基于深度可分离卷积与注意力机制的单导联心房颤动轻量级分类网络

1

作者 洪永 张鑫 +2 位作者 林铭俊 吴秋岑 陈超敏 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第3期650-660,共11页

目的设计一个深度学习模型,实现模型复杂度和模型性能的平衡,以便于集成到可穿戴心电监护设备上,实现本地的房颤自动诊断。方法从公开数据集LTAFDB、AFDB和NSRDB上分别收集了84例、25例房颤患者和18例无明显心律失常受试者的数据进行实... 目的设计一个深度学习模型,实现模型复杂度和模型性能的平衡,以便于集成到可穿戴心电监护设备上,实现本地的房颤自动诊断。方法从公开数据集LTAFDB、AFDB和NSRDB上分别收集了84例、25例房颤患者和18例无明显心律失常受试者的数据进行实验和测试。提出了一个基于深度可分离卷积并融合通道空间信息的轻量级注意网络—DSC-AttNet,引入深度可分离卷积代替标准卷积,降低模型参数量和计算量,实现模型的高效和轻量化;并嵌入多层混合注意力机制以在不同尺度上计算通道信息和空间信息的注意权重,提高模型的特征表达能力。在LTAFDB上进行十折交叉验证,并在AFDB和NSRDB上进行外部独立测试。结果DSC-AttNet在测试集上的十折平均准确率达到97.33%,精确率达到97.30%,均优于其他4个对比模型以及3个经典模型。模型在外部测试集上的准确率分别达到92.78%和99.97%,优于3个经典模型。且DSC-AttNet的参数量为1.01M,计算量为27.19 G,小于3个经典模型。结论该房颤分类方法具有较小的复杂度,达到了更好的分类性能,并且泛化能力较好,具有良好的临床应用前景和推广能力。 展开更多

关键词 心电图 心房颤动 卷积块注意模块 MobileNet 轻量级卷积神经网络

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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究

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作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页

针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多

关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(cbam)

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融合注意力机制和卷积神经网络的电网暂态电压稳定评估及可解释性分析 被引量：2

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作者 张哲 秦博宇 +2 位作者 高鑫 丁涛 张逸兴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4648-4657,I0057,I0056,共12页

提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention mo... 提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CB AM)提升传统CNN的特征捕获能力,考虑模型特性和网络结构设计CBAMCNN组合模块。其次,建立基于CBAM-CNN的电网暂态电压稳定评估模型,揭示运行工况多变场景下系统关键电气量和稳定状态之间的映射关系。最后,基于沙普利值加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)理论提出数据驱动模型评估结果的可解释性分析框架,提炼影响样本稳定状态的主导特征,评估各输入特征量对模型输出结果的贡献程度。在典型受端电网仿真系统中验证了所提稳定评估方法的准确性和可解释性分析方法的有效性。 展开更多

关键词 卷积块注意力模块-卷积神经网络 暂态电压稳定评估 沙普利值加性解释理论 可解释性分析

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融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究 被引量：1

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作者 刘红玉 高见 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期317-327,共11页

针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的... 针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的深度学习模型。收集6181个违法犯罪类APP并整理划分为4个家族;对违法APP软件进行灰度图、RGB以及RGBA三种图像可视化处理;利用融合CBAM注意力机制的深度模型进行家族检测分类。在违法犯罪APP数据集上的实验表明,融合CBAM机制的Resnet18模型在RGBA图像上与未引入该机制的灰度图图像相比,准确度提升了4.04%,达到93.52%。融合CBAM机制的模型在公开Drebin数据集上进行了验证,引入CBAM深度学习模型VGG16在RGBA图像上取得了96.35%的准确率。 展开更多

关键词 违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(cbam) 深度学习

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基于CBAM-CNN的电力系统暂态电压稳定评估 被引量：3

5

作者 李欣 柳圣池 +3 位作者 李新宇 陈德秋 鲁玲 郭攀锋 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期59-67,75,共10页

