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耐心资本与体育企业韧性——基于一个倒U型模型的实证检验
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作者 谭宏 刘青 《武汉体育学院学报》 北大核心 2026年第3期42-53,共12页
耐心资本在体育企业韧性塑造中具有延迟收益、维持稳态与支撑创新的独特功能。基于2015-2023年中国A股体育上市企业数据,运用面板回归与非线性模型,系统探讨耐心资本对体育企业韧性的影响特征及其管理层长期认知的作用机制,并考察国家... 耐心资本在体育企业韧性塑造中具有延迟收益、维持稳态与支撑创新的独特功能。基于2015-2023年中国A股体育上市企业数据,运用面板回归与非线性模型,系统探讨耐心资本对体育企业韧性的影响特征及其管理层长期认知的作用机制,并考察国家体育产业示范基地、大型体育赛事、全球公共卫生事件、国家体育消费试点城市与战略导向的情境调节效应。研究发现:(1)耐心资本与体育企业韧性呈显著倒U型关系,适度耐心资本可增强企业抗风险与创新能力,过量则导致资源沉淀与僵化;(2)机制分析表明,适度耐心资本通过强化管理层长期认知,提升企业战略稳健性与组织学习力,进而促进韧性提升;(3)调节效应检验表明,不同情境下耐心资本效应存在曲线位移:体育产业示范基地样本及大型体育赛事、全球公共卫生事件、国家体育消费试点城市样本中曲线右移;战略导向差异导致利润导向型与增长导向型企业拓宽了耐心资本的有效区间,增强了韧性。研究结论揭示了耐心资本在体育产业中影响企业韧性的非线性规律,为优化资本结构、强化管理认知与增强抗风险能力提供了实证支撑与政策启示。 展开更多
关键词 体育企业韧性 耐心资本 管理层认知 u型模型
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基于改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法
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作者 王莉利 梁云虎 高新成 《石油物探》 北大核心 2026年第1期21-30,共10页
深度学习方法在三维地震资料断层识别中得到了广泛应用,但方法的应用面临数据集质量欠佳、资源消耗过高以及训练周期长等问题。为此,提出了一种融合改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法。该方法先将改进的U-Net网络模型作为教师... 深度学习方法在三维地震资料断层识别中得到了广泛应用,但方法的应用面临数据集质量欠佳、资源消耗过高以及训练周期长等问题。为此,提出了一种融合改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法。该方法先将改进的U-Net网络模型作为教师模型,将空洞空间金字塔池化(ASPP)结构与U-Net网络模型相融合,构建轻量级学生模型,然后引入知识蒸馏技术对学生模型进行优化,并调整网络训练超参数和知识蒸馏损失参数,使学生模型获取更丰富的断层信息,提升学生模型的网络性能。该方法通过将复杂的教师模型的知识迁移到轻量级学生模型,显著降低了模型的计算复杂度,同时保持了较高的识别精度。测试结果表明,在合成测试集和实际地震数据的断层识别中,经过知识蒸馏训练的学生模型在识别精度和连续性上均优于未经过蒸馏的学生模型和单独训练的教师模型,充分验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 断层识别 知识蒸馏 u-Net 教师模型 学生模型
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基于改进U-Net与RGB-D图像的青花椒枝条“下桩”剪切点定位
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作者 蒲应俊 张文州 +3 位作者 李金广 赵立军 陈子文 杨明金 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期160-170,共11页
青花椒枝条“下桩”是通过剪下带鲜果的枝条并保留一定长度短桩的采摘收获方法。为实现青花椒采摘机器人精准识别枝条并确定最佳剪切点以达到高效“下桩”作业,该研究提出了一种基于U-Net深度学习网络和RGB-D相机相结合的青花椒主枝“... 青花椒枝条“下桩”是通过剪下带鲜果的枝条并保留一定长度短桩的采摘收获方法。为实现青花椒采摘机器人精准识别枝条并确定最佳剪切点以达到高效“下桩”作业,该研究提出了一种基于U-Net深度学习网络和RGB-D相机相结合的青花椒主枝“下桩”剪切点定位方法。首先,通过改进传统U-Net模型,将其主干网络替换为嵌入CA注意力机制的ResNet50网络,同时在U-Net模型的特征拼接阶段中增加SE注意力机制,从而构建针对青花椒主枝和树干的分割模型。然后,将分割后的图像利用二值化与骨架线提取方法得到主枝中心线,结合RGB-D相机的深度信息与OpenCV图像处理算法,完成世界坐标系与像素坐标系间长度的映射。随后,将短桩预设的40 mm长度从世界坐标系映射至RGB图像中的像素长度,最终确定每根主枝的“下桩”剪切点位置。试验结果表明,改进后的U-Net模型在分割性能上优于DeeplabV3+和PSPNet,平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(mPA)和召回率(recall)分别达到87.58%、93.76%和96.24%。在晴天顺光、逆光及阴天条件下,“下桩”剪切点识别定位的成功率分别达到90.81%、84.88%、80.52%。采摘点定位试验中,定位成功率为90%,单根花椒枝平均识别过程耗时1.93 s。该研究结果可为青花椒采摘机器人“下桩”采收提供技术支撑。 展开更多
