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A super-network equilibrium optimization method for operation architecture with fuzzy demands 被引量:3
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作者 XING Qinghua GAO Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第5期969-982,共14页
From the view of information flow, a super-network equilibrium optimization model is proposed to compute the solution of the operation architecture which is made up of a perceptive level, a command level and a firepow... From the view of information flow, a super-network equilibrium optimization model is proposed to compute the solution of the operation architecture which is made up of a perceptive level, a command level and a firepower level. Firstly, the optimized conditions of the perceptive level, command level and firepower level are analyzed respectively based on the demand of information relation,and then the information supply-and-demand equilibrium model of the operation architecture super-network is established. Secondly,a variational inequality transformation(VIT) model for equilibrium optimization of the operation architecture is given. Thirdly, the contraction projection algorithm for solving the operation architecture super-network equilibrium optimization model with fuzzy demands is designed. Finally, numerical examples are given to prove the validity and rationality of the proposed method, and the influence of fuzzy demands on the super-network equilibrium solution of operation architecture is discussed. 展开更多
关键词 super-network equilibrium operation architecture fuzzy demand information flow variational inequality transformation
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基于改进型生成对抗网络的矿井图像超分辨重建方法研究 被引量:2
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作者 张帆 刘莹 +2 位作者 宋惠 张嘉荣 程海星 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期338-345,共8页
智能化无人开采是煤炭资源绿色、智能、安全、高效开采的技术发展趋势,高分辨率的矿井图像能够为煤矿智能开采和智能监控提供关键技术支撑。针对煤矿井下雾尘环境,目前采用常规的深度学习方法虽然能够提高矿井图像重建效果,但是受井下... 智能化无人开采是煤炭资源绿色、智能、安全、高效开采的技术发展趋势,高分辨率的矿井图像能够为煤矿智能开采和智能监控提供关键技术支撑。针对煤矿井下雾尘环境,目前采用常规的深度学习方法虽然能够提高矿井图像重建效果,但是受井下环境噪声影响,模型训练的稳定性较差,难以获得矿井图像的重建高频信息,导致图像重构质量欠佳,易出现矿井图像模糊和分辨率下降等问题。针对上述问题,提出一种基于生成对抗网络的矿井图像超分辨率重建方法。该方法基于SRGAN网络,对网络结构和损失函数进行改进优化,在生成器的浅层特征提取层和重建层分别采用2个5×5的卷积层,并在浅层特征提取层的每个卷积层后加入非线性激活函数,深层特征提取层采用残差结构,通过级联亚像素卷积层以实现矿井图像不同倍数的超分辨重建;采用Wasserstein距离对损失函数进行改进,并去掉判别器输出层的Sigmoid,使用RMSProp方法对网络进行优化,提高模型训练的收敛速度和稳定性;利用训练好的生成器模型,据此分别对矿井图像进行2倍和4倍超分辨重建,并对实验结果进行主观视觉分析和客观评价。结果表明,与传统的双三次插值、SRCNN、SRGAN相比,在相同缩放因子条件下,所提方法的峰值信噪比分别提升了2.68、1.50和1.59 dB,结构相似性分别提升了0.033 4、0.004 8和0.006 1,所提方法能够重建出清晰的矿井图像纹理和细节信息,在主观视觉上以及峰值信噪比和结构相似性上都实现了更好的重建效果,且整体性能优于其他几种方法,有效提高了矿井图像的分辨率。 展开更多
