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基于数据融合的梯田型黄土滑坡隐患监测预警
1
作者 毛正君 王木楠 +2 位作者 马旭 仲佳鑫 张瑾鸽 《武汉大学学报(信息科学版)》 北大核心 2025年第9期1848-1863,共16页
中国灾难型滑坡灾害频发,严重威胁人类生命财产安全,基于数据融合分析多源异构的滑坡隐患监测数据并提出预警判据,能够有效规避风险,减少经济损失和人员伤亡。以挂马沟梯田型黄土滑坡隐患为例,获取全球导航卫星系统地表位移、裂缝计位... 中国灾难型滑坡灾害频发,严重威胁人类生命财产安全,基于数据融合分析多源异构的滑坡隐患监测数据并提出预警判据,能够有效规避风险,减少经济损失和人员伤亡。以挂马沟梯田型黄土滑坡隐患为例,获取全球导航卫星系统地表位移、裂缝计位移以及降雨量监测数据。首先采用粗差剔除、数据插补和数据平滑预处理监测数据,然后在预处理的基础上进行数据级、特征级、决策级数据融合及其效果评价,最后提出了梯田型黄土滑坡隐患预警判据及其分级。结果表明,数据预处理不仅显著提高监测数据的质量,而且极大增强预警系统的准确性和可靠性;梯田型黄土滑坡隐患的位移-时间曲线呈现收敛型特征,即随着时间的推移,累积位移呈现出先快速增加、后慢速增长直至趋于稳定的状态,其变形速度最终趋近于0;数据融合能够准确捕捉梯田型黄土滑坡隐患的变形特征,且随着数据融合层次的提升,预测评价的误差呈递减趋势;切线角、累积加速度、降雨强度和裂缝分期配套特征,可作为梯田型黄土滑坡隐患的预警判据。 展开更多
关键词 数据融合 梯田型 黄土滑坡隐患 监测预警 预警判据
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基于深度特征局部重采样融合的多种类水稻种子识别
2
作者 张长胜 李得恺 +3 位作者 杨忠义 王蒙 张付杰 张庭源 《农业机械学报》 北大核心 2025年第7期522-531,共10页
针对多种类水稻种子识别过程中,形态特征较多、分类难度较大的问题,本文提出了一种基于深度特征局部重采样融合(Depth feature local resampling fusion,DFLRF)的分类网络,对36种水稻种子进行分类识别。首先,该方法使用ConvNeXt作为骨... 针对多种类水稻种子识别过程中,形态特征较多、分类难度较大的问题,本文提出了一种基于深度特征局部重采样融合(Depth feature local resampling fusion,DFLRF)的分类网络,对36种水稻种子进行分类识别。首先,该方法使用ConvNeXt作为骨干网络提取水稻种子特征;其次,采用特征强化注意力模块(Feature intensification attention module,FIAM)构造全局特征采集分支,使用多通道卷积局部重采样模块(Multi-channel convolutional local resampling module,MCLRM)和FIAM构建局部特征采集分支;最后,将输出的全局特征和局部特征进行融合,在CosFace损失约束下准确识别出具有近似特征的不同种类水稻种子。本研究使用自采数据集,实验得出,新模型ConvNeXtDFLRF总体准确率达到86.90%,较基础模型提高5.88个百分点,与InceptionResNetV2和EfficientNetV2等主流模型相比,总体识别准确率提升2.92~8.80个百分点,整体识别效果最优。本文所提出模型能够有效地对36种水稻种子进行分类,为多种类水稻种子分类识别的研究提供了一种新颖且有效的方法。 展开更多
关键词 水稻种子分类 多种类 深度特征 局部重采样 特征融合
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基于双边特征融合语义分割的输电线路覆冰类型精细辨识方法 被引量：2
3
作者 马富齐 李佳乐 +2 位作者 贾嵘 王波 马恒瑞 《智慧电力》 北大核心 2025年第10期17-25,共9页
