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Real-time Health Condition Evaluation on Wind Turbines Based on Operational Condition Recognition 被引量:12
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作者 DONG Yuliang LI Yaqiong +2 位作者 CAO Haibin HE Chengbing GU Yujiong 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期I0013-I0013,15,共1页
针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,健康状态难以准确评价的问题,提出基于工况辨识的健康状态实时评价方法。该方法充分考虑机组运行工况的复杂性和多变性,采用工况辨识实现运行工况空间的划分。在各运行工况子空间,建立基于... 针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,健康状态难以准确评价的问题,提出基于工况辨识的健康状态实时评价方法。该方法充分考虑机组运行工况的复杂性和多变性,采用工况辨识实现运行工况空间的划分。在各运行工况子空间,建立基于高斯混合模型(gaussianmixturemodel,GMM)多状态特征融合的健康状态评价模型。采用健康衰退指数(healthdegradationindex,HDI)作为机组健康状态评价指标,并给出健康衰退报警限的确定方法。该方法用于某1.5MW风电机组传动系统故障前的健康状态评价。结果表明,该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势,可实现故障的早期预报,避免严重故障发生,并为合理调整运行和安排维修提供依据。 展开更多
关键词 风力涡轮机 健康状况 状态识别 评估 实时 运行 评价方法 状态信息
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A new formant feature and its application in Mandarin vowel pronunciation quality assessment
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作者 卢小春 潘复平 +1 位作者 尹俊勋 胡维平 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第12期3573-3581,共9页
In order to improve the Mandarin vowel pronunciation quality assessment, a nox/el formant feature was proposed and applied to formant classification for Chinese Mandarin vowel pronunciation quality evaluation. Formant... In order to improve the Mandarin vowel pronunciation quality assessment, a nox/el formant feature was proposed and applied to formant classification for Chinese Mandarin vowel pronunciation quality evaluation. Formant candidates of each frame were plotted on the time-frequency plane to form a bitmap, and its Gabor feature was extracted to represent the formant trajectory. The feature was then classified by using GMM model and the classification posterior probability was mapped to pronunciation quality grade. The experiments of comparing the Gabor transformation based formant trajectory feature with several other kinds of traditionally used features show that with this method, a human-machine scoring correlation coefficient (CC) of 0.842 can be achieved, which is better than the result of 0.832 by traditional speech recognition