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射线检测专用深度对比试块的应用 被引量:1
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作者 黄烈勇 薛正林 刘觉非 《石油化工设备》 CAS 2009年第5期76-78,共3页
内咬边和烧穿是长输管道对接焊接接头中常出现的缺陷。针对实际缺陷的评定中争议较大的内咬边和烧穿缺陷,结合川气东送管道工程建设实际,在评定中引入深度因素,设计并制作了川气东送管道工程射线检测专用深度对比试块。实际应用表明,应... 内咬边和烧穿是长输管道对接焊接接头中常出现的缺陷。针对实际缺陷的评定中争议较大的内咬边和烧穿缺陷,结合川气东送管道工程建设实际,在评定中引入深度因素,设计并制作了川气东送管道工程射线检测专用深度对比试块。实际应用表明,应用射线检测专用深度对比试块评定内咬边、烧穿等根部缺陷的准确率达99.7%,对减少不必要的返修、节约成本以及保证整个工程管道对接焊接接头的质量具有重要意义。 展开更多
关键词 长输管道 内咬边 烧穿 射线检测 深度对比试块
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软性与透气性硬性角膜接触镜配戴者角膜地形图及前房深度对比分析 被引量:3
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作者 周路坦 石迎辉 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2015年第9期851-853,共3页
目的比较配戴软性及硬性角膜接触镜对角膜形态及前房深度的影响。方法选取屈光不正患者60例(120眼),分别予以配戴软性角膜接触镜(soft contact lens,SCL)及透气性硬性角膜接触镜(rigid gas permeable contact lens,RGPCL),其中SCL组30例... 目的比较配戴软性及硬性角膜接触镜对角膜形态及前房深度的影响。方法选取屈光不正患者60例(120眼),分别予以配戴软性角膜接触镜(soft contact lens,SCL)及透气性硬性角膜接触镜(rigid gas permeable contact lens,RGPCL),其中SCL组30例(60眼),RGPCL组30例(60眼),ObscanⅡ角膜地形图观察戴镜前及戴镜后1 a、2 a角膜屈光力、角膜前后表面Diff值、中央角膜厚度、前房深度的变化。结果戴镜前RGPCL组角膜上下表面屈光力差值为(0.98±0.49)D,戴镜后1 a为(0.66±0.43)D,戴镜后2 a为(0.59±0.37)D,均较戴镜前减小(P<0.05);戴镜后1 a、2 a角膜前表面屈光力均较戴镜前降低,差异均有统计学意义(均为P<0.05)。SCL组戴镜后1 a、2 a角膜前后表面屈光力、I-S值、前后表面Diff值、前房深度与戴镜前比较,差异均无统计学意义(均为P>0.05);戴镜前中央角膜厚度为(549±26)μm,戴镜后1 a为(527±29)μm,与戴镜前比较差异无统计学意义(P>0.05),戴镜后2a为(509±31)μm,与戴镜前比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论长期配戴RGPCL对角膜代谢和功能影响不明显,且能够提供更好的光学矫正效果。 展开更多
关键词 角膜接触镜 角膜曲率 角膜前后表面高度 前房深度
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陆域与海域深厚碎石回填地基高能级强夯有效加固深度对比试验研究 被引量:11
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作者 闫楠 白晓宇 +1 位作者 水伟厚 廖天辉 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1891-1900,共10页
以广东某石油仓储工程高能级强夯法地基处理为背景,采用平板载荷试验、动力触探试验、标准贯入试验、瑞利波试验及室内土工试验相结合的方法,研究陆域与海域深厚碎石回填地基15 000 k N·m高能级强夯下的有效加固深度。研究结果表明... 以广东某石油仓储工程高能级强夯法地基处理为背景,采用平板载荷试验、动力触探试验、标准贯入试验、瑞利波试验及室内土工试验相结合的方法,研究陆域与海域深厚碎石回填地基15 000 k N·m高能级强夯下的有效加固深度。研究结果表明:陆域强夯区的有效加固深度不小于10.0 m,海域强夯区的有效加固深度不小于8.0 m;陆域回填区与海域回填区夯点与夯间处强夯加固效果没有显著差别,说明试验设计参数合理,场地经15 000 k N·m能级强夯处理后地基的均匀性较好,强夯影响深度超过20.0 m,消除了20.0 m深度范围内粉砂层的液化,但对于深厚填土覆盖下淤泥质粉质黏土层的影响不大。在本试验条件下,对于深厚的碎石土杂填土地基,建议采用Menard公式确定有效加固深度时的修正系数α介于0.21~0.26之间。 展开更多
