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基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法
1
作者 万勇 李骏杰 +1 位作者 孙伟峰 戴永寿 《现代电子技术》 北大核心 2026年第6期43-48,共6页
为了解决传统经验传播损耗模型预测精度不足的问题,提出一种基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法,通过构建回归模型进行精准的传播损耗预测。通过斯皮尔曼系数法提取有效特征,利用CNN提取与传播损耗预测高度相关的浅层特征,... 为了解决传统经验传播损耗模型预测精度不足的问题,提出一种基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法,通过构建回归模型进行精准的传播损耗预测。通过斯皮尔曼系数法提取有效特征,利用CNN提取与传播损耗预测高度相关的浅层特征,将从卫星图像中获取的传播路径上地物特征序列进行位置编码,增强对传播路径中不同地物特征顺序对传播损耗影响的理解。最后将CNN提取的浅层特征与位置编码后的地物特征输入到Transformer模型,通过多头自注意力机制捕捉特征间的全局关联性,从而有效校正传播损耗的预测结果。实验结果表明,所提出的CNN-Transformer方法显著降低了传播损耗预测的均方根误差(RMSE),达到了3.3745 dB,同时保持了0.8956的较高确定性系数(R^(2))。所提的电磁传播损耗预测算法为无线通信传播特性研究领域提供了参考,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 电磁传播 损耗预测 TRANSFORMER cnn 斯皮尔曼系数法 地物类型 位置编码
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面向实验教学的增强灰度图与单层次CNN融合电机滚动轴承故障识别
2
作者 陈波 李尧 +1 位作者 孙辉 阚超豪 《实验技术与管理》 北大核心 2026年第1期234-243,共10页
在电机滚动轴承故障诊断实验教学中,往往依赖传统振动时频信号分析仪器或预置故障的标准数据集进行演示讲解,不利于学生直观理解原始振动信号如何转化为具有判别力的视觉特征并完成智能识别。为此,该文提出增强灰度图与单层次卷积神经网... 在电机滚动轴承故障诊断实验教学中,往往依赖传统振动时频信号分析仪器或预置故障的标准数据集进行演示讲解,不利于学生直观理解原始振动信号如何转化为具有判别力的视觉特征并完成智能识别。为此,该文提出增强灰度图与单层次卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)融合的滚动轴承振动特征及故障识别技术。设计了自适应滑动窗截取振动信号,经变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取频域特征,构建了频率谱、功率谱多特征灰度图并进行了增强处理,设计了单层CNN模型进行训练并实现故障识别。实验结果表明,增强灰度图方法可以提高识别准确率,单层次CNN网络模型可以减少运行时间,而增强灰度图与单层次CNN融合的滚动轴承振动故障识别方法,通过可视化特征表达与低算力需求支撑了实验教学的实现,能够使学生直观掌握信号转化与故障识别过程,为深度学习的工程化应用提供技术途径。 展开更多
关键词 故障识别 变分模态分解 经验模态分解 增强灰度图 单层次cnn
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综合负样本优化指数与CNN-LSTM-ATT模型的滑坡易发性评价
3
作者 曹琰波 移康军 +5 位作者 梁鑫 荆海宇 孙颢宸 张越轩 刘思缘 范文 《安全与环境工程》 北大核心 2026年第1期69-85,共17页
针对滑坡易发性建模过程中随机抽取的非滑坡样本不确定性高、机器学习模型预测精度有限的问题,提出一种基于负样本优化指数(negative sample optimization index,NSI)的非滑坡样本采样策略,并融合卷积神经网络(convolutional neural net... 针对滑坡易发性建模过程中随机抽取的非滑坡样本不确定性高、机器学习模型预测精度有限的问题,提出一种基于负样本优化指数(negative sample optimization index,NSI)的非滑坡样本采样策略,并融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络和注意力机制(attention mechanism,ATT)构建CNN-LSTM-ATT深度神经网络开展易发性评价。