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Highly maneuvering target tracking using multi-parameter fusion Singer model 被引量:8
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作者 Shuyi Jia Yun Zhang Guohong Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第5期841-850,共10页
An algorithm of highly maneuvering target tracking is proposed to solve the problem of large tracking error caused by strong maneuver. In this algorithm, a new estimator, named as multi-parameter fusion Singer (MF-Sin... An algorithm of highly maneuvering target tracking is proposed to solve the problem of large tracking error caused by strong maneuver. In this algorithm, a new estimator, named as multi-parameter fusion Singer (MF-Singer) model is derived based on the Singer model and the fuzzy reasoning method by using radial acceleration and velocity of the target, and applied to the problem of maneuvering target tracking in strong maneuvering environment and operating environment. The tracking performance of the MF-Singer model is evaluated and compared with other manuevering tracking models. It is shown that the MF-Singer model outperforms these algorithms in several examples. 展开更多
关键词 maneuvering target multi-parameter fusion Singer (MF-Singer) fuzzy reasoning Singer model
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Data Fusion Algorithm for Multi-Sensor Dynamic System Based on Interacting Multiple Model 被引量:3
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作者 陈志锋 蔡云泽 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2015年第3期265-272,共8页
This paper presents a data fusion algorithm for dynamic system with multi-sensor and uncertain system models. The algorithm is mainly based on Kalman filter and interacting multiple model(IMM). It processes crosscorre... This paper presents a data fusion algorithm for dynamic system with multi-sensor and uncertain system models. The algorithm is mainly based on Kalman filter and interacting multiple model(IMM). It processes crosscorrelated sensor noises by using augmented fusion before model interacting. And eigenvalue decomposition is utilized to reduce calculation complexity and implement parallel computing. In simulation part, the feasibility of the algorithm was tested and verified, and the relationship between sensor number and the estimation precision was studied. Results show that simply increasing the number of sensor cannot always improve the performance of the estimation. Type and number of sensors should be optimized in practical applications. 展开更多
关键词 multi-SENSOR cross-correlated noises augmented fusion interacting multiple model(IMM)
