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基于声波阵列、特高频和暂态地电压融合的开关柜缺陷放电检测与定位研究
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作者 陈莹晶 姚沈炯 +3 位作者 柴嘉洛 路通通 李斌同 张周胜 《电力科学与技术学报》 北大核心 2026年第1期319-330,共12页
为实现开关柜局部放电的高效分类与三维定位,设计了一种融合暂态地电压、特高频与声波阵列3类信号的一体化圆形阵列传感器,提出多模态融合分类模型与改进的非线性冠豪猪优化算法。首先,通过结构集成与性能测试,构建具备多通道采集能力... 为实现开关柜局部放电的高效分类与三维定位,设计了一种融合暂态地电压、特高频与声波阵列3类信号的一体化圆形阵列传感器,提出多模态融合分类模型与改进的非线性冠豪猪优化算法。首先,通过结构集成与性能测试,构建具备多通道采集能力的传感器系统。其次,基于九维时频域特征构建神经网络模型,实现多类放电缺陷的准确分类。最后,提出结合|Δ|值时差筛选与交叉相关算法的时延提取方法,构建具有物理约束的一致性目标函数,并改进冠豪猪优化算法以提升定位的鲁棒性与稳定性。实验结果表明,缺陷分类准确率达91.38%,定位误差控制在10 mm量级,验证了该方法在分类能力与定位效果方面的有效性。研究为电气设备局部放电检测与定位提供了新的技术方案。 展开更多
关键词 开关柜 局部放电 一体化传感器 多模态融合 检测与定位
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基于多传感器融合的开关柜局部放电精准检测方法
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作者 万如一 吉宝贤 +1 位作者 潘健 陆丽娟 《电动工具》 2026年第1期39-42,共4页
基于多传感器融合技术,提出一种适用于高压开关柜局部放电的精准检测方法。该方法整合超声、特高频(UHF)、暂态地电压(TEV)及红外等多类传感器数据,搭建高精度硬件采集与同步通信系统,同时构建实时处理与智能辨识平台。通过对支持向量... 基于多传感器融合技术,提出一种适用于高压开关柜局部放电的精准检测方法。该方法整合超声、特高频(UHF)、暂态地电压(TEV)及红外等多类传感器数据,搭建高精度硬件采集与同步通信系统,同时构建实时处理与智能辨识平台。通过对支持向量机、随机森林及深度学习模型的对比与优化,形成多源信息融合判别算法。多场景测试结果显示,所提方法在检测精度、响应速度与抗干扰能力上均具备显著优势。 展开更多
关键词 开关柜 多传感器融合 局部放电检测仪 深度学习 诊断 算法
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融合多尺度特征与可变形注意力的机车圆弹簧缺陷检测方法
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作者 彭珍瑞 裴志彪 《中国图象图形学报》 北大核心 2026年第2期499-511,共13页
目的 机车圆弹簧缺陷检测对机车的安全运行至关重要,受限于检测车间复杂环境的影响,机车圆弹簧缺陷检测存在漏检、误检及检测效率低下的问题,为此,提出一种基于改进RT-DETR(real-time detection Transformer)的机车圆弹簧缺陷检测方法... 目的 机车圆弹簧缺陷检测对机车的安全运行至关重要,受限于检测车间复杂环境的影响,机车圆弹簧缺陷检测存在漏检、误检及检测效率低下的问题,为此,提出一种基于改进RT-DETR(real-time detection Transformer)的机车圆弹簧缺陷检测方法。方法 首先,应用结构重参数化(structural re-parameterization,Rep)方法来改进部分卷积(partial convolution, Pconv),构建重参数化的部分卷积(Rep-Pconv)替换原始主干中的Basic block;其次,在基于注意力的尺度内特征交互(attention-based intra-scale feature interaction,AIFI)模块中引入可变形注意力(deformable attention,DA)机制修正原有结构中的多头自注意力机制(multi-head self-attention),提高模型对局部区域的关注度;最后,在颈部网络添加P2检测层,结合尺度序列特征融合(scale-sequence feature fusion,SSFF)思想与三重特征编码器(triple feature encoder,TFE)结构,构建轻量的跨尺度特征信息融合模块。结果 利用自建机车圆弹簧缺陷数据集对所提方法进行验证,相较于原始的RT-DETR算法,改进后RT-DETR算法在参数量减少54%的同时,将mAP50提升至97.2%,提高2.8%,精度以及召回率分别提升0.8%和1.2%;与YOLOv5s、YOLOv8s、YOLO11s和YOLO12s相比,所提算法在多项指标上表现出显著优势。结论 本文所改进的RT-DETR机车圆弹簧缺陷检测算法,能够有效应对机车圆弹簧在车间复杂环境检测的要求,通过实验验证并与当前主流目标检测算法进行对比分析,结果表明所提算法在实验数据集上表现优异。 展开更多
关键词 机车圆弹簧 缺陷检测 RT-DETR 部分卷积(Pconv) 结构重参数化(Rep) 可变形注意力机制 特征融合