以陕西省北部黄土高原地区的绥德县义合镇为例,首先,选取高程、坡度、地层岩性等14个孕灾因子建立评价指标体系;其次,引入Matthews相关系数为随机森林(random forest,RF)、逻辑回归(logistic regression,LR)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种基模型分配权重,并计算NSI值;然后,基于NSI选取非滑坡样本,并与滑坡样本组成训练数据集;最后,利用CNNLSTM-ATT模型预测滑坡空间概率,通过SHAP值分析揭示各因子的重要程度。结果表明:NSI通过约束采样空间获得了质量更高的非滑坡样本,规避了因过度偏激的负样本所造成的预测误差,模型精度最大提升7%;相较于单一模型,集成多层复杂结构的CNN-LSTM-ATT模型具有更好的分类能力,预测精度达0.925;坡度、高程和距房屋距离是研究区易发性建模的关键因子。研究提出的采样策略和评价模型有助于提高滑坡灾害空间预测的精度。 展开更多
关键词 滑坡灾害 易发性 负样本优化指数(NSI) 卷积神经网络(cnn) 长短时记忆(LSTM)网络 注意力机制(ATT)
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字符级CNN与XGBoost融合模型在DGA检测中的应用
4
作者 白兴瑞 林洁晨 《龙岩学院学报》 2026年第2期42-46,共5页
提出一种融合字符级卷积神经网络(CNN)与XGBoost的特征协同模型(CharCNN-XGBoost),以实现DGA域名的精准识别。模型利用CNN自动学习域名字符序列的深层局部模式,结合XGBoost对传统统计与语言特征的强判别力,通过特征级协同优化提升检测... 提出一种融合字符级卷积神经网络(CNN)与XGBoost的特征协同模型(CharCNN-XGBoost),以实现DGA域名的精准识别。模型利用CNN自动学习域名字符序列的深层局部模式,结合XGBoost对传统统计与语言特征的强判别力,通过特征级协同优化提升检测性能。实验表明,该模型显著优于单一模型,混淆矩阵与热力图验证了其卓越的泛化能力与特征互补性。 展开更多
关键词 DGA检测 字符级cnn XGBoost 特征协同
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基于CNN-Transformer的黄河水质参数并行预测模型
5
作者 王超梁 郭荣幸 +3 位作者 赵雪专 王军 赵妮媛 陈济民 《人民黄河》 北大核心 2026年第3期152-156,共5页
针对传统水质参数预测方法在处理复杂非线性水质参数变化时精度不足的问题,基于水质参数变化的周期性和非线性特征,提出一种基于CNN-Transformer的黄河水质参数并行预测模型,对2020—2025年黄河流域七里铺监测断面的溶解氧、高锰酸盐指... 针对传统水质参数预测方法在处理复杂非线性水质参数变化时精度不足的问题,基于水质参数变化的周期性和非线性特征,提出一种基于CNN-Transformer的黄河水质参数并行预测模型,对2020—2025年黄河流域七里铺监测断面的溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷进行预测。模型将监测数据并行输入CNN(卷积神经网络)模块和Transformer模块,分别提取局部细节特征和全局动态特征,利用全连接层将融合特征映射至预测结果。对比CNN-Transformer模型与RNN(循环神经网络)、CNN、LSTM(长短期记忆网络)、Transformer模型的预测性能,结果表明,与其他4种模型相比,CNN-Transformer模型的MSE减小了3.93%~10.96%,RMSE减小了5.82%~9.33%,MAE减小了12.44%~14.48%,R^(2)增大了6.56%~26.65%,其表现出优异的性能。 展开更多
关键词 水质参数 并行预测 cnn-Transformer模型 黄河
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基于CNN+CTC语音识别的人工智能翻译研究
6
作者 宁文莉 苏俊峰 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期274-279,共6页