techniques. At the same time, considering that the long-term information of formant classification and the short-term information of speech recognition technique are complementary to each other, it is investigated to combine their results with linear or nonlinear methods to further improve the evaluation performance. As a result, experiments on PSK show that the best CC of 0.913, which is very close to the correlation of inter-human rating of 0.94, is gotten by using neural network. 展开更多
关键词 computer assisted language learning speech recognition Gaussian mixture model FORMANT Gabor feature NEURALNETWORK
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低资源条件下的藏语语音情感识别 被引量:1
3
作者 张维昭 李皓渊 杨鸿武 《信号处理》 北大核心 2025年第9期1558-1569,共12页
近年来,虽然面向主流语言的语音情感识别研究已经取得了较大进展,但是面向低资源语言的语音情感识别研究在数据集构建、特征提取与识别模型设计等方面面临诸多困难。针对低资源条件下的藏语语音情感识别问题,首先通过视频剪辑、音频提... 近年来,虽然面向主流语言的语音情感识别研究已经取得了较大进展,但是面向低资源语言的语音情感识别研究在数据集构建、特征提取与识别模型设计等方面面临诸多困难。针对低资源条件下的藏语语音情感识别问题,首先通过视频剪辑、音频提取与增强、人工标注与校对等步骤,初步构建了藏语情感语音数据集(Tibetan Emotion Speech Dataset-2500,TESD-2500)。该数据集涵盖四种情感类型(生气、悲伤、高兴和中性),共包含2500个语音样本,情感类别与样本数量仍在持续扩充中。然后,设计了一种融合交叉注意力与协同注意力机制的多特征融合语音情感识别模型,采用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)对梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)进行时序建模,以提取语音信号中的动态时序表征;利用AlexNet提取语谱图的时频特征,以捕获语音信号的时频联合分布模式,并通过交叉注意力机制计算上述两类异构特征间的相关性权重;引入大规模预训练模型WavLM提取语音信号的深层特征,并以前述交叉注意力计算的结果作为权重向量,通过协同注意力机制对深层特征进行加权重构;将MFCC时序特征、语谱图时频特征和加权的预训练模型深层特征拼接成多层次特征融合表示,通过全连接层映射至情感类别空间,完成藏语语音情感分类任务。最终实验结果表明,所提出的模型在TESD-2500数据集上取得了76.56%的加权准确率和75.42%的未加权准确率,显著优于基线模型。本文还在IEMOCAP和EmoDB数据集上进行了模型泛化能力测试,在IEMOCAP上达到了74.27%的加权准确率和73.60%的未加权准确率,在EmoDB上达到了92.61%的加权准确率和91.68%的未加权准确率。本文的研究方法与结果亦可为其他低资源语言的语音情感识别研究提供参考。 展开更多
关键词 语音情感识别 低资源 多特征融合 预训练模型 藏语
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基于改进TCNN算法的脑电动态连续情绪识别研究
4
作者 揭丽琳 刘勇 +3 位作者 王铭勋 邹杨萌 徐亦璐 鲁宇明 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1347-1360,共14页
在现实生活中,人类情绪具有动态和多样化的特征,受外部环境、社交互动以及个体内在状态的共同影响.针对脑电情绪识别研究通常局限于实验室的静态场景,未能充分考虑情绪的动态连续性的问题,本文提出了一种基于改进TCNN算法的脑电动态连... 在现实生活中,人类情绪具有动态和多样化的特征,受外部环境、社交互动以及个体内在状态的共同影响.针对脑电情绪识别研究通常局限于实验室的静态场景,未能充分考虑情绪的动态连续性的问题,本文提出了一种基于改进TCNN算法的脑电动态连续情绪识别方法 .首先,设计了适用于动态情境的脑电数据采集范式,使用64通道的脑电设备收集24名受试者在经历开心至平静、平静至开心、平静至悲伤、悲伤至平静、平静至紧张和紧张至平静六种动态连续情绪转变时的脑电信号,并进行了动态连续情绪标签的标注.其次,对现有的TCNN算法进行了改进,构建了一种双流网络模型进行动态连续情绪识别.