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Non-coherent sequence detection scheme for satellite-based automatic identification system 被引量:1
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作者 Haosu Zhou Jianxin Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第3期442-448,共7页
The satellite-based automatic identification system (AIS) receiver has to encounter the frequency offset caused by the Doppler effect and the oscillator instability. This paper proposes a non-coherent sequence detecti... The satellite-based automatic identification system (AIS) receiver has to encounter the frequency offset caused by the Doppler effect and the oscillator instability. This paper proposes a non-coherent sequence detection scheme for the satellite-based AIS signal transmitted over the white Gaussian noise channel. Based on the maximum likelihood estimation and a Viterbi decoder, the proposed scheme is capable of tolerating a frequency offset up to 5% of the symbol rate. The complexity of the proposed scheme is reduced by the state-complexity reduction, which is based on per-survivor processing. Simulation results prove that the proposed non-coherent sequence detection scheme has high robustness to frequency offset compared to the relative scheme when messages collision exists. 展开更多
关键词 non-coherent sequence detection scheme satellite based automatic identification system frequency offset messages collision Viterbi decoder
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Failure mode classification of reinforced concrete column using Fisher method 被引量:12
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作者 戚永乐 韩小雷 季静 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第10期2863-2869,共7页
In order to apply the performance-based seismic design, an engineer must first find out whether the column is expected to fail in shear before or after flexural yielding. According to column failure characteristics an... In order to apply the performance-based seismic design, an engineer must first find out whether the column is expected to fail in shear before or after flexural yielding. According to column failure characteristics and failure mode of reinforced concrete column, the UW-PEER structure performance database was discussed and analyzed. In order to investigate the relevance of failure mode and factors such as longitudinal reinforcement ratio, transverse reinforcement ratio, hoop spacing to depth ratio, aspect ratio, shearing resistance demand to shear capacity ratio and axial load ratio, Fisher's discriminant analysis(FDA) of the above factors was carried out. A discriminant function was developed to identify column failure mode. Results show that three factors, i.e., Vp /Vn, hoop spacing to depth ratio and aspect ratio have important influence on the failure mode. The failure mode has less to do with longitudinal reinforcement ratio, transverse reinforcement ratio and axial load ratio. Through using these three factors and the model proposed, over 85.6% of the original grouped cases were correctly classified. The value of coefficient of Vp /Vn is the largest, which means that discriminant equation is most sensitive to the shearing resistance demand to shear capacity ratio. 展开更多
