期刊文献+
共找到158篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
基于变换域多尺度加权神经网络的全色锐化
1
作者 马飞 孙陆鹏 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期76-84,共9页
为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全... 为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全色图像和多光谱图像的锐化模型。该模型分为低频和高频处理模块,对于高频子带,提出了一种适用于不同尺度不同方向高频子带的加权方式,并针对其不同方向上的特性,采用一种自适应PCNN模型;对于低频子带,首先将其分解为低秩与稀疏2部分,并根据低秩部分与稀疏部分特点设计相应的融合规则,再采取逆NSST变换得到融合图像。实验在GeoEye,QuickBird与Pléiades数据集上进行,并针对高频信息多尺度加权模块设计了消融实验,相比于次优模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值分别提高了约1 dB,1.6 dB和2.2 dB。实验结果表明,该模型在指标评估中优于其他算法,并有效解决高频信息提取困难问题。 展开更多
关键词 全色锐化 非下采样剪切波变换 多尺度加权 脉冲耦合神经网络 低秩稀疏分解
在线阅读 下载PDF
加权精细复合多尺度散布熵与改进贝叶斯网络结合的轴承故障诊断
2
作者 仝兆景 孟令强 +1 位作者 唐晋豪 吴鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第7期1151-1158,共8页
针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提... 针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提出了一种基于wRCMDE与改进贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过计算不同故障振动信号的wRCMDE,并选取合适尺度下的多个wRCMDE值作为特征向量形成特征样本,输入到改进萤火虫算法优化的贝叶斯网络中进行故障分类识别。通过实验数据分析,将所提方法与基于多尺度散布熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法进行对比,结果表明,该方法能够更加准确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。 展开更多
关键词 加权精细复合多尺度散布熵 萤火虫算法 贝叶斯网络 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于自适应卷积和加权损失的浪高预测模型
3
作者 郑宗生 赵泽骋 +1 位作者 张月维 王绪龙 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期47-51,共5页
有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预... 有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预测模型AC-LSTM(adaptive convlution LSTM)。该方法使用自适应卷积(Adaptive Convlution)提取波浪场的局部和全局特征,选择性地融合多尺度特征;使用考虑浪高等级的加权损失函数,缓解浪高数据中的类别不平衡问题。提出的模型在南海再分析数据集上进行实验,模型12 h的MAE、RMSE分别为0.152 m、0.223 m,表现优于流行的时空预测模型,可以有效进行区域浪高预测。 展开更多
关键词 有效波高预测 循环神经网络 自适应卷积 加权损失函数 多尺度
在线阅读 下载PDF
采用多尺度自适应选择卷积神经网络的轴承故障诊断研究 被引量:4
4
作者 张玺君 尚继洋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期127-135,共9页
针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征... 针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征,合并为初始特征;构建多尺度自适应选择卷积块,提取不同尺度的特征,利用改进的注意力机制自适应调整不同尺度的特征权重,加入残差连接,防止模型退化;通过分类器完成轴承故障诊断。在凯斯西储大学轴承数据集和XJTU-SY轴承数据集上的实验结果表明:在模型改进实验中,与没有改进注意力机制的模型相比,所提模型的轴承故障诊断准确率提升了1.98%;在不同信噪比的噪声干扰环境中,所提模型的轴承故障诊断准确率均高于93%。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 卷积神经网络 自适应融合 注意力机制 多尺度特征