该模型通过短期流利用时序卷积模块捕捉局部时间序列特征,而长期流则通过Transformer模块捕捉全局时间序列特征.最后,对提取的脑电特征进行特征层融合,以获得更加精准的动态连续情绪识别结果.结果表明:在采集的动态连续情绪数据集上,本文方法在六种情绪的valence和arousal上分别取得了最小误差均值0.083和0.084;在DEAP数据集上,valence和arousal的误差分别低至0.108和0.113.与四种传统机器学习算法以及GRU、CGRU、CNN、CNN-LSTM、CNN-Bi-LSTM、TCNN等六种深度学习模型相比,本文方法表现出了更高的识别精度和稳定性,能够有效满足应用场景的需求. 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 特征提取 特征融合 双流网络模型
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SSGCN-混合式图卷积网络:用于三维CAD模型的加工特征识别
5
作者 王洪申 王尚旭 强会英 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期30-39,共10页
为解决CAD/CAPP/CAM集成过程中,三维CAD模型加工特征识别问题,提出了一种混合式图卷积网络(Hybrid spectral domain and spatial domain graph convolution networks, SSGCN)的特征识别算法。以三维模型的面为节点,边为节点间的连接关系... 为解决CAD/CAPP/CAM集成过程中,三维CAD模型加工特征识别问题,提出了一种混合式图卷积网络(Hybrid spectral domain and spatial domain graph convolution networks, SSGCN)的特征识别算法。以三维模型的面为节点,边为节点间的连接关系,构建图数据结构。提取面的几何属性信息,自定义编码构建节点属性矩阵,作为网络的输入。提取图结构的邻接矩阵、度矩阵等构建混合式图卷积网络。通过Python-OCC相关算法以及布尔运算,设计了一种批量生成带有面标签的加工特征模型数据集算法。使用带有面标签的加工特征模型数据集对网络进行训练,对加工特征模型进行测试,得到很好的识别效果。 展开更多
关键词 CAD模型 图卷积网络 加工特征识别 邻接矩阵
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基于Snake与注意力机制的船舶实例分割方法
6
作者 陈晨 胡松涛 +3 位作者 马枫 赵新征 魏月楠 舒忠诚 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第5期307-320,共14页
[目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改... [目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改进CenterNet方法提取分层特征,融合Deep Layer Aggregation-60骨干网络,兼顾精度和速度;优化Block结构、引入ECA通道注意力机制增强特征提取的能力,使用Mish激活函数代替ReLU适应深层学习;引入平移不变的轮廓变形方法、Dynamic Matching Loss损失函数加快最终轮廓的提取。[结果]在2300张样本的2023Ship-seg专用数据集上,所提出方法的准确率AP0.5:0.95达到64.0%,召回率AR0.5:0.95达到67.9%,优于主流实例分割算法。[结论]所提方法能有效提升监控与智能航行场景下的视觉处理效果。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 船舶实例分割 注意力机制 SNAKE模型 目标识别 特征提取
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基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别
7
作者 温乃宁 范爽爽 史晓楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2683-2689,共7页
针对煤矿事故领域中长文本、长实体和复杂实体难以准确识别的问题,提出一种基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别模型。该模型嵌入层在ALBERT的基础上引入了全局注意力掩码,用来调节滑窗注意力和全局注意力之间的分配,从而更好的平... 针对煤矿事故领域中长文本、长实体和复杂实体难以准确识别的问题,提出一种基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别模型。该模型嵌入层在ALBERT的基础上引入了全局注意力掩码,用来调节滑窗注意力和全局注意力之间的分配,从而更好的平衡全局和局部信息;编码层引入门控线性单元和BiLSTM增强模型的特征表示能力;解码层使用CRF来获得最佳标记序列。实验结果表明,该模型较基准模型的F1值提升了1.9%,在煤矿事故实体识别中具有优越的性能。 展开更多
