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姿态引导的双分支换装行人重识别网络
1
作者 周思瑶 夏楠 江佳鸿 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期71-80,共10页
针对换装行人重识别任务中由复杂环境和行人服装变化等因素导致的识别精度下降的问题,提出姿态引导的双分支换装行人重识别网络PGNet,该网络采用以外观特征为基础、由姿态特征引导的双分支结构.为了有效去除服装相关信息的干扰,降低其... 针对换装行人重识别任务中由复杂环境和行人服装变化等因素导致的识别精度下降的问题,提出姿态引导的双分支换装行人重识别网络PGNet,该网络采用以外观特征为基础、由姿态特征引导的双分支结构.为了有效去除服装相关信息的干扰,降低其对模型性能的影响,同时保留深度表征特征,设计多层次特征融合模块;构建动作关联和自然拓扑邻接矩阵,组合为双重矩阵后输入图卷积网络,并引入邻接矩阵加权机制以增强模型对姿态特征的捕捉能力;采用双线性多特征池化方法增强姿态与外观特征的互补性,从而提升识别精度.实验结果表明,PGNet在换装数据集PRCC、VC-Clothes、Celeb-reID以及Celeb-reID-light上的mAP指标分别为60.5%、84.7%、15.7%、22.6%,Rank-1指标分别为63.7%、93.3%、59.5%、41.2%,优于SirNet等其他对比方法,验证了所提方法能够有效降低服装变化的影响,并显著提高识别精度. 展开更多
关键词 换装行人重识别 姿态引导 特征融合 图卷积网络 注意力机制
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融合空频信息的多粒度师生网络无监督行人重识别
2
作者 陈玉敏 车进 杨莹莹 《计算机工程》 北大核心 2026年第1期217-227,共11页
无监督行人重识别旨在挖掘无标注数据的判别性表示用于行人检索任务。基于伪标签进行训练的无监督行人重识别方法目前已经取得了瞩目的进展。然而在训练过程中引入的噪声和信息利用不完全问题限制了该任务的进一步发展。提出一种融合浅... 无监督行人重识别旨在挖掘无标注数据的判别性表示用于行人检索任务。基于伪标签进行训练的无监督行人重识别方法目前已经取得了瞩目的进展。然而在训练过程中引入的噪声和信息利用不完全问题限制了该任务的进一步发展。提出一种融合浅层空频信息的多粒度师生网络。首先,同时考虑全局和局部特征并将其集成到聚类对比学习中,丰富特征表示,利用训练好的教师模型指导学生模型快速收敛,减少噪声伪标签的干扰;其次,设计一个新颖的空频信息交互模块,利用网络加深过程中丢失的浅层空间域、频域有用信息;此外,在学生网络的训练过程中采用一种重利用策略,将以往方法中直接丢弃的部分未聚类实例作为难样本重新利用。在Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT173个大型数据集上的均值平均精度(mAP)结果分别达到87.5%、74.8%和41.9%,证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 无监督行人重识别 伪标签噪声 多粒度特征 师生网络 空频信息
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基于Arrhenius和BiLSTM神经网络模型的RE-EH36船板钢流变行为预测及热加工性研究
3
作者 沈智 熊伟强 +3 位作者 付凯 张真铭 何雪龙 吴中义 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第2期85-95,共11页
针对稀土船板钢加工过程中因厚度截面效应引发的温度、变形不均匀问题,在850~1150℃温度和0.01~10 s^(-1)应变速率下进行了RE-EH36船板钢的热压缩实验。对其真应力-真应变曲线进行了分析,构建了应变补偿Arrhenius模型和双向长短期记忆(B... 针对稀土船板钢加工过程中因厚度截面效应引发的温度、变形不均匀问题,在850~1150℃温度和0.01~10 s^(-1)应变速率下进行了RE-EH36船板钢的热压缩实验。对其真应力-真应变曲线进行了分析,构建了应变补偿Arrhenius模型和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型,并绘制了热加工图,研究了船板钢的热变形行为。结果表明,该钢材表现出典型的动态再结晶特征,其峰值应力随应变速率的增加或温度的降低呈上升趋势。BiLSTM神经网络模型预测精度显著优于应变补偿Ar-rhenius模型,其平均绝对相对误差e_(AARE)仅为1.21%,相关系数R2达0.998,能准确预测RE-EH36船板钢在不同热变形条件下的流变行为。利用BiLSTM神经网络模型预测的应力数据并结合动态材料模型构建了热加工图,确定了最佳热加工窗口为T=900~1050℃,s=0.01~1 s^(-1)。 展开更多
