期刊文献+
共找到547,252篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
SA-ResNet:An Intrusion Detection Method Based on Spatial Attention Mechanism and Residual Neural Network Fusion
1
作者 Zengyu Cai Yuming Dai +1 位作者 Jianwei Zhang Yuan Feng 《Computers, Materials & Continua》 2025年第5期3335-3350,共16页
The rapid development and widespread adoption of Internet technology have significantly increased Internet traffic,highlighting the growing importance of network security.Intrusion Detection Systems(IDS)are essential ... The rapid development and widespread adoption of Internet technology have significantly increased Internet traffic,highlighting the growing importance of network security.Intrusion Detection Systems(IDS)are essential for safeguarding network integrity.To address the low accuracy of existing intrusion detection models in identifying network attacks,this paper proposes an intrusion detection method based on the fusion of Spatial Attention mechanism and Residual Neural Network(SA-ResNet).Utilizing residual connections can effectively capture local features in the data;by introducing a spatial attention mechanism,the global dependency relationships of intrusion features can be extracted,enhancing the intrusion recognition model’s focus on the global features of intrusions,and effectively improving the accuracy of intrusion recognition.The proposed model in this paper was experimentally verified on theNSL-KDD dataset.The experimental results showthat the intrusion recognition accuracy of the intrusion detection method based on SA-ResNet has reached 99.86%,and its overall accuracy is 0.41% higher than that of traditional Convolutional Neural Network(CNN)models. 展开更多
关键词 Intrusion detection deep learning residual neural network spatial attention mechanism
在线阅读 下载PDF
Network perspective on rumination and non-suicidal self-injury among adolescents with depressive disorders
2
作者 Fang-Fang Zhang Rui Guo +3 位作者 Si-Lan Chen Wei Yang Xing-Li Liang Ming-Fang Ma 《World Journal of Psychiatry》 2026年第1期346-355,共10页
BACKGROUND Non-suicidal self-injury(NSSI)is common among adolescents with depressive disorders and poses a major public health challenge.Rumination,a key cognitive feature of depression,includes different subtypes tha... BACKGROUND Non-suicidal self-injury(NSSI)is common among adolescents with depressive disorders and poses a major public health challenge.Rumination,a key cognitive feature of depression,includes different subtypes that may relate to NSSI through distinct psychological mechanisms.However,how these subtypes interact with specific NSSI behaviors remains unclear.AIM To examine associations between rumination subtypes and specific NSSI behaviors in adolescents.METHODS We conducted a cross-sectional study with 305 hospitalized adolescents diagnosed with depressive disorders.The subjects ranged from 12-18 years in age.Rumi-nation subtypes were assessed using the Ruminative Response Scale,and 12 NSSI behaviors were evaluated