关键词 图像处理 青花椒 采摘 u-Net网络模型 下桩采摘法 剪切点定位
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神经介素U诱导变应性鼻炎小鼠模型嗜酸性粒细胞激活的机制初探
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作者 朱晓佳 张皓翔 +4 位作者 王艳杰 段鸿英 王璐瑶 程冯丽 赵长青 《中国耳鼻咽喉颅底外科杂志》 2026年第1期54-61,共8页
目的探讨一种源于神经末梢的神经肽,即神经介素U对变应性鼻炎(AR)小鼠模型嗜酸性粒细胞(EOS)的调控机制。方法先通过卵清蛋白(OVA)腹腔注射和鼻腔激发建立小鼠AR模型,以PBS作为对照。然后获取该AR及对照组小鼠的三叉神经节(TG),采用转... 目的探讨一种源于神经末梢的神经肽,即神经介素U对变应性鼻炎(AR)小鼠模型嗜酸性粒细胞(EOS)的调控机制。方法先通过卵清蛋白(OVA)腹腔注射和鼻腔激发建立小鼠AR模型,以PBS作为对照。然后获取该AR及对照组小鼠的三叉神经节(TG),采用转录组测序技术全面分析基因表达谱;首先利用患者手术标本进行验证,再通过OVA联合神经介素U滴鼻观察AR小鼠鼻过敏症状的变化。进一步采用流式细胞术检测肺泡灌洗液(BALF)中EOS的比例。将神经介素U与人外周血分离提纯的EOS体外培养并进行转录组测序,探讨神经介素U对EOS的作用机制。结果TG测序结果提示AR小鼠神经肽释放通路显著上调,神经介素U表达水平显著升高,免疫荧光显示TG感觉神经元细胞标志物与神经介素U共定位。与对照组相比,OVA组症状评分显著升高。BALF中EOS比例显著升高,且在OVA联合神经介素U滴鼻组该EOS比例进一步升高。采用中和抗体抑制神经介素U的表达后,该EOS比例显著降低,差异具有统计学意义。结论TG神经介素U在OVA组显著上调,且神经介素U可能通过肿瘤坏死因子信号通路促进AR中EOS的趋化和粘附。 展开更多
关键词 变应性鼻炎 三叉神经节 神经介素u 嗜酸性粒细胞 动物模型
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基于SDP图像转换和融合自注意力机制U-net神经网络的电机故障诊断
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作者 徐丽 周腊吾 +3 位作者 龙卓 周子靖 周宇微 吴子豪 《中国测试》 北大核心 2026年第2期162-174,共13页
为攻克电机系统故障特征提取困难及小样本数据难以满足模型训练需求的难题,研究一种高效精准的电机故障诊断方法。提出融合参数优化对称点模式(SDP)与语义分割模型U-net的诊断方案,先利用SDP分析电机三相振动信号,将故障特征转化为SDP图... 为攻克电机系统故障特征提取困难及小样本数据难以满足模型训练需求的难题,研究一种高效精准的电机故障诊断方法。提出融合参数优化对称点模式(SDP)与语义分割模型U-net的诊断方案,先利用SDP分析电机三相振动信号,将故障特征转化为SDP图像,经对称性反色操作增强特征信号,再对生成图像进行数据泛化扩充,输入Unet网络上下采样处理,最后通过多层感知机完成故障分类。在0 HP、1 HP和2 HP三种负载工况下,对正常电机、断条电机、单相断路电机和转子错位电机进行测试,改进后的U-net模型故障诊断准确率超98%。实验表明,该方法有效解决电机故障诊断中的特征提取与小样本难题,在多种故障场景中展现出优异性能与可靠的诊断能力。 展开更多
关键词 电机故障诊断 对称点模式 扩散模型 u-net神经网络 自注意力机制 多层次感知机
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基于改进U-net的烃源岩有机显微组分识别与定量
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作者 易王菲 刘岩 +2 位作者 徐耀辉 苏恺明 姚雨辰 《矿物岩石地球化学通报》 北大核心 2026年第1期156-167,共12页
烃源岩有机显微组分识别与定量是有机岩石学研究的主要内容,但烃源岩中有机质含量低且高度分散,传统的镜下观察数点统计法工作强度大、效率低,制约了该方法的进一步推广与应用。本研究基于显微图像照片,提出了一种基于优化的U-net模型... 烃源岩有机显微组分识别与定量是有机岩石学研究的主要内容,但烃源岩中有机质含量低且高度分散,传统的镜下观察数点统计法工作强度大、效率低,制约了该方法的进一步推广与应用。本研究基于显微图像照片,提出了一种基于优化的U-net模型的智能定量技术,在模型中引入了双注意力变换器(DAT)和校准注意力机制(DRA)。相较于传统的U-net模型,改进后的方法能够更精确地捕捉图像中的细节信息,分割效果更精准。在此基础上,对1000组同视域下荧光和白光反射光照片,按腐泥组、壳质组、镜质组和惰质组四类标签进行训练,从照片中分割出相应组分的像素分布范围。用Open CV库来统计每个组分的像素点数量,并统计相应占比,进而计算TI类型指数,据此确定其有机质类型,从而实现有机显微组分人工智能化定量统计。同时,通过引入迁移学习技术,提高了模型的准确性和鲁棒性,使得模型的平均Dice系数(mDice)达到了93.6%,平均交并比(mIOU)达到了90.2%。选取有机质含量不同的样品作为验证集,通过系统测试结果与人工判识结果对比,发现有机质含量高低与分散程度不影响分割识别准确率,相对误差均控制在-5%~5%,各组分含量差别为-2%~2%。实验结果与人工数点法统计结果高度一致,验证了该模型的可行性。该研究有望推动计算机视觉技术在有机岩石学领域的发展与应用。 展开更多