关键词 RE-EH36船板钢 热压缩 本构关系 人工神经网络 热加工图
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二值化图像与双流网络在跨模态行人重识别的应用
4
作者 崔洪刚 曹钢钢 苏荻翔 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期216-226,共11页
在现有的跨模态行人重识别方法中,很少有方法会利用图像中人的姿态信息进行网络的学习。考虑到姿态信息在行人重识别网络学习中的重要性,提出一种融合局部阈值二值化图像特征的端到端的行人重识别方法。该方法使用ResNet50作为骨干网络... 在现有的跨模态行人重识别方法中,很少有方法会利用图像中人的姿态信息进行网络的学习。考虑到姿态信息在行人重识别网络学习中的重要性,提出一种融合局部阈值二值化图像特征的端到端的行人重识别方法。该方法使用ResNet50作为骨干网络对三种模态图像进行特征提取和特征融合,使用交叉熵损失和改进的难样本三元组损失进行网络训练。在使用简单网络结构的同时使用姿态信息。实验结果表明,在跨模态行人重识别网络中融合局部阈值二值化图像信息,能提高网络对行人重识别的准确率,显著提升最难样本的挖掘能力。 展开更多
关键词 跨模态行人重识别 卷积神经网络 局部阈值二值化
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双向再调制PON网络的数据擦除性能分析
5
作者 李红安 吴静松 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第1期100-103,109,共5页
数据擦除机制是未来宽带接入网络的最经济、最具前途的方案。本文建立基于注入法布里-珀罗(FP-LD)激光器数据擦除式的载波再调制无色双向波分复用无源光网络(WDM-PON)模型,在10 Gbit/s速率下比较FP激光器的偏置电流、消光比、限制因子... 数据擦除机制是未来宽带接入网络的最经济、最具前途的方案。本文建立基于注入法布里-珀罗(FP-LD)激光器数据擦除式的载波再调制无色双向波分复用无源光网络(WDM-PON)模型,在10 Gbit/s速率下比较FP激光器的偏置电流、消光比、限制因子和注入功率等参数对数据擦除效率的影响。仿真采用Optisystem 15.0软件,设定注入功率为-25~-5 dBm,偏置电流为20~100 mA。结果显示,该模型具有较好的擦除性能,并且能够抑制下行残留消光比小于0.5 dB。 展开更多
关键词 双向再调制 无源光网络(PON) 数据擦除 无色 传输性能
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预警机发展八十年
6
作者 陆军 《中国电子科学研究院学报》 2025年第2期93-101,共9页
预警机经过八十年的发展,在作战需求演变和电子与信息技术进步的共同作用下,其定位正在呈现出两极化的特征,既是作战体系的空基枢纽,在杀伤网中发挥骨干作用;也可能作为探测和通信节点的装备系统簇,参与构成“分布式、无人化、专业化、... 预警机经过八十年的发展,在作战需求演变和电子与信息技术进步的共同作用下,其定位正在呈现出两极化的特征,既是作战体系的空基枢纽,在杀伤网中发挥骨干作用;也可能作为探测和通信节点的装备系统簇,参与构成“分布式、无人化、专业化、可协同”的小体系。未来的预警机装备,在运用模式和产品形态上具备“体系化、无人化、全域化和规模化”的特点,从而在发展态势上呈现出前所未有的新变化,因此建议对相关装备形态、运用模式和关键技术开展深入研究,在此基础上加快进行系统性研究布局并持续推进技术攻关工作。 展开更多
关键词 杀伤网 预警机 战斗管理 情报监视侦察 网络信息体系
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超深层断缝带岩溶缝洞体储层结构分析与智能预测 被引量：2
7
