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基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割算法 被引量:5
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作者 张秀再 张昊 杨昌军 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第24期10382-10393,共12页
针对传统语义分割模型参数量大、计算速度慢且效率不高等问题,改进一种基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割模型Faster-DeeplabV3+。Faster-DeeplabV3+模型采用轻量级MobilenetV2代替Xception作为主干特征提取网络,大幅减少参数量,提高... 针对传统语义分割模型参数量大、计算速度慢且效率不高等问题,改进一种基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割模型Faster-DeeplabV3+。Faster-DeeplabV3+模型采用轻量级MobilenetV2代替Xception作为主干特征提取网络,大幅减少参数量,提高计算速度;引入深度可分离卷积(deep separable convolution, DSC)与空洞空间金字塔(atrous spatia pyramid pooling, ASPP)中的膨胀卷积设计成新的深度可分离膨胀卷积(depthwise separable dilated convolution, DSD-Conv),即组成深度可分离空洞空间金字塔模块(DP-ASPP),扩大感受野的同时减少原本卷积参数量,提高运算速度;加入改进的双注意力机制模块分别对编码区生成的低级特征图和高级特征图进行处理,增强网络对不同维度特征信息提取的敏感性和准确性;融合使用交叉熵和Dice Loss两种损失函数,为模型提供更全面、更多样的优化。改进模型在PASCAL VOC 2012数据集上进行测试。实验结果表明:平均交并比由76.57%提升至79.07%,分割准确度由91.2%提升至94.3%。改进模型的网络参数量(params)减少了3.86×10~6,浮点计算量(GFLOPs)减少了117.98 G。因此,Faster-DeeplabV3+算法在大幅降低参数量、提高运算速度的同时保持较高语义分割效果。 展开更多
关键词 语义分割 deeplabV3+ 轻量化 深度可分离卷积(DSC) 空洞空间金字塔池化(ASPP)
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Phylogenetic analysis of bacterial community in deep-sea sediment from the western Pacific “warm pool” 被引量:2
2
作者 ZHAO Jing ZENG Runying 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2005年第5期127-138,共12页
A depth profile of bacterial community structure in one deep-sea sediment core of the western Pacific "warm pool" (WP) was investigated and compared with that in a sediment sample from the eastern Pacific (EP) b... A depth profile of bacterial community structure in one deep-sea sediment core of the western Pacific "warm pool" (WP) was investigated and compared with that in a sediment sample from the eastern Pacific (EP) by phylogenetic analysis of 16S rDNA fragments. Five bacterial 16S rDNA clone libraries were constructed, and 133 clones with different restriction fragment length polymorphism (RFLP) patterns were sequenced. A phylogenetic analysis of these sequences revealed that the bacterial diversity in a sample from the WP was more abundant than that in the EP sample. The bacterial population in the sediment core of WP was composed of eight major lineages of the domain bacteria. Among them the γ-Proteobacteria was the predominant and most diverse group