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白垩纪–古近纪热室地球
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作者 杨石岭 陈林 +12 位作者 纪伟强 苏涛 姜仕军 陈祚伶 黄晓芳 郭利成 王永达 姜禾禾 席党鹏 唐自华 张师豪 孙敏敏 吴福元 《科学通报》 北大核心 2026年第3期607-621,共15页
白垩纪–古近纪是距今最近的热室期,以高温、高大气CO_(2)浓度为主要特征.本文梳理了白垩纪–古近纪热室地球的成因、环境特征、生态响应和终结机制等方面的研究进展,获得以下认识:(1)根据洋中脊、大陆裂谷、大火成岩省和大陆弧等不同... 白垩纪–古近纪是距今最近的热室期,以高温、高大气CO_(2)浓度为主要特征.本文梳理了白垩纪–古近纪热室地球的成因、环境特征、生态响应和终结机制等方面的研究进展,获得以下认识:(1)根据洋中脊、大陆裂谷、大火成岩省和大陆弧等不同背景岩浆活动的碳释放特征和气候环境记录,大陆弧岩浆活动很可能是白垩纪–古近纪热室地球形成的主控因素.(2)热室背景下发生了多次由碳库扰动引发的极热事件,如白垩纪大洋缺氧事件(Oceanic Anoxic Events,OAEs)和古新世–始新世极热事件(如Paleocene–Eocene Thermal Maximum,PETM);OAE事件以黑色页岩沉积为特征,其中OAE1a、OAE1d和OAE2为碳同位素正漂,OAE1b为负漂;PETM等古近纪极热事件则表现为碳同位素负漂,黑色页岩不发育;这些差异可能与碳的来源和碳扰动机制不同有关.(3)以碳同位素负漂为特征的极热事件发生在长期增温的背景下,很可能与增温诱发的地表有机碳库热分解有关.(4)白垩纪–古近纪热室气候为喜热植物的扩散和物种分化创造了条件,森林向中、高纬度地区扩张,植物多样性增加;海洋中一些微古生物的多样性增加.总体上,热室地球的形成和终结与碳的释放和消耗密切相关,但相关过程的碳释放和消耗通量、剧烈增温对全球降水格局和生态演变的影响尚不明确,亟待从地球系统角度入手开展多学科交叉研究. 展开更多
关键词 白垩纪–古近纪 热室地球 地球深部过程 碳循环 极热事件 环境变化
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人工智能在小肠息肉图像无创检测领域的研究进展
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作者 张新峰 高子君 +1 位作者 刘晓民 李相生 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第2期148-157,共10页
小肠息肉起病隐匿,临床症状特异性不强,检出有一定难度,内窥镜检查技术是最常用的小肠疾病检查技术,但此技术操作复杂,亦有一定的观察盲区,如盲肠后方、肠瓣膜后方。通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)、核磁共振(magnetic res... 小肠息肉起病隐匿,临床症状特异性不强,检出有一定难度,内窥镜检查技术是最常用的小肠疾病检查技术,但此技术操作复杂,亦有一定的观察盲区,如盲肠后方、肠瓣膜后方。通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)、核磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)等无盲区的非侵入式检测方式进行病变定位识别,具有重要临床意义,利用人工智能技术有望提高小肠息肉诊断的敏感性、准确性和快捷性。鉴于此,分析了人工智能技术在小肠息肉无创检测中的最新研究进展,内容包括:图像分割、小肠息肉三维重建、小肠息肉疾病分类预测。旨在助力提升小肠息肉检测和诊断的准确率;明晰技术发展脉络,为后续研究提供方向。 展开更多
关键词 小肠息肉 医学图像处理 深度学习 图像分割 三维重建
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基于区域生长分割融合深度学习的多层多道焊缝特征提取与分析
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作者 张刚 杜志敏 +4 位作者 焦萌雨 康治 石玗 樊丁 王都丽 《焊接学报》 北大核心 2026年第2期71-79,共9页