关键词 煤矿智能化 矿井图像 超分辨重建 生成对抗网络 SRGAN
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基于复数域卷积神经网络的ISAR包络对齐方法研究 被引量:1
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作者 王勇 夏浩然 刘明帆 《信号处理》 北大核心 2025年第3期409-425,共17页
在逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像领域,运动补偿是确保高质量图像生成的关键环节。包络对齐(Range Alignment,RA)作为运动补偿的首要步骤,对于校正由平动分量引起的回波信号包络偏移至关重要。本文提出了... 在逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像领域,运动补偿是确保高质量图像生成的关键环节。包络对齐(Range Alignment,RA)作为运动补偿的首要步骤,对于校正由平动分量引起的回波信号包络偏移至关重要。本文提出了一种基于复数域卷积神经网络(Complex-Valued Convolutional Neural Network,CVCNN)的包络对齐新方法,旨在通过深度学习策略提升包络对齐的精度与计算效率。本文所提方法利用了卷积神经网络强大的特征学习能力,构建了一个能够映射一维距离像与包络补偿量之间复杂关系的模型。通过将传统的实值卷积神经网络拓展至复数域,不仅完整保留了回波信号中的相位信息,而且有效引入了复数域残差块及线性连接机制,进一步精细化了网络结构设计。这种架构改进使得所提算法能实现低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)条件下对ISAR距离像的高效包络对齐。在数据生成方面,本文基于雷达仿真参数,通过成像模拟仿真构建了ISAR回波数据集。该数据集经过归一化处理后,输入网络进行训练,使网络能够学习从未对齐回波到对应补偿量的映射关系。本文所提方法采用迁移学习策略,对基于仿真数据预训练的模型进行微调,以适应实测数据。这一策略不仅增强了结果的可靠性,同时也大幅缩短了模型的迭代周期。在实验验证方面,本文采用仿真与实测数据进行综合测试,以包络对齐精度、成像结果质量和计算效率为评价指标,全面验证了算法的有效性。实验结果表明,在不同信噪比条件下,本文所提方法均展现出了优越的包络对齐性能,进而可以实现高质量成像,同时在计算效率上也具有显著优势。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 包络对齐 复数域卷积神经网络 有监督学习
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基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率 被引量:1
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作者 高志荣 孙清清 +2 位作者 熊承义 李帆 郑瑞华 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第2期253-259,共7页
卷积神经网络(CNN)可以提取图像的局部相关特征,视觉Transformer(ViT)则侧重于捕获图像的远距离依赖关系,二者有效结合能够改进图像的重构质量.研究了一种基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率(SR)网络.具体来说,网络包含了基于ViT的SR分... 卷积神经网络(CNN)可以提取图像的局部相关特征,视觉Transformer(ViT)则侧重于捕获图像的远距离依赖关系,二者有效结合能够改进图像的重构质量.研究了一种基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率(SR)网络.具体来说,网络包含了基于ViT的SR分支与基于CNN的梯度分支,SR分支主要用于提取图像特征域中的全局相关性,而梯度分支则专注于图像梯度域中的局部依赖关系.通过对两种信息的融合与渐进增强,获得高倍放大的重构图像.此外,在网络的学习阶段引入了梯度损失及渐进训练策略,有效降低了网络的训练难度并增强了训练的稳定性.在多个公开数据集上的大量实验结果验证了所提方法在改善重构系统性能方面的有效性. 展开更多
关键词 图像超分辨率 卷积神经网络 视觉Transformer 特征融合
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基于超分辨率生成对抗网络的混凝土裂缝检测算法 被引量:1
5
作者 李响 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期111-116,共6页
随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围... 随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.9008和0.5015,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。 展开更多
关键词 混凝土隧道 裂缝检测 超分辨率生成对抗网络 分割算法
原文传递
基于Lab颜色空间改进U—Net的稻田杂草分割方法