作者 李凤磊 林承焰 +6 位作者 王蛟 任丽华 张国印 朱永峰 李世银 张银涛 关宝珠 《地学前缘》 北大核心 2025年第2期311-331,共21页
塔里木盆地超深层断缝带岩溶缝洞体储层主要集中于断裂带附近,垂向深度大、水平宽度小,对储层识别精度要求高。常规缝洞体识别主要针对其振幅响应特征采取各种技术手段,只能提供储层走向和储集体大致范围。本文提出一种基于二维Res-UNe... 塔里木盆地超深层断缝带岩溶缝洞体储层主要集中于断裂带附近,垂向深度大、水平宽度小,对储层识别精度要求高。常规缝洞体识别主要针对其振幅响应特征采取各种技术手段,只能提供储层走向和储集体大致范围。本文提出一种基于二维Res-UNet残差网络和标签数据优化相结合的断缝带缝洞储集体精细解释方法,通过提高二维训练样本更新频率和优化效率,修改Res-UNet残差网络结构,达到提高储层预测精度的目的。本次研究中,将卫星图像、无人机扫描、现场踏勘和地质雷达等信息与地震资料初步解释成果相结合,明确了断裂、裂缝和锥形溶洞为主的地质模型。通过深度域三维地震数据体子波分析、成像测井、声波测井等提取地层和储层速度,选择20、25和35 Hz共3个主频雷克子波,制作了不同储层宽度正演模型,拟合出基于频率和地层速度的储层宽度与其地震响应之间的关系经验公式,通过钻穿储层的水平井轨迹、直井远探测数据和测井数据等,提取实际资料中的储层宽度与地震响应关系完成验证。基于这一公式,结合研究区目的层振幅属性,提取目的层的储集体宽度范围。同时,根据三维地震剖面分析,得出研究区储集体组合特征,通过分析、设计、验证和重新设计等试验流程,针对研究区正演模型设计最优的子波、偏移孔径和采样间隔等参数。建立起可实时更新的二维训练样本库,并利用合成缝洞数据和实际缝洞数据相结合的方法对缝洞标签进行迭代优化。基于这一样本库,开展二维Res-UNet残差网络训练与预测,解决深层网络的退化问题,最终实现了缝洞体结构的精细预测。 展开更多
关键词 塔里木盆地 超深断控岩溶缝洞储层 深度学习 残差网络 样本库优化
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基于可扩展生成对抗网络的跨域跨相机行人重识别
8
作者 沈茜 何福男 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第1期92-98,111,共8页
为改善行人重识别模型在跨域和跨相机场景下性能大幅下降的问题,提出了跨域跨相机的行人重识别框架,结合了可扩展生成式对抗网络(S-GAN)的图像风格迁移,和基于标签判别嵌入向量(IDE)的重识别卷积神经网络(CNN)模型。所提S-GAN利用循环... 为改善行人重识别模型在跨域和跨相机场景下性能大幅下降的问题,提出了跨域跨相机的行人重识别框架,结合了可扩展生成式对抗网络(S-GAN)的图像风格迁移,和基于标签判别嵌入向量(IDE)的重识别卷积神经网络(CNN)模型。所提S-GAN利用循环一致性损失解决了多相机风格迁移中目标域数据无标注问题,利用ID映射损失确保合成图像的行人ID不变性,并通过语义一致性损失在跨相机和跨域风格迁移中保留关键语义信息(行人前景信息)。此外,利用标签平滑归一化(LSR)技术解决合成图像噪声问题。两个大规模公开数据集上的实验结果表明,使用所提S-GAN进行跨相机和跨域图像风格迁移后得到的合成图像质量显著优于广泛使用的CycleGAN方法,且所提行人重识别框架在半监督(同域跨相机)和无监督(跨域)场景下取得了优于其他先进方法的性能。 展开更多
关键词 行人重识别 生成式对抗网络 卷积神经网络 标签判别嵌入向量 循环一致性 标签平滑归一化
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基于噪声标签重加权的车辆轨迹异常检测方法 被引量：1
9
作者 苏越阳 姚迪 毕经平 《电子学报》 北大核心 2025年第1期182-192,共11页
车辆轨迹异常检测为各种位置信息服务提供了重要的安全保障,基于机器学习的方法作为主流检测方法已经被广泛地应用于交通、军事等各个领域.然而受限于噪声标签问题,现有的异常检测方法在实际应用中性能不佳.为解决这个问题,本文提出了... 车辆轨迹异常检测为各种位置信息服务提供了重要的安全保障,基于机器学习的方法作为主流检测方法已经被广泛地应用于交通、军事等各个领域.然而受限于噪声标签问题,现有的异常检测方法在实际应用中性能不佳.为解决这个问题,本文提出了一种基于噪声标签重加权的车辆轨迹异常检测方法(noise label ReWeighting-based vehicle Trajectory Anomaly Detection,RW-TAD).该方法采用自监督的方式构建样本权重估计模块,通过计算轨迹的生成概率评估给定标签的可信度.然后使用基于加权损失的检测模型判定异常轨迹.在训练过程中,RW-TAD模型使用基于双层损失的协同优化机制联合学习样本权重估计模块和异常检测模块.实验结果表明该方法可以有效缓解噪声标签样本对模型训练的干扰,取得了较好的性能.相比于已有的方法,RW-TAD在检测准确率和性能稳定性上都有很大的提升. 展开更多