针对基于结构光视觉传感的焊缝特征提取,以解决中厚板多层多道自动化焊接中存在的激光条纹亮度不均匀、局部高反光、噪声严重、焊缝轮廓特征复杂多变等突出难题,提出一种分块区域生长图像分割融合YOLOv8深度学习算法的焊缝特征提取策略... 针对基于结构光视觉传感的焊缝特征提取,以解决中厚板多层多道自动化焊接中存在的激光条纹亮度不均匀、局部高反光、噪声严重、焊缝轮廓特征复杂多变等突出难题,提出一种分块区域生长图像分割融合YOLOv8深度学习算法的焊缝特征提取策略.组建了单条纹激光+高分辨摄像机的视觉传感系统,采集细丝埋弧多层多道焊缝图像,并对每层焊缝图像进行自适应阈值分块区域生长分割、卷积滤波和分段拟合处理,提取每层焊缝特征点.利用YOLOv8算法提取焊缝图像目标区域特征点像素坐标,构建规划机器人焊接路径.结果表明,自适应阈值分块区域生长分割算法能够完整提取出激光条纹图像和多层焊道特征点.深度学习模型总体均方根误差(RMSE)为0.0551 mm,特征点识别准确率为98.41%,算法精度和鲁棒性较高,能够满足焊缝检测要求,通过焊接试验证实,采用该算法能够获得成形良好的多层多道焊缝形貌,为中厚板多层多道焊接的焊缝检测提供了一种创新的解决方法. 展开更多
关键词 中厚板 多层多道焊 图像处理 深度学习 焊缝检测
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基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割模型
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作者 邓寒冰 刘鑫 +1 位作者 李朝阳 苗腾 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期72-82,共11页
图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研... 图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研究提出了一种基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割网络(Self-supervised few-shot semantic segmentation network for maize plant images,MSDANet),以提高不同生长时期玉米植株图像的语义分割精度和模型泛化能力。MSDANet利用基于超像素的自监督学习方法生成伪标签,无需人工标注即可为支持集图像构建初步监督信号;设计混合遮蔽机制(Mixed masking,MM),应用基于伪标签的语义遮蔽,在特征空间构建多样性遮蔽样本,促进模型学习更鲁棒性的特征表达,从而提高复杂背景下的分割精度。针对图像中玉米植株存在的弯曲、重叠、遮挡等复杂形态问题,本研究为模型设计了多尺度可变形大核卷积注意力机制(Multi-scale deformable large kernel attention,MS-DLKA),通过融合多尺度感受野和可变形卷积,能够灵活感知玉米植株在不同尺度下的重要结构信息,有效提高了语义分割精度。在小样本数据集上进行验证,在1-shot设置下,MSDANet的mIoU和FB-IoU分别达到75.63%和87.12%;在5-shot设置下,mIoU和FB-IoU分别达到76.04%和87.21%,均优于本研究给出的同类其他模型。此外,与当前主流的全监督小样本语义分割模型对比,在1-shot和5-shot设置下,mIoU分别提升2.9、2.93个百分点。结果表明,MSDANet模型能够在无人工标签和小样本的前提下,实现高精度的玉米植株图像语义分割任务,为不同生长时期的玉米图像分析与植物表型测量提供了技术支持。 展开更多
关键词 玉米图像 植物表型 图像处理 深度学习 语义分割 自监督学习
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姜科植物林下种植及其精油的提取与应用研究
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作者 惠俊爱 黄思颖 +3 位作者 蔡明慧 汤慧 罗球 杨秋晴 《农产品加工》 2026年第4期121-125,共5页