in each section of WP sediment core, followed by the α-Proteobacteria. The genus Colwellia belonging to γ-Proteobacteria was predominant in this sample. The shift of bacterial communities among different sections of the WP sediment core was δ-, ε-Proteobacteria, and Cytopahga-Flexibacteria-Bacteroides (CFB) group. The ratios between them in the bacterial communities all showed inversely proportional to the depth of sediment. The sequences related to sulphate reducing bacteria (SRB) were detected in every section. The bacterial community structure in this sediment core might be related to the environmental characteristics of the surface seawater of the western Pacific WP. 展开更多
关键词 western Pacific "warm pool deep-sea sediment bacterial community
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Molecular phylogenetic analysis of sulfate-reducing bacteria from deep sediment layers of the tropical West Pacific warm pool
3
作者 LUO Zhuhua YE Dezan HUANG Xiangling 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2006年第3期98-107,共10页
The diversity of sulfate-reducing bacteria (SRB) from deep layers of deep-sea sediments [ more than 2 m bsf (below seafloor) ] of two sites (WO1 -3 and WPO1 -4) in a tropical West Pacific warm pool region was ch... The diversity of sulfate-reducing bacteria (SRB) from deep layers of deep-sea sediments [ more than 2 m bsf (below seafloor) ] of two sites (WO1 -3 and WPO1 -4) in a tropical West Pacific warm pool region was characterized by using molecular phylogenetic analysis. The results of culture-independent samples demonstrated that the dominant clones from both sites were related to Grampositive spore forming genus, Desulfotomaculum, which accounted for 36.8% of all the sequencing clones from Site WP01 - 3 and 62.8% from Site WP01 -4. However, the other SRB group which was generally reported to be predominant in the deep-sea sediments of other regions, δ- subclass of the proteobacteria was found to be in very low percentages. Therefore, it could be speculated that there existed a unique chemical environment in the deep-sea sediment of this warm pool region. When comparing the Desulfotomaculum sp. related sequences from both sites, it was revealed that though the Desulfotomaculum-like sequences from Site WP01 -3 were more diverse than those from Site WP01 -4, all these sequences from both sites showed high similarity and formed a new