关键词 异常检测 轨迹数据 噪声标签学习 路网数据 重加权
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基于改进Res-UNet网络的电镀锌冲压钢板表面缺陷图像识别研究 被引量：1
10
作者 李瑾 高杰 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第7期82-88,107,共8页
电镀锌冲压钢板表面缺陷类型多样、形态复杂以及受环境因素影响大,导致表面缺陷识别难度增加。Res-UNet结合了深度学习中ResNet的残差连接和U-Net的编解码结构,残差连接可以有效缓解深度网络的梯度消失问题,使得网络在训练过程中更容易... 电镀锌冲压钢板表面缺陷类型多样、形态复杂以及受环境因素影响大,导致表面缺陷识别难度增加。Res-UNet结合了深度学习中ResNet的残差连接和U-Net的编解码结构,残差连接可以有效缓解深度网络的梯度消失问题,使得网络在训练过程中更容易收敛,从而能够学习到更复杂的特征表示,这有利于识别电镀锌冲压钢板表面多样、复杂的缺陷类型,为此提出了一种基于改进Res-UNet网络的电镀锌冲压钢板表面缺陷图像识别方法。通过优化卷积层操作策略方式和引入混合损失函数的方式实现Res-UNet网络改进,将待识别的图像输入到改进后的Res-UNet网络,改进后的Res-UNet网络经过编码、解码等多项操作输出电镀锌冲压钢板表面缺陷图像识别结果。实验测试结果表明,在训练集和测试集下所提方法的Dice系数均呈上升趋势,且始终趋近于最大值1,准确识别出了弱光条件下的所有缺陷及对应类别,在强光干扰下也表现出了较高准度,以此证明该方法能够为类似电镀锌冲压钢板的工业品表面缺陷识别提供有价值的参考。 展开更多
关键词 电镀锌冲压钢板 Res-UNet网络 卷积操作 损失函数 表面缺陷识别
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基于多目标贝叶斯优化的主动配电网源储协同规划 被引量：1
11
作者 胡雅娟 张琪瑞 +3 位作者 刘刚 杨瑞哲 徐英 仪忠凯 《可再生能源》 北大核心 2025年第5期696-702,共7页
在主动配电网(ADN)中,可再生能源的渗透率不断提高,这使得ADN面临更加复杂和不确定的运行场景,增加了日常运行中出现重大风险的可能性。文章提出了一种针对ADN中分布式电源的协同配置方案,旨在提升对可再生电源出力的消纳能力。所提ADN... 在主动配电网(ADN)中,可再生能源的渗透率不断提高,这使得ADN面临更加复杂和不确定的运行场景,增加了日常运行中出现重大风险的可能性。文章提出了一种针对ADN中分布式电源的协同配置方案,旨在提升对可再生电源出力的消纳能力。所提ADN源荷协同规划模型充分考虑了可再生能源的不确定性、ADN中广泛存在的需求侧响应资源、ADN的双向潮流特性以及配电网安全运行约束。为了解决可再生能源的有效消纳与ADN运行经济性、安全性之间的矛盾,基于贝叶斯优化算法,文章提出了一种基于超空间指标的多目标贝叶斯优化算法(EBO)。该算法通过对多个目标函数进行概率性建模,有效地平衡了解空间的探索与单目标的最优性,且计算效率优于传统的基于启发式算法的多目标规划方法。 展开更多
关键词 主动配电网 新能源消纳 分布式电源 多目标贝叶斯优化
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改进MADDPG算法的未知环境下多智能体单目标协同探索
12
作者 韩慧妍 石树熙 +2 位作者 况立群 韩燮 熊风光 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第22期320-328,共9页
