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Weak Co-AB-context for G_(C)-χ-injective Modules
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作者 YANG Qiang 《数学进展》 北大核心 2026年第1期103-119,共17页
In this paper,we introduce the notion of G_(C)-X-injective modules,where X denotes a class of left S-modules and C represents a faithfully semidualizing bimodule.Under the condition that X satisfies certain hypotheses... In this paper,we introduce the notion of G_(C)-X-injective modules,where X denotes a class of left S-modules and C represents a faithfully semidualizing bimodule.Under the condition that X satisfies certain hypotheses,some properties and some equivalent characterizations of G_(C)-X-injective modules are investigated,and we also show that the triple(■,cores■,■)is a weak co-AB-context.As an application,two complete cotorsion pairs and a new model structure in Mod S are given. 展开更多
关键词 C-X-injective module G_(C)-X-injective module cotorsion pair weak co-ABcontext
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简析中国出口欧盟六大类产品受CBAM的影响
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作者 橐晓宇 彭莉 +1 位作者 黄浩 孙锦 《中国标准化》 2026年第1期231-236,共6页
欧盟碳边境调节机制(CBAM)从2023年10月进入过渡阶段后,对全球贸易和高碳排放行业影响明显。文章关注CBAM首批管控的六大类中国出口欧盟产品,包括钢铁、水泥、化肥、铝、氢和电力。根据2021—2025年过渡期数据,研究发现:过渡阶段初期影... 欧盟碳边境调节机制(CBAM)从2023年10月进入过渡阶段后,对全球贸易和高碳排放行业影响明显。文章关注CBAM首批管控的六大类中国出口欧盟产品,包括钢铁、水泥、化肥、铝、氢和电力。根据2021—2025年过渡期数据,研究发现:过渡阶段初期影响不大,但碳价传导让技术门槛变高,产业链也在重构,中国出口产业面临系统性压力。文章分析六大类产品贸易变化、成本影响和技术应对,为评估碳边境政策提出应对策略。 展开更多
关键词 碳边境调节机制(cbam) 六大类产品 出口贸易 碳关税 绿色转型
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基于多模态2DKAN-BiGRU-ACBAM风电机组主轴承多故障分类与诊断
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作者 唐永维 刘主红 +2 位作者 胡旭龙 杨国伟 龙飞来 《制造业自动化》 2026年第2期109-115,共7页
针对传统风电机组主轴承故障诊断方法在多模态特征提取中的不足,提出一种基于多模态二维Kolmogorov-Arnold网络(2DKAN)、双向门控循环单元(BiGRU)和自适应CBAM注意力机制的集成故障诊断方法。该方法将一维振动信号转化为二维时频图像,... 针对传统风电机组主轴承故障诊断方法在多模态特征提取中的不足,提出一种基于多模态二维Kolmogorov-Arnold网络(2DKAN)、双向门控循环单元(BiGRU)和自适应CBAM注意力机制的集成故障诊断方法。该方法将一维振动信号转化为二维时频图像,同时保留时域信号,利用2DKAN提取图像空间特征,BiGRU提取时域特征,并通过自适应CBAM注意力机制加权分配特征权重,优化特征融合。工程验证结果表明,该方法能有效提取主轴承故障特征,诊断准确率显著高于传统方法,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 风电机组 主轴承 二维Kolmogorov-Arnold网络 双向门控循环单元 自适应cbam注意力机制 故障分类与诊断
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企业碳排放数据披露制度建设的国际经验与中国路径——基于欧盟碳边境调节机制(CBAM)实施的思考
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作者 桂祥 魏潇 《知识经济》 2026年第9期47-50,共4页
2026年正式实施的欧盟碳边境调节机制(CBAM)以其严格的数据核查要求,对全球贸易体系提出了全新的碳排放数据透明度要求,同时也倒逼我国审视并优化自身的碳排放数据披露制度。当前,我国已初步构建起企业碳排放数据披露制度体系,但在制度... 2026年正式实施的欧盟碳边境调节机制(CBAM)以其严格的数据核查要求,对全球贸易体系提出了全新的碳排放数据透明度要求,同时也倒逼我国审视并优化自身的碳排放数据披露制度。当前,我国已初步构建起企业碳排放数据披露制度体系,但在制度体系完整性、监督效能及国际衔接方面仍面临诸多挑战。对此,我国需要借鉴国际经验,通过分层级、分阶段的制度设计,提升披露体系的规范性与国际兼容性。在具体实施路径上,应短期内完善立法框架并扩大强制披露行业范围,中期建立统一的数据平台与第三方核查体系,长期推动与国际标准的互认衔接,并注重与碳市场、绿色金融等政策的协同发展,从而构建既符合国情又能应对国际规则的碳排放数据披露制度。 展开更多
