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基于通道动态优化与特征重用的多尺度DenseNet脑电情绪识别
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作者 李秋生 苏靖然 《北京联合大学学报》 2026年第1期41-48,共8页
针对现有脑电情绪识别模型浅层特征重用不足及通道关联建模静态化问题,提出一种改进的DenseNet模型。该模型通过引入压缩和激励(SE)模块动态调整前额叶-顶叶关键通道的权重,结合多尺度卷积核(1×1、3×3、5×5),增强δ/θ... 针对现有脑电情绪识别模型浅层特征重用不足及通道关联建模静态化问题,提出一种改进的DenseNet模型。该模型通过引入压缩和激励(SE)模块动态调整前额叶-顶叶关键通道的权重,结合多尺度卷积核(1×1、3×3、5×5),增强δ/θ频段的微分熵特征,提升浅层特征的利用率,并有效抑制噪声。在SEED数据集单被试实验中,该模型以96.73%的准确率显著优于基准模型(DBN:86.08%;DGCNN:90.40%),且在不同通道配置下均表现出鲁棒性。 展开更多
关键词 脑电信号 通道自适应 特征重用 压缩和激励(se)模块 动态权重
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Phosphorus fractionation and bio-availability in Taihu Lake(China) sediments 被引量:36
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作者 ZHOUAi-min WANGDong-sheng TANGHong-xiao 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第3期384-388,共5页
Typical sediments from Taihu Lake, a meso-to-hypereutrophic lake, were collected and examined on the basis of P-fractionation by sequential extraction scheme. Sedimentary inorganic phosphorus were fractioned into four... Typical sediments from Taihu Lake, a meso-to-hypereutrophic lake, were collected and examined on the basis of P-fractionation by sequential extraction scheme. Sedimentary inorganic phosphorus were fractioned into four forms and the rank order according to the mean concentration of P-fractions in Taihu Lake was NaOH-P>BD-P>HCl-P>NH_4Cl-P. The concentrations of BD-P were linearly correlated with the content of active Fe(R2=0.96). Also, the linear relationship between the sum of BD-P and NaOH-P and the sum of active Fe and active Al content was observed within the six sediments investigated(R2=0.96). Moreover, the bio-available phosphorus(BAP) content was estimated by the sum of NH_4Cl-P, BD-P, and NaOH-P, viz. BAP=NH_4Cl-P+NaOH-P+BD-P. In Taihu Lake, the BAP contents are ranging from 0.10 mg/g dw to 1.25 mg/g dw, and average 0.40 mg/g dw for all sediment samples. The relative contributions of BAP to total sedimentary phosphorus(TP) and inorganic sedimentary phosphorus(IP) range from 18.67% to 50.79%(33.61% on average) and from 52.82% to 82.09%(67.81% on average), respectively. 展开更多
