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基于多尺度特征提取与ResNet-Transformer的抽油机故障诊断
1
作者 韩东颖 朱志洲 +1 位作者 葛子轩 时培明 《计量学报》 北大核心 2026年第1期35-41,共7页
提出了一种多尺度特征提取与ResNet-Transformer算法用于抽油机故障诊断。首先,利用深度残差网络ResNet-34的局部特征提取能力捕获示功图空间细节,并借助Transformer编码器上下文建模能力获取全局特征,构建了端到端的抽油机故障诊断框架... 提出了一种多尺度特征提取与ResNet-Transformer算法用于抽油机故障诊断。首先,利用深度残差网络ResNet-34的局部特征提取能力捕获示功图空间细节,并借助Transformer编码器上下文建模能力获取全局特征,构建了端到端的抽油机故障诊断框架;其次,引入多尺度特征提取模块,通过1×1、3×3和5×5卷积核并行提取不同尺度的特征信息,增强对示功图细节的感知能力;最后,设计了特征融合注意力机制,自适应地整合多尺度特征和全局语义信息。在包含7种典型工况的示功图数据集上进行实验,结果表明,该算法在故障诊断任务中取得了94%准确率,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 力学计量 故障诊断 抽油机 示功图 多尺度特征提取 resnet-Transformer模型
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基于改进ResNet-50算法的EMT缺陷成像方法
2
作者 王晋华 王明泉 +2 位作者 路宇鹏 曹振锋 吴志成 《量子电子学报》 北大核心 2026年第1期75-87,共13页
针对电磁层析成像(EMT)在金属缺陷检测中因逆问题不适定性和病态性导致重建图像质量差的问题,提出一种基于改进ResNet-50算法的EMT缺陷成像方法。首先,通过对八线圈EMT检测系统进行仿真建模,然后,对被测物体施加电磁场并利用传感器阵列... 针对电磁层析成像(EMT)在金属缺陷检测中因逆问题不适定性和病态性导致重建图像质量差的问题,提出一种基于改进ResNet-50算法的EMT缺陷成像方法。首先,通过对八线圈EMT检测系统进行仿真建模,然后,对被测物体施加电磁场并利用传感器阵列获取其周围电磁场分布信息,来构建训练集并对原始电压数据进行预处理。进而利用深度残差网络的非线性映射能力完成训练集的学习,并通过测试集来评估训练效果。研究结果表明,改进的ResNet-50算法相比Tikhonov正则化法、Landweber迭代法、VGG-16算法和改进的ResNet-18算法,均方根误差分别降低了87.10%、81.63%、57.79%、19.11%,结构相似性指数分别提升了88.87%、71.82%、16.24%、4.54%,能精准还原缺陷位置、形状及大小。综合来看,该改进算法显著提升了图像重建精度、质量与效率,证实了其在EMT缺陷成像中的优越性。 展开更多
关键词 电磁计量 电磁层析成像 改进resnet-50 缺陷成像 图像重建
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CAM-ResNet:基于ResNet的土地利用类型遥感图像分类
3
作者 王梓鉴 方建军 +1 位作者 袁涌博 刘泽宇 《北京联合大学学报》 2026年第1期49-54,共6页
在土地利用类型图像分类领域,传统分类方法在特征提取准确性与分类精度方面存在局限性,难以满足实际应用需求。本文以ResNet50为核心架构,引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),强化特征提取,并采用自动混... 在土地利用类型图像分类领域,传统分类方法在特征提取准确性与分类精度方面存在局限性,难以满足实际应用需求。本文以ResNet50为核心架构,引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),强化特征提取,并采用自动混合精度(automatic mixed precision,AMP)技术提高计算效率,构建了CAM-ResNet网络。实验结果显示,CAM-ResNet网络的总体精度达98.19%,较原网络高出10.16个百分点。消融实验进一步证明,CBAM注意力机制显著增强了模型的特征提取能力,AMP训练技术提高了模型的收敛速度,CAM-ResNet网络在土地利用类型遥感图像分类中具有一定的有效性和优越性。 展开更多
关键词 土地利用 resnet50 卷积块注意力模块(CBAM) 自动混合精度(AMP) 图像分类 卷积神经网络(CNN)
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ResNet模型与ViT模型在印章印文种类鉴别中的对比性研究
4