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GIL设备典型缺陷局部放电特征识别方法研究
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作者 钱大钊 《电力系统装备》 2026年第2期45-47,共3页
气体绝缘线路(GIL)是长距离、大容量电力传输的关键设备,其运行可靠性直接关系电网安全稳定。局部放电是GIL设备绝缘缺陷的早期表征,不同类型缺陷引发的局部放电信号特征存在差异,精准识别缺陷类型对故障预警与状态检修至关重要。文章针... 气体绝缘线路(GIL)是长距离、大容量电力传输的关键设备,其运行可靠性直接关系电网安全稳定。局部放电是GIL设备绝缘缺陷的早期表征,不同类型缺陷引发的局部放电信号特征存在差异,精准识别缺陷类型对故障预警与状态检修至关重要。文章针对GIL设备电晕放电、沿面放电、悬浮电位放电及金属颗粒放电4种典型缺陷,构建了“多源信号采集—特征提取—智能识别”的技术体系,旨在为GIL设备局部放电缺陷精准诊断提供可靠技术支撑,进而提升设备运维效率、降低故障风险。 展开更多
关键词 GIL设备 典型缺陷 局部放电 特征提取 智能识别 融合模型
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多物理量融合GIS局部放电检测与缺陷评估方法研究
5
作者 钱大钊 章磊 《机械研究与应用》 2026年第1期121-123,共3页
为克服传统单一检测方法在气体绝缘组合电器(GIS)局部放电(PD)检测与严重程度评估中的局限性,该文提出一种基于光-电-场多物理量融合的创新方法。研究设计了协同光学、超高频(UHF)电磁波及机械振动信号的多传感器同步检测系统,通过实验... 为克服传统单一检测方法在气体绝缘组合电器(GIS)局部放电(PD)检测与严重程度评估中的局限性,该文提出一种基于光-电-场多物理量融合的创新方法。研究设计了协同光学、超高频(UHF)电磁波及机械振动信号的多传感器同步检测系统,通过实验获取了四种典型缺陷的全息数据。构建了“D-S证据理论+人工神经网络”的二级融合评估模型:首先利用D-S证据理论处理多源信息的不确定性与冲突,继而将融合后的高可信度特征输入人工神经网络进行缺陷严重程度分类。实验室验证表明,该模型整体准确率达93.5%,显著优于单一特征模型。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 多物理量融合 缺陷评估 人工神经网络 D-S证据理论
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高压设备局部放电带电检测与在线监测数据融合研究
6
作者 田广亮 《电力系统装备》 2026年第2期51-53,共3页
局部放电是高压设备绝缘劣化的关键预警信号,对其进行精准监测与诊断可保障电网安全稳定运行。当前高压设备局部放电监测存在带电检测灵活性强但时效性不足、在线监测实时性优却易受干扰的问题,单一监测数据难以全面反映设备绝缘状态。... 局部放电是高压设备绝缘劣化的关键预警信号,对其进行精准监测与诊断可保障电网安全稳定运行。当前高压设备局部放电监测存在带电检测灵活性强但时效性不足、在线监测实时性优却易受干扰的问题,单一监测数据难以全面反映设备绝缘状态。文章针对高压设备局部放电监测中单一方法的局限性,构建了三级数据融合框架,整合了带电检测与在线监测多源数据,优化了数据预处理与融合算法,并通过现场试验验证了方法的有效性,旨在为高压设备状态检修提供技术支持。 展开更多
关键词 高压设备 局部放电 带电检测 在线监测 数据融合 缺陷诊断
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基于多尺度特征融合的无人机紫外成像220 kV高压设备局部放电检测
7
作者 纪硕磊 黄恒英 +1 位作者 李宇程 陈海林 《测绘通报》 北大核心 2026年第2期161-167,共7页
针对220 kV变电站高压设备局部放电紫外成像检测中存在的弱信号易受干扰、特征提取困难等问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合网络(MSFF-Net)的无人机紫外成像局部放电检测方法。首先,采用改进Retinex算法与自适应小波阈值去噪对紫... 针对220 kV变电站高压设备局部放电紫外成像检测中存在的弱信号易受干扰、特征提取困难等问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合网络(MSFF-Net)的无人机紫外成像局部放电检测方法。首先,采用改进Retinex算法与自适应小波阈值去噪对紫外图像进行增强,提升放电区域信噪比;然后,构建多尺度特征融合网络,结合并行空洞卷积与注意力机制,提取不同感受野下的关键放电特征。在典型220 kV变电站数据集上,该方法显著提升了微弱放电信号敏感度,成功识别出90%以上的早期放电缺陷。本文有效增强了紫外图像中放电信号的检测能力,提升了高压设备状态评估的准确性与可靠性。 展开更多
关键词 多尺度特征融合 无人机紫外成像 注意力机制 局部放电检测
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Four corner fusion using a multidirectional angular stable locking plate 被引量:1