关键词 phosphorus fractionation bio-availability seDIMENT Taihu Lake
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基于DenseNet和多域特征融合的表面肌电手势识别研究
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作者 金亚辉 刘鑫 +1 位作者 连大山 郭一娜 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第1期30-34,共5页
基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别在人机交互领域应用广泛,快速准确识别手势动作可以提供更好的用户体验。由于个体差异性导致在多任务中,整体识别准确率低。提出一种密集连接卷积网络(DenseNet)和多域特征融合的sEMG手势识别方法。首... 基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别在人机交互领域应用广泛,快速准确识别手势动作可以提供更好的用户体验。由于个体差异性导致在多任务中,整体识别准确率低。提出一种密集连接卷积网络(DenseNet)和多域特征融合的sEMG手势识别方法。首先,从sEMG信号中提取时域和频域特征构成特征集,并与原始信号融合作为网络输入,增强网络输入数据的表达能力。其次,使用融合挤压—激励(SE)注意力和多尺度空洞卷积的DenseNet进行特征提取与分类识别。实验结果表明,在NinaPro DB2数据集中,手势识别整体准确率达到了88.06%,在整体和分类运动中识别性能都有所提升。 展开更多
关键词 表面肌电信号 手势识别 挤压—激励注意力 多尺度空洞卷积 密集连接卷积网络
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社区公园布局空间公平性评价研究——基于SE指数方法 被引量:1
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作者 刘志强 郑薇 +1 位作者 洪亘伟 余慧 《南方建筑》 北大核心 2025年第2期1-9,共9页
城市更新背景下,社区公园布局空间公平性研究对构建高品质社区生活圈具有重要意义。通过构建SE指数评价苏州中心城区社区公园布局的空间公平性,并揭示各市辖区社区公园和居民的供需匹配状况、空间公平性差异。结果发现:1)SE指数是对使... 城市更新背景下,社区公园布局空间公平性研究对构建高品质社区生活圈具有重要意义。通过构建SE指数评价苏州中心城区社区公园布局的空间公平性,并揭示各市辖区社区公园和居民的供需匹配状况、空间公平性差异。结果发现:1)SE指数是对使用基尼系数公平性评价方法的补充和拓展,可弥补基尼系数无法体现空间性的不足,同时也是对社区公园布局空间公平性评价方法的优化和完善,能够判定社区公园布局是否存在不公平现象,并可对相同(近)基尼系数市辖区所对应的不同公平性状态进行原因解释。2)整体尺度看,苏州中心城区社区公园布局空间公平性较差,各市辖区空间公平性差异明显,呈现为姑苏区>工业园区>高新区>吴中区>相城区。局部尺度看,姑苏区和吴中区基尼系数相近,但姑苏区空间不公平状态呈现需求多而供给不足,吴中区则表现为供给充足而需求少。以期为社区公园布局空间公平性评价研究提供方法借鉴,为公园绿地布局优化和合理配置提供科学依据。 展开更多
关键词 社区公园 空间布局 空间公平性 se指数 苏州
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基于预测农作物Se含量构建富硒土地质量评价体系——以湖南龙山县为例 被引量:2
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作者 张俊 戴亮亮 +7 位作者 巩浩 彭志刚 许青阳 胡向荣 贺灿 吴文彬 陈伟 曾剑 《中国地质》 北大核心 2025年第1期362-371,共10页
【研究目的】硒(Se)是人体必需的微量元素之一。富硒土地和富硒农产品的开发利用成为了乡村振兴的重要实践,但仅根据土壤Se含量难以准确地指导地方政府进行富硒土地资源开发。【研究方法】本文以湖南省龙山县西北部作为研究区,基于1∶50... 【研究目的】硒(Se)是人体必需的微量元素之一。富硒土地和富硒农产品的开发利用成为了乡村振兴的重要实践,但仅根据土壤Se含量难以准确地指导地方政府进行富硒土地资源开发。【研究方法】本文以湖南省龙山县西北部作为研究区,基于1∶50000土地质量地球化学调查数据和全国土地调查成果数据探讨了水稻Se生物富集系数的影响因素,并据此建立了水稻籽实Se含量多元线性回归预测模型,结合耕地地力和环境质量提出了富硒土地质量评价体系。【研究结果】(1)研究区土壤Se含量为0.19~0.84 mg/kg,平均值0.48 mg/kg,水稻籽实Se含量为0.02~0.23 mg/kg,平均值0.10 mg/kg,水稻籽实富硒率为83%。(2)水稻籽实Se生物富集系数与土壤Cd、S和TC呈极显著负相关关系,相关系数分别−0.617、−0.452和−0.574。(3)区划结果显示,研究区以无公害富硒中高产耕地为主,面积占比78%,无公害中高产耕地和无公害低产耕地面积相对较小,面积分别占13%和4%;安全利用富Se耕地和谨慎利用耕地面积分别占4%和1%。【结论】在科学预测农作物籽实Se元素含量的基础上,本文构建了一种基于农作物富Se水平、耕地地力和环境质量的地块尺度富Se土地质量评价体系,对地方政府进行富Se土地资源开发利用具有重要参考示范意义。 展开更多
