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基于挤压-激励注意力机制的CNN-LSTM煤矿用电机异常状态检测
1
作者
郭开宇
袁逸萍
+2 位作者
陈彩凤
陈钧钖
杜汶聪
《煤炭技术》
CAS
2024年第10期223-227,共5页
针对环境恶劣和复杂工况导致煤矿用电机故障频发,为保障煤矿用电机的可靠运行,提出一种基于挤压-激励注意力机制的CNN-LSTM煤矿用电机异常状态检测模型。首先引入卷积神经网络(CNN)获取多特征输入空间联系,采用长短期记忆网络(LSTM)提...
针对环境恶劣和复杂工况导致煤矿用电机故障频发,为保障煤矿用电机的可靠运行,提出一种基于挤压-激励注意力机制的CNN-LSTM煤矿用电机异常状态检测模型。首先引入卷积神经网络(CNN)获取多特征输入空间联系,采用长短期记忆网络(LSTM)提取序列时序变化特征,结合挤压-激励注意力机制(SE)为LSTM层进行自适应权重分配来增强电机定子电流的关键信息提取;然后通过均方根误差(RMSE)对电机定子电流进行残差分析,检测电机定子电流的异常变化;最后,以新疆某大型露天煤矿121带式输送机1#煤矿用电机实时运行状态数据验证所提方法的实用性,结果表明该方法能够精准检测到电机定子电流异常状态,为煤矿用电机可靠运行提供重要依据。
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关键词
煤矿用电机
卷积神经网络
长短期记忆网络
挤压
-
激励
注意力
机制
异常状态检测
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职称材料
应用注意力机制的文档图像篡改与脱敏定位
2
作者
郑铿涛
李斌
曾锦华
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期207-218,共12页
诸如合同、证明文件和通知书等一些重要的文档材料,常常以电子图像格式被存储和传播。然而,由于包含关键的文字信息,此类图像往往容易被非法篡改利用,造成严重的社会影响和危害;与此同时,考虑到个人的隐私安全问题,人们往往也会对这类...
诸如合同、证明文件和通知书等一些重要的文档材料,常常以电子图像格式被存储和传播。然而,由于包含关键的文字信息,此类图像往往容易被非法篡改利用,造成严重的社会影响和危害;与此同时,考虑到个人的隐私安全问题,人们往往也会对这类图像做脱除敏感信息处理。恶意篡改与脱敏均会给原始图像引入额外痕迹,但在动机上存在区别,且在操作方式上也存在一定差异。因此,有必要对二者进行区分,从而更准确地定位出篡改区域。针对这个问题,提出了一个卷积编解码网络,通过U形连接获取编码器多级特征,有效学习篡改和脱敏处理痕迹;同时,在解码网络引入多个挤压激励注意力机制模块,抑制图像内容,关注更微弱的处理痕迹,提高网络的检测能力。为了有效地辅助网络训练,构建了一个包含常见篡改操作和脱敏操作的文档图像取证数据集。实验结果表明,算法模型在此数据集上表现良好,在公开的篡改数据集上也有不错的性能,并优于对比算法。同时,所提的算法对几种常见的后处理操作具有较好的鲁棒性。
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关键词
文档图像
篡改定位
脱敏定位
U-Net
挤压激励注意力机制
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职称材料
卷积神经网络结合子域适应的低采样率肌电手势识别
3
作者
周雕
熊馨
+2 位作者
周建华
宗静
张琪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2011-2019,共9页
为了提升模型识别低采样率肌电手势的性能,提出新的识别方法.通过信息扩展层对预处理后的低采样率肌电信号信息进行扩展,增强关键特征的表示.在特征提取网络中,利用子域适应网络提取源域与目标域中的域不变特征后进行域不变特征分类.使...
为了提升模型识别低采样率肌电手势的性能,提出新的识别方法.通过信息扩展层对预处理后的低采样率肌电信号信息进行扩展,增强关键特征的表示.在特征提取网络中,利用子域适应网络提取源域与目标域中的域不变特征后进行域不变特征分类.使用NinaPro数据库中的DB1和DB5子数据库对所提方法进行评估.实验结果表明,所提方法识别53种和52种手势的最高准确率分别为90.89%(DB1)、89.90%(DB5)和82.01%(DB1)、77.07%(DB5),能够降低电极移位、肌肉疲劳、皮肤阻抗的变化和肌肉相对电极的相对运动等因素对低采样率肌电手势识别的影响.
