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Evolutionary dynamics analysis of complex network with fusion nodes and overlap edges 被引量:2
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作者 YANG Yinghui LI Jianhua +2 位作者 SHEN Di NAN Mingli CUI Qiong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第3期549-559,共11页
Multiple complex networks, each with different properties and mutually fused, have the problems that the evolving process is time varying and non-equilibrium, network structures are layered and interlacing, and evolvi... Multiple complex networks, each with different properties and mutually fused, have the problems that the evolving process is time varying and non-equilibrium, network structures are layered and interlacing, and evolving characteristics are difficult to be measured. On that account, a dynamic evolving model of complex network with fusion nodes and overlap edges(CNFNOEs) is proposed. Firstly, we define some related concepts of CNFNOEs, and analyze the conversion process of fusion relationship and hierarchy relationship. According to the property difference of various nodes and edges, fusion nodes and overlap edges are subsequently split, and then the CNFNOEs is transformed to interlacing layered complex networks(ILCN). Secondly,the node degree saturation and attraction factors are defined. On that basis, the evolution algorithm and the local world evolution model for ILCN are put forward. Moreover, four typical situations of nodes evolution are discussed, and the degree distribution law during evolution is analyzed by means of the mean field method.Numerical simulation results show that nodes unreached degree saturation follow the exponential distribution with an error of no more than 6%; nodes reached degree saturation follow the distribution of their connection capacities with an error of no more than 3%; network weaving coefficients have a positive correlation with the highest probability of new node and initial number of connected edges. The results have verified the feasibility and effectiveness of the model, which provides a new idea and method for exploring CNFNOE's evolving process and law. Also, the model has good application prospects in structure and dynamics research of transportation network, communication network, social contact network,etc. 展开更多
关键词 complex network with fusion nodes and overlap edges(CNFNOEs) interlacing layered complex networks(ILCN) local world dynamic evolvement split saturation attraction factor
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超声生境影像组学融合模型预测甲状腺乳头状癌淋巴结转移