在分析不同覆冰类型视觉形态特征基础上,提出了一种基于双边特征融合语义分割的覆冰类型精细辨识方法。首先,通过多尺度语义分割网络提取覆冰图像特征,并利用双边特征融合模块同时捕获覆冰图像的语义特征和空间特征;随后,引入基于级联... 在分析不同覆冰类型视觉形态特征基础上,提出了一种基于双边特征融合语义分割的覆冰类型精细辨识方法。首先,通过多尺度语义分割网络提取覆冰图像特征,并利用双边特征融合模块同时捕获覆冰图像的语义特征和空间特征;随后,引入基于级联融合策略的深度聚合池化模块,以增强网络对全局特征的感知能力,进而建立基于预设颜色像素构成分析的覆冰类型决策机制,实现类型判定;最后,利用实际输电线路覆冰图像进行实例验证。试验结果表明,所提方法对于雨凇、雾凇、雪凇等典型输电线路覆冰类型具有较高的辨识精度,对覆冰重量计算及严重程度评估具有一定的理论支撑及工程应用价值。 展开更多
关键词 覆冰监测 电力影像解译 覆冰类型辨识 双边特征融合
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唐代中原地区流行的风帽类型及其样式演变
4
作者 夏侠 李楠 《纺织高校基础科学学报》 2025年第6期39-46,共8页
为深入了解唐代首服形制特点以及民族文化交融在其形成过程中产生的影响,以当时流行于中原地区的风帽及其演变样式为研究对象,采用多重证据法和比较研究法,结合古代文献、图像和实物等材料,分析具有代表性的唐代风帽类型特点,涉及款式... 为深入了解唐代首服形制特点以及民族文化交融在其形成过程中产生的影响,以当时流行于中原地区的风帽及其演变样式为研究对象,采用多重证据法和比较研究法,结合古代文献、图像和实物等材料,分析具有代表性的唐代风帽类型特点,涉及款式、结构、面料等方面的细节,联系时代背景,探讨胡汉文化融合对风帽演变起到的推动作用。结果显示:唐人将西域胡帽中的一些特色元素运用于对风帽的改造之中,帽顶加高和带有卷檐的风帽因此出现;此外,基于传统风帽改良而来的套头露面帽在唐代也很常见;首服的典型特征方面,套头露面帽和遮盖面部的胡帽存在明显差异。由于符合当时人们的着装习惯和审美喜好,唐代新出现的风帽类型受到内地居民的广泛欢迎,反映出社会环境与时尚潮流之间的密切关联。 展开更多
关键词 唐代风帽 文化融合 类型样式 演变
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轨道式精准投饲机器人设计与试验 被引量：2
5
作者 蔡圣杰 周成全 +2 位作者 孙大伟 何光华 叶宏宝 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期241-250,共10页
为了提高室内工厂化水产养殖装备智能化、机械化、精准化水平,降低经济成本和人工劳动强度,提高水产养殖效率,基于模块化设计理念和“端-边-云”架构,结合UWB定位技术、编码器、传感器、无线通讯、单片机和计算机软件技术研发了一种新... 为了提高室内工厂化水产养殖装备智能化、机械化、精准化水平,降低经济成本和人工劳动强度,提高水产养殖效率,基于模块化设计理念和“端-边-云”架构,结合UWB定位技术、编码器、传感器、无线通讯、单片机和计算机软件技术研发了一种新型轨道式自动精准投饲机器人。该系统由行走系统、投料系统、定位系统、控制系统4部分组成。控制系统以Jetson Nano工控机和STM32单片机为核心,采用Wi Fi等网路模块建立无线通讯,利用云端服务器进行远程数据交互,使用UWB、惯性传感器和编码器进行融合定位,模块化设计行走机构和投料装置。应用Solid Works软件设计了轨道式自动投饲机器人样机,并对样机进行了投饲量精度、饲料破损率和撒料距离测试试验,结果表明:该机器人可以顺利完成自动启停与运行控制,饲料容量60 kg,投饲能力260 kg/h,投饲量误差在3.3%以内,饲料破损率低于5%,有效投饲距离可达8.5 m。研究结果可为工厂化水产养殖自动投饲设备设计提供参考。 展开更多
关键词 水产养殖 轨道式 投饲机器人 精准投饲 融合定位