在线阅读 下载PDF
多尺度多层次信息自适应融合的逆半色调方法
5
作者 李梅 孔维轩 《包装工程》 北大核心 2025年第11期195-204,共10页
目的逆半色调方法是实现数字化文件管理和高精度图像识别的关键技术,通过现有的逆半色调方法恢复得到的图像存在图像内容缺失、图像细节再现模糊等问题。针对现有方法的不足,提出多尺度多层次信息自适应融合的逆半色调方法。方法首先,... 目的逆半色调方法是实现数字化文件管理和高精度图像识别的关键技术,通过现有的逆半色调方法恢复得到的图像存在图像内容缺失、图像细节再现模糊等问题。针对现有方法的不足,提出多尺度多层次信息自适应融合的逆半色调方法。方法首先,提出多尺度自适应深度网络,实现多尺度信息的提取;然后,采用稠密残差块与注意力机制相结合的形式实现图像细节信息的有效提取;最后,构建多信息自适应融合网络,将不同阶段恢复得到的图像内容信息与细节信息有效融合,从而得到高质量的逆半色调图像。实验在Set14、Urban100、Microsoft COCO等3个数据集上与最新的5种方法进行比较。结果实验结果表明,与现有方法相比,在客观评价方面,其峰值信噪比平均值提高了0.05∼5.51 dB,结构相似度平均值提高了0∼0.1;在主观评价方面,运用此方法得到的逆半色调图像去除半色调噪点更为彻底,恢复出的图像细节更好,在视觉上与原始图像更为相近。同时,对于处理256像素×256像素的图像,所提出的网络在GPU上的平均运行时间为0.13 s。结论所提出的多尺度多层次信息自适应融合模型可以得到更高质量的逆半色调图像。 展开更多
关键词 逆半色调方法 多尺度自适应深度网络 多信息自适应融合深度网络 半色调图像
在线阅读 下载PDF
基于多尺度自适应网络的ECT图像重建 被引量:1
6
作者 张立峰 常恩健 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1139-1146,共8页
为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好... 为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好的鲁棒性和更低的计算参数量;采用加入自适应空间阈值模块方式,进一步提高了图像的重建精度。实验结果表明:与线性反投影(LBP)算法、Landweber迭代算法及常用深度学习方法相比,该方法平均相对误差最小且平均相关系数最大,分别为0.181及0.967。 展开更多
关键词 多相流测量 机器视觉 电容层析成像 图像重建 深度学习 多尺度 自适应网络
在线阅读 下载PDF
基于CEEMDAN与改进一维多尺度卷积神经网络结合的滚动轴承故障诊断
7
作者 马宁 赵荣珍 郑玉巧 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第1期45-54,共10页
针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对... 针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对轴承信号进行消噪处理,并利用皮尔逊相关系数法对所得IMF分量进行信号重构;其次,在网络首层将大尺寸卷积核与空洞卷积结合,并引入金字塔场景解析网络提出改进的一维多尺度卷积神经网络,对故障特征信息进行提取,采用PSO算法对卷积核进行参数寻优;最后,融合多尺度特征信息完成网络学习,并输入Sofmax分类器,实现滚动轴承故障诊断.采用西储大学轴承数据集和HZXT-DS-001型双跨综合故障模拟实验台的滚动轴承故障数据进行了验证.结果表明,相比传统故障诊断方法该方法可以得到良好的诊断结果. 展开更多
关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 一维卷积神经网络 多尺度特征提取 特征可视化 故障诊断
在线阅读 下载PDF
融合法向信息和尺度自适应的稳健点云平面拟合方法
8
作者 吴颖 彭警 刘小生 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第2期116-119,共4页
为解决现有稳健拟合算法在高污染率点云数据中容易失效的问题,在基于特征值分解的平面拟合方法中引入权阵,根据点云的法向量确定权重初值,初步降低粗差的影响。然后使用尺度自适应方法增强算法的稳健性,其尺度因子随迭代次数的增加逐步... 为解决现有稳健拟合算法在高污染率点云数据中容易失效的问题,在基于特征值分解的平面拟合方法中引入权阵,根据点云的法向量确定权重初值,初步降低粗差的影响。然后使用尺度自适应方法增强算法的稳健性,其尺度因子随迭代次数的增加逐步减小,可有效解决传统M估计崩溃率低的问题。实验结果表明,本文算法的崩溃率高于已有的稳健点云拟合方法,能够在粗差比例高的点云数据中准确估计平面参数。 展开更多