姜科植物精油作为一种重要的天然产物,在食品、医药和日化领域具有广泛应用价值。系统探讨了林下种植模式对姜科植物生长及其精油品质的影响,分析了林下姜科植物精油的提取方法、化学成分特征及应用前景。研究表明,林下种植模式通过提... 姜科植物精油作为一种重要的天然产物,在食品、医药和日化领域具有广泛应用价值。系统探讨了林下种植模式对姜科植物生长及其精油品质的影响,分析了林下姜科植物精油的提取方法、化学成分特征及应用前景。研究表明,林下种植模式通过提供适宜的遮阴条件、改善土壤生态环境和形成自然的病虫害调控机制,为姜科植物创造了良好的生长环境,并可能影响其次生代谢产物的合成与积累。在提取工艺方面,超临界CO_(2)流体萃取法相较于传统水蒸气蒸馏法,具有得率更高、能更好地保留热敏性成分的优势;精油主要成分包括α-姜烯、β-倍半水芹烯等倍半萜烯类化合物。应用研究表明,林下姜科植物精油在食品保鲜、日化香料及健康芳香疗法等领域展现出良好的应用潜力。将林下生态种植与精深加工技术相结合,是实现姜科植物资源可持续开发与高值化利用的重要方向。 展开更多
关键词 姜科植物 林下种植 精油提取 应用价值 精深加工
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论教育革新
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作者 杨开城 《教育与装备研究》 2026年第3期1-6,共6页
教育革新是教育实践的全域性增值质变。无论是课程内容,还是方式、方法和模式,或是技术,它们的变化未必意味着教育革新。为了识别教育革新的发生,我们需要利用教育双层模型,将教育活动的教育过程看作由深层过程和表层过程构成。只有当... 教育革新是教育实践的全域性增值质变。无论是课程内容,还是方式、方法和模式,或是技术,它们的变化未必意味着教育革新。为了识别教育革新的发生,我们需要利用教育双层模型,将教育活动的教育过程看作由深层过程和表层过程构成。只有当教育深层过程发生全域性增值质变时才意味着教育革新。教育实践是指教育系统的设计生成、显现自身(教育活动)、缺陷分析与迭代升级的完整过程,其中最体现理性、最需要资本投入的系统设计和缺陷分析的过程正是教育实践的核心过程。目前最受期待的教育革新就是将这个核心过程的技术化从而实现现代转型。一旦完成了现代转型,教育革新将由教育目标的质变和教育众筹机制引发,前者呼应了现代社会发展对教育革新的呼唤,后者属于教育的自我进化。 展开更多
关键词 教育革新 教育双层模型 教育深层过程 教育表层过程 技术赋能
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深海采矿柔性管内衬层挤塑工艺仿真与分析
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作者 徐万海 孟悰延 +2 位作者 王浩 马烨璇 王莹莹 《船舶工程》 北大核心 2026年第3期156-167,共12页
[目的]为了精确模拟挤塑过程并优化指导工艺参数,[方法]基于欧拉-拉格朗日耦合法建立了柔性管内衬层的全流态挤塑工艺数值仿真模型,开展了不同温度和螺杆转速工况下内衬层挤塑全过程模拟。揭示了挤塑过程中力学行为的演变规律和关键工... [目的]为了精确模拟挤塑过程并优化指导工艺参数,[方法]基于欧拉-拉格朗日耦合法建立了柔性管内衬层的全流态挤塑工艺数值仿真模型,开展了不同温度和螺杆转速工况下内衬层挤塑全过程模拟。揭示了挤塑过程中力学行为的演变规律和关键工艺参数影响机理。[结果]研究表明:随着出口温度增大,超高分子量聚合物料最大应力减小,最大热通量基本不变;螺杆转速增大对物料最大应力影响不明显,但会导致最大热通量显著增大;超高分子量聚合物料在出口处的应力较大,且应力主要集中在未挤出部分。[结论]该模型有效解决了传统方法模拟物料相变、大变形及长距离流动的问题,以期为柔性管内衬层挤塑工艺参数优化和过程质量控制提供理论与技术支撑。 展开更多
关键词 深海采矿 柔性管 内衬层 挤塑加工 工艺仿真
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基于多尺度感知的多维空间融合水下图像增强算法
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作者 郭伟 王曼婷 曲海成 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期224-232,共9页