针对多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)在未知环境下探索效率低下的问题,提出多智能体深度强化学习算法RE-MADDPG-C。利用残差网络(residual network,ResNet)缓解网络中的梯度消... 针对多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)在未知环境下探索效率低下的问题,提出多智能体深度强化学习算法RE-MADDPG-C。利用残差网络(residual network,ResNet)缓解网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,提高算法的收敛速度。为解决未知环境下单目标探索中奖励稀疏导致的收敛困难问题,引入多智能体内在好奇心模块(intrinsic curiosity module,ICM),将好奇心奖励作为智能体的内在奖励,为其提供额外的探索动机。通过设计合理的探索奖励函数,使得多智能体能够在未知环境下完成单目标探索任务。仿真实验结果表明,该算法在训练阶段获得的奖励提升更快,能够快速完成探索任务,相比MADDPG及其他算法训练时间缩短,且获得的全局平均奖励更高。 展开更多
关键词 深度强化学习 RE-MADDPG-C 残差网络 内在好奇心模块(ICM) 奖励稀疏
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基于神经网络精准预测含铬废酸电氧化再生效果
13
作者 师雅琪 孟广源 +5 位作者 陈鹏 张芯婉 付涛 杨正武 张连胜 张乐华 《工业水处理》 北大核心 2025年第1期131-138,共8页
“铬法”膨胀石墨生产过程中产生的废酸具有酸浓度大、铬含量高等特征,可以采用隔膜体系通过电氧化法将Cr(Ⅲ)氧化为Cr(Ⅵ),实现含铬废酸的资源化再生。基于该强酸体系难以实现Cr(Ⅵ)含量的实时检测,开展了基于神经网络精准预测含铬废... “铬法”膨胀石墨生产过程中产生的废酸具有酸浓度大、铬含量高等特征,可以采用隔膜体系通过电氧化法将Cr(Ⅲ)氧化为Cr(Ⅵ),实现含铬废酸的资源化再生。基于该强酸体系难以实现Cr(Ⅵ)含量的实时检测,开展了基于神经网络精准预测含铬废酸电氧化再生效果的研究。在含铬废酸再生实验基础上,首先采用相关性分析方法确定了电解时间、H_(2)SO_(4)浓度和电解液体积为Cr(Ⅵ)再生的关键特征参数,然后通过超参数优化获得人工神经网络的相对最优拓扑结构:神经元数量=35、批训练样本数=30、隐藏层层数=4,构建模型预测值与实验值的决定系数(R^(2))大于0.97,均方根误差(RMSE)小于0.04。最后经实验验证,模型预测值与实验值的平均相对误差最大为0.14%,表明模型具有很好的泛化能力。人工神经网络模型克服了由于多参数、非线性与时变性造成的电化学过程预测难的问题,可以实现复杂映射条件下对Cr(Ⅵ)再生的预测,对电化学过程的优化调控具有重要意义。 展开更多
关键词 隔膜体系 电氧化 含铬废酸 人工神经网络 资源化再生
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基于持续学习的SGMD-TSNE-TCN^(re)风电功率长期预测 被引量：1
14
作者 杨晓华 代盛国 +1 位作者 李家浩 李佳 《节能》 2025年第1期21-25,共5页
针对风电功率的预测,提出一种基于持续学习的时间卷积网络(TCN^(re))算法,并结合辛几何模态分解(SGMD)、t-分布及随机近邻嵌入(TSNE)数据处理方法,构建预测模型SGMD-TSNE-TCN^(re)。针对持续学习方法的有效性验证,搭建基于参数冻结的持... 针对风电功率的预测,提出一种基于持续学习的时间卷积网络(TCN^(re))算法,并结合辛几何模态分解(SGMD)、t-分布及随机近邻嵌入(TSNE)数据处理方法,构建预测模型SGMD-TSNE-TCN^(re)。针对持续学习方法的有效性验证,搭建基于参数冻结的持续学习模型(TCN^(re)),并与TCN模型进行对比分析。在此基础上,考虑风电机组发电功率受多种复杂因素的影响,引入SGMD模型,以降低环境因素带来的非平稳性,并利用TSNE降低模型输入的维度;采用某风电场一年的实测数据进行验证,并与其他常见的预测模型进行对比。结果表明,SGMD-TSNE-TCN^(re)模型有效并且具有更高的精确度。 展开更多
关键词 风力发电功率预测 持续学习模型 时序卷积神经网络 模态分解 特征降维TSNE
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基于改进DBO-BP神经网络的烟叶复烤出口含水率和温度的预测
15
作者 孙勇乾 汤守国 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期309-315,共7页
