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基于改进U-Net的煤矸图像分割模型与放煤控制技术
1
作者 袁永 秦正寒 +3 位作者 夏永琪 武让 李立宝 李勇 《煤炭学报》 北大核心 2025年第5期2722-2738,共17页
煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开... 煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开采相似模拟平台,基于该平台建立了煤矸图像采集系统,采集构建了高清仿真综放工作面煤矸图像数据集,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和空洞空间金字塔池化(ASPP)的改进U-Net煤矸分割模型,提高了煤矸图像的分割精度。通过在U-Net模型的跳跃连接中添加FPN模块,同时在解码器部分引入ASPP模块,建立了FPN-ASPP-U-Net煤矸分割模型,消融试验验证了FPN模块和ASPP模块对U-Net模型性能的提升。结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型分割效果最好,均准确率(M_(A))为97.29%,均F1得分(M_(F1))为97.44%,均交并比(M_(I))为95.65%,模型参数量(M_(P))为29.64 M,浮点运算量(F)为341.29 G,每秒帧数(f)为41.1 f/s,与U-Net模型相比,M_(I)、M_(F1)和M_(A)分别提升了2.64%、1.06%和1.15%,模型参数量仅仅增加了0.33 M,改进后的模型在图像分割速度上有少量提升。设计了FPN-ASPP-U-Net模型与PSPNet、SegFormer、DeepLabV3+、PSANet语义分割模型的图像分割效果对比试验,结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型对煤矸图像分割的性能最好,同时模型整体计算参数量最小,在分割精度和分割速度之间有着较好的平衡。对于粉尘影响下的不清晰图像,采用暗通道与高斯加权相结合的方法对图像数据集进行去雾增强,轻度粉尘、中度粉尘、重度粉尘去雾前后的模型对煤的分割精度提高了14.81%、17.79%、23.62%,对矸的分割精度提高了11.73%、14.50%、14.86%。基于研究结论提出了FPN-ASPP-U-Net模型的煤矸图像混矸率计算方法,开展了煤矸图像分割控制放煤试验,以混矸率20%作为放煤口关闭的阈值,单次放煤口开关期间真实混矸率与模型预测混矸率平均误差率为4.71%,验证了基于煤矸图像混矸率对放煤控制的可行性。最后,封装模型代码研发了煤矸图像智能识别软件,设计了煤矸分割现场应用方案,在榆树田煤矿110501综放工作面进行了图像控制放煤试验,验证了该方法能够对煤矸图像进行精准分割,对放煤口开关进行合理控制,提高了综放工作面的智能化水平,为推动煤矿进一步智能化建设提供了有效的技术手段与参考价值。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 图像分割 混矸率 u-net模型
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基于改进U-Net++模型的油菜pol TCMS温敏两系育性等级鉴定及温度育性关系的量化研究
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作者 李世鹏 陈才武 +3 位作者 张晶 吕恬 傅廷栋 易斌 《作物学报》 北大核心 2025年第6期1423-1434,共12页
油菜(Brassica napus L.)是全球重要的油料作物,其杂种优势的利用在提升产量与环境适应能力方面发挥了关键作用。温敏型波里马细胞质雄性不育系(pol TCMS)因其育性受温度影响,具备一系两用的独特优势,已成功应用于两系育种。雄蕊、雌蕊... 油菜(Brassica napus L.)是全球重要的油料作物,其杂种优势的利用在提升产量与环境适应能力方面发挥了关键作用。温敏型波里马细胞质雄性不育系(pol TCMS)因其育性受温度影响,具备一系两用的独特优势,已成功应用于两系育种。雄蕊、雌蕊长度是生产实践中进行育性等级划分的主要依据,然而育性等级的主观划分方法易受人为因素干扰,最终影响表型考察及精细定位的结果。为此,本研究提出了一种育性等级鉴定的新方法,即基于改进U-Net++深度学习模型的图像语义分割法。以pol TCMS温敏两系及pol CMS稳定不育系构建F2分离群体,首先,获取分离群体中不同育性等级花器官的图像,标注构建数据集;其次,选取U-Net++图像语义分割方法,通过优化编码器和解码器结构并引入通道注意力模块,提升模型的分割精度;最后,以不同育性等级的图像进行训练和测试。