针对深海拍摄会导致水下图像色彩偏移、对比度过低和结构不清晰等问题,提出一种基于多尺度感知的多维空间融合水下图像增强算法,结合空间、通道和三维特征将图像信息并行传入多维特征提取网络和编码器中。首先,在多维特征提取网络中引... 针对深海拍摄会导致水下图像色彩偏移、对比度过低和结构不清晰等问题,提出一种基于多尺度感知的多维空间融合水下图像增强算法,结合空间、通道和三维特征将图像信息并行传入多维特征提取网络和编码器中。首先,在多维特征提取网络中引入多尺度特征精炼模块进一步处理提取到的特征信息,使网络更准确地学习不同尺度的信息;然后,在编码器中引入多维色彩增强模块,增强图像细节和色彩;最后,设计自适应增强网络来进一步处理特征信息并融合多级信息,再通过解码器得到最终的增强图像。在公开数据集上的实验结果表明,所提算法表现优异,它的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)最高分别达到24.8651 dB和0.8954,比混合融合方法(HFM)分别提升了1.5806 dB和0.0398;水下色彩质量评价(UCIQE)和水下图像质量测量(UIQM)最高分别达到0.5931和3.1028,比HFM分别提升了0.0384和0.1514。可见,所提算法能有效提升水下视觉效果。 展开更多
关键词 图像处理 特征提取 多尺度特征 深层卷积 强化色彩
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基于改进深度Q网络的异构无人机快速任务分配
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作者 王月海 邱国帅 +3 位作者 邢娜 赵欣怡 王婕 韩曦 《工程科学学报》 北大核心 2026年第1期142-151,共10页
随着无人机技术的快速发展,多无人机系统在执行复杂任务时展现出巨大潜力,高效的任务分配策略对提升多无人机系统的整体性能至关重要.然而,传统方法如集中式优化、拍卖算法及鸽群算法等,在面对复杂环境干扰时往往难以生成有效的分配策略... 随着无人机技术的快速发展,多无人机系统在执行复杂任务时展现出巨大潜力,高效的任务分配策略对提升多无人机系统的整体性能至关重要.然而,传统方法如集中式优化、拍卖算法及鸽群算法等,在面对复杂环境干扰时往往难以生成有效的分配策略,为此,本文考虑了环境不确定性如不同风速和降雨量,重点研究了改进的强化学习算法在无人机任务分配中的应用,使多无人机系统能够迅速响应并实现资源的高效利用.首先,本文将无人机任务分配问题建模为马尔可夫决策过程,通过神经网络进行策略逼近用以任务分配中高效处理高维和复杂的状态空间,同时引入优先经验重放机制,有效降低了在线计算的负担.仿真结果表明,与其他强化学习方法相比,该算法具有较强的收敛性.在面对复杂环境时,其鲁棒性更为显著.此外,该算法在处理不同任务时仅需0.24 s即可完成一组适合的无人机分配,并能够快速生成大规模无人机集群的任务分配方案. 展开更多
关键词 无人机群 任务分配 强化学习 深度Q网络 马尔可夫决策过程
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结合深度核学习与高斯过程的边坡稳定性预测方法
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作者 李书 喻国荣 +1 位作者 付兵杰 鲍海洲 《水力发电》 2026年第2期40-47,共8页
鉴于边坡特征之间、特征与稳定性判定之间的复杂非线性关系,经典的高斯过程边坡稳定性预测方法在复杂结构建模上表现有限且难以处理大规模的边坡数据,提出一种结合深度核学习与高斯过程的边坡稳定性预测方法。首先,利用多层前馈网络对... 鉴于边坡特征之间、特征与稳定性判定之间的复杂非线性关系,经典的高斯过程边坡稳定性预测方法在复杂结构建模上表现有限且难以处理大规模的边坡数据,提出一种结合深度核学习与高斯过程的边坡稳定性预测方法。首先,利用多层前馈网络对边坡特征进行深度提取,再将隐空间映射到带有径向基函数核的高斯过程,实现非参数不确定性量化。模型通过最大化边缘对数似然函数优化神经网络权重与核超参数,可端到端学习数据驱动的最优核。在公开的Kaggle数据集上的试验表明,所提方法较经典机器学习算法随机森林RF、支持向量机SVM、高斯过程回归GPR,以及深度学习方法门控循环单元GRU、深度神经网络DNN在均方根误差、平均绝对误差和决定系数等指标上均取得最佳结果,为边坡灾害智能预警提供了新的技术支撑。 展开更多
关键词 边坡稳定性 预测算法 深度核学习 高斯过程回归 经典机器学习算法
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基于深度强化学习的高速铁路监控视频MEC智能卸载方法
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作者 陈永 刘骅驹 张冰旺 《铁道学报》 北大核心 2026年第2期96-104,共9页