phylogenetically homogeneous cluster in the Desulfotomaculum genus which had never been reported before. Successful enrichment of SRB was only achieved from samples of Site WP01 -4 and the sequence analysis of culture-dependent samples further confirmed the dominance of Desulfotomaculum genus. But Desulfotomaculum-related sequences from culture-dependent and culture-independent samples belonged to two different clusters respectively. This difference showed the choice of cultivation to the microorganisms. 展开更多
关键词 sulfate-reducing bacteria deep sediment tropical West Pacific warm pool molecular phylogenetic analysis
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THE RELATIONS BETWEEN DEEP DYNAMIC PROCESS AND THE FORMATION OF OIL-GAS POOLS IN THE SONGLIAO BASIN,CHINA
4
作者 Li Zhi’an(Changsha Institute of Geotectonics, Academia Sinica, Changsha, 410013, Hunan, China) 《Geotectonica et Metallogenia》 1996年第Z1期70-76,共7页
THE RELATIONS BETWEEN DEEPDYNAMIC PROCESS AND THEFORMATION OF OIL-GAS POOLS INTHE SONGLIAO BASIN, CHINALi Zhi’an(Changsha Institute of Geotectonics, Academia Sinica, Changsha, 410013, Hunan, China)Songliao basin, cru... THE RELATIONS BETWEEN DEEPDYNAMIC PROCESS AND THEFORMATION OF OIL-GAS POOLS INTHE SONGLIAO BASIN, CHINALi Zhi’an(Changsha Institute of Geotectonics, Academia Sinica, Changsha, 410013, Hunan, China)Songliao basin, crust structure, deep dynamics, the formation of oil-gas poolsThis essay deals in detail with the inhomogeneity of the crust structure and the variation of the Moho, the process of deep dynamics and also relations of deep dynamic process to the formation of oil-gas pools in Songliao Basin. 展开更多
关键词 Songliao BASIN CRUST structure deep dynamics the formation of oil-gas poolS
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基于时空卷积网络的通信信号调制识别 被引量:1
5
作者 陈发堂 刘泽 范子健 《电讯技术》 北大核心 2025年第4期518-524,共7页
针对基于深度学习的调制识别方法存在的未利用原始信号顺序信息、识别率低、参数量大的问题,提出一种基于时空卷积网络(Spatiotemporal Convolutional Network,SCN)的调制识别算法。为防止信号的顺序信息的丢失,该网络先提取信号的时域... 针对基于深度学习的调制识别方法存在的未利用原始信号顺序信息、识别率低、参数量大的问题,提出一种基于时空卷积网络(Spatiotemporal Convolutional Network,SCN)的调制识别算法。为防止信号的顺序信息的丢失,该网络先提取信号的时域特征,再提取信号的空间特征,其中时域特征提取采用时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)结构,空间特征提取采用二维卷积神经网络(Two-Dimensional Convolution Neural Network,2D-CNN),最后的分类识别采用全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)替代展平(Flatten)层。由于TCN中因果膨胀卷积和GAP的应用使网络高识别率的同时参数大幅减少。在未经预处理的IQ信号调制识别中,与传统的CNN2、ResNet、DenseNet、CLDNN和LSTM2相比,参数量最少,平均识别精度提升4.9%~16.5%。 展开更多