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作者 杨语欣 刘水清 +3 位作者 朱优龙 冯嘉伟 叶晶 江勇 《新医学》 2026年第2期171-183,共13页
目的构建整合超声生境影像组学特征、临床参数和免疫学标志物的多模态融合模型,用于术前评估临床淋巴结阴性(c N0)甲状腺乳头状癌(PTC)患者的中央区淋巴结转移(CLNM)风险。方法回顾性分析2022年1月至2024年6月在常州市第一人民医院和徐... 目的构建整合超声生境影像组学特征、临床参数和免疫学标志物的多模态融合模型,用于术前评估临床淋巴结阴性(c N0)甲状腺乳头状癌(PTC)患者的中央区淋巴结转移(CLNM)风险。方法回顾性分析2022年1月至2024年6月在常州市第一人民医院和徐州市中心医院诊治的748例PTC患者临床资料,按约7∶3的比例随机分配到训练组(n=404)和内部验证组(n=179),另设外部验证组(n=165)。采用超像素过度分割和K-means聚类算法识别超声图像中3个不同生境,从各生境中提取放射组学特征并经三步法筛选。多因素Logistic回归分析临床和免疫学参数,运用早期融合、晚期融合和集成融合3种策略整合各模态数据构建机器学习模型。结果多因素Logistic回归分析显示,存在桥本甲状腺炎是CLNM的保护因素(OR=0.357,95%CI:0.146~0.873,P=0.024),多灶性(OR=2.627,95%CI:1.142~6.039,P=0.023)和系统免疫炎症指数升高(OR=1.002,95%CI:1.001~1.003,P<0.001)是独立危险因素。超声生境分析中,生境3(低回声不均质区域)与CLNM关联最强。集成融合投票分类器在预测CLNM中表现最优,在训练集、内部验证集和外部验证集中受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.98(95%CI:0.96~0.99)、0.98(95%CI:0.96~0.99)和0.97(95%CI:0.95~0.99),准确率分别为0.93、0.95和0.86,灵敏度和特异度均超过0.85。结论多模态生境影像融合模型为术前评估cN0 PTC患者的CLNM风险提供了准确、可解释的工具,有望改善临床决策并优化个体化治疗策略。 展开更多
关键词 甲状腺乳头状癌 中央区淋巴结转移 生境影像学 影像组学 多模态融合 机器学习
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融合注意力增强CNN与Transformer的电网关键节点识别
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作者 黎海涛 乔禄 +2 位作者 杨艳红 谢冬雪 高文浩 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第2期117-129,共13页
为了精确识别电网关键节点以保障电力系统的可靠运行,提出一种基于融合拓扑特征与电气特征的双重自注意力卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的电网关键节点识别方法。首先,构建包含节点的局部拓扑特征、半局部拓扑特征、... 为了精确识别电网关键节点以保障电力系统的可靠运行,提出一种基于融合拓扑特征与电气特征的双重自注意力卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的电网关键节点识别方法。首先,构建包含节点的局部拓扑特征、半局部拓扑特征、电气距离及节点电压的多维特征集;然后,利用压缩-激励(squeeze-and-excitation,SE)自注意力机制改进CNN以增强对节点特征的提取能力,并引入多头自注意力的Transformer编码器以实现拓扑特征与电气特征的深度融合。结果表明:在IEEE 30节点和IEEE 118节点的标准测试系统上,该方法识别关键节点的准确性更高,并且在节点影响力评估和网络鲁棒性方面,得到的电网关键节点对网络的影响更大,鲁棒性更好,为电网的安全稳定运行提供了有效的决策支持。 展开更多
关键词 复杂网络 电网 关键节点识别 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 注意力 特征融合
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Contribution of lymphoscintigraphy by SPECT/CT to preoperative sentinel lymph node localization in oral squamous cell carcinoma
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作者 张弘 蒋宁一 梁九根 《外科研究与新技术》 2009年第3期233-236,共4页
Objective:Sentinel lymph node biopsy(SLNB) is a minimally invasive method that helps to evaluate the status of the lymph node region of a primary tumor.A precise preoperative localization of the sentinel lymph node (S... Objective:Sentinel lymph node biopsy(SLNB) is a minimally invasive method that helps to evaluate the status of the lymph node region of a primary tumor.A precise preoperative localization of the sentinel lymph node (SLN) may be helpful for surgical planning.Preoperative lymphoscintigraphy (LS) is important if the cancer is located in regions of anatomical complexity.But it fails to elucidate the specific lymphatic drainage and the anatomical relationship of SLNs.In the present study the benefit of LS by SPECT/CT to the preoperative localization of SLNs was evaluated.Methods:21 clinically nodes-negative patients with T1 or T2-staged oral squamous cell carcinoma were enrolled.LS were performed by submucosa injection of 37-74MB of 99mTc-DX at 4 to 6 points around the tumor followed by immediate dynamic,delay static imaging and skin marking of the SLN.Then the patients underwent SPECT/CT scintigraphy.Planar and fusion images were interpreted separately and compared.Intraoperative dye method was carried out.Results:In all patients,fusion images confirmed the localization obtained by planar images and skin marking.Moreover,in 9 of the 21 patients,the fusion images improved or corrected the preoperative localization of the SLNs in planar imaging:7 nodes that had been identified only on the fused images were located in basins other than or in addition to the basins identified on th planar images,and 1 node that was located closed to the injection sites was hidden by its scattered radiation signals in the planar images,and erroneous diagnosis occurred in 1 node resulted from the scattering.In addition,multiple draining basins were identified on the fusion images in 6 of the 21 patients,however,planar images only in 1 of the 21.Conclusion:Our results showed the additional value of SPECT/CT fusion imaging in revealing SLNs compared to planar imaging and sharpen the localization of the SLN that were of clinical relevance to SLNB in patients with oral squamous cell carcinoma.And by fusion images topographic landmarks could be identified that may further facilitate surgical exploration with a higher diagnostic sensitivity with more SLNs being detectable than by planar LS. 展开更多
关键词 LYMPHOSCINTIGRAPHY ORAL cancer SENTINEL LYMPH node SPECT fusion image
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基于异构信息网络的多模态食谱表示学习方法
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作者 张霄雁 江诗琪 孟祥福 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第10期2803-2814,共12页
当前食谱表示学习方法主要依赖于通过将食谱文本与图像进行对齐,或利用邻接矩阵捕捉食谱与其用料之间关系的方式,学习食谱的嵌入表示。然而,这些方法在信息融合处理上较为粗糙,未能深入挖掘不同模态之间的交叉信息,且难以有效地动态评... 当前食谱表示学习方法主要依赖于通过将食谱文本与图像进行对齐,或利用邻接矩阵捕捉食谱与其用料之间关系的方式,学习食谱的嵌入表示。然而,这些方法在信息融合处理上较为粗糙,未能深入挖掘不同模态之间的交叉信息,且难以有效地动态评估食谱组成要素之间的关联强度,导致模型的表示能力受限。针对上述问题,提出一种基于异构信息网络的多模态食谱表示学习模型(CookRec2vec)。将视觉、文本和关系信息集成到食谱嵌入中,通过自适应的邻接关系更加充分挖掘和量化食谱组成要素之间的关联信息及其强度,同时基于高阶共现矩阵的显式建模方法提供了互补信息且保留了原有特性,显著提高了食谱特征表达能力。实验结果表明,所提模型在食谱分类性能上优于现有主流方法,并在创新菜嵌入预测方面取得了显著进展。 展开更多