关键词 se水稻 预测模型 富硒土地 区划方法 土壤地球化学调查工程 龙山县 湖南省
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基于二次分解时频图和SE-DSMC-BSA的轻量化有载分接开关机械故障识别方法 被引量:1
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作者 李思奇 夏卯 +4 位作者 鲁思兆 毕贵红 黄一超 阮彦俊 李良创 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期268-279,308,共13页
有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)是有载调压变压器中唯一可动的部件,其频繁切换易导致机械故障。为了实现OLTC机械状态的在线监测,文中提出一种结合二次分解时频图、深度可分离多尺度卷积(depthwise separable multiscale convo... 有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)是有载调压变压器中唯一可动的部件,其频繁切换易导致机械故障。为了实现OLTC机械状态的在线监测,文中提出一种结合二次分解时频图、深度可分离多尺度卷积(depthwise separable multiscale convolution,DSMC)、挤压-激励(squeeze-excitation,SE)注意力机制和广播自注意力(broadcast self-attention,BSA)机制的轻量化OLTC故障识别方法。首先,建立OLTC故障模拟试验平台获取振动信号。在此基础上,引入二次分解和Hilbert变换,将两次分解的分量全部转换为时频图。然后,利用SE-DSMC对时频图进行多尺度的特征提取,并进行通道特征增强。最后,引入BSA对全局特征进行提取,以提升故障识别的准确率。与现有方法相比,该方法特别是在小样本情况下具有识别速度快、准确率高和轻量化等优势。 展开更多
关键词 有载分接开关(OLTC) 故障识别 二次分解 挤压-激励(se) 深度可分离多尺度卷积(DSMC) 广播自注意力(BSA) 轻量化
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芝麻过敏原Ses i 2核酸适体的筛选与鉴定研究 被引量:1
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作者 李洋 于宁 +3 位作者 康文瀚 张九凯 杜欣军 陈颖 《核农学报》 CAS 北大核心 2025年第1期59-67,共9页
芝麻是八大类食物过敏原之一,快速准确识别芝麻过敏原对预防其过敏有重要意义。核酸适配体可以高效识别靶标过敏原,在过敏原检测中有良好的应用前景。为了获得芝麻主要过敏原Ses i 2的特异性核酸适体,本研究以Ses i 2为靶标,通过磁珠筛... 芝麻是八大类食物过敏原之一,快速准确识别芝麻过敏原对预防其过敏有重要意义。核酸适配体可以高效识别靶标过敏原,在过敏原检测中有良好的应用前景。为了获得芝麻主要过敏原Ses i 2的特异性核酸适体,本研究以Ses i 2为靶标,通过磁珠筛选法(磁珠-SELEX)开展10轮筛选,经由高通量测序获得6条候补序列(S1~S6),并进行家族性、同源性分析及二级结构预测。结果表明,6条候选核酸适体的重复率可达46.38%,其自由能在-9.02到-2.47 kcal·moL^(-1)之间,根据自由能能量稳定原则,S1和S5吉布斯自由能最低最稳定,分别为-6.70和-9.02 kcal·moL^(-1)。利用ELISA试验进行亲和力测试,结果表明核酸适体S1和S2的亲和能力较强,S1:KD=67.02 nmol·L^(-1),R2=0.925 8,S2:KD=97.65 nmol·L^(-1),R2=0.795 1。核酸适体S1与过敏原Ses i 2的结合力和其他过敏原蛋白相比有显著差异,可视为具有特异性。本研究最终获得一条兼具良好亲和力和特异性的核酸适体S1,为芝麻过敏原快速检测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 芝麻过敏原 ses i 2 核酸适体 亲和力