关键词 通信信号 调制识别 深度学习 时域特征 空间特征 全局平均池化
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DHR-400自然循环瓣阀基准性能试验研究
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作者 于松 周平 +9 位作者 程道喜 翟伟明 马晓瑶 李睿之 邢明迪 高伟龙 戈光远 张学锋 齐晓光 柴宝华 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第1期168-175,共8页
自然循环瓣阀是400 MW深水池式低温供热堆(DHR-400)事故余热排出系统的关键设备,其性能决定着反应堆的安全性。针对自然循环瓣阀堆内安装方式和运行条件,建立了自然循环瓣阀性能试验装置,并对自然循环瓣阀基准性能进行了试验研究。试验... 自然循环瓣阀是400 MW深水池式低温供热堆(DHR-400)事故余热排出系统的关键设备,其性能决定着反应堆的安全性。针对自然循环瓣阀堆内安装方式和运行条件,建立了自然循环瓣阀性能试验装置,并对自然循环瓣阀基准性能进行了试验研究。试验结果表明,自然循环瓣阀的性能受射流和压差的影响,其中射流量是影响瓣阀关闭的主要因素,而压差是影响瓣阀开启的主要因素。当自然循环瓣阀只依靠射流或压差控制关闭和开启时,获得其关闭临界射流量约为41.6 kg/s、开启临界射流量约为39.2 kg/s、开启临界压差约为0.87 kPa,而不能通过压差驱动闭合。此外测量了自然循环瓣阀不同关闭工况的漏流量,验证了瓣阀较好的密封性。本研究得到的试验结果可为自然循环瓣阀的工程设计和优化提供参考和数据基础。 展开更多
关键词 深水池式低温供热堆 自然循环瓣阀 射流量 压差 漏流量
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草鱼在深潭变速水流中的游泳运动特征研究
7
作者 张漫 胡江 刘双平 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期125-132,共8页
草鱼是长江“四大家鱼”之一,对其游泳特性的研究具有非常重要的意义。与一般机械运动不同,草鱼可以通过自身肌肉神经控制其运动过程,使得草鱼游泳动力学的研究较为困难。本文采用流量增加法,开展草鱼幼鱼在深潭变速水流中游泳行为的水... 草鱼是长江“四大家鱼”之一,对其游泳特性的研究具有非常重要的意义。与一般机械运动不同,草鱼可以通过自身肌肉神经控制其运动过程,使得草鱼游泳动力学的研究较为困难。本文采用流量增加法,开展草鱼幼鱼在深潭变速水流中游泳行为的水槽试验。基于粒子图像测速技术(PIV)探究深潭的水流结构变化以及草鱼游泳运动行为响应,以此建立草鱼活动区域面积、摆尾频率与深潭水流之间的响应关系。此外,基于牛顿第二定律,提出水流诱导力这一概念,将草鱼视为可以自己产生运动推力的一般物体,对草鱼幼鱼在深潭变速水流中的受力情况进行分析,计算出草鱼幼鱼运动过程中的总能量耗散系数,对其在游泳运动过程中的能耗大小进行评估。结果表明:1)深潭中的水流流速明显小于浅滩流速,随着坝体被淹没,深潭中的高流速区和涡旋区域逐渐向下游发展;2)草鱼更喜欢在水深、流速小、流态紊乱的区域活动,高流速环境下草鱼出现了明显的集群行为,且深潭中复杂的水流环境为草鱼提供了良好的栖息环境;3)深潭中的草鱼总是呈现间歇性的突发摆尾运动,随着进口流量的增大,草鱼的摆尾频率逐渐增大,而摆频波动范围逐渐减小;4)当水流淹过坝体,流速为1LB/s时(LB为鱼体长度),草鱼运动的总能量耗散系数最低。 展开更多
关键词 草鱼 深潭 摆尾频率 水流诱导力 能量耗散
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融合时空重构单元和Transformer的雷达回波外推算法
8
作者 方巍 王淏西 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期137-144,共8页
针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合时空重构单元(SRU)和Transformer的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离... 针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合时空重构单元(SRU)和Transformer的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离、变换和重构的策略来提取雷达图像精细化时空特征;其次,在编码器和解码器之间引入Transformer的变体架构模型Poolformer,用全局平均池化操作代替自注意力机制,帮助模型对高度动态变化的雷达序列进行建模;最后,在江苏省气象雷达数据集和上海市气象雷达数据集上训练和测试,与目前主流的深度学习模型进行对比。实验结果表明:在2 h外推任务中,CSI、FAR、MSE和SSIM 4个指标均取得最优值,在江苏省数据集上CSI提升了0.020,上海市中数据集上CSI提升了0.048;SRU-Former能够有效提升模型的预报准确率,外推后期对强回波区域的捕捉更加精确,细节纹理更加丰富清晰。 展开更多