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作者 王靖 姜文刚 +1 位作者 程耀 钱伟 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期148-154,共7页
在水稻种植中,杂草是影响水稻产量的重要因素。无人机在智慧农业领域应用日益广泛。针对无人机在图像采集时发生抖动以及稻田杂草拍摄时产生运动模糊的情况,通过在分割网络前增加超分辨率模块来解决图片不清晰的问题;为提高图像分割准确... 在水稻种植中,杂草是影响水稻产量的重要因素。无人机在智慧农业领域应用日益广泛。针对无人机在图像采集时发生抖动以及稻田杂草拍摄时产生运动模糊的情况,通过在分割网络前增加超分辨率模块来解决图片不清晰的问题;为提高图像分割准确率,提出将图像由RGB转化成Lab颜色空间,从而增加水稻和杂草在计算机视觉上的区分度,同时将水稻与杂草的Lab数值加权作为损失函数参数,融合更多的原图信息,提高网络训练精度;在U—Net中增加局部注意力机制,关注图像中重要的部分,减少无关区域的影响,加强对水稻杂草图像的分割能力,提升网络性能。试验结果表明,改进后网络图像分割的准确率达98.1%,精确率达95.4%,召回率达96.9%,平均交并比mIoU达84.2%。 展开更多
关键词 稻田杂草 神经网络 超分辨率 Lab颜色空间 注意力机制
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基于WGAN-GP和Super Learner算法的小样本碳纳米管海水淡化性能预测
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作者 吴斌 陈鹏杰 魏明杰 《环境工程学报》 北大核心 2025年第9期2341-2350,共10页
针对小样本场景下碳纳米管(carbon nanotubes,CNTs)海水淡化性能预测中存在的数据少、预测精度低等问题,本研究提出了一种梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP... 针对小样本场景下碳纳米管(carbon nanotubes,CNTs)海水淡化性能预测中存在的数据少、预测精度低等问题,本研究提出了一种梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)与超级学习器(super learner,SL)融合的预测算法框架。通过引入WGAN-GP数据增强机制,生成与原始数据分布高度一致的合成数据集,有效扩充了训练样本量。在此基础上,采用集成多种基学习器的SL算法进行海水淡化性能预测。结果表明,所提出SL算法成功实现了对CNTs水渗透率和离子截留率的高精度预测。在生成数据上,SL算法的R^(2)值在所有目标变量上均达到93%以上,其中对变量k_H_(2)O预测精度R^(2)高达95%,且均方误差MSE仅为0.04,显著优于其他传统算法。此外,孔径(σ)和亲水性系数(ε)对水渗透率和离子截留率具有显著影响。以上研究结果可为小样本场景下CNTs的设计与优化提供新思路。 展开更多
关键词 碳纳米管 海水淡化 对抗生成模型 超级学习器 小样本学习
原文传递
学习驱动的图像压缩算法研究
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作者 杨红菊 吉昌 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期190-197,共8页
目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题... 目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题,提出2种解决办法:设计一种由CNN、多尺度注意力(MSA)机制和残差单元构成的对称编解码器架构,该架构在对图片进行通道变换和空间变换的同时引入多尺度注意力机制,能够对特征进行重新校准,减少潜在表示的冗余像素;设计一种基于U型框架的超先验网络,可以在不同层级上获取多尺度的上下文信息,在帮助提取高级语义特征的同时,保留详细的低级特征信息,能够更好地进行边界细化和细节恢复。在Kodak、Tecnick和CLIC这3种数据集上将所提方法与其他先进的图像压缩方法进行对比实验,结果表明,在相同比特率下,该方法相较对比方法在峰值信噪比(PSNR)指标上分别提高了约0.3 dB、0.6 dB、0.5 dB。所提方法在保证压缩率的同时,能够有效提高对非重复纹理特征和图像细节特征的重建效果。 展开更多
关键词 深度学习 图像压缩 多尺度注意力机制 超先验网络 TRANSFORMER
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创新价值链视角下建筑业上市公司技术创新效率研究——基于超效率网络SBM模型和BMA方法的实证分析
9
作者 程敏 易小凤 王方亮 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期156-163,共8页
为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)... 为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)研究期内各年48家企业技术创新效率均值介于0.50~0.54之间,技术创新效率有待提升;(2)根据技术研发效率和成果转化效率将样本企业分为四类,8家企业属于高效集约型、12家企业属于低研发高转化型、9家企业为高研发低转化型、19家企业为粗放低效型;(3)成立年限、成长能力和盈利能力对建筑业上市公司技术创新效率有显著的正向影响,企业规模、研发财力资源投入强度、政府扶持以及研发人力资源投入强度对其有显著的负向影响。最后依据研究结果提出了效率改善的建议。 展开更多