关键词 加权特征值法 法向信息 尺度自适应 稳健点云平面拟合
在线阅读 下载PDF
基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的地震波初至智能拾取方法
9
作者 赵军才 马江涛 +3 位作者 刘洋 王宁 胡亚东 谭勇 《石油物探》 北大核心 2025年第4期691-700,共10页
初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此... 初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此,提出了一种基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的深度学习初至拾取方法。首先,将地震记录、偏移距和高程信息进行融合,构建多数据融合模型,提升方法的鲁棒性;然后,通过自适应加权策略优化多个损失函数的组合,构建自适应加权混合损失函数来有效约束模型的训练过程,进而提升模型的初至拾取精度。实际地震数据测试结果表明,在复杂地质条件下的弱初至、强噪声情况下,所提出的初至拾取方法较常用的长/短时窗均值比方法和地震图像深度语义分割方法(简称分割方法)具有更好的拾取效果和更强的抗噪性能,测试结果验证了方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 初至拾取 卷积神经网络 数据融合 自适应加权混合损失函数
在线阅读 下载PDF
自适应引导滤波下图像多尺度细节增强
10
作者 李俊霖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期24-27,共4页
在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除... 在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除图像噪声和平滑图像的同时,有效保留其边缘细节特征。随后,将经过滤波处理的图像分解为两个组成部分:细节层、基础层,采用多尺度细节增强技术提升细节层图像局部细节清晰度,使用具有不同尺寸的高斯核进行卷积运算,以生成具有不同平滑效果的图像序列,从而进行多尺度细节增强。将基础层的对比度增强后与细节增强后的细节层依据一定的权重进行融合,从而生成多尺度细节增强图像。实验结果显示,所提方法能够丰富图像的细节信息,确保图像整体结构的完整性和自然过渡,使图像的色彩更加饱满;信息熵和平均梯度指标均展现出优异的表现,有力证明了该方法在图像多尺度细节增强方面的有效性。 展开更多
关键词 引导滤波 自适应 多尺度 细节增强 高斯核函数 加权融合 平滑处理
在线阅读 下载PDF
基于多尺度加权形态网络的燃气流量计健康状态评估 被引量:1
11
作者 胡凡 张永 谢林柏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期198-208,共11页
燃气流量计是天然气贸易计量的重要仪器,而其健康状态的改变会造成计量偏差。为了减少燃气企业的经济损失,本文提出了一种基于多模态数据扩充、形态学特征学习和多尺度自适应加权形态学网络的燃气流量计健康状态评估方法。首先,采用基于... 燃气流量计是天然气贸易计量的重要仪器,而其健康状态的改变会造成计量偏差。为了减少燃气企业的经济损失,本文提出了一种基于多模态数据扩充、形态学特征学习和多尺度自适应加权形态学网络的燃气流量计健康状态评估方法。首先,采用基于Wasserstein距离和谱归一化的ACGAN算法进行数据扩充。其次,针对燃气流量计振动信号数据的复杂性和噪声影响,提出了一种基于平均帽变换的形态学方法提取信号的正负脉冲信息。最后,针对非平稳、变工况的工业条件,引入多尺度自适应加权形态学网络,采用具有不同结构元素尺度的多个分量来分别提取脉冲信息,并利用自适应加权融合来增强提供强脉冲分量的尺度。通过实验结果表明,所提出的方法对燃气流量计健康状态评估的准确度超过94%。该方法对实际燃气贸易计量有重要的应用价值。 展开更多
关键词 燃气流量计 健康状态评估 多模态数据增强 形态学特征学习 多尺度自适应加权网络
在线阅读 下载PDF
自适应加权多尺度LTP的人脸识别 被引量:4
12
作者 闫河 王朴 +1 位作者 刘婕 陈伟栋 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期1027-1031,共5页
为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直... 为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 局部三值模式 多尺度分析 自适应加权 信息熵
在线阅读 下载PDF
像素点特征加权的尺度自适应跟踪算法 被引量:3
13
