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Bacterial Cellulose/Zwitterionic Dual-network Porous Gel Polymer Electrolytes with High Ionic Conductivity
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作者 侯朝霞 WANG Haoran QU Chenying 《Journal of Wuhan University of Technology(Materials Science)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期596-605,共10页
Bacterial cellulose(BC)was innovatively combined with zwitterionic copolymer acrylamide and sulfobetaine methacrylic acid ester[P(AM-co-SBMA)]to build a dual-network porous structure gel polymer electrolytes(GPEs)with... Bacterial cellulose(BC)was innovatively combined with zwitterionic copolymer acrylamide and sulfobetaine methacrylic acid ester[P(AM-co-SBMA)]to build a dual-network porous structure gel polymer electrolytes(GPEs)with high ionic conductivity.The dual network structure BC/P(AM-co-SBMA)gels were formed by a simple one-step polymerization method.The results show that ionic conductivity of BC/P(AM-co-SBMA)GPEs at the room temperature are 3.2×10^(-2) S/cm@1 M H_(2)SO_(4),4.5×10^(-2) S/cm@4 M KOH,and 3.6×10^(-2) S/cm@1 M NaCl,respectively.Using active carbon(AC)as the electrodes,BC/P(AM-co-SBMA)GPEs as both separator and electrolyte matrix,and 4 M KOH as the electrolyte,a symmetric solid supercapacitors(SSC)(AC-GPE-KOH)was assembled and testified.The specific capacitance of AC electrode is 173 F/g and remains 95.0%of the initial value after 5000 cycles and 86.2%after 10,000 cycles. 展开更多
关键词 bacterial cellulose ZWITTERION gel polymer electrolytes ionic conductivity dual-network structure
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Robust,self-adhesive,and low-contact impedance polyvinyl alcohol/polyacrylamide dual-network hydrogel semidry electrode for biopotential signal acquisition 被引量:1
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作者 Guangli Li Ying Liu +8 位作者 Yuwei Chen Yonghui Xia Xiaoman Qi Xuan Wan Yuan Jin Jun Liu Quanguo He Kanghua Li Jianxin Tang 《SmartMat》 2024年第2期67-82,共16页
Herein,we fabricated a flexible semidry electrode with excellent mechanical performance,satisfactory self-adhesiveness,and low-contact impedance using physical/chemical crosslinked polyvinyl alcohol/polyacrylamide dua... Herein,we fabricated a flexible semidry electrode with excellent mechanical performance,satisfactory self-adhesiveness,and low-contact