关键词 创新价值链 技术创新效率 建筑业 超效率网络SBM模型 贝叶斯模型平均
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基于WGAN的智能超表面辅助系统的信道估计研究
10
作者 康晓非 王甜 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期164-171,共8页
针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源... 针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源RIS架构,首先利用最小二乘(least square,LS)算法获取有源元件处信道估计值,再通过插值得到信道初步估计,最后利用Chan-SRWGAN深度学习网络将其重构为信道精确估计。仿真结果表明,所提方案的归一化均方误差(normalized mean squared error,NMSE)性能优于LS、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)、同步OMP(simultaneous OMP,SOMP)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、超分辨率卷积神经网络(super-resolution convolutional neural network,SRCNN)信道估计算法,证明了方案的可行性。 展开更多
关键词 智能超表面(RIS) 信道估计 深度学习 Wasserstein生成对抗网络(WGAN) 超分辨率卷积神经网络(SRCNN)
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共享超分的双分支遥感图像时空融合网络
11
作者 方帅 张小溪 张晶 《电子学报》 北大核心 2025年第2期581-594,共14页
本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性,提出了共享超分辨率的双分支(Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB)遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特点:(1... 本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性,提出了共享超分辨率的双分支(Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB)遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特点:(1)构建了互补性的网络框架,虽然该框架是端到端的深度学习模型,但每个模块有各自的物理意义和任务,通过增加中间监督,分别实现空间维的超分建模,时间维的变化预测建模,以及两者优势互补的融合建模;(2)对变化预测的数学表示进行推演,利用一个非线性补偿模块,使得两分支共享超分模块,在共享超分模块和递归复用超分单元的双重策略下,显著降低了网络参数;(3)递归超分模块使用固定的2倍率超分单元,在有效监督和有效参考下,渐进式进行特征增强与图像重建,这可以有效提高超分精度,且通过调整超分单元个数,灵活适应不同倍率差异的时空融合任务.SSRDB算法在空间和光谱特性上以及变化区域上都展现了优秀的融合效果,RMSE(Root Mean Squared Error)、SAM(Spectral Angle Mapper)和SSIM(Structural Similarity)3个定量评价指标显示,在CIA(Coleambally lrrigation Area)数据集上分别优于次优方法 7.067%、2.065%、0.563%;在LGC(Lower Gwydir Catchment)数据集上分别优于次优方法5.319%、5.490%、1.455%;在Nanjing数据集上分别优于次优方法6.486%、16.290%、0.481%. 展开更多
关键词 遥感图像 时空融合 双分支 图像超分 卷积神经网络
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基于强关系和超级关系的杰出科学家合作网络分析:以诺贝尔奖获得者为例 被引量:1
12
作者 刘俊婉 张睿 隋宏哲 《科技情报研究》 2025年第2期35-47,共13页
[目的/意义]科学合作已成为推动科技突破和原始创新的重要特征。探索杰出科学家科学合作的规律和模式,有助于为国家培育领军人才和建立高效能团队提供决策参考。[方法/过程]文章以1990—2010年145位诺贝尔自然科学奖获得者为研究对象,... [目的/意义]科学合作已成为推动科技突破和原始创新的重要特征。探索杰出科学家科学合作的规律和模式,有助于为国家培育领军人才和建立高效能团队提供决策参考。[方法/过程]文章以1990—2010年145位诺贝尔自然科学奖获得者为研究对象,识别其科学合作中的强关系和超级关系并构建其合作网络。进一步运用社会网络分析和网络递归分解等方法,分析诺贝尔奖获得者强关系和超级关系的量化特征及其对科研绩效的影响,探究获奖前后强关系和超级关系合作网络是否存在结构性变化。[结果/结论]研究发现,99%的诺贝尔奖获得者存在强关系合作伙伴,82%的诺贝尔奖获得者存在超级关系合作伙伴,且超级关系的稳定性和持久性高于强关系的稳定性和持久性。强关系合作通常以3—4人的团队形式展开合作研究;超级关系合作成员间的信息传递效率更高,合作关系更紧密,多以两两合作形式为主。合作网络中强关系和超级关系数量的增加能够促进杰出科学家生产力的提高,但对其第一作者论文产出数量的提升作用不显著;过高的网络密度会抑制科研生产力。此外,研究发现,获奖后强关系合作网络中的成员产生了显著的结构性变化,但在超级关系合作网络中未发现这种现象。 展开更多