作者 罗会兰 杜芳芳 孔繁胜 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期200-210,共11页
针对目标运动过程中的姿态变化、旋转、干扰以及缩放等情况,提出了结合像素点特征加权的尺度自适应跟踪算法。首先利用目标区域中每个像素点的颜色特征和位置特征,建立目标模型;其次用目标的平均权值图估算尺度变化系数,以实现目标尺度... 针对目标运动过程中的姿态变化、旋转、干扰以及缩放等情况,提出了结合像素点特征加权的尺度自适应跟踪算法。首先利用目标区域中每个像素点的颜色特征和位置特征,建立目标模型;其次用目标的平均权值图估算尺度变化系数,以实现目标尺度的自适应;最后构建一个更新模型,对跟踪过程中的目标模型和背景模型进行更新。实验表明,提出的算法充分利用目标区域内各像素点间的差异,可以做到快速、有效的跟踪,且具有较强的顽健性。 展开更多
关键词 目标跟踪 尺度自适应 更新模型 像素点特征加权
在线阅读 下载PDF
路网形态与住宅价格的多尺度空间关系研究——基于空间网络分析与多尺度地理加权回归模型 被引量:11
14
作者 王钺 周鹏辉 +1 位作者 潘海泽 代诗歌 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期103-109,共7页
针对以往住宅价格影响因素分析中忽略城市路网形态参数的问题,该文基于空间网络分析,将不同搜索半径下道路接近度与穿行度纳入住宅价格特征变量,构建空间计量模型,探究成都市路网形态对住宅价格的驱动效应。结果表明:1)相比享乐回归模... 针对以往住宅价格影响因素分析中忽略城市路网形态参数的问题,该文基于空间网络分析,将不同搜索半径下道路接近度与穿行度纳入住宅价格特征变量,构建空间计量模型,探究成都市路网形态对住宅价格的驱动效应。结果表明:1)相比享乐回归模型和地理加权回归模型,多尺度地理加权回归模型揭示了不同变量的空间影响尺度,更适用于探究成都市路网形态对住宅价格的影响;2)路网的局部接近度、局部穿行度核心位于二环内,全局接近度核心主要分布在四环内,全局穿行度核心主要分布在交通干道上;3)不同搜索半径下对住宅价格具有显著驱动效应的接近度均为全局尺度变量,该效应在空间上相对平稳,而穿行度作为局部变量,其在空间上的影响尺度随搜索半径的变化而存在差异,具有一定的空间异质性,其中,路网接近度对住宅价格产生正向影响,其系数空间格局呈跨尺度相似特征,而穿行度产生负向影响,其系数空间格局呈跨尺度变异特征;4)各搜索半径下路网形态变量的差异可在一定程度上改变消费者对其他影响因素的偏好程度。 展开更多
关键词 空间网络分析(sDNA) 路网形态 多尺度地理加权回归(MGWR) 住宅价格 影响尺度
在线阅读 下载PDF
神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法 被引量:5
15
作者 叶小岭 窦艳艳 胡凯 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2821-2825,共5页
针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法。用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点... 针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法。用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点进行自适应加权均值滤波,信号点则保持不变,从而实现了对图像细节的有效保护。仿真表明了该算法滤波性能和细节保护能力均优于各种传统滤波算法。 展开更多
关键词 BP神经网络 椒盐噪声 噪声检测 自适应加权均值滤波 细节保护
在线阅读 下载PDF
多尺度自适应加权与稀疏表示分类相结合的遥感目标识别 被引量:4
16
作者 李骥 王艳然 王威 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第9期2157-2160,共4页
针对遥感图像中不同层次的空间结构差异及目标含有不同角度的旋转的情况,提出一种基于Gabor多尺度自适应加权与稀疏表示的遥感目标识别方法.首先对训练样本和待测样本进行Gabor小波变换,对各个方向的Gabor特征进行综合,使它们近似各向同... 针对遥感图像中不同层次的空间结构差异及目标含有不同角度的旋转的情况,提出一种基于Gabor多尺度自适应加权与稀疏表示的遥感目标识别方法.首先对训练样本和待测样本进行Gabor小波变换,对各个方向的Gabor特征进行综合,使它们近似各向同性,根据各尺度特征包含信息量进行自适应加权求和并经过PCA降维求得融合特征,将原始的训练字典改为融合特征字典,从而使字典更加具有判别能力,提高识别率.实验表明,该方法对遥感图像目标识别具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 Gabor多尺度 自适应加权 稀疏表示 融合特征
在线阅读 下载PDF
