期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CNN-Transformer网络融合模型的动态肌肉疲劳状态识别研究
被引量：
2
1
作者
刘景轩
陶庆
+3 位作者
赵暮超
胡学政
马金旭
袁陆
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第2期208-215,共8页
为了解决现有的肌肉疲劳状态分类较少以及识别准确率不高的问题,提出一种基于表面肌电信号的CNN-Transformer肌肉疲劳识别模型,实现了动态肌肉疲劳的准确分类.该模型将传统的卷积神经网络与Transformer编码器模块相结合,相比单一卷积神...
为了解决现有的肌肉疲劳状态分类较少以及识别准确率不高的问题,提出一种基于表面肌电信号的CNN-Transformer肌肉疲劳识别模型,实现了动态肌肉疲劳的准确分类.该模型将传统的卷积神经网络与Transformer编码器模块相结合,相比单一卷积神经网络模型有更好的全局信息捕捉能力,对运动性肌肉疲劳识别具有更好的分类精度.首先,对15名健康受试者进行肘关节屈伸运动疲劳实验并基于疲劳程度划分了四种状态;其次,将获取的表面肌电信号数据进行预处理,并提取近似熵和排列熵两个非线性特征作为机器学习的特征输入;最后,利用原始表面肌电信号数据构建CNN-Transformer识别模型,与卷积神经网络、Transformer、随机森林模型进行比较.结果表明,在识别肌肉疲劳状态准确率方面CNN-Transformer模型比卷积神经网络、Transformer和随机森林模型分别高出2.89%、5.48%、7.24%,可见该模型具有良好的分类效果.
展开更多
关键词
表面肌电信号
动态肌肉疲劳
卷积神经网络
Transformer编码器
在线阅读
下载PDF
职称材料
四合一加热炉火管裂纹产生原因初探
2
作者
张国成
刘景轩
卫景义
《油气田地面工程》
1999年第4期59-60,共2页
对石油工业用四合一加热炉火管裂纹进行分析后，认为燃油火嘴雾化不好，火管内耐火层短，火管被垫板所覆盖的管壁与垫板之间产生汽化膜，造成火管局部位置过热；又因火管母材存在硫化物夹杂，致使火管产生裂纹。为保证设备运行，采取了...
对石油工业用四合一加热炉火管裂纹进行分析后，认为燃油火嘴雾化不好，火管内耐火层短，火管被垫板所覆盖的管壁与垫板之间产生汽化膜，造成火管局部位置过热；又因火管母材存在硫化物夹杂，致使火管产生裂纹。为保证设备运行，采取了更换部分火管，提高燃油温度，加长耐火墙，去除垫板等措施。处理后的加热炉，经４个多月的使用未发现问题。
展开更多
关键词
大庆油田
加热炉
裂纹
火嘴
炉管
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CNN-Transformer网络融合模型的动态肌肉疲劳状态识别研究
被引量：
2
1
作者
刘景轩
陶庆
赵暮超
胡学政
马金旭
袁陆
机构
新疆大学机械工程学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第2期208-215,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51865056)
新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)项目(2020E0259)。
文摘
为了解决现有的肌肉疲劳状态分类较少以及识别准确率不高的问题,提出一种基于表面肌电信号的CNN-Transformer肌肉疲劳识别模型,实现了动态肌肉疲劳的准确分类.该模型将传统的卷积神经网络与Transformer编码器模块相结合,相比单一卷积神经网络模型有更好的全局信息捕捉能力,对运动性肌肉疲劳识别具有更好的分类精度.首先,对15名健康受试者进行肘关节屈伸运动疲劳实验并基于疲劳程度划分了四种状态;其次,将获取的表面肌电信号数据进行预处理,并提取近似熵和排列熵两个非线性特征作为机器学习的特征输入;最后,利用原始表面肌电信号数据构建CNN-Transformer识别模型,与卷积神经网络、Transformer、随机森林模型进行比较.结果表明,在识别肌肉疲劳状态准确率方面CNN-Transformer模型比卷积神经网络、Transformer和随机森林模型分别高出2.89%、5.48%、7.24%,可见该模型具有良好的分类效果.
关键词
表面肌电信号
动态肌肉疲劳
卷积神经网络
Transformer编码器
Keywords
surface electromyographic signals
dynamic muscle fatigue
convolutional neural network
Transformer encoder
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
四合一加热炉火管裂纹产生原因初探
2
作者
张国成
刘景轩
卫景义
机构
大庆石油管理局资产管理处
大庆石油管理局锅检所
出处
《油气田地面工程》
1999年第4期59-60,共2页
文摘
对石油工业用四合一加热炉火管裂纹进行分析后，认为燃油火嘴雾化不好，火管内耐火层短，火管被垫板所覆盖的管壁与垫板之间产生汽化膜，造成火管局部位置过热；又因火管母材存在硫化物夹杂，致使火管产生裂纹。为保证设备运行，采取了更换部分火管，提高燃油温度，加长耐火墙，去除垫板等措施。处理后的加热炉，经４个多月的使用未发现问题。
关键词
大庆油田
加热炉
裂纹
火嘴
炉管
分类号
TE963.07 [石油与天然气工程—石油机械设备]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-Transformer网络融合模型的动态肌肉疲劳状态识别研究
刘景轩
陶庆
赵暮超
胡学政
马金旭
袁陆
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
四合一加热炉火管裂纹产生原因初探
张国成
刘景轩
卫景义
《油气田地面工程》
1999
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