关键词 深度学习 雷达回波外推 TRANSFORMER 时空重构单元 全局平均池化
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一种改进DeepLabV3+网络的高分辨率遥感影像道路提取方法 被引量:19
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作者 葛小三 曹伟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第1期40-46,共7页
道路网络提取是高分辨率遥感影像数据应用研究的难点之一。针对现有的道路提取方法普遍注重区域精度而边界质量缺失考虑的问题,提出一种基于DeepLabV3+语义分割神经网络的深度学习提取道路的方法。该网络模型采用编码器-解码器网络(enco... 道路网络提取是高分辨率遥感影像数据应用研究的难点之一。针对现有的道路提取方法普遍注重区域精度而边界质量缺失考虑的问题,提出一种基于DeepLabV3+语义分割神经网络的深度学习提取道路的方法。该网络模型采用编码器-解码器网络(encoder-decoder)和多孔空间金字塔池(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)相结合的方式,增强了对道路边界的划分效果。模型在Massachusetts roads数据集进行了道路网络提取实验。分析结果表明,基于该方法的道路提取精度优于U-Net等网络模型,F1分数达到87.27%,与其他方法相比较,该方法能够更有效、完整地从遥感图像中提取道路。 展开更多
关键词 编码器-解码器 多孔金字塔池化 道路提取 deepLabV3+ 深度学习
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基于多尺度监督与残差反馈的优化算法有效提高鼻咽癌CT图像视交叉及视神经分割精度
10
作者 刘瑨禹 梁淑君 张煜 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第3期632-642,共11页
目的提出并验证一种新的基于多尺度监督与残差反馈的深度学习分割算法(DSRF),以实现对鼻咽癌患者CT图像中小器官-视交叉和视神经的精确分割。方法收集来自SegRap2023、StructSeg2019和HaN-Seg2023公开数据库的212例鼻咽癌患者CT图像及... 目的提出并验证一种新的基于多尺度监督与残差反馈的深度学习分割算法(DSRF),以实现对鼻咽癌患者CT图像中小器官-视交叉和视神经的精确分割。方法收集来自SegRap2023、StructSeg2019和HaN-Seg2023公开数据库的212例鼻咽癌患者CT图像及其真实标签。为解决传统卷积神经网络在池化过程中小器官特征丢失的问题,设计一种基于混合池化策略的解码器,利用自适应池化和平均池化技术将高级语义特征逐步细化并融合低级语义特征,使网络学习到更细小的特征信息。采用多尺度深度监督层,在深度监督下学习丰富的多尺度、多层次语义特征,以提高对视交叉和视神经边界的识别能力。针对CT图像中视交叉和视神经对比度低的挑战,设计可使网络多次迭代的残差反馈模块,该模块充分利用模糊边界和易混淆区域的信息,通过监督迭代细化分割结果,并结合每次迭代的损失优化整个分割框架,提高分割精度和边界清晰度。采用消融实验验证各组件的有效性,并与其他方法进行对比实验。结果引入混合池化策略、多尺度深度监督层和残差反馈模块的DSRF算法能有效提升小器官的特征表示,实现视交叉和视神经的准确分割,其平均DSC达到0.837,ASSD低至0.351。消融实验进一步验证DSRF方法中各组成部分的贡献。结论本文提出的基于多尺度监督及残差反馈的深度学习分割算法能有效提升特征表示能力,实现视交叉和视神经准确分割。 展开更多
关键词 鼻咽癌 视交叉与视神经分割 混合池化策略 深度监督 残差反馈
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微生物作用下生态丁坝和深潭浅滩组合对氨氮的净化效果
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作者 王禹来 杨威 +2 位作者 原先凡 王启航 陈一天 《环境工程学报》 北大核心 2025年第2期281-290,共10页
在河道中布置生态丁坝和深潭浅滩是河道整治和防护工程中常见的措施。然而,目前的研究大多数集中在生态丁坝的材料和深潭浅滩对河流生境的影响方面,很少关注微生物作用下生态丁坝和深潭浅滩对河流中氨氮的净化机理。为此,该研究将错口... 在河道中布置生态丁坝和深潭浅滩是河道整治和防护工程中常见的措施。然而,目前的研究大多数集中在生态丁坝的材料和深潭浅滩对河流生境的影响方面,很少关注微生物作用下生态丁坝和深潭浅滩对河流中氨氮的净化机理。为此,该研究将错口生态丁坝和异侧深潭浅滩组合,采用水槽模型实验的方法研究生态丁坝和深潭浅滩组合布置对河道水体氨氮的净化能力,并对生态丁坝和深潭浅滩的微生物多样性进行分析。结果表明:河流中的氨氮总去除率表现为生态丁坝>浅滩>深潭,即氨氮的净化能力为生态丁坝>浅滩>深潭;生态丁坝和深潭浅滩组合对河流中氨氮的表面硝化速率表现为生态丁坝>浅滩>深潭,而潜在硝化速率表现为生态丁坝>深潭>浅滩;不同底质样品中OTUs数量表现为生态丁坝>深潭>浅滩,菌群组成丰富度表现为生态丁坝>深潭>浅滩;与深潭和浅滩相比,生态丁坝中菌群组成则表现出明显的差异性,除绿弯菌门和放线菌门的优势菌属外,还包含蓝细菌门和变形菌门。研究显示:生态丁坝和深潭浅滩底质中的菌群对河流中氨氮起主要净化作用,其组成结构和丰富度的差异,是导致浅滩、生态丁坝和深潭硝化速率及净化效果不同的重要原因。 展开更多