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基于改进的DeepLabV3+网络的Sentinel-1影像水体提取
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作者 赵兴旺 赵妍 +1 位作者 刘超 刘春阳 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期66-70,共5页
为了提高雷达影像提取水体的精度,本文以2023年Sentinel-1系列影像为数据源,在DeepLabV3+网络模型的基础上优化主干网络,并融合SE通道注意力机制,提出了一种改进的深度学习网络模型SEDeepLabV3+,针对改进的模型进行了消融试验,并以7月3... 为了提高雷达影像提取水体的精度,本文以2023年Sentinel-1系列影像为数据源,在DeepLabV3+网络模型的基础上优化主干网络,并融合SE通道注意力机制,提出了一种改进的深度学习网络模型SEDeepLabV3+,针对改进的模型进行了消融试验,并以7月31日北京市昌平区水体提取为例,对该模型进行了验证。试验结果表明,使用改进后的SEDeepLabV3+方法提取水体时,平均交并比与像素准确率能够达到88.55%和93.49%,与DeepLabV3+、HRNet、U-Net相比,平均交并比分别提高了2.26%、2.31%和5.08%,平均像素准确率分别提高了0.76%、0.80%和3.07%,改进后的SEDeepLabV3+不仅具有更轻量级的网络结构,而且能够有效地提高水体提取精度和效率。 展开更多
关键词 DeepLabV3+ 水体提取 se通道注意力机制 sentinel-1影像 语义分割
原文传递
基于改进YOLOv8-Seg模型的香菇子实体表型参数测量方法
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作者 张瑞青 刘攀 +3 位作者 陈文杰 郝建军 郑颖 张怡 《农业工程学报》 北大核心 2025年第23期143-151,共9页
针对生长发育期的香菇子实体缺少表型参数自动化测量手段的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8-Seg模型的香菇子实体表型参数测量方法。通过在YOLOv8-Seg的快速池化层(spatial pyramid pooling fast,SPPF)后增添SE注意力机制模块,调... 针对生长发育期的香菇子实体缺少表型参数自动化测量手段的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8-Seg模型的香菇子实体表型参数测量方法。通过在YOLOv8-Seg的快速池化层(spatial pyramid pooling fast,SPPF)后增添SE注意力机制模块,调整重要特征通道权重,增强模型对香菇子实体目标的识别准确率;在颈部网络中使用C2f-Faster模块替换C2f模块,用部分卷积(partial convolution)模块降低模型内存访问量,加快模型推理速度,构建了一种香菇子实体分割模型(YOLO-SF)。应用YOLO-SF模型对处于各生长阶段的香菇子实体菌柄、菌盖进行实例分割;利用OpenCV中的Cv2.minAreaRect函数获取菌柄菌盖分割区域的最小旋转外接矩形;基于提取的外接矩形像素点数目与游标卡尺测量值计算固定比例,应用线性拟合方法对测量参数校正,减小系统误差,实现香菇子实体四类表型参数(菌盖宽度、菌盖厚、菌柄直径、菌柄高)的测量。结果表明,YOLO-SF模型的精确率、召回率和平均精度均值分别达到99.5%、99.2%和80.7%,相较于YOLOv8-Seg模型分别提升了1.3、3.3和2.6个百分点;轻量化方面,浮点运算次数和参数量较YOLOv8-Seg模型分别降低了6.6%和12.1%,帧率提升4.7帧/s;与Mask R-CNN、YOLACT、YOLOv5-Seg、YOLOv8-Seg和YOLOv8-Swin Transformer等其他主流分割模型相比,YOLO-SF模型的mAP_(50-95)分别高出5.5、7.1、3.6、2.6和3.6个百分点。将香菇子实体表型参数拟合校正后测量的结果与固定比例测量结果进行对比,平均相对误差(mean relative error,MRE)小于2.7%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)小于0.5 mm。该方法可为香菇产量预测、栽培管理与育种提供理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 香菇子实体 表型参数测量 改进YOLOv8-seg 实例分割 se注意力机制 参数拟合校正
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改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法
10
