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基于多模态融合Transformer的视听广义零次学习方法
1
作者 杨静 李小勇 +3 位作者 阮小利 李少波 唐向红 徐计 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2375-2384,共10页
视听零次学习需要理解音频和视觉信息之间的关系,以便能够推理未见过的类别。尽管领域做出了许多努力并取得了重大进展,但往往专注于学习强大的表征,从而忽视了音频和视频之间的依赖关系和输出分布与目标分布不一致的问题。因此,该文提... 视听零次学习需要理解音频和视觉信息之间的关系,以便能够推理未见过的类别。尽管领域做出了许多努力并取得了重大进展,但往往专注于学习强大的表征,从而忽视了音频和视频之间的依赖关系和输出分布与目标分布不一致的问题。因此,该文提出了基于Transformer的视听广义零次学习方法。具体来说,使用注意力机制来学习数据的内部信息,增强不同模态的信息交互,以捕捉视听数据之间的语义一致性;为了度量不同概率分布之间的差异和类别之间的一致性,引入了Kullback-Leibler(KL)散度和余弦相似度损失。为了评估所提方法,在VGGSound-GZSL^(cls),UCF-GZSL^(cls)和ActivityNet-GZSL^(cls)3个基准数据集上进行测试。大量的实验结果表明,所提方法在3个数据集上都取得了最先进的性能。 展开更多
关键词 视听零次学习 视频分类 注意力机制 KL散度
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元启发式算法在植保无人机路径规划中的研究进展 被引量：3
2
作者 张旭东 于丽娅 +2 位作者 李少波 张安思 张保 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法... 随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果,而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此,首先介绍了农业航空中的路径规划,随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素,并使用更为合理的分类方式进行归纳;其次,从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理,并阐述了其在实际应用中的现状,且根据提出的分类方法和研究特点,全面地归纳了当前的研究成果;最后,针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。 展开更多
关键词 农机航空 植保无人机 路径规划 元启发式算法 乡村振兴 农业现代化
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基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法研究进展 被引量：1
3
作者 胡翔坤 李华 +3 位作者 冯毅雄 钱松荣 李键 李少波 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期1-23,共23页
民用基础设施在长期使用后容易发生物理结构或性能状态的改变,对其功能和使用安全造成一定的损害,因此,对这类设施的结构健康监测是十分必要的。裂纹检测是结构健康监测中极其重要的一部分,及时检测并识别这类损伤,能有效避免事故的发... 民用基础设施在长期使用后容易发生物理结构或性能状态的改变,对其功能和使用安全造成一定的损害,因此,对这类设施的结构健康监测是十分必要的。裂纹检测是结构健康监测中极其重要的一部分,及时检测并识别这类损伤,能有效避免事故的发生。基于计算机视觉的表面裂纹检测方法操作简单、检测速度快、准确率高,被广泛应用于民用基础设施的表面裂纹检测。从图像分类、目标检测、语义分割三个不同的检测方向综述了基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法,总结了常见的数据采集方法和常用的公共裂纹数据集。最后讨论了基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法存在的困难与挑战,并展望了未来可能的发展方向。 展开更多
关键词 结构健康监测 裂纹检测 计算机视觉 深度学习
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基于FLAC^(3D)-COMSOL耦合的采动覆岩渗流演化及展布仿真实验
4
作者 许玉军 马立强 +2 位作者 王磊 刘怀谦 李少波 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第1期123-132,共10页