针对高速铁路沿线视频任务卸载到MEC边缘计算服务器过程中,存在时延和能耗开销大的问题,提出一种高速铁路监控视频MEC智能卸载方法。首先,将高速铁路视频监控处理任务的时延和能耗作为优化目标,构建系统累计时延和能耗最小化卸载模型。... 针对高速铁路沿线视频任务卸载到MEC边缘计算服务器过程中,存在时延和能耗开销大的问题,提出一种高速铁路监控视频MEC智能卸载方法。首先,将高速铁路视频监控处理任务的时延和能耗作为优化目标,构建系统累计时延和能耗最小化卸载模型。然后,将该任务卸载模型转化为马尔科夫决策过程模型,采用动作空间搜索因子,实现对动作决策的自适应搜索。最后,设计一种基于深度强化学习的MEC卸载方法得到最优卸载策略,降低了高速铁路视频处理任务的时延和能耗。仿真结果表明,所提算法相比Q学习算法时延降低了21.59%,能耗降低了9.93%,且QoE指标提高了9.65%,具有更低的时延和能耗开销,能够满足铁路视频传输控制的需求。 展开更多
关键词 移动边缘计算 高速铁路监控视频 视频处理任务 任务卸载 深度强化学习
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基于UHPLC-Q-Orbitrap/MS技术的深加工槟榔蒂化学成分分析
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作者 伍少峰 马丹阳 +3 位作者 彭凌峰 侯思鲁 惠乔岳 郝智慧 《饲料工业》 北大核心 2026年第3期190-200,共11页
文章运用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱联用(UHPLC-Q-Orbitrap/MS)技术实现高效、快速、精准分析鉴定深加工槟榔蒂的主要化学成分。采用Waters HSS T3色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.8μm)以0.1%甲酸溶液-0.1%甲酸乙腈为... 文章运用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱联用(UHPLC-Q-Orbitrap/MS)技术实现高效、快速、精准分析鉴定深加工槟榔蒂的主要化学成分。采用Waters HSS T3色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.8μm)以0.1%甲酸溶液-0.1%甲酸乙腈为流动相,梯度洗脱,流速0.3 mL/min,柱温35℃,进样量10μL,采用Q Exactive Orbitrap高分辨质谱进行质谱数据采集,检测模式为Full MSddMS2,正离子和负离子模式同时扫描,对深加工槟榔蒂的化学成分进行鉴定。共鉴定出63种化合物,包括16种黄酮类化合物、13种有机酸类化合物、4种苯丙素类化合物、2种生物碱类化合物、2种氨基酸类化合物及其他化合物若干种。文章对深加工槟榔蒂中的化学成分进行较为全面的分析,旨在为槟榔蒂的物质基础研究和后续的开发利用提供方法参考。 展开更多
关键词 深加工槟榔蒂 生物碱类 黄酮类 有机酸类 超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱联用
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基于双采样数据增广策略的生物医学图像配准-分割联合优化深度网络
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作者 吴军 章勇 +4 位作者 冯浩然 杨波 赖楚晓 李园园 屈磊 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期96-107,共12页
生物医学图像配准与分割在生命科学研究、医学诊断与临床治疗等领域具有重要意义,然而其深度学习方法通常依赖于大规模高质量标注数据,获取成本高昂。现有数据增广技术多基于旋转、平移等线性变换方法生成额外数据,仍难以有效解决生物... 生物医学图像配准与分割在生命科学研究、医学诊断与临床治疗等领域具有重要意义,然而其深度学习方法通常依赖于大规模高质量标注数据,获取成本高昂。现有数据增广技术多基于旋转、平移等线性变换方法生成额外数据,仍难以有效解决生物医学图像对数据亮度多样性与柔性结构形变多样性的需求问题。对此,提出了一种基于配准和分割联合模型的双采样数据增广策略。通过结合亮度场和形变场上的双重采样提升了生成数据的亮度多样性和柔性结构形变多样性。此外,为抑制伪标注数据中错误信息对联合模型产生的误导,采用对抗式训练方式设计了伪标注鉴别器模块来寻找错误的分割预测,抑制了错误信息在数据循环过程中的传播。最后,设计了一种单样本场景下的配准-分割协同框架,在Mindboggle-101人脑MRI数据集、MouseBrain鼠脑fMOST数据集和MM-WHS 2017心脏数据集上,仅使用一幅带标签的训练图像实现了优于对比算法的分割和配准性能,验证了所提数据增广策略的有效性。 展开更多