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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民权县土壤、蔬菜中Se含量特征分析
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作者 徐永新 吴丽萍 +1 位作者 马俊峰 吴自晴 《绿色科技》 2025年第9期170-174,共5页
为探讨民权县不同功能区的土壤、蔬菜中Se含量特征,对民权县不同功能区土壤、蔬菜进行样品采集并分析Se含量。结果表明:研究区土壤平均Se含量为0.27μg/g,土壤样品富硒率为4.00%。不同功能区中,土壤平均含硒量最高的是经济作物区0.31μg... 为探讨民权县不同功能区的土壤、蔬菜中Se含量特征,对民权县不同功能区土壤、蔬菜进行样品采集并分析Se含量。结果表明:研究区土壤平均Se含量为0.27μg/g,土壤样品富硒率为4.00%。不同功能区中,土壤平均含硒量最高的是经济作物区0.31μg/g,最低的是工业区0.19μg/g,呈现出区域分布差异。蔬菜平均Se含量为0.27μg/g,高于富硒标准要求(Se≥0.01μg/g),蔬菜样品富硒率为100.00%。结合土壤和蔬菜Se含量,民权县平均富集系数为103.20%。综合民权县土壤、蔬菜、小麦样品Se含量,表明该地区具有良好的富硒农业开发利用前景。 展开更多
关键词 土壤se含量 蔬菜se含量 富硒特征 民权县
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基于SE注意力机制与互信息量的解纠缠跨语种语音转换
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作者 李燕萍 谭誌诚 +2 位作者 胡澄阳 杨露露 邵曦 《信号处理》 北大核心 2025年第1期183-192,共10页
在跨语种语音转换(Cross-Lingual Voice Conversion, CLVC)任务中,如何保留转换语音中的内容信息,同时有效地提高转换语音的相似度和自然度是目前的研究难题。传统的编码器-解码器模型应用于跨语种语音转换时,通常会对语音进行相互独立... 在跨语种语音转换(Cross-Lingual Voice Conversion, CLVC)任务中,如何保留转换语音中的内容信息,同时有效地提高转换语音的相似度和自然度是目前的研究难题。传统的编码器-解码器模型应用于跨语种语音转换时,通常会对语音进行相互独立的内容编码和说话人编码,导致得到的内容表征和说话人表征之间存在一定的信息泄露,从而使得转换语音的说话人个性相似度不够理想。为了解决上述存在的问题,本文提出一种基于SE注意力机制(Squeeze-and-Excitation Attention Mechanism, SE)与互信息量(Mutual Information, MI)的跨语种语音转换方法,实现有效的表征解纠缠,完成开集情形下高质量的跨语种语音转换。首先,在内容编码器中引入SE注意力机制以利用其对全局信息的提取能力,使得内容编码器可以提取包含全局上下文信息的内容表征;同时,在各个表征之间引入互信息量,并通过对其最小化来大幅减少各个表征之间存在的信息泄露问题,从而实现有效的表征解纠缠。在VCTK英文语料库和AISHELL-3中文语料库上的实验结果表明,本文提出的基于SE注意力机制与互信息量的跨语种语音转换模型(Squeeze-and-Excitation Attention Mechanism and Mutual Information, SEMI)具有更强的表征提取能力,相比于基准模型,其在客观评价中MCD值降低了10.89%,在主观评价中MOS值和ABX值分别提升了10.94%和12.06%,验证了SEMI模型在转换语音质量和说话人个性相似度方面都取得显著进展,实现了开集情形下高质量的跨语种语音转换。 展开更多
关键词 跨语种语音转换 se注意力机制 互信息量 全局上下文信息
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基于1D-SE-ResNet的含风电电力系统动态分区惯量评估
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作者 徐艳春 任建新 +2 位作者 宋文宇 席磊 MI Lu 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期119-132,共14页
随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neur... 随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neural network,1D-SE-ResNet)的系统动态分区惯量评估方法。首先,计算频率曲线趋势和数值近似距离,采用k-means聚类方法对系统进行动态分区并由S-C指标确定分区数量。然后,通过增加压缩和激励模块对一维残差神经网络进行改进,为每个通道提供权重从而提升网络性能,采集系统不同惯量水平和负荷扰动下的区域簇中心节点频率和频率变化率数据作为一维特征输入,区域有效惯量为输出,训练网络实现区域惯量评估。最后,在含风电的IEEE 39和IEEE 118系统上进行仿真。结果表明,在动态分区的基础上,训练好的1D-SE-ResNet可实现区域惯量的准确评估。 展开更多