采空区CO_(2)矿化充填需完全实现对上覆含水体的渗流隔离。基于FLAC^(3D)-COMSOL有限差分-有限元耦合仿真实验方法,模拟了连采连充CO_(2)矿化充填条件下覆岩渗透性演化规律及展布特征,提出基于渗透率劣化率及渗流速度的覆岩分区阈值确... 采空区CO_(2)矿化充填需完全实现对上覆含水体的渗流隔离。基于FLAC^(3D)-COMSOL有限差分-有限元耦合仿真实验方法,模拟了连采连充CO_(2)矿化充填条件下覆岩渗透性演化规律及展布特征,提出基于渗透率劣化率及渗流速度的覆岩分区阈值确定方法。结果表明:采动覆岩渗透率劣化率呈“蝶形”展布,且在开切眼与停采线呈“类马鞍形”分布。整个开采区域可分为恒定区、恢复区、过渡区、剧增区与紊乱区。基于采动覆岩渗流速度,整个区域可分为:无渗流通道、微渗流通道、弱渗流通道、强渗流通道和渗漏通道。以采-充宽度为30—10 m为例,开采块段回采过程中矿井涌水量分别为280、300、950、1150、1350、1550 m^(3)/d,均小于突水量等级划分标准中规定的最低等级。 展开更多
关键词 FLAC^(3D)二次开发 FLAC^(3D)-COMSOL耦合 连采连充 CO_(2)矿化充填 覆岩渗透性
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融合自注意力的多尺度遥感图像去模糊算法
5
作者 田旭 吕东澔 +2 位作者 张勇 任彦 李少波 《电光与控制》 北大核心 2025年第5期53-59,共7页
基于卷积神经网络的遥感图像去模糊存在感受野有限的缺陷,会导致图像在恢复过程中出现细节丢失、去模糊不彻底等问题,为此,提出一种融合自注意力的多尺度遥感图像去模糊算法。利用多输入多输出U-Net将单U-Net模拟出多级联合的多尺度卷... 基于卷积神经网络的遥感图像去模糊存在感受野有限的缺陷,会导致图像在恢复过程中出现细节丢失、去模糊不彻底等问题,为此,提出一种融合自注意力的多尺度遥感图像去模糊算法。利用多输入多输出U-Net将单U-Net模拟出多级联合的多尺度卷积操作,实现对特征的有效提取;提出一种基于Transformer的多头自注意力模块,通过嵌入到编码器与解码器中间位置来提升网络的空间特征提取和全局信息捕获能力;引入多尺度边缘损失函数,提高图像边缘细节的复原效果。构建模糊遥感图像数据集进行实验,对实验结果的定量与定性分析表明,所提算法优于对比算法。为证明该算法的泛化能力,在公开数据集GOPRO上进行了验证。研究结果表明,该算法对有效处理模糊的遥感图像具有一定的实际意义。 展开更多
关键词 遥感图像去模糊 多尺度卷积神经网络 TRANSFORMER 多头自注意力 多尺度边缘损失
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基于特征融合与语义引导的药用胶囊表面缺陷检测
6
作者 董豪 李少波 +1 位作者 杨静 王军 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期158-170,共13页
作为制药产业中常见的药剂容器,胶囊质量与病症的治疗效果以及患者身体的健康状况密切相关。因此,在胶囊生产质量管理流程中,产品质检技术对其批量生产与实际效用有着重要意义。为实现药用胶囊表面缺陷的像素级分割,提出一种基于特征融... 作为制药产业中常见的药剂容器,胶囊质量与病症的治疗效果以及患者身体的健康状况密切相关。因此,在胶囊生产质量管理流程中,产品质检技术对其批量生产与实际效用有着重要意义。为实现药用胶囊表面缺陷的像素级分割,提出一种基于特征融合与语义引导的药用胶囊表面缺陷检测方法。首先,利用特征融合模块聚集多尺度语义信息,使各级特征得到有效利用,以增强对多类目标以及细小缺陷的分割能力;其次,为缓解编解码过程中特征丢失问题,通过语义引导模块对语义信息进行正确疏导,提升缺陷分割的局部效果;最后,在细化分割模块的作用下,进一步优化表面缺陷的分割细节。在胶囊缺陷数据集上的评估结果表明,相比于众多现有方法,所提方法在多维度的评价指标下(包括精度、速度、模型大小以及训练时长)具有更为平衡的整体性能。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 缺陷检测 注意力引导 多尺度融合
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柔性触觉传感器智能感知技术与应用研究进展
7
作者 尹宝凡 杨静 +1 位作者 李少波 胡建军 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期1-20,共20页