关键词 Fisher’s DISCRIMINANT analysis(FDA) CONCRETE COLUMN failure mode identification performance-based SEISMIC design
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Ellipsoidal bounding set-membership identification approach for robust fault diagnosis with application to mobile robots 被引量:7
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作者 Bo Zhou Kun Qian +1 位作者 Xudong Ma Xianzhong Dai 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第5期986-995,共10页
A robust fault diagnosis approach is developed by incorporating a set-membership identification (SMI) method. A class of systems with linear models in the form of fault related parameters is investigated, with model u... A robust fault diagnosis approach is developed by incorporating a set-membership identification (SMI) method. A class of systems with linear models in the form of fault related parameters is investigated, with model uncertainties and parameter variations taken into account explicitly and treated as bounded errors. An ellipsoid bounding set-membership identification algorithm is proposed to propagate bounded uncertainties rigorously and the guaranteed feasible set of faults parameters enveloping true parameter values is given. Faults arised from abrupt parameter variations can be detected and isolated on-line by consistency check between predicted and observed parameter sets obtained in the identification procedure. The proposed approach provides the improved robustness with its ability to distinguish real faults from model uncertainties, which comes with the inherent guaranteed robustness of the set-membership framework. Efforts are also made in this work to balance between conservativeness and computation complexity of the overall algorithm. Simulation results for the mobile robot with several slipping faults scenarios demonstrate the correctness of the proposed approach for faults detection and isolation (FDI). 展开更多
关键词 set-membership identification fault diagnosis fault detection and isolation (FDI) bounded error mobile robot
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Methodology for estimating probability of dynamical system's failure for concrete gravity dam 被引量:2
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作者 王超 张社荣 +1 位作者 孙博 王高辉 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第2期775-789,共15页
