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基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制
被引量:
7
1
作者
寇发荣
胡凯仑
+1 位作者
陈若晨
何海洋
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1849-1858,共10页
为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状...
为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状态识别算法,采用交叉熵目标损失函数和AdamW梯度下降算法进行网络训练以及测试实验验证;然后,在此基础上设计基于路面状态识别的主动悬架MPC控制算法,根据离散状态空间方程推导悬架系统预测模型,以悬架预测输出和控制力输入为性能指标建立目标函数,并考虑不同路面的控制策略确定加权矩阵取值,在系统约束条件下,将MPC目标函数转化为二次最优规划问题的求解;最后,将所提出控制算法与被动悬架、LQG控制进行对比仿真分析,结果表明:ResNeSt网络可以快速准确地识别多种路面状态,所提出控制算法能够根据路面状态对悬架进行实时瞬态主动控制,簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根值平均值相比LQG控制分别降低36.56%、32.99%和36.28%.
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关键词
路面状态识别
resnest
深度学习
残差卷积神经网络
主动悬架
模型预测控制
原文传递
改进ResNeSt网络的拓片甲骨文字识别
被引量:
7
2
作者
毛亚菲
毕晓君
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期450-458,共9页
目前,拓片甲骨文字的识别方法存在局部细节特征提取能力弱,对部分高相似度的甲骨文字识别率较低的问题。为此,本文提出了一种基于改进ResNeSt网络的甲骨文字识别方法,通过设计跳转连接结构,逐步将网络浅层特征向网络深层传递并进行融合...
目前,拓片甲骨文字的识别方法存在局部细节特征提取能力弱,对部分高相似度的甲骨文字识别率较低的问题。为此,本文提出了一种基于改进ResNeSt网络的甲骨文字识别方法,通过设计跳转连接结构,逐步将网络浅层特征向网络深层传递并进行融合;同时结合甲骨文字“长条形”的特点,引入坐标注意力机制模块,从宽度和高度两个方向上对所得特征进行加权融合;最后通过去掉网络最后一层的激活函数和全连接层以及对最后一个卷积层输出通道数的重新设置,对网络分类器进行了有效优化。实验结果表明,本文提出的改进拓片甲骨文字识别模型在OBC306数据集上识别准确率达到93.53%,取得了目前最好的识别效果。
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关键词
resnest
网络模型
甲骨文字识别
跳转连接
坐标注意力机制
分类器优化
OBC306
深度学习
神经网络
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职称材料
基于ResNeSt网络的音频欺骗检测
被引量:
1
3
作者
何信
胡金瑶
+1 位作者
艾斯卡尔·艾木都拉
米吉提·阿不里米提
《现代电子技术》
2022年第23期88-92,共5页
目前最先进的语音合成和语音转换模型能够生成人耳无法区分的虚假语音,这对自动说话人验证(ASV)系统的安全构成巨大威胁。近年来,越来越多抗欺骗对策用于提高ASV系统的可靠性。然而,在实际使用中,在检测未知攻击时遇到困难,特别是,合成...
目前最先进的语音合成和语音转换模型能够生成人耳无法区分的虚假语音,这对自动说话人验证(ASV)系统的安全构成巨大威胁。近年来,越来越多抗欺骗对策用于提高ASV系统的可靠性。然而,在实际使用中,在检测未知攻击时遇到困难,特别是,合成语音欺骗算法的快速发展正在产生越来越强大的未知攻击。在这项工作中,由于ResNeSt网络模型在图像分类和检测任务中取得较好的成绩,因此构建了残差卷积神经网络的变体ResNeSt,使用时域二维特征转换、频域特征等各种特征提取方法(MFCC、LFCC、CQCC)来检测未知的合成语音欺骗攻击。实验结果表明,ResNeSt系统在ASV的逻辑评估集上达到了6.04%的等错误率(EER),相比ASVspoof2019的基线模型提高了25%的性能。
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关键词
自动说话人验证
resnest
模型
语音合成
语音转换
倒谱系数
EER
神经网络
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职称材料
题名
基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制
被引量:
7
1
作者
寇发荣
胡凯仑
陈若晨
何海洋
机构
西安科技大学机械工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1849-1858,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51275403)
陕西省重点研发计划项目(2020GY-128)。
文摘
为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状态识别算法,采用交叉熵目标损失函数和AdamW梯度下降算法进行网络训练以及测试实验验证;然后,在此基础上设计基于路面状态识别的主动悬架MPC控制算法,根据离散状态空间方程推导悬架系统预测模型,以悬架预测输出和控制力输入为性能指标建立目标函数,并考虑不同路面的控制策略确定加权矩阵取值,在系统约束条件下,将MPC目标函数转化为二次最优规划问题的求解;最后,将所提出控制算法与被动悬架、LQG控制进行对比仿真分析,结果表明:ResNeSt网络可以快速准确地识别多种路面状态,所提出控制算法能够根据路面状态对悬架进行实时瞬态主动控制,簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根值平均值相比LQG控制分别降低36.56%、32.99%和36.28%.