关键词 图像配准 图像分割 数据增广 生物医学图像处理 深度学习
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菜用大豆研究进展
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作者 张闻婷 孙铭阳 +2 位作者 任海龙 袁清华 索海翠 《中国农学通报》 2026年第3期80-90,共11页
为系统梳理菜用大豆的研究现状与发展趋势,本研究以“菜用大豆”、“毛豆/edamame”、“vegetable soybean”为关键词,在中国知网、Web of Science等中外数据库中检索并筛选100多篇相关文献。从品种资源与育种、组学研究、栽培技术、营... 为系统梳理菜用大豆的研究现状与发展趋势,本研究以“菜用大豆”、“毛豆/edamame”、“vegetable soybean”为关键词,在中国知网、Web of Science等中外数据库中检索并筛选100多篇相关文献。从品种资源与育种、组学研究、栽培技术、营养功能、贮藏加工五大核心领域,全面归纳了菜用大豆的研究进展:在品种育种方面,已建立基于生育期的品种分类体系,开发了SNP、SSR等分子标记并初步应用于分子辅助育种,基因编辑技术实现了特定功能基因的定向修饰;在组学研究领域,首个菜用大豆参考基因组完成组装,GWAS、转录组及代谢组分析已挖掘出一批与产量、品质、抗逆相关的关键基因与代谢物;在栽培技术上,形成了品种适配、环境调控、密度优化及水肥协同的综合管理方案,但机械化采收仍为产业瓶颈;在营养功能方面,明确了其高蛋白、富叶酸等食品级价值,及γ-氨基丁酸、D-松醇等医用级活性成分的潜在功效;在贮藏加工领域,低温冷藏、速冻保鲜等技术已实现产业化应用,高附加值产品开发仍待突破。研究同时识别出当前领域存在的关键挑战:优异特色种质匮乏、组学数据育种转化效率低、深加工产品附加值不足、保鲜技术成本效益失衡等。最后提出,未来需强化基础研究与产业需求的深度融合,依托现代生物技术与信息技术,推动菜用大豆产业向智能化、绿色化、高值化升级,为保障粮食安全、助力农业可持续发展及提升人类健康水平提供理论支撑与技术路径。 展开更多
关键词 菜用大豆 种质资源 组学研究 高效栽培 储藏 深加工
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Safe-DRL:无人平台安全深度强化学习决策算法
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作者 杨帆 李雪原 +2 位作者 杜明刚 姜雨彤 刘琦 《兵工学报》 北大核心 2026年第2期119-133,共15页
针对传统深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)在推理过程中存在不可预测行为带来的安全性问题,本文提出了一种面向无人平台自动驾驶的多任务场景安全DRL算法。该算法基于改进的马尔可夫过程,引入动作判定网络以实现预执行... 针对传统深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)在推理过程中存在不可预测行为带来的安全性问题,本文提出了一种面向无人平台自动驾驶的多任务场景安全DRL算法。该算法基于改进的马尔可夫过程,引入动作判定网络以实现预执行安全评估,采用并行双线程网络结构有效抑制危险驾驶行为,并结合运动学特性设计了新型奖励函数,以兼顾驾驶安全性与效率。在highway-env环境下,所提算法在单行道、十字路口和环岛三种典型驾驶场景中进行了对比实验。结果表明,该算法显著提升了驾驶安全性和泛化能力,有效支持无人平台在远程部署、物资运输及区域渗透等自动驾驶任务中的应用需求。 展开更多
关键词 无人平台 自动驾驶 马尔可夫过程 深度强化学习
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高端旋转机械剩余使用寿命预测及其不确定性量化评估方法