Methodology for the reliability analysis of hydraulic gravity dam is the key technology in current hydropower construction.Reliability analysis for the dynamical dam safety should be divided into two phases:failure mo... Methodology for the reliability analysis of hydraulic gravity dam is the key technology in current hydropower construction.Reliability analysis for the dynamical dam safety should be divided into two phases:failure mode identification and the calculation of the failure probability.Both of them are studied based on the mathematical statistics and structure reliability theory considering two kinds of uncertainty characters(earthquake variability and material randomness).Firstly,failure mode identification method is established based on the dynamical limit state system and verified through example of Koyna Dam so that the statistical law of progressive failure process in dam body are revealed; Secondly,for the calculation of the failure probability,mathematical model and formula are established according to the characteristics of gravity dam,which include three levels,that is element failure,path failure and system failure.A case study is presented to show the practical application of theoretical method and results of these methods. 展开更多
关键词 concrete gravity dam dynamical system failure mode identification calculation of system failure probability stochastic model
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Design of motion control system of pipeline detection AUV 被引量:2
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作者 JIANG Chun-meng WAN Lei SUN Yu-shan 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期637-646,共10页
A great number of pipelines in China are in unsatisfactory condition and faced with problems of corrosion and cracking,but there are very few approaches for underwater pipeline detection.Pipeline detection autonomous ... A great number of pipelines in China are in unsatisfactory condition and faced with problems of corrosion and cracking,but there are very few approaches for underwater pipeline detection.Pipeline detection autonomous underwater vehicle(PDAUV) is hereby designed to solve these problems when working with advanced optical,acoustical and electrical sensors for underwater pipeline detection.PDAUV is a test bed that not only examines the logical rationality of the program,effectiveness of the hardware architecture,accuracy of the software interface protocol as well as the reliability and stability of the control system but also verifies the effectiveness of the control system in tank experiments and sea trials.The motion control system of PDAUV,including both the hardware and software architectures,is introduced in this work.The software module and information flow of the motion control system of PDAUV and a novel neural network-based control(NNC) are also covered.Besides,a real-time identification method based on neural network is used to realize system identification.The tank experiments and sea trials are carried out to verify the feasibility and capability of PDAUV control system to complete underwater pipeline detection task. 展开更多