impedance using physical/chemical crosslinked polyvinyl alcohol/polyacrylamide dual-network hydrogels(PVA/PAM DNHs)as an efficient saline reservoir.The resultant PVA/PAM DNHs showed admirable adhesive and compliance to the hairy scalp,facilitating the establishment of a robust electrode/skin interface for biopotential signal transmission.Moreover,the PVA/PAM DNHs steadily released trace saline onto the scalp to achieve the minimized potential drift(1.47±0.39 mV/min)and low electrode–scalp impedance(18.2±8.9 kΩ@10 Hz).More importantly,the application feasibility of real-world brain−computer interfaces(BCIs)was preliminarily validated by 10 participants using two classic BCI paradigms.The mean temporal cross-correlation coefficients between the semidry and wet electrodes in the eyes open/closed and the N200 speller paradigms are 0.919±0.054 and 0.912±0.050,respectively.Both electrodes demonstrate anticipated neuroelectrophysiological responses with similar patterns.This semidry electrode could also effectively capture robust P-QRS-T peaks during electrocardiogram recording.Considering their outstanding advantages of fast setup,user-friendliness,and robust signals,the proposed PVA/PAM DNH-based electrode is a promising alternative to wet electrodes in biopotential signal acquisition. 展开更多
关键词 brain-computer interface dual-network hydrogel electrocardiogram signals electroencephalography signals semidry electrode
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A lightweight and high compressive resistance thermal insulation material with dual-network structure
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作者 Mengmeng Yang Zhaofeng Chen +5 位作者 Yang Ding Wu Qiong Tianlong Liu Manna Li Lixia Yang Sheng Cui 《Nano Research》 SCIE EI CSCD 2024年第5期4279-4287,共9页
Ceramic fibrous aerogels are highly desirable for thermal management materials due to their high porosity,excellent elasticity,thermal conductivity,and good thermal resistance.However,the fabrication of nanofibrous ae... Ceramic fibrous aerogels are highly desirable for thermal management materials due to their high porosity,excellent elasticity,thermal conductivity,and good thermal resistance.However,the fabrication of nanofibrous aerogel with super-elasticity and good shape retention at the same time has remained challenging.To meet the requirements,a novel anisotropy