关键词 表示学习 图嵌入 异构信息网络 跨模态融合 对抗攻击 节点分类
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异类节点冲突数据融合方法
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作者 赵静 杨攀攀 王少凯 《网络安全与数据治理》 2025年第S1期476-479,共4页
在条件证据网络中,各个异类节点数据间常常存在冲突的情况,这会给融合决策结果带来不利影响,为了解决上述问题,本文在条件证据网络中引入基于DSmT框架的PCR5规则,并对该规则进行改进,通过可靠性分析的方法解决该规则由于不能进行交换率... 在条件证据网络中,各个异类节点数据间常常存在冲突的情况,这会给融合决策结果带来不利影响,为了解决上述问题,本文在条件证据网络中引入基于DSmT框架的PCR5规则,并对该规则进行改进,通过可靠性分析的方法解决该规则由于不能进行交换率而造成的融合顺序不当问题,从而减少误判概率,并把此种方法在异类节点冲突数据融合中进行仿真实验,验证该种方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 条件证据网络 异类节点 冲突 融合 可靠性分析 PCR5规则
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基于跨模态超图优化学习的多模态情感分析 被引量:1
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作者 蒋昆 赵征鹏 +3 位作者 普园媛 黄健 谷金晶 徐丹 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期210-217,共8页
多模态情感分析旨在从文本、音频和视觉等多种模态信息中检测出更准确的情感表达。以往的研究通过图神经网络来捕获跨模态和跨时间的节点情感交互,从而获得高度表达的情感信息。但图神经网络只能实现二元信息交互,这限制了对模态间复杂... 多模态情感分析旨在从文本、音频和视觉等多种模态信息中检测出更准确的情感表达。以往的研究通过图神经网络来捕获跨模态和跨时间的节点情感交互,从而获得高度表达的情感信息。但图神经网络只能实现二元信息交互,这限制了对模态间复杂情感交互信息的利用,多模态数据中更需要挖掘这种潜在的情感交互信息。因此,提出了一种基于跨模态超图神经网络的多模态情感分析框架,利用超图结构可以连接多个节点的特性,充分利用模态内和模态间的复杂情感交互信息,以挖掘数据间更深层次的情感表征。此外,提出了一种超图自适应模块来优化学习原始超图的结构。超图自适应网络通过点边交叉注意力、超边采样和节点采样来发现潜在的隐式连接,并修剪冗余的超边以及无关的事件节点,对超图结构进行更新与优化。相对于初始结构,更新后的超图结构能够更准确、更完整地表述数据间的潜在情感关联性,以达到更好的情感分类效果。最后,在两个公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上进行了广泛的实验,结果表明所提框架相对于其他先进算法在多个性能指标上提升了1%~6%。 展开更多
关键词 多模态情感分析 超图神经网络 超图优化 自适应网络 点边信息融合
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基于U-GCN的节点分类算法 被引量:1
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作者 叶岱昆 颜钟棋 +2 位作者 徐嘉忆 陈奋 翁伟 《微电子学与计算机》 2025年第5期9-17,共9页
通用图卷积网络(Universal Graph Convolutional Networks, U-GCN)作为一种图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的变体,通过构造多种邻居图并学习3种邻居图的信息来提高算法的泛化能力,广泛地应用在复杂多样的图数据上。然而,U-GC... 通用图卷积网络(Universal Graph Convolutional Networks, U-GCN)作为一种图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的变体,通过构造多种邻居图并学习3种邻居图的信息来提高算法的泛化能力,广泛地应用在复杂多样的图数据上。然而,U-GCN关注3种邻居图中的信息融合,忽略了邻居图中蕴含的信息的有效性,导致部分邻居图中的信息不仅干扰模型的学习,甚至主导模型做出错误判断。针对此问题,提出了一种基于U-GCN的节点分类方法。通过设计邻居图重要性值并引入到注意力网络中,以提高邻居图之间的结合性。所提方法先根据图数据中的节点类型、节点标签、节点的边和节点的邻居等属性计算邻居图重要性值,然后在多头图注意力网络和图注意力网络中引入邻居图重要性值,自适应地改变邻居图的特征向量在信息融合中的权重,提高模型在复杂图数据上的泛化能力。采用多种指标在多个数据集上进行对比实验,结果表明,所提出的模型相较于U-GCN,在多个数据集上均有提升,其中Texas数据集上的最高Macro-F1指标提升19.9%。 展开更多
关键词 图神经网络 多图融合 节点分类 网络结构信息 注意力机制
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基于时空层次图神经网络的通信基站负载预测模型 被引量:1
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作者 谢日辉 关雪峰 +2 位作者 曹军 王星磊 吴华意 《测绘地理信息》 2025年第3期56-62,共7页