关键词 pipeline detection autonomous underwater vehicle (PDAUV) novel neural network-based control motion controlsystem embedded system architecture system identification
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基于YOLOv8算法改进模型检测梢斑螟虫蛀树木 被引量:2
6
作者 周宏威 纪皓文 +1 位作者 吴羿轩 赵鹏 《森林工程》 北大核心 2025年第1期126-137,共12页
梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫,严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物,在针叶树木中建立巢穴,逐渐摧毁叶片组织,导致叶片变黄、褪绿,最终树木枯萎。此外,幼虫也可能侵蚀树木的树皮,导致树皮剥落和树... 梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫,严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物,在针叶树木中建立巢穴,逐渐摧毁叶片组织,导致叶片变黄、褪绿,最终树木枯萎。此外,幼虫也可能侵蚀树木的树皮,导致树皮剥落和树干暴露,使树木易受其他害虫、病菌和自然元素的侵害,增加树木的脆弱性,降低其生存能力。为辅助地面治疗被梢斑螟虫蛀树木,采用YOLOv8s目标检测算法,实现对梢斑螟虫蛀树木的检测与识别。通过采用C2f-GAM和动态检测头建立模型(YOLOv8-DM),来提高YOLOv8s对于梢斑螟虫蛀树木的检测能力。试验结果表明,YOLOv8-DM能够有效地识别梢斑螟虫蛀树木,其平均精准度达到84.8%。与其他目标检测算法相比,YOLOv8-DM有更高的平均精准度。 展开更多
关键词 梢斑螟 YOLOv8s 识别 检测 准确率 不同场景 C2f-GAM DyHead
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污泥沉降比自动检测系统在污水处理中的应用
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作者 张宝峰 王震 +2 位作者 康军 赵岩 王连杰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期165-168,共4页
自动化检测技术的不断发展导致污水处理厂自动化程度日益提高,自动化检测技术逐渐应用于污水处理厂各种检测项目,由于污泥沉降特性,使其对污泥沉降领域应用较少。因此,为了实现污泥沉降比的周期性检测,开发了一种基于边缘计算的沉降比... 自动化检测技术的不断发展导致污水处理厂自动化程度日益提高,自动化检测技术逐渐应用于污水处理厂各种检测项目,由于污泥沉降特性,使其对污泥沉降领域应用较少。因此,为了实现污泥沉降比的周期性检测,开发了一种基于边缘计算的沉降比自动检测系统。该系统根据设定的时间进行运行沉淀,使用工业摄像头采集沉淀图像,并对图像进行识别分析以检测沉降比。制作了实验样机,并通过了实验样机的验证。 展开更多
关键词 污泥沉降比 检测 边缘计算 识别分析
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基于改进YOLO 11模型的棉田地表残膜识别方法研究
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作者 孟庆建 翟志强 +3 位作者 张连朴 吕继东 王虎挺 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期17-25,48,共10页
为实现残膜回收机在自然环境中快速、准确地识别棉田地表残膜目标,本文提出了一种基于DCA-YOLO 11轻量化模型的棉田地表残膜识别方法。以4JMLE-210型残膜回收机工作后棉田地表残膜为研究对象,在不同时间段采集地表残膜图像900幅,通过透... 为实现残膜回收机在自然环境中快速、准确地识别棉田地表残膜目标,本文提出了一种基于DCA-YOLO 11轻量化模型的棉田地表残膜识别方法。以4JMLE-210型残膜回收机工作后棉田地表残膜为研究对象,在不同时间段采集地表残膜图像900幅,通过透视变换、图像裁剪、数据清洗、数据增强等预处理,最终得到5215幅残膜样本图像,按照4∶1划分为训练集和测试集,实现了对棉田地表残膜的数据集构建。通过在YOLO 11模型主干网络中增加深度可分离卷积(DWConv)模块代替通用卷积(Conv)模块,用于减少计算复杂度和参数量;通过在输出检测端末尾加入CBAM卷积块注意力机制模块来提高模型的感知能力,减少边缘与背景干扰;通过用ADown模块替换主干网络中的Conv模块,实现残膜特征图不同层之间的下采样,减少特征图空间维度,保留关键信息来提高残膜目标检测准确性。试验结果表明,在复杂自然环境下,DCA-YOLO 11模型精确率P为81.9%,召回率R为80.9%,平均精度均值mAP(重叠率0.5)为86.7%,参数量为2.20×10^(6),处理速度为80 f/s。通过对不同模型进行对比试验,DCA-YOLO 11模型检测精确率比YOLO v10、YOLO v9、YOLO v8分别高2.9、2.3、3.8个百分点,召回率比YOLO v10、YOLO v9、YOLO v8分别高2.0、1.0、1.8个百分点,处理速度比YOLO v9、YOLO v8分别提升12.7%、14.2%,略低于YOLO v10。DCA-YOLO 11模型在保证精度的同时,模型最小,参数量最少,证明其轻量化与优越性。模型通过泛化性试验,其在验证数据集上的检测结果,R^(2)为0.72,平均绝对误差和均方根误差分别为4.92个和2.72个,提出的DCA-YOLO 11轻量化模型泛化性较好。该研究可为残膜回收机械在复杂环境下精准、高效捡拾残膜以及残膜回收机回收率车载视觉估测提供理论依据与数据基础。 展开更多
关键词 残膜识别 YOLO 11模型 目标检测 模型轻量化
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基于优化的U-net网络掘进工作面煤岩识别方法研究