作者 王建泽 《科技创新与生产力》 2026年第1期142-144,149,共4页
研究了ResNet和Vision Transformer两种深度学习模型在印章印文种类鉴别中的性能差异,通过几何变换、色彩调整和噪声注入等数据增强技术,模拟不同环境下的印章图像,提高模型的识别能力和泛化效果。实验在相同的数据集和超参数条件下进行... 研究了ResNet和Vision Transformer两种深度学习模型在印章印文种类鉴别中的性能差异,通过几何变换、色彩调整和噪声注入等数据增强技术,模拟不同环境下的印章图像,提高模型的识别能力和泛化效果。实验在相同的数据集和超参数条件下进行,比较了两种模型在收敛速度、准确率方面的表现。结果显示,ResNet在小样本数据集上收敛较快且准确率高,适合处理简单印章的识别任务;而Vision Transformer在大规模数据集和复杂印文结构中表现出更强的全局特征提取能力,尤其在复杂背景下具有优势。 展开更多
关键词 印章印文 种类鉴别 resnet VisionTransformer
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基于Transformer-ResNet50的儿童肺炎识别与分类模型研究
5
作者 陈凌寒 苏炜杰 +2 位作者 黄安康 王晓阳 付丽媛 《医疗卫生装备》 2026年第2期1-10,共10页
目的:为了提升儿童胸部X射线图像中肺炎识别与分类的准确性,提出一种基于Transformer-ResNet50混合架构的儿童肺炎识别与分类模型。方法:在ResNet50模型的基础上引入Transformer自注意力机制构建Transformer-ResNet50模型。首先,搭建多... 目的:为了提升儿童胸部X射线图像中肺炎识别与分类的准确性,提出一种基于Transformer-ResNet50混合架构的儿童肺炎识别与分类模型。方法:在ResNet50模型的基础上引入Transformer自注意力机制构建Transformer-ResNet50模型。首先,搭建多层次特征融合框架,利用ResNet50模型提取图像中的中层纹理细节与深层语义特征;其次,引入空间注意力门控机制以精准聚焦病灶区域,同时嵌入Transformer模块捕捉长距离全局上下文信息;最后,将中层细节、深层语义与全局特征进行多维度拼接,实现全局与局部的协同感知。此外,采用定向数据增强策略及双重加权Focal Loss(焦点损失)函数优化训练过程,以解决样本不平衡问题。为了验证TransformerResNet50模型对二分类任务的检测效果,在Chest X-ray数据集上将Transformer-ResNet50模型与ResNet50、Teacher module、GIV3、Chouha等主流模型进行对比。为了验证三分类任务的检测效果,将Transformer-ResNet50模型与VGG16、ResNet50、Inception-v3、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2等主流模型进行对比。结果:提出的Transformer-ResNet50模型在执行三分类任务时,总体准确率为86.3%、总体精确率为87.2%、总体召回率为84.1%、总体F_(1)分数为0.86,均优于主流对比模型;在执行二分类任务时,准确率为98.29%、精确率为99.76%、召回率为97.89%、F_(1)分数为0.998,其准确率均优于主流对比模型。结论:提出的Transformer-ResNet50模型显著提升了儿童胸部X射线图像中肺炎识别与分类的准确性,有利于儿童肺炎的早期筛查和辅助诊断。 展开更多
关键词 儿童肺炎 TRANSFORMER resnet50 X射线图像 深度学习 肺炎识别 肺炎分类
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基于改进ResNet50网络的垃圾分类算法设计
6
作者 潘康 任丹梅 《价值工程》 2026年第4期140-143,共4页
为解决ResNet50算法在生活垃圾分类任务中特征提取能力不足问题,提出了一种基于自注意力机制的生活垃圾分类算法。具体来说,在ResNet50骨干网络中引入自注意力机制来捕捉上下文信息,增强模型对关键特征的捕捉能力,从而提升模型分类性能,... 为解决ResNet50算法在生活垃圾分类任务中特征提取能力不足问题,提出了一种基于自注意力机制的生活垃圾分类算法。具体来说,在ResNet50骨干网络中引入自注意力机制来捕捉上下文信息,增强模型对关键特征的捕捉能力,从而提升模型分类性能,在TrashNet数据集上的实验结果表明,准确率从70.00提高到78.00,提高了8个点,达到了先进的性能。 展开更多
关键词 垃圾分类 深度学习 自注意力机制 resnet50
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基于VMD-MSSST时频增强和ResNet多模态融合的故障诊断方法
7