为进一步提高电力系统暂态电压稳定评估模型的特征提取能力和模型在系统拓扑结构发生变化时的适应性,提出一种将改进的卷积神经网络与迁移学习相结合的方法。首先,在卷积神经网络的卷积层后插入卷积块注意力模块,对输入的数据从通道和... 为进一步提高电力系统暂态电压稳定评估模型的特征提取能力和模型在系统拓扑结构发生变化时的适应性,提出一种将改进的卷积神经网络与迁移学习相结合的方法。首先,在卷积神经网络的卷积层后插入卷积块注意力模块,对输入的数据从通道和空间两个独立的维度依次提取特征,提高卷积神经网络对系统暂态电压状态的识别能力。然后,将该模块与微调技术相结合,提高模型在系统拓扑结构改变时的在线更新速度。最后,算例分析验证了所提模型的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 暂态电压稳定评估 卷积块注意力模块 迁移学习

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基于CBAM-CGRU-SVM的Android恶意软件检测方法 被引量：6

6

作者 孙敏 成倩 丁希宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1539-1545,共7页

随着Android恶意软件的种类和数量不断增多,检测恶意软件以保护系统安全和用户隐私变得越来越重要。针对传统的恶意软件检测模型分类准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和支持向量机(SVM)的模型CBAM-CG... 随着Android恶意软件的种类和数量不断增多,检测恶意软件以保护系统安全和用户隐私变得越来越重要。针对传统的恶意软件检测模型分类准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和支持向量机(SVM)的模型CBAM-CGRU-SVM。首先,在CNN中添加卷积块注意力模块(CBAM)以学习更多恶意软件的关键特征;其次,利用GRU进一步提取特征;最后,为了解决图像分类时模型泛化能力不足的问题,使用SVM代替softmax激活函数作为模型的分类函数。实验使用了Malimg公开数据集,该数据集将恶意软件数据图像化作为模型输入。实验结果表明,CBAM-CGRU-SVM模型分类准确率达到94.73%,能够更有效地对恶意软件家族进行分类。 展开更多

关键词 恶意软件 卷积神经网络 卷积块注意力模块 门控循环单元 支持向量机

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基于注意力机制的U-Net叶片缺陷图像分割 被引量：3

7

作者 祁雷 李宁 +2 位作者 梁伟 王峥 刘子梁 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期139-146,共8页

为解决风力发电机叶片表面缺陷检测存在分类困难和微小缺陷分割模糊的难题,构建一种基于扩张卷积和卷积注意力模块的改进U-Net语义分割网络。该网络基于网络模型的编码-解码结构,使用可迁移的VGG16的特征提取层代替U-Net网络的编码部分... 为解决风力发电机叶片表面缺陷检测存在分类困难和微小缺陷分割模糊的难题,构建一种基于扩张卷积和卷积注意力模块的改进U-Net语义分割网络。该网络基于网络模型的编码-解码结构,使用可迁移的VGG16的特征提取层代替U-Net网络的编码部分,在编码-解码之间的跳跃模块加入卷积注意力模块。通过对微小缺陷信息选取加强全局权重,使用扩张卷积增强网络特征,采用VGG16预训练模型实现迁移学习。开展Focal与Dice结合的混合损失函数验证,对比分析DeeplabV3+、PSPnet、HRNet、U-Net这4种模型。结果表明:对于叶片缺陷数据集,改进的U-Net网络模型对叶片缺陷的分类和分割任务具有更高的精度,均交并比、均像素精度和召回率等指标值分别为83.60%、92.84%和88.50%。改进U-Net网络的均交并比值比DeeplabV3+模型高13.98%,比标准U-Net模型高9.38%,能够提高叶片缺陷检测的灵敏度,有效降低检测结果的误报警率,有助于准确检测风机叶片缺陷。 展开更多

关键词 注意力机制 U-Net网络 风机叶片缺陷 图像分割 语义分割 迁移学习 卷积块注意力模块(cbam)

