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基于CEEMDAN-SE和串行CNN-GRU的光伏功率组合预测模型
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作者 窦真兰 吴松梅 +2 位作者 郭慧 张春雁 汪飞 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期67-75,共9页
为提高光伏功率的预测精度,提出一种基于完全自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和串行卷积神经网络及门控神经网络(CNN-GRU)的光伏功率组合预测模型。首先,针对光伏功率波动性对预测结果的影响,采用CEEMDAN将原始光伏功率分解为若干子序... 为提高光伏功率的预测精度,提出一种基于完全自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和串行卷积神经网络及门控神经网络(CNN-GRU)的光伏功率组合预测模型。首先,针对光伏功率波动性对预测结果的影响,采用CEEMDAN将原始光伏功率分解为若干子序列降低序列的非平稳性,并通过样本熵(SE)计算各子序列的复杂度,将SE值相近的序列,进行重组以减少计算量。其次,为克服单一神经网络在学习光伏功率历史数据特征的局限性,提出串行CNN-GRU混合神经网络以充分挖掘光伏功率的时空特征;将各子序列输入串行CNN-GRU得到预测结果,并将子序列预测结果叠加得到光伏功率预测结果。最后,对两个地区的光伏电站进行实例验证,同时构建LSTM、GRU、CEEMDAN-LSTM、CEEMDAN-GRU和串行CNN-GRU,进行对比验证。结果表明,所提模型能得到良好的预测结果,拥有良好的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 光伏功率预测 CNN GRU 混合神经网络 CEEMDAN se
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增强型可逆神经网络视频隐写网络GAB3D-SEVSN
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作者 徐千惠 钮可 +2 位作者 朱顺哲 石林 李军 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期467-474,共8页
针对小样本条件下视频隐写任务中存在的长程运动建模不足和通道冗余导致的过参数化问题,提出一种融合三维全局注意力块(GAB-3D)与压缩激励(SE)通道注意力的增强型视频隐写网络GAB3D-SEVSN。该模型通过优化的GAB-3D模块在三维时空域自适... 针对小样本条件下视频隐写任务中存在的长程运动建模不足和通道冗余导致的过参数化问题,提出一种融合三维全局注意力块(GAB-3D)与压缩激励(SE)通道注意力的增强型视频隐写网络GAB3D-SEVSN。该模型通过优化的GAB-3D模块在三维时空域自适应地聚焦关键运动轨迹,从而增强长程依赖的建模能力;同时,通过在可逆架构中嵌入SE模块实现通道级自适应校准,从而有效抑制冗余参数并缓解过参数化现象。在UCF101数据集(13K视频样本)上的实验结果表明,相较于LF-VSN基线模型,所提模型的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别提升了0.5 dB和2.06%。消融实验结果验证了各模块的有效性和协同效应。而在高动态场景子集和不同属性视频上的测试结果表明,该模型在PSNR和SSIM上均显著优于基线模型,展现出优异的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 视频隐写 可逆神经网络 压缩激励机制 三维全局注意力机制 通道注意力机制
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改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法
3
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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应用CNN-BiLSTM-SE Attention模型预测电磁超声测厚间隙 被引量:2
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作者 昌志阳 朱飞 +3 位作者 高斯佳 刘天然 刘海波 王永青 《中国测试》 北大核心 2025年第9期158-166,共9页