为提高后期人工智能翻译的质量,特别关注于卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制的结合应用。首先,根据CNN与CTC的基本原理和特点构建声学模型;然后在CNN+CTC声学模型中引入LSTM网络与多头注意力机制增强模型对法语语... 为提高后期人工智能翻译的质量,特别关注于卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制的结合应用。首先,根据CNN与CTC的基本原理和特点构建声学模型;然后在CNN+CTC声学模型中引入LSTM网络与多头注意力机制增强模型对法语语音特征的提取能力;最后采用隐马尔可夫链作为语言模型,实现语音的准确识别,并对本语音识别方法进行测试。实验部分首先建立了基线模型进行消融实验,系统性评估各个组件对模型性能的影响。然后通过构建数据集对模型的翻译效果进行验证。实验结果表明,基于CNN+CTC的语音识别模型对法语语音测试数据的识别能力有限,WCR值仅为80.34%,WER值与SER值分别为19.66%、24.51%,单词识别错误率与法语句子识别错误率都较高;引入了LSTM网络与多头注意力机制的语音识别模型,与CNN+CTC模型相比,其WCR值为95.39%,识别正确率提升了17.05%,而单词识别错误率与法语句子识别错误率分别下降了17.05%与21.46%;基于改进CNN+CTC的法语语音识别模型的人工智能翻译系统ACC值为98.06%,与基于CNN+CTC的法语语音识别模型的人工智能翻译系统ACC值相比,提升了15.72%。验证了对CNN+CTC的改进具有有效性,同时验证了语音识别正确率直接影响着人工智能翻译的质量。 展开更多
关键词 人工智能翻译 语音识别 cnn CTC LSTM 多头注意力机制
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考虑谐波激励的电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩特性精细预测方法
7
作者 肖飞 杨北超 +4 位作者 王瑞田 范学鑫 陈俊全 张新生 王崇 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第3期1274-1285,I0034,共13页
针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,... 针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,建立SAMCNN改进型网络。再结合双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络,提出电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩模型。首先,利用灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)寻优神经网络结构的参数,实现复杂工况下磁致伸缩效应的准确表征;然后,建立中低频范围单频与叠加谐波激励等复杂工况下的磁致伸缩应变数据库,开展数据预处理与特征分析;最后,对SAMCNN-BiLSTM模型开展对比验证。对比叠加3次谐波激励下的磁致伸缩应变频谱主要分量,SAMCNN-BiLSTM模型计算值最大相对误差为3.70%,其比Jiles-Atherton-Sablik(J-A-S)、二次畴转等模型能更精确地表征电工钢片的磁致伸缩效应。 展开更多
关键词 磁致伸缩效应 谐波激励 卷积神经网络 空间注意力机制 双向长短期记忆网络
原文传递
基于CNN-LSTM预测模型的云南黑山羊舍环境监控系统设计
8
作者 于尧 窦芊遇 +2 位作者 余礼根 李奇峰 张俊 《河北农业大学学报》 北大核心 2026年第1期94-102,共9页
本研究利用卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)构建预测模型,对云南黑山羊舍环境进行精准预测,并基于此优化羊舍环境控制系统设计。通过调整通风系统、加热与降温设备以及光照设备的参数和运行策略,实现了对羊舍环境的精准调控。... 本研究利用卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)构建预测模型,对云南黑山羊舍环境进行精准预测,并基于此优化羊舍环境控制系统设计。通过调整通风系统、加热与降温设备以及光照设备的参数和运行策略,实现了对羊舍环境的精准调控。优化后的控制系统能够根据不同的预测结果,自动调整环境参数,以创造更适宜云南黑山羊生长的环境条件。实验结果表明,基于CNN-LSTM预测模型的云南黑山羊舍环境控制优化设计显著提高了羊舍环境的稳定性、舒适性和可控性。这不仅有助于提升云南黑山羊的生长效率、健康状况和生产性能,还有助于减少能源消耗和养殖成本。本研究不仅为云南黑山羊的养殖管理提供了智能化、精准化的环境控制方案,也为其他类似动物养殖环境的优化控制提供了有益的参考和借鉴。 展开更多
关键词 cnn-LSTM预测模型 云南黑山羊 羊舍环境控制 优化设计 精准调控