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Combination Model for Sentiment Classification Based on Multi-feature Fusion
3
作者 Wenqing Zhao Yaqin Yang 《通讯和计算机(中英文版)》 2012年第8期890-895,共6页
关键词 朴素贝叶斯分类器 多特征融合 组合模型 情感 组合模式 选择模型 召回率 信息
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ENHANCING GROUND RESOLUTION OF TM6 BASED ON MULTI-VARIATE REGRESSION MODEL AND SEMI-VARIOGRAM FUNCTION
4
作者 MA Hongchao LI Deren 《Geo-Spatial Information Science》 2001年第1期43-49,共7页
It is well known that Landsat TM images are the most widely used remote sensing data in various fields.Usually,it has 7 different electromagnetic spectrum bands,among which the sixth one has much lower ground resoluti... It is well known that Landsat TM images are the most widely used remote sensing data in various fields.Usually,it has 7 different electromagnetic spectrum bands,among which the sixth one has much lower ground resolution compared with the other six bands.Nevertheless,it is useful in the study of rock spectrum reflection,geothermal resources exploration,etc.To improve the ground resolution of TM6 to the level as that of the other six bands is a problem .This paper presents an algorithm based on the combination of multivariate regression model with semivariogram function which can improve the ground resolution of TM6 by "fusing" the data of other six bands.It includes the following main steps: (1) testing the correlation between TM6 and one of TM15,7.If the correlation coefficient between TM6 and another one is greater than a given threshold value,then select the band to the regression analysis as an argument.(2) calculating the size of the template window within which some parameters needed by the regression model will be calculated; (3) replacing the original pixel values of TM6 by those obtained by regression analysis; (4) using image entropy as a measurement to evaluate the quality of the fused image of TM6.The basic mechanism of the algorithm is discussed and the V C ++ program for implementing this algorithm is also presented.A simple application example is given in the last part of this paper,showing the effectiveness of the algorithm. 展开更多
关键词 multi-variate regression model semi-variogram FUNCTION image fusion TEMPLATE WINDOW V C++ PROGRAMMING
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Obstacle avoidance technology of bionic quadruped robot based on multi-sensor information fusion
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作者 韩宝玲 张天 +2 位作者 罗庆生 朱颖 宋明辉 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2016年第4期448-454,共7页