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作者 Tahseen Chaudhry Michelle Spiteri +1 位作者 Dominic Power Mark Brewster 《World Journal of Orthopedics》 2016年第8期501-506,共6页
AIM: To review the results of our experience with the Medartis Aptus plating system for four corner arthrodesis of the wrist, which uses a combination of compression screws and variable angle locking screws.METHODS: W... AIM: To review the results of our experience with the Medartis Aptus plating system for four corner arthrodesis of the wrist, which uses a combination of compression screws and variable angle locking screws.METHODS: We reviewed the results of 17 procedures in 16 patients that underwent scaphoid excision and four corner fusion using the Medartis Aptus system between May 2010 and June 2014. The primary outcome measure was radiographic and clinical union. RESULTS: The mean clinical follow up time was 20.6 mo. The mean union time was 6 mo. Two non-unions required revision procedures. The mean disabilities of the arm, shoulder and hand score taken after union was 36. The mean final grip strength was 27 kg. The mean final range of movement was 30° flexion and 31° of extension. All patients had a restored scapholunate angle on postoperative radiographs. There were no incidences of dorsal impingement.CONCLUSION: Overall our experience with the Aptus plating system shows comparable results to other methods of fixation for four corner fusion, in the short to medium term. 展开更多
关键词 WRIST surgery ARTHRODESIS LOCKING plate Scaphoidectomy partial fusion
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紫外-近红外光谱融合结合化学计量学方法鉴别“互助”青稞酒
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作者 石婷 许诗咏 +1 位作者 王茹 张明锦 《食品工业科技》 北大核心 2026年第3期313-320,共8页
本研究旨在开发一种快速、准确的判别方法,以实现对“互助”青稞酒的鉴别,为青稞酒的质量控制与真伪鉴别提供可靠的技术支持。首先利用紫外光谱(Ultraviolet Spectrum,UV)和近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,NIR)研究了“互助”... 本研究旨在开发一种快速、准确的判别方法,以实现对“互助”青稞酒的鉴别,为青稞酒的质量控制与真伪鉴别提供可靠的技术支持。首先利用紫外光谱(Ultraviolet Spectrum,UV)和近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,NIR)研究了“互助”青稞酒(CHQL)、其它品牌青稞酒(OBQL)和非青稞原料白酒(NQBL)的光谱特性。然后基于UV、NIR单光谱和UV-NIR融合光谱建立偏最小二乘判别分析(Partial Least SquareDiscriminant Analysis,PLS-DA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)三种分类模型。并通过间隔偏最小二乘法(Interval Partial Least Squares,i PLS)、变量投影重要性(Variable Importance of Projection,VIP)、竞争自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)等算法选择特征变量。结果表明:融合光谱能够利用两种光谱的互补信息,提高模型判别能力;此外,特征变量筛选方法进一步优化了模型性能,降低模型复杂度,其中采用VIP方法筛选的78个最优波长建立的RF模型的分类和预测效果最佳,在训练集和测试集上的准确率都达到100%。综上所述,数据融合策略与化学计量学方法相结合能够有效增强模型性能,实现“互助”青稞酒的快速判别。 展开更多