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香菇总氨基酸高含量种质原生质体杂交育种及SSR遗传研究
6
作者 王一然 姚方杰 +2 位作者 赵海盟 鲁丽鑫 马晓旭 《菌物学报》 北大核心 2025年第11期141-153,共13页
总氨基酸是香菇所有氨基酸的总和,具有合成蛋白质的功能,对于生长、发育、代谢和维持正常生理功能至关重要,在食品、医药、农业等多个领域都有重要的研究和应用价值。本研究以8株香菇亲本菌株(Le7、Le8、Le10、Le20、Le25、Le28、Le30、... 总氨基酸是香菇所有氨基酸的总和,具有合成蛋白质的功能,对于生长、发育、代谢和维持正常生理功能至关重要,在食品、医药、农业等多个领域都有重要的研究和应用价值。本研究以8株香菇亲本菌株(Le7、Le8、Le10、Le20、Le25、Le28、Le30、XT08)为材料,通过原生质体单核化及杂交技术进行种质创新,获得42株真实杂交菌株。供试菌株的原生质体杂交亲和率存在菌株间差异,平均为80.8%,菌丝体总氨基酸含量测定显示25株杂交菌株(59.5%)具有超亲优势,其中R23含量最高(2.66 mg/g)。通过配合力分析,筛选出3个优良单核亲本(Le7-8、Le10-46、Le28-3)和4个优势杂交组合(R23、R5、R32、R36)。简单重复序列(simple sequence repeats,SSR)分子标记分析显示9对SSR核心引物多态性位点丰富度达100%,UPGMA聚类将50株菌株分为两大类群,多数杂交菌株与亲本聚为一类,但部分菌株表现出较大遗传变异性,未与亲本聚为同一大类群。研究结果为香菇高氨基酸含量菌株选育提供了重要材料和遗传依据。 展开更多
关键词 香菇 交配型 原生质体融合 核心种质 配合力 创新遗传
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用于方面级情感分析的多信息融合图卷积网络
7
作者 高玮军 张玉莹 焦成寅 《计算机系统应用》 2025年第8期14-24,共11页
近年来,方面级情感分析利用图神经网络挖掘依赖句法信息逐渐成为趋势,但现有方法大多未考虑不同关系类型对内容词的影响,难以区分关键的关联词.此外,多视角信息的相互补充对捕捉情感特征起重要作用,但在过去的研究中融合机制常被忽视.... 近年来,方面级情感分析利用图神经网络挖掘依赖句法信息逐渐成为趋势,但现有方法大多未考虑不同关系类型对内容词的影响,难以区分关键的关联词.此外,多视角信息的相互补充对捕捉情感特征起重要作用,但在过去的研究中融合机制常被忽视.为解决这些问题,提出一种多源信息融合图卷积网络(multi-source information graph convolutional network,MSI-GCN)有效捕获和集成三视角信息.首先,设计了一个双通道信息提取模块SSDGCN(syntax-semantics dual graph convolutional network),由类型嵌入的句法增强图卷积网络(TES-GCN)和语义图卷积网络(SEM-GCN)组成.TES-GCN通过引入类型嵌入层,使用句法模块学习不同类型的权重来增强句法信息.SEM-GCN对自注意矩阵进行编码,捕获语义信息,并引入正交正则化来增强语义关联.其次,嵌入外部知识图表示丰富词汇特征.最后,引入局部门控-全局卷积网络,充分利用视角之间的互补性,对其进行有效融合.本文在4个公开数据集上对提出的方法进行了评估,准确率和Macro-F1值相比于基线模型均有所提升. 展开更多
关键词 方面级情感分析 多源信息融合 图卷积网络 外部知识 句法类型嵌入
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融合型馈电断电器设计
8
作者 黄春 《煤矿机械》 2025年第8期50-53,共4页