关键词 欧盟 cbam(碳边境调节机制) 碳排放 信息披露 制度建设
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企业碳排放权的会计核算及税务处理问题探究——兼论欧盟碳边境调节机制(CBAM)的影响与启示
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作者 张晓雪 《绿色财会》 2026年第2期13-16,共4页
立足于ESG披露要求及碳交易市场建设演进背景,系统梳理与探讨碳排放权的会计核算及涉税处理问题,同时密切关注欧盟碳边境调节机制(CBAM)这一最新国际税收动态,分析其基于碳排放核算的运作原理,探究其对中国出口企业碳会计实践与税务合... 立足于ESG披露要求及碳交易市场建设演进背景,系统梳理与探讨碳排放权的会计核算及涉税处理问题,同时密切关注欧盟碳边境调节机制(CBAM)这一最新国际税收动态,分析其基于碳排放核算的运作原理,探究其对中国出口企业碳会计实践与税务合规带来的挑战,以及对企业碳信息披露提出的新要求,以期为规范企业碳会计实践、提升财务信息质量、助力国家“双碳”目标实施提供理论参考与实务指引。 展开更多
关键词 ESG披露 “双碳”目标 碳排放权交易 涉税处理 cbam
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融合CBAM和DCNv3的YOLOv7模型果蔬检测分类研究
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作者 朱强军 刘趁心 +1 位作者 汪慧兰 王杨 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期292-298,305,共8页
为提高果蔬的分拣速度,减少人工成本,提出融合CBAM和DCNv3的YOLOv7果蔬检测分类模型。首先,在主干网络中利用CBAM注意力机制抑制无关信息,提取数据的关键信息;其次,在SPP层前加入可变形卷积神经网络,增强模型多尺度特征融合;最后,在自建... 为提高果蔬的分拣速度,减少人工成本,提出融合CBAM和DCNv3的YOLOv7果蔬检测分类模型。首先,在主干网络中利用CBAM注意力机制抑制无关信息,提取数据的关键信息;其次,在SPP层前加入可变形卷积神经网络,增强模型多尺度特征融合;最后,在自建的10种常见果蔬数据集和公开水果分类目标检测VOC数据集分别进行测试。结果表明:在构建的10种常见果蔬数据集上,融合CBAM和DCNv3的YOLOv7模型召回率达到95.0%,识别精度达到95.6%,平均精度均值mAP@0.5达到97.2%;在VOC数据集上,该模型召回率达到99.30%,识别精度达到98.10%,mAP@0.5达到98.50%。该模型的平均识别精度高,鲁棒性强,泛化性好,与其他主流果蔬识别算法比较具有一定优势。 展开更多
关键词 果蔬检测 多尺度特征 可变形卷积 注意力模块
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微课驱动小学生英语自主学习能力提升的探究——以Module 5 Unit 9 Where will you go?第一课时自主学习为例
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作者 张兴 《视周刊》 2026年第1期34-35,共2页
一、微课设计:从知识传递到认知建构的范式转变1.微课定义微课是一种以短小精悍的数字视频为主要载体,围绕某个知识点、教学环节或特定教学主题而设计的结构化、情境化教学资源。其时长通常在5-10分钟之间,内容高度聚焦,重点突出,针对性... 一、微课设计:从知识传递到认知建构的范式转变1.微课定义微课是一种以短小精悍的数字视频为主要载体,围绕某个知识点、教学环节或特定教学主题而设计的结构化、情境化教学资源。其时长通常在5-10分钟之间,内容高度聚焦,重点突出,针对性强,符合学生的认知负荷与注意力特点,旨在通过精炼的内容和生动的呈现方式,激发学生学习兴趣,支持个性化、碎片化学习,促进自主探究与合作交流,是现代教育信息化背景下一种重要的教学辅助手段与课程资源形态。 展开更多
关键词 英语 module 5 Unit 9 能力提升 自主学习 微课
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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究 被引量:1
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作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页
针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多
关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(cbam)
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汽车出口企业应对欧盟CBAM法案研究
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作者 龙苏华 魏长庆 +1 位作者 张铜柱 张慧明 《中国汽车(中英文对照)》 2025年第10期589-597,共9页
本文通过对CBAM法案进行研究,结合本企业CBAM工作经验,总结出CBAM对汽车出口企业的影响及其主要工作内容,并提出应对建议,为中国车企规避碳税成本提供参考路径。
关键词 cbam 汽车出口 备件 内嵌碳排放 碳税优化