关键词 数据融合 特征筛选 青稞酒 偏最小二乘判别分析 支持向量机 随机森林
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Enhanced Autonomous Exploration and Mapping of an Unknown Environment with the Fusion of Dual RGB-D Sensors 被引量:7
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作者 Ningbo Yu Shirong Wang 《Engineering》 SCIE EI 2019年第1期164-172,共9页
The autonomous exploration and mapping of an unknown environment is useful in a wide range of applications and thus holds great significance. Existing methods mostly use range sensors to generate twodimensional (2D) g... The autonomous exploration and mapping of an unknown environment is useful in a wide range of applications and thus holds great significance. Existing methods mostly use range sensors to generate twodimensional (2D) grid maps. Red/green/blue-depth (RGB-D) sensors provide both color and depth information on the environment, thereby enabling the generation of a three-dimensional (3D) point cloud map that is intuitive for human perception. In this paper, we present a systematic approach with dual RGB-D sensors to achieve the autonomous exploration and mapping of an unknown indoor environment. With the synchronized and processed RGB-D data, location points were generated and a 3D point cloud map and 2D grid map were incrementally built. Next, the exploration was modeled as a partially observable Markov decision process. Partial map simulation and global frontier search methods were combined for autonomous exploration, and dynamic action constraints were utilized in motion control. In this way, the local optimum can be avoided and the exploration efficacy can be ensured. Experiments with single connected and multi-branched regions demonstrated the high robustness, efficiency, and superiority of the developed system and methods. 展开更多
关键词 AUTONOMOUS EXPLORATION Red/green/blue-depth Sensor fusion Point cloud partial map simulation Global FRONTIER search
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面向寄生虫卵显微图像的轻量目标检测模型
11
作者 谢莉 耿俊杰 +1 位作者 兰倩 杨海麟 《计算机应用》 北大核心 2025年第S2期270-277,共8页
