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二阶灰色神经网络在船舶横摇预报中的应用
被引量：
5
1
作者
刘丽桑
彭侠夫
《船舶力学》
EI
北大核心
2011年第5期468-472,共5页
为了提高船舶的耐波性和适航性、对船舶横摇进行有效准确预报,提出了将灰色系统理论和神经网络进行有机结合的二阶灰色神经网络预报模型。介绍了二阶灰色预报模型,采用神经网络映射的办法构建灰色神经网络预报模型,并介绍了神经网络学...
为了提高船舶的耐波性和适航性、对船舶横摇进行有效准确预报,提出了将灰色系统理论和神经网络进行有机结合的二阶灰色神经网络预报模型。介绍了二阶灰色预报模型,采用神经网络映射的办法构建灰色神经网络预报模型,并介绍了神经网络学习机制。另外,以某舰船横摇运动时间序列预报为例对模型进行仿真验证,有效改善了二阶灰色模型较大的预报偏差。仿真结果表明,GNNM(2,1)模型能准确预报船舶横摇运动,具有更高的预报精度和更好的数据稳定性。
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关键词
灰色神经网络
船舶横摇
预报
GNNM(2
1)
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职称材料
基于跨层非局部融合和DeepLabV3+的PCB图像分割算法
2
作者
王守印
陈健
+5 位作者
万佳泽
林丽
张定恒
何栋炜
刘丽桑
曹新容
《电子器件》
2024年第6期1547-1555,共9页
针对PCB图像在分割过程中出现的目标边缘平滑度低、连续性差、分割效率低等问题,提出一种结合注意力机制的轻量级图像分割模型。首先,利用MobileNetV2网络对图像进行深度特征提取;其次,将特征的一个分支输入到空洞空间金字塔池化模块进...
针对PCB图像在分割过程中出现的目标边缘平滑度低、连续性差、分割效率低等问题,提出一种结合注意力机制的轻量级图像分割模型。首先,利用MobileNetV2网络对图像进行深度特征提取;其次,将特征的一个分支输入到空洞空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取并融合得到高层特征;最后,引入跨层非局部模块,将另一分支经过卷积得到的底层特征和上述高层特征融合。该方法的平均交并比为96.176%,准确率为97.59%,召回率为95.912%,分割速度为0.062 s,参数量为25.39 Mbyte。方法考虑了图像中小目标检测问题及边界信息损失,提高了图像分割的准确性和实时性。
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关键词
PCB
注意力机制
图像分割
空洞空间金字塔池化
跨层非局部模块
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职称材料
基于深度学习的PCB芯片极性检测算法
被引量：
2
3
作者
王猛
陈健
+4 位作者
万佳泽
林丽
何栋炜
刘丽桑
曹新容
《电子器件》
CAS
北大核心
2023年第3期764-770,共7页
印刷电路板芯片极性检测是印刷电路板缺陷检测的重要组成部分。针对传统印刷电路板芯片尤其是小型芯片的极性检测算法准确性的不足,提出一种基于深度学习的电路板芯片极性检测方法。该方法首先使用模板匹配对不同电路板上不同型号芯片...