关键词 命名实体识别 煤矿事故 预训练语言模型 门控线性单元 注意力机制 长文本 特征增强
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面向中文小样本命名实体识别的BERT优化方法 被引量:1
8
作者 杨三和 赖沛超 +3 位作者 傅仰耿 王一蕾 叶飞扬 张林 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期602-611,共10页
为解决中文小样本命名实体识别(NER)任务所面临的问题和挑战,提出了一种面向中文小样本NER的BERT优化方法,该方法包含两方面的优化:首先,针对训练样本数量不足限制了预训练语言模型BERT的语义感知能力的问题,提出了ProConBERT,一种基于... 为解决中文小样本命名实体识别(NER)任务所面临的问题和挑战,提出了一种面向中文小样本NER的BERT优化方法,该方法包含两方面的优化:首先,针对训练样本数量不足限制了预训练语言模型BERT的语义感知能力的问题,提出了ProConBERT,一种基于提示学习与对比学习的BERT预训练策略.在提示学习阶段,设计掩码填充模板来训练BERT预测出每个标记对应的中文标签词.在对比学习阶段,利用引导模板训练BERT学习每个标记和标签词之间的相似性与差异性.其次,针对中文缺乏明确的词边界所带来的复杂性和挑战性,修改BERT模型的第一层Transformer结构,并设计了一种带有混合权重引导器的特征融合模块,将词典信息集成到BERT底层中.最后,实验结果验证了所提方法在中文小样本NER任务中的有效性与优越性.该方法结合BERT和条件随机场(CRF)结构,在4个采样的中文NER数据集上取得了最好的性能.特别是在Weibo数据集的3个小样本场景下,模型的F 1值分别达到了63.78%、66.27%、70.90%,与其他方法相比,平均F 1值分别提高了16.28%、14.30%、11.20%.此外,将ProConBERT应用到多个基于BERT的中文NER模型中能进一步提升实体识别的性能. 展开更多
关键词 中文小样本命名实体识别 提示学习 对比学习 预训练 特征融合 BERT模型
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基于PointNet++网络的3D点云数据语义分割与无序抓取系统 被引量:2
9
作者 向艳芳 龙罡 张家臣 《机电工程》 北大核心 2025年第1期146-152,184,共8页
针对复杂场景下分拣工件摆放随意、堆叠杂乱,导致机器人抓取困难的问题,设计了一种基于PointNet++网络的3D点云数据语义分割与无序抓取系统。首先,采用归一化算法对采集到的场云数据进行了预处理,解决了数据的一致性和可比性问题;然后,... 针对复杂场景下分拣工件摆放随意、堆叠杂乱,导致机器人抓取困难的问题,设计了一种基于PointNet++网络的3D点云数据语义分割与无序抓取系统。首先,采用归一化算法对采集到的场云数据进行了预处理,解决了数据的一致性和可比性问题;然后,调整了传统的PointNet++模型参数,优化了提取特征的深度与广度;设计了多尺度分割(MSG)模块,通过PointNet++特征提取和分割点云特征传递,对不同尺度下点云数据的上下文信息进行了整合,提升了PointNet++模型运行效率,增强了模型对工件的分割能力;最后,研究了不同算法在散堆工件数据集上的网络训练结果,设计了基于RGB-D深度相机的机器人分拣实验,对改进策略进行了性能分析。研究结果表明:采用改进的PointNet++网络对散堆工件进行检测,其准确率可达97.3%,运算的时间为2 s以内,定位的误差为3 mm以内。该分割方法在识别精度和分拣效率方面均表现优异,能够有效辅助机器人进行实时工件分拣操作。 展开更多
关键词 散堆工件分拣 PointNet++ 特征提取 多尺度分割模块 深度相机 识别精度 分拣效率
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基于自适应学习的大模型RAG增强方法
10
作者 孙亚茹 林九川 +3 位作者 付文豪 宋铮 杨莹 卢涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2004-2011,共8页
针对大模型在检索增强生成中存在的无效检索、结果不相关及信息利用率低等问题,提出一种自适应学习驱动的优化策略。该策略包含自适应检索增强和生成增强组件。前者通过建模领域问题特征,提升对检索意图的理解,结合知识图谱提高检索实... 针对大模型在检索增强生成中存在的无效检索、结果不相关及信息利用率低等问题,提出一种自适应学习驱动的优化策略。该策略包含自适应检索增强和生成增强组件。前者通过建模领域问题特征,提升对检索意图的理解,结合知识图谱提高检索实体的覆盖性和关联性,增强检索精度;后者利用信息压缩与重排序技术,减少冗余信息,增强相关检索数据对生成过程的影响,确保生成内容的质量。实验结果表明,该策略在短文本生成、长文本生成、多选问答和大规模数据检索等任务中取得了较优结果,有效验证了其在高效利用外部数据资源方面的优越性。 展开更多