9
作者 栾恒杰 杨玉晴 +4 位作者 刘建康 蒋宇静 刘建荣 马德良 张孙豪 《采矿与岩层控制工程学报》 北大核心 2025年第1期94-108,共15页
为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入Canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3... 为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入Canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3种网络模型对数据集进行训练,并对训练结果进行对比分析。分析结果表明:在训练次数达到100次时,3种网络模型准确率分别为89.25%, 93.52%及94.55%,改进U-net网络模型准确率相较改进前提高1.03%;在煤岩识别方面, U-net网络模型比FCN网络模型取得了更高的准确率,在测试环节中也表现出了更好的性能;在预测环节中,对煤岩边缘部分的识别做到了更为精准的处理。该方法可为煤岩识别的精准度的提高提供参考。 展开更多
关键词 煤岩识别 深度学习 U-net网络 CANNY边缘检测算法
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面向跑道检测的视觉着陆系统设计与功能危险性评估
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作者 董磊 刘嘉琛 +2 位作者 陈曦 史欣茹 王鹏 《电光与控制》 北大核心 2025年第6期99-105,共7页
随着机器视觉技术的快速发展,诸多航空安全机构、科研组织以及领军企业正在积极开展飞机视觉着陆系统(VLS)的研制、试飞与认证工作。研究了VLS的基本工作原理与运行概念,提出了一种基于YOLOv5网络架构的机场跑道检测模型,并在着陆进近... 随着机器视觉技术的快速发展,诸多航空安全机构、科研组织以及领军企业正在积极开展飞机视觉着陆系统(VLS)的研制、试飞与认证工作。研究了VLS的基本工作原理与运行概念,提出了一种基于YOLOv5网络架构的机场跑道检测模型,并在着陆进近跑道检测(LARD)数据集上对模型进行仿真验证;列出包括跑道检测在内的所有功能,在考虑机器学习模型不确定性与泛化差距的基础上,确定各功能失效状态并按其影响的严重性进行分类,给出用于验证失效状态相关安全性需求的方法。研究表明,执行跑道检测功能的YOLOv5模型的精确率、召回率及mAP_0.5分别达到95%、96%和98%,功能危险性评估结果可为视觉着陆系统的研制及智能航电系统的功能定义与失效状态分析提供思路与借鉴。 展开更多
关键词 跑道检测 功能危险性评估 YOLOv5 智能航电系统 失效状态
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基于卷积神经网络的水稻叶片病害检测与识别研究进展
11
作者 朱周华 周怡纳 王斌 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第10期176-182,191,共8页
我国水稻叶片病害的防治工作一直以来都是重中之重。实现快速、准确的病害检测和分类识别,有助于在早期及时发现病害并采取治疗措施,从而提高水稻的产量和品质。通过分析现有水稻叶片病害检测与识别算法发现,基于传统图像处理方法的叶... 我国水稻叶片病害的防治工作一直以来都是重中之重。实现快速、准确的病害检测和分类识别,有助于在早期及时发现病害并采取治疗措施,从而提高水稻的产量和品质。通过分析现有水稻叶片病害检测与识别算法发现,基于传统图像处理方法的叶片病害检测效率低并且准确率不高,但随着深度学习不断发展,基于卷积神经网络的病害检测与识别已成为研究人员关注的重要课题。针对近年来使用的模型算法总结归纳数据预处理与数据增强、框架结构改进和迁移学习等改进策略,对比分析这些算法的性能及其局限性,发现多数模型存在准确率与模型参数量性能不平衡的问题。从数据集构建、模型性能平衡和泛化能力等方面展望未来的研究趋势,为以后高效检测与识别水稻叶片病害提供参考。 展开更多
关键词 水稻叶片 病害检测与识别 卷积神经网络 目标检测 分类识别 改进策略
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青海湖地区普氏原羚流产的病原学诊断
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作者 王光华 简莹娜 +4 位作者 李秀萍 王戈平 胡勇 吴永林 马利青 《青海畜牧兽医杂志》 2025年第3期11-13,共3页
本试验对青海湖南岸普氏原羚保护站一例发生流产、从而引起子宫脱落的普氏原羚进行了子宫脱还纳术,并采集胎衣开展病原实验室检测。通过显微镜观察、荧光定量PCR和病原分离培养等方法,在胎衣样品中检测到了流产衣原体,鸡胚培养基分离获... 本试验对青海湖南岸普氏原羚保护站一例发生流产、从而引起子宫脱落的普氏原羚进行了子宫脱还纳术,并采集胎衣开展病原实验室检测。通过显微镜观察、荧光定量PCR和病原分离培养等方法,在胎衣样品中检测到了流产衣原体,鸡胚培养基分离获得流产衣原体病原。结果表明,引起本次普氏原羚流产的病原体为羊流产衣原体,该地区需加强野生动物流产病原的监测工作。 展开更多
关键词 普氏原羚 流产衣原体 分离鉴定 OmpA基因 检测
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基于割煤循环智能检测的工作面来压判识方法
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作者 罗香玉 康林星 +2 位作者 南添松 解盘石 伍永平 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期16-21,共6页