using a validated questionnaire.Network analysis was applied to explore symptom-level associations and identify central symptoms.RESULTS The network analysis revealed close connections between rumination subtypes and NSSI behaviors.Brooding was linked to behaviors such as hitting objects and burning.Scratching emerged as the most influential NSSI symptom.Symptomfocused rumination served as a key bridge connecting rumination and NSSI.CONCLUSION Symptom-focused rumination and scratching were identified as potential intervention targets.These findings highlight the psychological significance of specific cognitive-behavioral links in adolescent depression and suggest directions for tailored prevention and treatment.However,the cross-sectional,single-site design limits causal inference and generalizability.Future longitudinal and multi-center studies are needed to confirm causal pathways and verify the generalizability of the findings to broader adolescent populations. 展开更多
关键词 Depressive disorders Adolescents network analysis RUMINATION Non-suicidal self-injury
暂未订购
Investigating the potential mechanisms of Wenqing Yin against atopic dermatitis based on network pharmacology,experimental pharmacology,and molecular docking
3
作者 Yi Wang Zhen Liu +3 位作者 Si-Man Li Lin Lin Wei Dai Meng-Yue Ren 《Traditional Medicine Research》 2026年第2期1-11,共11页
Background:Wenqing Yin(WQY)is a classic prescription used to treat skin diseases like atopic dermatitis(AD)in China,and the aim of this study is to investigate the therapeutic effects and molecular mechanisms of WQY o... Background:Wenqing Yin(WQY)is a classic prescription used to treat skin diseases like atopic dermatitis(AD)in China,and the aim of this study is to investigate the therapeutic effects and molecular mechanisms of WQY on AD.Methods:The DNFB-induced mouse models of AD were established to investigate the therapeutic effects of WQY on AD.The symptoms of AD in the ears and backs of the mice were assessed,while inflammatory factors in the ear were quantified using quantitative real-time-polymerase chain reaction(qRT-PCR),and the percentages of CD4^(+)and CD8^(+)cells in the spleen were analyzed through flow cytometry.The compounds in WQY were identified using ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry(UPLC-MS/MS)analysis and the key targets and pathways of WQY to treat AD were predicted by network pharmacology.Subsequently,the key genes were tested and verified by qRT-PCR,and the potential active components and target proteins were verified by molecular docking.Results:WQY relieved the AD symptoms and histopathological injuries in the ear and back skin of mice with AD.Meanwhile,WQY significantly reduced the levels of inflammatory factors IL-6 and IL-1βin ear tissue,as well as the ratio of CD4^(+)/CD8^(+)cells in spleen.Additionally,a total of 142 compounds were identified from the water extract of WQY by UPLC-Orbitrap-MS/MS.39 key targets related to AD were screened out by network