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基于CoAtNet-LSTM模型的多传感器信息融合刀具磨损预测
1
作者 李亚 尚轩丞 +1 位作者 王海瑞 朱贵富 《计量学报》 北大核心 2025年第10期1433-1445,共13页
基于长短时记忆网络(LSTM)与CoAtNet网络,提出了一种刀具磨损预测CoAtNet-LSTM模型。在时域、频域、时频域中提取传感器信号特征,并通过孤立森林算法进行信号特征异常值处理,再将其输入预测模型中获得刀具磨损预测值并通过Hyperband算... 基于长短时记忆网络(LSTM)与CoAtNet网络,提出了一种刀具磨损预测CoAtNet-LSTM模型。在时域、频域、时频域中提取传感器信号特征,并通过孤立森林算法进行信号特征异常值处理,再将其输入预测模型中获得刀具磨损预测值并通过Hyperband算法优化模型超参数。应用PHM2010数控铣床刀具数据集验证训练模型的预测精度。实验结果表明,该模型的决定系数相较于原CoAtNet和LSTM网络模型平均提升了12.73%、16.44%。 展开更多
关键词 几何量计量 刀具磨损 coatnet-LSTM模型 长短期时间记忆网络 Hyperband算法 孤立森林算法
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基于CoAtNet的加密流量识别系统的设计与实现
2
作者 王科梦 李登科 郝昱权 《中国宽带》 2024年第1期157-159,共3页
近年来,为了保护用户的隐私,应用厂商使用加密技术来增加数据传递的安全性。但是由于加密流量具有隐蔽性的特点,使得传统的基于明文流量的识别方法效果变差,对加密流量进行识别分类已经成为现在亟需解决的问题之一。随着人工智能的发展... 近年来,为了保护用户的隐私,应用厂商使用加密技术来增加数据传递的安全性。但是由于加密流量具有隐蔽性的特点,使得传统的基于明文流量的识别方法效果变差,对加密流量进行识别分类已经成为现在亟需解决的问题之一。随着人工智能的发展,深度学习在很多领域表现出优异的成果,也给该领域带来了新的契机,但数据集的不平衡会影响训练的结果。因此,本文提出了基于Co AtNet的加密流量识别系统,能够在数据不平衡的情况下达到对数据识别分类较好的结果。试运行结果表明,该系统能够达到较高的识别效果,具有较大的工程应用前景。 展开更多
关键词 coatnet 深度迁移学习 加密流量 系统设计
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基于图像分析的堆肥腐熟度判别研究
3
作者 丁雯丽 裴晓芳 司广字 《计算机与数字工程》 2023年第2期462-467,共6页
针对传统堆肥腐熟采用物理学、化学、生物学指标进行评价判定,步骤复杂、测定时间较长且工作量较大,缺乏可操作性的问题,该研究提出基于图像分析的堆肥腐熟分类识别模型,利用MBConv和Fused-MBConv的组合方式对不同原料堆肥图像的颜色、... 针对传统堆肥腐熟采用物理学、化学、生物学指标进行评价判定,步骤复杂、测定时间较长且工作量较大,缺乏可操作性的问题,该研究提出基于图像分析的堆肥腐熟分类识别模型,利用MBConv和Fused-MBConv的组合方式对不同原料堆肥图像的颜色、纹理、轮廓等特征进行提取,提高模型训练速度,减小参数量。在CoAtNet(Convolution+Attention)模型的基础上引入ECA-NET(Efficient Channel Attention Networks)注意力机制,进一步提高模型识别准确率。试验表明,在畜禽粪便、尾菜、秸秆以及三者混合的数据集上,改进后的Fused-CoAtNet模型腐熟度识别准确率平均达到100%、99.22%、99.74%、99.47%,与RestNet50、EfficientNetV2和CoAtNet模型相比,Fused-CoAtNet模型平均准确率分别提高0.31、0.58、0.17个百分点,对堆肥图像腐熟度的识别具有较好的判别效果,可为工厂化堆肥腐熟识别提供指导。 展开更多
关键词 堆肥腐熟 图像分析 coatnet Fused-MBConv ECA-NET
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