关键词 杰出科学家 诺贝尔奖获得者 科学合作网络 强关系 超级关系
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石油输送管道微小缺陷智能检测方法
13
作者 胡青松 李飞 +3 位作者 单露露 刘许 李世银 孙彦景 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期134-142,共9页
管道缺陷特征在管道漏磁图像中通常表现为小目标甚至微目标,且与图像背景区分度弱,严重影响了智能检测的准确度。为解决该问题,提出一种新颖的输油管道缺陷小目标智能检测方法。首先,对获取到的管道漏磁数据进行预处理,为后续智能检测... 管道缺陷特征在管道漏磁图像中通常表现为小目标甚至微目标,且与图像背景区分度弱,严重影响了智能检测的准确度。为解决该问题,提出一种新颖的输油管道缺陷小目标智能检测方法。首先,对获取到的管道漏磁数据进行预处理,为后续智能检测奠定基础。随后,构建管道缺陷智能检测网络,它以YOLOv4为基准网络,通过引入RFB模块增强感受野,提高不同尺度特征的提取能力;通过增加注意力机制,提高网络对微小缺陷的关注度;通过对主干网络的轻量化,显著提升检测速度。最后,通过低质量漏磁图像的超分辨率重建,使得缺陷特征信息更丰富更明显,进一步提升检测精确度。实验表明:该算法的模型大小降低了79%,所有缺陷的实际检测准确度都在95%以上,部分缺陷的准确度达到了100%,能够满足现场实际需求。 展开更多
关键词 漏磁图像 缺陷检测 网络轻量化 注意力机制 超分辨率重建
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5G+智慧矿山应用中的高可靠性保障 被引量:1
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作者 刘通 但德东 陈大明 《邮电设计技术》 2025年第2期83-87,共5页
针对5G+智慧矿山应用在信号覆盖、网络速率、传输时延、网络运行等方面对5G网络提出的高可靠性需求,结合现网项目实践,验证了超级小区技术可有效应对同频干扰、频繁切换、重叠覆盖等问题,1D3U技术可以提供更高的上行速率,UPF下沉+部署ME... 针对5G+智慧矿山应用在信号覆盖、网络速率、传输时延、网络运行等方面对5G网络提出的高可靠性需求,结合现网项目实践,验证了超级小区技术可有效应对同频干扰、频繁切换、重叠覆盖等问题,1D3U技术可以提供更高的上行速率,UPF下沉+部署MEC、合理规划BBU所属AAU覆盖区域等可有效降低数据传输时延,双层组网技术可以在提供更优质5G网络服务的同时提供高等级的网络运行保障,对于5G+智慧矿山应用的复制推广具有重要意义。 展开更多
关键词 智慧矿山 高可靠性 超级小区 1D3U 低时延 双层组网
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测 被引量:1
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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基于改进多尺度特征金字塔网络的轻量化图像超分辨率重建模型
16
作者 许光宇 吴敏 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 2025年第3期334-340,共7页
针对神经网络在图像超分辨率(super-resolution,SR)任务中因结构复杂导致的参数量过大、训练困难等问题,提出基于改进多尺度特征金字塔网络(multi-scale feature pyramid network,MFPNet)的轻量化图像SR重建模型。首先,设计改进MFPNet架... 针对神经网络在图像超分辨率(super-resolution,SR)任务中因结构复杂导致的参数量过大、训练困难等问题,提出基于改进多尺度特征金字塔网络(multi-scale feature pyramid network,MFPNet)的轻量化图像SR重建模型。首先,设计改进MFPNet架构,通过迭代下采样操作构建不同尺度的特征表达空间,有效增强网络对图像多粒度细节特征的捕获能力。其次,采用位置感知循环卷积(position aware circular convolution,ParC)作为网络的主要信息提取模块,在降低参数量的同时扩大网络的感受野大小。最后,设计动态注意力块(dynamic attention block,DAB),通过注意力引导层(attention guidance layer,AGL)动态调整高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)和空间注意力(spatial attention,SA)模块的占比,提升网络对纹理细节的恢复能力。实验结果表明,改进MFPNet模型与其他前沿模型相比,结构相似性指数度量(structure similarity index measure,SSIM)最高为0.9613,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)最高为38.11 dB。该研究证实改进MFPNet模型能够应用于重建图像任务,细节纹理更自然。 展开更多
关键词 卷积神经网络 超分辨率重建 注意力机制 轻量化 多尺度特征金字塔
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基于STFTGAN模型的测井曲线超分辨方法研究
17
作者 韩建 贾园园 +2 位作者 郑兵 曹志民 吕婷婷 《化工自动化及仪表》 2025年第5期776-783,共8页