pharmacology methods.The KEGG analysis indicated that the effects of WQY were primarily mediated through pathways associated with Toll-like receptor signaling and T cell receptor signaling.Moreover,the results of qRT-PCR demonstrated that WQY significantly reduced the mRNA expressions of IL-4,IL-10,GATA3 and FOXP3,and molecular docking simulation verified that the active components of WQY had excellent binding abilities with IL-4,IL-10,GATA3 and FOXP3 proteins.Conclusion:The present study demonstrated that WQY effectively relieved AD symptoms in mice,decreased the inflammatory factors levels,regulated the balance of CD4^(+)and CD8^(+)cells,and the mechanism may be associated with the suppression of Th2 and Treg cell immune responses. 展开更多
关键词 Wenqing Yin atopic dermatitis mouse model UPLC-Orbitrap-MS/MS network pharmacology
暂未订购
Combined Fault Tree Analysis and Bayesian Network for Reliability Assessment of Marine Internal Combustion Engine
4
作者 Ivana Jovanović Çağlar Karatuğ +1 位作者 Maja Perčić Nikola Vladimir 《哈尔滨工程大学学报(英文版)》 2026年第1期239-258,共20页
This paper investigates the reliability of internal marine combustion engines using an integrated approach that combines Fault Tree Analysis(FTA)and Bayesian Networks(BN).FTA provides a structured,top-down method for ... This paper investigates the reliability of internal marine combustion engines using an integrated approach that combines Fault Tree Analysis(FTA)and Bayesian Networks(BN).FTA provides a structured,top-down method for identifying critical failure modes and their root causes,while BN introduces flexibility in probabilistic reasoning,enabling dynamic updates based on new evidence.This dual methodology overcomes the limitations of static FTA models,offering a comprehensive framework for system reliability analysis.Critical failures,including External Leakage(ELU),Failure to Start(FTS),and Overheating(OHE),were identified as key risks.By incorporating redundancy into high-risk components such as pumps and batteries,the likelihood of these failures was significantly reduced.For instance,redundant pumps reduced the probability of ELU by 31.88%,while additional batteries decreased the occurrence of FTS by 36.45%.The results underscore the practical benefits of combining FTA and BN for enhancing system reliability,particularly in maritime applications where operational safety and efficiency are critical.This research provides valuable insights for maintenance planning and highlights the importance of redundancy in critical systems,especially as the industry transitions toward more autonomous vessels. 展开更多
关键词 Fault tree analysis Bayesian network RELIABILITY REDUNDANCY Internal combustion engine
在线阅读 下载PDF
VMD-小波去噪与双线性ResNet结合坐标注意力机制的水声信号调制识别方法 被引量:1
5
作者 周锋 韦少帅 乔钢 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第7期1357-1366,共10页