关键词 生态丁坝 深潭浅滩 氨氮净化 硝化速率 微生物多样性
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灭火泡沫在深液池表面铺展过程模拟研究
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作者 包有权 智会强 +1 位作者 王璐 范亚坤 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第7期947-955,共9页
建立了灭火泡沫在深液池表面铺展数理模型和数值计算方法,分析了灭火泡沫在液体表面铺展瞬变过程,研究了初始条件、泡沫流变性及液体性质对泡沫铺展过程的影响。结果表明,随着泡沫覆盖层向前铺展,其铺展前沿的速度逐渐衰减。入口处泡沫... 建立了灭火泡沫在深液池表面铺展数理模型和数值计算方法,分析了灭火泡沫在液体表面铺展瞬变过程,研究了初始条件、泡沫流变性及液体性质对泡沫铺展过程的影响。结果表明,随着泡沫覆盖层向前铺展,其铺展前沿的速度逐渐衰减。入口处泡沫覆盖层初始高度或速度的增大有利于泡沫铺展,使得泡沫铺展前沿的推进速度增大,泡沫覆盖层在给定时刻铺展得更远。受灭火泡沫屈服应力的影响,泡沫覆盖层以塞状流向下游铺展。液体黏度对泡沫铺展的影响不是单调的,当液体黏度较低时,湍流边界层占主导地位,液体黏度的增大有利于泡沫的铺展;相反,如果液体黏度较高,层流边界层占主导地位,液体黏度的增加不利于泡沫的铺展。 展开更多
关键词 灭火泡沫 Herschel-Bulkley流体 深液池 泡沫铺展 边界层流
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LHG-VD:一种可学习的层次化图表示漏洞检测方法
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作者 胡菘 罗嘉驰 +3 位作者 万文凯 闫阳 郭帆 曲彦文 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第9期2348-2361,共14页
软件漏洞严重威胁了计算机系统和软件的安全稳定运行,因此针对其自动检测的相关研究一直受到广泛关注.与传统静态漏洞检测工具采用人类专家提供的预定义规则进行代码分析不同,基于图神经网络(GNN)的漏洞检测方法通过自动学习易受攻击的... 软件漏洞严重威胁了计算机系统和软件的安全稳定运行,因此针对其自动检测的相关研究一直受到广泛关注.与传统静态漏洞检测工具采用人类专家提供的预定义规则进行代码分析不同,基于图神经网络(GNN)的漏洞检测方法通过自动学习易受攻击的代码模式,在一些数据集上的检测效果已经超越传统方法.然而,目前基于GNN的漏洞检测方法中,由于未结合代码自身特点对GNN模型进行设计,导致在真实漏洞代码数据集上检测效果较差.提出一种可学习的层次化图表示的漏洞检测方法 LHG-VD,其特点是针对传统读出函数的局限提出一种可学习的读出函数,针对图池化过程中的代码局部结构信息保持问题设计了一种基于对比学习思想的跨粒度损失函数.在真实漏洞数据集的实验结果表明,LHG-VD的F1值为71.5%,与切片级检测方法 DeepWukong相比提升4.9个百分点,与函数级检测方法 AMPLE相比提升8.9个百分点. 展开更多
关键词 漏洞检测 深度学习 图神经网络 对比学习 图池化
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基于自适应层次图池化的脑电情绪识别
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作者 刘董理 崔恒 +1 位作者 刘爱萍 陈勋 《信号处理》 北大核心 2025年第3期544-552,共9页
近年来,图神经网络因其出色的空间拓扑能力,在脑电情绪识别领域表现突出。然而许多方法只考虑了脑电通道间的连接,忽略了大脑区域间的功能性联系。图神经网络通常依赖线性变换来更新节点,如果直接将原始脑电信号作为输入,容易导致模型... 近年来,图神经网络因其出色的空间拓扑能力,在脑电情绪识别领域表现突出。然而许多方法只考虑了脑电通道间的连接,忽略了大脑区域间的功能性联系。图神经网络通常依赖线性变换来更新节点,如果直接将原始脑电信号作为输入,容易导致模型过拟合。虽然使用手工提取的特征可以减轻这一问题,但这也限制了对信息的全面提取。针对当前图相关算法在脑电情绪识别领域的局限性,本文提出一种基于自适应层次图池化技术的端到端脑电情绪识别算法。首先,设计一个自适应图生成模块,采用数据驱动的方法,能够自动生成与情绪识别任务密切相关的图邻接矩阵,对脑电信号的空间信息进行有效建模。随后,为了更准确地提取关键通道或脑区的时域脑电信号特征,本文进一步提出时域层次图池化模块,在识别时域信号特征的同时,融合图节点的相关特征。最后,该模块通过对脑电通道的层层池化,提炼出更有代表性的区域特征,并动态更新各区域之间的功能连接,从而实现对脑电信号的深度特征提取和有效表示。为了验证所提出的自适应层次图池化模型的有效性,本文在两个广泛使用的公共脑电情绪数据集DEAP和MAHNOB-HCI上开展实验,结果表明所提出的自适应层次图池化模型在性能上显著优于其他最先进的深度学习方法和传统机器学习方法。 展开更多
关键词 脑电信号处理 情绪识别 图神经网络 图池化 深度学习