合理的测量间隙是保证电磁超声非接触测厚稳定性和准确性的重要因素,目前依然缺少测厚过程同步监测间隙的电磁超声测量方法。为在超声非接触测厚过程中更准确地监测间隙状态,结合电磁超声信号特性设计模型架构,提出一种基于卷积神经网络... 合理的测量间隙是保证电磁超声非接触测厚稳定性和准确性的重要因素,目前依然缺少测厚过程同步监测间隙的电磁超声测量方法。为在超声非接触测厚过程中更准确地监测间隙状态,结合电磁超声信号特性设计模型架构,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、双向长短期记忆网络(bidirectional long and shortterm memory,BiLSTM)和SE注意力机制(squeeze-and-excitation networks attention mechanism,SE Attention)的混合预测模型(CNN-BiLSTM-SE Attention)。通过间隙标定试验建立数据集并进行预处理,建立网络模型架构,利用CNN提取超声回波信号局部特征,通过BiLSTM双向捕捉信号中的长期依赖关系,引入SE注意力机制自动为各隐藏层分配权重,增强超声关键特征信息;基于间隙标定数据展开模型训练及调优,对测试集合成不同信噪比数据集测试,预测误差在0.10 mm以内的平均准确率最高可达95.74%,相比与CNN、BiLSTM、CNN-BiLSTM模型及拟合函数法具有更好的预测精度和抗噪性,可以在电磁超声测厚过程中提供间隙状态的预测。 展开更多
关键词 电磁超声测厚 间隙预测 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 se注意力机制
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The Research on E-mail Users' Behavior of Participating in Subjects Based on Social Network Analysis 被引量:3
5
作者 ZHANG Lejun ZHOU Tongxin +2 位作者 Qi Zhixin GUO Lin XU Li 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第4期70-80,共11页
The e-mail network is a type of social network. This study analyzes user behavior in e-mail subject participation in organizations by using social network analysis. First, the Enron dataset and the position-related in... The e-mail network is a type of social network. This study analyzes user behavior in e-mail subject participation in organizations by using social network analysis. First, the Enron dataset and the position-related information of an employee are introduced, and methods for deletion of false data are presented. Next, the three-layer model(User, Subject, Keyword) is proposed for analysis of user behavior. Then, the proposed keyword selection algorithm based on a greedy approach, and the influence and propagation of an e-mail subject are defined. Finally, the e-mail user behavior is analyzed for the Enron organization. This study has considerable significance in subject recommendation and character recognition. 展开更多
关键词 E-MAIL network social network ANALYSIS user BEHAVIOR ANALYSIS KEYWORD selection
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基于SSWT和SE改进LSKNet的航空发动机中介轴承智能诊断研究
6
作者 郑煜 赵俊豪 +3 位作者 王凯 张弛 王英 齐加晖 《机电工程》 北大核心 2025年第11期2181-2188,共8页
针对航空发动机中介轴承振动信号在强噪声和多尺度耦合特性下故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SSWT)与改进的大的可选择卷积核网络(LSKNet)的智能诊断方法。首先,采用了SSWT对振动信号进行了时频能量重分配,生... 针对航空发动机中介轴承振动信号在强噪声和多尺度耦合特性下故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SSWT)与改进的大的可选择卷积核网络(LSKNet)的智能诊断方法。