作者 冯煜尧 刘承全 +3 位作者 张雨璠 薛亚晨 郑小霞 符杨 《机电工程》 北大核心 2026年第1期73-81,148,共10页
针对振动信号的非线性、非平稳性导致的故障特征提取与诊断难的问题,提出了一种基于VMD-MSSST时频增强和ResNet多模态融合的诊断方法。首先,利用变分模态分解将振动信号分解为多个本征模态函数,结合峭度与相关系数设定筛选准则,提取了... 针对振动信号的非线性、非平稳性导致的故障特征提取与诊断难的问题,提出了一种基于VMD-MSSST时频增强和ResNet多模态融合的诊断方法。首先,利用变分模态分解将振动信号分解为多个本征模态函数,结合峭度与相关系数设定筛选准则,提取了包含故障信息的有效模态,对信号进行了重构,并引入了多重同步挤压S变换,进行了时频特征增强,将能量集中到瞬时频率轨迹上,实现了对冲击故障特征的精准提取目的;然后,构建了多模态特征融合的故障诊断模型,利用ResNet提取了时频图像的深层空间特征、双向门控循环支路捕获时序特征、卷积注意力支路强化故障敏感频带,并在特征层对信息进行了融合;最后,以凯斯西储大学的轴承故障数据集为研究对象,对十种不同状态的振动信号进行了消融实验和对比实验,并在风机现场轴承数据上和传统方法进行了诊断对比。研究结果表明:采用基于VMD-MSSST时频增强和ResNet多模态融合的诊断方法,平均分类精度可达99.19%;通过可视化分析验证了该方法能实现故障特征的清晰聚类目标,说明VMD预处理与MSSST增强的协同作用能更有效地提取故障特征信息,双分支融合结构可实现模型对信号特征的充分挖掘目的,为复杂工况下的轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 故障诊断模型 滚动轴承 变分模态分解 多重同步挤压S变换 残差网络 门控循环单元 注意力模块
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融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法 被引量：1
8
作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第1期58-64,共7页
为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响... 为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方法在多项评价指标上均优于传统多标签分类方法,准确率提高了25.96%;与ResNet34、EfficientNet_V2、VGG16模型相比,ResNet50模型在服装图像属性预测方面整体表现更佳;引入CBAM注意力机制后,基于改进ResNet50的方法的准确率再提高了1.72%。所提的融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法,能够有效预测服装图像属性,为实现服装图像属性的自动化标注提供了新的思路。 展开更多
关键词 服装图像 属性预测 注意力机制 resnet50 深度学习
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基于ResNet18改进模型的玉米叶片病害识别
9
作者 张明杰 朱节中 +3 位作者 杨再强 姚成敏 邢跃 薛中航 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第10期214-221,共8页
为了对玉米叶片病害进行及时准确的识别,预防玉米叶片病害,保障玉米产量,针对玉米叶片病斑微小、不规则以及多种叶片病害相似度较高不易识别、传统神经网络模型参数大和训练时间长的问题,提出一种基于改进ResNet18的玉米叶片病害识别模... 为了对玉米叶片病害进行及时准确的识别,预防玉米叶片病害,保障玉米产量,针对玉米叶片病斑微小、不规则以及多种叶片病害相似度较高不易识别、传统神经网络模型参数大和训练时间长的问题,提出一种基于改进ResNet18的玉米叶片病害识别模型。研究对象为健康叶片和3种常见病害叶片,包括大斑病、灰斑病、锈病叶片。以ResNet18为基础模型,引入高阶残差结构替代传统残差块,以增强对玉米叶片上微小病斑的提取能力,同时引入注意力模块,使网络能够更聚焦于病斑区域,提升特征学习的针对性,在网络深层引入非对称卷积,进一步优化细微病斑特征的提取效果,并对比不同注意力机制、不同学习率对模型准确率的影响。结果表明,改进ResNet18(AC-SK-ResNet)模型的准确率可达98.7%,较原模型提高了3.1百分点,参数量为10.25 M,以远小于原模型的参数量取得了更好的特征提取效果,实现了精度和效率的双重优化。该模型体积小,识别精度优于其他几个模型,可为玉米叶片常见病害的识别提供一定参考。 展开更多
关键词 玉米病害 图像识别 卷积 注意力机制 resnet 18模型 AC-SK-resnet模型