关键词 显微组分识别 u-net模型 人工智能定量 迁移学习 有机岩石学
原文传递
基于终端滑模算法的无模型U控制系统设计
7
作者 徐凤霞 曹文远 陆仲达 《高师理科学刊》 2026年第1期17-22,共6页
研究具有强不确定性的无模型连续系统的有限时间终端滑模控制器设计问题。为解决无模型U控制系统的建模问题,提出基于U控制框架的状态扩张观测器,旨在估计系统的状态和不确定项。同时,提出基于U模型的积分型非奇异终端滑模算法,实现了... 研究具有强不确定性的无模型连续系统的有限时间终端滑模控制器设计问题。为解决无模型U控制系统的建模问题,提出基于U控制框架的状态扩张观测器,旨在估计系统的状态和不确定项。同时,提出基于U模型的积分型非奇异终端滑模算法,实现了非线性系统的动态反演,保证系统在有限时间内收敛,改善非线性系统的响应速度,解决无模型U控制系统的快速收敛问题。仿真结果研究验证了控制系统的有效性。 展开更多
关键词 非线性u模型 有限时间 终端滑模控制 状态扩张观测器 无模型系统
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SDA U-Mamba:基于频域动态特征融合与双极路由注意力的医学图像分割
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作者 彭晨阳 何立风 +4 位作者 王梦溪 杜晓刚 王营博 路艳 雷涛 《智能系统学报》 北大核心 2026年第1期284-294,共11页
以Mamba为代表的状态空间模型(state space models,SSM)凭借其出色的长程依赖建模能力与较低的线性计算复杂度,在医学图像分割领域展现出广阔的应用前景。但该类方法对图像逐像素展平的处理方式会破坏图像空间结构,导致局部细节提取不足... 以Mamba为代表的状态空间模型(state space models,SSM)凭借其出色的长程依赖建模能力与较低的线性计算复杂度,在医学图像分割领域展现出广阔的应用前景。但该类方法对图像逐像素展平的处理方式会破坏图像空间结构,导致局部细节提取不足,且缺乏对器官与病灶的聚焦机制,在复杂背景下易引入冗余背景信息。为解决上述问题,本文提出了一种融合谱域动态特征与注意力机制的医学图像分割网络——频域动态注意力U型Mamba(spectral dynamic attention U-Mamba,SDA U-Mamba)。该网络采用分层U型结构设计,分别从空间连续性建模和区域聚焦能力两方面对Mamba进行优化。在网络浅层设计Mamba空频注意力模块,通过融合空域卷积、频域变换和金字塔自注意力结构以提升模型的局部信息感知能力与多尺度上下文建模效果;在网络深层引入双极路由注意力模块,通过动态路由选择与稀疏激活机制增强模型对医学图像器官或病灶的表征。实验结果表明,SDA U-Mamba在BUSI、CVCClinicDB与CHAOS-Liver这3个公开医学数据集上的分割性能显著优于当前主流方法,平均交并比(intersection over union,IoU)提升2.61%。本文所提算法可用于临床医学图像分割。 展开更多
关键词 Mamba 医学图像分割 状态空间模型 谱动态特征融合 傅里叶变换 注意力 u-Net架构 多尺度特征建模
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Are our phylomorphospace plots so terribly tangled?An investigation of disorder in data simulated under adaptive and nonadaptive models
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作者 C.Tristan Stayton 《Current Zoology》 SCIE CAS CSCD 2020年第5期565-574,共10页
Contemporary methods for visualizing phenotypic evolution,such as phylomorphospaces,often reveal patter ns which depart strongly from a naive expectation of con siste ntly divergent branchi ng and expansion.Instead,br... Contemporary methods for visualizing phenotypic evolution,such as phylomorphospaces,often reveal patter ns which depart strongly from a naive expectation of con siste ntly divergent branchi ng and expansion.Instead,branches regularly crisscross as convergence,reversals,or other forms of homoplasy occur,forming patterns described as"birds'nests","flies in vials",or less elegantly,"a mess".In other words,the phenotypic tree of life often appears highly tangled.Various explanations are given for this,such as differential degrees