关键词 高能级强夯 地基处理 碎石土 有效加固深度 原位试验 室内试验
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可控源CSAMT法与对称四极测深法的有效勘探深度对比
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作者 毛忠军 于建军 廖聪 《河南科技》 2013年第12X期37-37,40,共2页
本文用实例对比了CSAMT法与对称四极测深法的有效勘探深度。
关键词 CSAMT 对称四极测深 有效勘探深度
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基于深度强化学习的温室环境协调控制系统设计
5
作者 左志宇 牟晋东 +4 位作者 毛罕平 韩绿化 胡建平 张晓东 金文帅 《农机化研究》 北大核心 2025年第5期22-27,共6页
针对温室温度、光照、水肥控制不协调导致的能耗高、水肥利用率低的问题,提出了基于深度强化学习的温室环境协调控制方法。以能耗、光合速率为优化目标,采用深度强化学习算法训练模型,对温度、光照调控目标值进行优化;通过分析不同营养... 针对温室温度、光照、水肥控制不协调导致的能耗高、水肥利用率低的问题,提出了基于深度强化学习的温室环境协调控制方法。以能耗、光合速率为优化目标,采用深度强化学习算法训练模型,对温度、光照调控目标值进行优化;通过分析不同营养液灌溉量对作物长势的影响,确定灌溉量动态调整方法;开发了基于深度强化学习的温室环境协调控制系统软硬件。实验结果表明:该方法能够协调控制温室温度、光照和水肥环境因子,与传统控制方法相比,环境调控能耗降低8.1%,营养液灌溉量降低7.9%,光合速率提升2.7%,能够为温室环境高效控制提供决策支持。 展开更多
关键词 温室 深度强化学习 协调控制 光合速率 能耗
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基于深度学习贝叶斯模型平均代理的油藏自动历史拟合研究
6
作者 张凯 陈旭 +3 位作者 刘丕养 张金鼎 张黎明 姚军 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期147-156,共10页
油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能... 油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能力方面存在局限性。基于空间特征构建的代理模型侧重于学习油藏渗流的空间特性,但忽视了时间维度;基于时空特征构建的模型虽然擅长捕捉时间序列特征,却在空间特征学习方面不足。为此,文章提出了一种基于深度学习的贝叶斯模型平均代理方法,利用贝叶斯模型平均方法对两种深度学习代理模型进行集成,结合二者优势,增强代理模型对油藏特征的多维度学习能力,从而提高预测精度。该方法进一步结合多重数据同化集合平滑器,应用于实际油藏历史拟合中。实验结果表明,基于深度学习贝叶斯模型平均代理的历史拟合方法能够在保证高效计算的同时,准确拟合油藏实际生产动态,为快速、精确的历史拟合提供了一种创新解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 历史拟合 产量预测 贝叶斯模型平均方法 集成代理模型
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一种基于深度强化学习的多对多在轨服务优化调度方法
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作者 夏红伟 张桀睿 +1 位作者 马广程 王常虹 《宇航学报》 北大核心 2025年第1期204-214,共11页
针对航天器多对多在轨服务的优化调度问题,提出一种基于深度强化学习的智能方法。首先,将航天器多对多在轨服务的优化调度问题建模为与轨道相关的车辆路径问题。随后,提出一种基于注意力机制的编码器-解码器神经网络,构建了随机策略,该... 针对航天器多对多在轨服务的优化调度问题,提出一种基于深度强化学习的智能方法。首先,将航天器多对多在轨服务的优化调度问题建模为与轨道相关的车辆路径问题。随后,提出一种基于注意力机制的编码器-解码器神经网络,构建了随机策略,该策略能够在给出问题实例的情况下生成解决方案。神经网络中,编码器生成图嵌入与节点嵌入,解码器基于嵌入逐步生成解决方案。其次,使用带有贪婪滚动基线的REINFORCE算法对神经网络进行训练。最后,大量试验结果说明了所提出方法的有效性与优越性。所提智能方法的优越性在于:能够近乎实时地给出调度问题的解;在大规模调度问题上的求解质量优于元启发式算法;在特定目标数目实例上训练的模型对不同目标数目的实例具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 在轨服务 优化调度 深度强化学习 注意力机制
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基于深度学习的页岩油双二维轨道剖面优化设计方法研究