针对复杂的水声环境噪声干扰导致提取信号特征不明显、水声通信调制信号类内差异大、类间相似导致调制识别准确率低的问题,本文提出一种基于去噪与改进的ResNet网络调制识别方法。运用变分模态分解与小波相结合的去噪方法,保留了低相关... 针对复杂的水声环境噪声干扰导致提取信号特征不明显、水声通信调制信号类内差异大、类间相似导致调制识别准确率低的问题,本文提出一种基于去噪与改进的ResNet网络调制识别方法。运用变分模态分解与小波相结合的去噪方法,保留了低相关性模态分量含有的有效信息;运用双线性ResNet18使网络具备捕获区分性强的局部信息;引入坐标注意力机制,使网络不仅能关注通道信息也能关注图像的空间信息。仿真结果表明:本文降噪方法相关系数更高、均方根误差均降低了20%;以0 dB条件为例,本文改进网络准确率相比于ResNet提升了8%,7种调制信号都达到了95%以上,调相调制准确率也达到了90%。 展开更多
关键词 水声通信 调制识别 残差网络 去噪 双线性模型 注意力机制 神经网络 变分模态
在线阅读 下载PDF
基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究
6
作者 庄子波 陈珺 +3 位作者 何沛林 张红颖 靳国华 罗雄 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期629-640,共12页
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择... 针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征;以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集,依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下,与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比,改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%,6.52%和4.11%,对比各个模型生成的混淆矩阵,表明该文方法的准确率达到了95%,验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 激光雷达 涡流耗散率(EDR) 晴空湍流 残差网络(resnet) 深度学习
在线阅读 下载PDF
融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法 被引量:1
7
作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第1期58-64,共7页
为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响... 为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方法在多项评价指标上均优于传统多标签分类方法,准确率提高了25.96%;与ResNet34、EfficientNet_V2、VGG16模型相比,ResNet50模型在服装图像属性预测方面整体表现更佳;引入CBAM注意力机制后,基于改进ResNet50的方法的准确率再提高了1.72%。所提的融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法,能够有效预测服装图像属性,为实现服装图像属性的自动化标注提供了新的思路。 展开更多
关键词 服装图像 属性预测 注意力机制 resnet50 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于注意力机制的ResNet18网络示功图识别方法研究 被引量:1
8
作者 韩建 周犹财 曹志民 《黑龙江科学》 2025年第18期82-85,88,共5页
针对抽油机故障诊断示功图方法识别率较低、训练时间长等问题提出一种基于注意力机制的ResNet18网络模型示功图图像识别算法,将空间注意力机制引入到网络中,引入通道注意力机制对残差模块进行改进,利用迁移学习在改进ResNet18网络模型... 针对抽油机故障诊断示功图方法识别率较低、训练时间长等问题提出一种基于注意力机制的ResNet18网络模型示功图图像识别算法,将空间注意力机制引入到网络中,引入通道注意力机制对残差模块进行改进,利用迁移学习在改进ResNet18网络模型上通过ImageNet预训练好的权重参数进行训练。实验结果表明,改进的模型在示功图识别任务中准确率可达95.87%,与其他网络相比具有更好的鲁棒性和适应性,为抽油机故障诊断研究提供了一定的参考。 展开更多
关键词 示功图识别 注意力机制 迁移学习 resnet18网络
在线阅读 下载PDF
基于自适应卷积和注意力融合的ResNet人脸表情识别方法 被引量:1
9
作者 严武军 叶金霞 李建昌 《现代信息科技》 2025年第5期39-44,50,共7页
在实际应用中,人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响,表情识别准确率较低。为此,提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络,引入自适应卷积(AKConv)模块以捕捉多尺度特征,并整合注意力混合(ACmix)机... 在实际应用中,人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响,表情识别准确率较低。为此,提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络,引入自适应卷积(AKConv)模块以捕捉多尺度特征,并整合注意力混合(ACmix)机制提升分类精度。同时,采用滑动损失(SlideLoss)替代传统交叉熵损失函数,解决数据不平衡问题。实验结果表明,该模型在FER2013数据集上达到75.21%的准确率,验证了其有效性和优越性,为表情识别领域提供了新思路和方法。 展开更多
关键词 resnet 面部情绪识别 深度学习 注意力机制
在线阅读 下载PDF
新工科背景下基于ResNet的机械设计教学机器人设计研究
10
作者 郑默思 张亮 《自动化与仪器仪表》 2025年第8期143-147,共5页
为提高机械设计教学机器人对目标的自动抓取成功率,设计了一套基于改进ResNet101网络的机械设计教学机器人目标自动抓取系统。首先根据系统需求,将系统总体框架分为图像采集模块、目标检测模块、机器人自动抓取模块;然后从抓取工具、机... 为提高机械设计教学机器人对目标的自动抓取成功率,设计了一套基于改进ResNet101网络的机械设计教学机器人目标自动抓取系统。首先根据系统需求,将系统总体框架分为图像采集模块、目标检测模块、机器人自动抓取模块;然后从抓取工具、机器人、双目视觉相机方面,对系统硬件新型选型;接着对系统软件进行设计,并着重设计了机器人目标自动抓取算法,采用引入金字塔池化卷积组和网络剪枝的改进ResNet网络,对机器人目标进行检测;最后通过仿真对系统进行了验证。结果表明,改进ResNet网络对机器人目标检测的准确率为96.38%,平均绝对误差为1.58%;本系统在82次抓取测试中,仅存在1次目标自动抓取失败的情况,抓取成功率为98.78%。由此得出,本系统具有较高的目标自动抓取成功率,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 机器人 自动抓取 目标检测 resnet网络 注意力机制 网络剪枝