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基于反向瓶颈和LCBAM设计的X光违禁品检测 被引量：8

8

作者 董乙杉 郭靖圆 +2 位作者 李明泽 孙嘉傲 卢树华 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第5期1259-1270,共12页

针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进... 针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进网络应对检测目标大角度变化问题;采用轻量化卷积块注意力机制抑制复杂背景干扰,降低模型参数量;此外,采用高斯误差线性单元激活函数和改进的置信度损失函数增强模型的非线性表达能力,加大对置信度预测的惩罚力度,优化网络对困难样本的检测性能。所提模型在三个大型公开数据集OPIXray、SIXray、HiXray上进行训练和测试,mAP分别达到了91.9%、93.4%和82.2%。结果表明,所提模型能够有效解决基线模型应对X光违禁品角度变化问题,具有较高的检测准确性和稳健性。 展开更多

关键词 X光图像 违禁品检测 反向瓶颈 轻量化卷积块注意力模块(Lcbam)

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注意力机制与复合卷积在手写识别中的应用 被引量：10

9

作者 卓天天 桑庆兵 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第4期888-897,共10页

将图片切分成单“字”识别再连接成“串”是脱机手写图像识别的一种方法,但由于手写字符间易存在粘连,切分方法不易实现。卷积循环神经网络(CRNN)虽解决了整张文本图片输入,标签却不易对齐的问题,但由于不同人脱机手写风格的严重差异,... 将图片切分成单“字”识别再连接成“串”是脱机手写图像识别的一种方法,但由于手写字符间易存在粘连,切分方法不易实现。卷积循环神经网络(CRNN)虽解决了整张文本图片输入,标签却不易对齐的问题,但由于不同人脱机手写风格的严重差异,网络提取出的特征表示力不够。对此提出了加强型卷积块注意力模块和复合卷积,并将其加入处理脱机文本识别的CRNN+CTC主流框架中。加强型卷积块注意力模块增大输入特征图的贡献权重且并联地使用通道注意力、空间注意力,丰富了细化特征图语义信息的同时避免了通道注意力模块对空间注意力模块的权重干扰,使得网络更聚焦图片中的有用特征而非无用的拖拽字迹特征。而嵌入在网络深层的复合卷积采用的多卷积核卷积意味着不同尺度的特征融合,增强了网络的泛化性。基于加强型卷积块注意力模块和复合卷积的CRNN+CTC框架在具有语义信息的IAM数据集上准确率达到85.7748%,字符错误率为8.6%;在RIMES数据集上准确率达到92.8728%,字符错误率为3.9%,比起当前主流的脱机文本识别算法,性能进一步提升。 展开更多

关键词 脱机英文手写单词识别 加强型卷积块注意力模块 复合卷积 卷积循环神经网络(CRNN)

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多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络 被引量：2

10

作者 林洁沁 黄新 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期168-174,共7页

新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Atte... 新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。 展开更多

关键词 图像处理 特征提取 卷积块注意力模块 空洞空间卷积池化金字塔 U-Net结构 多尺度特征融合

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KMeans++与注意力机制融合的苹果叶片病害识别方法

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作者 黄贻望 王国帅 +1 位作者 毛志 刘声 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第20期190-198,共9页

为解决复杂环境下小尺度苹果叶片病害识别精度不高、鲁棒性不强的问题,在YOLO v5s的基础上提出一种新的改进方法。该方法首先在模型训练之前使用KMeans++聚类算法生成更接近真实框的锚框;其次在骨干网络中加入卷积块注意几模块(convolut... 为解决复杂环境下小尺度苹果叶片病害识别精度不高、鲁棒性不强的问题,在YOLO v5s的基础上提出一种新的改进方法。该方法首先在模型训练之前使用KMeans++聚类算法生成更接近真实框的锚框;其次在骨干网络中加入卷积块注意几模块(convolutional block attention module,CBAM),来提升复杂环境下小目标特征的提取能力;再次为了增强颈部网络对不同大小病害多尺度特征的有效识别,选择ConvNeXtBlock模块替换C3(CSP bottleneck with 3 convolutions)模块,并在颈部网络中融入坐标注意力模块(coordinate attention,CA),来加强模型对关键空间位置的响应,使得不同尺度的特征都能被更有效地利用;最后使用ECIoU损失函数替换原始的CIoU损失函数,来提高模型的收敛速度和精度。与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8目标检测模型相比,改进后模型的平均精度均值(mean average precision,mAP 0.5)值分别提升0.6、4.6、6.3、1.7、1.3百分点,同时在强光照、模糊、暗光的复杂场景下具有较强的鲁棒性。该模型可以为复杂环境下苹果叶片病害的识别提供行之有效的方案。 展开更多