In order to improve the ability of a bionic quadruped robot to percept the location of obstacles in a complex and dynamic environment, the information fusion between an ultrasonic sensor and a binocular sensor was stu... In order to improve the ability of a bionic quadruped robot to percept the location of obstacles in a complex and dynamic environment, the information fusion between an ultrasonic sensor and a binocular sensor was studied under the condition that the robot moves in the Walk gait on a structured road. Firstly, the distance information of obstacles from these two sensors was separately processed by the Kalman filter algorithm, which largely reduced the noise interference. After that, we obtained two groups of estimated distance values from the robot to the obstacle and a variance of the estimation value. Additionally, a fusion of the estimation values and the variances was achieved based on the STF fusion algorithm. Finally, a simulation was performed to show that the curve of a real value was tracked well by that of the estimation value, which attributes to the effectiveness of the Kalman filter algorithm. In contrast to statistics before fusion, the fusion variance of the estimation value was sharply decreased. The precision of the position information is 4. 6 cm, which meets the application requirements of the robot. 展开更多
关键词 multi-SENSOR Kalman filter algorithm constant velocity (CV) model STF fusion algo-rithm obstacle avoidance of robot
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基于特征融合的恶意代码同源性检测模型
6
作者 赵运弢 白皓成 《沈阳理工大学学报》 2026年第1期1-7,共7页
为解决当前恶意代码同源性分析普遍采用单一特征而导致样本信息表示不足、模型分类准确率较低的问题,提出一种基于特征融合的恶意代码同源性检测模型,该模型将卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)与引入位置编码和卷积层的多头... 为解决当前恶意代码同源性分析普遍采用单一特征而导致样本信息表示不足、模型分类准确率较低的问题,提出一种基于特征融合的恶意代码同源性检测模型,该模型将卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)与引入位置编码和卷积层的多头自注意力(position-al encoding convolution multi-head self-attention,PC-MSA)机制相结合,有效增强了对序列数据长程依赖关系的建模能力。首先,利用正则表达式从恶意代码反汇编文件中提取应用程序接口(API)序列和操作码(Opcode)序列;然后,构建文档向量化模型,将提取的序列转换为特征向量并进行特征融合,融合后的序列可更好地体现语义行为与底层逻辑;最后,将融合后的特征向量输入本文所建模型(CNN-BiGRU-PC-MSA),进行家族同源性检测。实验结果表明,本文模型的同源性检测准确率可达到98%,证明了特征融合方法及模型的有效性。 展开更多
关键词 特征融合 CNN-BiGRU模型 多头自注意力机制 同源性检测
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融合多维叙事特征的虚假健康信息识别
7
作者 周群 陈美华 《情报杂志》 北大核心 2026年第2期106-116,共11页
针对社交媒体虚假健康信息隐蔽扩散问题,解决现有研究在叙事挖掘、长文本处理及识别稳定性上的局限,为大规模自动化识别提供路径,保障健康信息安全与全民健康素养提升。基于认知失调理论,构建DR-FHICM-MDF模型,该模型从叙事者先验知识... 针对社交媒体虚假健康信息隐蔽扩散问题,解决现有研究在叙事挖掘、长文本处理及识别稳定性上的局限,为大规模自动化识别提供路径,保障健康信息安全与全民健康素养提升。基于认知失调理论,构建DR-FHICM-MDF模型,该模型从叙事者先验知识、情感特征、结构特征三个维度提取多维指标。采用三类数据平衡方法对社会交互数据进行数据平衡,通过将向量化后的多维特征进行语义拼接并作为五种机器学习算法的输入,经过交叉验证后筛选出最优特征模型,并结合SHAP框架分析特征重要性。实证研究表明,该模型识别效果优于单一识别方法,其中LightGBM结合SMOTE+ENN数据平衡方法性能最优。特征重要性分析显示,正文语义特征、标题诱导类型、语义冲突率对识别结果影响显著,印证了多维叙事特征融合的有效性。该方法能精准捕捉虚假健康信息的叙事操控规律,为大规模虚假健康信息自动化识别提供了可行路径。 展开更多