柔性触觉传感器在信号检测、灵敏度和可拉伸性方面取得了快速发展,展现出在人体活动监测、个人医疗、人机交互和电子皮肤等领域广泛应用的前景。首先,对压阻式、压容式、压电式和摩擦式触觉传感器的基本原理进行了调研,包括结构设计、... 柔性触觉传感器在信号检测、灵敏度和可拉伸性方面取得了快速发展,展现出在人体活动监测、个人医疗、人机交互和电子皮肤等领域广泛应用的前景。首先,对压阻式、压容式、压电式和摩擦式触觉传感器的基本原理进行了调研,包括结构设计、功能材料和性能参数的最新进展。然后,详细分析了柔性触觉传感器在人体活动监测、个人医疗、人机交互和电子皮肤应用场景中的研究现状。最后,指出了柔性触觉传感器研究过程中所面临的挑战,并提出了未来的发展方向。 展开更多
关键词 柔性触觉传感器 电子皮肤 触觉感知 可穿戴电子设备 柔性器件
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多光束激光选区熔化研究进展
8
作者 曾庆鹏 傅广 +4 位作者 任治好 彭庆国 肖华强 李少波 张正文 《材料工程》 北大核心 2025年第3期1-19,共19页
激光选区熔化(selective laser melting,SLM)作为一种常见的增材制造(additive manufacturing,AM)技术,在多孔和薄壁等异形零件的成形领域受到广泛关注。然而,传统的单光束SLM成形因成形尺寸小、成形效率低等问题而发展缓慢。多光束激... 激光选区熔化(selective laser melting,SLM)作为一种常见的增材制造(additive manufacturing,AM)技术,在多孔和薄壁等异形零件的成形领域受到广泛关注。然而,传统的单光束SLM成形因成形尺寸小、成形效率低等问题而发展缓慢。多光束激光选区熔化(multi-beam selective laser melting,MB-SLM)在单光束SLM成形的基础上,通过多光束、多振镜分区扫描并进行拼接成形,实现了成形尺寸和成形效率的大幅同步提升,有效地解决了单光束SLM成形存在的固有难题,有望成为进一步拓展金属增材制造应用领域的新兴技术。本文综述了多光束激光选区熔化在成形原理、成形设备以及工艺缺陷的形成及控制方面的研究进展,归纳了多光束激光选区熔化成形不同合金的显微组织和力学性能,重点阐述了工艺缺陷和力学性能调控的主要策略。最后对其未来发展趋势进行了展望,如应关注多光束间的时空差异特性对力学性能的影响、改变不同区域间工艺参数的一致性以减少成形件的工艺缺陷等。 展开更多
关键词 多光束激光选区熔化 增材制造 缺陷调控 显微组织 力学性能
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基于投影梯度下降的多编码神经网络治疗肽功能预测研究
9
作者 冉琴 阮小利 +2 位作者 徐婧 李少波 胡丙齐 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期134-139,共6页
在生物医学领域,治疗肽作为传统抗生素药物的有效替代品,因其低毒性、高吸收率和高生物活性而被广泛应用于疾病治疗。然而,目前从深度学习的角度预测肽功能的研究还仍有较大改进空间。因此,基于公开的多功能治疗肽数据集,提出了一种基... 在生物医学领域,治疗肽作为传统抗生素药物的有效替代品,因其低毒性、高吸收率和高生物活性而被广泛应用于疾病治疗。然而,目前从深度学习的角度预测肽功能的研究还仍有较大改进空间。因此,基于公开的多功能治疗肽数据集,提出了一种基于投影剃度下降的多编码神经网络(PrMFTP-PGD)。首先,结合了多头注意力机制的多编码器提取输入向量的特征并获得较好的表示能力。然后,引入线性注意力机制进一步增强对特征的表示和提取能力。最后,通过投影梯度下降的对抗训练缓解多功能治疗肽数据集中固有的类不平衡问题。在独立测试集上与MPMAB,MLBP,PrMFTP,SP-RNN和ETFC方法进行比较,在精确率、覆盖率、准确率和绝对正确率指标中最大分别提升了2.55%,2.81%,2.59%和2.39%,结果表明,所提方法能够增强模型捕捉序列特征的能力,以更好地对多功能治疗肽进行预测。 展开更多
关键词 多功能治疗肽 功能预测 多标签分类 多编码神经网络 深度学习
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面向多维数据与随机噪声的无人机飞行数据异常检测方法 被引量：3
10
作者 李少波 王岩 +2 位作者 杨磊 张安思 李传江 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期733-742,共10页