对比分析有源搭接式、无源触点式及电场感应式3种不同馈电检测方式的原理、应用范围及优缺点,提出了一种融合型馈电检测电路,介绍了其工作原理,设计了融合型馈电断电器,开展了断电控制及馈电状态检测的测试验证。结果表明,该馈电断电器... 对比分析有源搭接式、无源触点式及电场感应式3种不同馈电检测方式的原理、应用范围及优缺点,提出了一种融合型馈电检测电路,介绍了其工作原理,设计了融合型馈电断电器,开展了断电控制及馈电状态检测的测试验证。结果表明,该馈电断电器具备有源馈电及无源触点的融合型馈电状态检测功能,可实现煤矿馈电状态检测区域全覆盖。 展开更多
关键词 融合型 馈电检测 有源搭接 无源触点
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新型轨道交通智能装配拧紧系统及其关键技术研究 被引量：1
9
作者 潘礼辉 徐东 +1 位作者 薛学真 徐骏升 《轨道交通装备与技术》 2025年第1期50-55,60,共7页
我国轨道行业技术的领先在全球范围内得到了广泛认可。然而,由于对轨道车辆及其零部件装配过程的信息化系统研究尚显不足,无法有效收集现场装配作业中多种类型数据,从而导致无法对产品质量作进一步数据分析。为了弥补这一缺点,引入了一... 我国轨道行业技术的领先在全球范围内得到了广泛认可。然而,由于对轨道车辆及其零部件装配过程的信息化系统研究尚显不足,无法有效收集现场装配作业中多种类型数据,从而导致无法对产品质量作进一步数据分析。为了弥补这一缺点,引入了一种新型轨道交通智能装配拧紧系统。采用了基于Android和Windows操作系统的2种类型客户端,利用装配车、工具车以及PDA设备收集拧紧工具、测量工具、拍照工具、确认工具以及网络设备中的数据。为了提升现场网络通信质量,引入5G设备,并将其桥接到车间的网络环境中。该系统已经在实际生产装配拧紧作业中得到广泛应用。此次新型轨道交通智能装配拧紧系统及其关键技术的研究,能进一步监控装配拧紧等作业过程,分析装配数据,确保产品质量,并为工人提供了更加智能化和信息化的工作环境。 展开更多
关键词 轨道交通领域 多类型数据融合 智能制造 多操作系统并存 灵活作业
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长脉冲托卡马克装置偏滤器第一壁结构安全仿真分析
10
作者 齐坤宇 王晓涛 +1 位作者 李雪琴 曹磊 《核安全》 2025年第2期30-35,共6页
偏滤器作为承受长脉冲托卡马克装置高热负荷的关键部件之一,其在高温下的力学表现密切影响着实验装置的结构完整性与运行可靠性。为了研究偏滤器面向等离子体第一壁结构与使用可靠性的关系,基于计算工具COMSOL Multiphysics,对处于真空... 偏滤器作为承受长脉冲托卡马克装置高热负荷的关键部件之一,其在高温下的力学表现密切影响着实验装置的结构完整性与运行可靠性。为了研究偏滤器面向等离子体第一壁结构与使用可靠性的关系,基于计算工具COMSOL Multiphysics,对处于真空室循环热负荷下的偏滤器平板构型靶板第一壁进行结构力学计算。结果表明,在典型的托卡马克热负荷工况下,相比直接面向等离子体的钨和作为热量扩散层的铬锆铜合金,钨和铬锆铜之间的铜过渡层局部位置会产生速度更快、程度更深的金属疲劳风险,表现形式为金属界面脱粘;钨厚度设计直接影响靶板第一壁结构安全,综合考量后认为将平板型偏滤器靶板的钨层厚度设计为2~3 mm可实现安全寿命最大化。 展开更多
关键词 核聚变托卡马克 偏滤器平板型靶板 力学安全分析 第一壁厚度
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多模态产品型号知识融合下图纸与文本跨模态整合
11
作者 刘艳 吴永晖 《计算机时代》 2025年第9期45-49,共5页
单模态特征下进行图纸域文本拼接时仅有浅层语义关联,难以挖掘深层次的语义联系,降低了整合效率。为此,本文针对多模态产品型号知识融合背景下的图纸与文本跨模态整合方法展开研究。首先,运用多层卷积神经网络预处理图纸数据并进行特征... 单模态特征下进行图纸域文本拼接时仅有浅层语义关联,难以挖掘深层次的语义联系,降低了整合效率。为此,本文针对多模态产品型号知识融合背景下的图纸与文本跨模态整合方法展开研究。首先,运用多层卷积神经网络预处理图纸数据并进行特征提取;其次,基于产品型号知识图谱构建多模态语义空间,将图纸特征提取得到的实体与文本语义表示中的实体进行映射和对齐;最后,通过动态注意力机制实现图纸与文本的跨模态整合。实验结果表明,该方法应用后冗余率最高不超过0.5%,平均整合速度达0.76 s/500组,有效减少跨模态数据中的冗余信息,并降低资源消耗,可满足高实时性与低资源消耗的工业场景需求。 展开更多