基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法 被引量:2
17
作者 刘翠翠 孙伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第8期2308-2310,2327,共4页
通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法。该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应... 通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法。该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应度函数,并基于边聚集系数构建加权的蛋白质网络,根据权值选择边,在加权蛋白质网络中将种子边不断聚类扩展,挖掘综合适应度最大的子图,从而识别出蛋白质复合物。在多个真实蛋白质网络中的实验表明,该算法能够有效提升蛋白质复合物识别的准确性。 展开更多
关键词 加权网络 适应 蛋白质复合物识别 模块性
在线阅读 下载PDF
基于动态加权的多尺度残差网络旋转机械故障诊断算法 被引量:10
18
作者 史红梅 郑畅畅 +1 位作者 司瑾 陈晶城 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第23期67-74,93,共9页
针对传统的机械故障诊断方法特征提取困难问题,提出一种新颖的基于特征通道重标定的动态加权多尺度残差网络旋转机械故障诊断方法。将原始数据作为网络的输入,设计宽卷积层进行信息初步融合扩大模型的感受野;再分别构建三个独立的以残... 针对传统的机械故障诊断方法特征提取困难问题,提出一种新颖的基于特征通道重标定的动态加权多尺度残差网络旋转机械故障诊断方法。将原始数据作为网络的输入,设计宽卷积层进行信息初步融合扩大模型的感受野;再分别构建三个独立的以残差块为基础的并行分支网络,通过设计多尺度卷积核分别从并行分支网络提取深度特征;接着设计动态加权层建立全局信息建模特征通道之间的动态非线性关系,对每个尺度的特征通道进行重标定,提高网络对故障信息的敏感性;将三个尺度的特征进行特征融合,通过分类器实现故障诊断。在多个数据集上进行试验,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 旋转机械故障诊断 动态加权 一维残差网络 多尺度学习
在线阅读 下载PDF
区分服务网络中自适应加权调度方案的研究 被引量:1
19
作者 程文青 刘威 +1 位作者 乐春晖 ChunTungChou 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期153-159,共7页
针对现有区分服务网络中多服务间带宽公平性问题,提出了一种自适应加权调度方案。该方案通过对本地节点缓存区指标的定期测量,计算得到在各队列间公平分配剩余带宽的调度权值。仿真结果表明,该方案可以在网络负载变化时自适应的快速调... 针对现有区分服务网络中多服务间带宽公平性问题,提出了一种自适应加权调度方案。该方案通过对本地节点缓存区指标的定期测量,计算得到在各队列间公平分配剩余带宽的调度权值。仿真结果表明,该方案可以在网络负载变化时自适应的快速调整到理想调度值,有效改进了带宽分配的公平性。 展开更多
关键词 区分服务网络 自适应加权调度 公平性
在线阅读 下载PDF
基于加权跳动多级特征融合的小目标检测算法
20
作者 吕学强 刘梦可 +1 位作者 韩晶 董志安 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期79-88,共10页
目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度... 目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度通道分割模块,增强浅层特征图中的空间位置等细节信息;设计加权跳动多级特征融合结构,将之前的Concat采用加权方式进行替换,使不同层级的特征相互补充,增强特征表达的丰富性和鲁棒性;使用感受野协调注意力机制模块对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失;为了解决小目标漏检问题,设计新的解耦头加强对小目标的检测能力。实验证明,在VisDrone2021和DOTA1.5数据集上,提出的方法检测精度分别达到56.2%、77.6%。相比于原始YOLOv7,分别提高了7.3%和2.2%,证明了改进方法在航拍图像中的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 多尺度通道分割 加权跳动多级特征融合 感受野协调注意力 解耦网络
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部