为提高烟叶复烤后烟叶的质量,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(DBO)-BP神经网络的预测模型,旨在准确预测烟叶复烤过程中的烤机出口含水率和温度。首先,采用灰色关联度分析法分析工艺参数对烤机出口含水率和温度的关联程度,为了提高模型... 为提高烟叶复烤后烟叶的质量,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(DBO)-BP神经网络的预测模型,旨在准确预测烟叶复烤过程中的烤机出口含水率和温度。首先,采用灰色关联度分析法分析工艺参数对烤机出口含水率和温度的关联程度,为了提高模型的预测精度和稳定性,引入Circle搜索策略来优化蜣螂算法,使其能够更有效地探索解空间,避免陷入局部最优。其次,用改进的蜣螂算法优化BP神经网络的权重和阈值。最后,建立Circle-DBO-BP复烤烤机出口含水率和温度预测模型。通过MATLAB对Circle-DBO-BP模型进行仿真,并与XGBOOST模型、Tent-DBO-BP模型和SSA-BP模型的预测结果进行了比较。实验结果表明,改进后的Circle-DBO-BP模型络在烟叶复烤出口含水率和温度的预测中,MSE分别达到了0.046 7和0.038 4,从而为烟叶复烤过程的控制提供了有力的支持。 展开更多
关键词 烟叶复烤 BP神经网络 Circle混沌映射 出口含水率 出口温度
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LwFEN:一种无监督行人再识别的轻量特征提取网络
16
作者 高顺强 王智文 白云 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第9期1619-1627,共9页
针对无监督行人再识别模型计算成本高、模型参数量大的问题,提出一种无监督行人再识别的轻量化特征提取网络。首先,重新设计Ghost Bottleneck,实现模型参数量的压缩,并将ECA注意力模块嵌入到轻量级骨干网络中以提高性能,加强网络的特征... 针对无监督行人再识别模型计算成本高、模型参数量大的问题,提出一种无监督行人再识别的轻量化特征提取网络。首先,重新设计Ghost Bottleneck,实现模型参数量的压缩,并将ECA注意力模块嵌入到轻量级骨干网络中以提高性能,加强网络的特征提取能力,解决因轻量化而导致的特征丢失问题。其次,引入了集群级动态内存字典和动量更新策略,解决无监督聚类特征的嵌入,有助于缓解特征不一致问题。最后,在数据集LUPerson上进行预训练。在常用的Market-1501,MSMT17和PersonX等公共数据集上开展了大量实验验证。与PPLR,Cluster Contrast和RTMem等方法训练的模型的比较结果表明,LwFEN使模型的参数量下降了24.3%,计算量(以FLOPs衡量)下降了28.12%,并将模型的mAP提升至83.4%。 展开更多
关键词 轻量级网络 无监督行人再识别 动态内存字典 动量更新
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面向机载机电产品参数溯源的关系抽取方法
17
作者 杨明烨 张栋 +3 位作者 孔盛杰 李泷杲 何旋 候国义 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1143-1156,共14页
机载机电产品是保障飞机飞行功能的核心部件,其参数溯源的准确性对于确保飞机的运行效率、安全性和维护成本至关重要。针对机载机电产品参数溯源关系复杂、上下文信息跨度较大等问题,提出了一种面向机载机电产品参数溯源的关系抽取方法... 机载机电产品是保障飞机飞行功能的核心部件,其参数溯源的准确性对于确保飞机的运行效率、安全性和维护成本至关重要。针对机载机电产品参数溯源关系复杂、上下文信息跨度较大等问题,提出了一种面向机载机电产品参数溯源的关系抽取方法。首先,构建了机载机电产品的本体模型,为组织机载机电产品信息提供了结构化框架,并对参数溯源文件进行了标注,形成了用于关系抽取的领域数据集;然后,设计了一种基于分段卷积神经网络(PCNN)和多头注意力机制(MA)的关系抽取模型(RE),该RE-PCNN-MA模型引入分段池化策略增强了对复杂溯源关系的学习能力,并利用多头注意力有效捕捉了实体之间的长距离依赖关系,克服了现有关系抽取模型在处理扩展上下文信息方面的局限性;最后,基于提取的关系与实体,构建了机载机电产品参数溯源知识图谱,为机载机电产品的溯源检索与决策优化提供了有力支撑。研究结果表明:RE-PCNN-MA模型在机载机电产品数据集上的验证结果表现优异,其精确率为97.14%;相比其他基线模型,该模型的精确率提升了3.52%~8.14%。RE-PCNN-MA模型在性能上显著优于其他基线模型,能够高效且准确地提取机载机电产品实体之间的关系。 展开更多