8
作者 张荣军 张喆 +3 位作者 郑小磊 王六鹏 孙健 刘志坤 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期98-103,共6页
页岩油的储层特性要求采用长水平段和大规模压裂技术,由此对井眼轨道设计提出了更高要求。文章针对传统三维轨道设计存在摩阻大、卡钻风险过高的问题,建立了“双二维”水平井轨道设计方案,包括上部三维增斜扭方位段与下部二维增斜,建立... 页岩油的储层特性要求采用长水平段和大规模压裂技术,由此对井眼轨道设计提出了更高要求。文章针对传统三维轨道设计存在摩阻大、卡钻风险过高的问题,建立了“双二维”水平井轨道设计方案,包括上部三维增斜扭方位段与下部二维增斜,建立了入靶精度和最短井深作为双优化目标函数,采用深度学习方法进行求解。利用该模型对古龙页岩油进行轨道优化,结果表明采用深度学习的优化设计,在保持相同偏移距条件下总井深更小,表明该模型在实际应用中能够有效提高设计精度和施工效率。 展开更多
关键词 双二维水平井 页岩油 轨道优化 深度学习 双目标优化
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基于深度残差网络的多层多道焊缝识别
9
作者 何俊杰 王传睿 王天琪 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第1期91-96,共6页
为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来,提出了一种基于深度残差(SRNU)网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型,对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进,添加SE模块和分组残差模块,对多... 为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来,提出了一种基于深度残差(SRNU)网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型,对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进,添加SE模块和分组残差模块,对多层级特征信息进行提取和解析。结果表明:所提算法与Resunet算法相比,平均交并比、精确率、召回率与F1分数分别提升了0.79%、1.38%、0.50%和0.91%,说明该方法有较好的鲁棒性且具有较强的抗干扰能力,在复杂工况下也能将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来。 展开更多
关键词 结构光视觉传感器 深度学习 多层多道焊缝 焊缝识别 深度残差 激光条纹分割算法
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超大规模太赫兹系统深度学习信道估计算法
10
作者 于舒娟 赵阳 +3 位作者 魏玉尧 张昀 高贵 赵生妹 《通信学报》 北大核心 2025年第1期144-156,共13页
为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计... 为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计问题建模为图像恢复问题。在导频处采用最小二乘算法获得初始信道信息,并将其作为所提FPN-OTFN算法的输入,通过训练学习低精度信道图像和高精度图像间的映射关系,恢复出真实的信道状态信息。仿真实验结果表明,所提算法不仅继承了FPN框架的高效性、自适应性,同时对THz信道拥有较高的估计精度和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 信道估计 THz超大规模MIMO系统 深度学习 图像恢复 注意力机制
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一种面向旋转机械多传感器故障诊断的模态融合深度聚类方法
11
作者 伍章俊 许仁礼 +1 位作者 方刚 邵海东 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期244-259,共16页
针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(S... 针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(STFT)将故障信号转换为时频图像,并通过卷积自编码器提取这些图像的深度空间特征。接着,设计了一种模态融合注意力机制,通过计算不同模态深度特征之间的亲和矩阵,实现模态特征的融合。最后,采用Kullback-Leibler(KL)散度聚类,以端到端方式实现故障类型的识别。实验结果显示,该方法在东南大学齿轮箱和轴承数据集上的识别准确率分别为99.16%和98.63%。与现有的无监督学习方法相比,所提方法能够更有效地实现多传感器和多模态的旋转机械故障诊断。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 多模态融合 深度聚类