nanofibrous-granular aerogel with a quasi-layered multi-arch-like and hierarchical-cellular structure is designed and prepared by vacuum-filtration-assisted freeze-drying and sintering.The quasi-layered multi-arch and flexible nanofibers endowed the aerogels with excellent mechanical robustness(ultimate stress up to 60 kPa with strain 60%)and super-elasticity with recoverable compression strain up to 60%.The introduced SiO_(2) aerogel nanoparticles and nanofibers are assembled into an arch-like structure and become the connection point of adjacent nanofibers,which endows low thermal conductivity(0.024 mW/(m·K))of composite aerogel.This novel strategy provides a fresh perspective for the preparation of nanofibrous aerogel with robust mechanical in thermal insulation and other fields. 展开更多
关键词 nanofibrous aerogel dual-network structure thermal insulation nanofibrous-granular composite aerogels strong mechanical
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转型有“道”,中小企业如何跨越数字鸿沟?——一个有调节的中介效应模型 被引量:7
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作者 王丽平 张赟昊 武瑞娟 《管理评论》 北大核心 2025年第2期124-138,共15页
加速数字化转型成为中小企业未来生存发展的必由之路。针对当前我国中小企业数字化转型存在的不敢不会不能转的数字鸿沟问题,本研究构建了一个被调节的中介效应模型,集中探讨了数字鸿沟情境下中小企业数字化转型的路径,重点分析了双元... 加速数字化转型成为中小企业未来生存发展的必由之路。针对当前我国中小企业数字化转型存在的不敢不会不能转的数字鸿沟问题,本研究构建了一个被调节的中介效应模型,集中探讨了数字鸿沟情境下中小企业数字化转型的路径,重点分析了双元联盟网络的中介作用和调节聚焦的调节作用。通过对来自中小企业的404份有效问卷的数据分析发现:传统数字化转型和数字跳升两个数字化转型维度,均受到数字鸿沟的影响;双元联盟网络在数字鸿沟与数字化转型之间发挥中介桥梁作用;调节聚焦不仅抑制数字鸿沟对双元联盟网络的负向作用,而且正向调节双元联盟网络的中介作用。本研究从数字鸿沟视角为中小企业数字化转型提供了具体思路,有助于企业更加深刻地剖析自身存在的现实问题,明确数字化转型的实现过程和作用路径。 展开更多
关键词 数字鸿沟 数字化转型 双元联盟网络 调节聚焦
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基于BP-DCKF-LSTM的锂离子电池SOC估计 被引量:3
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作者 张宇 李维嘉 吴铁洲 《电源技术》 北大核心 2025年第1期155-166,共12页
电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项... 电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项式拟合法在拟合开路电压(OCV)与SOC时效果较差的问题,提出了一种基于BP神经网络的拟合方法,通过验证表明该方法能有效提高拟合精度。针对单独使用模型法或数据驱动法估计SOC各自存在的优缺点,提出了一种将DCKF与LSTM相结合的估计方法,在提高估计精度的同时,可以减少参数调节时间和训练成本。实验验证表明,BP-DCKF-LSTM算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于0.5%和0.4%,具有较高的SOC估算精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 反向传播神经网络 双容积卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络
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结合对比学习和双流网络融合知识图谱摘要模型 被引量:3