关键词 多模态产品型号知识融合 图纸 文本 跨模态 整合
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基于多融合探测技术的智慧消防应用设计 被引量：1
12
作者 雷海霞 《建筑电气》 2025年第1期43-47,共5页
通过对当前火灾探测技术中融合应用的需求及设备特点分析,进行多融合探测设备及智慧消防平台类型的划分,主要分为消防型和安消型,并从应用场景、平面布置、系统架构、平台功能、设计要点等方面,探讨构建基于多融合火灾探测技术的智慧消... 通过对当前火灾探测技术中融合应用的需求及设备特点分析,进行多融合探测设备及智慧消防平台类型的划分,主要分为消防型和安消型,并从应用场景、平面布置、系统架构、平台功能、设计要点等方面,探讨构建基于多融合火灾探测技术的智慧消防平台应用设计及发展前景。 展开更多
关键词 多融合探测 火灾探测器 消防型 可视化模型 视频图像 AI技术 安消一体化 智慧消防
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基于多融合算法的青年男性三维足型类别划分及特征提取
13
作者 白啸天 刘静民 +4 位作者 霍洪峰 王朋飞 武梦旖 王冲 邢泽宇 《医用生物力学》 北大核心 2025年第3期638-645,共8页
目的 通过将我国青年男性足型进行分类,提取出足型的特征指标,构建足型常模数据库。方法 采集1 483名青年健康男性的足型数据,通过谱聚类算法进行足型类别划分,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)进行分类模型的训练,结合逐层... 目的 通过将我国青年男性足型进行分类,提取出足型的特征指标,构建足型常模数据库。方法 采集1 483名青年健康男性的足型数据,通过谱聚类算法进行足型类别划分,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)进行分类模型的训练,结合逐层相关传播(layer-wise relevance propagation,LRP)和相关系数法完成足型特征的提取,对比不同足型特征差异。结果 通过谱聚类得到4种足型分类,其中足型1表现为翘拇指、内收小趾、高足跟宽足;足型2表现为拇指外翻的窄足;足型3表现为拇指外翻的低弓足;足型4表现为翘拇指的高弓足。结合可解释神经网络和相关系数法,从27个足型指标中提取出踵心到足底长、拇指高、足舟骨高、足跟外缘高、拇外翻角度、小趾角度、足背围、后跟角度、纵弓角度9个指标,所提取指标构建的分类模型总判别准确率达93.67%。结论 我国青年男性分可为4种常规足型,在后足、中足和前足3个部分,可提取包含长度、高度、围度和角度共9个足型特征指标,为构建符合我国青年男性足型常模数据和足踝生物力学研究提供理论和数据支持。 展开更多
关键词 足型 特征提取 谱聚类 多融合算法 深度神经网络 逐层相关传播
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基于多模态交叉注意力机制融合的1型糖尿病血糖浓度预测方法
14
作者 王梦星 薛付忠 杨帆 《山东大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第8期41-50,共10页
