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基于条件生成式对抗网络的AFM图像盲重构方法
被引量：
3
1
作者
胡佳成
颜迪新
+3 位作者
曹丛
施玉书
张树
李东升
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期545-551,共7页
针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合...
针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合训练;最后,特征匹配损失函数以用于提升栅格边缘横向分辨力。实验结果表明:对于线宽8μm一维矩形栅格在AFM下的测量图像进行盲重构,重构图像标准差为0.33μm×0.45μm,具有较高的成像分辨力,有利于提升AFM图像一维栅格测量的准确度。
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关键词
计量学
图像重构
针尖展宽效应
原子力显微镜
条件生成式对抗网络
一维栅格
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职称材料
建筑矩阵型性能数据预测方法及其评价
2
作者
刘岳
吴亚琦
+2 位作者
韩臻
康钰卓
刘刚
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期59-66,共8页
建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多...
建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等“单值型”建筑性能进行计算,而对照度分布、风速场、温湿度场等“矩阵型”数据(即云图)的计算效果并不佳。为解决上述问题,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的建筑性能预测方法,基于pix2pix算法构建建筑照度、风速场云图的CGAN模型,建立图像至图像间的映射关系,通过输入建筑轮廓图进而生成对应平面的性能数据,从而实现对建筑性能的快速预测,提升建筑初期设计效率。同时,为评估预测结果的准确性,本文建立了基于通道直方图法和灰度值比较法的评价体系,对本文结果进行了相似度验证。结果表明:训练后的建筑CGAN模型可在1 s内快速绘制云图,速度远高于传统仿真软件,且预测结果与仿真计算结果高度吻合,二者相似度可达93.82%(照度)和82.99%(风速场),证明了基于CGAN模型的建筑室内矩阵型数据预测方法的有效性。
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关键词
建筑性能预测
条件生成式对抗网络
代理模型
验证评价
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职称材料
题名
基于条件生成式对抗网络的AFM图像盲重构方法
被引量：
3
1
作者
胡佳成
颜迪新
曹丛
施玉书
张树
李东升
机构
中国计量大学
山东省计量科学研究院
中国计量科学研究院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期545-551,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFF0212302)
国家自然科学基金(51504229)。
文摘
针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合训练;最后,特征匹配损失函数以用于提升栅格边缘横向分辨力。实验结果表明:对于线宽8μm一维矩形栅格在AFM下的测量图像进行盲重构,重构图像标准差为0.33μm×0.45μm,具有较高的成像分辨力,有利于提升AFM图像一维栅格测量的准确度。
关键词
计量学
图像重构
针尖展宽效应
原子力显微镜
条件生成式对抗网络
一维栅格
Keywords
metrology
image reconstruction
tip broadening effect
AFM
CGAN
one-dimensional grid
分类号
TB92 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
建筑矩阵型性能数据预测方法及其评价
2
作者
刘岳
吴亚琦
韩臻
康钰卓
刘刚
机构
天津大学国际工程师学院
天津大学建筑学院
天津市建筑物理环境与生态技术重点实验室(天津大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期59-66,共8页
基金
教育部产学合作协同育人项目(202002064039)。
文摘
建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等“单值型”建筑性能进行计算,而对照度分布、风速场、温湿度场等“矩阵型”数据(即云图)的计算效果并不佳。为解决上述问题,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的建筑性能预测方法,基于pix2pix算法构建建筑照度、风速场云图的CGAN模型,建立图像至图像间的映射关系,通过输入建筑轮廓图进而生成对应平面的性能数据,从而实现对建筑性能的快速预测,提升建筑初期设计效率。同时,为评估预测结果的准确性,本文建立了基于通道直方图法和灰度值比较法的评价体系,对本文结果进行了相似度验证。结果表明:训练后的建筑CGAN模型可在1 s内快速绘制云图,速度远高于传统仿真软件,且预测结果与仿真计算结果高度吻合,二者相似度可达93.82%(照度)和82.99%(风速场),证明了基于CGAN模型的建筑室内矩阵型数据预测方法的有效性。
关键词
建筑性能预测
条件生成式对抗网络
代理模型
验证评价
Keywords
building performance prediction
conditional generative adversarial network
surrogate model
validation evaluation
分类号
TU18 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于条件生成式对抗网络的AFM图像盲重构方法
胡佳成
颜迪新
曹丛
施玉书
张树
李东升
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
建筑矩阵型性能数据预测方法及其评价
刘岳
吴亚琦
韩臻
康钰卓
刘刚
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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