关键词 频率响应特性 系统分区 分区惯量 一维压缩激励残差神经网络 惯量评估
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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:1
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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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基于ASP-SERes2Net的说话人识别算法 被引量:1
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作者 令晓明 陈鸿雁 +1 位作者 张小玉 张真 《北京工业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期42-50,共9页
为提升说话人识别的特征提取能力,解决在噪声环境下识别率低的问题,提出一种基于残差网络的说话人识别算法——ASP-SERes2Net。首先,采用梅尔语谱图作为神经网络的输入;其次,改进Res2Net网络的残差块,并且在每个残差块后引入压缩激活(sq... 为提升说话人识别的特征提取能力,解决在噪声环境下识别率低的问题,提出一种基于残差网络的说话人识别算法——ASP-SERes2Net。首先,采用梅尔语谱图作为神经网络的输入;其次,改进Res2Net网络的残差块,并且在每个残差块后引入压缩激活(squeeze-and-excitation,SE)注意力模块;然后,用注意力统计池化(attention statistics pooling,ASP)代替原来的平均池化;最后,采用附加角裕度的Softmax(additive angular margin Softmax,AAM-Softmax)对说话人身份进行分类。通过实验,将ASP-SERes2Net算法与时延神经网络(time delay neural network,TDNN)、ResNet34和Res2Net进行对比,ASP-SERes2Net算法的最小检测代价函数(minimum detection cost function,MinDCF)值为0.0401,等误率(equal error rate,EER)为0.52%,明显优于其他3个模型。结果表明,ASP-SERes2Net算法性能更优,适合应用于噪声环境下的说话人识别。 展开更多
关键词 说话人识别 梅尔语谱图 Res2Net 压缩激活(squeeze-and-excitation se)注意力模块 注意力统计池化(attention statistics pooling ASP) 附加角裕度的Softmax(additive angular margin Softmax AAM-Softmax)
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基于“IAD+SES”框架的家庭教育指导服务网络化供给模式探究
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作者 李静 刘桂茹 《宁波大学学报(教育科学版)》 2025年第5期88-98,共11页
我国家庭教育指导服务已形成多元主体协同的供给模式,但仍存在主体权责划分不清、区域供给不协调、服务内容同质化、监督评价机制缺乏等困境。基于“IAD+SES”框架的家庭教育指导服务网络化供给模式是一种基于主体间合作伙伴关系实现资... 我国家庭教育指导服务已形成多元主体协同的供给模式,但仍存在主体权责划分不清、区域供给不协调、服务内容同质化、监督评价机制缺乏等困境。基于“IAD+SES”框架的家庭教育指导服务网络化供给模式是一种基于主体间合作伙伴关系实现资源共享、区域联动的创新模式,能够动态分析家庭教育指导服务的供给过程,识别外部环境、行动舞台、结果产出等层次的关键要素,探究要素间的互动关系,动态调整供给网络策略,可以有效解决上述困境。基于“IAD+SES”框架,家庭教育指导服务各主体应加强子网络区域特色建设,保障监督评价动态多元化,创立家庭教育责任联盟,为家庭教育指导服务的高质量发展提供实践支持。 展开更多
关键词 家庭教育指导服务 家校社协同育人 IAD框架 seS框架
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基于Densenet模型的步态相位识别研究 被引量:2