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作者 赵霞 王钊 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期720-727,共8页
提出了一种融合对比学习与双流网络的新型知识图谱摘要模型(KGDR-CLSUM),旨在解决现有模型在生成摘要时存在的事实性错误和信息提取不足的问题。该模型通过设计双流网络同时处理文本特征和知识图谱特征,并采用对比学习来强化这两类特征... 提出了一种融合对比学习与双流网络的新型知识图谱摘要模型(KGDR-CLSUM),旨在解决现有模型在生成摘要时存在的事实性错误和信息提取不足的问题。该模型通过设计双流网络同时处理文本特征和知识图谱特征,并采用对比学习来强化这两类特征的有效融合。此外,引入动量蒸馏策略以降低知识图谱中的数据噪声,从而提升摘要生成的质量和准确性。在CNN/Daily Mail数据集上,KGDR-CLSUM相较于基线模型PEGASUS BASE,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上分别提升了3.03%、3.42%和2.56%,在XSum数据集上更是达到了7.54%、8.78%和8.51%的显著提升。此外,人工评分显著高于ChatGPT,进一步证明了该模型的优越性能。结果表明,KGDR-CLSUM在生成摘要时,尤其在短文本生成任务中,能够有效降低错误信息,并显著提高摘要的质量。 展开更多
关键词 文本摘要 知识图谱 动量蒸馏 对比学习 双流网络
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基于图像化特征提取和双层特征优选的变压器故障诊断 被引量:1
7
作者 王凌云 李冉 +2 位作者 杨波 李婷宜 李振华 《信息与控制》 北大核心 2025年第3期442-452,共11页
针对变压器故障特征选取尚无统一标准且冗余特征降低其故障诊断性能的问题,提出了一种图像化特征提取与双层特征优选的变压器故障诊断方法。首先,以油中溶解气体为研究对象,采用格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)方法实现气体浓度... 针对变压器故障特征选取尚无统一标准且冗余特征降低其故障诊断性能的问题,提出了一种图像化特征提取与双层特征优选的变压器故障诊断方法。首先,以油中溶解气体为研究对象,采用格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)方法实现气体浓度的图像化,并使用图像处理方法平衡样本数据。其次,利用VGG16(visual geometry group 16)算法进行GAF图像特征参数的迁移,建立能自动提取特征的故障诊断模型。最后,综合考虑重要性评分与相关系数,改进随机森林特征选择算法,从非重要性特征中筛选潜在重要特征,构建双层特征优选模型,以进一步提升变压器故障诊断性能。为验证本文所提特征工程的有效性,分别使用线性回归、支持向量机、多层感知机以及随机梯度下降四种分类器对变压器故障加以诊断。实验结果表明,相较传统方法构建特征,利用图像化能够有效提取故障特征,特征经双层优选后,变压器故障模型诊断准确率分别提高4.27%、12.2%、6.1%、10.97%,F1分数分别提高4.53%、12.55%、6.08%、11.1%,所建模型对变压器运行状态实现了更为精准地辨识。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 格拉姆角场(GAF) VGG16网络 双层特征优选
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基于深度学习的轻量级实时图像分割方法研究 被引量:2
8
作者 李建锋 熊明强 +3 位作者 陈园琼 王宗达 向涛 孙培玮 《通信学报》 北大核心 2025年第2期176-190,共15页
针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个... 针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个双分支多尺度边界融合模块,该模块通过融合不同尺度的特征信息与边界细节,有效提升了图像分割精度,同时显著减少了模型参数量。实验结果表明,MSFNet在3个公开数据集上表现优异,其模型参数量仅为0.6×10^(6),在RTX 3070 GPU上处理大小为800像素×800像素的图像仅需12 ms,显著提升了分割任务的执行效率和资源利用率。因此,该模型特别适合应用于资源有限的边缘设备或移动设备中,为实时图像分割应用提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 图像分割 轻量级实时网络 双分支多尺度边界融合模块
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不同构型铝基复合材料的摩擦磨损性能
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作者 滕杰 邹文广 +4 位作者 张艳 梁哲宇 蒋福林 傅定发 杨光剑 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期177-185,共9页