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一种基于CBAM注意力机制优化YOLOv8n的滑坡检测方法
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作者 瞿伟 宫明利 +3 位作者 徐荣堂 陈沛男 李久元 唐兴友 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第5期1231-1238,共8页
高效准确的滑坡检测方法对于滑坡灾害的防灾预警具有重要的参考价值.当前滑坡目标检测研究方法易受复杂背景和小目标特征干扰,尤其在高分辨率遥感影像检测中,上述问题更加突出.鉴于此,发展了一种基于CBAM(Convolutional Block Attention... 高效准确的滑坡检测方法对于滑坡灾害的防灾预警具有重要的参考价值.当前滑坡目标检测研究方法易受复杂背景和小目标特征干扰,尤其在高分辨率遥感影像检测中,上述问题更加突出.鉴于此,发展了一种基于CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制优化YOLOv8n模型的高分辨率遥感影像滑坡目标检测方法(YOLOv8n-CBAM),并利用高分辨率遥感影像数据集对该方法进行了有效性验证.研究结果表明:(1)在复杂地形、植被等场景下对滑坡的检测,YOLOv8n-CBAM模型可有效提高模型对关键特征的关注度,从而提升小目标滑坡的检测精度,并且显著改善YOLOv8n模型存在的漏检和误检现象;(2)混淆矩阵归一化、精确率-召回率曲线、Loss曲线结果均表明,YOLOv8n-CBAM模型在滑坡目标的检测能力、准确性和鲁棒性方面均显著高于YOLOv8n模型;(3)相较于其他不同的目标检测方法,YOLOv8n-CBAM模型在准确率、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95这4个评价指标中均表现出最优的检测效果. 展开更多
关键词 滑坡检测 YOLOv8n cbam 高分辨率遥感影像 目标检测 深度学习 注意力机制
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融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移
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作者 贵向泉 曹磊 李立 《计算机系统应用》 2025年第4期276-285,共10页
敦煌壁画是人类世界文明史中耀眼的瑰宝.然而,现有对敦煌壁画的算法研究主要集中在壁画修复方面,很少有针对敦煌壁画的色彩风格迁移研究.因此,提出一种基于循环生成对抗网络的融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移方法.通过提取输入图... 敦煌壁画是人类世界文明史中耀眼的瑰宝.然而,现有对敦煌壁画的算法研究主要集中在壁画修复方面,很少有针对敦煌壁画的色彩风格迁移研究.因此,提出一种基于循环生成对抗网络的融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移方法.通过提取输入图像的特征,将其输入到添加CBAM注意力机制的生成器中,应用注意力机制提升重点区域的风格迁移效果,抑制边界伪影的产生;为了更好地保留图像内容的结构信息,在下采样区和上采样区之间添加了残差网络模块;并且在损失函数中加入色彩损失,约束模型提高生成图像的风格化效果.通过自建的敦煌壁画数据集上进行的实验验证,所提出的模型在敦煌壁画艺术风格迁移任务中展现出了相较于现有方法的优越性.该模型能够生成视觉效果更为卓越、艺术韵味更为浓厚的敦煌壁画风格化图像,为敦煌壁画的创新研究提供了新思路. 展开更多
关键词 风格迁移 循环生成对抗网络 cbam注意力机制 敦煌壁画
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基于U^(2)-Net和CBAM融合注意力的双模态睡眠分期研究 被引量:1
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作者 赵倩 李锦 +2 位作者 凤飞龙 强宁 胡静 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U^(2)-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U^(2)-Ne... 针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U^(2)-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U^(2)-Net网络并行提取EEG和ECG中的波形特征;其次,利用CBAM融合注意力对全部特征进行权重分配;最后,使用Softmax激活函数对睡眠时期进行六分类。结果表明:基于U^(2)-Net和CBAM融合注意力模型进行睡眠分期时,使用ECG单模态信号的六分类总体准确率为80.2%,F1分数为75.3%;使用EEG单模态信号的六分类总体准确率为85.8%,F1分数为81.7%;使用EEG-ECG双模态信号的六分类总体准确率为90.4%,F1分数为85.6%。提出的双模态睡眠分期模型是可行有效的,并且为自动睡眠分期提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 自动睡眠分期 EEG-ECG双模态信号 U^(2)-Net网络 cbam融合注意力
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融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究 被引量:1
13
作者 刘红玉 高见 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期317-327,共11页