通信基站负载预测在移动通信网络管理与优化中具有重要作用,主要挑战是准确建模时空依赖特征。本文提出基于时空层次图神经网络(spatial-temporalhierarchical graph neural network,ST-HGNN)的通信基站负载预测模型,首先设计顾及空间... 通信基站负载预测在移动通信网络管理与优化中具有重要作用,主要挑战是准确建模时空依赖特征。本文提出基于时空层次图神经网络(spatial-temporalhierarchical graph neural network,ST-HGNN)的通信基站负载预测模型,首先设计顾及空间邻接性和时序相关性的时空节点聚类算法,构建基站与区域层次图;继而利用时空模块提取局部时空特征,并构建基于注意力机制的特征融合模块,充分识别区域内和跨区域的层次交互,捕获非局部时空特征;最后引入日期类型等外部特征,通过全连接层输出基站负载预测结果。实验结果表明,在长沙市两个行政区(各435/399个基站)2019—2020年两周的负载数据上,本模型相较最先进方法在RMSE指标提升3.92%以上,MAE指标提升2.44%以上,消融实验证实了时空节点聚类算法和基于注意力机制的特征融合模块的有效性。 展开更多
关键词 基站负载预测 时空依赖特征 时空层次图神经网络 时空节点聚类 基于注意力机制的特征融合
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基于智能传感网络的应急通信系统优化设计研究 被引量:1
10
作者 邓学杰 《通信电源技术》 2025年第14期35-37,共3页
应急通信系统在高风险环境中承担状态感知与指令响应任务,性能影响突发事件处置效率与调度时效。智能传感网络具备结构弹性与节点自治能力,为构建适应性强、链路稳定的通信体系提供支撑。基于智能传感网络架构,设计面向应急场景的分层... 应急通信系统在高风险环境中承担状态感知与指令响应任务,性能影响突发事件处置效率与调度时效。智能传感网络具备结构弹性与节点自治能力,为构建适应性强、链路稳定的通信体系提供支撑。基于智能传感网络架构,设计面向应急场景的分层感知结构与节点调度机制,构建异构数据融合与响应控制路径,形成多通道协同、模块独立运行的系统模型,并在典型隧道区域开展部署测试。对比分析结果表明,该系统在关键性能指标上表现稳定,具备面向复杂突发场景的部署价值与运行可塑性。 展开更多
关键词 智能传感网络 应急通信 分层结构 节点调度 数据融合
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基于多策略融合优化的RRT^(*)路径规划算法
11
作者 郭荣秋 吴敬兵 戚海洲 《起重运输机械》 2025年第6期41-47,共7页
渐进最优快速探索随机树(RRT*)算法是快速扩展随机树(RRT)算法的改进版本,具有渐进最优性,但存在收敛速度慢、初始路径代价高、算法效率低等缺点。针对这些问题,文中提出了一种多策略融合优化的快速探索随机树(RRT*)路径规划算法,该算... 渐进最优快速探索随机树(RRT*)算法是快速扩展随机树(RRT)算法的改进版本,具有渐进最优性,但存在收敛速度慢、初始路径代价高、算法效率低等缺点。针对这些问题,文中提出了一种多策略融合优化的快速探索随机树(RRT*)路径规划算法,该算法引入自适应目标偏置策略、父节点重选策略和分层冗余节点去除策略,同时具备路径质量高,路径生成与收敛速度快的优势。为了验证算法的有效性,设计了不同环境下与RRT*、BGRRT*和RRT*-Smart算法生成的初始路径和收敛速度的对比实验。结果表明,提出的算法能够生成更优的初始解,并具有更高的稳定性和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 快速探索随机树 目标偏置 冗余节点 多策略融合
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基于多尺度自适应时空图卷积网络与BERT模型的多节点短期负荷预测
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作者 吴兴扬 戴剑丰 《电网技术》 北大核心 2025年第9期3756-3766,I0072-I0075,共15页
“双碳”目标旨在推动能源转型与减排,新型电力系统作为关键,促进清洁能源接入与利用,减碳效果显著。但其多元化负荷结构增大了预测难度。为应对“双碳”要求,解决新型电力系统中多节点负荷预测的复杂时空依赖性和非线性问题,文章提出... “双碳”目标旨在推动能源转型与减排,新型电力系统作为关键,促进清洁能源接入与利用,减碳效果显著。但其多元化负荷结构增大了预测难度。为应对“双碳”要求,解决新型电力系统中多节点负荷预测的复杂时空依赖性和非线性问题,文章提出了一种基于多尺度自适应时空图卷积网络(adaptive spatio-temporal graph convolutional network,ASTGCN)与基于Transformer的双边编码器表示(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型的多节点短期负荷预测方法。首先,采用Prophet算法对负荷数据进行拟合分解,获取不同尺度下的负荷数据分量,并与强相关的天气数据共同构建多元数据集;其次,引入可膨胀的滑动时空窗口和时空图卷积算子构建ASTGCN,同时捕捉空间和时间上的复杂依赖关系,并引入BERT模型对时间序列数据进行编码,利用其强大的处理能力来捕捉负荷数据中的长期依赖性;最后,用门控融合网络对两个模型进行融合。基于美国纽约州的公开数据集进行测试,单日和单周的测试结果均表明所提模型不仅能有效挖掘节点的耦合特性,还能补充挖掘中长期时序特征,并显著提升预测精度,降低预测误差。 展开更多
关键词 Prophet算法 自适应时空图卷积网络 BERT 门控融合网络 多节点负荷预测