关键词 虚假健康信息 多维叙事特征 特征融合 识别模型 机器学习 认知失调理论
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面向社交网络平台的多模态网络欺凌检测模型研究 被引量:1
8
作者 李猛坤 李柯锦 +3 位作者 王琪 袁晨 吕慧颖 应作斌 《信息安全研究》 北大核心 2025年第2期154-163,共10页
随着社交网络平台的迅速发展,网络欺凌问题日益突出,文本与图片相结合的多样化网络表达形式提高了网络欺凌的检测和治理难度.构建了一个包含文本和图片的中文多模态网络欺凌数据集,将BERT(bidirectional encoder representations from t... 随着社交网络平台的迅速发展,网络欺凌问题日益突出,文本与图片相结合的多样化网络表达形式提高了网络欺凌的检测和治理难度.构建了一个包含文本和图片的中文多模态网络欺凌数据集,将BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型与ResNet50模型相结合,分别提取文本和图片的单模态特征,并进行决策层融合,对融合后的特征进行检测,实现了对网络欺凌与非网络欺凌2个类别的文本和图片的准确识别.实验结果表明,提出的多模态网络欺凌检测模型能够有效识别出包含文本与图片的具有网络欺凌性质的社交网络帖子或者评论,提高了多模态形式网络欺凌检测的实用性、准确性和效率,为社交网络平台的网络欺凌检测和治理提供了一种新的思路和方法,有助于构建更加健康、文明的网络环境. 展开更多
关键词 网络欺凌 多模态 特征融合 检测模型 社交网络平台
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油气管网行业大模型的思考及应用探索 被引量:4
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作者 宫敬 吴冕 +3 位作者 赵周丙 宋尚飞 戈志伟 虞维超 《油气储运》 北大核心 2025年第4期379-393,共15页
【目的】随着人工智能技术的飞速发展,大模型技术在众多领域得到广泛应用,展现出巨大潜力。油气管网作为国家能源输送的关键基础设施,其智能化升级对保障能源安全、提升运行效率具有战略意义。当前,大模型技术在油气管网领域的应用尚处... 【目的】随着人工智能技术的飞速发展,大模型技术在众多领域得到广泛应用,展现出巨大潜力。油气管网作为国家能源输送的关键基础设施,其智能化升级对保障能源安全、提升运行效率具有战略意义。当前,大模型技术在油气管网领域的应用尚处于探索阶段,面临技术融合深度不足、行业适配性难及工程化应用瓶颈等挑战。大力深入推动大模型技术与油气管网行业的融合,成为突破传统智能化瓶颈、实现管网系统智慧化转型的关键路径。【方法】从数据、算力、算法、研究模式4个关键维度出发,深入剖析了现有大模型在油气管网行业应用中面临的研究难点。在此基础上,基于智能油气管网系统建设与油气管网行业大模型建设的双重视角,提出了涵盖基础设施层、技术基座层、模型与应用层、控制层的油气管网行业大模型体系架构。依托该架构,针对性地为油气管网行业大模型建设过程中的难题提供了解决方案,并制定了完整的技术路线。【结果】多层级构建的油气管网行业大模型体系架构,为油气管网智能化系统的建设、运行以及大模型的研发,提供了系统的技术支撑。基于架构提出的数据集构建方法、一体化平台、多技术融合技术路线以及大模型分层构建的解决方案,有效解决了研究过程中在以上4个维度所遇到的难题。将新制定的解决方案应用于天然气管网智能调控、天然气需求预测等场景,显著提升了相关领域的智能化水平。【结论】研究成果为油气管网行业的智能化升级提供了全面的技术指导,对提升智能管网的认知水平、推动行业大模型的建设具有重要意义。未来,大模型在油气管网行业的应用将朝着全面化、深层次方向拓展,持续紧跟先进技术发展步伐、高度重视数据资产建设、大力推动技术融合,是提升油气管网行业智能化水平的关键所在。(图11,参60) 展开更多
关键词 油气管网 行业大模型 大模型架构 多技术融合
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基于地球物理因素与多模型融合的GNSS高程时间序列预测方法
10
作者 罗亦泳 占奥文 +1 位作者 冯小欢 鲁铁定 《测绘学报》 北大核心 2025年第10期1769-1785,共17页
针对当前只考虑时间因素或固定地球物理因素进行GNSS高程时序预测时存在的不足,本文顾及多种地球物理因素,提出多模型融合(BO-BiLSTM-A-Bootstrap)的GNSS高程时序预测模型及结果不确定分析方法。针对GNSS高程变化影响因素空间差异显著... 针对当前只考虑时间因素或固定地球物理因素进行GNSS高程时序预测时存在的不足,本文顾及多种地球物理因素,提出多模型融合(BO-BiLSTM-A-Bootstrap)的GNSS高程时序预测模型及结果不确定分析方法。针对GNSS高程变化影响因素空间差异显著的特点,提出物理因素优选策略。利用贝叶斯优化算法(BO)优化双向长短期记忆网络-注意力机制(BO-BiLSTM-A)参数并进行GNSS高程预测,同时基于Bootstrap算法估计预测结果的置信区间,进而分析预测结果的不确定性。从全球4个区域选择56个GNSS站数据验证了本文方法的有效性。试验结果表明,不同区域的GNSS高程变化影响因素差异明显,基于地球物理因素优选策略建立的GNSS高程预测方法比采用固定影响因素和仅考虑时间因素方法具有更好的预测精度和普适性;本文方法对全球56个测站预测结果的RMSE和MAE分别为4.60和3.62mm,相比自适应提升、极端梯度提升、门控循环单元、长短期记忆网络模型分别提高3.6%~25.8%和4.2%~29.7%,精度指标分布更为集中,并且本文方法在不同月份的预测平均精度总体上优于其他方法,结果更加稳定;在95%置信水平下,本文方法预测结果的平均覆盖宽度的标准为25.95,平均连续排名概率得分为2.67,总体上优于其他模型,表明本文方法预测结果具有较好的精度及可靠性。 展开更多