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作者 崔硕 刘秀丽 +1 位作者 李相杰 吴国新 《中国机械工程》 北大核心 2026年第1期209-222,共14页
针对高端旋转机械剩余使用寿命预测中的准确性和不确定性量化问题,提出了基于变分深度高斯过程(VDGP)的预测方法。通过构建深度高斯过程更新模型实现不确定性的递推量化,并采用诱导点和变分推断提高大数据的处理能力。C-MAPSS和风机行... 针对高端旋转机械剩余使用寿命预测中的准确性和不确定性量化问题,提出了基于变分深度高斯过程(VDGP)的预测方法。通过构建深度高斯过程更新模型实现不确定性的递推量化,并采用诱导点和变分推断提高大数据的处理能力。C-MAPSS和风机行星齿轮数据集的实验表明,VDGP比高斯过程方法具有更高的预测准确度和更窄的置信区间,在C-MAPSS的FD002数据集上,均方根误差、评分函数分别比现有最佳的对比方法减小0.21%和45.3%。 展开更多
关键词 剩余使用寿命预测 变分深度高斯过程 不确定性量化 旋转机械 核函数
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基于YOLO-FMC-pose的中华绒螯蟹头胸甲关键点检测方法
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作者 张哲 于合龙 +3 位作者 杨信廷 罗娜 李珊珊 孙传恒 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期210-221,共12页
中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的头胸甲形态在同一物种的不同个体之间表现出明显差异,这一特征可作为产地溯源和个体识别的重要依据。其中,头胸甲关键点的精准检测是实现个体识别与表型分析等任务的基础环节。然而,传统的人工检测方... 中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的头胸甲形态在同一物种的不同个体之间表现出明显差异,这一特征可作为产地溯源和个体识别的重要依据。其中,头胸甲关键点的精准检测是实现个体识别与表型分析等任务的基础环节。然而,传统的人工检测方法依赖经验性判断,存在效率低、重复性差等问题,难以满足规模化水产处理的实际需求。为此,该研究提出了一种基于YOLO-FMC-pose的中华绒螯蟹头胸甲关键点自动检测方法,以实现高精度、自动化的特征提取。首先,构建了一个包含大量中华绒螯蟹头胸甲图像的自建数据集,并选取具有代表性的35个地标关键点进行精确标注,同时通过数据增强提升模型的训练效果。其次,该研究基于改进的YOLO11n-pose框架设计了中华绒螯蟹头胸甲关键点检测模型YOLO-FMC-pose。模型中引入了融合频率动态卷积(FDConv)的C3K2FD模块、混合聚合网络(MANet)模块以及CBAM注意力机制,从频域响应、特征融合与空间关注等层面对结构进行了优化。结果表明,所提出的YOLO-FMC-pose模型在关键点检测精度方面均优于现有主流方法,准确率、召回率、mAP_(0.5)和m AP_(0.5:0.95)分别为97.98%、97.00%、98.27%和73.28%,相较于原始YOLO11n-pose,准确率、召回率、mAP_(0.5)和mAP_(0.5:0.95)分别提高了3.33、2.33、2.94和13.08个百分点,标准化平均误差(normalized mean error,NME)降低至3.835%,单帧图片推理时间为7.5 ms,具备良好的实际应用潜力。该研究为中华绒螯蟹的个体智能识别、产地溯源与防伪管控提供了关键技术支撑,也为水产品精细化特征检测提供了路径。 展开更多
关键词 中华绒螯蟹 关键点检测 表型特征识别 深度学习 图像处理
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关井求压方法在特深井井控中的适用性
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作者 孙宝江 毕韶琨 +3 位作者 高永海 李昊 胡泽彪 张绪亮 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期112-124,共13页