针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的... 针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的深度学习模型。收集6181个违法犯罪类APP并整理划分为4个家族;对违法APP软件进行灰度图、RGB以及RGBA三种图像可视化处理;利用融合CBAM注意力机制的深度模型进行家族检测分类。在违法犯罪APP数据集上的实验表明,融合CBAM机制的Resnet18模型在RGBA图像上与未引入该机制的灰度图图像相比,准确度提升了4.04%,达到93.52%。融合CBAM机制的模型在公开Drebin数据集上进行了验证,引入CBAM深度学习模型VGG16在RGBA图像上取得了96.35%的准确率。 展开更多
关键词 违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(cbam) 深度学习
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基于CBAM-STCN的齿轮箱故障智能诊断方法 被引量:1
14
作者 万志国 王治国 +1 位作者 赵伟 窦益华 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第9期3760-3768,共9页
针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse t... 针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse temporal convolutional network with soft thresholding,CBAM-STCN)齿轮箱故障诊断模型识别分类方法。首先,利用希尔伯特变换将齿轮故障振动信号转换为包络谱信号;然后,将其输入CBAM-STCN故障诊断模型中;该模型嵌入的混合注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),能够自适应学习通道和空间注意力的权重,提取与故障特征相关的敏感信息;嵌入的软阈值函数能够最小化模型输出和原输入之间的差异;最后,利用所提出的方法对两种工况、不同类型的齿轮故障进行识别分类。结果表明:CBAM-STCN故障诊断模型对齿轮故障智能诊断的平均准确率为98.95%。该方法对于齿轮箱故障的智能诊断具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障智能诊断 混合注意力机制 软阈值化 时间卷积神经网络
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基于改进CBAM注意力机制的MobileNetV3风扇异常状况识别研究 被引量:1
15
作者 刘明 王荣燕 +3 位作者 王汝旭 武高旭 张佳宁 梁俊祥 《工业控制计算机》 2025年第3期90-92,共3页
工业风扇在生产设施中起着至关重要的作用,关键风扇的突然停机对安全生产影响巨大。通过分析在-6 dB噪声环境中的故障风扇发出的声音,提取声音样本的语谱图,采用MobileNetV3模型,针对该模型注意力模块SE(Squeeze-and-Excitation)存在的... 工业风扇在生产设施中起着至关重要的作用,关键风扇的突然停机对安全生产影响巨大。通过分析在-6 dB噪声环境中的故障风扇发出的声音,提取声音样本的语谱图,采用MobileNetV3模型,针对该模型注意力模块SE(Squeeze-and-Excitation)存在的参数化程度较低问题,采用空洞卷积(Dilated Convolution)优化的卷积块注意力模块CBAM(Convolutional Block Attention Module)予以替代,提出了改进后的MobileNetV3模型。实验结果显示,该模型的分类准确率达到了98%,相较于原MobileNetV3模型,准确率提升了2.07个百分点。 展开更多
关键词 空洞卷积 cbam MobileNetV3 迁移学习 SPECTROGRAM
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基于CBAM改进YOLOv7的电力设备红外图像分类检测 被引量:2
16
作者 陈佳 余成波 +3 位作者 王士彬 蒋启超 何鑫 张未 《红外技术》 北大核心 2025年第1期72-80,共9页
针对复杂环境下电力设备红外图像的深度学习目标检测数据繁杂、检测精度较低等问题,本文提出一种基于卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进YOLOv7的电力设备红外图像分类算法。首先将已有数据集进行标注,并... 针对复杂环境下电力设备红外图像的深度学习目标检测数据繁杂、检测精度较低等问题,本文提出一种基于卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进YOLOv7的电力设备红外图像分类算法。首先将已有数据集进行标注,并按一定比例划分成训练集、验证集以及测试集,然后在YOLOv7的主干网络中引入CBAM,使模型能对感兴趣的区域进行强调并抑制无用信息,其次将划分好的数据集放入改进后的YOLOv7进行模型训练,同时对比了6种改进的YOLOv5s模型。实验结果表明,在相同实验条件下改进YOLOv7模型优于YOLOv7模型、YOLOv5s模型和基于YOLOv5s的6种注意力模型。改进YOLOv7性能有明显提升,可实现快速、精准的红外图像分类。 展开更多
关键词 电力设备 YOLOv7 红外图像 cbam
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基于MTF-ResNet-CBAM的兵工装备轴承故障诊断方法
17
作者 李伟伟 杨悦 花国祥 《兵工自动化》 北大核心 2025年第12期79-86,共8页