关键词 GNSS高程时间序列 多模型融合 地球物理因素 预测方法
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低资源条件下的藏语语音情感识别 被引量:1
11
作者 张维昭 李皓渊 杨鸿武 《信号处理》 北大核心 2025年第9期1558-1569,共12页
近年来,虽然面向主流语言的语音情感识别研究已经取得了较大进展,但是面向低资源语言的语音情感识别研究在数据集构建、特征提取与识别模型设计等方面面临诸多困难。针对低资源条件下的藏语语音情感识别问题,首先通过视频剪辑、音频提... 近年来,虽然面向主流语言的语音情感识别研究已经取得了较大进展,但是面向低资源语言的语音情感识别研究在数据集构建、特征提取与识别模型设计等方面面临诸多困难。针对低资源条件下的藏语语音情感识别问题,首先通过视频剪辑、音频提取与增强、人工标注与校对等步骤,初步构建了藏语情感语音数据集(Tibetan Emotion Speech Dataset-2500,TESD-2500)。该数据集涵盖四种情感类型(生气、悲伤、高兴和中性),共包含2500个语音样本,情感类别与样本数量仍在持续扩充中。然后,设计了一种融合交叉注意力与协同注意力机制的多特征融合语音情感识别模型,采用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)对梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)进行时序建模,以提取语音信号中的动态时序表征;利用AlexNet提取语谱图的时频特征,以捕获语音信号的时频联合分布模式,并通过交叉注意力机制计算上述两类异构特征间的相关性权重;引入大规模预训练模型WavLM提取语音信号的深层特征,并以前述交叉注意力计算的结果作为权重向量,通过协同注意力机制对深层特征进行加权重构;将MFCC时序特征、语谱图时频特征和加权的预训练模型深层特征拼接成多层次特征融合表示,通过全连接层映射至情感类别空间,完成藏语语音情感分类任务。最终实验结果表明,所提出的模型在TESD-2500数据集上取得了76.56%的加权准确率和75.42%的未加权准确率,显著优于基线模型。本文还在IEMOCAP和EmoDB数据集上进行了模型泛化能力测试,在IEMOCAP上达到了74.27%的加权准确率和73.60%的未加权准确率,在EmoDB上达到了92.61%的加权准确率和91.68%的未加权准确率。本文的研究方法与结果亦可为其他低资源语言的语音情感识别研究提供参考。 展开更多
关键词 语音情感识别 低资源 多特征融合 预训练模型 藏语
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“数据-场景-智能”融合:三维建模技术进展与趋势综述(特邀)
12
作者 曹杰 孙亚楠 +4 位作者 陈泓霖 张莉 刘韬 孙腾骞 郝群 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第11期1-17,共17页
在数字孪生与元宇宙快速演进的背景下,三维建模技术的发展对推动虚实融合具有重要意义。近年来,以“数据-场景-智能”融合为主线,激光雷达点云、倾斜摄影测量、多视图立体匹配(Multi-View Stereo,MVS)、SLAM(Simultaneous Localization ... 在数字孪生与元宇宙快速演进的背景下,三维建模技术的发展对推动虚实融合具有重要意义。近年来,以“数据-场景-智能”融合为主线,激光雷达点云、倾斜摄影测量、多视图立体匹配(Multi-View Stereo,MVS)、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)及神经渲染等技术共同构成了三维重建的技术谱系。研究进一步表明,空地融合、神经隐式场表达与3D高斯绘制(3D Gaussian Splatting,3DGS)等方法在复杂场景重建中表现出更强的适应性与突破性。同时,深度学习推动了模型轻量化、实时动态重建及语义-几何联合优化等方向的发展。然而,现有技术在精度与效率平衡、多源数据融合、复杂场景适应性等方面仍面临诸多挑战。未来,三维建模技术需进一步推动轻量化、实时化等性能,为各行业的数字化转型提供有力支持。 展开更多
关键词 三维建模 多源融合 神经渲染 数字孪生
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基于CBLP-YOLO 11n的无人机稻穗轻量化检测方法
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作者 王雪 高雅 +4 位作者 陶桂香 马铁民 张楠 许善祥 于庆 《农业机械学报》 北大核心 2025年第11期461-470,共10页
稻穗准确计数对估算水稻产量至关重要。然而在实际生产场景中,由于稻田环境复杂、水稻品种繁多、穗部形态多异等原因,现有检测方法存在精度不足、模型参数量大的问题。为此本研究提出一种轻量级稻穗检测模型CBLP-YOLO 11n。首先,在Backb... 稻穗准确计数对估算水稻产量至关重要。然而在实际生产场景中,由于稻田环境复杂、水稻品种繁多、穗部形态多异等原因,现有检测方法存在精度不足、模型参数量大的问题。为此本研究提出一种轻量级稻穗检测模型CBLP-YOLO 11n。首先,在Backbone中,选择C3k2-CFCGLU替换原C3k2模块,增强模型对稻穗的特征提取和表达能力;其次,使用加权双向特征金字塔BiFPN实现多尺度特征信息融合,通过跳跃连接和删除冗余节点的方式,在提高稻穗识别精度的同时,有效降低模型浮点运算量;然后,设计轻量细节增强共享检测头(Lightweight detail-enhanced shared detection head, LDSDH),通过共享卷积降低检测头复杂度;最后采用Powerful-IoUv2损失函数替换原有的CIoU损失函数,加快模型收敛速度,并优化模型对稻穗的定位准确性。实验结果表明:CBLP-YOLO 11n模型的检测精确率为88.2%,召回率为87.9%,平均精度均值为93.9%。与YOLO 11n相比,CBLP-YOLO 11n的精确率提高1.9个百分点,召回率提高1.1个百分点,平均精度均值提高1.3个百分点,参数量下降23.7%,浮点运算量下降40.6%。相比于其它主流模型,CBLP-YOLO 11n模型的平均精度均值最高,内存占用量最小,仅为3.78 MB。所提模型实现了对稻穗的精确识别,可部署在无人机等资源受限设备中,为复杂田间背景下稻穗识别计数提供技术支撑。 展开更多