结果表明,改进后的模型在不同育性等级花器官的分割任务中,平均交并比为92.02%,精确率为98.94%,召回率为98.84%,F1分数为98.87%,优于其他分割模型方法,该模型能很好识别出不同育性等级的花器官。基于分割结果获得原位实际长度,与人工测量的长度相比,预测值与实测值的决定系数R^(2)为0.989,均方根误差(RMSE)为0.142 mm,Spearman相关系数为0.983,可以实现不同育性等级表型参数的准确测量。此外,通过分析量化温度与育性(雄蕊/雌蕊比值)的关系发现,育性随单花开花前9 d的温度变化而波动。本研究验证了温度对油菜育性的关键影响,为深入解析油菜温敏特性及相关基因定位研究提供了新方法和技术支持。 展开更多
关键词 油菜 Pol TCMS u-net++分割模型 温度 育性等级 基因定位
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基于GAWOA-XGBoost改进模型的植被混凝土生境基材配合比研究
3
作者 周明涛 童温亮 +3 位作者 章涵 刘黎明 王瑞红 石立 《土木工程学报》 北大核心 2025年第7期98-109,共12页
传统植被混凝土生境基材配合比设计通常依据个人主观经验,规范化与标准化有所欠缺,随着技术的发展,应明确不同工况条件下最优配合比,以规范工程实践与提升工程质量。文章通过现场案例及室内试验分析得出合理基材组配,并根据基材物理、... 传统植被混凝土生境基材配合比设计通常依据个人主观经验,规范化与标准化有所欠缺,随着技术的发展,应明确不同工况条件下最优配合比,以规范工程实践与提升工程质量。文章通过现场案例及室内试验分析得出合理基材组配,并根据基材物理、化学和力学性能探究了不同年均降雨量、边坡坡度和种植土用量工况条件下各组分用量间的影响。为提高调参效率,结合遗传算法(GA)与鲸鱼优化算法(WOA)优化XGBoost模型超参数,通过GAWOA-XGBoost改进模型建立植被混凝土组分与性能之间的关系,并基于NSGA-Ⅱ算法求得各工况条件下的最优配合比。研究表明,加大水泥用量可增强基材强度和抗冲刷性,改良剂有助于调节基材酸碱环境,有机肥和有机料用量的增加则可提高基材养分含量和连通孔隙率。对比验证结果表明GAWOA-XGBoost改进模型能有效建立基材组分用量与基材性能之间的映射关系,由NSGA-Ⅱ算法所得不同工况条件下的植被混凝土配合比性能符合国家现行规范要求。 展开更多
关键词 植被混凝土 组分 GAWOA-XGBoost改进模型 影响规律 配合比
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改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量：1
4
作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页
针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多
关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型
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基于改进长短期记忆网络模型的水库库区水温模拟
5
作者 郑铁刚 吴茂喜 +3 位作者 张迪 金瑾 林俊强 孙双科 《农业工程学报》 北大核心 2025年第3期144-153,共10页
水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中... 水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中嵌入相关分析模块自动筛选模型的特征输入,并优化输出维度,提出了一种改进的LSTM模型,并在溪洛渡水库工程开展了模型应用研究,结果表明:1)改进LSTM模型的均方根误差最大值为0.63,纳什效率系数最小值为0.96,表明模型整体性能较好,能够精准地捕捉数据中的长期依赖关系;2)基于改进LSTM模型的库区水温分布预测值和环境流体动力学模型(environmental fluid dynamics code,EFDC)模拟值随时间的量值分布及变化规律基本一致,两者的库区表层年际误差值为-1.19~1.04℃,中层年际误差值为-1.06~1.68℃,底层年际误差值为-1.28~1.07℃,年际水温最大相对误差为8.3%;3)相较于EFDC模型多天的模拟时长,改进模型的计算时间缩短至几百秒,计算效率大幅提升,实现了水温分布的快速、实时精准预测。该研究通过改进LSTM模型,实现了深水水库垂向水温的高效预测,研究结果可为分层取水设施的优化调控提供技术支撑。 展开更多
关键词 水温 模拟 改进的长短期网络记忆模型 水温分布 相关性分析 水温预测 人工智能学习
