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零故障样本下小波知识驱动的工业机器人故障检测被引量：2: 1; 作者黎国强魏美容 +2 位作者吴德烽吴军段超群《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期166-176,共11页; 针对零故障样本问题,现有方法大多从迁移学习、样本生成等开展研究,然而该类方法依赖相近故障样本,难以保证训练样本与真实故障信号在数据分布上保持对齐,导致模型泛化性不足。针对上述问题,提出了基于连续小波变换知识库和ViT网络的故... 展开更多; 关键词零故障样本连续小波变换知识库对比损失函数故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合对比监督和排序树的轨迹数据差分隐私保护方案被引量：5: 2; 作者王辉陈宇 +1 位作者申自浩刘沛骞《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期1797-1805,共9页; 随着各种具有位置定位服务设备的普及,用户享受设备带来便利的同时,也会引发位置隐私泄露的问题。针对这一问题,提出了一种结合对比监督和排序树的轨迹数据差分隐私保护方案(SDTS)。首先,利用监督学习模型对轨迹数据进行预处理,使用模... 展开更多; 关键词对比损失函数差分隐私二叉排序树轨迹数据等比分配; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有个人信息的对话生成模型研究被引量：2: 3; 作者曹斌柯显信白姣姣《计算机应用与软件》北大核心 2021年第2期140-144,共5页; 赋予聊天机器人个人信息对于提供自然的对话至关重要,对此提出具有个人信息的对话模型,包括问题分类、个人信息回复和开放域对话三个模块。在问题分类模块中,分析测试不同分类方法的效果;个人信息回复模块利用BiLSTM进行语义信息编码,... 展开更多; 关键词对话模型文本分类最大互信息对比损失函数检索式匹配问答; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轻量化视觉Transformer的花卉识别被引量：5: 4; 作者熊举举徐杨 +1 位作者范润泽孙少聪《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期271-279,共9页; 由于不同种类花卉之间的相似性以及同种花卉的差异性,提取局部特征信息的卷积神经网络(CNN)在花卉图像的识别上取得的结果不够理想。在Swin Transformer(Swin-T)网络的基础上,提出了一种轻量型的Transformer网络LWFormer。首先,该网络... 展开更多; 关键词花卉识别轻量化注意力机制双通道注意力对比损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合网络的异源遥感图像变化检测被引量：3: 5; 作者周圆李祥瑞杨晶《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期451-460,共10页; 为了更加准确地进行异源遥感图像的变化检测任务,提出了一种基于混合网络的异源遥感图像变化检测算法。利用伪孪生网络提取异源遥感图像块间空间维度的变化特征,利用早期融合网络提取异源遥感图像块间光谱维度的变化特征,将2支网络提取... 展开更多; 关键词变化检测异源伪孪生网络早期融合网络对比损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

小样本水下目标识别的孪生网络的设计被引量：1: 6; 作者曹文靖《机械设计》 CSCD 北大核心 2020年第S02期203-207,共5页; 由于水下目标获取困难,小样本水声目标识别一直是水声领域的难题。传统网络训练时需要大量的训练样本,并且对样本库外的目标识别率较低。针对这一问题文中提出一种深度卷积孪生网络用于对水下目标的DEMON(Detection of Envelope Modulat... 展开更多; 关键词小样本 DEMON谱分析孪生网络深度学习对比损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名零故障样本下小波知识驱动的工业机器人故障检测被引量：2: 1; 作者黎国强魏美容吴德烽吴军段超群; 机构集美大学轮机工程学院集美大学航海学院华中科技大学船舶与海洋工程学院上海大学机电工程与自动化学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期166-176,共11页; 基金国家自然科学基金面上项目(52375106) 厦门市自然科学基金项目(3502Z202471042)资助。; 文摘针对零故障样本问题,现有方法大多从迁移学习、样本生成等开展研究,然而该类方法依赖相近故障样本,难以保证训练样本与真实故障信号在数据分布上保持对齐,导致模型泛化性不足。针对上述问题,提出了基于连续小波变换知识库和ViT网络的故障检测方法。采用了多种母小波函数构建连续小波变换知识库,从不同时-频角度对机械装备监测数据进行分析;设计了一种基于多模态时-频特征的对比损失函数,实现了ViT的有效训练;开发了基于余弦相似性分析的故障检测算法,检测机械装备各类异常状态。使用工业机器人实验平台对方法进行验证。结果表明,所提方法能够在零故障样本下构建高性能的特征提取网络,并能对各类故障状态进行准确检测。; 关键词零故障样本连续小波变换知识库对比损失函数故障检测; Keywords zero-fault sample continuous wavelet transform knowledgebase contrastive loss functions fault detection; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合对比监督和排序树的轨迹数据差分隐私保护方案被引量：5: 2; 作者王辉陈宇申自浩刘沛骞; 机构河南理工大学软件学院河南理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期1797-1805,共9页; 基金国家自然科学基金(61300216) 河南省高等学校重点科研项目(23A520033) 河南理工大学博士基金(B2022-16,B2020-32); 文摘随着各种具有位置定位服务设备的普及,用户享受设备带来便利的同时,也会引发位置隐私泄露的问题。针对这一问题,提出了一种结合对比监督和排序树的轨迹数据差分隐私保护方案(SDTS)。首先,利用监督学习模型对轨迹数据进行预处理,使用模型中的损失函数对轨迹数据进行轨迹相似度计算;其次,基于二叉排序树结构对轨迹数据进行存储,提高轨迹查询效率;最后,利用差分隐私技术和等比隐私预算分配方式对排序树节点中移动用户的统计值进行加噪处理,保护节点中存储的敏感信息,保证数据隐私安全的同时提高数据的可用性。实验结果表明,该方案能有效保护用户的数据隐私安全,并能保证轨迹数据的可用性。; 关键词对比损失函数差分隐私二叉排序树轨迹数据等比分配; Keywords contrast loss function differential privacy binary sort tree trajectory data proportional allocation; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名具有个人信息的对话生成模型研究被引量：2: 3; 作者曹斌柯显信白姣姣; 机构上海大学机电工程与自动化学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第2期140-144,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61273325)。