基于液压支架工作阻力数据进行工作面来压判识需解决2个问题:一是如何从海量的工作阻力数据中提取循环末阻力数据,二是如何有效利用提取出的循环末阻力数据对工作面是否来压实现有效判断。现有的循环末阻力提取方法大多依赖固定规则和... 基于液压支架工作阻力数据进行工作面来压判识需解决2个问题:一是如何从海量的工作阻力数据中提取循环末阻力数据,二是如何有效利用提取出的循环末阻力数据对工作面是否来压实现有效判断。现有的循环末阻力提取方法大多依赖固定规则和经验值参数,在复杂工作面环境下准确性低且适应性差。针对该问题,提出一种基于割煤循环智能检测的工作面来压判识方法。将割煤循环检测转化为二分类问题,使用支持向量机分类器对割煤循环结束时刻进行智能检测,以自动判别割煤循环的结束时刻;在获取所有割煤循环结束时刻的基础上,提取各支架循环末阻力数据;通过数据融合生成能够反映工作面整体压力状态的单序列数据,并基于来压判定公式进行工作面来压判识。基于不连沟煤矿某工作面的液压支架工作阻力数据进行实验,结果表明,该方法割煤循环检测的精确率、召回率、F_(1)分数分别为85.91%,81.84%,83.83%,来压判识的精确率、召回率、F_(1)分数分别为79.43%,78.76%,79.09%,均优于滑动窗口极值法和阈值法,在识别循环末阻力和工作面来压判识方面具有显著优势。 展开更多
关键词 顶板灾害防控 来压判识 割煤循环智能检测 支持向量机 循环末阻力
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我国铁路货运网络的级联失效抗毁性研究
14
作者 齐亚伟 卢思凡 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第7期182-190,共9页
为研究铁路货运网络在不同蓄意攻击方式下的级联失效抗毁性,运用复杂网络方法,构建无向加权的我国铁路货运网络。在分析其拓扑结构特性的基础上,分别利用节点强度、加权接近中心性、货物运输总量和综合性评价指标识别重要节点,并设计不... 为研究铁路货运网络在不同蓄意攻击方式下的级联失效抗毁性,运用复杂网络方法,构建无向加权的我国铁路货运网络。在分析其拓扑结构特性的基础上,分别利用节点强度、加权接近中心性、货物运输总量和综合性评价指标识别重要节点,并设计不同的蓄意攻击方式,借助网络效率比、失效规模比和综合抗毁性,评价铁路货运网络的级联失效抗毁性。研究结果表明,我国铁路货运网络可以归类为小世界网络,且具有无标度特性;铁路货运网络在加权接近中心性攻击模式下的抗毁性较强,在货物运输总量攻击模式下的抗毁性强于节点强度攻击模式,而在攻击节点比例较小时,综合重要度攻击模式下的网络抗毁性弱于节点强度攻击模式,当攻击节点达到一定比例后,2种攻击模式下的网络抗毁性没有差异。 展开更多
关键词 铁路货运网络 重要节点识别 蓄意攻击 级联失效 抗毁性
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多模态深度学习在钢轨顶面伤损检测中的应用研究综述
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作者 程雨 刘金朝 +1 位作者 张长伦 张国粹 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期70-86,共17页
针对基于深度学习的多模态钢轨顶面伤损检测问题,分析使用多模态数据进行病害识别的优势,阐述多模态深度学习的最新成果及其在钢轨顶面伤损检测中的应用,并明确基于深度学习的多模态病害检测面临的挑战和未来的研究方向。从多模态联合... 针对基于深度学习的多模态钢轨顶面伤损检测问题,分析使用多模态数据进行病害识别的优势,阐述多模态深度学习的最新成果及其在钢轨顶面伤损检测中的应用,并明确基于深度学习的多模态病害检测面临的挑战和未来的研究方向。从多模态联合与协同特征表示、多模态显式对齐与隐式对齐以及不同方式的多模态融合方法等方面分析多模态深度学习基本理论和研究现状;结合钢轨振动信号、巡检图像和三维点云等多模态数据,梳理当前最新的基于深度学习的不同模态间数据融合算法和病害检测方法。结果表明:针对钢轨多模态数据,当前研究方向主要有多模态表示、多模态对齐和多模态融合3种与识别检测有关的方法;针对基于深度学习的多模态钢轨顶面伤损检测,当前研究主要包含振动信号与巡检图像融合检测、灰度图像数据与三维点云数据融合检测方法;总体上,使用多模态深度学习技术对钢轨进行病害识别能有效提高准确率,在一定程度上排除错检的情况。对钢轨的多模态数据基于增强语义的共享性和互补性学习特征表示、结合特征点对齐和隐式对齐的混合对齐模型、基于转换器网络的多模态融合检测以及缺失模态融合检测会成为钢轨顶面伤损检测未来研究方向,将为工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 钢轨 病害识别 伤损检测 深度学习 多模态融合 综述
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控股股东转移并购失败风险的路径分析——基于亚太药业的案例证据
16
作者 步丹璐 王多仁 胡中平 《管理学报》 北大核心 2025年第3期417-426,共10页
以亚太药业溢价并购上海新高峰至全额计提商誉减值、剥离的完整过程,构建控股股东风险识别模型,探究民营控股股东在面对并购失败风险时采取的行为方式与约束机制。研究发现:①企业进行溢价并购满足控股股东定增、溢价并购、控股股东在... 以亚太药业溢价并购上海新高峰至全额计提商誉减值、剥离的完整过程,构建控股股东风险识别模型,探究民营控股股东在面对并购失败风险时采取的行为方式与约束机制。研究发现:①企业进行溢价并购满足控股股东定增、溢价并购、控股股东在商誉减值前减持与商誉减值四要素同时存在时,可以推测控股股东可能存在风险转移的行为;②亚太药业控股股东会通过并购题材、业绩承诺、虚假信息披露等方式推高股价,以高频股权减持、股权质押等途径规避商誉减值风险;③并购双方控股股东会合谋高估标的、定增股票实现大部分利润的合规转移变现,将后续经营风险转移至上市公司与中小股东。 展开更多
关键词 控股股东 溢价并购 并购失败风险转移 控股股东风险识别模型
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基于关键点矫正机制的设施化养殖条件下死鱼识别方法
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作者 万鹏 肖畅宇 +2 位作者 汪荣 雷翔 范豪 《农业工程学报》 北大核心 2025年第12期269-277,共9页