采用喷雾造粒与放电等离子烧结法,成功制备了具有双重网络结构的纳米SiC颗粒/晶须混杂增强8009Al/6061Al复合材料(aluminum matrix composite with dual network structure,AMC-DNC),并同时制备SiC增强相在8009Al/6061Al基体中均匀分布... 采用喷雾造粒与放电等离子烧结法,成功制备了具有双重网络结构的纳米SiC颗粒/晶须混杂增强8009Al/6061Al复合材料(aluminum matrix composite with dual network structure,AMC-DNC),并同时制备SiC增强相在8009Al/6061Al基体中均匀分布的复合材料(aluminum matrix composites with uniform structure,AMC-US).本研究对两种复合材料的微观组织和摩擦磨损性能进行了深入探讨.测定了AMC-DNC和AMC-US在不同载荷和转速下的摩擦系数与磨损率,并结合扫描电子显微镜观察磨损形貌,深入分析了双重网络结构对复合材料磨损机制的影响.实验结果表明,放电等离子烧结法制备的AMC-DNC和AMC-US的致密度分别高达98.1%和99.2%.在低载荷、低转速条件下,AMC-DNC的主要磨损机制为磨粒磨损,其中颗粒的脱离导致氧化膜破裂,进而造成材料表面损伤.而在较高载荷和较高转速条件下,磨损机制转变为剥层磨损.在相同的摩擦磨损实验条件下,AMC-DNC展现出优于AMC-US的摩擦磨损性能,表明双重网络构型的设计在提升复合材料耐磨性能方面有显著作用. 展开更多
关键词 铝基复合材料 双重网络结构 放电等离子烧结 摩擦磨损
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聚乙烯醇/聚丙烯酸双网络凝胶电解质的制备及在铝空气电池中性能研究
10
作者 李培枝 张玉书 +2 位作者 杨晓武 张康 王晨 《应用化工》 北大核心 2025年第5期1139-1143,共5页
通过引入聚丙烯酸(PAA)并优化聚乙烯醇(PVA)与丙烯酸(AA)的质量比,制备出具有优异性能的双网络凝胶电解质,并研究其在铝空气电池中的应用效果。,同时还研究了PVA与AA的质量比对铝利用率的影响,结果表明,当PVA∶AA=1∶1(质量比),所制备... 通过引入聚丙烯酸(PAA)并优化聚乙烯醇(PVA)与丙烯酸(AA)的质量比,制备出具有优异性能的双网络凝胶电解质,并研究其在铝空气电池中的应用效果。,同时还研究了PVA与AA的质量比对铝利用率的影响,结果表明,当PVA∶AA=1∶1(质量比),所制备的双网络凝胶电解质展现出优异的电化学性能,放电电流从0.5 mA/cm^(2)时对应的电压1.63 V到2 mA/cm^(2)时对应的电压1.39 V,衰减了0.24 V。此外,在110.99 mA/cm^(2)时该凝胶产生的最大功率密度为67.04 mW/cm^(2),并且放电过程具有1095.94(mA·h)/g的高克容量。改变聚乙烯醇与丙烯酸的质量比制备出PVA/PAA双网络凝胶电解质并应用于铝空气电池,当质量比为1∶1时,凝胶电解质展现出优异的电化学性能,包括高离子电导率、优异的电池倍率性能和高克容量;当质量比为1∶2时,双网络凝胶在溶胀性能和力学性能方面表现出色,为高效环保能源技术的发展提供了新思路。 展开更多
关键词 聚乙烯醇 丙烯酸 双网络凝胶 铝-空气电池
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三维点云双重补全网络
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作者 吴萌 严瑞祺 +2 位作者 孙增国 赵怀栋 何芊平 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期297-305,共9页
受到传感器性能与采集遮挡等因素的影响,点云采集形成的连续缺失会严重影响被采集对象的形态与结构的表达。因此,点云的补全成为三维点云重建中非常重要的环节。目前经过编码器-解码器(encoder-decoder)框架来提取全局特征预测完整点云... 受到传感器性能与采集遮挡等因素的影响,点云采集形成的连续缺失会严重影响被采集对象的形态与结构的表达。因此,点云的补全成为三维点云重建中非常重要的环节。目前经过编码器-解码器(encoder-decoder)框架来提取全局特征预测完整点云的点云补全网络,会使输入点云的几何结构被破坏,造成位移损失,使点云中点的分布不均匀。为了改善上述问题,搭建了一个点云双重补全网络,第一重生成粗糙点云,再经过第二重精细化生成更为精细的点云数据。并增加了一种基于多头自注意的全局特征感知模块和特征扩展模块。通过注意力机制感知聚合点云特征,增强每个点的特征维度,有效地增强了点之间的相关性。最终,在编码器-解码器框架中利用这两个模块,来增强点云补全的完整性和精细性,可以有效地恢复点云的结构。经过实验测试表明:在PCN数据集和Completion3D数据集中平均CD分别达到5.98×10-3和6.11×10-3,在可视化结果中与其他方法相比得到了更好的效果。 展开更多
关键词 点云补全 多头注意力 特征扩展 双重网络
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多链路预测指标融合的技术机会预测方法研究
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作者 毛荐其 陆高潮 +1 位作者 刘娜 魏延辉 《情报杂志》 北大核心 2025年第11期114-124,共11页