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基于注意力机制的ResNet18网络示功图识别方法研究 被引量：1
10
作者 韩建 周犹财 曹志民 《黑龙江科学》 2025年第18期82-85,88,共5页
针对抽油机故障诊断示功图方法识别率较低、训练时间长等问题提出一种基于注意力机制的ResNet18网络模型示功图图像识别算法,将空间注意力机制引入到网络中,引入通道注意力机制对残差模块进行改进,利用迁移学习在改进ResNet18网络模型... 针对抽油机故障诊断示功图方法识别率较低、训练时间长等问题提出一种基于注意力机制的ResNet18网络模型示功图图像识别算法,将空间注意力机制引入到网络中,引入通道注意力机制对残差模块进行改进,利用迁移学习在改进ResNet18网络模型上通过ImageNet预训练好的权重参数进行训练。实验结果表明,改进的模型在示功图识别任务中准确率可达95.87%,与其他网络相比具有更好的鲁棒性和适应性,为抽油机故障诊断研究提供了一定的参考。 展开更多
关键词 示功图识别 注意力机制 迁移学习 resnet18网络
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基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究
11
作者 庄子波 陈珺 +3 位作者 何沛林 张红颖 靳国华 罗雄 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期629-640,共12页
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择... 针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征;以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集,依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下,与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比,改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%,6.52%和4.11%,对比各个模型生成的混淆矩阵,表明该文方法的准确率达到了95%,验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 激光雷达 涡流耗散率(EDR) 晴空湍流 残差网络(resnet) 深度学习
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基于自适应卷积和注意力融合的ResNet人脸表情识别方法 被引量：1
12
作者 严武军 叶金霞 李建昌 《现代信息科技》 2025年第5期39-44,50,共7页
在实际应用中,人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响,表情识别准确率较低。为此,提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络,引入自适应卷积(AKConv)模块以捕捉多尺度特征,并整合注意力混合(ACmix)机... 在实际应用中,人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响,表情识别准确率较低。为此,提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络,引入自适应卷积(AKConv)模块以捕捉多尺度特征,并整合注意力混合(ACmix)机制提升分类精度。同时,采用滑动损失(SlideLoss)替代传统交叉熵损失函数,解决数据不平衡问题。实验结果表明,该模型在FER2013数据集上达到75.21%的准确率,验证了其有效性和优越性,为表情识别领域提供了新思路和方法。 展开更多
关键词 resnet 面部情绪识别 深度学习 注意力机制
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基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测
13
作者 凌晓 刘露 +2 位作者 孙宝财 张正棠 徐晓刚 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期228-240,共13页
PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模... PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模型的缺陷检测方法,以实现对电熔焊接缺陷进行快速精准地检测。该网络模型由主干网络CBAM-ResNet34模块、动态稀疏门控金字塔DSG-FPN、多尺度检测头3个部分组成,首先通过主干网络CBAM-ResNet34结构从通道和空间两个维度提升网络模型对缺陷特征的关注度,然后通过动态稀疏门控金字塔DSG-FPN结构的动态稀疏门控模块、Inception模块、稀疏连接动态融合多尺度缺陷特征,有效保留小目标特征、抑制背景噪声,最后通过多尺度检测头结构将提取到的丰富特征转化为具体的检测结果。DSG-ResNet34模型的缺陷检测准确率最高可达95.5%、P2层精确率最高可达82.7%、小目标召回率最低为85.6%、检测速度可达68 fps、参数量为22.3×10^(6),该模型能快速定位识别孔洞、熔融面夹杂、结构畸变、冷焊这4类典型电熔焊接缺陷,检测性能与速度优于其他网络模型。为PE管道焊接质量智能化检测提供了高精度解决方案,对保障燃气管网安全运行具有重要意义。 展开更多
关键词 聚乙烯燃气管道 缺陷检测 电熔焊接 resnet34模型 特征金字塔
原文传递
基于ResNet-UNet模型的DAS矸石浆体充填堵管监测技术
14
作者 柴敬 王梓名 +7 位作者 马晨阳 张丁丁 李至 周森 秋丰岐 吴玉意 冀汶莉 赵鹏翔 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第4期650-662,共13页
煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点... 煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点位进行监测和识别的方法;为评估所提出的技术方案,建立了15.14 m的环管模型,并进行注浆堵塞模拟试验。结果表明:相比于传统的UNet及ResNet网络,ResNet-UNet网络模型可在有效避免梯度爆炸问题的基础上,较为精准地对堵塞点位图像进行识别,堵塞点定位的准确率为97.83%,精确率为97.76%,召回率为94.80%,F1分数为0.958 9。该研究在全覆盖式监测矸石输送管道的基础上,有效解决了DAS传感监测时,由于其高灵敏度所带来的噪声处理难题,较为精确地实现了堵塞点的定位效果,研究为矸石浆体输送管道监测及堵塞点的定位问题提供了智能化的解决方案。 展开更多
关键词 分布式声波传感技术 矸石浆体管道输送 降噪算法 resnet-UNet模型 图像识别 堵塞定位
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基于ResNet的联邦学习投毒攻击防御方法设计与实验
15
作者 郭晓军 韩一鑫 丁福豪 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第11期24-29,共6页
针对联邦学习易遭受投毒攻击的问题,提出了一种基于自注意力机制ResNet网络的联邦学习防御方法——SARFL。该方法采用客户端提交公开数据预测标签的方式完成模型更新,替代传统的梯度参数上传机制,并引入自注意力增强ResNet网络架构以提... 针对联邦学习易遭受投毒攻击的问题,提出了一种基于自注意力机制ResNet网络的联邦学习防御方法——SARFL。该方法采用客户端提交公开数据预测标签的方式完成模型更新,替代传统的梯度参数上传机制,并引入自注意力增强ResNet网络架构以提升模型性能。此外,SARFL结合用户信用机制,动态评估各参与方的可靠性。实验结果表明,SARFL在测试数据集上准确率可达99.88%,且呈现较好的稳定性。在应对脏标签攻击和模型投毒攻击时,相较于现有主流联邦学习方法,SARFL在模型准确率与稳定性方面有显著提升,展现更优的防卸性能。 展开更多
关键词 联邦学习 投毒攻击 注意力机制 resnet
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新工科背景下基于ResNet的机械设计教学机器人设计研究
16
作者 郑默思 张亮 《自动化与仪器仪表》 2025年第8期143-147,共5页
为提高机械设计教学机器人对目标的自动抓取成功率,设计了一套基于改进ResNet101网络的机械设计教学机器人目标自动抓取系统。首先根据系统需求,将系统总体框架分为图像采集模块、目标检测模块、机器人自动抓取模块;然后从抓取工具、机... 为提高机械设计教学机器人对目标的自动抓取成功率,设计了一套基于改进ResNet101网络的机械设计教学机器人目标自动抓取系统。首先根据系统需求,将系统总体框架分为图像采集模块、目标检测模块、机器人自动抓取模块;然后从抓取工具、机器人、双目视觉相机方面,对系统硬件新型选型;接着对系统软件进行设计,并着重设计了机器人目标自动抓取算法,采用引入金字塔池化卷积组和网络剪枝的改进ResNet网络,对机器人目标进行检测;最后通过仿真对系统进行了验证。结果表明,改进ResNet网络对机器人目标检测的准确率为96.38%,平均绝对误差为1.58%;本系统在82次抓取测试中,仅存在1次目标自动抓取失败的情况,抓取成功率为98.78%。由此得出,本系统具有较高的目标自动抓取成功率,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 机器人 自动抓取 目标检测 resnet网络 注意力机制 网络剪枝