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一种改进的CNN-Seq2Seq电池荷电与健康状态联合估计方法
9
作者 张宇 周天宇 +1 位作者 张永康 吴铁洲 《电源学报》 北大核心 2026年第1期217-224,共8页
为保证电动汽车长期安全稳定运行,降低锂电池故障率,针对电动汽车电池管理系统能否精准有效地检测电池荷电状态SOC(state-of-charge)与电池健康状态SOH(state-of-health)这2个重要参数的问题,提出了1种基于卷积神经网络-长短期记忆CNN-L... 为保证电动汽车长期安全稳定运行,降低锂电池故障率,针对电动汽车电池管理系统能否精准有效地检测电池荷电状态SOC(state-of-charge)与电池健康状态SOH(state-of-health)这2个重要参数的问题,提出了1种基于卷积神经网络-长短期记忆CNN-LSTM(convolutional neural networks-long short-term memory)神经网络改进的卷积神经网络-序列到序列CNN-Seq2Seq(CNN-sequence-to-sequence)神经网络的锂电池SOC与SOH联合估计方法。在公共数据集上的对比实验表明,该方法提高了锂电池SOC与SOH估计结果的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 荷电状态 健康状态 卷积神经网络 序列到序列 锂电池 深度学习
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GNSS失锁下基于CNN-BiLSTM-Attention模型的机载组合导航算法
10
作者 赵桂玲 汪远 +1 位作者 石茜宇 周彤 《中国惯性技术学报》 北大核心 2026年第1期60-66,72,共8页
针对全球导航卫星定位系统(GNSS)信号失锁导致惯性导航系统(INS)/GNSS组合导航系统误差发散的问题,提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention模型的机载组合导航算法。通过将注意力机制引入CNN-BiLSTM中,构建CNN-BiLSTM-Attention模型,利用G... 针对全球导航卫星定位系统(GNSS)信号失锁导致惯性导航系统(INS)/GNSS组合导航系统误差发散的问题,提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention模型的机载组合导航算法。通过将注意力机制引入CNN-BiLSTM中,构建CNN-BiLSTM-Attention模型,利用GNSS信号正常时的惯性测量单元输出信息、INS姿态信息及GNSS导航信息训练模型,以预测信号失锁时的GNSS导航信息,从而解决信息缺失问题并提升飞行轨迹预测精度。实验结果表明:在GNSS信号失锁且飞行轨迹发生突变时,基于CNN-BiLSTM-Attention模型的组合导航系统定位精度优于BiLSTM与CNN-BiLSTM模型:相较于BiLSTM模型,速度精度提高26.74%~72.97%,位置精度提高28.67%~65.22%;相较于CNN-BiLSTM模型,速度精度提高3.33%~28.57%,位置精度提高2.88%~32.03%。 展开更多
关键词 GNSS信号失锁 INS/GNSS组合导航系统 cnn-BiLSTM-Attention模型 轨迹突变
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物理特征扩展的ASReLU-CNN-LSTM短期光伏功率预测研究
11
作者 刘伟 李洋洋 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第2期58-69,共12页
为提高光伏发电系统在复杂多变气象条件下输出功率预测的精确性和稳定性,基于物理-数据融合的驱动策略,提出一种物理特征扩展的ASReLU-CNN-LSTM短期光伏功率预测方法。该方法首先通过改进太阳轨迹模型动态校正斜面辐照度,使其更准确地... 为提高光伏发电系统在复杂多变气象条件下输出功率预测的精确性和稳定性,基于物理-数据融合的驱动策略,提出一种物理特征扩展的ASReLU-CNN-LSTM短期光伏功率预测方法。该方法首先通过改进太阳轨迹模型动态校正斜面辐照度,使其更准确地反映组件实际受光强度,接着结合光电转换模型与小型前馈网络扩展数据集的相对功率特征。其次,构建自适应平滑修正线性单元(adaptively smooth rectifier linear unit,ASReLU),通过参数自适应平滑修正优化卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的负特征提取能力。最后,将物理特征扩展的数据集输入ASReLU-CNN-LSTM模型,实现光伏功率的预测。在两个不同气候区数据集上的实验结果表明,该预测方法具有较高的精确性和泛化能力。 展开更多