关键词 苹果 叶片病害 病害检测 注意力机制 ConvNeXtBlock 卷积块注意力模块(cbam) CA

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基于注意力机制轻量化模型的植物病害识别方法

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作者 苏航 陈旭昊 +3 位作者 寿德荣 张朝阳 许彪 孙丙宇 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1389-1399,共11页

针对现有植物病害识别模型存在响应速度慢、参数量多、计算机内存资源消耗大等问题,本研究提出了一种轻量化神经网络模型,该模型由特征提取层、特征增强层和分类器组成。为了减小模型大小并提高网络响应速度,在特征提取层中使用深度可... 针对现有植物病害识别模型存在响应速度慢、参数量多、计算机内存资源消耗大等问题,本研究提出了一种轻量化神经网络模型,该模型由特征提取层、特征增强层和分类器组成。为了减小模型大小并提高网络响应速度,在特征提取层中使用深度可分离卷积进行特征提取。为了防止网络传播过程中的梯度消失并增强病害像素特征融合,在特征提取层中引入了大卷积核倒置残差结构(IRBCKS)模块。此外,在特征增强层集成了轻量级卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制,以捕捉植物病害相关图像中像素之间的关系,增强关键信息的提取。最后,采用剪枝技术剔除模型中冗余特征信息,从而再次减少模型参数量,形成最终的轻量级网络模型Cut-MobileNet。为验证该模型的先进性,将其与轻量化模型(MobileNet V2、SqueezeNet、GoogLeNet)和非轻量化模型(Vision Transformer、AlexNet)进行性能对比,研究结果表明,Cut-MobileNet在浮点运算量、准确率、单张图片推理时间、参数量、F1值和模型大小等性能指标上都取得了较优的效果。 展开更多

关键词 模型剪枝 卷积块注意力模块(cbam)注意力机制 大卷积核倒置残差结构(IRBCKS)模块 植物病害 轻量化网络

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基于CBAM-ResNet50的金刚石颗粒净度检测方法

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作者 费文倩 赵凤霞 +1 位作者 杜全斌 王庆海 《金刚石与磨料磨具工程》 CAS 北大核心 2024年第5期588-598,共11页

针对金刚石颗粒净度传统检测方法效率低、准确率差的问题,提出了一种基于迁移学习和改进Res-Net50的金刚石颗粒净度检测算法CBAM-ResNet50。该算法通过在ResNet50主干网络的每层中增加CBAM,以提升模型特征的提取能力;且在主干网络的Lay... 针对金刚石颗粒净度传统检测方法效率低、准确率差的问题,提出了一种基于迁移学习和改进Res-Net50的金刚石颗粒净度检测算法CBAM-ResNet50。该算法通过在ResNet50主干网络的每层中增加CBAM,以提升模型特征的提取能力;且在主干网络的Layer3和Layer4中融入FPN结构,对提取的特征进行部分特征聚合,来解决采样过程中小目标特征易丢失的问题;同时引入迁移学习方法,用交叉熵损失函数优化模型的初始参数,提升模型的泛化能力。结果表明:在学习率设置为0.0001时,提出的CBAM-ResNet50模型训练准确率达到99.2%;根据混淆矩阵计算得到模型的精确度在99.20%以上,特异性在99.70以上%,F1分数在99.20%,分类召回率在98.70%以上,优于其他主流分类网络的结果,有效提高了金刚石颗粒净度检测的识别能力。 展开更多