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考虑开挖卸荷应力重分布的顶拱围岩塌落深度解析分析方法
12
作者 黄书岭 于国起 +2 位作者 张雨霆 王祥祥 郁培阳 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期119-122,118,共5页
输水隧洞穿越断层破碎带地层易发顶拱垮塌失稳破坏,现有地下洞室拱效应分析方法还缺少能够考虑围岩卸荷应力重分布的塌落深度解析分析方法。为此,提出了考虑围岩重分布应力加持作用的顶拱自稳高度概念,结合圆形隧洞围岩径向和切向应力... 输水隧洞穿越断层破碎带地层易发顶拱垮塌失稳破坏,现有地下洞室拱效应分析方法还缺少能够考虑围岩卸荷应力重分布的塌落深度解析分析方法。为此,提出了考虑围岩重分布应力加持作用的顶拱自稳高度概念,结合圆形隧洞围岩径向和切向应力解析解,基于三角形塌落拱形态,推导得到顶拱自稳高度和考虑围岩重分布应力加持作用的实际塌落深度解析表达式,实现了基于迭代法的顶拱塌落深度。案例分析结果表明,所提解析分析方法能够更准确地预测地下洞室顶拱围岩塌腔深度并确定围岩支护力,为穿越断层破碎带的隧洞施工提供更准确的动态设计依据。 展开更多
关键词 开挖卸荷 拱效应 应力重分布 塌落深度 解析解
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基于微振动宽带相位运动放大与深度学习的输电线路索张力测量方法
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作者 姜岚 叶卿辰 +3 位作者 唐波 程若恒 陶文心 黄荥 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期163-176,共14页
索类构件在输电线路中广泛分布,其张力值及变化情况是影响输电线路本质安全的关键因素,因此也是输电线路工程施工及运维期间状态监测的重点。传统的索张力测量方法存在精度低、环境要求高、难以带电监测等问题,在输电线路中不具备普适... 索类构件在输电线路中广泛分布,其张力值及变化情况是影响输电线路本质安全的关键因素,因此也是输电线路工程施工及运维期间状态监测的重点。传统的索张力测量方法存在精度低、环境要求高、难以带电监测等问题,在输电线路中不具备普适性。提出宽带相位运动放大(broadband phase-based motion magnification,BPMM)与深度学习语义分割结合的图像张力测量方法,通过增强图像振动幅度,实现环境激励下输电线路索类构件微振动图像的放大。为去除BPMM算法对于振动视频处理后出现的噪音伪影问题同时提升识别精度,提出基于深度学习U-Net网络与水平集损失熵的联合分割方法来提取索类构件形心,实现了微振动像素变化量的准确拾取,进而通过频域分析得到自振频率并计算索张力。试验及工程应用表明:基于微振动放大的输电线路索类构件张力测量方法能有效识别环境激励下索微小振动变化,测得的索张力值与传感器测量值相比,误差在6%以内,实现了输电线路索类构件张力的高精度、非接触测量,解决了输电线路张力带电测量困难的问题。 展开更多
关键词 输电线路 微振动 张力测量 深度学习 图像识别 振动频率
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基于深度强化学习的高速列车驾驶策略优化
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作者 徐凯 张皓桐 +2 位作者 张淼 张洋 吴仕勋 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期25-37,共13页
深度强化学习(DRL)是提高高速列车能源效率和运行质量最有前途的技术之一,但目前仍然存在着一些问题,限制了其在实际应用中的效果。现有解决方案存在以下两方面问题:首先,在高速列车运行环境下,DRL在处理庞大状态空间时表现不佳;其次,... 深度强化学习(DRL)是提高高速列车能源效率和运行质量最有前途的技术之一,但目前仍然存在着一些问题,限制了其在实际应用中的效果。现有解决方案存在以下两方面问题:首先,在高速列车运行环境下,DRL在处理庞大状态空间时表现不佳;其次,由于固定奖励函数难以适应不同调度运行时刻下的能效差异,智能体将受到不准确信号的干扰,通常采用手动方式调整。鉴于此,本研究在极大值原理基础上,综合考虑影响列车能效的诸多因素,提出一种高速列车智能驾驶策略的分层次优化的深度强化学习算法(HODRL)。该算法从结构上分为分层优化层和强化学习层。分层优化层利用先验知识降低智能体的探索复杂度,并根据能效场景重塑奖励函数,以实现对能效和时间等多个目标探索的有效平衡;而强化学习层则采取双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,将其用于连续的动作空间,以提高列车操控的精确度。通过实验验证了HODRL算法在提升能效和准时性等方面的有效性,该算法平均减少79.68%的无效状态空间,并让智能体获得正确的奖励信号,预计节能和智能体实际节能相比均值误差为1.99kWh,方差为0.91kWh。所提算法仅需要TD3算法15.26%的训练时间即可收敛,并与其他基线算法相比较,在时间误差为±0.1%并保证乘客舒适度时,相比PPO、DDPG、TD3、PMP算法分别能耗减少了1.29%,5.70%,1.69%,3.27%。研究结果可为进一步优化高速列车驾驶策略和保障高速列车安全运营提供有效参考。 展开更多
