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基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别
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作者 王倩 赵希梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期308-314,共7页
针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应... 针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸,同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合,通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果。实验结果表明,该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78%,较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优。 展开更多
关键词 肝硬化识别 空间通道挤压激励模块 卷积神经网络 VGG网络 空间通道关系
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基于注意力和挤压-激励Inception的双分支合成语音检测
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作者 王晗 赵腊生 +2 位作者 张强 程银清 邱泽鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3217-3222,共6页
合成语音攻击给人们的生活带来巨大的威胁。为了解决现有模型从冗余信息中提取关键信息能力不足和单一模型无法综合利用多检测模型优势的问题,提出一种基于注意力和挤压-激励(SE)模块Inception(SE-Inc)的双分支(Dual-ABIB)合成语音检测... 合成语音攻击给人们的生活带来巨大的威胁。为了解决现有模型从冗余信息中提取关键信息能力不足和单一模型无法综合利用多检测模型优势的问题,提出一种基于注意力和挤压-激励(SE)模块Inception(SE-Inc)的双分支(Dual-ABIB)合成语音检测模型。首先,基于SincNet(Sinc-based convolutional neural Network)提取的初始特征图训练注意力分支合成语音检测模型,并输出注意力图;其次,将注意力图和初始特征图相乘后再叠加,并将结果作为SE-Inc分支的输入进行训练;最后,通过决策级加权融合处理2个分支获得的分类分数,从而实现合成语音检测。实验结果表明,所提模型在参数量为539×10^(3)的情况下,在ASVspoof2019数据集上获得了0.0332的最小串联检测代价函数(mint-DCF)和1.15%的等错误率(EER);与SE-ResABNet(Squeeze-Excitation ResNet Attention Branch Network)相比,所提模型在参数量仅为它的56%的情况下,min t-DCF和EER分别下降了34.5%和39.2%;同时,在ASVspoof2015和ASVspoof2021数据集上所提模型表现了更好的泛化能力。以上结果验证了所提模型能够在参数量较小的情况下,获得更低的min t-DCF和EER。 展开更多
关键词 注意力机制 挤压-激励模块 双分支 合成语音检测 决策级融合
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基于深度学习的电力系统暂态电压与暂态功角稳定一体化超前评估 被引量:10
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作者 史法顺 吴俊勇 +4 位作者 季佳伸 步雨洛 李栌苏 赵鹏杰 李宝琴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期741-754,共14页
暂态电压稳定(transient voltage stability,TVS)与暂态功角稳定(transient angle stability,TAS)是电力系统安全运行的重要基础。随着新型电力系统的建设,电压与功角问题紧密耦合且频发,亟需高精度的一体化超前评估为紧急控制夯实基础... 暂态电压稳定(transient voltage stability,TVS)与暂态功角稳定(transient angle stability,TAS)是电力系统安全运行的重要基础。随着新型电力系统的建设,电压与功角问题紧密耦合且频发,亟需高精度的一体化超前评估为紧急控制夯实基础。首先根据调研整合了表征功角稳定与电压稳定的综合特征,并根据极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)衡量特征贡献度,根据贡献度生成含差分特征的特征集作为评估模型的输入。其次,提出了融合挤压激励模块的多尺度卷积门控循环单元模型(a multi-scale convolution gated recurrent unit integrated with squeeze excitation,SE-CGRU)。该模型通过挤压激励(squeeze&excitation,SE)模块实现特征通道权重的自适应调整,并利用多尺度卷积融合细节特征与宏观特征,实现了暂态功角与暂态电压的高精度一体化评估。在线评估时无需已知故障切除时间即可给出预测结果并输出系统当前状态下的安全裕度。通过引入带时间约束的损失函数与动态权重训练的方式,在保持现有精度的基础上大大缩减了响应时间,实现超前评估。采用多判据融合策略进一步减少了漏判与误判,提高了模型评估的可靠性。以新英格兰10机39节点系统和国内某区域省级互联系统为例验证分析,结果表明所提方法可实现高精度的功角和电压稳定一体化超前评估。 展开更多
关键词 暂态功角稳定 暂态电压稳定 特征贡献度 挤压激励模块