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基于博弈论-改进云模型的新能源电力系统适应性评估
6
作者 汤明润 李若旸 +3 位作者 程晓钰 代馨尹 于雪丰 杨淑霞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第7期40-51,共12页
发展新能源电力系统是实现双碳目标的要求,因此对一定状态下新能源电力系统适应性进行评估具有重要意义。首先,分析了新能源电力系统适应性的影响因素,基于新能源电力系统的特点,建立了适应性评价指标体系,包含电网结构、经济性和能源... 发展新能源电力系统是实现双碳目标的要求,因此对一定状态下新能源电力系统适应性进行评估具有重要意义。首先,分析了新能源电力系统适应性的影响因素,基于新能源电力系统的特点,建立了适应性评价指标体系,包含电网结构、经济性和能源结构等3个一级指标及15个二级指标。其次,基于博弈理论进行组合赋权,综合了熵权法、CRITIC法及变异系数法3种客观赋权法,得到最佳组合权重。然后,提出了改进云模型,以此克服指标本身的随机性,并通过组合权重对云模型进行改进,用以评价新能源电力系统的适应能力。最后,选取我国A地区配电网进行算例分析,验证了所提评估模型的准确性及有效性,为识别新能源电力系统的脆弱性、提升新能源电力系统的适应能力提供可靠的建议。 展开更多
关键词 新能源电力系统 适应性评估 博弈论思想 改进云模型 综合评价
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基于云模型改进AHP的桥梁施工风险评估
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作者 王连广 姚博 +1 位作者 高海洋 仁丽杰 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期118-125,共8页
为有效预防桥梁施工过程中风险事故的发生,给予工程安全前瞻性建议,提出了一种基于云模型改进层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的桥梁施工风险评估方法.首先,利用鱼骨图识别风险因素,构建桥梁施工风险评估体系.其次,考虑赋... 为有效预防桥梁施工过程中风险事故的发生,给予工程安全前瞻性建议,提出了一种基于云模型改进层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的桥梁施工风险评估方法.首先,利用鱼骨图识别风险因素,构建桥梁施工风险评估体系.其次,考虑赋权过程中专家意见的不确定性,利用云模型改进AHP,计算各指标权重.最后,从风险发生概率和风险造成损失2个维度,构建二维云模型评价各风险因素,结合指标权重计算二维综合云模型,通过贴近度定量描述桥梁施工风险等级.应用上述评估方法对长春某桥梁施工风险进行评估,结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,能够为桥梁施工风险的预防和控制提供借鉴和参考. 展开更多
关键词 桥梁施工 风险评估 云模型改进AHP 二维云模型
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面向多级流道式磁流变阻尼器的高精度改进双曲正切模型
8
作者 杜恒 吕彦廷 +1 位作者 黄惠 马佰周 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期39-49,共11页
液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增... 液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增大系统的阻尼力,导致现有动力学模型无法精确描述MFC-MRD的非线性滞回特征。为改善MFC-MRD的非线性滞回特性,该文基于力学性能试验,通过分析多级流道结构及非线性滞回曲线特征,对双曲正切曲线进行分割重组,进而提出了符合滞回特性的改进双曲正切模型;在参数辨识过程中,为避免模型参数陷入局部最优和“早熟”,对遗传算法的选择算子进行改进,进而提出了一种三级逐步逼近的选择算子,提高了模型参数的辨识精度,并依据力学实验数据,精确地获得了模型参数与电流的关系。模型对比结果表明,相较于Bouc-Wen模型和数据驱动式模型,该文建立的改进双曲正切模型的精度最高可提高75%,能准确地描述MFC-MRD存在的非线性滞回特性,具有较高的精确性。 展开更多
关键词 多级流道式磁流变阻尼器 双曲正切曲线 正向运动学模型 改进遗传算法 参数辨识
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改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险耦合分析中的应用