关键词 大型语言模型 检索增强生成 自适应学习 意图识别 知识图谱 信息压缩 特征建模
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基于妆容风格补丁激活的对抗性人脸隐私保护
11
作者 袁霖 黄令 +4 位作者 郝凯乐 张家伟 朱明瑞 王楠楠 高新波 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期405-413,共9页
人脸识别技术的飞速发展极大地便利了人们的生活,但也引发了大众对个人隐私的担忧。人们通过社交媒体和网络发布的人脸图像可能会遭到不法机构的收集,并被人脸识别系统识别出身份从而窃取与用户相关的隐私信息。因此,需要一种隐私保护机... 人脸识别技术的飞速发展极大地便利了人们的生活,但也引发了大众对个人隐私的担忧。人们通过社交媒体和网络发布的人脸图像可能会遭到不法机构的收集,并被人脸识别系统识别出身份从而窃取与用户相关的隐私信息。因此,需要一种隐私保护机制,使得用户通过公开媒体发布的人脸图像能够被正常观看,却可以防止人脸识别系统从中提取准确的身份信息。主流的基于对抗样本的方法在某种程度上能够解决这一问题,但难免会在图像中引入可被轻易察觉的噪声。人们通过社交媒体等平台分享个人照片时往往会加入一些美颜特效,因此,在为图像添加美化效果的同时巧妙地嵌入对抗性扰动,从而实现对图片的身份隐私保护是一种两全的选择。对此,提出了一种基于妆容风格补丁激活的人脸图像身份隐私保护方法。该方法将参考人脸图像的妆容风格,通过特征补丁的方式激活到原始人脸图像的特征中,再将激活后的特征重建为含妆容的对抗性人脸图像,同时利用身份隐私增强模块,通过迫使生成图像的身份特征逼近一个目标身份从而获得对抗性隐私保护能力。实验结果表明,该方法生成的人脸图像不仅具有更好的视觉效果和多样化的妆容风格,还能够有效防御多种黑盒人脸识别模型造成的隐私侵犯。 展开更多
关键词 面部隐私 妆容风格 特征补丁 身份隐私保护 黑盒人脸识别模型
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船舶大构件几何特征建模及装配干涉检测方法
12
作者 顾世民 刘金锋 +5 位作者 钱天龙 景旭文 王学敏 毛包晨 沈阳 陈宇 《中国机械工程》 北大核心 2025年第7期1636-1649,共14页
船舶构件制造和装配中的制造误差与装焊变形影响肋板拉入装配的成功率和效率。提出了基于几何特征的船舶大尺寸构件快速建模及装配干涉检测方法。该方法先定义装配特征,再利用改进的ASPacNet准确识别装配特征,接着进行局部重建与拼接,... 船舶构件制造和装配中的制造误差与装焊变形影响肋板拉入装配的成功率和效率。提出了基于几何特征的船舶大尺寸构件快速建模及装配干涉检测方法。该方法先定义装配特征,再利用改进的ASPacNet准确识别装配特征,接着进行局部重建与拼接,最后通过时间域间断配合间隙计算方法检测装配干涉。实验显示,该方法在船舶大尺寸构件上的建模效率较传统方法提高66.01%,建模均方根误差为0.206 mm,干涉检测准确率达98.81%,能有效减少试装,为船舶大构件高效装配提供新技术手段。 展开更多
关键词 装配特征识别 快速建模 船舶大尺度构件 肋板拉入装配 精度检测
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基于多特征融合和注意力机制的中文命名实体识别 被引量:1
13
作者 陈奕全 吴晓鸰 +1 位作者 占文韬 HEO Hoon 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期339-345,共7页
近年来,基于字符级嵌入的BERT模型和基于词融合的模型都在中文命名实体识别领域取得了较好的效果,但目前这些模型从字符序列中提取出的特征信息还不够充分,模型性能还有一定的提升空间.因此本文提出了一种用于中文命名实体识别的多特征... 近年来,基于字符级嵌入的BERT模型和基于词融合的模型都在中文命名实体识别领域取得了较好的效果,但目前这些模型从字符序列中提取出的特征信息还不够充分,模型性能还有一定的提升空间.因此本文提出了一种用于中文命名实体识别的多特征融合模型,首先将输入中文语句转换为字词对序列,通过RoBERTa-wwm预训练语言模型将字词对序列中的字符序列表征为字符向量,获得全局语义特征;然后把词序列转化为词向量,再将字符向量和词向量输入到基于双线性注意力机制的词汇适配器获得字词融合特征;同时将字符向量送入到双向长短时记忆网络(BiLSTM)获得包含字符方向信息的上下文特征;最后将词汇适配器的输出和BiLSTM的输出进行动态特征融合获得包含全局语义信息、词汇信息和方向信息的上下文特征,再通过CRF解码获得最优预测序列.在多个公共数据集的实验结果验证了该模型能提取到更充分的特征信息,提高了识别性能. 展开更多
关键词 中文命名实体识别 多特征融合 词融合 预训练模型
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基于XGBoost算法的摇床分选指标预测研究
14
作者 何微 戴昊霖 陈雯 《矿冶工程》 北大核心 2025年第1期70-75,共6页