关键词 金刚石净度 ResNet50 卷积块注意力模块 特征金字塔网络 迁移学习

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基于CBAMs-BiLSTM模型的中国股市预测

14

作者 崔晨豪 李勇 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期48-61,I0005,I0006,共16页

卷积块注意力模块(CBAM)因其可以有效地提高深度学习模型的预测准确性从而在各种预测问题中显示了其优越性。然而,CBAM在股指预测问题中的有效性研究却十分有限。为了解决这个问题并提高股指的预测精度,本文提出了CBAMs-BiLSTM模型。它... 卷积块注意力模块(CBAM)因其可以有效地提高深度学习模型的预测准确性从而在各种预测问题中显示了其优越性。然而,CBAM在股指预测问题中的有效性研究却十分有限。为了解决这个问题并提高股指的预测精度,本文提出了CBAMs-BiLSTM模型。它将多个CBAM与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合。研究中,标准指标评价法(SME)和模型置信集检验(MCS)用于综合评价模型的优越性和稳健性。实验数据为具有代表性的中国股指数据集:上证综合指数和深证综合指数。数值结果表明,CBAMs-BiLSTM优于单独的BiLSTM。其中在MAE,RMSE和MAPE上分别平均降低了13.06%,13.39%和12.48%。这证实了CBAM可以有效地提高BiLSTM的预测精度。此外,通过与其他流行模型进行对比,并研究了改变数据集、预测方法和训练集的大小的影响。结果一致证实了CBAMs-BiLSTM在预测精度和投资回报方面的优越性和稳健性。 展开更多

关键词 股指预测 双向长短期记忆网络 卷积块注意力模块 模型置信集检验 标准指标评价法

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基于多注意力机制与跨特征融合的语义分割算法

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作者 闵莉 董冰洁 安冬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期282-289,共8页

图像语义分割技术在缺陷检测、医疗诊断、无人驾驶等领域广泛应用。针对现有语义分割模型普遍存在训练成本过高、目标轮廓分割效果不佳以及对小目标误分割、漏分割等问题,基于DeepLabv3+网络框架,提出多注意力机制与跨特征融合相结合的... 图像语义分割技术在缺陷检测、医疗诊断、无人驾驶等领域广泛应用。针对现有语义分割模型普遍存在训练成本过高、目标轮廓分割效果不佳以及对小目标误分割、漏分割等问题,基于DeepLabv3+网络框架,提出多注意力机制与跨特征融合相结合的图像语义分割算法。该算法选取轻量级网络MobileNetv2作为主干,以缩短训练时间;通过优化空洞空间金字塔池化模块中空洞卷积的膨胀率,改善多尺度语义特征的提取效果,提高模型对小目标的分割能力,并将兼具通道与空间的卷积块注意力机制引入其中,更加关注对分割起决定作用的区域,从而加强对目标边界的提取;在编码器中设计跨特征融合模块,以聚合不同层次特征图的空间信息和语义信息,提高网络学习特征的能力;在编码和解码部分均引入坐标注意力机制,以分解全局平均池化的方式将位置信息嵌入到通道中,从而得到分割目标的准确位置。实验结果表明,所提算法F3crc-DeepLabv3+在PASCAL VOC 2012增强数据集和Cityspaces数据集上的平均交并比分别达到了75.06%和73.06%,平均精度分别达到了84.16%和82.05%,精确率分别达到了86.18%和85.43%,训练时间分别为10 h和13.8 h,具有较优的网络性能。 展开更多

关键词 语义分割 DeepLabv3+网络 MobileNetv2网络 坐标注意力 卷积块注意力模块 跨特征融合

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考虑新能源的暂态功角与电压稳定一体化评估 被引量：1

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作者 步雨洛 吴俊勇 +1 位作者 史法顺 季佳伸 《中国电力》 北大核心 2025年第6期122-136,共15页