针对当前无人机飞行数据异常检测方法中参数选择依赖专家知识的积累,异常检测类型单一的问题,提出了一种基于参数选择和数据重构的异常检测方法。首先,利用Spearman挖掘参数间的相关性,以去除冗余参数,完成飞行参数选择,减少对专家知识... 针对当前无人机飞行数据异常检测方法中参数选择依赖专家知识的积累,异常检测类型单一的问题,提出了一种基于参数选择和数据重构的异常检测方法。首先,利用Spearman挖掘参数间的相关性,以去除冗余参数,完成飞行参数选择,减少对专家知识的依赖。其次设计了AE-LSTM模型,以无监督方式对选定参数进行重构,实现多类型异常数据检测。最后考虑到随机噪声的影响,引入了滤波器对残差进行平滑。利用真实无人机飞行数据进行验证,结果显示所提方法对三种异常类型检测的真阳率分别为98.04%、97.80%、98.00%,优于单类支持向量机、长短期记忆网络和自编码器,验证了所提方法对不同异常类型检测具有良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 无人机飞行数据 异常检测 参数选择 数据重构 无监督学习
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CO_(2)−荷载耦合作用下煤体细观统计损伤本构模型及验证 被引量：5
11
作者 王磊 陈礼鹏 +4 位作者 谢广祥 范浩 李少波 邹鹏 张宇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2630-2642,共13页
CO_(2)吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性,对CO_(2)封存的长期安全性提出挑战,明确CO_(2)劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO_(2)吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算... CO_(2)吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性,对CO_(2)封存的长期安全性提出挑战,明确CO_(2)劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO_(2)吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算公式,并重点考虑了压密段的影响,分段建立了CO_(2)作用下煤体的细观统计损伤本构方程,明确了模型各参数的确定方法。最后通过CT扫描实验系统、MTS 816实验系统确定了本构模型参数,并采用自主研制的气−固耦合实验系统对不同CO_(2)压力下煤体进行了单轴压缩实验,验证了模型的合理性。研究结果表明:①基于CT扫描获取的裂隙率和运用Weibull分布理论分别定义了吸附和受载作用下的损伤变量,结合损伤理论进一步得到二者耦合作用下的总损伤变量,并建立了细观统计损伤本构模型;②基于CT扫描技术的裂隙三维重构真实反映了CO_(2)作用前后裂隙扩展特征,CO_(2)压力越高,裂隙扩展越充分,煤样三维裂隙参数和损伤变量越大,所形成的空间裂隙网络越复杂;③CO_(2)对煤体力学性质劣化作用显著,煤体的抗压强度与弹性模量随CO_(2)压力增加分别降低了49.78%和22.63%,CO_(2)对煤体的溶胀效应、塑化效应和气楔效应的综合作用导致了力学参数的降低;④建立的CO_(2)作用下煤体细观统计损伤模型理论曲线与单轴实验曲线具有较高的吻合度,说明损伤本构模型能够较好地反映出CO_(2)对煤体力学特性的损伤劣化作用,体现了损伤本构模型及模型参数确定方法的合理性与适用性。 展开更多
关键词 CO_(2)地质封存 本构模型 损伤变量 力学特性 裂隙演化
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草类植物无人机遥感图像中深度学习应用综述
12
作者 李少波 王晓强 +2 位作者 郭利彪 红英 王志国 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1157-1176,共20页
草类植物入侵后争夺农作物生长所需的资源,严重影响农作物的产量和品质;蒿属植物等草类植物释放过敏性花粉引起人体过敏反应,影响人们的身体健康。因此将深度学习与无人机遥感技术相结合,并对草类植物进行高效识别与检测,在植物入侵预... 草类植物入侵后争夺农作物生长所需的资源,严重影响农作物的产量和品质;蒿属植物等草类植物释放过敏性花粉引起人体过敏反应,影响人们的身体健康。因此将深度学习与无人机遥感技术相结合,并对草类植物进行高效识别与检测,在植物入侵预防、过敏原监测、农业生产管理等方面具有重要的现实意义。目前遥感图像存在分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显等问题,深度学习结合无人机遥感RGB图像、多光谱图像等可以解决草类植物密度大、种类多、覆盖范围广、识别困难等各种应用问题。对深度学习技术应用于草类植物的无人机遥感图像的研究进展进行了全面而深入的综述。阐述了在草类植物研究中广泛应用的多种无人机遥感图像技术,着重介绍了可见光RGB和多光谱遥感技术的应用。详细总结了无人机航拍草类植物数据集,并重点介绍了目前将深度学习应用于草类植物遥感图像中所采用的主要网络结构和方法。最后归纳了目前草类植物无人机遥感图像应用深度学习技术面临的主要问题,并展望了未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 无人机(UAV) 遥感图像 草类植物