提出了一种基于极限梯度提升(XGBoost)算法的摇床分选指标预测方法。该方法通过颜色矩量化矿带的颜色特征,图像矩量化矿带的形态特征,灰度共生矩阵评价指标的对比度、同质性、相关性和ASM能量量化矿带的纹理特征,根据分选过程中矿带颜... 提出了一种基于极限梯度提升(XGBoost)算法的摇床分选指标预测方法。该方法通过颜色矩量化矿带的颜色特征,图像矩量化矿带的形态特征,灰度共生矩阵评价指标的对比度、同质性、相关性和ASM能量量化矿带的纹理特征,根据分选过程中矿带颜色、形态和纹理的变化有效提取摇床矿带特征;然后将图像特征作为输入、选矿指标作为输出,利用XGBoost算法筛选矿带特征并构建预测模型,训练模型并在测试集上预测精矿品位、回收率和精矿产率,实现对分选指标的准确预测。通过与决策树模型和随机森林模型的精矿品位、精矿产率和回收率预测结果对比,基于XGBoost算法的模型对精矿回收率、产率预测精度高。 展开更多
关键词 摇床 特征提取 品位预测 XGBoost 特征选择 图像识别 智能控制 分选指标 预测模型 矿带
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构音障碍语音识别的解码策略研究
15
作者 樊紫岩 朱耀东 +1 位作者 赵伟岚 李轩逸 《电子测量技术》 北大核心 2025年第8期10-17,共8页
构音障碍语音是神经病变导致患者发音器官产生运动障碍因而发音和韵律异常的语音,给传统自动语音识别系统带来了巨大挑战。为此,本研究提出了一种结合多层表征融合解码策略和热词增重技术的创新算法。在基于Transformer架构的编码器-解... 构音障碍语音是神经病变导致患者发音器官产生运动障碍因而发音和韵律异常的语音,给传统自动语音识别系统带来了巨大挑战。为此,本研究提出了一种结合多层表征融合解码策略和热词增重技术的创新算法。在基于Transformer架构的编码器-解码器模型上,改进传统的单视角解码方式为多层次表征融合,通过3种表征融合策略有效增强了模型对语境和复杂句子的理解能力。同时,为进一步提升构音障碍语音的识别精度,本文将热词增重技术集成到波束搜索解码过程中,针对关键词赋予更高权重。实验在TORGO和UASpeech数据集上进行,结果表明与其他基准模型相比,该方法显著降低了WER。其中与Whisper基准模型比较,在UASpeech数据集上WER从38.31%降低至27.18%,在TORGO数据集上WER从16.38%降低至12.67%,证明了该方法在提升构音障碍语音识别精度方面的有效性。 展开更多
关键词 表征融合 构音障碍 语音识别 热词增重
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计算机视觉技术在齿轮结构快速建模中的应用
16
作者 曹金凤 李策 +1 位作者 刘鹏 沈大港 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期164-169,共6页
针对渐开线齿轮建模难度大,时间成本高等问题,研究实用性好、准确率高、建模速度快的算法,具有重要的工程应用意义。这里基于计算机视觉中的图像增强和边缘识别技术,提出标准直齿圆柱齿轮的轮廓特征提取方法和建模流程,仅需提供清晰的... 针对渐开线齿轮建模难度大,时间成本高等问题,研究实用性好、准确率高、建模速度快的算法,具有重要的工程应用意义。这里基于计算机视觉中的图像增强和边缘识别技术,提出标准直齿圆柱齿轮的轮廓特征提取方法和建模流程,仅需提供清晰的齿轮图片,即可实现复杂齿轮结构的快速建模。基于Abaqus软件提供的Python二次开发接口,对基于计算机视觉技术建立的齿轮模型与传统CAD软件建立的相同齿轮模型进行相同工况、相同网格尺寸的有限元分析,结果表明:基于计算机视觉技术的齿轮结构建模时间为10.25s,其中,调用摄像头获取画面、获取轮廓特征和建立模型的用时分别为5.084、0.028和5.138s。效率比传统CAD软件提高几十倍;与传统建模软件建立的几何模型相比,此方法建立齿轮几何模型的内孔直径、齿根圆直径、齿顶圆直径等关键特征的误差均小于3%;有限元分析结果绝对误差小于12%。基于计算机视觉的复杂结构建模技术,具有速度快、效率高、准确度高、人力成本低等优点,研究成果可推广应用于其他复杂结构的快速设计及建模,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 快速建模 计算机视觉 特征提取 边缘识别 齿轮结构
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基于微多普勒效应的人体身份深度识别方法
17
作者 刘琳琳 左家永 王洪雁 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期146-151,共6页
针对现有基于整体或者局部微多普勒(m-D)相关特征的身份识别模型存在的识别性能有限的问题,本文提出基于双流网络深度融合整体及局部m-D特征的识别模型。首先,基于Boulic模型构造贴近实际场景的体态及运动姿态模型;其次,基于连续波雷达... 针对现有基于整体或者局部微多普勒(m-D)相关特征的身份识别模型存在的识别性能有限的问题,本文提出基于双流网络深度融合整体及局部m-D特征的识别模型。首先,基于Boulic模型构造贴近实际场景的体态及运动姿态模型;其次,基于连续波雷达构造回波模型,以获得m-D信号;此外,将全局m-D图(GMD)变换为梅尔倒谱(MC)以增强全局特征,利用分量分离技术抑制躯干对肢体m-D图的干扰;最后,基于双流网络融合所得增强全局及局部特征以获得高可分特征,进而实现人体身份有效识别。实验结果表明,相较于主流识别算法,所提模型可显著改善身份识别性能。 展开更多