9
作者 杨文安 徐碧琴 言雨欣 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2092-2103,共12页
为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次... 为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次,运用决策试验与评估实验法(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)与熵权法计算主客观权重,基于博弈论组合赋权计算指标综合权重,并以权重替代传统耦合模型中的概率;最后,运用工程实例论证改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险因素耦合分析中的适用性及可靠性。结果表明,人员安全意识、现场施工安全管理水平及人员不规范行为是关键安全风险因素,人员因素与管理因素对风险耦合影响较大且五重风险因素的耦合值最大,应重点管控关键安全风险因素,避免多因素风险耦合。 展开更多
关键词 安全工程 装配式建筑 改进N-K模型 博弈论 风险耦合
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基于改进SEIAR模型的传染病疫情下应急医疗物资需求研究
10
作者 蒋惠园 候春霞 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期76-82,共7页
传染病疫情的快速传播,极易面临医疗物资严重短缺的困境。针对医疗物资需求与疫情传播规模之间的相互反馈关系,构建同时考虑三种医疗物资使用效果和隔离措施实施效果的改进SEIAR传染病模型,从最优控制角度研究不同隔离比例下,为控制疫... 传染病疫情的快速传播,极易面临医疗物资严重短缺的困境。针对医疗物资需求与疫情传播规模之间的相互反馈关系,构建同时考虑三种医疗物资使用效果和隔离措施实施效果的改进SEIAR传染病模型,从最优控制角度研究不同隔离比例下,为控制疫情大规模传播,医疗物资需求满足率需达到的最低水平。以2020年武汉新冠疫情为实例研究,结果显示当不采取隔离措施时,医疗物资需求满足率达到1,也无法控制疫情大规模传播;当隔离比例达到0.8时,医疗物资需求满足率达到0.55,即可控制疫情大规模传播。以上结论说明结合一定的隔离措施,不完全满足医疗物资的需求,也可取得较好的防疫效果。该研究可为相关部门在应急医疗物资严重短缺时制定物资筹措目标提供参考。 展开更多
关键词 医疗物资需求 改进SEIAR模型 最优控制 敏感性分析 传染病疫情
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基于VMD和改进Transformer模型的镍镉蓄电池SOH预测研究
11
作者 于天剑 冯恩来 +1 位作者 伍珣 张庆东 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3266-3279,共14页
动车组镍镉电池容量表现出非线性特性和“记忆效应”等特征,严重影响传统动车组电池健康状态(state of health,SOH)预测模型的准确性。为准确预测动车组的SOH并提高其蓄电池管理系统的效率和可靠性,基于变分模态分解(variational mode d... 动车组镍镉电池容量表现出非线性特性和“记忆效应”等特征,严重影响传统动车组电池健康状态(state of health,SOH)预测模型的准确性。为准确预测动车组的SOH并提高其蓄电池管理系统的效率和可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进的Transformer模型,提出一种综合预测框架。首先,通过白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)对VMD的超参数进行优化,利用VMD分解重构准确捕捉电池在其整个生命周期中的容量退化特性,消除蓄电池记忆效应对SOH预测研究带来的不良影响;其次,在Transformer编码模块中嵌入了长短时记忆网络自编码模块(long short-term memory network autoencoder,LSTM Autoencoder),以有效提取电池健康退化的短期特征信息并压缩数据维度,从而降低模型复杂度;最后,将Transformer解码层替换为全连接神经网络,以降低模型复杂度和减少预测误差累积现象,从而提高模型的预测性能和运行效率。并且在验证方案中,以实际动车组蓄电池为研究对象,通过消融实验以及横向对比实验双向证明研究算法具有最高的预测精度,输出预测结果在均方根误差、平均绝对误差相较于其他模型平均降低了60.83%和62.14%,在决定系数上平均提升了6.73%,具有高度的准确性和鲁棒性。可以实现对电池SOH实现精确的预测,对电池健康状态进行有效监控,为电池检修工作提供数据支撑和方法支持。 展开更多