针对寄生虫卵显微图像中虫体较小、背景遮挡及分辨率低等检测难题,提出一种基于YOLOv8s的轻量目标检测模型LCN-YOLOv8(Lightweight Convolution Network YOLOv8)。首先,融合部分卷积(PConv)与分离增强注意力模块(SEAM)来设计特征提取模... 针对寄生虫卵显微图像中虫体较小、背景遮挡及分辨率低等检测难题,提出一种基于YOLOv8s的轻量目标检测模型LCN-YOLOv8(Lightweight Convolution Network YOLOv8)。首先,融合部分卷积(PConv)与分离增强注意力模块(SEAM)来设计特征提取模块PA-C2f(Partial Attention C2f)替换模型中的全部C2f模块,从而在减少参数量的同时保持高效的特征提取能力;然后,引入空间深度转化卷积(SPDConv)代替常规卷积以降低模型复杂度,从而减少低分辨率虫卵特征的丢失;最后,设计轻量高级筛选特征融合金字塔网络(LHSFPN)作为颈部网络,从而加强模型的多尺度特征融合与检测被遮挡虫卵的能力。实验结果表明,与基线网络YOLOv8s相比,LCN-YOLOv8模型在单虫卵与多虫卵数据集上的平均精确率均值(mAP)@0.5:0.95分别提高了1.7个与1.6个百分点,模型参数量减少了6.0×10~6,浮点运算量下降了7.5 GFLOPs。可见,LCN-YOLOv8模型在检测精度与模型复杂度之间取得了较好的平衡,并且能够辅助诊断寄生虫疾病。 展开更多
关键词 目标检测 寄生虫卵 部分卷积 特征融合 注意力模块
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基于特征融合的部分有序深度森林模型
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作者 许行 温萧轲 王文剑 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期165-175,共11页
部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类... 部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类问题。针对该问题,提出一种基于特征融合的部分有序深度森林模型,称为FFDF(feature fusion-based deep forest)。利用典型相关分析的思想,设计特征融合的贡献度计算方法,将有序特征和无序特征融合到同一特征空间,统一度量二者之间的关系。对融合的特征空间进行数据粒化,降低模型处理连续变量时的复杂性。设计融合空间下的特征矩阵输入级联森林,构建部分有序的深度森林模型。在来自UCI和WEKA的13个公共数据集上与部分单调决策树、有序分类模型、深度森林模型等六种方法进行比较实验,结果表明所提方法在准确性和平均绝对误差方面均优于对比方法;与集成模型深度森林gcForest和DF21进行了时间性能上的对比实验,结果表明所提方法在时间性能上优于对比方法。 展开更多
关键词 有序分类 部分有序数据 特征融合 深度森林 典型相关分析
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基于太赫兹光谱数据融合的三聚氰胺定量分析 被引量:1
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作者 李文文 燕芳 +1 位作者 刘洋硕 赵渺钰 《中国食品添加剂》 2025年第1期25-32,共8页
针对奶粉中非法添加剂三聚氰胺含量精确定量检测的需求,利用太赫兹时域光谱系统对掺杂三聚氰胺的奶粉进行吸收谱测定,获取奶粉与三聚氰胺混合物(浓度梯度为0%~20%)及二者单质在0.5~2.5 THz范围内的吸收光谱,利用Savitzky-Golay一阶平滑... 针对奶粉中非法添加剂三聚氰胺含量精确定量检测的需求,利用太赫兹时域光谱系统对掺杂三聚氰胺的奶粉进行吸收谱测定,获取奶粉与三聚氰胺混合物(浓度梯度为0%~20%)及二者单质在0.5~2.5 THz范围内的吸收光谱,利用Savitzky-Golay一阶平滑方法消除吸收谱中的噪声,并求得其对应的导数光谱。将化学计量学方法与数据融合相结合,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)结合数据融合方法的三聚氰胺定量分析模型。实验结果表明,低层数据融合后吸收光谱的预测精度显著提高;中层数据融合后,竞争自适应重加权采样法(CARS)的预测精度明显高于连续投影算法(SPA);高层数据融合的预测精度最高,预测相关系数Rp为0.99982,预测集均方根误差RSMEP为0.14%。该方法可以实现奶粉中三聚氰胺含量的无损、快速、准确定量检测,为食品添加剂的定量分析提供了新思路。 展开更多
关键词 太赫兹时域光谱技术 偏最小二乘回归 数据融合 定量分析模型 三聚氰胺
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高性能实时轻量化嵌入式缺陷检测网络的构建 被引量:1
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作者 许志杰 吴黎明 +1 位作者 张巧芬 王桂棠 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期193-202,共10页