原文传递
基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测
11
作者 凌晓 刘露 +2 位作者 孙宝财 张正棠 徐晓刚 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期228-240,共13页
PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模... PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模型的缺陷检测方法,以实现对电熔焊接缺陷进行快速精准地检测。该网络模型由主干网络CBAM-ResNet34模块、动态稀疏门控金字塔DSG-FPN、多尺度检测头3个部分组成,首先通过主干网络CBAM-ResNet34结构从通道和空间两个维度提升网络模型对缺陷特征的关注度,然后通过动态稀疏门控金字塔DSG-FPN结构的动态稀疏门控模块、Inception模块、稀疏连接动态融合多尺度缺陷特征,有效保留小目标特征、抑制背景噪声,最后通过多尺度检测头结构将提取到的丰富特征转化为具体的检测结果。DSG-ResNet34模型的缺陷检测准确率最高可达95.5%、P2层精确率最高可达82.7%、小目标召回率最低为85.6%、检测速度可达68 fps、参数量为22.3×10^(6),该模型能快速定位识别孔洞、熔融面夹杂、结构畸变、冷焊这4类典型电熔焊接缺陷,检测性能与速度优于其他网络模型。为PE管道焊接质量智能化检测提供了高精度解决方案,对保障燃气管网安全运行具有重要意义。 展开更多
关键词 聚乙烯燃气管道 缺陷检测 电熔焊接 resnet34模型 特征金字塔
原文传递
基于ResNet的联邦学习投毒攻击防御方法设计与实验
12
作者 郭晓军 韩一鑫 丁福豪 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第11期24-29,共6页
针对联邦学习易遭受投毒攻击的问题,提出了一种基于自注意力机制ResNet网络的联邦学习防御方法——SARFL。该方法采用客户端提交公开数据预测标签的方式完成模型更新,替代传统的梯度参数上传机制,并引入自注意力增强ResNet网络架构以提... 针对联邦学习易遭受投毒攻击的问题,提出了一种基于自注意力机制ResNet网络的联邦学习防御方法——SARFL。该方法采用客户端提交公开数据预测标签的方式完成模型更新,替代传统的梯度参数上传机制,并引入自注意力增强ResNet网络架构以提升模型性能。此外,SARFL结合用户信用机制,动态评估各参与方的可靠性。实验结果表明,SARFL在测试数据集上准确率可达99.88%,且呈现较好的稳定性。在应对脏标签攻击和模型投毒攻击时,相较于现有主流联邦学习方法,SARFL在模型准确率与稳定性方面有显著提升,展现更优的防卸性能。 展开更多
关键词 联邦学习 投毒攻击 注意力机制 resnet
在线阅读 下载PDF
基于ResNet-MHAM模型的山区耕地土壤有机质含量高光谱反演 被引量:3
13
作者 吴建高 汪泓 +3 位作者 张磊 杨隆珊 彭俊杰 龚明冲 《环境科学》 北大核心 2025年第4期2313-2324,共12页
针对贵州喀斯特山区耕地土壤有机质(SOM)含量高光谱遥感预测的精度和泛化能力不足的问题,提出了结合残差网络(ResNet)和多头注意力机制(MHAM)的一维高光谱反射数据模型(ResNet-MHAM).首先,采集贵州13个县市区188个土壤样品并检测光谱信... 针对贵州喀斯特山区耕地土壤有机质(SOM)含量高光谱遥感预测的精度和泛化能力不足的问题,提出了结合残差网络(ResNet)和多头注意力机制(MHAM)的一维高光谱反射数据模型(ResNet-MHAM).首先,采集贵州13个县市区188个土壤样品并检测光谱信息;其次,基于不同层数(34、50、101和152层)的ResNet结构并结合MHAM进行优化构建模型;最后,使用30%的数据集和十折交叉验证进行模型验证.实验结果显示,50层ResNet结构与MHAM的结合模型,在决定系数(R2)达到0.9172,均方根误差(RMSE)为7.4549 g·kg^(−1),表现出优于BPNN、SVM、PLSR、GPR和RF模型的准确性和泛化能力.研究结果为贵州山区SOM含量的高光谱预测提供了新的有效方法. 展开更多
关键词 高光谱 残差网络(resnet) 多头注意力机制(MHAM) 土壤有机质(SOM) 山区耕地
原文传递
基于改进ResNet算法的学习情绪投入识别研究与设计
14
作者 肖祥林 《软件》 2025年第6期31-36,共6页
人工智能技术是驱动教育数字化转型的核心引擎,通过人脸微表情的变化,了解学习者情绪投入度,对及时调整教学策略有重要指导意义。本文提出了基于改进ResNet网络的微表情识别模型,通过优化Investment数据集和特征提取融合机制,突破了传... 人工智能技术是驱动教育数字化转型的核心引擎,通过人脸微表情的变化,了解学习者情绪投入度,对及时调整教学策略有重要指导意义。本文提出了基于改进ResNet网络的微表情识别模型,通过优化Investment数据集和特征提取融合机制,突破了传统动态表情捕捉的局限性,实现了学习情绪投入状态的精准量化分析。实验表明,该方法在微表情识别速度与准确率上较现有模型显著提升,为促进人工智能助力教育变革提供了技术支撑,对优化教学策略、推动个性化教育具有重要实践价值。 展开更多
关键词 resnet 改进 微表情 投入度
在线阅读 下载PDF
基于1D-SE-ResNet的含风电电力系统动态分区惯量评估
15
作者 徐艳春 任建新 +2 位作者 宋文宇 席磊 MI Lu 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期119-132,共14页
随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neur... 随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neural network,1D-SE-ResNet)的系统动态分区惯量评估方法。首先,计算频率曲线趋势和数值近似距离,采用k-means聚类方法对系统进行动态分区并由S-C指标确定分区数量。然后,通过增加压缩和激励模块对一维残差神经网络进行改进,为每个通道提供权重从而提升网络性能,采集系统不同惯量水平和负荷扰动下的区域簇中心节点频率和频率变化率数据作为一维特征输入,区域有效惯量为输出,训练网络实现区域惯量评估。最后,在含风电的IEEE 39和IEEE 118系统上进行仿真。结果表明,在动态分区的基础上,训练好的1D-SE-ResNet可实现区域惯量的准确评估。 展开更多