印刷电路板芯片极性检测是印刷电路板缺陷检测的重要组成部分。针对传统印刷电路板芯片尤其是小型芯片的极性检测算法准确性的不足,提出一种基于深度学习的电路板芯片极性检测方法。该方法首先使用模板匹配对不同电路板上不同型号芯片进行识别定位;其次,对电路板参考图像与待测图像进行配准、灰度化、二值化,并对两幅图像进行差分处理得到差分图;最后,结合芯片识别定位结果提取差分图中的芯片区域,并采用提出的卷积神经网络实现对芯片的极性检测。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的检测准确率,准确率可达98.26%,满足工业检测精度需求。
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关键词
电路板
极性检测
深度学习
卷积神经网络
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职称材料
题名
二阶灰色神经网络在船舶横摇预报中的应用
被引量：
5
1
作者
刘丽桑
彭侠夫
机构
厦门大学自动化系
出处
《船舶力学》
EI
北大核心
2011年第5期468-472,共5页
基金
985工程学科建设项目(0000-x07204)
文摘
为了提高船舶的耐波性和适航性、对船舶横摇进行有效准确预报,提出了将灰色系统理论和神经网络进行有机结合的二阶灰色神经网络预报模型。介绍了二阶灰色预报模型,采用神经网络映射的办法构建灰色神经网络预报模型,并介绍了神经网络学习机制。另外,以某舰船横摇运动时间序列预报为例对模型进行仿真验证,有效改善了二阶灰色模型较大的预报偏差。仿真结果表明,GNNM(2,1)模型能准确预报船舶横摇运动,具有更高的预报精度和更好的数据稳定性。
关键词
灰色神经网络
船舶横摇
预报
GNNM(2
1)
Keywords
Gray Neural Network
ship roll
forecast
GNNM（2, 1）
分类号
U661.3 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于跨层非局部融合和DeepLabV3+的PCB图像分割算法
2
作者
王守印
陈健
万佳泽
林丽
张定恒
何栋炜
刘丽桑
曹新容
机构
福建理工大学电子电气与物理学院
闽江学院计算机与大数据学院
出处
《电子器件》
2024年第6期1547-1555,共9页
基金
福建省自然基金面上项目(2022J01952)
闽江学院计算机科学与技术应用型学科开放课题项目(MJUKF-JK202004)
福建理工大学科研发展基金项目(GY-Z23078)。
文摘
针对PCB图像在分割过程中出现的目标边缘平滑度低、连续性差、分割效率低等问题,提出一种结合注意力机制的轻量级图像分割模型。首先,利用MobileNetV2网络对图像进行深度特征提取;其次,将特征的一个分支输入到空洞空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取并融合得到高层特征;最后,引入跨层非局部模块,将另一分支经过卷积得到的底层特征和上述高层特征融合。该方法的平均交并比为96.176%,准确率为97.59%,召回率为95.912%,分割速度为0.062 s,参数量为25.39 Mbyte。方法考虑了图像中小目标检测问题及边界信息损失,提高了图像分割的准确性和实时性。
关键词
PCB
注意力机制
图像分割
空洞空间金字塔池化
跨层非局部模块
Keywords
PCB
attention mechanism
image segmentation
atrous spatial pyramid pooling
cross-layer non-local module
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于深度学习的PCB芯片极性检测算法
被引量：
2
3
作者
王猛
陈健
万佳泽
林丽
何栋炜
刘丽桑
曹新容
机构
福建理工大学电子电气与物理学院
福建省信息处理与智能控制重点实验室
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2023年第3期764-770,共7页
基金
福建省自然基金面上项目(2019J01773)
闽江学院计算机科学与技术应用型学科开放课题资助(MJUKF-JK202004)。
文摘
印刷电路板芯片极性检测是印刷电路板缺陷检测的重要组成部分。针对传统印刷电路板芯片尤其是小型芯片的极性检测算法准确性的不足,提出一种基于深度学习的电路板芯片极性检测方法。该方法首先使用模板匹配对不同电路板上不同型号芯片进行识别定位;其次,对电路板参考图像与待测图像进行配准、灰度化、二值化,并对两幅图像进行差分处理得到差分图;最后,结合芯片识别定位结果提取差分图中的芯片区域,并采用提出的卷积神经网络实现对芯片的极性检测。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的检测准确率,准确率可达98.26%,满足工业检测精度需求。
关键词
电路板
极性检测
深度学习
卷积神经网络
Keywords
printed circuit board
polarity detection
deep learning
convolutional neural network
分类号
TN41 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二阶灰色神经网络在船舶横摇预报中的应用
刘丽桑
彭侠夫
《船舶力学》
EI
北大核心
2011
5
在线阅读
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职称材料
2
基于跨层非局部融合和DeepLabV3+的PCB图像分割算法
王守印
陈健
万佳泽
林丽
张定恒
何栋炜
刘丽桑
曹新容
《电子器件》
2024
0
在线阅读
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职称材料
3
基于深度学习的PCB芯片极性检测算法
王猛
陈健
万佳泽
林丽
何栋炜
刘丽桑
曹新容
《电子器件》
CAS
北大核心
2023
2
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职称材料
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