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双线性特征融合和门控循环单元质量聚合的图像质量评价
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作者 王亚茹 杨春旺 +3 位作者 屈卓 赵顺 张诗吟 翟永杰 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期946-957,共12页
目前图像质量评价方法存在特征融合方式简单、质量信息提取和利用不充分以及忽略图像不同区域间相关性的问题,本文提出双线性特征融合和门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)质量聚合的图像质量评价方法。提取图像的全局和局部特征,... 目前图像质量评价方法存在特征融合方式简单、质量信息提取和利用不充分以及忽略图像不同区域间相关性的问题,本文提出双线性特征融合和门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)质量聚合的图像质量评价方法。提取图像的全局和局部特征,并对局部特征进行基于可变形卷积的筛选操作,在语义和上下文信息的引导作用下,滤除与失真无关的信息;构建双线性特征融合模块,加强全局-局部特征的信息交互,捕捉图像质量在空间关系和上下文信息上的变化;构建基于GRU的质量聚合模块,将逐图像块质量预测和全局依赖性建模相结合,动态调整各图像块的权重比例,最后通过聚合各图像块的质量信息生成整张图像的质量分数。在不同失真类型、不同场景的CSIQ、TID2013和PIPAL数据集上,本文方法的皮尔逊线性相关系数和斯皮尔曼等级相关系数均为最优值,尤其在PIPAL数据集中,相比于次优方法,皮尔逊线性相关系数提高了3.9%,斯皮尔曼等级相关系数提高了3.1%。 展开更多
关键词 深度学习 图像质量 双线性池化 门控循环单元 可变形卷积 特征提取 特征选择 特征融合
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面向高分辨率遥感影像变化检测的混合空间金字塔池化网络 被引量:2
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作者 邵攀 高梓昂 《遥感学报》 北大核心 2025年第1期279-289,共11页
以残差网络为基础,结合高分辨率遥感影像的特点,提出一种全新的端到端变化检测网络——混合空间金字塔池化网络HSPPNet(Hybrid Spatial Pyramid Pooling Network)。HSPPNet首先将空洞卷积和注意力机制引导卷积并行集成,构建一种混合空... 以残差网络为基础,结合高分辨率遥感影像的特点,提出一种全新的端到端变化检测网络——混合空间金字塔池化网络HSPPNet(Hybrid Spatial Pyramid Pooling Network)。HSPPNet首先将空洞卷积和注意力机制引导卷积并行集成,构建一种混合空间金字塔池化模块,以便有效提取高分辨率遥感影像中不同形状尺度的变化对象。然后,通过定义一种截断—补偿加权交叉熵函数和一种类别级IoU函数并将二者集成,得到一种全新的自适应平衡损失函数,来降低变化类与未变化类严重不均衡问题对变化检测的影响。最后设计一种简单有效的输入模块,通过综合考虑两期遥感影像及其差异图来增强变化信息。通过以上3点,HSPPNet增强了深度学习变化检测的性能。两组常用公开变化检测数据集上的实验结果表明HSPPNet可行、有效。 展开更多
关键词 遥感 变化检测 深度学习 混合空间金字塔池化 注意力机制 损失函数 截断—补偿加权交叉熵 类别级IoU
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基于改进双向时序卷积网络的非侵入式负荷分解模型
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作者 张彼德 钟子怡 +2 位作者 陈豪 马俊梅 李天倩 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第9期71-81,共11页
针对当前非侵入式负荷技术在低功率、多状态设备的时序负荷上存在分解精度不足、模型泛化性能低的问题,提出一种融合多尺度通道增强注意力机制与改进双向时序卷积网络的负荷分解模型。该模型结合多种卷积与残差网络,克服传统卷积神经网... 针对当前非侵入式负荷技术在低功率、多状态设备的时序负荷上存在分解精度不足、模型泛化性能低的问题,提出一种融合多尺度通道增强注意力机制与改进双向时序卷积网络的负荷分解模型。该模型结合多种卷积与残差网络,克服传统卷积神经网络无法捕捉全局信息、难以处理时间序列以及随着网络深度增加带来梯度爆炸的局限性,通过双向结构使模型能从历史数据推断出当前状态,并利用未来短暂波动修正当前状态,从而减少状态转换延迟或瞬时噪声导致的误判。同时,多尺度通道增强注意力机制通过并行多尺度池化,自适应提取不同粒度的时序特征,并结合动态通道交互模块增强关键特征的权重分配。实验结果表明,所提模型在Reference Energy Disaggregation Data(REDD)数据集上对低功率、多状态设备负荷分解误差低,模型泛化能力强。 展开更多
关键词 非侵入式负荷分解 双向时序卷积 残差网络 注意力机制 多尺度池化 深度学习
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一种基于改进深度确定性策略梯度的移动机器人路径规划算法