关键词 机载机电产品知识图谱 产品溯源 关系抽取模型 分段卷积神经网络 多头注意力机制
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基于多限差高速铁路平面精测网复测成果稳定性分析
18
作者 蔡建民 花向红 邓亚飞 《城市勘测》 2025年第3期132-137,共6页
为进一步分析高速铁路平面精测网控制点稳定性,在相同点坐标较差、相邻点坐标差较差相对精度组成双限差评价标准的基础上,引入相邻点距离较差、相同边坐标方位角较差和相同相邻边水平夹角较差与双限差共同组成多限差指标,进一步对高速... 为进一步分析高速铁路平面精测网控制点稳定性,在相同点坐标较差、相邻点坐标差较差相对精度组成双限差评价标准的基础上,引入相邻点距离较差、相同边坐标方位角较差和相同相邻边水平夹角较差与双限差共同组成多限差指标,进一步对高速铁路平面精测网控制点坐标的稳定性进行分析和评价。结合某高速铁路平面精测网复测数据成果,利用多限差评价方法对其稳定性进行分析,结果表明,多限差评价分析指标能够有效分析出不稳定点具体点号,该方法相较于双限差法为不稳定点二次复测及高速铁路平面精测网成果更新提供了更多的技术参考。 展开更多
关键词 多限差 高速铁路 平面精测网 复测 稳定性分析
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高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究
19
作者 王静 祝鹏 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第11期93-99,共7页
高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度... 高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度。为此,提出高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究。将原始电镀件表面图像划分为Retinex增强层、亮度增强层和细节突出层,获得增强后的电镀件图像。采用蝙蝠算法对Res-UNet网络的特征提取层数进行优化后,将增强后的电镀件图像输入到改进后的Res-UNet网络中,该网络能够自动学习电镀件表面斑点缺陷的特征表示,并精准地将其从背景中分割出来,从而实现斑点缺陷的精确识别。实验结果表明,该方法能够有效消除光晕与噪点,准确识别电镀件表面的斑点缺陷。 展开更多
关键词 高亮异形电镀件 斑点缺陷识别 Retinex增强 蝙蝠算法 Res-UNet网络
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基于改进型结构重参数化卷积神经网络的气体传感器数据分析
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作者 刘元振 隋成明 +1 位作者 刘子琪 刘凤敏 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第3期504-510,共7页
为弥补单一气体传感器面对多种气体选择性的不足,使其能更精准识别多种气体,提出了一种基于结构重参数化技术及深度可分离卷积技术的改进型卷积神经网络,将模型训练时的多分支卷积结构集成到推理时的单分支简单卷积层中。在简化推理模... 为弥补单一气体传感器面对多种气体选择性的不足,使其能更精准识别多种气体,提出了一种基于结构重参数化技术及深度可分离卷积技术的改进型卷积神经网络,将模型训练时的多分支卷积结构集成到推理时的单分支简单卷积层中。在简化推理模型复杂性的同时,大大增强了模型对气体响应数据的特征提取能力。将该方法应用于含有10种常见VOCs的气体传感器阵列公共数据集,识别准确率达到96.46%,调整模型复杂度增加卷积层后,准确率可达97.44%。 展开更多
关键词 电子鼻 气体分类识别 结构重参数化 卷积神经网络
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