原文传递
基于圆周积分样本的Resnet1D雷达工作模式识别
17
作者 刘学 富云宵 徐洪洲 《计算机测量与控制》 2025年第11期267-273,共7页
针对传统的机器学习算法对脉冲描述字表征的雷达工作模式进行学习与识别时,存在对脉冲描述字捕获的准确率具有较高的依赖性以及识别准确率有限的问题;提出了一种基于圆周积分样本的Resnet1D模型的雷达工作模式识别方法;该方法采用积分... 针对传统的机器学习算法对脉冲描述字表征的雷达工作模式进行学习与识别时,存在对脉冲描述字捕获的准确率具有较高的依赖性以及识别准确率有限的问题;提出了一种基于圆周积分样本的Resnet1D模型的雷达工作模式识别方法;该方法采用积分双谱提取雷达工作模式的原始电磁信号高维表征样本特征,在保留电磁信号相位和幅度信息的同时,也实现了数据维度从二维至一维的降低;降低计算复杂度的同时不会丢失雷达工作模式携带的电磁信号特征信息;通过对比积分双谱特征,计算机仿真表明圆周积分特征具有较好的识别准确率,在信噪比0 dB条件下识别准确率超过95%。 展开更多
关键词 雷达工作模式识别 积分双谱 深度学习 resnet1D网络 多功能雷达
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改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法
18
作者 王宪彬 武婉婉 +2 位作者 包文龙 董晟 王云龙 《交通科技与经济》 2025年第3期61-67,共7页
针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型... 针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型最后全连接层、全阶段SE增强、仅在模型末尾阶段SE增强以及在每个残差块内部集成SE模块。经过训练与优化,确定SE-ResNet50的分类模型,该模型在路面状态分类任务中达到98.70%的高识别精确度。计算数据集上多种评估指标,利用混淆矩阵深入分析路面状态识别中易产生误判的类别。在数据集上进行训练和测试后,结果表明,SE-ResNet50模型取得了最佳的识别效果比第二名ResNet50的95.33%高出3.37个百分点,推理速度相较于AlexNet、VGG16和ResNet50分别提高了26.58%、32.97%、16.07%。 展开更多
关键词 交通运输 冰雪路面识别 resnet50模型 残差神经网络 SE模块 通道注意力
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基于改进ResNet算法的学习情绪投入识别研究与设计
19
作者 肖祥林 《软件》 2025年第6期31-36,共6页
人工智能技术是驱动教育数字化转型的核心引擎,通过人脸微表情的变化,了解学习者情绪投入度,对及时调整教学策略有重要指导意义。本文提出了基于改进ResNet网络的微表情识别模型,通过优化Investment数据集和特征提取融合机制,突破了传... 人工智能技术是驱动教育数字化转型的核心引擎,通过人脸微表情的变化,了解学习者情绪投入度,对及时调整教学策略有重要指导意义。本文提出了基于改进ResNet网络的微表情识别模型,通过优化Investment数据集和特征提取融合机制,突破了传统动态表情捕捉的局限性,实现了学习情绪投入状态的精准量化分析。实验表明,该方法在微表情识别速度与准确率上较现有模型显著提升,为促进人工智能助力教育变革提供了技术支撑,对优化教学策略、推动个性化教育具有重要实践价值。 展开更多
关键词 resnet 改进 微表情 投入度
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ResNet的大学图书馆信息素养评价系统构建
20
作者 马骅 《信息技术》 2025年第2期136-143,共8页
随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强... 随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强、准确性不高等问题。研究结果表明,基于残差网络特征提取与模型优化的评价模型准确率达到90%,且计算效率较高。该研究为图书馆信息服务能力评价提供了一个更准确高效的技术方案,使评价结果更具客观性和参考价值。 展开更多
关键词 resnet 信息服务能力 深度学习 模型训练 信息素养
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