关键词 稻穗计数 无人机图像 YOLO 11n 轻量化模型 多尺度特征融合
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基于中心锚困难三元组损失和多视图特征融合的三维模型分类
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作者 高雪瑶 张澐凯 张春祥 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1937-1949,共13页
多视图可以全面表征3维模型的视觉特性以及潜在的空间结构信息,但现有方法容易忽视不同视图间的差异性和互补性。针对上述问题,该文提出一种基于中心锚困难3元组损失和多视图特征融合的3维模型分类方法。首先,以3维模型的多视图集为输入... 多视图可以全面表征3维模型的视觉特性以及潜在的空间结构信息,但现有方法容易忽视不同视图间的差异性和互补性。针对上述问题,该文提出一种基于中心锚困难3元组损失和多视图特征融合的3维模型分类方法。首先,以3维模型的多视图集为输入,利用深度残差收缩网络(DRSN)提取视图特征并融合2维形状分布特征D1,D2和D3得到视图融合特征;其次,根据3维模型视图融合特征,通过香农熵来衡量视图分类的不确定性,并将3维模型的多视图按视图显著性由高到低排序;然后,搭建基于注意力-长短期记忆网络(Att-LSTM)的3元组多视图特征融合网络,利用LSTM学习多视图之间的上下文信息,并融入多头注意力机制充分捕捉多视图间的相关信息;最后,引入度量学习并提出了一种新颖的中心锚困难3元组损失(CAH Triplet Loss),并联合交叉熵损失(CE Loss)来优化多视图特征融合网络,减小同类样本、增大异类样本在特征空间上的距离,加强网络对3维模型区分性特征的学习。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到93.83%,分类性能突出。 展开更多
关键词 3维模型分类 多视图特征融合 注意力机制 3元组损失
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物联网恶意流量的协同预处理与时空检测模型
15
作者 温雪岩 刘海鹏 +1 位作者 刘鹏 岳琪 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第12期110-117,共8页
物联网恶意流量检测面临高维非平衡数据处理,攻击行为时空关联建模及边缘部署适配等挑战。现有方法在特征提取完整性、长程攻击关联性及分类边界优化方面存在局限。为此,提出多阶段协同预处理框架与深度时空融合检测模型,通过三级威胁... 物联网恶意流量检测面临高维非平衡数据处理,攻击行为时空关联建模及边缘部署适配等挑战。现有方法在特征提取完整性、长程攻击关联性及分类边界优化方面存在局限。为此,提出多阶段协同预处理框架与深度时空融合检测模型,通过三级威胁映射将43类攻击归并为6类高阶威胁,采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)优化数据分布,构建基于残差注意力机制的时空联合感知网络,设计动态可调节分类头模块实现自适应权重调整。在CIC IoT dataset2023数据集上的实验表明,该方法综合检测精度达到97.10%,F1-score较传统长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提升5.58个百分点。验证实验显示其对加密流量解析和低频攻击检测具有性能优势,模型参数量压缩显著,满足边缘计算环境部署需求。 展开更多
关键词 物联网安全 恶意流量检测 多阶段预处理 时空融合模型 动态分类头 CIC IoT数据集
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基于多站点预测模型的分布式光伏电站智能选址方法 被引量:1
16
作者 宋玲 常隆涛 +3 位作者 吕舜铭 杨朝晖 刘新锋 陈关忠 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期119-126,134,共9页
为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟... 为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟时空邻接性、趋势、事件文本数据及气象影响。根据山东省山东大学的1 155个光伏发电站运行数据和气象数据建立实验数据集,通过平均绝对误差、相对绝对误差、均方根误差和相对均方根误差来验证所提方法的效果,4个评价指标分别至少降低了2.3%、0.9%、2.6%、2.5%。实验结果表明:所提方法能够应用于多站点选址问题。 展开更多
关键词 智能选址 多站点电力输出预测 深度残差网络 模型融合 时空相关性
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铁路既有线多元融合建模与运维分层可视体系实现
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作者 苏谦 程梦凡 +3 位作者 牛云彬 张凤明 张宗宇 刘惊灏 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第12期51-59,共9页