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基于改进LRCN的鱼群摄食强度分类模型 被引量:12
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作者 徐立鸿 黄薪 刘世晶 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期236-241,共6页
实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点,对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中,并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境,采用水上观测方式建立了... 实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点,对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中,并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境,采用水上观测方式建立了鱼群摄食强度视频数据集,并提出了一种基于改进长期卷积循环网络(LRCN)的鱼群摄食强度分类模型,将注意力机制SE模块嵌入卷积神经网络中,通过SE-CNN网络提取视频帧的特征,输入至双层GRU网络中,最后通过全连接分类层得出视频类别。提出的SE-LRCN模型实现了对鱼群摄食视频的强度三分类。试验结果表明,本文提出的模型分类准确率达到97%,F1值达到94.8%,与改进前的LRCN模型相比,准确率提高12个百分点,F1值提高12.4个百分点。研究模型可以更精细地识别鱼群的摄食强度,为自动化精准投饵提供参考。 展开更多
关键词 水产养殖 鱼群摄食强度 长期卷积循环网络 视频分类 挤压激励模块
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基于U-Net多尺度自校准注意力视网膜分割算法 被引量:5
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作者 梁礼明 陈鑫 +1 位作者 周珑颂 余洁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期943-948,共6页
针对视网膜细小血管分割精度低的问题,提出一种融合可伸缩级联模块、Transformer和自校准注意力的改进U-Net算法以提高细小血管分割精度。首先在编码阶段利用可伸缩级联模块,先行学习复杂多变的视网膜血管拓扑结构。然后在解码阶段提出... 针对视网膜细小血管分割精度低的问题,提出一种融合可伸缩级联模块、Transformer和自校准注意力的改进U-Net算法以提高细小血管分割精度。首先在编码阶段利用可伸缩级联模块,先行学习复杂多变的视网膜血管拓扑结构。然后在解码阶段提出一种自校准注意力机制,利用多尺度挤压激励模块,自适应对特征图通道和空间之间特征重要性进行校准,增强目标区域特征响应,抑制背景噪声。最后使用Transformer特征提取块,提高特征空间映射能力。基于DRIVE和CHASEDB1数据集的实验结果表明,所提算法准确率分别为96.49%和96.67%,灵敏度分别为83.75%和83.30%,特异性分别为98.28%和98.01%,AUC分别为0.987 1和0.987 2,所提算法的整体性能优于现有算法,各模块能够有效提高细小血管分割能力。 展开更多
关键词 视网膜分割 可伸缩级联模块 自校准注意力 Transformer特征提取 多尺度挤压激励模块
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基于深度残差长短记忆网络交通流量预测算法 被引量:13
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作者 刘世泽 秦艳君 +5 位作者 王晨星 苏琳 柯其学 罗海勇 孙艺 王宝会 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1566-1572,共7页
针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,通过在编解码器中加入LSTM网络... 针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,通过在编解码器中加入LSTM网络来挖掘不同尺度的时间域特征;其次,构建基于注意力机制挤压激励(SE)模块的卷积残差网络嵌入到LSTM网络结构中,从而挖掘交通流量数据中的空间域特征;最后,将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中,实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析,实验结果表明,相较于原始的基于图卷积的模型,所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差(RMSE)分别获得了1.622和0.08的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。 展开更多
关键词 时空数据挖掘 编解码器 长短期记忆 挤压-激励模块 空间注意力
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基于原始波形的端到端阿尔茨海默症检测方法 被引量:1
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作者 陈旭初 张卫强 马勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3582-3590,共9页
阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是一种退行性疾病,随着病情加重,患者的语言能力逐渐减弱.目前已经有研究者使用梅尔谱图、梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)等声学特征对阿尔茨海默症患者和健康人进... 阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是一种退行性疾病,随着病情加重,患者的语言能力逐渐减弱.目前已经有研究者使用梅尔谱图、梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)等声学特征对阿尔茨海默症患者和健康人进行分类,但是对于使用神经网络从原始波形提取特征进行阿尔茨海默症检测还缺少进一步的探索.本文提出一种基于原始波形的端到端阿尔茨海默症检测方法.该方法使用一维卷积从原始波形中提取时间维度特征,并使用含有膨胀卷积的残差块提取更复杂的特征.为进一步提高性能,在残差块中引入挤压-激励模块.在全国人机语音通讯学术会议(National Conference on Man-Machine Speech Communication,NCMMSC)2021 AD数据集上,本文提出的模型在长音频测试集、短音频测试集分别达到了86.55%和81.35%的准确率,比基线系统分别提高了6.75%、7.35%.在INTERSPEECH2020 ADReSS数据集上,模型的准确率为66.67%,比基线系统提高4.17%. 展开更多
关键词 阿尔茨海默症 语音检测 残差块 挤压-激励模块 端到端
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基于SE-DSCNN的MMC开关管故障诊断方法 被引量:11
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作者 曾昭瑢 何怡刚 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期104-111,共8页
为了实现模块化多电平变换器(MMC)子模块开关管的故障诊断,提出了一种基于挤压-激励模块的深度可分离卷积神经网络(SE-DSCNN)。该网络直接利用原始电容电压数据,不需要任何的特征提取算法,能够自动提取隐藏在原始数据中的深层特征,结合... 为了实现模块化多电平变换器(MMC)子模块开关管的故障诊断,提出了一种基于挤压-激励模块的深度可分离卷积神经网络(SE-DSCNN)。该网络直接利用原始电容电压数据,不需要任何的特征提取算法,能够自动提取隐藏在原始数据中的深层特征,结合挤压-激励模块以突出通道域中具有代表性的特征,利用深度可分离卷积(DSC)来减少网络的计算量。利用滑动时间窗口将数据分段并归一化后输入提前训练好的最优模型中,模型输出预测标签。通过与其他人工特征提取方法及深度学习方法进行对比,结果表明模型参数量比具有相同卷积层数的标准卷积神经网络(CNN)减少了70.92%左右。所提方法在已有样本片段上的分类准确率及不同故障时期的诊断正确率均达99%及以上,诊断单个样本片段所需的时间约为0.34 ms,不但能区分故障早期的耦合性特征,还能实现准确、可靠、高效、快速的故障诊断。 展开更多
关键词 MMC 开关管故障 挤压-激励模块 深度可分离卷积神经网络 故障诊断
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基于视差图指导的无参考立体图像质量评价
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作者 李素梅 丁义修 +1 位作者 常永莉 韩旭 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期854-860,共7页
考虑到视差图在立体成像中的重要性,设计了一种双通道的卷积神经网络来实现无参考立体图像质量评价.首先,建立一个以密集连接网络为主体的卷积神经网络结构,用于提取特征.其次,基于人类视觉系统的双目融合和双目竞争的特性,将左右视图进... 考虑到视差图在立体成像中的重要性,设计了一种双通道的卷积神经网络来实现无参考立体图像质量评价.首先,建立一个以密集连接网络为主体的卷积神经网络结构,用于提取特征.其次,基于人类视觉系统的双目融合和双目竞争的特性,将左右视图进行R、G、B三通道融合得到彩色融合图像,并将此融合图像作为卷积神经网络的一个通道的输入;另一通道的输入为视差图,视差图起到了特征补偿的作用.然后,通过改进挤压和激励模块来实现视差图对融合图像的加权指导.这种加权策略加强了融合图像的重要信息的比重,减轻了非重要信息的比重.最后,在卷积神经网络的末端,将视差图的特征和加权校正过的融合图像的特征进行融合得到总体特征,将总体特征与主观评价方法得分进行回归分析,得到待测立体图像的质量分数.在两个公开的LIVE立体数据库上进行实验验证.结果表明:所提出的无参考立体图像质量评价方法能够有效地应对对称和非对称失真类型的立体图像,并与主观评测方法保持高度一致. 展开更多
关键词 立体图像质量评价 融合图像 卷积神经网络 视差图 挤压激励模块
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基于SE-AGCN的工人爬梯危险行为识别研究
10
作者 朱文锐 史东辉 +1 位作者 周欢 黄瑞丰 《传感器与微系统》 2025年第9期59-62,67,共5页
为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危... 为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危险行为,来构建爬梯行为数据集;其次,通过姿态估计算法,提取工人行为的人体骨骼信息,并将其作为行为识别模型的输入;最终,构建通过挤压激励模块(SE Block)改进的自适应图卷积网络(AGCN)用于行为识别。实验结果表明,该方法具有较好的爬梯行为识别效果。同时,该方法将有助于保障施工人员人身安全,实现爬梯过程中的安全风险信息化预警。 展开更多
关键词 自适应图卷积网络 挤压激励模块 爬梯行为 危险行为识别 施工安全
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