of developmental constraint,adaptation,or lack of adaptation.However,null expectations for the magnitude of disorder or"tangling"have never been established,so it is unclear which or even whether various evolutionary factors are required to explain messy patter ns of evolution.I simulated evolution along phyloge nies under a number of varying parameters(number of taxa and number of traits)and models(Brownian motion,Ornstein-Uhlenbeck(OU)-based,early burst,and character displacement(CD) and quantified disorder using 2 measures.All models produce substantial amounts of disorder.Disorder increases with tree size and the number of phenotypic traits.OU models produced the largest amounts of disorder-adaptive peaks influence lineages to evolve within restricted areas,with concomitant in creases in crossing of branches and density of evolution.Large early cha nges in trait values can be important in minimizing disorder.CD consistently produced trees with low(but not absent)disorder.Overall,neither constraints nor a lack of adaptation is required to explain messy phylomorphospaces-both stochastic and deterministic processes can act to produce the tantalizingly tangled phenotypic tree of life. 展开更多
关键词 ADAPTATION character displacement early burst optima 0u model
原文传递
基于改进U-Net和IWOA-LSSVM的番茄综合品质检测方法研究 被引量:2
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作者 施利春 边可可 +1 位作者 王松伟 王治忠 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期109-117,共9页
[目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像... [目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像信息;通过多尺度残差注意力U-Net模型对番茄图像进行分割,完成番茄果径参数测量;通过混沌映射和自适应收敛因子优化的鲸鱼优化算法对最小二乘支持向量机模型参数进行寻优,完成番茄硬度和番茄红素含量检测,并进行验证试验。[结果]试验方法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。在番茄果径、硬度和番茄红素检测中均取得了较优的决定系数、均方根误差和平均检测时间,决定系数>0.960 0,均方根误差<0.012 5,平均检测时间<0.032 s。[结论]结合机器视觉、深度学习和智能算法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。 展开更多
关键词 番茄 综合品质 无损检测 机器视觉 u-Net模型 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机
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基于改进U-Net的煤矸图像分割模型与放煤控制技术 被引量:3
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作者 袁永 秦正寒 +3 位作者 夏永琪 武让 李立宝 李勇 《煤炭学报》 北大核心 2025年第5期2722-2738,共17页
煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开... 煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开采相似模拟平台,基于该平台建立了煤矸图像采集系统,采集构建了高清仿真综放工作面煤矸图像数据集,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和空洞空间金字塔池化(ASPP)的改进U-Net煤矸分割模型,提高了煤矸图像的分割精度。通过在U-Net模型的跳跃连接中添加FPN模块,同时在解码器部分引入ASPP模块,建立了FPN-ASPP-U-Net煤矸分割模型,消融试验验证了FPN模块和ASPP模块对U-Net模型性能的提升。结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型分割效果最好,均准确率(M_(A))为97.29%,均F1得分(M_(F1))为97.44%,均交并比(M_(I))为95.65%,模型参数量(M_(P))为29.64 M,浮点运算量(F)为341.29 G,每秒帧数(f)为41.1 f/s,与U-Net模型相比,M_(I)、M_(F1)和M_(A)分别提升了2.64%、1.06%和1.15%,模型参数量仅仅增加了0.33 M,改进后的模型在图像分割速度上有少量提升。设计了FPN-ASPP-U-Net模型与PSPNet、SegFormer、DeepLabV3+、PSANet语义分割模型的图像分割效果对比试验,结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型对煤矸图像分割的性能最好,同时模型整体计算参数量最小,在分割精度和分割速度之间有着较好的平衡。对于粉尘影响下的不清晰图像,采用暗通道与高斯加权相结合的方法对图像数据集进行去雾增强,轻度粉尘、中度粉尘、重度粉尘去雾前后的模型对煤的分割精度提高了14.81%、17.79%、23.62%,对矸的分割精度提高了11.73%、14.50%、14.86%。基于研究结论提出了FPN-ASPP-U-Net模型的煤矸图像混矸率计算方法,开展了煤矸图像分割控制放煤试验,以混矸率20%作为放煤口关闭的阈值,单次放煤口开关期间真实混矸率与模型预测混矸率平均误差率为4.71%,验证了基于煤矸图像混矸率对放煤控制的可行性。最后,封装模型代码研发了煤矸图像智能识别软件,设计了煤矸分割现场应用方案,在榆树田煤矿110501综放工作面进行了图像控制放煤试验,验证了该方法能够对煤矸图像进行精准分割,对放煤口开关进行合理控制,提高了综放工作面的智能化水平,为推动煤矿进一步智能化建设提供了有效的技术手段与参考价值。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 图像分割 混矸率 u-Net模型
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基于不同G函数的U型中深层地埋管传热模型对比研究
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作者 王昌龙 孙婉玉 +2 位作者 郭艳春 蒋天茁 孙彦红 《可再生能源》 北大核心 2026年第1期33-40,共8页
U型中深层地埋管换热器(U-bend Deep Borehole Heat Exchanger,UDBHE)具有广阔的应用前景。文章基于无限柱热源(Infinite Cylindrical Source,ICS)和无限线热源(Infinite Line Source,ILS)模型的G函数,建立了4种UDBHE传热模型,采用ICS或... U型中深层地埋管换热器(U-bend Deep Borehole Heat Exchanger,UDBHE)具有广阔的应用前景。文章基于无限柱热源(Infinite Cylindrical Source,ICS)和无限线热源(Infinite Line Source,ILS)模型的G函数,建立了4种UDBHE传热模型,采用ICS或ILS模型的G函数,考虑或忽略钻孔壁热流随时间变化,分别简称为ICS-q,ILS-q,ICS-c,ILS-c模型。通过与较为准确的二维数值模型及实验数据在2种边界条件下的对比,分析了这4种模型的准确性。结果表明:ILS-q模型在整体上最为准确,而ICS-q模型在分析UDBHE长期性能时最为准确;4种模型在前期均存在较大误差,但在足够长时间后,除了ILS-c和ICS-c模型在入口温度边界下仍有较大误差外,其他模型的误差均较小。研究结果可为UDBHE传热模型研究提供参考。 展开更多
关键词 u型中深层地埋管换热器 G函数 传热模型 无限柱热源模型 无限线热源模型
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基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像土地覆盖分类研究 被引量:1
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作者 田金鑫 肖潇 《测绘与空间地理信息》 2025年第6期99-101,105,共4页
高精度的土地覆盖分类对城市发展具有重要意义,但是原始的深度学习模型在用于复杂场景分类时往往存在诸多问题。本文通过改进原始的U-Net模型来提高土地覆盖分类的精度。通过在原始模型的主干特征提取网络中嵌入注意力机制和金字塔池化... 高精度的土地覆盖分类对城市发展具有重要意义,但是原始的深度学习模型在用于复杂场景分类时往往存在诸多问题。本文通过改进原始的U-Net模型来提高土地覆盖分类的精度。通过在原始模型的主干特征提取网络中嵌入注意力机制和金字塔池化模块,来增强模型对特征信息的学习能力,然后在加强特征提取网络中使用密集连接结构,来增强模型对特征信息的提取能力。实验结果表明,改进后的U-Net模型总体精度为88.73%,F1分数为0.83,相比原始的U-Net模型的分类精度有明显的提升。本文方法具有一定的实际应用价值,是一种快速准确的土地覆盖分类方法。 展开更多
关键词 u-Net模型 高分辨率遥感影像 语义分割 多特征
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轻量化U-net模型在钢筋直径测量中的应用研究 被引量:1