首先,采用了SSWT对振动信号进行了时频能量重分配,生成了高分辨率时频图像,克服了传统连续小波变换(CWT)因海森堡不确定性原理导致的时频分辨率不足和模态混叠问题;然后,设计了LSKNet主干中嵌入通道注意力模块的改进LSKNet,构建了动态“压缩-激励”(SE)机制,强化了多尺度特征交互,提升了复杂故障模式的区分能力;最后,进行了基于哈尔滨工业大学实测中介轴承数据集的实验验证,涵盖了不同转速、故障类型及故障程度的中介轴承工况,并开展了消融实验与样本对照分析;实验中,以1024点长度切片划分样本,采用Adam优化器,初始学习率为3.000×10-4,训练50轮后收敛。研究结果表明:改进模型在测试集的准确率达99.88%;消融实验进一步验证了SE模块的贡献;SSWT预处理相较CWT、S变换(ST)等方法,在训练效率和分类性能上均表现最优。该方法在强噪声环境下针对多工况轴承故障诊断具有鲁棒性,为航空发动机关键部件的智能诊断提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 航空发动机 中介轴承 同步压缩小波变换 压缩-激励 大的可选择卷积核网络 连续小波变换 S变换
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基于C2f-FADC-YOLOv8与SE-ORB-VGG16的输电线路关键部件测温研究
7
作者 王勇 徐云成 +2 位作者 吴有鹏 谭芳雄 赵云 《高压电器》 北大核心 2025年第11期203-211,220,共10页
输电线路中关键部件如避雷器、悬垂绝缘子串等的温度监测对电网的安全稳定运行至关重要。为了提高温度监测的准确率。文中基于红外检测提出了一种基于改进YOLOv8方法。首先,针对输电线路关键部位远距离高精度识别问题,在YOLOv8的C2f模... 输电线路中关键部件如避雷器、悬垂绝缘子串等的温度监测对电网的安全稳定运行至关重要。为了提高温度监测的准确率。文中基于红外检测提出了一种基于改进YOLOv8方法。首先,针对输电线路关键部位远距离高精度识别问题,在YOLOv8的C2f模块中嵌入FADC模块得到改进的C2f-FADC-YOLOv8网络。其次,提出SE-ORB-VGG16网络。该网络有效结合了ORB的浅层特征提取与VGG16的深层特征提取能力,并通过SE注意力模块优化了配准过程。结合温度计算获取了从电力设备可见光图像上识别部件对应红外图像上的温度信息。实验结果显示,文中方法在识别精度上相较于改进前提升了2.9%,在召回率和mAP50上分别提升了2.4%和3.4%,在MAE、RMSE等指标误差值均小于其他算法,温度监测的绝对误差最小,为输电线路上温度监测提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 温度监测 YOLOv8 FADC模块 se注意力模块 ORB-VGG16配准网络
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基于CNN‑LSTM‑SE的心电图分类算法研究 被引量:5
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作者 王建荣 邓黎明 +1 位作者 程伟 李国翚 《测试技术学报》 2024年第3期264-273,共10页
心血管疾病是我国死亡率较高的疾病之一,通过观察心电图来判断心电信号是否出现异常能够对心血管疾病进行预防和筛查。由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或漏诊的情况。为了提高心电图... 心血管疾病是我国死亡率较高的疾病之一,通过观察心电图来判断心电信号是否出现异常能够对心血管疾病进行预防和筛查。由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或漏诊的情况。为了提高心电图的筛查效率、减少医护人员的压力,提出了一种基于卷积神经网络、长短期记忆神经网络和SE网络的心电图分类算法模型(CNN-LSTM-SE),该模型将心电图分成5种不同的类别。主要研究内容包括:选用MIT-BIH心律失常数据集作为心电信号的数据来源,使用巴特沃斯带通滤波器对心电信号进行去噪处理,通过Z-score方法对心电信号进行标准化处理,利用独热编码方法对心电信号标签进行编码,最后使用处理后的心电数据对所提算法模型进行训练和测试。实验结果表明:所提模型相较于其它模型,能够有效提高心电图分类的准确性,在实验数据集上的分类准确率达到99.1%。 展开更多
关键词 心律失常 心电图 卷积神经网络 se网络 长短期记忆神经网络
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基于改进SE-Net和深度可分离残差的高光谱图像分类 被引量:3
9
作者 王燕 王振宇 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期87-95,共9页
针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光... 针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光谱图像进行通道降维,然后通过三维卷积神经网络连接多特征残差结构,同时嵌入改进的SE模块提取高光谱图像的空间和光谱细节特征,最后将提取到的特征数据输入Softmax分类器激活分类.为了使网络更加轻量,通过在残差结构中使用深度可分离卷积和引入全局平均池化减少参数数量.实验结果显示,使用有限训练样本在三种常见高光谱数据集上总体分类精度均达到99%以上. 展开更多
关键词 高光谱图像 深度可分离卷积 残差网络 压缩激活网络
