间注意力模块(ACSAM)增强特征提取能力,并设计噪声滤除模块解决同谱异物导致的误识别问题。选取辽宁省兴城市近岸海水养殖区进行实验,验证了方法的可行性和有效性。结果表明,本文方法的总体像素精度(PA)达93.40%,平均像素精度(MPA)为92.71%,平均交并比(m IoU)达到85.74%,性能优于U-Net、U-Net++、PSPNet等经典的网络模型方法。研究为近岸养殖区的遥感监测提供了可靠技术支撑。 展开更多
关键词 近岸海水养殖 语义分割 u-Net网络模型 滤除噪声模块
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