针对传统方法在噪声干扰和复杂工况下性能有限的问题,提出一种基于马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)、残差网络(residual network,ResNet)与卷积注意力机制(convolutio nal blo ck atte ntion module,CB AM)的轴承故障诊断... 针对传统方法在噪声干扰和复杂工况下性能有限的问题,提出一种基于马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)、残差网络(residual network,ResNet)与卷积注意力机制(convolutio nal blo ck atte ntion module,CB AM)的轴承故障诊断方法。将1维振动信号映射为2维MTF图像,以保留时序依赖与动态特征;利用ResNet进行深层特征提取,通过CBAM在通道与空间维度自适应分配权重,强化关键信息表达、抑制冗余干扰。在4类典型工况(正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障)下进行实验验证。结果表明:该模型整体测试准确率达到96.67%,较VGG、AlexNet及CNN模型提升约8%~15%,该方法在兵工装备的复杂运行环境下能保持较高的诊断精度与稳定性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 兵工装备 MTF ResNet cbam
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基于CBAM-YOLOv4的东巴象形文识别方法研究 被引量:1
18
作者 黄颢 吴国新 +1 位作者 徐小力 赵西伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期196-201,226,共7页
东巴象形文字是中国早期使用的一种象形文字,对该文字的识别和数字化保护等方面的研究对传承我国文化具有深远意义。针对从东巴古籍提取的象形文字结构复杂、存在异体字、记录该文字的特殊东巴纸的纹理特征干扰识别的情况,提出一种基于C... 东巴象形文字是中国早期使用的一种象形文字,对该文字的识别和数字化保护等方面的研究对传承我国文化具有深远意义。针对从东巴古籍提取的象形文字结构复杂、存在异体字、记录该文字的特殊东巴纸的纹理特征干扰识别的情况,提出一种基于CBAM-YOLOv4的图像识别改进算法,该算法添加注意力机制模块CBAM(Convolutional Block Attention Module)和特征融合模块,通过CBAM中的通道和空间注意力子模块依次对图像推断出注意力图,并结合特征融模块对输入的东巴象形文字图片进行更深的特征提取,从而实现对YOLOv4图像检测识别算法的优化。将改进后的CBAM-YOLOv4算法应用于东巴象形文字识别,相比YOLOv4算法mAP值提高了4.42百分点,表明该算法具有较好的东巴文字识别性能。 展开更多
关键词 东巴文识别 YOLOv4 cbam 特征提取
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基于CBAM的元学习小样本变工况轴承故障诊断 被引量:1
19
作者 朱怡琳 库鹏博 张守京 《轻工机械》 2025年第1期55-62,71,共9页
针对在实际生产中轴承故障数据的样本量少、不同故障类别样本分布不均衡等影响轴承故障诊断的问题,课题组提出了一种基于注意力机制的元学习方法。首先通过连续小波变换将一维振动信号转化为二维图像,并将二维图像作为网络的输入,然后... 针对在实际生产中轴承故障数据的样本量少、不同故障类别样本分布不均衡等影响轴承故障诊断的问题,课题组提出了一种基于注意力机制的元学习方法。首先通过连续小波变换将一维振动信号转化为二维图像,并将二维图像作为网络的输入,然后采用卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)预训练特征提取器和分类器对大规模已知轴承故障的轴承数据进行预训练,增强网络对时频图特征的表示能力和分类性能,从而提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性;考虑了多种工况在CWRU数据集上进行交叉验证。结果显示该方法在小样本故障诊断的1-shot和5-shot任务上优于其他故障诊断方法,表明所提方法具有较高的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 小样本 变工况 元学习 卷积注意力模块
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基于CBAM-CNN的CPS负荷重分配攻击检测定位方法设计
20
作者 陆玲霞 马朝祥 +1 位作者 闫旻睿 于淼 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期78-89,共12页
负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷... 负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷积注意力模块神经网络的负荷重分配攻击定位检测方法。首先对电力信息物理系统中的信息系统进行建模,总结得到三种信息侧负荷重分配攻击行为。随后建立考虑攻击者和调度中心管理者博弈关系的双层规划模型,针对不同攻击场景生成负荷重分配攻击数据集。为了检测定位不同类型的攻击,将所研究问题转化为多标签分类问题,利用卷积神经网络的卷积结构特性挖掘并学习具有稀疏标签数据的邻域信息,引入卷积注意力模块,从通道信息和空间信息两个角度增强网络对于重点信息的学习能力,改善了网络漏判率较高的问题,提高了网络检测定位性能。在38节点电力信息物理系统算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。与对比方法相比,所提方法对于三种攻击类型都有较低的误判率和漏判率,检测定位性能更加出色。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 负荷重分配攻击 双层规划模型 数据驱动 卷积注意力模块 卷积神经网络
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