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作者 张学辉 于站海 +2 位作者 田学昭 安军海 刘新军 《河北工业科技》 2025年第3期248-257,共10页
为了解决钢筋工程验收时传统人工检测效率低,检测过程中容易因人为因素导致的测量误差大,甚至误检漏检等问题,提出了一种基于改进轻量化U-net模型的钢筋直径测量方法。首先,采集大量钢筋图像并构建钢筋图像自制数据集,引入MobileNetV3 B... 为了解决钢筋工程验收时传统人工检测效率低,检测过程中容易因人为因素导致的测量误差大,甚至误检漏检等问题,提出了一种基于改进轻量化U-net模型的钢筋直径测量方法。首先,采集大量钢筋图像并构建钢筋图像自制数据集,引入MobileNetV3 Block模块和坐标注意力(coordinate attention,CA)机制对经典U-net模型进行改进。然后,基于自制数据集对改进U-net模型进行训练,训练完成后,将测试图像导入模型进行分割实验和直径测量实验。结果表明:改进U-net模型在钢筋图像分割任务中的交并比(IoU)达到了0.9795,模型大小仅为18.03 MB,直径测量实验的总平均误差为0.207 mm。改进模型在钢筋图像分割时表现出色,具有较高的检测精度和较低的计算成本,为钢筋图像分割提供了新的技术路径,在钢筋图像自动化处理和分析领域,具有一定的应用前景。 展开更多
关键词 土木建筑工程测量 钢筋直径测量 图像分割 改进u-net模型 CA注意力机制
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基于U型网络改进模型的定量磁化率成像重建方法研究进展
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作者 杨文阳 张瑞杰(综述) 邹国强(审校) 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第6期1281-1288,1295,共9页
定量磁化率成像(QSM)技术是一种基于磁共振成像(MRI)相位信号处理与反演得到组织磁化率分布的成像方法,能够生成反映组织磁学特性的影像。QSM重建过程复杂,其中偶极子反演阶段是最具挑战性和决定性的环节,传统方法在该阶段容易受到病态... 定量磁化率成像(QSM)技术是一种基于磁共振成像(MRI)相位信号处理与反演得到组织磁化率分布的成像方法,能够生成反映组织磁学特性的影像。QSM重建过程复杂,其中偶极子反演阶段是最具挑战性和决定性的环节,传统方法在该阶段容易受到病态性影响而产生伪影和偏差。随着深度学习与机器视觉技术的发展,利用U型网络(U-Net)模型改进偶极子反演过程可以有效避免传统算法的不足。本文归纳了2020年至今基于U-Net架构的改进模型在偶极子反演阶段的应用研究,首先介绍了QSM的理论概念;其次将现有基于U-Net架构的改进模型分为三类:基于结构优化的改进U-Net、基于物理约束的改进U-Net和基于提高泛化能力的改进U-Net,并梳理其主要特征与设计出发点;最后对未来模型发展趋势进行了展望与总结。综上,期望通过本文综述对比各研究不同的U-Net改进模型,有望解决偶极子反演的困难和挑战,提高QSM图像的准确性,为疾病辅助诊断提供支持。 展开更多
关键词 定量磁化率图像 u型网络改进模型 辅助诊断 磁化率
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融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法
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作者 殷新锋 谈承午 +3 位作者 陈勉 晏万里 陈湘 叶航艇 《公路工程》 2025年第3期53-62,73,共11页
为解决现有卷积神经网络识别桥梁细小裂缝时存在精度低、受环境影响大等问题,提出一种融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法。首先通过改进传统Canny边缘检测算法,计算图像在多个方向上的梯度幅值,以增强模型的几何敏感度;... 为解决现有卷积神经网络识别桥梁细小裂缝时存在精度低、受环境影响大等问题,提出一种融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法。首先通过改进传统Canny边缘检测算法,计算图像在多个方向上的梯度幅值,以增强模型的几何敏感度;其次构建动态门控模块并集成于U-Net模型各层级跳跃连接处,提升模型获取多层次裂缝边缘特征的能力;最后结合通道-空间注意力机制以残差连接的方式融入模型解码器结构,提高裂缝检测的精度。将所提方法与VGG-16模型和U-Net模型在相同数据集中进行训练测试,结果表明:所提方法裂缝识别精确率为93.76%,较VGG-16模型和U-Net模型分别提升了19.48个百分点和6.31个百分点;裂缝分割平均交并比为72.35%,相比VGG-16模型和U-Net模型分别提高了10.51个百分点和4.32个百分点。另外,在未参与训练的皮山河大桥数据集中,裂缝识别精确率为92.12%、F_(1)分数91.92%,召回率91.73%,裂缝分割的平均像素精准度为80.69%,平均交并比为87.38%。因此,本研究提出的DEGUNet网络能够准确分割并识别桥梁细小裂缝,同时在复杂性环境下表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 桥梁工程 裂缝识别 卷积神经网络 u-Net模型 CANNY边缘检测算法
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融合U-model的四旋翼无人机自抗扰控制研究 被引量:3