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集群协同导航系统网络时间同步方法研究
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作者 黄颖涛 梁亚茹 《现代导航》 2025年第3期162-166,共5页
在集群协同导航系统时间同步中,因依赖网络主节点的单一信息传输链路,在传输链路受到波动及主节点状态突发异常时,导致网络其他节点时间同步精度下降,严重影响导航系统的协同统一性能。基于传统的双向时间比对同步技术,给出一种集群协... 在集群协同导航系统时间同步中,因依赖网络主节点的单一信息传输链路,在传输链路受到波动及主节点状态突发异常时,导致网络其他节点时间同步精度下降,严重影响导航系统的协同统一性能。基于传统的双向时间比对同步技术,给出一种集群协同导航系统网络多节点融合的时差估计方法,解决了网络时间传递过程中仅依赖时间中心存在时差估计波动或无法同步的问题,并给出实际试验验证结论。通过在集群协同导航设备中的实施和外场试验,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 集群协同导航 时间同步 时差值 多节点融合
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一种融合图数据多元结构和特征的图池化方法
14
作者 王翔 魏玉锌 毛国君 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期128-137,共10页
在图神经网络中,图池化是一类用于对图数据进行下采样以提取图表征的重要操作。由于图数据存在较为复杂的网络拓扑结构和高维度的特征信息,因此现有图池化方法在设计过程中未能同时融合图数据的拓扑结构信息和节点的长距离依赖信息,在... 在图神经网络中,图池化是一类用于对图数据进行下采样以提取图表征的重要操作。由于图数据存在较为复杂的网络拓扑结构和高维度的特征信息,因此现有图池化方法在设计过程中未能同时融合图数据的拓扑结构信息和节点的长距离依赖信息,在图池化过程中没有考虑丢弃节点的特征,造成图数据的重要信息损失。为此,提出一种基于多元特征融合的图池化方法来同时捕获图数据的局部拓扑信息、全局拓扑信息以及长距离节点依赖关系,并使用1个聚合模块聚合这些特征信息得到1个新的池化图。为了解决图池化过程中节点特征信息丢失的问题,提出一种新的特征融合方法将丢弃节点的信息以一定比例汇聚到保留节点上。基于该池化方法,构建基于分层池化的图分类模型。在D&D、PROTEINS、NCI1和NCI1094个数据集上的实验结果表明,与最佳基线模型相比,所提模型的分类准确率分别提升了2.97、3.59、0.48和0.24个百分点,能够更有效利用图数据的特征信息、拓扑信息和长距离节点依赖信息,在图分类任务上取得了更好的效果。 展开更多
关键词 图池化 图分类 拓扑信息 长距离节点依赖 特征融合
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基于多传感器融合的农村水质数据自动采集方法
15
作者 陈博 《自动化应用》 2025年第24期167-169,共3页
当前农村水质数据自动采集方法因单一传感器的局限性、数据传输与处理的误差等问题,导致其水质数据采集准确性偏低。为此,设计基于多传感器融合的农村水质数据自动采集方法。采用二维水面无线传感器网络(WSN)架构采集农村水质基础数据,... 当前农村水质数据自动采集方法因单一传感器的局限性、数据传输与处理的误差等问题,导致其水质数据采集准确性偏低。为此,设计基于多传感器融合的农村水质数据自动采集方法。采用二维水面无线传感器网络(WSN)架构采集农村水质基础数据,再利用改进登普斯特-沙菲(D-S)证据理论对多传感器数据进行融合处理,获取水质自动采集结果。测试结果表明,该方法的信息融合熵减率整体高于0.96,环境异常检测灵敏度整体高于0.90,验证了该方法在农村水质数据自动采集中的有效性和可靠性,为提升农村水质监测的准确性提供了有力支持。 展开更多
关键词 多传感器融合 水面sink节点 改进D-S证据理论 自动采集
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基于改进YOLOv5的钢筋节点检测方法
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作者 于铭铭 段浩 +2 位作者 郭帅 蒋海里 艾腾峰 《工业控制计算机》 2025年第2期81-82,85,共3页
原YOLOv5算法参数量、计算量过大,不能部署在算力有限的嵌入式设备上。基于YOLOv5算法提出轻量化的钢筋节点检测算法YOLOv5-FAS,将YOLOv5的Backbone部分替换为FasterNet网络,减少参数量和计算量;将YOLOv5的head部分由PAN-FPN替换为AFPN... 原YOLOv5算法参数量、计算量过大,不能部署在算力有限的嵌入式设备上。基于YOLOv5算法提出轻量化的钢筋节点检测算法YOLOv5-FAS,将YOLOv5的Backbone部分替换为FasterNet网络,减少参数量和计算量;将YOLOv5的head部分由PAN-FPN替换为AFPN,渐近融合低层纹理信息和高层语义信息,减少特征信息的丢失和退化;将YOLOv5的损失函数替换为ECIOU,提升模型定位精度。在钢筋节点私有数据集上的测试结果表明,与YOLOv5s相比,改进算法参数量和计算量分别减少39.4%和38%,检测精度提升0.3%,检测速度提升160%,该算法适用于钢筋捆扎机器人对钢筋节点的实时检测要求。 展开更多
关键词 钢筋节点检测 轻量化 特征提取 特征融合 损失函数
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基于多特征融合的无线通信网络关键节点识别研究
17
作者 刘赛 侯立刚 《长江信息通信》 2025年第2期176-178,共3页