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组态软件RSView SE及冗余方面的应用 被引量:6
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作者 孙敏 李成铁 李秋明 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z3期621-623,共3页
介绍罗克韦尔公司组态软件RSView SE集成框架体系结构,并在此基础上以罗克韦尔工业三层网络为平台提出了一种软件搭建热备系统的方案。阐述了RSV iew SE构建冗余系统方法和步骤,通过实验验证了RSView SE冗余功能。
关键词 RSVIEW se 热备 冗余 三层网络
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基于SE-DEA的城市轨道交通线网规划方案优选 被引量:3
11
作者 张桐 金键 +1 位作者 沈犁 邱慧阳 《铁道标准设计》 北大核心 2015年第9期33-36,共4页
城市轨道交通线网规划初始方案的选择是城市规划者与建设者应予以重视的关键问题。针对已有研究方法中所存在的不足,提出一种基于超效率数据包络分析(SE-DEA)的轨道交通线网方案比选方法,构建城市轨道交通线网方案的综合评价指标体系并... 城市轨道交通线网规划初始方案的选择是城市规划者与建设者应予以重视的关键问题。针对已有研究方法中所存在的不足,提出一种基于超效率数据包络分析(SE-DEA)的轨道交通线网方案比选方法,构建城市轨道交通线网方案的综合评价指标体系并有效筛选出决策单元的输入输出指标。结合某市轨道交通线网规划方案进行实证研究,模型所测结果与该市主推线网方案一致,验证方法的可行性与有效性。所提出的方法依据方案间的相对效率,对预选方案进行优劣性排序,可为城市管理者提供决策依据。 展开更多
关键词 城市轨道交通 线网规划 方案比选 se—DEA
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Web2.0环境下网络知识创新螺旋转化模型SE-IE-CI研究 被引量:15
12
作者 员巧云 Peter A.Gloor 《中国图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2013年第2期63-70,共8页
野中郁次郎提出的SECI模型揭示了20年前日本企业的知识创新流程和原理,而在Web 2.0等信息技术的支撑下,柔性的创新型小企业的竞争优势开始来源于促进组织外部大量网络用户外化其隐性知识的能力,这种组织的知识创新原理与SECI模型存在差... 野中郁次郎提出的SECI模型揭示了20年前日本企业的知识创新流程和原理,而在Web 2.0等信息技术的支撑下,柔性的创新型小企业的竞争优势开始来源于促进组织外部大量网络用户外化其隐性知识的能力,这种组织的知识创新原理与SECI模型存在差异。本文基于社会网络和集体智慧理论,提出了Web 2.0环境下的网络知识创新螺旋转化模型——SE-IE-CI模型。研究发现:SE-IE-CI模型中的知识创新可分为组织内部社会化、组织内部外化、组织外部内化、组织外部社会化和外化、组织内部组合化和组织内部内化六个历程;知识创新的情境包括起源情境、对话情境、网络实践情境、网络系统对话情境,以及组织内部系统化情境和实践情境;网络协作创新模式下的知识资本来自于初始创新团队和无数网络创新用户。图3。参考文献12。 展开更多
关键词 网络知识创新 Web 2 0 se-IE-CI模型 创新型组织
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信息化时代Java SE课程网络资源建设与应用研究 被引量:1
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作者 朱香卫 刘丹 《计算机时代》 2021年第10期115-118,共4页
运用超星泛雅平台创建了JavaSE课程的教学PPT、教学视频、课后作业等网络资源,学生利用所创建JavaSE课程的网络资源进行课前预习、课中学习、练习及完成教师发布课后作业等环节的训练。在超星泛雅平台上积累了学生学习JavaSE课程网络资... 运用超星泛雅平台创建了JavaSE课程的教学PPT、教学视频、课后作业等网络资源,学生利用所创建JavaSE课程的网络资源进行课前预习、课中学习、练习及完成教师发布课后作业等环节的训练。在超星泛雅平台上积累了学生学习JavaSE课程网络资源丰富的过程性学习数据,通过分析所积累的学习数据,能有效地评价每一位学生的学习效果和老师应用JavaSE课程网络资源的教学效果。 展开更多
关键词 Javase课程 网络资源 数据分析 学习效果
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SE(3)上姿轨耦合航天器高精度快速终端滑模控制 被引量:11
14
作者 张剑桥 叶东 孙兆伟 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期176-184,共9页