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作者 龚格格 李壮举 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期2174-2180,共7页
在四旋翼无人机轨迹跟踪控制中,由于四旋翼控制系统属于非线性、欠驱动的多输入多输出系统,采用合适的控制算法是保证控制器性能的关键.四旋翼无人机的运动状态由机侧的旋转电机控制,在实际飞行过程中,高速旋转的电机会使模型发生改变,... 在四旋翼无人机轨迹跟踪控制中,由于四旋翼控制系统属于非线性、欠驱动的多输入多输出系统,采用合适的控制算法是保证控制器性能的关键.四旋翼无人机的运动状态由机侧的旋转电机控制,在实际飞行过程中,高速旋转的电机会使模型发生改变,导致输入输出之间存在滞后,降低了响应的速度和精度.为了使滞后最小化,提出了一种融合U-model的自抗扰控制算法(UADRC),可以独立于滞后模型且能够有效地消除输入和输出之间的相位延迟.基于自抗扰控制器(ADRC)原理,保留扩张状态观测器(ESO),将被控对象动态转化为纯积分器,再结合U-model结构,增加微分器,将复杂被控对象简化为“1”.这种改进的自抗扰控制算法(UADRC)融合了ADRC和U-model的优点,通过闭环系统稳定性分析和仿真实验验证,证明UADRC控制器确实能够有效降低输入输出之间的滞后,提升四旋翼姿态控制响应的速度和精度. 展开更多
关键词 四旋翼无人机 相位延迟 u-model 自抗扰控制
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U-Net模型在福建省光泽县耕地智能判别中的应用
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作者 刘梅姜 吕榕生 翁夏青 《莆田学院学报》 2025年第5期88-94,共7页
聚焦福建省光泽县耕地保护问题,在对比传统监测方法局限性的基础上,引入U-Net卷积神经网络模型,开展耕地违建图斑的智能识别工作。重点阐释了模型选择、技术流程、关键处理环节以及模型管理系统。经实际巡查案例验证,该模型在耕地图斑... 聚焦福建省光泽县耕地保护问题,在对比传统监测方法局限性的基础上,引入U-Net卷积神经网络模型,开展耕地违建图斑的智能识别工作。重点阐释了模型选择、技术流程、关键处理环节以及模型管理系统。经实际巡查案例验证,该模型在耕地图斑变化监测中取得较好成效,为耕地保护提供了一种智能化的技术监管手段。 展开更多
关键词 u-Net模型 光泽县 耕地保护 智能识别 技术监管
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Estimation of fracture size and azimuth in the universal elliptical disc model based on trace information 被引量:3
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作者 Jichao Guo Jun Zheng +1 位作者 Qing Lü Jianhui Deng 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2023年第6期1391-1405,共15页
The geometric characteristics of fractures within a rock mass can be inferred by the data sampling from boreholes or exposed surfaces.Recently,the universal elliptical disc(UED)model was developed to represent natural... The geometric characteristics of fractures within a rock mass can be inferred by the data sampling from boreholes or exposed surfaces.Recently,the universal elliptical disc(UED)model was developed to represent natural fractures,where the fracture is assumed to be an elliptical disc and the fracture orientation,rotation angle,length of the long axis and ratio of short-long axis lengths are considered as variables.This paper aims to estimate the fracture size-and azimuth-related parameters in the UED model based on the trace information from sampling windows.The stereological relationship between the trace length,size-and azimuth-related parameters of the UED model was established,and the formulae of the mean value and standard deviation of trace length were proposed.The proposed formulae were validated