随着服役年限增加,铁路线路大批进入运营维护期,常借助三维建模技术和物联网监测技术搭建可视化平台以实现铁路运营维护管理,但是在平台搭建过程中常面临设计资料缺失情况,导致建模准确度低、模型展示与数据展示割裂、可视化展示与应用... 随着服役年限增加,铁路线路大批进入运营维护期,常借助三维建模技术和物联网监测技术搭建可视化平台以实现铁路运营维护管理,但是在平台搭建过程中常面临设计资料缺失情况,导致建模准确度低、模型展示与数据展示割裂、可视化展示与应用需求契合度低等问题。因此,针对铁路既有工程三维模型多元融合建模技术以及考虑实际运维需求的分层可视体系实现展开研究。提出基于无人机倾斜摄影建模与BIM逆向建模的多手段融合建模技术,满足铁路工程多级层次细节三维模型构建的需求;提出三维实体映射分割技术,通过动态遮罩层代替模型实体操作,实现大体量模型快速单体化,解决传统三维模型单体化操作工作繁重的问题;提出运维数据驱动的动态遮罩层材质更新技术,实现线路区域运维数据三维可视化表达,并创新性重构开发heatmap.js,实现病害数据信息点二维热力图的三维化表达。基于以上技术构建铁路既有工程三维精细化模型,实现依附于工程模型的运维数据三维可视化呈现,提高铁路运维管理的信息化赋能程度。 展开更多
关键词 铁路工程 多元融合建模 三维分层可视化 动态遮罩层 线性动态分段理论 金字塔模型
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基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测 被引量:1
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作者 王淑青 翟宇胜 +2 位作者 胡文庆 盛世龙 刘东 《水电能源科学》 北大核心 2025年第2期201-205,共5页
传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数... 传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数据构成数据集,采用期望最大化—高斯混合模型(EM-GMM)拟合机组健康运行状态下的各监测量的概率密度分布;然后,计算待估样本在给定机组健康状态分布下的负对数似然概率,以作为劣化度指标;其次,采用熵权法计算各测点劣化度指标的权重,通过加权得到综合劣化度指标;最后,为确保预测结果的可靠性,利用多目标遗传算法(MOGA)优化高斯过程回归(GPR)模型代替传统的点预测模型,并使用不同的预测模型进行对比和评估,证明本文提出的模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 水电机组 多数据融合 EM-GMM健康模型 劣化度指标 熵权法 概率区间预测模型
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基于地质背景的框架-属性耦合建模技术:以锦州市规划区为例
19
作者 李旭光 马天宇 +5 位作者 吴季寰 江山 赵岩 于慧明 邹君 富建华 《地质与勘探》 北大核心 2025年第3期545-555,共11页
三维地质模型是城市空间开发利用过程中不可或缺的可视化数据资源,开发兼具地质背景条件与空间准确性的高精度三维地质模型是当前数字地质领域的重点突破方向。本文研究以锦州市规划区为例,构建了以资料整理、框架刻画、网格剖分和属性... 三维地质模型是城市空间开发利用过程中不可或缺的可视化数据资源,开发兼具地质背景条件与空间准确性的高精度三维地质模型是当前数字地质领域的重点突破方向。本文研究以锦州市规划区为例,构建了以资料整理、框架刻画、网格剖分和属性赋值为基础模块的框架-属性耦合建模技术。将钻孔数据、地质平面图和地表高程作为模型的信息源,采用断层自动拆分聚合算法精细刻画断层面形态,并基于变形场的断裂恢复法生成地层界面,构建地质界面框架模型。在框架内部按地层的地质背景条件选择网格节点排列模式以生成截断矩形网格,并将属性数据粗化到采样点所处的网格节点中。应用变差函数分析已有属性的分布特征,以此匹配插值算法完成模型空间内网格节点的属性赋值。本技术整合并完善了多类型地质信息的层级关系,实现了对地层性质的准确重现,所建立的模型在地质体空间交切关系展示与地质背景表达方面均具备准确性。 展开更多
关键词 三维地质模型 地质背景 多源数据融合 网格剖分 属性插值 锦州
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基于自监督学习的医学影像异常检测 被引量:2
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作者 王楠 林绍辉 +4 位作者 齐福霖 陈玉珑 李珂 沈云航 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第3期474-483,共10页
自监督学习(SSL)可以很好地捕捉关于不同概念的通用知识,有利于各种下游任务.针对自监督学习方法没有充分利用医学图像的多模态特征等问题,提出一种考虑医学图像多模态互补信息的自监督学习方法——SLeM.该方法首先将单个模态的图像均... 自监督学习(SSL)可以很好地捕捉关于不同概念的通用知识,有利于各种下游任务.针对自监督学习方法没有充分利用医学图像的多模态特征等问题,提出一种考虑医学图像多模态互补信息的自监督学习方法——SLeM.该方法首先将单个模态的图像均匀地划分为4个块,使用这些块随机组合构建多模态图像,不同的多模态图像被分配不同的标签,使得多模态特征可以通过分类任务来学习;为了提取不同大小肿瘤的特征,在学习到的多模态特征后加入上下文融合块;通过简单的微调将学到的特征转移到下游的多模态医学图像分割任务中.在公开数据集BraTS 2019和CHAOS上与JiGen,Taleb以及Supervoxel等具有代表性的多模态方法对比及消融实验结果表明,所提方法在整个肿瘤区域的分割准确度提升了2.03个百分点,在肿瘤核心区域的分割准确度提升了3.92个百分点,在肿瘤增强区域的分割准确度提升了1.75个百分点,并在视觉方面有较好的效果,明显优于其他方法. 展开更多
关键词 自监督学习 多模态融合 医学图像分割 特征提取 多尺度卷积
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