; 文摘赋予聊天机器人个人信息对于提供自然的对话至关重要,对此提出具有个人信息的对话模型,包括问题分类、个人信息回复和开放域对话三个模块。在问题分类模块中,分析测试不同分类方法的效果;个人信息回复模块利用BiLSTM进行语义信息编码,训练采用对比损失函数,同时实验对比多种匹配模型;开放域对话模型以最大互信息为目标函数,减少无意义回复。实验表明该对话模型的自然性、逻辑性、多样性和一致性均优于传统模型。; 关键词对话模型文本分类最大互信息对比损失函数检索式匹配问答; Keywords Dialogue model Text classification Maximizing mutual information Contrastive loss function Retrieval matching; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于轻量化视觉Transformer的花卉识别被引量：5: 4; 作者熊举举徐杨范润泽孙少聪; 机构贵州大学大数据与信息工程学院贵阳铝镁设计研究院有限公司; 出处《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期271-279,共9页; 基金贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般176)。; 文摘由于不同种类花卉之间的相似性以及同种花卉的差异性,提取局部特征信息的卷积神经网络(CNN)在花卉图像的识别上取得的结果不够理想。在Swin Transformer(Swin-T)网络的基础上,提出了一种轻量型的Transformer网络LWFormer。首先,该网络将基于移动窗口的PoolFormer模块引入Swin-T网络的第一、二阶段,对网络进行轻量化。其次,引入了双通道注意力机制,2个独立的通道分别关注了特征图的“位置”和“内容”,提高网络提取全局特征信息的能力。最后,使用了对比损失函数,进一步优化了网络的性能。在Oxford 102 Flower Dataset和104 Flowers Garden of Eden这2个公开的数据集上对改进的模型进行评估,并与其他方法进行对比,在这2个数据集上,分别得到了88.1%与87.3%的准确率。与Swin-T网络相比,该网络参数量降低了33.45%,FLOPs降低了28.89%,throughtput提高了91.45%,准确率提高了1.8%。实验结果表明,该网络在提升了准确率的同时降低了参数量,得到了速度与精度地提升。; 关键词花卉识别轻量化注意力机制双通道注意力对比损失函数; Keywords flower recognition lightweight attention mechanism dual-channel attention contrastive loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合网络的异源遥感图像变化检测被引量：3: 5; 作者周圆李祥瑞杨晶; 机构天津大学电气自动化与信息工程学院天津大学国际工程师工程学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期451-460,共10页; 文摘为了更加准确地进行异源遥感图像的变化检测任务,提出了一种基于混合网络的异源遥感图像变化检测算法。利用伪孪生网络提取异源遥感图像块间空间维度的变化特征,利用早期融合网络提取异源遥感图像块间光谱维度的变化特征,将2支网络提取的特征进行融合,并将融合后的变化特征输入到sigmoid层进行二分类检测。同时,在伪孪生网络中加入对比损失函数,通过优化对比损失函数,使得在特征空间中,未变化图像对的空间特征差异更小,变化图像对的空间特征差异更大,以提升网络的区分能力和收敛速度。; 关键词变化检测异源伪孪生网络早期融合网络对比损失函数; Keywords change detection heterogeneous pseudo-siamese network early fusion network contrast loss function; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小样本水下目标识别的孪生网络的设计被引量：1: 6; 作者曹文靖; 机构天津工业大学电气工程与自动化学院; 出处《机械设计》 CSCD 北大核心 2020年第S02期203-207,共5页; 基金国家自然科学基金(61601322) 中国科学院声学研究所声学国家重点实验室(SKLA202002) 航天三院自筹创新项目([2019]740号); 文摘由于水下目标获取困难,小样本水声目标识别一直是水声领域的难题。传统网络训练时需要大量的训练样本,并且对样本库外的目标识别率较低。针对这一问题文中提出一种深度卷积孪生网络用于对水下目标的DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise)谱的线谱进行识别。同时,为了适应真实水下识别环境,在训练的同时评估不同多普勒频偏、信噪比和干扰对网络识别性能的影响,进而得到一种具有较高多普勒容限和具有抗噪能力的网络模型。试验结果表明,与传统的神经网络相比,深度卷积孪生网络能够利用交叉熵对比损失函数与设置阈值的方式,判断输入样本对之间的差异,进而实现对新目标的识别。; 关键词小样本 DEMON谱分析孪生网络深度学习对比损失函数; Keywords small sample DEMON spectrum analysis siamese network deep learning contrast loss function; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TB566 [交通运输工程—水声工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	零故障样本下小波知识驱动的工业机器人故障检测	黎国强魏美容吴德烽吴军段超群	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	结合对比监督和排序树的轨迹数据差分隐私保护方案	王辉陈宇申自浩刘沛骞	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	具有个人信息的对话生成模型研究	曹斌柯显信白姣姣	《计算机应用与软件》北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于轻量化视觉Transformer的花卉识别	熊举举徐杨范润泽孙少聪	《图学学报》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于混合网络的异源遥感图像变化检测	周圆李祥瑞杨晶	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	小样本水下目标识别的孪生网络的设计	曹文靖	《机械设计》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料