via the Monte Carlo simulations with less than 5%of error rate between the calculated and true values.With respect to the estimation of the size-and azimuth-related parameters using the trace length,an optimization method was developed based on the pre-assumed size and azimuth distribution forms.A hypothetical case study was designed to illustrate and verify the parameter estimation method,where three combinations of the sampling windows were used to estimate the parameters,and the results showed that the estimated values could agree well with the true values.Furthermore,a hypothetical three-dimensional(3D)elliptical fracture network was constructed,and the circular disc,non-UED and UED models were used to represent it.The simulated trace information from different models was compared,and the results clearly illustrated the superiority of the proposed UED model over the existing circular disc and non-UED models。 展开更多
关键词 universal elliptical disc(uED)model Rock mass Discrete fracture network(DFN) Optimization algorithm Inverse problem
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U-model Enhanced Dynamic Control of a Heavy Oil Pyrolysis/Cracking Furnace 被引量:1
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作者 Quanmin Zhu Dongya Zhao +1 位作者 Shuzhan Zhang Pritesh Narayan 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2018年第2期577-586,共10页
This paper proposes a case study in the control of a heavy oil pyrolysis/cracking furnace with a newly extended U-model based pole placement controller(U-PPC). The major work of the paper includes: 1) establishing a c... This paper proposes a case study in the control of a heavy oil pyrolysis/cracking furnace with a newly extended U-model based pole placement controller(U-PPC). The major work of the paper includes: 1) establishing a control oriented nonlinear dynamic model with Naphtha cracking and thermal dynamics; 2) analysing a U-model(i.e., control oriented prototype) representation of various popular process model sets; 3)designing the new U-PPC to enhance the control performance in pole placement and stabilisation; 4) taking computational bench tests to demonstrate the control system design and performance with a user-friendly step by step procedure. 展开更多
关键词 Index Terms-Computational experiments heavy oil crackingfurnace Kumar molecular dynamics model for Naphtha crack-ing pole placement controller stabilising controller u-model u-model enhanced controller design.
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