[研究目的]科学精准地预测碳捕获、利用与封存(CCUS)领域技术机会对推动低碳技术创新发展至关重要,但现有研究多局限于单层网络分析,缺乏对多维度特征与双重网络的综合考虑。为此,本文提出一种基于双重权重网络的多链路预测指标融合方法... [研究目的]科学精准地预测碳捕获、利用与封存(CCUS)领域技术机会对推动低碳技术创新发展至关重要,但现有研究多局限于单层网络分析,缺乏对多维度特征与双重网络的综合考虑。为此,本文提出一种基于双重权重网络的多链路预测指标融合方法,旨在通过多链路预测指标和双重网络模型的融合实现CCUS领域技术机会的精准预测。[研究方法]首先,检索并预处理CCUS领域的论文及专利数据,利用改进的TextRank算法提取关键词;其次,构建专利和论文双重网络,引入语义相似性、局部信息相似性、基于路径以及基于随机游走四个维度的多链路预测指标,运用CRITIC方法确定各指标权重系数,实现多维度指标融合;最后,基于线性优化方法构建联合目标函数,预测CCUS领域的技术机会。[研究结果/结论]预测出30个具体的技术机会,涵盖新型材料与存储技术、碳转化与利用技术、碳捕获与分离技术、生态碳汇技术、氢能技术、能源系统集成、气体处理技术以及工业过程优化8个技术类别,验证了基于双重权重网络和多链路预测指标融合的技术机会预测方法的可行性,为CCUS技术创新发展和政策制定提供了参考依据。 展开更多
关键词 技术机会 双重网络 线性优化 链路预测 碳捕获、利用与封存
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基于改进TCNN算法的脑电动态连续情绪识别研究
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作者 揭丽琳 刘勇 +3 位作者 王铭勋 邹杨萌 徐亦璐 鲁宇明 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1347-1360,共14页
在现实生活中,人类情绪具有动态和多样化的特征,受外部环境、社交互动以及个体内在状态的共同影响.针对脑电情绪识别研究通常局限于实验室的静态场景,未能充分考虑情绪的动态连续性的问题,本文提出了一种基于改进TCNN算法的脑电动态连... 在现实生活中,人类情绪具有动态和多样化的特征,受外部环境、社交互动以及个体内在状态的共同影响.针对脑电情绪识别研究通常局限于实验室的静态场景,未能充分考虑情绪的动态连续性的问题,本文提出了一种基于改进TCNN算法的脑电动态连续情绪识别方法 .首先,设计了适用于动态情境的脑电数据采集范式,使用64通道的脑电设备收集24名受试者在经历开心至平静、平静至开心、平静至悲伤、悲伤至平静、平静至紧张和紧张至平静六种动态连续情绪转变时的脑电信号,并进行了动态连续情绪标签的标注.其次,对现有的TCNN算法进行了改进,构建了一种双流网络模型进行动态连续情绪识别.该模型通过短期流利用时序卷积模块捕捉局部时间序列特征,而长期流则通过Transformer模块捕捉全局时间序列特征.最后,对提取的脑电特征进行特征层融合,以获得更加精准的动态连续情绪识别结果.结果表明:在采集的动态连续情绪数据集上,本文方法在六种情绪的valence和arousal上分别取得了最小误差均值0.083和0.084;在DEAP数据集上,valence和arousal的误差分别低至0.108和0.113.与四种传统机器学习算法以及GRU、CGRU、CNN、CNN-LSTM、CNN-Bi-LSTM、TCNN等六种深度学习模型相比,本文方法表现出了更高的识别精度和稳定性,能够有效满足应用场景的需求. 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 特征提取 特征融合 双流网络模型
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边缘引导的双分支网络SAR图像相干斑抑制方法
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作者 朱磊 姚同钰 +3 位作者 车晨洁 姚丽娜 张博 潘杨 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期1852-1862,共11页
为进一步提升深度学习方法对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑的抑制与边缘保持性能,提出了一种边缘引导的双分支网络相干斑抑制方法。构建了一种由边缘信息提取模块与双分支抑斑网络2部分构成的新型抑斑网络模型。采用密集级联方式构建边... 为进一步提升深度学习方法对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑的抑制与边缘保持性能,提出了一种边缘引导的双分支网络相干斑抑制方法。构建了一种由边缘信息提取模块与双分支抑斑网络2部分构成的新型抑斑网络模型。采用密集级联方式构建边缘信息提取模块,增强模型的边缘感知能力;利用基于通道注意力的残差抑斑子网络(CARNet)、基于混合注意力的增强抑斑子网络(MAENet)及基于多分支并行的多尺度特征融合模块(MPMFFB)共同形成双分支抑斑网络,实现在相干斑抑制的同时更好地保护边缘细节。实验结果表明:与SAR-Transformer、HTNet等先进方法相比,所提方法具有更好的相干斑抑制与边缘保持性能;对仿真SAR图像,峰值信噪比、结构相似性、边缘保持指数分别平均提升0.96 dB、2.60%、0.60%;对真实SAR图像,等效视数提升14.12%以上,边缘保持指数平均提升4.52%。 展开更多