关键词 短期光伏功率预测 太阳轨迹模型 光电转换模型 自适应平滑修正线性单元 cnn-LSTM模型
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基于CNN-LSSVM的滚刀磨损状态监测
12
作者 王华伟 王有富 +2 位作者 刘四进 王小天 刘鹏 《仪表技术与传感器》 北大核心 2026年第1期91-96,共6页
盾构机刀盘上的滚刀在掘进过程中直接切削、挤压破碎岩石,其磨损状态将显著影响隧道掘进施工的效率和安全性。将滚刀磨损分为正常磨损、一侧偏磨、滚刀磨尖、弦偏磨和崩刃5种状态,为了实时对磨损状态进行监测,使用电涡流传感器采集滚刀... 盾构机刀盘上的滚刀在掘进过程中直接切削、挤压破碎岩石,其磨损状态将显著影响隧道掘进施工的效率和安全性。将滚刀磨损分为正常磨损、一侧偏磨、滚刀磨尖、弦偏磨和崩刃5种状态,为了实时对磨损状态进行监测,使用电涡流传感器采集滚刀刀圈的磨损量并传输至上位机,在上位机中使用机器学习算法识别滚刀刀圈磨损状态。在1∶2比例的缩尺实验台上测试验证,结果表明该监测系统能准确检测滚刀刀圈磨损量。CNN-LSSVM识别不同损伤状态的总体准确率为99.4%,单一状态的分类准确率均高于94.3%。使用的CNN-LSSVM混合结构充分利用两者的优势,实现特征提取和分类鲁棒性之间的高效协同,能更好地实现滚刀损伤状态识别。 展开更多
关键词 盾构滚刀 电涡流传感器 硬件采集系统 cnn-LSSVM 损伤状态识别 磨损状态
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基于Mask R-CNN的激光雷达测量数据特征点识别
13
作者 幸荔芸 李珊枝 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期48-54,共7页
直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取Point... 直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取PointNet++作为Mask R-CNN的主干网络提取特征向量,并在主干分支旁构建特征金字塔网络提取多尺度特征,通过区域建议网络生成三维候选框,经由ROI Align输入至分类器网络中,展开目标类别预测、候选框位置回归和二值掩模,输出目标分割结果,然后以分割出的目标点云为基础,采用4D Shepard曲面估计目标点云曲率,得到体积积分不变量并将其单位化处理,最后通过K-means算法聚类体积积分不变量,实现激光雷达测量数据特征点识别。实验结果表明,文中方法能够在激光雷达测量数据中有效地分割出目标,简化率为37.68%,数据特征点识别性能和质量较高,AP、AP_(50)和AP_(75)检测结果均保持在90%以上,具有较好的应用效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络掩膜 激光雷达测量数据 特征点识别 体积积分不变量 K-MEANS算法
原文传递
基于CNN的InSAR干涉图质量评价方法
14
作者 查小惠 陈皆红 +1 位作者 高华 齐述华 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2026年第3期360-367,共8页
基于卷积神经网络(CNN)提出一种InSAR干涉图质量的自动评价方法,并将该方法应用于Sentinel-1数据实验中,测试集的准确率和召回率分别达到96.5%和98%,自动筛选与人工挑选结果具有很好的一致性。将该方法应用于南昌地区PS-InSAR形变处理,... 基于卷积神经网络(CNN)提出一种InSAR干涉图质量的自动评价方法,并将该方法应用于Sentinel-1数据实验中,测试集的准确率和召回率分别达到96.5%和98%,自动筛选与人工挑选结果具有很好的一致性。将该方法应用于南昌地区PS-InSAR形变处理,结果表明,通过质量评价选择高质量的干涉图开展形变分析,能够显著提高形变时间序列测量精度。 展开更多
关键词 cnn 时序InSAR 干涉图质量 STAMPS PS-INSAR
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改进CNN的超强耐热齿轮轴承表面缺陷检测方法
15
作者 苏靖 渠慎明 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期260-265,共6页