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关键词
低采样率表面肌电
手势识别
子域适应
信息扩展
挤压
与
激励
注意力
机制
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职称材料
题名
基于挤压-激励注意力机制的CNN-LSTM煤矿用电机异常状态检测
1
作者
郭开宇
袁逸萍
陈彩凤
陈钧钖
杜汶聪
机构
新疆大学机械工程学院
出处
《煤炭技术》
CAS
2024年第10期223-227,共5页
基金
国家自然科学基金项目(72361032,71961029)。
文摘
针对环境恶劣和复杂工况导致煤矿用电机故障频发,为保障煤矿用电机的可靠运行,提出一种基于挤压-激励注意力机制的CNN-LSTM煤矿用电机异常状态检测模型。首先引入卷积神经网络(CNN)获取多特征输入空间联系,采用长短期记忆网络(LSTM)提取序列时序变化特征,结合挤压-激励注意力机制(SE)为LSTM层进行自适应权重分配来增强电机定子电流的关键信息提取;然后通过均方根误差(RMSE)对电机定子电流进行残差分析,检测电机定子电流的异常变化;最后,以新疆某大型露天煤矿121带式输送机1#煤矿用电机实时运行状态数据验证所提方法的实用性,结果表明该方法能够精准检测到电机定子电流异常状态,为煤矿用电机可靠运行提供重要依据。
关键词
煤矿用电机
卷积神经网络
长短期记忆网络
挤压
-
激励
注意力
机制
异常状态检测
Keywords
coal mine motors
CNN
LSTM
SE
abnormal state detection
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
TM3 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
应用注意力机制的文档图像篡改与脱敏定位
2
作者
郑铿涛
李斌
曾锦华
机构
深圳大学广东省智能信息处理重点实验室
深圳市人工智能与机器人研究院
司法鉴定科学研究院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期207-218,共12页
基金
国家自然科学基金(U22B2047,61872244,62272314)
广东省基础与应用基础研究基金杰出青年基金项目(2019B151502001)
+1 种基金
深圳市研究与发展计划项目(JCYJ2020010905008228)
上海市科委技术标准项目(21DZ2200100)。
文摘
诸如合同、证明文件和通知书等一些重要的文档材料,常常以电子图像格式被存储和传播。然而,由于包含关键的文字信息,此类图像往往容易被非法篡改利用,造成严重的社会影响和危害;与此同时,考虑到个人的隐私安全问题,人们往往也会对这类图像做脱除敏感信息处理。恶意篡改与脱敏均会给原始图像引入额外痕迹,但在动机上存在区别,且在操作方式上也存在一定差异。因此,有必要对二者进行区分,从而更准确地定位出篡改区域。针对这个问题,提出了一个卷积编解码网络,通过U形连接获取编码器多级特征,有效学习篡改和脱敏处理痕迹;同时,在解码网络引入多个挤压激励注意力机制模块,抑制图像内容,关注更微弱的处理痕迹,提高网络的检测能力。为了有效地辅助网络训练,构建了一个包含常见篡改操作和脱敏操作的文档图像取证数据集。实验结果表明,算法模型在此数据集上表现良好,在公开的篡改数据集上也有不错的性能,并优于对比算法。同时,所提的算法对几种常见的后处理操作具有较好的鲁棒性。
关键词
文档图像
篡改定位
脱敏定位
U-Net
挤压激励注意力机制
Keywords
document image
forgery localization
desensitization localization
U-Net
squeeze-and-excitation attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
卷积神经网络结合子域适应的低采样率肌电手势识别
3
作者
周雕
熊馨
周建华
宗静
张琪
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2011-2019,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(82060329).
文摘
为了提升模型识别低采样率肌电手势的性能,提出新的识别方法.通过信息扩展层对预处理后的低采样率肌电信号信息进行扩展,增强关键特征的表示.在特征提取网络中,利用子域适应网络提取源域与目标域中的域不变特征后进行域不变特征分类.使用NinaPro数据库中的DB1和DB5子数据库对所提方法进行评估.实验结果表明,所提方法识别53种和52种手势的最高准确率分别为90.89%(DB1)、89.90%(DB5)和82.01%(DB1)、77.07%(DB5),能够降低电极移位、肌肉疲劳、皮肤阻抗的变化和肌肉相对电极的相对运动等因素对低采样率肌电手势识别的影响.
关键词
低采样率表面肌电
手势识别
子域适应
信息扩展
挤压
与
激励
注意力
机制
Keywords
low sampling rate surface electromyography
gesture recognition
subdomain adaptation
information expansion
squeeze-and-excitation attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于挤压-激励注意力机制的CNN-LSTM煤矿用电机异常状态检测
郭开宇
袁逸萍
陈彩凤
陈钧钖
杜汶聪
《煤炭技术》
CAS
2024
0
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职称材料
2
应用注意力机制的文档图像篡改与脱敏定位
郑铿涛
李斌
曾锦华
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
卷积神经网络结合子域适应的低采样率肌电手势识别
周雕
熊馨
周建华
宗静
张琪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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