关键词 频率响应特性 系统分区 分区惯量 一维压缩激励残差神经网络 惯量评估
在线阅读 下载PDF
ResNet的大学图书馆信息素养评价系统构建
16
作者 马骅 《信息技术》 2025年第2期136-143,共8页
随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强... 随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强、准确性不高等问题。研究结果表明,基于残差网络特征提取与模型优化的评价模型准确率达到90%,且计算效率较高。该研究为图书馆信息服务能力评价提供了一个更准确高效的技术方案,使评价结果更具客观性和参考价值。 展开更多
关键词 resnet 信息服务能力 深度学习 模型训练 信息素养
在线阅读 下载PDF
基于ResNet-UNet模型的DAS矸石浆体充填堵管监测技术
17
作者 柴敬 王梓名 +7 位作者 马晨阳 张丁丁 李至 周森 秋丰岐 吴玉意 冀汶莉 赵鹏翔 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第4期650-662,共13页
煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点... 煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点位进行监测和识别的方法;为评估所提出的技术方案,建立了15.14 m的环管模型,并进行注浆堵塞模拟试验。结果表明:相比于传统的UNet及ResNet网络,ResNet-UNet网络模型可在有效避免梯度爆炸问题的基础上,较为精准地对堵塞点位图像进行识别,堵塞点定位的准确率为97.83%,精确率为97.76%,召回率为94.80%,F1分数为0.958 9。该研究在全覆盖式监测矸石输送管道的基础上,有效解决了DAS传感监测时,由于其高灵敏度所带来的噪声处理难题,较为精确地实现了堵塞点的定位效果,研究为矸石浆体输送管道监测及堵塞点的定位问题提供了智能化的解决方案。 展开更多
关键词 分布式声波传感技术 矸石浆体管道输送 降噪算法 resnet-UNet模型 图像识别 堵塞定位
在线阅读 下载PDF
改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法
18
作者 王宪彬 武婉婉 +2 位作者 包文龙 董晟 王云龙 《交通科技与经济》 2025年第3期61-67,共7页
针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型... 针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型最后全连接层、全阶段SE增强、仅在模型末尾阶段SE增强以及在每个残差块内部集成SE模块。经过训练与优化,确定SE-ResNet50的分类模型,该模型在路面状态分类任务中达到98.70%的高识别精确度。计算数据集上多种评估指标,利用混淆矩阵深入分析路面状态识别中易产生误判的类别。在数据集上进行训练和测试后,结果表明,SE-ResNet50模型取得了最佳的识别效果比第二名ResNet50的95.33%高出3.37个百分点,推理速度相较于AlexNet、VGG16和ResNet50分别提高了26.58%、32.97%、16.07%。 展开更多
关键词 交通运输 冰雪路面识别 resnet50模型 残差神经网络 SE模块 通道注意力
在线阅读 下载PDF
改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
19
作者 贺道坤 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期135-140,共6页
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向... 为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向十字路口交通信号模型,并基于此构建交通信号调度优化模型;针对Deep Q Networks算法在交通信号调度问题应用中所存在的收敛性、过估计等不足,对Deep Q Networks进行竞争网络改进、双网络改进以及梯度更新策略改进,提出相适应的均衡调度算法。通过与经典Deep Q Networks仿真比对,验证论文算法对交通信号调度问题的适用性和优越性。基于城市道路数据,分别针对两种场景进行仿真计算,仿真结果表明该算法能够有效缩减十字路口车辆排队长度,均衡各路口车流通行量,缓解高峰出行方向的道路拥堵现象,有利于十字路口交通信号调度效益的提升。 展开更多
关键词 交通信号调度 十字路口 Deep Q networks 深度强化学习 智能交通
在线阅读 下载PDF
基于ResNet-18的三维成矿预测方法研究 被引量:1
20
作者 陈宇恒 李晓晖 +3 位作者 袁峰 薛晨 谢先岗 郑超杰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期1357-1363,共7页
目前深部隐伏矿床成为中国东部地区主要找矿目标,利用基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的三维成矿预测方法能够更好地圈定找矿靶区,指导进一步勘探。文章以安徽省宣城市茶亭地区为研究实例,开展基于ResNet-18残差网... 目前深部隐伏矿床成为中国东部地区主要找矿目标,利用基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的三维成矿预测方法能够更好地圈定找矿靶区,指导进一步勘探。文章以安徽省宣城市茶亭地区为研究实例,开展基于ResNet-18残差网络(residual network,ResNet)的三维成矿预测方法研究。结果表明:基于ResNet-18的深层预测模型的训练准确率为99.62%;相较于逻辑回归模型和基于LeNet-5的预测模型,基于ResNet-18的三维预测模型能够在更小的成矿远景区范围内预测出更多的矿化单元,具备更优异的预测能力,可为三维成矿预测研究提供更强大的数据综合工具。 展开更多
关键词 三维卷积神经网络(3DCNN) 残差网络(resnet) 三维成矿预测 茶亭地区
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部