17
作者 付明凯 王少红 马超 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期119-128,共10页
步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术,精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征(步速、步幅等)的随机性,本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位... 步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术,精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征(步速、步幅等)的随机性,本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位识别方法。首先,将两个惯性测量单元布置在胫骨前部和大腿前侧的股直肌,采集了200人次受试者前进、转弯、上楼梯、下楼梯4种步态任务的步态数据。然后,对数据进行滤波重采样预处理后作为所提模型的输入。最后,利用SECBAM-Densenet模型得到输出模型的分类结果。结果显示,改进后SECBAM-Densenet模型在同一个体中不同步态相位平均识别准确率达到了95.76%,相比其他模型有0.66%~21.22%的提升。在不同个体中,相位的识别准确率均高于94%。以上试验结果表明,本文提出的模型可以应用于步态相位识别领域,并为下肢外骨骼机器人的柔性控制提供了试验参考。 展开更多
关键词 步态相位 Densenet se-net注意力模块 空间通道注意力模块
原文传递
改进SE注意力和分区的WiFi室内定位方法
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作者 段德春 史明泉 王鑫 《导航定位学报》 北大核心 2025年第6期138-145,共8页
为了提高单无线接入点(AP)定位的精度,提出一种分区域定位方法:将整区域分成多个子区域,每个子区域作为一个类别,通过分类任务预测相应指纹所在的子区域,并且为提升网络学习能力,模型中加入挤压和激励(SE)注意力机制,使用三通道分别学... 为了提高单无线接入点(AP)定位的精度,提出一种分区域定位方法:将整区域分成多个子区域,每个子区域作为一个类别,通过分类任务预测相应指纹所在的子区域,并且为提升网络学习能力,模型中加入挤压和激励(SE)注意力机制,使用三通道分别学习不同指纹的不同维度的相互依赖性关系;然后回归任务以子区域为单位,训练模型得到测试点的实际坐标。分类与回归任务都使用残差网络。为更好地刻画位置变化关系,首先消除自动增益控制(AGC)对无线保真(WiFi)信道状态信息(CSI)的影响;其次使用余弦相似度比较参考点的指纹样本得到全局信息;然后利用幅度、相位和全局信息联合提高指纹的信息量。实验结果表明,分区域定位方法相比于整区域定位方法,定位精度可提高22.12%。 展开更多
关键词 信道状态信息(CSI) 分区域定位 改进的挤压和激励(se)注意力 全局信息 联合指纹
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基于SE注意力多源域对抗网络的射频指纹识别 被引量:1
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作者 苏超然 张大龙 +1 位作者 黄勇 董安 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期412-419,共8页
射频指纹利用射频前端的硬件特征作为标识符对设备进行识别。针对现有射频指纹识别研究忽略接收机硬件特性的干扰,导致模型在不同接收机设备上泛化性较差的问题,提出一种基于SE(Squeeze-and-Excitation)注意力多源域对抗网络的射频指纹... 射频指纹利用射频前端的硬件特征作为标识符对设备进行识别。针对现有射频指纹识别研究忽略接收机硬件特性的干扰,导致模型在不同接收机设备上泛化性较差的问题,提出一种基于SE(Squeeze-and-Excitation)注意力多源域对抗网络的射频指纹识别方法。该方法采用多个源域有标签数据和少量目标域无标签数据进行对抗训练以提取与接收机域无关的特征;融合SE注意力机制增强模型对发送机射频指纹特征的学习能力;结合极少量目标域有标签数据对模型参数进行微调,进一步提高发送机识别性能。在Wisig公开数据集上的实验结果表明:该方法在跨接收机场景下可有效识别发送机设备,平均准确率可达83.1%;加入少量有标签数据微调后平均准确率可进一步提高至93.1%。 展开更多
关键词 射频指纹识别 多源域对抗 深度学习 物理层安全 se注意力机制
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