暂态功角失稳与暂态电压失稳大多共同发生且相互影响,增加了稳定评估与紧急控制的难度。为实现稳定评估对紧急控制的全面指导性,提出了失稳模式识别方法。该方法以故障极限切除时间描述故障严重程度,通过功角失稳与电压失稳发生的先后... 暂态功角失稳与暂态电压失稳大多共同发生且相互影响,增加了稳定评估与紧急控制的难度。为实现稳定评估对紧急控制的全面指导性,提出了失稳模式识别方法。该方法以故障极限切除时间描述故障严重程度,通过功角失稳与电压失稳发生的先后标志主导性,以二者时间差描述耦合程度,构建了失稳模式识别四象限图。为实现在线的一体化评估,构建了基于融合卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)的改进卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型,提出了基于该模型的两阶段一体化稳定评估方案。最后,以新英格兰10机39节点系统为例进行仿真验证,结果表明该方法兼顾全面性、有效性及准确性;以含新能源的改进后10机39节点系统为例,说明所提方法在含新能源系统的适用性。 展开更多

关键词 暂态功角稳定 暂态电压稳定 卷积块注意力模块 失稳模式 卷积神经网络

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基于混合注意力机制的动态人脸表情识别 被引量：4

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作者 刘希未 宫晓燕 +4 位作者 赵红霞 边思宇 邵帅 戴亚平 代文鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期1-7,共7页

针对自然环境中存在人脸遮挡、姿势变化等复杂因素,以及卷积神经网络(CNN)中的卷积滤波器由于空间局部性无法学习大多数神经层中不同面部区域之间的长程归纳偏差的问题,提出一种用于动态人脸表情识别(DFER)的混合注意力机制模型(HA-Mode... 针对自然环境中存在人脸遮挡、姿势变化等复杂因素,以及卷积神经网络(CNN)中的卷积滤波器由于空间局部性无法学习大多数神经层中不同面部区域之间的长程归纳偏差的问题,提出一种用于动态人脸表情识别(DFER)的混合注意力机制模型(HA-Model),以提升DFER的鲁棒性和准确性。HA-Model由空间特征提取和时序特征处理两部分组成:空间特征提取部分通过两种注意力机制——Transformer和包含卷积块注意力模块(CBAM)的网格注意力模块,引导网络从空间角度学习含有遮挡、姿势变化的鲁棒面部特征并关注人脸局部显著特征;时序特征处理部分通过Transformer引导网络学习高层语义特征的时序联系,用于学习人脸表情特征的全局表示。实验结果表明,HA-Model在DFEW和AFEW基准上的准确率分别达到了67.27%和50.41%,验证了HA-Model可以有效提取人脸特征并提升动态人脸表情识别的精度。 展开更多

关键词 动态人脸表情识别 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 TRANSFORMER 卷积块注意力模块

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基于Dy Res Net-CBAM网络的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：3

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作者 向玲 王凯伦 +2 位作者 胡爱军 朱浩伟 周福成 《中国工程机械学报》 北大核心 2023年第1期6-11,共6页

滚动轴承的工作状况关系到使用滚动轴承的机械能否正常运行,预测轴承的剩余使用寿命(RUL)是避免机械系统失效的关键。针对传统的轴承使用寿命预测方法无法自适应调节特征权重、提取有用特征,造成预测值误差过大的问题,提出了一种带有卷... 滚动轴承的工作状况关系到使用滚动轴承的机械能否正常运行,预测轴承的剩余使用寿命(RUL)是避免机械系统失效的关键。针对传统的轴承使用寿命预测方法无法自适应调节特征权重、提取有用特征,造成预测值误差过大的问题,提出了一种带有卷积块注意力模块(CBAM)的动态残差网络(Dy Res Net)用于预测轴承RUL。对振动信号进行快速傅里叶变换求得频域累积幅值特征,在动态残差网络中加入CBAM模块,并利用压缩激励模块进行特征细化得出预测结果,使用公开轴承数据集对所提模型进行评估。实验表明:与其他模型相比,Dy Res Net-CBAM模型能够充分提取特征信息,对轴承RUL预测的准确度高于其他模型。 展开更多