目的通过融合扫描式葡萄糖监测(flash glucose monitoring,FGM)数据与结构化电子健康记录(electronic health records,EHR)中的多模态信息,构建1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)患者血糖浓度预测模型,以解决传统单一模态模型... 目的通过融合扫描式葡萄糖监测(flash glucose monitoring,FGM)数据与结构化电子健康记录(electronic health records,EHR)中的多模态信息,构建1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)患者血糖浓度预测模型,以解决传统单一模态模型在捕捉复杂血糖波动规律时的局限性,为临床制定个性化控糖策略及早期风险预警提供数据支持。方法基于T1DiabetesGranada数据集,整合FGM数据、生化检测指标、人口统计学信息及诊断编码等模态特征,构建多模态时序预测模型XCLA-Net。该模型采用一维卷积神经网络提取血糖序列的局部动态特征,结合长短时记忆网络建模长期时间依赖关系,通过交叉注意力机制实现多模态语义对齐,并引入自归一化神经网络增强融合特征的稳定性。结果XCLA-Net在RMSE、MAE、MAPE等评估指标上显著优于多种对比模型。在未来1 h和3 h预测任务中,MAPE分别为19.64%和37.81%,表明模型在不同时间尺度下具备较强的预测准确性;克拉克误差网格分析表明,模型预测结果高度集中于A区,具备良好的临床一致性。消融实验验证了交叉注意力机制、一维卷积神经网络与长短时记忆网络对提升模型预测性能的关键作用。结论本研究提出的XCLA-Net通过多模态数据融合与时序建模,显著提升了血糖预测的精度与稳定性,具备良好的临床解释性和实用价值,为T1DM患者的个性化血糖管理及早期风险预警提供有效支持。 展开更多
关键词 1型糖尿病 多模态数据融合 交叉注意力机制 血糖预测 时序建模
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悬臂式掘进机自主定位与智能截割方法研究
15
作者 马允俨 《煤矿机械》 2025年第9期49-51,共3页
针对掘进机在复杂环境下的自主定位与远程智能截割控制挑战,提出多传感器融合解决方案。在自主定位上,融合捷联惯导与双目视觉信息,采用多状态约束卡尔曼滤波框架(MSCKF)处理数据,克服单一传感器不足,降低系统状态维数和计算消耗,实现... 针对掘进机在复杂环境下的自主定位与远程智能截割控制挑战,提出多传感器融合解决方案。在自主定位上,融合捷联惯导与双目视觉信息,采用多状态约束卡尔曼滤波框架(MSCKF)处理数据,克服单一传感器不足,降低系统状态维数和计算消耗,实现高精度定位。在远程智能截割控制上,构建包含远程控制、断面成形截割控制和分布式数据交互等模块的控制系统,通过井下主控系统精准控制掘进机动作,利用截割轨迹在线监测技术实现超视距巷道截割。同时,优化远程控制通信方式、数据传输和上位机软件,确保数据传输实时可靠。该方案提升了掘进机作业效率和安全性,为其他复杂环境下的自主定位与远程智能控制提供参考。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 多传感器融合 自主定位 远程控制 智能截割
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面向图像修复的桥式注意力取证网络
16
作者 张澜 朱新山 +1 位作者 王泽平 薛俊韬 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第4期62-70,共9页