关键词
路面状态识别
resnest
深度学习
残差卷积神经网络
主动悬架
模型预测控制
Keywords
road surface condition recognition
resnest
deep learning
residual convlutional neural
network
s
active suspension
model
predistive control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
改进ResNeSt网络的拓片甲骨文字识别
被引量:
7
2
作者
毛亚菲
毕晓君
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
中央民族大学信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期450-458,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(62236011).
文摘
目前,拓片甲骨文字的识别方法存在局部细节特征提取能力弱,对部分高相似度的甲骨文字识别率较低的问题。为此,本文提出了一种基于改进ResNeSt网络的甲骨文字识别方法,通过设计跳转连接结构,逐步将网络浅层特征向网络深层传递并进行融合;同时结合甲骨文字“长条形”的特点,引入坐标注意力机制模块,从宽度和高度两个方向上对所得特征进行加权融合;最后通过去掉网络最后一层的激活函数和全连接层以及对最后一个卷积层输出通道数的重新设置,对网络分类器进行了有效优化。实验结果表明,本文提出的改进拓片甲骨文字识别模型在OBC306数据集上识别准确率达到93.53%,取得了目前最好的识别效果。
关键词
resnest
网络模型
甲骨文字识别
跳转连接
坐标注意力机制
分类器优化
OBC306
深度学习
神经网络
Keywords
resnest network model
oracle bone character recognition
jump connection
coordinate attention mechanism
optimization of classifier
OBC306
deep learning
neural
network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
基于ResNeSt网络的音频欺骗检测
被引量:
1
3
作者
何信
胡金瑶
艾斯卡尔·艾木都拉
米吉提·阿不里米提
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第23期88-92,共5页
基金
国防科技基础加强计划(2021⁃JCJQ⁃JJ⁃0059)
国家自然科学基金项目(U2003207)。
文摘
目前最先进的语音合成和语音转换模型能够生成人耳无法区分的虚假语音,这对自动说话人验证(ASV)系统的安全构成巨大威胁。近年来,越来越多抗欺骗对策用于提高ASV系统的可靠性。然而,在实际使用中,在检测未知攻击时遇到困难,特别是,合成语音欺骗算法的快速发展正在产生越来越强大的未知攻击。在这项工作中,由于ResNeSt网络模型在图像分类和检测任务中取得较好的成绩,因此构建了残差卷积神经网络的变体ResNeSt,使用时域二维特征转换、频域特征等各种特征提取方法(MFCC、LFCC、CQCC)来检测未知的合成语音欺骗攻击。实验结果表明,ResNeSt系统在ASV的逻辑评估集上达到了6.04%的等错误率(EER),相比ASVspoof2019的基线模型提高了25%的性能。
关键词
自动说话人验证
resnest
模型
语音合成
语音转换
倒谱系数
EER
神经网络
Keywords
automatic speaker verification
resnest
model
speech synthesis
speech conversion
cepstral coefficient
EER
neural
network
分类号
TN912.3-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制
寇发荣
胡凯仑
陈若晨
何海洋
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024
7
原文传递
2
改进ResNeSt网络的拓片甲骨文字识别
毛亚菲
毕晓君
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于ResNeSt网络的音频欺骗检测
何信
胡金瑶
艾斯卡尔·艾木都拉
米吉提·阿不里米提
《现代电子技术》
2022
1
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职称材料
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