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煤张开型裂隙三维宏细观演化特征及扰动因素探究
13
作者 王磊 刘化强 +4 位作者 陈礼鹏 刘怀谦 李少波 朱传奇 范浩 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期71-83,共13页
裂隙演化方式受控于诸如矿物特征及围压条件等内外环境,为探究含裂隙煤体裂隙宏细观演化特征及影响因素的围压效应,基于工业CT扫描系统及其搭载的三轴加载系统对含裂隙煤体开展三轴静载试验,以多角度联合表征,对原生裂隙、矿物及围压的... 裂隙演化方式受控于诸如矿物特征及围压条件等内外环境,为探究含裂隙煤体裂隙宏细观演化特征及影响因素的围压效应,基于工业CT扫描系统及其搭载的三轴加载系统对含裂隙煤体开展三轴静载试验,以多角度联合表征,对原生裂隙、矿物及围压的内外条件相互作用机制做出合理解释。结果表明:①围压会改变煤体初始损伤显著区位置,使其随围压升高由裂隙尖端过渡至煤体上、下端,且微孔隙和大尺寸裂隙之间比微孔隙和微孔隙之间更易相互贯通,并产生新的宏观裂纹。②围压升高使得三维动态分形维数由缓慢增加、快速增加和平稳增加转变为平稳增加、快速增加和缓慢增加的发展阶段,可表征裂隙的时间演化规律。③含裂隙煤体在单轴或低围压下呈纵向拉伸破坏,高围压会使其破坏方式趋于剪切,并通过2种途径提升煤体强度。④起裂角理论值偏离试验值程度随围压增加而增加,与煤体由矿物分布引起的离散度数值关系一致。⑤根据裂隙的受力成分及矿物分布特征将裂隙扩展行为分为直驱、绕核和错核3种类型,该扩展行为受围压对裂隙的作用力成分影响,由相对纯粹拉应力、拉伸–剪切复合应力和相对纯粹剪应力作用的裂纹分别对应以上3种扩展行为,即对裂隙的扩展影响形式表现为以围压为主,矿物赋存形态为辅。 展开更多
关键词 张开型裂隙 CT实时扫描 孔隙分布 分形维数 矿物分布特征
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轻量化的驾驶员吸烟检测模型
14
作者 陈新一 王晓强 +3 位作者 李少波 夏旭 陶乙豪 庄旭菲 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期626-632,共7页
为进一步实现在移动设备上对驾驶员吸烟的违法行为实时检测,提出一种改进的SlimYOLOv7-tiny模型。使用DSConv替换YOLOv7-tiny特征融合网络中标准3×3卷积,增加P6检测层,采用Mish激活函数,引入边框回归损失函数EIoU loss,利用Slim剪... 为进一步实现在移动设备上对驾驶员吸烟的违法行为实时检测,提出一种改进的SlimYOLOv7-tiny模型。使用DSConv替换YOLOv7-tiny特征融合网络中标准3×3卷积,增加P6检测层,采用Mish激活函数,引入边框回归损失函数EIoU loss,利用Slim剪枝算法进一步提高模型的轻量化,使用PyQt5开发图形界面程序。实验结果表明,模型在自建驾驶员吸烟数据集上与原模型相比参数量减少60.0%,计算量减小64.39%,有利于模型进一步在移动设备及嵌入式设备上的实时性检测。 展开更多
关键词 驾驶员吸烟行为 目标检测 实时 激活函数 轻量化 图形界面 剪枝算法
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基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展 被引量：21
15
作者 李键 李华 +2 位作者 胡翔坤 李少波 乔静 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期774-790,共17页
随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别... 随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显。以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法。探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题:对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型。随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果。最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 图像处理 表面缺陷检测