为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改... 为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改的区域,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架。首先,编码器选用Swin Transformer和RepVGG两个主干网络以提取多域修复特征。然后,使用桥式注意力模块连接两个主干网络的同级阶段,来增加编码器在局部和全局维度上的建模能力。最后,在编码器和解码器中间搭建了语义对齐融合模块,消除了两个主干网络提取的特征之间的语义不一致,有助于提高网络的取证性能。在不同修复取证数据集上的实验结果表明,所提出的模型与其他主流取证模型相比,能够更准确地对修复区域进行定位。特别是在有挑战性的DeepFillV2数据集和Diffusion数据集上,所提出的BAFNet分别取得了91.37%和82.34%的IoU分数,相比于主流的取证网络MVSS-Net, IoU指标分别提升了8.77%和10.46%。另外,综合多个实验结果,BAFNet在取证性能和模型复杂度之间取得了很好的平衡。 展开更多
关键词 图像修复取证 深度取证网络 操作痕迹 多域修复特征 桥式注意力 语义对齐融合
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基于音节类型识别的自动语音分割算法
17
作者 孙林嘉 秦磊 +1 位作者 康美金 王莹琳 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期2034-2042,共9页
基于边界检测的方法侧重利用时域和频域的突变来将语音数据切分成音节单元,较少关注语言知识在分割中发挥的作用。同时,此类方法通常需要设置各项参数以获得满意的分割结果,致使这些方法在大数据量和跨语言的环境下存在稳定性差、调整... 基于边界检测的方法侧重利用时域和频域的突变来将语音数据切分成音节单元,较少关注语言知识在分割中发挥的作用。同时,此类方法通常需要设置各项参数以获得满意的分割结果,致使这些方法在大数据量和跨语言的环境下存在稳定性差、调整参数难和泛化能力弱的缺点。针对上述问题,提出一种基于音节类型识别的自动语音分割算法。该算法的特点在于所要识别的对象是语音数据中的音节类型,而非具体的音节内容。首先,利用语言学研究成果和音节构成规律获得不同语言在自然发音下较通用的音节类型;其次,采用经典的高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)为每种音节类型构建声学模型;另外,为了更好地描述音节属性,提出一种基于多频带分析和显著信息融合的特征提取通道;最后,在所识别音节类型序列的基础上,使用维特比算法确定对应音节起止点的语音帧。在实验阶段利用3种常见语言的语音数据训练得到音节类型的声学模型,再在6种语言和方言上进行识别实验。实验结果表明,所提算法的平均识别准确率至少达到了91.93%;与使用梅尔频率倒谱系数(MFCC)相比,使用所提特征获得的平均识别准确率至少提升了27.16个百分点;当容差阈值为20 ms时,在6种语言和方言上依然可以取得90.70%以上的平均分割准确率;相较于近年来有代表性的4种算法,所提算法的平均分割准确率至少提升了5.73个百分点。以上说明所提算法具有较强的泛化能力、较好的稳定性和较高的分割准确率。 展开更多
关键词 语音分割 音节类型 声学模型 多频带分析 特征融合
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基于多元融合算法的矿井油型气含量预测
18
作者 苏嘉豪 刘扬 +3 位作者 孙亮 赵海波 王春光 田富超 《煤矿安全》 北大核心 2025年第12期58-68,共11页
为了提高矿井油型气含量的预测精度和准确性,提出一种基于多元数据融合的精准判定方法。基于影响油型气含量的主要因素,收集了27组矿井实际测量数据,使用XGBoost算法筛选出了埋深、顶底板岩性、褶皱及孔隙率作为关键特征,并对其进行标... 为了提高矿井油型气含量的预测精度和准确性,提出一种基于多元数据融合的精准判定方法。基于影响油型气含量的主要因素,收集了27组矿井实际测量数据,使用XGBoost算法筛选出了埋深、顶底板岩性、褶皱及孔隙率作为关键特征,并对其进行标准化处理,以确保不同量纲的数据在建模过程中能够得到合理的融合;采用克里金插值法、最小二乘支持向量机、多层感知器和梯度提升回归树4种经典的机器学习算法进行初步预测,针对油型气含量这一回归问题进行了比较分析。