针对高含水阶段薄储层测井响应弱、传统超分辨方法纹理细节缺失的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的生成对抗网络STFTGAN。该方法通过时频域联合学习优化高频信息重构,设计多级上采样残差模块以提取低分辨时频特征,并引入多尺... 针对高含水阶段薄储层测井响应弱、传统超分辨方法纹理细节缺失的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的生成对抗网络STFTGAN。该方法通过时频域联合学习优化高频信息重构,设计多级上采样残差模块以提取低分辨时频特征,并引入多尺度判别器以强化对抗训练。此外,结合最小二乘损失、时频图损失和特征匹配损失函数,进一步提升了生成器的性能。实验结果表明,与BSI、SVM、LSTM和SRCNN方法相比,STFTGAN能够有效超分辨出测井曲线的高频细节,显著提高了薄储层识别精度,为复杂地质条件下的测井解释提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 地球物理测井 超分辨 短时傅里叶变换 生成对抗网络 高频信息保持
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基于姿态估计的立体目标图像超分辨率重建
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作者 耿远超 徐浩楠 +4 位作者 张瑶 罗罡 廖予祯 粟敬钦 李佳城 《光学学报(网络版)》 2025年第13期54-63,共10页
提出一种基于姿态估计的立体目标图像超分辨率重建神经网络(SSRNet)模型。使用多任务并行网络架构,分别对低分辨率目标图像进行结构解析和形态特征提取,由结构解析估计目标姿态并对其组成部件进行分割,结合形态特征重建超分辨率图像,解... 提出一种基于姿态估计的立体目标图像超分辨率重建神经网络(SSRNet)模型。使用多任务并行网络架构,分别对低分辨率目标图像进行结构解析和形态特征提取,由结构解析估计目标姿态并对其组成部件进行分割,结合形态特征重建超分辨率图像,解决了立体目标不同姿态视角下形态迥异影响超分辨率重建性能的问题;充分利用目标形态先验,实现了高精度的超分辨率图像重建和目标关键部件和关键点的识别定位,为远距离立体小目标高精度探测识别和关键部件检测提供了新的有效技术途径。 展开更多
关键词 远距探测 图像超分辨率重建 人工神经网络 姿态估计
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面向遥感影像解译的观测小目标超分辨率重建方法
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作者 冯晓亮 陈欢 李厚芝 《测绘工程》 2025年第2期32-37,共6页
为解决遥感图像受环境复杂、光照变换等原因造成的小目标遥感影像解译难的问题,提出面向遥感影像解译的观测小目标超分辨率重建方法。使用由特征融合网络加特征细化网络组合成的边缘感知网络,采集并提取观测小目标遥感图像,确定其位置... 为解决遥感图像受环境复杂、光照变换等原因造成的小目标遥感影像解译难的问题,提出面向遥感影像解译的观测小目标超分辨率重建方法。使用由特征融合网络加特征细化网络组合成的边缘感知网络,采集并提取观测小目标遥感图像,确定其位置和范围,作为生成对抗网络的输入值;生成器持续生成真实的小目标遥感影像分布,并发送给判别器进行鉴别,经生成和鉴别过程的不断迭代训练,直至判别器无法判断遥感影像真伪后,则输出小目标遥感影像超分辨率重建结果。实验结果表明,该方法能够准确地获取遥感影像中的小目标位置和范围,识别出人眼无法确定的小目标;能够十分清晰的将遥感影像中的小目标进行重建,超分辨率重建后的影像亮度、分辨率有了明显提升;且选取5处地点进行遥感影像的超分辨率重建后,得到的均方根误差、峰值信噪比和通用质量评价指数的平均值分别为29.43,51.01和0.92,可有效助力遥感影像解译。 展开更多
关键词 遥感图像 小目标 超分辨率重建 边缘感知网络 生成对抗网络 图像评价
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面向产业链融通发展的技术合作超网络构建及特征分析
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作者 郭锐 董坤 +2 位作者 张晓惠 陈可鑫 高义峰 《现代情报》 北大核心 2025年第7期79-90,共12页
[目的/意义]产业链融通发展是产业转型升级的关键,其中技术合作是产业链融通发展的核心方式,厘清产业链上中下游技术合作现状与特征具有重要意义。[方法/过程]本文提出面向产业链融通发展的技术合作超网络构建方法,并从多个维度对技术... [目的/意义]产业链融通发展是产业转型升级的关键,其中技术合作是产业链融通发展的核心方式,厘清产业链上中下游技术合作现状与特征具有重要意义。[方法/过程]本文提出面向产业链融通发展的技术合作超网络构建方法,并从多个维度对技术合作特征进行分析,揭示产业链技术合作发展现状与趋势。首先利用专利数据构建技术创新合作子网络、技术转移合作子网络与技术许可合作子网络,并通过节点映射构建产业链技术合作超网络;其次,从技术合作演化、核心合作团体演化及技术合作模式3个方面揭示产业链技术合作特征;最后,以新型显示产业为例进行实证研究。[结果/结论]本文提出的分析框架可以更全面地捕捉技术合作的多维度信息,更加贴近实际产业场景,为系统揭示产业链技术合作特征提供了一种流程化、系统化的分析工具,同时为产业链技术合作研究提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 产业链 融通发展 技术合作 超网络 专利分析 合作模式
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