特深井钻井具有储层高温高压、井筒容积大、裸眼段穿越多个压力体系等特征,导致其关井求压过程中的井口压力演变规律与对地层压力反馈能力较常规井存在显著差异。为评估现有关井求压方法在特深井条件适用性,基于Sundrilling井控模拟软件... 特深井钻井具有储层高温高压、井筒容积大、裸眼段穿越多个压力体系等特征,导致其关井求压过程中的井口压力演变规律与对地层压力反馈能力较常规井存在显著差异。为评估现有关井求压方法在特深井条件适用性,基于Sundrilling井控模拟软件,以塔里木某特深井为例,模拟分析碎屑岩及碳酸盐岩储层条件下,循环法和憋压法求取关井压力过程中井筒压力响应关系及求压计算精度。结果表明:循环法求取关井立压在特深井中适用性较好,但在侵入流体进入井筒中浅部后可靠性下降;由于大容积井筒存在明显压力传递滞后,憋压法易导致计算的关井立压无法真实反映地层-井筒欠平衡压差;碳酸盐岩储层中,憋压致使钻井液向地层漏失,套压与立压增长不同步,故计算所得关井立压不能有效反映地层压力。针对上述问题,提出两项修正方法:一是建立憋压法流体压缩性修正,通过识别套压滞后阶段与趋势线获取有效套压增长量;二是提出憋压-节流循环联合求压方法,通过测定漏失量并构建漏失修正系数,以修正真实关井立压。利用现场关井求压数据验证,修正后的地层压力为76.66 MPa,符合根据钻柱液柱变化所推测结果。 展开更多
关键词 特深井 井控 关井求压 适用性评估 工艺优化
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红外传统与智能融合目标检测算法研究
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作者 刘超 贾明永 +1 位作者 贺艳涛 李雪 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期169-174,共6页
红外诱饵技术的不断发展增加了场景复杂度,对抗干扰算法设计提出了更高的要求。为了弥补人工定义规则的传统图像处理算法对复杂场景描述能力不足的劣势,文中引入智能图像识别算法,完成了基于改进YOLOv5的人工智能算法网络搭建、训练及... 红外诱饵技术的不断发展增加了场景复杂度,对抗干扰算法设计提出了更高的要求。为了弥补人工定义规则的传统图像处理算法对复杂场景描述能力不足的劣势,文中引入智能图像识别算法,完成了基于改进YOLOv5的人工智能算法网络搭建、训练及测试。结合传统算法场景划分明确、可解释性强,以及智能算法对特征的挖掘、学习能力强的特点,基于置信度概念,在像素级、特征级、决策级进行算法融合,提出一种传统与智能融合的目标检测算法。通过3 072条图像序列仿真验证,融合算法相较传统算法的目标检测成功概率提升12.99%,证明了融合算法的有效性,对于提升红外空空导弹目标检测能力具有重要意义。 展开更多
关键词 红外诱饵技术 目标检测 图像处理 深度学习 传统智能融合 抗干扰
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基于深度学习的双域信息CT金属伪影抑制方法
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作者 海潮 田鑫 +4 位作者 张宏 谭大龙 何一新 孟凡勇 杨民 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2026年第1期232-243,共12页
当CT扫描视野中出现金属时,重建图像不可避免地会产生金属伪影,严重影响图像质量。为了抑制金属伪影,提出一种新的深度学习CT金属伪影抑制(MAR)方法,结合正弦图域和图像域的双域信息,采用自适应最优阈值分割方法分割CT图像中的金属,并... 当CT扫描视野中出现金属时,重建图像不可避免地会产生金属伪影,严重影响图像质量。为了抑制金属伪影,提出一种新的深度学习CT金属伪影抑制(MAR)方法,结合正弦图域和图像域的双域信息,采用自适应最优阈值分割方法分割CT图像中的金属,并在正弦图中去除金属污染区域,使用线性插值(LI)初步修复缺失的金属区域,采用正弦图修补网络修复受金属污染的正弦图,利用编码器-解码器网络结构恢复缺失的图像信息。网络输出的正弦图经过滤波反投影(FBP)算法生成CT重建图像。对于初步校正后存在的正弦图信息不一致性问题,使用非局部细化网络在图像域进行修复,减少二次伪影产生。模拟和真实数据实验结果表明:所提方法能有效减少金属伪影,同时保留图像细节信息,显著提高重建图像质量。 展开更多
关键词 图像处理 深度学习 金属伪影抑制 双域信息 Pix2Pix 非局部细化网络
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