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基于多注意力机制与编译图神经网络的高光谱图像分类 被引量：4
16
作者 孙杰 杨静 +2 位作者 丁书杰 李少波 胡建军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期183-192,212,共11页
针对高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)分类研究中小样本学习时,无法达到理想分类效果的问题,以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Mul... 针对高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)分类研究中小样本学习时,无法达到理想分类效果的问题,以多注意力机制融合、编译图神经网络与卷积神经网络有机结合提出了一种新的高光谱图像分类方法。设计了一种基于混合注意力机制的网络(Multiple mixed attention convolutional neural network,MCNN)与编译图神经网络(Compiled graph neural network,CGNN),在学习样本有限的情况下,其能有效保留HSI的光谱与空间信息。引入的图编码器与图解码器可以有效地映射不规则的HSI地物类别特征信息。设计的多注意力机制可以重点关注一些重要的空间像素特征。研究了不同训练样本下对不同算法学习示例分类的影响,在公共数据集Botswana(BS)的实验表明,本文方法比CEGCN(CNN-enhanced graph convolutional network)、WFCG(Weighted feature fusion of convolutional neural network)算法总体分类精度(Overall classification accuracy,OA)分别高2.72、3.86个百分点。同样在IndianPines(IP)数据集上仅用3%训练样本数据的实验结果显示,本研究方法比CEGCN与WFCG算法的OA分别高0.44、1.42个百分点。说明本研究提出的方法不仅对HSI具有良好的空间与光谱信息感知能力,而且在微小学习数据下仍然表现出强有力的分类准确性。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 图神经网络 注意力机制 超像素分割
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基于门控机制与重放策略的持续语义分割方法 被引量：2
17
作者 杨静 何瑶 +3 位作者 李斌 李少波 胡建军 溥江 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2908-2917,共10页
基于深度神经网络的语义分割模型在增量更新知识时由于新旧任务参数之间的干扰加之背景漂移现象,会加剧灾难性遗忘。此外,数据常常由于隐私、安全等因素无法被存储导致模型失效。为此,该文提出基于门控机制与重放策略的持续语义分割方... 基于深度神经网络的语义分割模型在增量更新知识时由于新旧任务参数之间的干扰加之背景漂移现象,会加剧灾难性遗忘。此外,数据常常由于隐私、安全等因素无法被存储导致模型失效。为此,该文提出基于门控机制与重放策略的持续语义分割方法。首先,在不存储旧数据的情况下,通过生成对抗网络生成及网页抓取作为数据来源,使用标签评估模块解决无监督问题、背景自绘模块解决背景漂移问题;接着,使用重放策略缓解灾难性遗忘;最后,将门控变量作为一种正则化手段增加模型稀疏性,研究了门控变量与持续学习重放策略结合的特殊情况。在Pascal VOC2012数据集上的评估结果表明,在复杂场景10-2,生成对抗网络(GAN)、Web的设置中,该文在全部增量步骤结束后的旧任务性能比基线分别提升了3.8%,3.7%,在场景10-1中,相比于基线分别提升了2.7%,1.3%。 展开更多
关键词 持续学习 语义分割 重放策略 门控变量
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轻量化深度卷积神经网络设计研究进展 被引量：2
18
作者 周志飞 李华 +3 位作者 冯毅雄 陆见光 钱松荣 李少波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期1-17,共17页