关键词 人体身份识别 深度神经网络 特征增强 运动模型
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基于多尺度特征提取与大语言模型增强的中文反讽识别
18
作者 韩坤 刘忠轶 +1 位作者 潘宏鹏 张宁 《情报杂志》 北大核心 2025年第9期104-111,共8页
[研究目的]针对中文反讽识别准确率较低的问题,提出了一种中文反讽识别模型,并基于大语言模型设计相应的数据增强方案,以提升模型的识别精度。[研究方法]以RoBERTa词嵌入为基础,将BiGRU全局语义特征捕捉、MLCNN局部特征提取的优势相结合... [研究目的]针对中文反讽识别准确率较低的问题,提出了一种中文反讽识别模型,并基于大语言模型设计相应的数据增强方案,以提升模型的识别精度。[研究方法]以RoBERTa词嵌入为基础,将BiGRU全局语义特征捕捉、MLCNN局部特征提取的优势相结合,构建RoBERTa-BiGRU-MLCNN模型。以爬取到的反讽数据集为实验数据,经大语言模型进行数据增强后,利用RoBERTa-BiGRU-MLCNN模型进行反讽识别。[研究结果/结论]在自建数据集上进行数据增强后,模型的准确率和F1值分别提升了5.76%和5.97%,表明基于大语言模型的数据增强能够显著提升模型反讽识别性能。在公开数据集上,相较于基线模型,RoBERTa-BiGRU-MLCNN模型准确率和F1值分别提升了2.40%和3.96%,证明了模型在反讽识别任务中的有效性。 展开更多
关键词 反讽识别 深度学习 大语言模型 数据增强 特征提取
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基于语音语料对齐与自适应融合的抑郁症识别
19
作者 沈心旸 王善敏 孙玉宝 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期219-227,共9页
抑郁症已成为全球性的重大公共卫生问题,语音抑郁症识别旨在以易推广、低成本的方式对抑郁症进行识别。现有研究通常将长序列语音信号划分成多个片段作为独立样本参与训练,未能充分利用语音信号不同位置间的相互关系,忽视了与识别目标... 抑郁症已成为全球性的重大公共卫生问题,语音抑郁症识别旨在以易推广、低成本的方式对抑郁症进行识别。现有研究通常将长序列语音信号划分成多个片段作为独立样本参与训练,未能充分利用语音信号不同位置间的相互关系,忽视了与识别目标无关的片段对结果产生的干扰。为解决以上问题,提出了一种基于语音语料对齐与自适应融合的抑郁症识别方法,对输入语音进行语料拆分后,通过多头注意力机制进行语料间关联性建模,并通过片段重要性挖掘模块自动学习语音中不同片段的重要系数,有效融合局部和全局特征进行识别,提升了识别准确率。所提方法在MODMA数据集和SEARCH数据集上的加权准确率、未加权准确率、F1分数分别达到了82.59%,82.17%,82.23%和74.44%,68.33%,69.25%,实验结果表明,所提方法能够通过语音信号对抑郁症进行准确识别。 展开更多
关键词 多头注意力机制 关联性建模 重要性挖掘 特征融合 抑郁症识别
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融合点云步态模型与深度学习的步态识别算法
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作者 关迪元 张鑫宇 +1 位作者 王增烨 霍焱 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2312-2319,共8页
针对步态识别过程易受拍摄视角、外观变化等因素影响问题,提出一种融合点云步态模型与深度学习的步态识别算法。算法通过轻量级特征描述符(lightweight feature descriptor,LFD)提取图像特征,并将其进行特征配准;基于几何-匹配核预处理... 针对步态识别过程易受拍摄视角、外观变化等因素影响问题,提出一种融合点云步态模型与深度学习的步态识别算法。算法通过轻量级特征描述符(lightweight feature descriptor,LFD)提取图像特征,并将其进行特征配准;基于几何-匹配核预处理增强识别技术(gait model-key point recognition and extraction,GM-KPRE)提取人体关键点信息,在支持向量机算法中引入径向基函数核进行步态分类和识别;在公开数据集CASIA-B和Market-1501-v15.09.15上进行实验验证,实验结果表明,算法能有效提高步态识别准确率和效率。 展开更多
关键词 深度学习 点云步态模型 特征提取 特征配准 人体关键点 径向基函数核 步态识别
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