关键词 图像去噪 合成孔径雷达图像 相干斑抑制 双分支网络 多尺度特征融合
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用于阴影去除的小波非均匀扩散模型
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作者 黄颖 程彬 +1 位作者 房少杰 刘歆 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第1期66-82,共17页
目的现有的阴影去除方法通常依赖于像素级重建,旨在学习阴影图像和无阴影图像之间的确定性映射关系。然而阴影去除关注阴影区域的局部恢复,容易导致在去除阴影的同时破坏非阴影区域。此外,现有的大多数扩散模型在恢复图像时存在耗时过... 目的现有的阴影去除方法通常依赖于像素级重建,旨在学习阴影图像和无阴影图像之间的确定性映射关系。然而阴影去除关注阴影区域的局部恢复,容易导致在去除阴影的同时破坏非阴影区域。此外,现有的大多数扩散模型在恢复图像时存在耗时过长和对分辨率敏感等问题。为此,提出了一种用于阴影去除的小波非均匀扩散模型。方法首先将图像通过小波分解为低频分量与高频分量,然后针对低频和高频分量分别设计扩散生成网络来重建无阴影图像的小波域分布,并分别恢复这些分量中的各种退化信息,如低频(颜色、亮度)和高频细节等。结果实验在3个阴影数据集上进行训练和测试,在SRD(shadow removal dataset)数据集中,与9种代表性方法进行比较,在非阴影区域和整幅图像上,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均取得最优或次优的结果;在ISTD+(augmented dataset with image shadow triplets)数据集中,与6种代表性方法进行比较,在非阴影区域上,性能取得了最佳,PSNR和RMSE分别提高了0.47 dB和0.1。除此之外,在SRD数据集上,ShadowDiffusion方法在生成不同分辨率图像时性能有明显差异,而本文方法性能基本保持稳定。此外,本文方法生成速度与其相比提高了约4倍。结论提出的方法能够加快扩散模型的采样速度,在去除阴影的同时,恢复出阴影区域缺失的颜色、亮度和丰富的细节等信息。 展开更多
关键词 阴影去除 扩散模型(DM) 小波变换 双分支网络 噪声调度表
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SiamMT:基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法
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作者 齐咏生 姜政廷 +2 位作者 刘利强 苏建强 张丽杰 《控制与决策》 北大核心 2025年第4期1312-1320,共9页
针对传统RGBT目标跟踪算法网络精确度低、鲁棒性差,以及在目标尺度变化大和长时跟踪过程中存在目标丢失无法找回等问题,提出一种新的基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法.首先,引入一种特征层与模态间双自适应融合机制,充... 针对传统RGBT目标跟踪算法网络精确度低、鲁棒性差,以及在目标尺度变化大和长时跟踪过程中存在目标丢失无法找回等问题,提出一种新的基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法.首先,引入一种特征层与模态间双自适应融合机制,充分利用两模态间的互补信息,增强RGB与红外特征的跨模态融合;然后,设计一种后端时序约束回归模块,利用上一帧信息对IOU计算以及边界框回归进行约束,有效减少相似物干扰;最后,提出一种基于元学习的在线模板更新机制,对回归阶段得分较高的模板图像进行更新存储,解决长时跟踪中累计误差和目标难以找回问题.采用权威的目标跟踪数据集GTOT、RGBT234和VOT-RGBT2019进行算法验证,所提出方法均可取得极具竞争力的结果.将算法移植到嵌入式设备Jetson Xavier NX上进行性能测试,实验结果表明:所提出算法运行速度可达到29帧/s,相比于当前流行的多种RGBT算法,具有更为全面的跟踪性能,且能够有效解决相似物干扰、目标丢失难找回等问题. 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 RGBT 元学习 特征融合
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审计师—股东双重网络与企业债务违约风险
17
作者 王守海 孟永涛 《审计研究》 北大核心 2025年第5期82-95,共14页