超强耐热齿轮轴承表面因耐热材料特殊性质,使其表面形成随机分布的微小凸起、错综复杂的线条等独特纹理结构,而微小缺陷与复杂纹理特征差异较小,难以准确区分,易误判或掩盖真正缺陷,影响微小差异纹理捕捉及不同类型缺陷分类能力,导致缺... 超强耐热齿轮轴承表面因耐热材料特殊性质,使其表面形成随机分布的微小凸起、错综复杂的线条等独特纹理结构,而微小缺陷与复杂纹理特征差异较小,难以准确区分,易误判或掩盖真正缺陷,影响微小差异纹理捕捉及不同类型缺陷分类能力,导致缺陷检测准确性差。为此,提出改进CNN的超强耐热齿轮轴承表面缺陷检测方法。通过基于像素的马尔夫随机场算法获取像素特征及似然函数;利用随机区域合并算法提取轴承表面区域特征及似然函数;使用最大梯度算法捕获轴承表面图像边缘特征及似然函数;融合全部似然函数区分复杂纹理和真正缺陷特征,引入能量最小准则分割缺陷区域。最后,改进CNN分类器,利用AdaBoost构建AdaBoost-SVM级联分类器,识别各类缺陷。将分割后的缺陷区域输入训练后的级联强分类器,完成超强耐热齿轮轴承表面缺陷检测。实验结果表明,该方法可显著提升轴承表面缺陷检测结果的准确性。 展开更多
关键词 改进cnn 超强耐热齿轮 轴承表面 缺陷检测
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面向机械臂的改进型CNN-LSTM外力矩预测算法
16
作者 卿志强 曾福川 +3 位作者 胡晓兵 张雪健 王传龙 高灵强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期62-67,共6页
提出了一种基于数据驱动的机械臂外力矩估计方法,旨在解决传统基于物理模型方法在复杂环境中适应性差的问题。所提出的模型采用融合卷积注意力机制的CALSTM网络结构,利用CNN提取机械臂运动数据中的局部空间特征,结合LSTM捕捉时间序列依... 提出了一种基于数据驱动的机械臂外力矩估计方法,旨在解决传统基于物理模型方法在复杂环境中适应性差的问题。所提出的模型采用融合卷积注意力机制的CALSTM网络结构,利用CNN提取机械臂运动数据中的局部空间特征,结合LSTM捕捉时间序列依赖性,并通过卷积注意力模块提升特征提取能力。实验表明,该方法能够有效估计七关节机械臂的外力矩,与传统模型相比在估计精度和稳定性上均有显著提升,为复杂非线性系统的外部力矩估计提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 外力矩估计 数据驱动 cnn+LSTM 卷积注意力模块
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融合注意力增强CNN与Transformer的电网关键节点识别
17
作者 黎海涛 乔禄 +2 位作者 杨艳红 谢冬雪 高文浩 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第2期117-129,共13页
为了精确识别电网关键节点以保障电力系统的可靠运行,提出一种基于融合拓扑特征与电气特征的双重自注意力卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的电网关键节点识别方法。首先,构建包含节点的局部拓扑特征、半局部拓扑特征、... 为了精确识别电网关键节点以保障电力系统的可靠运行,提出一种基于融合拓扑特征与电气特征的双重自注意力卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的电网关键节点识别方法。首先,构建包含节点的局部拓扑特征、半局部拓扑特征、电气距离及节点电压的多维特征集;然后,利用压缩-激励(squeeze-and-excitation,SE)自注意力机制改进CNN以增强对节点特征的提取能力,并引入多头自注意力的Transformer编码器以实现拓扑特征与电气特征的深度融合。结果表明:在IEEE 30节点和IEEE 118节点的标准测试系统上,该方法识别关键节点的准确性更高,并且在节点影响力评估和网络鲁棒性方面,得到的电网关键节点对网络的影响更大,鲁棒性更好,为电网的安全稳定运行提供了有效的决策支持。 展开更多
关键词 复杂网络 电网 关键节点识别 卷积神经网络(convolutional neural network cnn) 注意力 特征融合
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小样本轴承故障诊断:一种基于Laplace-CNN的图神经网络方法
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作者 何俊 黄承纬 +3 位作者 刘士亚 陈志文 朱文杰 戴磊 《振动与冲击》 北大核心 2026年第1期313-320,共8页