针对工业嵌入式场景中缺陷检测模型存在参数量大、计算复杂度高与实时性要求之间的矛盾,提出由跨阶段部分卷积(CSPPC)模块、卷积跨尺度特征融合模块(CCFM)及SA_Detect融合模块构建CCS-YOLO轻量化缺陷检测网络,通过设计消融实验和对比实... 针对工业嵌入式场景中缺陷检测模型存在参数量大、计算复杂度高与实时性要求之间的矛盾,提出由跨阶段部分卷积(CSPPC)模块、卷积跨尺度特征融合模块(CCFM)及SA_Detect融合模块构建CCS-YOLO轻量化缺陷检测网络,通过设计消融实验和对比实验验证其轻量化性能。为增强在处理复杂视觉任务时的特征提取与表达能力并结合部分卷积操作优化模型的性能与效率采用CSPPC模块,融合不同尺度的特征提升模型对尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力采用CCFM模块,进一步减少模型参数量实现模型轻量化采用融合共享卷积的SA_Detect模块,有效提升特征表达、目标定位和分类性能。实验结果表明,CCS-YOLO模型与YOLOv8n相比,模型大小、计算量和权重参数分别减少了56.7%、51.9%和54.0%,轻量化效果显著,并在RK3568嵌入式平台上部署检测速度维持在37 fps以上,实时性能得到验证,实用高效。可见系统的应用性价比得到提高,有效克服精度稍微下降带来的不足,而所构建的缺陷检测网络CCS-YOLO能够解决工业嵌入式场景中的资源受限问题,实现低算力设备达到高性能实时轻量化的可行方案,具有重要的工程价值。 展开更多
关键词 轻量化缺陷检测 部分卷积 特征融合 共享卷积 YOLOv8n
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基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究 被引量:5
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作者 马富齐 穆睿昕 +3 位作者 贾嵘 王波 赵宇航 马恒瑞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期51-62,共12页
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了... 局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了一种基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法。首先,对采集到的放电音频和声像图进行滑动特征提取,构成声光融合特征矩阵。其次,将特征矩阵嵌入多元时间序列,利用门控双轴编码模型并行地从时间轴方向和特征轴方向进行信息抽取、权重分配及特征重组。最后,计算重组特征向量属于各个类别的概率,实现局部放电高精度辨识。结果表明,所提方法能够实现对多种放电类型的精确识别,其准确率可达98.32%,相较基于单数据源特征的局部放电辨识表现出更好的检测效果。 展开更多
关键词 局部放电 声光融合成像 多元特征解析 时间序列 模式识别
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电气设备局部放电检测技术述评:2015—2025 被引量:8
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作者 李军浩 韩旭涛 +4 位作者 王昊天 周阳 陈欢 郭若琛 司文荣 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3132-3158,共27页
局部放电作为电气设备绝缘劣化与故障发展的重要前兆,其检测与分析技术贯穿电气设备全生命周期,是评价绝缘状态最为关键的参量。近十年来,随着局部放电研究与实践的不断深入以及新兴技术的快速渗透,局部放电检测与分析技术实现了快速发... 局部放电作为电气设备绝缘劣化与故障发展的重要前兆,其检测与分析技术贯穿电气设备全生命周期,是评价绝缘状态最为关键的参量。近十年来,随着局部放电研究与实践的不断深入以及新兴技术的快速渗透,局部放电检测与分析技术实现了快速发展。该文从局部放电检测技术、定位方法与模式识别算法3个方面,系统综述了近十年来的重要研究成果。围绕局部放电检测中的误报漏报问题、现场缺陷模式识别准确性不足、局部放电动态诊断技术缺失、复杂工况下局放理论研究以及新型应用场景下检测与分析需求,深入讨论了当前研究与应用中存在的主要挑战。进一步提出,未来应加快多参量融合检测与新型传感技术的工程化应用,提升人工智能算法在实际现场缺陷识别中的实用性,加强局部放电动态诊断及复杂工况下局放演变机制研究,并拓展局放检测与分析技术在新兴场景下的应用。 展开更多
关键词 局部放电 检测技术 定位方法 诊断算法 多参量融合 光纤技术 人工智能 复杂工况
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基于多尺度特征融合学习的港口高压开关柜局部放电模式识别
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作者 徐承军 张鹏 +1 位作者 张锐辉 李嘉群 《起重运输机械》 2025年第14期46-53,63,共9页
为了更加准确地识别港口的高压开关柜中局部放电缺陷类型,文中提出了一种基于多尺度特征深度融合学习的模式识别方法。首先基于实测局部放电超声波信号绘制了PRPD、Δt和GAF特征图谱并将其结合得到局部放电多尺度特征图谱,针对各类缺陷... 为了更加准确地识别港口的高压开关柜中局部放电缺陷类型,文中提出了一种基于多尺度特征深度融合学习的模式识别方法。首先基于实测局部放电超声波信号绘制了PRPD、Δt和GAF特征图谱并将其结合得到局部放电多尺度特征图谱,针对各类缺陷样本数据不均衡的问题,使用DCGAN对样本数据集进行扩充。基于注意力机制设计了一个多尺度特征融合模块MSAFF,并以该模块为基础设计了配套的神经网络框架,提取出多尺度特征图中各尺度深度特征并进行有机融合,最后使用融合后的特征进行港口高压开关柜放电模式的识别。实验结果表明,使用多尺度特征融合的方法能够有效提高港口高压柜漏电模式识别的准确率,识别准确率最高能够达到98.1%,且对于不同的网络结构加入MSAFF模块在不会带来太多参数的情况下可有效地提高网络的精度。 展开更多