针对编队飞行航天器姿轨耦合一体化控制问题,本文提出了一种高精度快速收敛的滑模控制方法。首先,建立了以Lie群SE(3)上指数坐标表示航天器位置和姿态跟踪误差的相对耦合动力学模型。然后以该指数坐标和速度跟踪误差定义的滑模面,设计... 针对编队飞行航天器姿轨耦合一体化控制问题,本文提出了一种高精度快速收敛的滑模控制方法。首先,建立了以Lie群SE(3)上指数坐标表示航天器位置和姿态跟踪误差的相对耦合动力学模型。然后以该指数坐标和速度跟踪误差定义的滑模面,设计了一种新型的基于切比雪夫神经网络(CNN)的非奇异快速终端滑模控制器(NFTSMC),实现了跟踪航天器对目标航天器的有限时间跟踪控制,并基于Lyapunov方法证明了系统的稳定性。该控制器无需显式的相对参考状态,不仅能保证滑模到达阶段和滑动阶段的有限时间稳定性,还由于引入仅需期望信号具有强逼近能力的CNN在线自适应估计系统总扰动而获得了较高的控制精度。最后,对主从模式的编队飞行航天器进行了仿真分析,结果表明该方法是有效可行的。 展开更多
关键词 耦合动力学模型 Lie群se(3) 非奇异快速终端滑模 切比雪夫神经网络 高精度
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基于像素距离和VGG16网络的脚手架安全间距检测
15
作者 郭爽 《机械工程与自动化》 2026年第1期157-160,共4页
脚手架应用过程中,纵横间距不一致,导致重合交点处安全间距的风险值较高,存在难以确认横杆间距和立杆间距的问题。针对这一问题,提出基于像素距离和VGG16网络的脚手架安全间距检测方法。应用VGG16网络进行脚手架骨架的提取,并通过引入SE... 脚手架应用过程中,纵横间距不一致,导致重合交点处安全间距的风险值较高,存在难以确认横杆间距和立杆间距的问题。针对这一问题,提出基于像素距离和VGG16网络的脚手架安全间距检测方法。应用VGG16网络进行脚手架骨架的提取,并通过引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力模块提高特征提取能力,将提取的骨架图根据双阈值自适应二值化方法进行处理,以减少干扰并保留关键信息,通过计算像素点的4邻域之和标记潜在脚手架交点,并删除重合交点,在处理后的脚手架交点集合中,计算相邻交点之间的欧式距离,分析重合交点处安全间距的风险,并通过标靶法将像素距离转换为实际距离,以判断脚手架的各间距是否符合安全标准,实现了脚手架安全间距检测。实验结果表明:该方法能够提取出清晰、连续的脚手架骨架图,检测得到的横杆间距和立杆间距与实际间距的差值均在±5mm以内。 展开更多
关键词 像素距离 VGG16网络 se注意力模块 双阈值二值化 脚手架安全间距 欧式距离
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基于改进YOLOv5m的水电厂工器具识别系统研究
16
作者 陈铁华 吴广新 +3 位作者 许明 何锫 邹颜泽 袁敬懿 《水力发电》 2026年第2期91-101,共11页
为解决水电厂工器具领存取时需要对工器具快速准确识别,同时防止工器具错借、漏借的问题,建立了一个工器具数据集Tool-Data,提出了一种基于改进YOLOv5m的轻量化水电厂工器具检测算法。该算法采用MobileNetV3作为特征提取网络,将原始网... 为解决水电厂工器具领存取时需要对工器具快速准确识别,同时防止工器具错借、漏借的问题,建立了一个工器具数据集Tool-Data,提出了一种基于改进YOLOv5m的轻量化水电厂工器具检测算法。该算法采用MobileNetV3作为特征提取网络,将原始网络中的卷积模块替换为经过优化的跨阶段深度可分离卷积模块,以降低网络的参数量和计算量。同时,引入SE注意力机制,提高模型对小型及中型目标的识别精度。此外,基于K-means聚类算法对锚框尺寸进行了模型优化,并对Mosaic数据增强技术进行了改进。采用DIOU_NMS算法,提升了过滤边界框的准确性,减少了小目标的漏检情况。试验结果表明,改进后的YOLOv5m轻量化模型在工器具检测数据集上精确率、召回率、平均精度值分别达到90.5%、89.28%和93.38%,较原YOLOv5m分别提高了0.55、18.24和10.94个百分点,能够满足复杂条件下工器具领存取识别的高效率和高精度要求。 展开更多
关键词 工器具 YOLOv5m se注意力机制 K-MEANS算法 轻量化网络 Mosaic数据增强
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基于TCN-SE神经网络模型的智能连续血压估计方法 被引量:4
17
作者 熊嘉豪 姜晨希 +2 位作者 陈永毅 张丹 尹武涛 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1499-1505,共7页
血压是反映人体心血管系统状况重要信息的四个生命体征之一。随着科技的进步,智能化血压测量逐渐融入人类的日常生活当中。针对当下血压测量方法复杂,测量精度不高等问题,提出了一种基于嵌入SE注意力机制的时域卷积网络(TCN-SE)模型。... 血压是反映人体心血管系统状况重要信息的四个生命体征之一。随着科技的进步,智能化血压测量逐渐融入人类的日常生活当中。针对当下血压测量方法复杂,测量精度不高等问题,提出了一种基于嵌入SE注意力机制的时域卷积网络(TCN-SE)模型。该网络有效解决了现有方法中模型过拟合的问题,且进一步加强了模型对于不同通道信息的关注度。在保证信息完整的前提下,该模型可有效增大感受野。在重症监护中的多参数智能监测(MIMIC-II)数据集进行实验测试,通过计算均方误差和平均绝对误差等指标,得出收缩压的误差为(5.09±7.04)mmHg,舒张压的误差为(2.96±4.23)mmHg,表明所提出的方法相比于现有方法误差损失更低,在血压测量领域具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 血压 深度学习 时域卷积网络 se注意力机制 光电容积描记技术