关键词 镍镉蓄电池 SOH预测 变分模态分解 长短时记忆网络自编码器 改进Transformer模型
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广州城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型 被引量：1
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作者 蔡涵哲 林俊彦 +1 位作者 王治 叶霞飞 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期204-211,共8页
[目的]为准确测算广州城市轨道交通车站接驳设施所需规模,需对车站各接驳交通方式下客流的分担率进行研究并预测。[方法]基于对广州城市轨道交通南村万博站、同和站等在不同天气状况下的进站客流接驳数据的实地调查,在传统MNL(多项Logit... [目的]为准确测算广州城市轨道交通车站接驳设施所需规模,需对车站各接驳交通方式下客流的分担率进行研究并预测。[方法]基于对广州城市轨道交通南村万博站、同和站等在不同天气状况下的进站客流接驳数据的实地调查,在传统MNL(多项Logit)模型的基础上,考虑天气、进出站接驳特征差异的影响,构建基于MNL模型的城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型,并利用问卷调查的数据进行模型标定。[结果及结论]模型标定结果表明,仅接驳距离特征变量通过显著性检验,性别、出行目的等与轨道交通接驳方式选择间不存在明显的相关性;所研究的调查数据未捕捉到出行者年龄和接驳交通方式选择的相关性;对同和站晚高峰进站客流的晴天和雨天接驳交通方式划分改进模型进行检验,准确率分别达到86.0%和77.2%,说明考虑天气因素的城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型是优于传统模型的。将城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型应用于用地属性相似的目标站点,证实了该模型在实际客流预测中的有效性与合理性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 车站客流 接驳交通方式划分 改进模型
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基于改进S-ResNet34模型的小麦条锈病等级识别研究
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作者 尉国帅 贺佳 +3 位作者 常宝方 袁培燕 赵肖媛 王来刚 《南京农业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期230-239,共10页
[目的]快速准确识别小麦条锈病病害等级,对其精准防控具有重要意义。[方法]利用数码相机获取小麦叶片条锈病RGB图像,构建小麦叶片条锈病不同病害等级数据集,通过对ResNet34模型添加通道注意力模块(SE)和Inception模块加以改进,增强模型... [目的]快速准确识别小麦条锈病病害等级,对其精准防控具有重要意义。[方法]利用数码相机获取小麦叶片条锈病RGB图像,构建小麦叶片条锈病不同病害等级数据集,通过对ResNet34模型添加通道注意力模块(SE)和Inception模块加以改进,增强模型对小麦条锈病特征的关注程度和提取能力,并采用精准率、召回率、平衡F分数和准确率等评价指标,对比分析S-ResNet34与VGG16、MobileNetV2、Swin-Transformer、ResNet34等多种主流模型的识别精度。[结果]S-ResNet34模型的训练准确率为93.85%,相比于VGG16(84.53%)、MobileNetV2(79.35%)、Swin-Transformer(85.67%)和ResNet34(87.50%)等深度网络模型,准确率分别提高了9.32%、14.50%、8.18%和6.35%。模型损失值更小,改进的ResNet34模型识别小麦条锈病特征能力更强,训练收敛更快。[结论]采用深度学习模型能够准确识别小麦条锈病发病程度,通过对ResNet34模型添加注意力模块能有效提高小麦条锈病病害识别精度。 展开更多
关键词 小麦条锈病 深度学习 病害等级 图像识别 改进S-ResNet34模型
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EMM2017地磁场模型在中国地区的精度评估及初步改进
14
作者 杨琳青 赵旭东 +1 位作者 阿里木江·麦麦提依明 何宇飞 《地球物理学报》 北大核心 2025年第6期2245-2261,共17页