关键词 高压开关柜 局部放电 注意力机制 多尺度特征 特征融合 模式识别
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基于两阶段修复模型的虚拟视点合成研究
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作者 张应驰 魏敏 文武 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期272-278,共7页
在绘制虚拟视点图像后往往会出现空洞、重叠和伪影现象,为了提高虚拟视点图像的合成质量,提出基于两阶段修复模型的虚拟视点修复方法。采用双视点映射合成出虚拟视点图像,通过使用部分卷积的空洞填补网络进行空洞填补,通过图像优化网络... 在绘制虚拟视点图像后往往会出现空洞、重叠和伪影现象,为了提高虚拟视点图像的合成质量,提出基于两阶段修复模型的虚拟视点修复方法。采用双视点映射合成出虚拟视点图像,通过使用部分卷积的空洞填补网络进行空洞填补,通过图像优化网络去除图像中的重叠、伪影和部分卷积带来的局部色差。实验结果表明,修复后的虚拟视点图像在保证原有纹理信息的前提下,能准确地处理图像中的空洞、重叠、伪影等问题,与经典算法对比客观评价指标PSNR和SSIM分别高达31.878和0.9207,具有较高的绘图质量。 展开更多
关键词 虚拟视点合成 部分卷积 多尺度融合 图像修复
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基于轻量化残差网络的实时网络流量分类方法
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作者 杨宇 唐东明 +1 位作者 李驹光 肖宇峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2819-2826,共8页
针对当前广泛应用的网络流量加密技术在一定程度上对网络安全产生了严重影响的问题,基于深度学习提出了一种实时网络流量分类模型。所提方法对Inception-ResNet进行了轻量化改进,并结合加性裕度的Softmax对分类模型的损失函数进行改进;... 针对当前广泛应用的网络流量加密技术在一定程度上对网络安全产生了严重影响的问题,基于深度学习提出了一种实时网络流量分类模型。所提方法对Inception-ResNet进行了轻量化改进,并结合加性裕度的Softmax对分类模型的损失函数进行改进;除此之外,采用通道剪枝技术,进一步对模型进行轻量化改进,并使用特征融合的在线蒸馏算法对模型进行训练。在公开数据集上的实验结果表明:所提方法能够对恶意流量实现精确分类,且对13种应用程序的平均分类准确率达到了99.23%,具有较好的细粒度分类效果,相较于其它对比模型具有显著优势。 展开更多
关键词 网络流量分类 残差网络 部分卷积 轻量化 剪枝 特征融合 在线蒸馏
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基于紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒判别分析研究 被引量:3
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作者 赵玉霞 王茹 +2 位作者 张世芝 殷博 张明锦 《食品与发酵工业》 北大核心 2025年第4期301-308,共8页
“互助”青稞酒是中国地理标志产品,对其快速、准确识别至关重要。该研究利用紫外光谱(ultraviolet spectrum,UV)、近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)及UV-NIR融合光谱结合化学计量学方法对“互助”青稞酒进行判别分析。对上述三... “互助”青稞酒是中国地理标志产品,对其快速、准确识别至关重要。该研究利用紫外光谱(ultraviolet spectrum,UV)、近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)及UV-NIR融合光谱结合化学计量学方法对“互助”青稞酒进行判别分析。对上述三类光谱数据,分别考察4种光谱预处理方法和5种特征选择方法后确定最佳处理方法,并建立了“互助”青稞酒的偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果表明,融合光谱能够互补多元化学信息,提高分类模型性能,且中级数据融合光谱建立的模型性能优于低级数据融合光谱。其中用二阶导数预处理、用逐步投影算法筛选变量后得到的中级数据融合光谱建立的PLS-DA模型预测能力最佳,在训练集上的灵敏度、特异性、准确度和曲线下面积值分别为1、1、0.9773和1,在测试集上的灵敏度、特异性和曲线下面积值分别达到1、0.8276和0.9667。紫外-近红外中级数据融合光谱结合化学计量学方法可用于“互助”青稞酒的快速判别分析。 展开更多
关键词 中国“互助”青稞酒 中级数据融合 化学计量学 偏最小二乘判别分析
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