轻量化设计是解决深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)对设备性能和硬件资源依赖性的流行范式,轻量化的目的是在不牺牲网络性能的前提下,提高计算速度和减少内存占用。综述了DCNN的轻量化设计方法,着重回顾了近年... 轻量化设计是解决深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)对设备性能和硬件资源依赖性的流行范式,轻量化的目的是在不牺牲网络性能的前提下,提高计算速度和减少内存占用。综述了DCNN的轻量化设计方法,着重回顾了近年来DCNN的研究进展,包括体系设计和模型压缩两大轻量化策略,深入比较了这两类方法的创新性、优势与局限性,并探讨了支撑轻量化模型的底层框架。此外,对轻量化网络已经成功应用的场景进行了描述,并对DCNN轻量化的未来发展趋势进行了预测,旨在为深度卷积神经网络的轻量化研究提供有益的见解和参考。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 轻量化 体系设计 模型压缩
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基于改进北方苍鹰优化随机配置网络的网络流量预测模型 被引量：2
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作者 王堃 李少波 +1 位作者 何玲 周鹏 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1245-1255,共11页
网络流量预测作为一种关键技术,能帮助实现网络资源的合理分配、优化网络性能以及提供高效的网络服务。随着网络环境的演变和发展,网络流量的多样性和复杂性增加,为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于改进北方苍鹰优化随机配置网... 网络流量预测作为一种关键技术,能帮助实现网络资源的合理分配、优化网络性能以及提供高效的网络服务。随着网络环境的演变和发展,网络流量的多样性和复杂性增加,为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于改进北方苍鹰优化随机配置网络(CNGO-SCN)的网络流量预测模型。随机配置网络作为一种具有监督机制的增量式模型,在解决大规模数据回归和预测问题方面具有良好的优势。但是,一些超参数的选择影响了随机配置网络的准确性。针对这一问题,利用北方苍鹰算法对影响随机配置网络性能的正则化参数和比例因子进行优化,得到最佳数值。而北方苍鹰算法由于初始种群的随机分布导致种群个体质量不佳,因此引入混沌逻辑映射提升初始解的质量。将优化后的模型应用于英国学术网、欧洲某城市核心网网络流量数据集和合作企业搭建的网络协同制造云平台交换机接口的真实流量数据集,并与多种神经网络模型进行对比,以验证所提模型的网络流量预测能力。实验结果表明,该模型对比其他神经网络模型具有更高的预测精度,在实际应用场景中处理复杂数据时具备更加优秀的预测能力,该模型的预测误差下降了0.9%~99.7%。 展开更多
关键词 网络流量预测 随机配置神经网络 北方苍鹰优化算法 混沌逻辑映射
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激光选区熔化铜合金多道成形的熔池行为和缺陷机理 被引量：2
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作者 傅广 李舒玥 +4 位作者 李泓历 任治好 彭庆国 肖华强 李少波 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期118-128,共11页
目的针对激光选区熔化成形铜合金零件中孔隙缺陷的质量问题,研究不同扫描间距下多道熔池的动力学行为,以及不规则未熔合孔隙缺陷的生成机制。方法构建多物理场的高保真数值模型,采用离散元法搭建粉末床,结合两相流法追踪金属相自由表面... 目的针对激光选区熔化成形铜合金零件中孔隙缺陷的质量问题,研究不同扫描间距下多道熔池的动力学行为,以及不规则未熔合孔隙缺陷的生成机制。方法构建多物理场的高保真数值模型,采用离散元法搭建粉末床,结合两相流法追踪金属相自由表面,并通过射线追踪算法研究多道成形时的全局吸收率,深入分析扫描间距对熔池演变以及未熔合孔隙缺陷的影响。结果前一熔道的扫描对后一熔道有预热效果,因此第2熔道的宽度和吸收率总是大于第1道。随着扫描间距的增加,热积累效应减弱,第2道熔池的宽度和深度随之减小。扫描间距小会增加熔道间的重叠部分,不利于提升零件的构建速率,但无限地增加扫描间距会导致未熔化孔隙缺陷。通过对比70、100、130μm扫描间距下的成形熔道发现,70μm熔道的搭接率接近50%,100μm能形成良好的搭接,且没有缺陷生产,而130μm熔道有明显的孔隙缺陷及未完全熔化的粉末。结论扫描间距的变化会造成液态熔体流动、传热和传质的改变,进而改变激光选区熔化铜合金多道成形的熔池动力学行为与吸收率,最终影响成形件的质量。选用合适的扫描间距可以有效地避免未熔合缺陷,并保证相邻熔道间有良好的搭接率。 展开更多
关键词 激光选区熔化 数值模拟 铜合金 吸收率 孔隙缺陷 熔池动力学
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