本文利用中国地磁台网38个地磁基准台2016年和2017年的地磁场观测数据与EMM2017地磁场模型结果进行对比分析.结果表明,2016年、2017年EMM2017模型X、Y、Z分量与地磁台站之间的均方根误差平均值分别为293.43nT、63.80nT、359.25nT,其中... 本文利用中国地磁台网38个地磁基准台2016年和2017年的地磁场观测数据与EMM2017地磁场模型结果进行对比分析.结果表明,2016年、2017年EMM2017模型X、Y、Z分量与地磁台站之间的均方根误差平均值分别为293.43nT、63.80nT、359.25nT,其中均方根误差超过300nT的台站分别占比44.7%、0.0%和63.2%,该模型计算的Y、X、Z分量在中国地区的误差依次增大.另外,模型误差与区域磁场的复杂程度有关,即磁场空间变化越复杂的区域,模型误差越大.因此,该模型不能准确描述中国地区磁场复杂的空间变化.针对上述情况,本文基于中国地磁台网地磁基准台站和INTERMAGNET地磁台站实测数据,利用球冠谐分析改进了EMM2017模型在中国地区的磁场.改进后地磁场模型X、Y、Z分量相比EMM2017模型,其精度分别提高了65.89%、2.67%和67.56%. 展开更多
关键词 地磁场模型 球谐分析 球冠谐分析 精度评估 模型改进
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基于改进的U-Net网络模型的叶片病害检测 被引量：2
15
作者 刘林 林山驰 +2 位作者 李相国 冯敏 许亮 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1138-1144,共7页
为了满足作物病虫害绿色防治对病虫害程度检测的需求,设计了一种改进的U-Net网络模型用于作物叶片病虫害程度的检测。首先,选择ResNet50网络作为模型的主干网络,借助迁移学习来提升训练收敛速度和降低计算成本。其次,引入注意力机制对U-... 为了满足作物病虫害绿色防治对病虫害程度检测的需求,设计了一种改进的U-Net网络模型用于作物叶片病虫害程度的检测。首先,选择ResNet50网络作为模型的主干网络,借助迁移学习来提升训练收敛速度和降低计算成本。其次,引入注意力机制对U-Net网络的各层特征提取和融合进行优化,以提高网络模型接收关键信息的能力。实验结果表明,改进的U-Net512网络模型具有最优的检测性能,平均检测精度达到90.14%,平均绝对误差为276.3。通过分析模型不同采样深度下的各层特征图发现,注意力机制的引入使网络模型能够获取并融合叶片整体特征和病害区域特征两个维度的信息,进一步提升模型检测性能。这种方法不仅能够有效地检测作物叶片的病虫害程度,而且具有较高的准确性和可靠性,有助于实现作物病虫害的绿色防治。 展开更多
关键词 病虫害检测 改进u-net网络 注意力机制 病虫害防治
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基于改进条件生成扩散模型的新能源日前场景生成方法
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作者 王长刚 刘伟 +3 位作者 曹宇 梁栋 李扬 莫静山 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1358-1368,I0022-I0025,共15页
在新能源发电占比不断提高的背景下,如何准确生成新能源出力场景对电力系统日前调度至关重要。基于深度学习的场景生成方法能够完成上述任务,但其黑盒性质使之存在可解释性差等问题。对此,文章提出一种基于改进条件生成扩散模型的新能... 在新能源发电占比不断提高的背景下,如何准确生成新能源出力场景对电力系统日前调度至关重要。基于深度学习的场景生成方法能够完成上述任务,但其黑盒性质使之存在可解释性差等问题。对此,文章提出一种基于改进条件生成扩散模型的新能源日前场景生成方法。该方法的构建基于马尔可夫链和变分推理的理论框架,先通过扩散过程将历史数据转化为纯噪声,再由条件信息引导去噪过程从而生成满足条件分布的场景。并改进噪声表为余弦形式,提高生成场景质量。最后,将方法应用于实际风光出力数据中,结果表明,该方法能够有效生成新能源出力场景,且适应性较好。 展开更多
关键词 新能源 不确定性 场景生成 改进条件生成扩散模型 余弦噪声表
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基于改进云模型的预制菜冷链物流安全风险评估
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作者 李翠 陈国平 +2 位作者 李峰 缪国森 唐琼 《保鲜与加工》 北大核心 2025年第6期148-156,共9页