针对设施化养殖条件下鱼群养殖密度大,养殖池中死亡鱼体不能及时检测识别容易腐烂导致疾病传播、造成鱼群死亡的问题,该研究提出了一种根据鱼体水下姿态特征结合关键点矫正机制的死鱼识别方法;并以圆形养殖池养殖模式下的大口黑鲈(Micro... 针对设施化养殖条件下鱼群养殖密度大,养殖池中死亡鱼体不能及时检测识别容易腐烂导致疾病传播、造成鱼群死亡的问题,该研究提出了一种根据鱼体水下姿态特征结合关键点矫正机制的死鱼识别方法;并以圆形养殖池养殖模式下的大口黑鲈(Micropterus salmoides)为研究对象,通过水下机器人采集养殖池底部正常鱼体、濒死鱼体、死亡鱼体等图像,构建了水下死鱼目标检测和死亡鱼体关键点检测数据集;根据传统多层感知机模型构建了一种MLP-Block(multilayer perceptron block)多层感知机模块,提出了一种多路径坐标注意力机制MSPCA(multi split channel attention),引入优化动态卷积网络,构建了MLPNet-Pose网络模型;基于该网络模型,利用分组解耦头融合鱼体特征,实现死鱼目标检测以及死亡鱼体关键点检测,同时通过关键点矫正机制提高鱼体姿态识别的准确性。试验结果表明:改进后算法在测试数据集上对水下正常鱼群和死鱼的检测准确率分别为99.1%和96.0%。改进后的水下鱼体关键点检测算法具有较高的检测精度、检测速度和较低的参数量,可以为水下死鱼识别和鱼体关键点检测提供一定的理论和技术基础。 展开更多
关键词 死鱼识别 关键点矫正机制 设施化养殖 水下鱼群检测 深度学习
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基于YOLOv8n的甘蔗杂草识别方法 被引量:1
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作者 罗柳茗 李岩舟 +2 位作者 石美琦 黄鑫 陈汐 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期237-244,共8页
杂草是影响甘蔗生长的重要因素之一,为实现对不同甘蔗杂草的识别,提出一种基于深度学习的甘蔗杂草检测方法。以广西地区常见且对甘蔗生长危害较大的杂草为对象进行图片采集,并对采集的图片进行平移、翻转、裁剪、缩小、对比度和光亮调... 杂草是影响甘蔗生长的重要因素之一,为实现对不同甘蔗杂草的识别,提出一种基于深度学习的甘蔗杂草检测方法。以广西地区常见且对甘蔗生长危害较大的杂草为对象进行图片采集,并对采集的图片进行平移、翻转、裁剪、缩小、对比度和光亮调整及去噪等操作增强数据。利用YOLOv8n检测模型对数据集进行试验,并与YOLOv3—tiny、YOLOv4—tiny、YOLOv5n和Yolov7—tiny进行对比。试验结果表明,YOLOv8n检测模型的精确率为98.3%,召回率为96.8%,mAP为98.2%。与目前主流的轻量化目标检测算法YOLOv3—tiny、YOLOv4—tiny、YOLOv5s和YOLOv7—tiny对比,精确率分别提高26.9%、12.7%、4.2%和9%;召回率分别提高25%、24.5%、6.1%和10.6%;mAP分别提高25.9%、19.4%、3.6%、7.8%。同时,在密集、遮挡、杂草交错、小目标、昏暗环境的情况下YOLOv8n检测模型对甘蔗杂草能实现高精度识别,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 甘蔗 杂草识别 YOLOv8n算法 目标检测
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小麦育种高代品系耐盐优质性的鉴定分析 被引量:1
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作者 王子强 张思娅 +5 位作者 张娜 金开拓 高国庆 吴崇宁 田纪春 邓志英 《麦类作物学报》 北大核心 2025年第5期563-575,共13页
培育优质耐盐小麦新品种是中国农业发展的一大趋势。本研究以德抗961为对照,对156份小麦育种品系和3份亲本材料,在苗期利用水培法进行不同浓度(0、75和150 mmol·L^(-1))NaCl盐胁迫处理,分析不同浓度盐胁迫下小麦苗期形态和生理指标... 培育优质耐盐小麦新品种是中国农业发展的一大趋势。本研究以德抗961为对照,对156份小麦育种品系和3份亲本材料,在苗期利用水培法进行不同浓度(0、75和150 mmol·L^(-1))NaCl盐胁迫处理,分析不同浓度盐胁迫下小麦苗期形态和生理指标,同时,利用优质特异分子标记进行辅助筛选,结合品质性状检测分析,以期获得苗期耐盐性强且品质性状佳的小麦新品系。结果表明,通过对耐盐性综合评价(D值)进行聚类分析,筛选出高耐盐材料7份,耐盐材料42份,中度耐盐材料51份,盐敏感材料24份和高盐敏感材料35份;优质分子标记鉴定发现,Sec-1位点缺失且含有5+10亚基的材料有109份,Sec-1位点与Gli-D2位点均缺失的材料有5份,Gli-D2位点缺失且含有5+10亚基的材料有3份,Sec-1位点和Gli-D2位点同时缺失且含有5+10亚基的小麦材料有3份。综合分析筛选出高耐盐且3个优质基因位点聚合的品系1份,高耐盐且2个优质基因位点聚合的品系3份,高耐盐且Sec-1位点缺失的品系3份。 展开更多
关键词 小麦育种高代品系 耐盐性鉴定 分子标记检测 品质分析
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全脉冲反射超深钻孔灌注桩浇筑界面检测方法研究 被引量:1
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作者 汪进超 刘厚成 +3 位作者 韩增强 胡胜 唐冬云 陈明 《中国测试》 北大核心 2025年第1期133-142,150,共11页
超深钻孔灌注桩的浇筑施工阶段质量控制是工程质量控制的重点和难点,文章针对传统混凝土浇筑界面检测方法在测试效率与稳定性方面存在的技术不足,提出一种基于超声波全脉冲反射的超深钻孔灌注桩混凝土界面检测方法。首先,通过构建能够... 超深钻孔灌注桩的浇筑施工阶段质量控制是工程质量控制的重点和难点,文章针对传统混凝土浇筑界面检测方法在测试效率与稳定性方面存在的技术不足,提出一种基于超声波全脉冲反射的超深钻孔灌注桩混凝土界面检测方法。首先,通过构建能够解决灌注桩混凝土界面实时检测的超声波全脉冲反射技术体系,来实现技术方法的仪器设备研制与理论模型分析;随后,结合全脉冲信号的声学特征,提出目标信号识别方法,来精准定位斜面与标定反射回波的信号前缘时刻;最后,通过形成目标回波信号校验准则,来有效区分具有复杂性和动态性特征的钻孔内介质声学特征;同时,本文结合实地测试数据,来验证本文方法的可行性和正确性。通过本文方法研究,说明本文方法能够实现考虑浮浆层的超深钻孔灌注桩混凝土浇筑界面检测,有助于提高测试效率与稳定性,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 钻孔灌注桩 界面检测 超声波反射 信号识别 检测设备
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