对于大规模无线通信网络仅依赖单一的测度指标,反映节点在网络中的某些方面的重要性,因此容易遗漏一些在特定场景下至关重要的节点,导致无线通信网络关键节点识别精度低,为此研究基于多特征融合的无线通信网络关键节点识别方法。对无线... 对于大规模无线通信网络仅依赖单一的测度指标,反映节点在网络中的某些方面的重要性,因此容易遗漏一些在特定场景下至关重要的节点,导致无线通信网络关键节点识别精度低,为此研究基于多特征融合的无线通信网络关键节点识别方法。对无线通信网络节点数据进行预处理,提取无线通信网络节点的多种特征并建立节点多特征融合模型,确定节点综合特征,根据节点综合特征和聚类分析方法识别出网络中的关键节点。实验结果表明,所提方法在无线通信网络关键节点识别中的高精度和有效性,为无线通信网络安全与稳定提供了有力保障。 展开更多
关键词 多特征融合 无线通信网络 关键节点识别 无线通信网络节点 网络关键节点识别
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基于多源信息融合的浮选精煤灰分智能检测方法
18
作者 王红艳 孙卓琪 +2 位作者 王兰豪 南静 代伟 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第12期280-292,共13页
煤炭浮选是现代选煤工艺中的关键环节,其智能化建设水平对选煤厂的经济效益具有显著影响。浮选精煤(简称“浮精”)灰分的在线检测效果是制约浮选智能化进程的关键因素之一。浮精灰分直接反映精煤品质和杂质脱除效率,其在线检测数据对于... 煤炭浮选是现代选煤工艺中的关键环节,其智能化建设水平对选煤厂的经济效益具有显著影响。浮选精煤(简称“浮精”)灰分的在线检测效果是制约浮选智能化进程的关键因素之一。浮精灰分直接反映精煤品质和杂质脱除效率,其在线检测数据对于指导药剂用量调整、优化工艺参数、稳定产品质量和提升精煤产率至关重要。针对煤炭浮选精煤灰分检测滞后性、多源信息融合数据利用难的问题,提出一种基于多源信息融合的浮选精煤灰分智能检测方法。在浮精XRF光谱数据的基础上,融合浮选过程数据和尾矿图像特征等多源数据,采用连续投影算法和多元线性回归进行光谱数据降维,以解决XRF光谱数据维度过大的问题。为了解决多源数据时序不匹配和非线性关系问题,基于希尔伯特−施密特独立性准则进行时间序列对齐,并采用动态节点调整正则化随机配置网络建立数据驱动模型,表征多源数据与精煤灰分间的非线性关系,通过优化网络节点结构,减少计算资源占用,提高模型的泛化能力和检测精度。基于工业数据试验分析,结果表明:该方法检测浮精灰分的均方根误差为0.113、决定系数为0.787、灰分绝对误差为0.3时的合格率为100%。最后开发了浮选X光灰分仪智能检测系统并在现场落地应用,浮精灰分检测结果达到了生产工艺对检测精度的要求,极大提高了浮精灰分检测的精确性和实时性,为浮选生产提供全面技术支持和决策依据。 展开更多
关键词 煤炭浮选 浮精灰分 智能检测 多源信息融合 X射线荧光光谱 动态节点调整正则化随机配置网络 Browser/Server架构
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基于簇头功能分化的无线传感器网络成簇算法 被引量:20
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作者 陈东海 李长庚 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期244-248,共5页
以LEACH为基础演化而来的各类算法在簇头选举时始终包含有"随机选择"的成分,导致无线传感器网络在拓扑结构的优化和能量消耗的均衡上受到限制。从分化簇头功能和优化功能节点选举机制的角度出发,提出一种分化簇头功能的分布式算法,引... 以LEACH为基础演化而来的各类算法在簇头选举时始终包含有"随机选择"的成分,导致无线传感器网络在拓扑结构的优化和能量消耗的均衡上受到限制。从分化簇头功能和优化功能节点选举机制的角度出发,提出一种分化簇头功能的分布式算法,引入功能节点推荐机制,弱化簇头选举中的随机成分,分化簇头功能,将以往簇头管理节点、融合数据、转发信息的三大功能分别由管理节点、融合节点、转发节点3个功能节点来承担。仿真数据表明,提出的分簇算法能有效优化簇内拓扑结构、提高节点能量消耗均衡性,能够延长网络生存周期15%~20%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 功能分化 管理节点 融合节点 转发节点
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带宽受限下的基于一致性的分布式融合估计器 被引量:10
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作者 卢建华 韩旭 李冀鑫 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2155-2162,共8页
研究带宽受限下的基于一致性的分布式融合估计问题.建立以一致性滤波增益为决策变量,以所有传感器有限时域下融合估计误差协方差矩阵的迹的和为代价函数的优化问题.在给定一致性权重的前提下,给出使得系统融合估计误差在无噪声时渐近稳... 研究带宽受限下的基于一致性的分布式融合估计问题.建立以一致性滤波增益为决策变量,以所有传感器有限时域下融合估计误差协方差矩阵的迹的和为代价函数的优化问题.在给定一致性权重的前提下,给出使得系统融合估计误差在无噪声时渐近稳定的一致性滤波增益存在的充分条件,并通过最小化代价函数的上界得到一组次优的一致性滤波增益.最后通过算例仿真验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 一致性滤波 带宽受限 融合节点 渐近稳定 代价函数
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