预制菜的质量安全亟需冷链物流的保障,为深入挖掘冷链物流环节中影响预制菜质量安全的关键风险点并制定相应管控措施,通过构建预制菜冷链物流质量安全风险评估指标体系,并结合层次分析法与熵权法优化云模型,系统评估预制菜冷链物流的质... 预制菜的质量安全亟需冷链物流的保障,为深入挖掘冷链物流环节中影响预制菜质量安全的关键风险点并制定相应管控措施,通过构建预制菜冷链物流质量安全风险评估指标体系,并结合层次分析法与熵权法优化云模型,系统评估预制菜冷链物流的质量安全风险。研究构建了一套涵盖7个一级指标和30个二级指标的预制菜冷链物流质量安全风险评估指标体系,并以武汉市江夏区某预制菜企业为例进行实证分析。基于评估结果,提出针对性的风险管控建议。研究结果表明,该指标体系及评估方法具有良好的科学性与合理性。建议该预制菜企业重点关注产地预冷环节的安全风险,加强配送、仓储、运输及包装环节的风险管控。 展开更多
关键词 预制菜 质量安全 安全风险评估 改进云模型 冷链物流
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类
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作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程聚类 贝叶斯信息准则
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基于Bayesian期望改进控制和Kriging模型的并行代理优化方法
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作者 杜晨 林成龙 +1 位作者 马义中 石雨葳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1190-1204,共15页
针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数... 针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数关系。所提出的Bayesian期望改进控制策略充分利用Kriging模型对未试验点预测不确定性的度量能力,首先利用经典期望改进策略选取第一个试验点,并将其作为控制参考点;然后,借助所构造的控制函数更新贝叶斯期望改进控制策略,并将新增加试验点作为下个试验点选取的控制参考点。所提策略可以在提升全局探索能力的同时,使新试验点具有良好的空间分布特性。此外,借助控制函数调整方法,构建了两种拓展的Bayesian期望改进控制策略。数值算例及仿真案例结果表明:相比单点填充,Bayesian期望改进控制策略更高效;所提并行代理优化方法在同等精度条件下具有更好的稳健性及更快的收敛速度。 展开更多
关键词 期望改进策略 Bayesian期望改进控制 控制函数 KRIGING模型 并行代理优化方法
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基于改进信息量模型的地质灾害易发性评价——以西藏察隅县G219国道沿线为例 被引量：2
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作者 曹苏傲 郭振 陈佳乐 《地质通报》 北大核心 2025年第1期185-200,共16页
【研究目的】公路建设引起道路沿线地质灾害频发。道路沿线地质灾害易发性评价是地质灾害应急救援中的关键问题,其评价结果可为灾害防范和应急决策提供科学依据,有助于减少灾害带来的潜在损失。【研究方法】察隅县G219国道沿线共发育地... 【研究目的】公路建设引起道路沿线地质灾害频发。道路沿线地质灾害易发性评价是地质灾害应急救援中的关键问题,其评价结果可为灾害防范和应急决策提供科学依据,有助于减少灾害带来的潜在损失。【研究方法】察隅县G219国道沿线共发育地质灾害85处(其中滑坡9处、崩塌31处、泥石流45处)。根据地质灾害的发育特征,选取水系线密度、道路线密度、地震峰值加速度、地震反应谱特征、岩组、地貌、DEM、平面曲率、剖面曲率、坡向和坡度11个影响因素作为评价因子,将地质灾害点核密度分析与信息量法相结合,改进信息量法模型,并运用GIS技术对研究区域的地质灾害易发性进行评价。【研究结果】研究表明,基于改进的信息量法模型的易发性评价结果与实际灾害分布情况高度吻合。模型评价精度较高,AUC值达到0.836,表明模型对地质灾害易发性的预测能力显著。【结论】改进的信息量法模型在评价地质灾害易发性方面表现出更优的精度,可为察隅县及其附近区域的城镇规划建设和地质灾害风险管理提供可靠的科学依据。 展开更多
关键词 改进信息量模型 地质灾害 易发性评价 西藏察隅县 指标因子 ROC曲线
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