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基于Sentinel-2影像的淡水养殖水生动物类型识别研究 被引量:3
18
作者 金晶 毛星 +3 位作者 张欣 刘杨 陆学文 任妮 《河南农业科学》 北大核心 2022年第4期160-170,共11页
为了利用遥感影像实现内陆淡水养殖空间分布的快速提取,以江苏省宜兴市为研究区域,基于Sentinel-2卫星影像数据,提出了一种结合卷积神经网络和随机森林算法的内陆淡水养殖池塘水产类型的识别方法。该方法以深度学习为基础,构建卷积神经... 为了利用遥感影像实现内陆淡水养殖空间分布的快速提取,以江苏省宜兴市为研究区域,基于Sentinel-2卫星影像数据,提出了一种结合卷积神经网络和随机森林算法的内陆淡水养殖池塘水产类型的识别方法。该方法以深度学习为基础,构建卷积神经网络模型进行养殖池塘语义分割,进而分析养殖区域斑块的归一化植被指数和归一化水体指数,最后采用随机森林算法区分养殖池塘的水产类型。结果表明,宜兴市2021年淡水养殖池塘面积为121.25 km^(2),其中蟹塘面积74.48 km^(2),鱼塘面积46.77 km^(2),识别总体精度为88.33%,kappa系数为0.8243。 展开更多
关键词 淡水养殖池塘 sentinel-2遥感影像 卷积神经网络 随机森林 se-Unet
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基于胶囊SE-Inception的茄科病害识别方法研究 被引量:5
19
作者 杨泳波 赵远洋 +1 位作者 李振波 李晔 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期28-35,共8页
针对番茄和茄子2类茄科蔬菜的病害,基于SE-Inception和胶囊网络构建了一个具有抗噪性的茄科病害识别网络,称为胶囊SE-Inception。该网络主要分为特征提取和胶囊网络2部分。其特征提取部分采用了批处理归一化层(BN)加速网络收敛;利用SE-I... 针对番茄和茄子2类茄科蔬菜的病害,基于SE-Inception和胶囊网络构建了一个具有抗噪性的茄科病害识别网络,称为胶囊SE-Inception。该网络主要分为特征提取和胶囊网络2部分。其特征提取部分采用了批处理归一化层(BN)加速网络收敛;利用SE-Inception结构和多尺度特征提取模块来提高模型的精度。胶囊网络部分采用了路由迭代次数为2,维度为16的胶囊进行处理。基于自建的茄科病害数据集开展实验,其包含白粉虱、白粉病、黄曲病和棉疫病4种病害类别和健康叶片;为减少过拟合,对数据进行了增广处理。实验结果表明胶囊SE-Inception网络针对常见的高斯、椒盐和模糊噪声具有较好的抗噪性;其仅需较少的数据就可以达到较高的识别精度,在相同数据量下,胶囊SE-Inception网络的识别精度高于常见轻量级模型。 展开更多
关键词 茄科蔬菜 病害识别 抗噪性 se-Inception结构 胶囊网络
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基于VGG16-DenseNet集成模型的烤烟智能分级 被引量:4
20
作者 黄本荣 范兆烽 +7 位作者 王飞 江逸昕 马祥根 肖光林 詹德良 吴善建 黄嘉星 温永仙 《中国烟草科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期102-112,共11页
为实现烤烟烟叶等级快速、准确的智能化识别,本研究基于手机拍摄的不同品种烤烟烟叶正、反面图像,构建了VGG16与DenseNet组合的新网络模型VGG16-Dense,并应用手机拍摄的翠碧1号、云烟87烤烟烟叶6个等级正反面图片,总共24类,验证该模型... 为实现烤烟烟叶等级快速、准确的智能化识别,本研究基于手机拍摄的不同品种烤烟烟叶正、反面图像,构建了VGG16与DenseNet组合的新网络模型VGG16-Dense,并应用手机拍摄的翠碧1号、云烟87烤烟烟叶6个等级正反面图片,总共24类,验证该模型的有效性,同时与5个网络模型DenseNet121、ResNet50、AlexNet、VGG16和GoogLeNet进行比较。研究表明:VGG16-Dense网络模型在验证集的各评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数和平均损失值)均达到优秀值,在测试集的各评估指标较其他模型是最优的,准确率为92.71%,精确率为93.07%,召回率为92.71%,F1分数为92.72%,平均损失值为0.22,有较好的泛化能力,错判较少。VGG16-Dense网络模型能同时智能判别烤烟烟叶等级及其正反面,甄别不同品种,这为初级烤烟收购中的定级实现智能化提供理论指导。 展开更多
关键词 烤烟智能分级 深度学习 组合网络模型 se模块
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