结果表明:梯度提升回归树算法在预测性能上表现最佳,其判定系数达到0.987,归一化均方误差在0.001~0.010之间,总信息准则在0.019~0.046之间;结合Stacking堆叠算法进一步提升预测精度,Stacking方法将多个基学习器的预测结果作为新特征进行融合,并在此基础上,利用改进的鲸鱼优化算法对各基学习器的权重进行优化;为了进一步提升模型的预测能力,引入双向长短期记忆网络,通过元学习机制对基学习器的预测结果进行深度学习,以捕捉更复杂的非线性关系和时序信息,构建了最终的融合模型,模型在测试集上的表现显著优于传统的单一算法;模型预测平均绝对误差的平均值为0.116 m3/t,归一化均方误差平均值为0.006,总信息准则平均值为0.004,判定系数高于0.98,显示出其在矿井油型气含量预测中的高精度和稳定性。 展开更多
关键词 油型气含量 Stacking多元特征融合 XGBoost IWOA-BiLSTM 预测模型
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检测方式及变体类型对晚期ALK融合非小细胞肺癌预后影响的研究进展
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作者 骆珊 王绎 +2 位作者 梁泓宇 杨一 谢华 《肿瘤预防与治疗》 2025年第10期918-926,共9页
间变性淋巴瘤激酶(anaplastic lymphoma kinase,ALK)融合基因是非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)重要的驱动基因突变之一,其检测方式多样且不断发展,而不同的ALK融合变体类型在NSCLC患者中的生物学行为和预后表现也存在... 间变性淋巴瘤激酶(anaplastic lymphoma kinase,ALK)融合基因是非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)重要的驱动基因突变之一,其检测方式多样且不断发展,而不同的ALK融合变体类型在NSCLC患者中的生物学行为和预后表现也存在差异。本文阐述了常见的ALK融合检测方法,包括基于荧光原位杂交、免疫组织化学、聚合酶链反应及新一代测序技术以及不同检测方式在NSCLC预后评估中的作用、特点及局限性,同时总结了临床研究及真实世界中不同ALK融合变体患者的治疗反应及预后结局,旨在为ALK融合NSCLC患者的精准诊断、个体化治疗及预后评估提供初步参考依据并提示相应的探索方向。 展开更多
关键词 ALK融合基因 非小细胞肺癌 检测方式 变体类型
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基于动力学模型的飞行器多信息非线性融合控制研究
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作者 韩林萍 谢梦敏 +2 位作者 马飞 王明杰 郑武强 《长江信息通信》 2025年第1期112-114,共3页
飞行器在飞行过程中受到多种因素的影响,包括气动力、惯性力等,导致其动力学模型具有复杂的非线性特性。为了实现精确的控制和导航,需要综合考虑这些非线性因素。对此,本文提出了基于动力学模型的飞行器多信息非线性融合控制方法。首先... 飞行器在飞行过程中受到多种因素的影响,包括气动力、惯性力等,导致其动力学模型具有复杂的非线性特性。为了实现精确的控制和导航,需要综合考虑这些非线性因素。对此,本文提出了基于动力学模型的飞行器多信息非线性融合控制方法。首先,针对飞行器数据进行预处理。然后,构建飞行器动力学系统模型。最后,基于飞行器动力学模型得到姿态量测非线性信息与位置、速度量测非线性信息,并利用PD型迭代学习算法对其进行融合控制。实验结果证明,运用该方法开展飞行器控制时,效果较好,具有实用性。 展开更多
关键词 PD型迭代学习 飞行器 多信息非线性融合
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