关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 频域累积幅值 卷积块注意力模块(cbam) 动态残差网络

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绿色数字技术赋能电网基建质量检测的实现方法

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作者 陈然 柯方超 +4 位作者 赵爽 贺兰菲 许琪林 许小薇 张佳恒 《高压电器》 北大核心 2025年第5期111-120,共10页

高质量发展背景下,包含人工智能技术在内的绿色数字技术对于促进电网基建质量检测发展起着重要作用。当前电网基建过程中已能够实现质量检测安全化和智能化。然而,其中难免存在误检、漏检、检测效率不高等问题。为此,文中提出了一种基于... 高质量发展背景下,包含人工智能技术在内的绿色数字技术对于促进电网基建质量检测发展起着重要作用。当前电网基建过程中已能够实现质量检测安全化和智能化。然而,其中难免存在误检、漏检、检测效率不高等问题。为此,文中提出了一种基于CBAM-ASFF-YOLOv4的电网基建质量智能检测方法。首先,该方法在YOLOv4算法的颈部网络结构中引入自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)改进原有PANet,通过优化特征融合来解决目标尺度多变的问题。其次,通过在各个特征层后添加卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)有效增强了主干网络对电网基建质量检测小目标的特征提取能力。最后,采用动态权值确定方法以减少准确检测结果的损失占比。算例仿真结果表明,文中所提质量智能检测方法的检测平均精度和检测速度分别达到92.81%和41.16 fps,相比SSD、Faster-RCNN以及YOLOv4缩短了检测时间,提高了算法的收敛速度和检测精度,能够在实现隐患图像缺陷自动识别的同时输出相应的告警数据与报告。 展开更多

关键词 电网基建 智能检测 特征融合 卷积块注意力模块 YOLOv4

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基于改进RetinaNet模型速冻水饺表面缺陷检测

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作者 费致根 郭兴 +2 位作者 宋晓晓 鲁豪 赵鑫昌 《食品工业科技》 北大核心 2025年第6期9-19,共11页

目的:提升速冻水饺表面缺陷检测的精度。方法:制作了包含五种冻饺形态(正常、露馅、半饺、破肚、粘连)的数据集,提出了用于速冻水饺表面缺陷检测与定位的网络模型GX-RetinaNet。该模型基于RetinaNet网络改进,主干特征提取网络采用ResNeX... 目的:提升速冻水饺表面缺陷检测的精度。方法:制作了包含五种冻饺形态(正常、露馅、半饺、破肚、粘连)的数据集,提出了用于速冻水饺表面缺陷检测与定位的网络模型GX-RetinaNet。该模型基于RetinaNet网络改进,主干特征提取网络采用ResNeXt-50模型,增强网络特征提取能力,引入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)与Swish激活函数有效抑制背景噪声,通过在特征金字塔模块(Feature Pyramid Networks,FPN)后增加PAN结构(Path Aggregation Network)组成双向特征融合模块,可以提升对目标多尺度特征信息的融合能力。结果:GX-RetinaNet网络对工业现场条件下速冻水饺表面缺陷的在线检测精度优于主流的几种目标检测网络,其平均精度均值(mAP)为94.8%,召回率(Recall)为77.0%,F1分数(F1-score)为84.9%。与RetinaNet网络相比,mAP、Recall和F1-score分别提高了2.6%、2.6%、2.4%。结论:GX-RetinaNet网络模型可以满足冻饺表面缺陷检测精度的要求,本研究为深度学习理论在速冻水饺表面缺陷检测方面的应用提供了一种可行的方法。 展开更多

关键词 速冻水饺表面缺陷检测 RetinaNet ResNeXt-50 卷积块注意力模块 双向特征融合模块

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