18
作者 张庆玲 倪翠 +1 位作者 王朋 巩慧 《应用科学学报》 北大核心 2025年第3期415-436,共22页
深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法采用Actor-Critic框架结构,保证移动机器人运动的连续性。但Critic网络在计算值函数(Q值)时,没有充分考虑各种状态和动作的差异,导致Q值估计不准确;其次,DDPG奖励函数... 深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法采用Actor-Critic框架结构,保证移动机器人运动的连续性。但Critic网络在计算值函数(Q值)时,没有充分考虑各种状态和动作的差异,导致Q值估计不准确;其次,DDPG奖励函数设置过于稀疏,容易导致模型训练时收敛慢;另外,随机均匀采样方式无法高效且充分地利用样本数据。针对上述问题,该文在DDPG的基础上,引入决斗网络来提高Q值的估计精度;优化设计奖励函数以引导移动机器人更加高效合理地运动;将单一经验池分离为双经验池,并采用动态自适应采样机制来提高经验回放的效率。最后,利用机器人操作系统和Gazebo平台搭建的仿真环境进行实验,结果表明,所提算法与DDPG算法相比,训练时间缩短了17.8%,收敛速度提高了57.46%,成功率提高了3%;与其他算法相比,该文所提算法提高了模型训练过程的稳定性,大大提升了移动机器人路径规划的效率和成功率。 展开更多
关键词 路径规划 深度确定性策略梯度 决斗网络 经验池分离 动态自适应采样
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基于改进梅尔频率倒谱系数特征提取和深层变换器的心音分类算法研究
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作者 孟辛 张孙杰 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第5期1012-1020,共9页
心音在心血管疾病早期检测中至关重要,现有的研究成果集中于传统的信号分割、特征提取和使用浅层分类器的阶段。为解决特征提取不充分难以充分捕捉心音的动态和非线性特征、对复杂心音信号识别能力不足、易受数据不平衡影响、识别性能... 心音在心血管疾病早期检测中至关重要,现有的研究成果集中于传统的信号分割、特征提取和使用浅层分类器的阶段。为解决特征提取不充分难以充分捕捉心音的动态和非线性特征、对复杂心音信号识别能力不足、易受数据不平衡影响、识别性能差的问题,本文提出了采用改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取特征,并基于卷积神经网路(CNN)和深层变换器(Transformer)的新型心音分类方法。在预处理阶段,本研究使用巴特沃斯滤波器去噪,无需分割心音周期,直接对连续心音信号进行改进的MFCC特征提取,以捕捉其动态特征;然后,将动态特征输入到CNN中学习,再采用全局平均池化(GAP)降低模型权重并防止过拟合;最终,利用深层Transformer模块进一步提取和融合特征,完成心音分类。为应对数据不平衡问题,本文模型采用焦点损失(focal loss)作为损失函数。通过在两个公开数据集上进行的实验验证结果表明,本文所提方法在二分类和多分类任务中均较为有效且表现出一定优势。本文旨在实现对连续心音信号进行高效分类,为后续心音分类疾病研究提供参考方法,有助于可穿戴设备和家庭监测系统的开发。 展开更多
关键词 心音分类 改进梅尔频率倒谱系数 深层变换器 全局平均池化 焦点损失
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基于改进Unet模型的农作物病害语义分割研究
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作者 刘伟立 孙公凌云 +2 位作者 连俊博 李响陈 惠国华 《传感技术学报》 北大核心 2025年第10期1818-1826,共9页
针对农作物病害类内差异性大、类间相似性高等特点导致的分割困难问题,提出了一种改进的Unet模型VGSA-Unet,用于提高农作物叶片病害图像的分割准确性。将VGG16作为Unet模型的编码器,在编码器与解码器之间集成了多尺度上下文模块GC_ASPP... 针对农作物病害类内差异性大、类间相似性高等特点导致的分割困难问题,提出了一种改进的Unet模型VGSA-Unet,用于提高农作物叶片病害图像的分割准确性。将VGG16作为Unet模型的编码器,在编码器与解码器之间集成了多尺度上下文模块GC_ASPP,在获取图像多尺度信息的同时提升对图像全局特征的提取能力,使模型理解不同形态的病害图像细节,提高模型在处理尺度变化较大的图像时的性能;在解码器中,使用双线性插值代替转置卷积,减少边缘信息的损失,提高模型计算效率;使用混合损失函数,提高模型对细小病斑的分割能力。与其他网络模型相比,改进的VGSA-Unet模型在mPA(92.04%)和mIoU(84.61%)两项指标上均达到了最高值。改进后的模型克服了病害特点造成的分割困难,对细小病斑的提取更为精确,能有效地对农作物叶片病害进行准确分割。 展开更多
关键词 语义分割 农作物病害 深度学习 Unet GCblock 空洞空间金字塔池化
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