共有审计师和共有股东的双重关系形成了审计师—股东双重网络,据此研究其对企业债务违约风险产生的影响。本文以2007—2022年沪深A股上市公司为样本进行检验,研究发现,双重网络能够降低企业债务违约风险;其作用机制在于发挥信息优势和... 共有审计师和共有股东的双重关系形成了审计师—股东双重网络,据此研究其对企业债务违约风险产生的影响。本文以2007—2022年沪深A股上市公司为样本进行检验,研究发现,双重网络能够降低企业债务违约风险;其作用机制在于发挥信息优势和监督效应来降低债务违约风险。异质性分析发现,在地区发展水平高、法律环境好、行业竞争程度高、融资约束程度低、国有股东参股高、审计费用以及客户重要性高时,双重网络对债务违约风险的抑制作用更强,而行业集中度并无影响。进一步分析表明,双重网络带来了提升企业未来价值创造和未来绩效的经济后果。本文为企业建立合理的风险管控体系、应对企业违约风险提供了借鉴意义。 展开更多
关键词 股东关系网络 审计师网络 双重网络 债务违约风险
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基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统及优化方法
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作者 汤伟 郑晓虎 +3 位作者 王孟效 王其林 周国庆 高启帆 《中国造纸》 北大核心 2025年第2期16-25,86,共11页
目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等... 目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等硬件均采用冗余设计,对碱回收蒸发、燃烧和苛化工段进行稳定可靠的分散控制;上位机配备Web服务器、企业办公互联网和远程服务通道,不仅可以增强系统内部的信息共享能力,还可实现对系统的远程诊断与维护;最后,采用高级控制算法对各工段的重要参数进行优化控制。实际应用结果表明,该系统不仅可有效提升黑液的处理效率,还可以减少生产过程的能量损失,并为碱回收工段智能化和信息化转型升级提供依据。 展开更多
关键词 碱回收工艺流程 双网络双服务器架构 高级控制算法 软测量 粒子群优化
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一种基于DN-ResNet11的语音情感识别算法
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作者 应娜 邹雨鉴 +3 位作者 杨雪滢 孙文胜 叶学义 蒋银河 《电信科学》 北大核心 2025年第6期139-153,共15页
为解决网络训练复杂度高的问题并改进语音情感特征提取,提出了基于双嵌套残差网络(DNResNet11)与通道注意残差网络(CRNet)的双支路特征提取模型。首先,设计了低复杂度的DN-ResNet11以高效提取语谱图的融合情感特征,提升情感识别率;然后... 为解决网络训练复杂度高的问题并改进语音情感特征提取,提出了基于双嵌套残差网络(DNResNet11)与通道注意残差网络(CRNet)的双支路特征提取模型。首先,设计了低复杂度的DN-ResNet11以高效提取语谱图的融合情感特征,提升情感识别率;然后,结合多尺度引导滤波和局部二值模式(local binary pattern,LBP)算法对语谱图进行细节增强;最后,融合两组特征进行情感分类,形成双支路加权融合模型(weighted fusion model based on dual nested residual and channel residual network,WFDN_CRNet),进一步提升情感表征能力。在CASIA、EMO-DB、IEMOCAP等语音情感数据集上情感识别率分别达到94.58%、85.59%、65.72%,所提方法在情感识别率优于ResNet18等基准方法的同时,显著降低了计算成本,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 情感识别 双嵌套残差网络 细节增强 加权融合
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基于对称融合多尺度双域网络的图像压缩感知重建方法
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作者 林乐平 廖心竹 欧阳宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1905-1911,共7页
针对图像在细节丰富和结构复杂区域重建效果不佳的问题,提出一种对称融合多尺度双域网络(SFMD-Net),通过融合频域和空间域信息,提高图像重建质量。在频域增强支路,利用二维离散余弦变换获取频域信息,通过双残差注意模块深化频域关键特... 针对图像在细节丰富和结构复杂区域重建效果不佳的问题,提出一种对称融合多尺度双域网络(SFMD-Net),通过融合频域和空间域信息,提高图像重建质量。在频域增强支路,利用二维离散余弦变换获取频域信息,通过双残差注意模块深化频域关键特征的学习。在空域多尺度重建支路,设计多尺度深度细化模块,加强对空间域内不同层次和尺度特征的提取与增强。引入对称融合策略确保频域与空间域特征的有效融合,提高重建图像的细节表现和整体视觉质量。实验结果表明,与当前主流压缩感知重建算法相比,所提算法在性能和效果上均有改进,尤其是在重建边缘明显和纹理丰富的图像方面。 展开更多
关键词 压缩感知 多尺度特征 离散余弦变换 图像重建 对称融合 深度学习 双域网络
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