基于深度图神经网络的小样本学习方法常因图数据的缺失与图结构的不完整性,而面临分类精度低、泛化能力差等性能瓶颈;提出一种基于Laplace嵌入的深度图神经特征提取器,以实现图神经网络构造过程中的非欧几里得空间图数据的完整性。首先,... 基于深度图神经网络的小样本学习方法常因图数据的缺失与图结构的不完整性,而面临分类精度低、泛化能力差等性能瓶颈;提出一种基于Laplace嵌入的深度图神经特征提取器,以实现图神经网络构造过程中的非欧几里得空间图数据的完整性。首先,将Laplace小波卷积嵌入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的第一层并替换其普通卷积核,以实现原始振动信号的多尺度时频特征提取;然后,利用多头注意力机制处理时频特征并构建特征矩阵,以捕获全局长距离依赖的特征,实现完整的实例图构建与切比雪夫图神经网络故障诊断;最后,分别使用西储大学(CWRU)与东南大学(SEU)轴承数据集进行验证,结果表明所提方法的性能优于其他当前较先进方法。 展开更多
关键词 故障诊断 小样本学习 图神经网络 Laplace-卷积神经网络(cnn)
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自适应特征模态分解与CNN-SVM在天然气管道泄漏识别中的应用研究
19
作者 刘路勇 刘名杨 +5 位作者 王磊 胡开胜 熊建森 张明 王琳 仇芝 《振动与冲击》 北大核心 2026年第5期120-129,共10页
在传统天然气管道泄漏检测方法中,泄漏信号中的周期性微扰与短时结构突变特征常被忽视,严重制约管道泄漏识别精准度。提出一种借助美洲狮优化算法,构建新型的自适应特征模态分解(adaptive feature mode decomposition,AFMD)方法,用以提... 在传统天然气管道泄漏检测方法中,泄漏信号中的周期性微扰与短时结构突变特征常被忽视,严重制约管道泄漏识别精准度。提出一种借助美洲狮优化算法,构建新型的自适应特征模态分解(adaptive feature mode decomposition,AFMD)方法,用以提取泄漏声信号中的周期性微扰动与短时结构突变目标特征,并采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与支持向量机(support vector machine,SVM)形成联合识别模型,对目标特征进行泄漏识别分类。试验结果表明,该混合模型对管道泄漏识别准确率高达99.07%,优于其他特征提取算法及独立CNN分类模型,展现出良好的鲁棒性与泛化能力,在多种工况下识别效果明显优于传统方法。 展开更多
关键词 管道泄漏识别 自适应特征模态分解(AFMD) 美洲狮优化算法 卷积神经网络(cnn) 支持向量机(SVM)
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一种用于医学图像分类的CNN与Mamba的融合模型
20
作者 袁伟镇 冯跃 梁淑芬 《计算机与现代化》 2026年第1期60-67,共8页
自深度学习时代以来,卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和视觉Transformer(Vision Transformers,ViTs)已广泛用于医学图像分类任务。然而,CNN在建模长程依赖性方面存在局限,导致分类性能受限;与此同时,ViTs由于自注意力机... 自深度学习时代以来,卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和视觉Transformer(Vision Transformers,ViTs)已广泛用于医学图像分类任务。然而,CNN在建模长程依赖性方面存在局限,导致分类性能受限;与此同时,ViTs由于自注意力机制的二次计算复杂度,在实际部署中受到计算资源的限制。近期研究表明,Mamba能够以线性复杂度有效建模长程依赖性,为高效建模提供了新思路。受此启发,本文提出一种新型的融合CNN与Mamba的医学图像分类模型CMamba。CMamba采用双分支架构CNN_Mamba,通过结合CNN与Mamba模块,分别提取局部特征和全局依赖。为增强分支间的特征交互,模型引入分支残差机制,并分别在CNN分支和Mamba分支中引入空间注意力和通道注意力机制作为特征融合模块CS_HFF,结合来自不同分支的特征,进一步增强模型的表示能力。实验结果表明,CMamba在2个医学图像数据集上均展现出优异的分类准确性和计算效率,表明其在医学图像分类任务中的竞争力和应用潜力。 展开更多
关键词 医学图像分类 深度学习 cnn Mamba
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