关键词 高速列车 分层次优化 深度强化学习 状态空间约束 奖励重塑
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钻地弹侵彻深度尺寸效应分析与实用计算公式
15
作者 何勇 徐天涵 +2 位作者 张效晗 随亚光 邢灏喆 《爆炸与冲击》 北大核心 2025年第4期90-107,共18页
缩比模型试验是研究弹体侵彻规律的重要手段,模型试验结果与原型之间的尺寸效应是建立侵深计算方法必须解决的问题。依据已有基础理论推导了钻地弹侵彻岩石类靶体介质的应力与应变状态演化和弹体侵彻阻抗函数,得到了表征尺寸效应的弹径... 缩比模型试验是研究弹体侵彻规律的重要手段,模型试验结果与原型之间的尺寸效应是建立侵深计算方法必须解决的问题。依据已有基础理论推导了钻地弹侵彻岩石类靶体介质的应力与应变状态演化和弹体侵彻阻抗函数,得到了表征尺寸效应的弹径系数公式,并在常规钻地弹侵彻速度范围内对弹形系数和弹径系数作了简化分析,提出了常规钻地弹侵彻岩石类介质的实用计算公式,系数可直接由弹靶参数确定。结果表明,弹体侵彻阻抗的主要影响因素是靶体波阻抗,尺寸效应是由于靶体破坏区范围不满足几何相似律,弹形系数可简化为弹头长径比的线性函数,平头弹弹形系数为0.57,弹径系数由侵彻空腔半径与破碎区半径之比决定,对于常规钻地弹,弹径系数可取1.2~1.4。侵深理论公式与试验结果对比符合较好,具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 侵彻深度 刚性弹 尺寸效应 弹径系数 弹形系数
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基于双深度Q网络的车联网安全位置路由
16
作者 米洪 郑莹 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第1期96-105,共10页
作为智能交通系统中的支撑技术,车联网(Internet of Vehicle,IoV)已受到广泛关注。由于IoV网络拓扑结构的动态变化以及灰洞攻击,构建稳定的安全位置路由是一项挑战工作。为此,提出基于双深度Q网络的安全位置路由(Double DQN-based Secur... 作为智能交通系统中的支撑技术,车联网(Internet of Vehicle,IoV)已受到广泛关注。由于IoV网络拓扑结构的动态变化以及灰洞攻击,构建稳定的安全位置路由是一项挑战工作。为此,提出基于双深度Q网络的安全位置路由(Double DQN-based Secure Location Routing,DSLR)。DSLR通过防御灰洞攻击提升消息传递率(Message Delivery Ratio,MDR),并降低消息的传输时延。构建以丢包率和链路连通时间为约束条件的优化问题,利用双深度Q网络算法求解。为了提升DSLR的收敛性,基于连通时间、丢包率和传输时延构建奖励函数,引导智能体选择满足要求的转发节点。采用动态的探索因子机制,平衡探索与利用间的关系,进而加速算法的收敛。仿真结果表明,相比于同类算法,提出的DSLR提升了MDR,减少了传输时延。 展开更多
关键词 车联网 位置路由 灰洞攻击 深度Q网络 动态的探索因子
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深度感知的息肉分割算法
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作者 秦婧 张俊 +2 位作者 李嫣 任文琦 张金刚 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期74-83,共10页
息肉分割在结直肠癌预防和肠道疾病诊断中起着关键作用。然而,现有的息肉分割算法普遍忽视了息肉的3维凸起特性,限制了其分割性能的提升。深度图能够提供关于息肉凸起和形状的额外信息,从而更准确地捕捉息肉的空间结构。因此,本文提出... 息肉分割在结直肠癌预防和肠道疾病诊断中起着关键作用。然而,现有的息肉分割算法普遍忽视了息肉的3维凸起特性,限制了其分割性能的提升。深度图能够提供关于息肉凸起和形状的额外信息,从而更准确地捕捉息肉的空间结构。因此,本文提出了一种深度感知的息肉分割网络(depth aware network for polyp segmentation,DANet),通过结合深度信息,改善分割模型对于息肉边界和形状的识别能力。该网络包括一个空域分支、一个深度分支及一个特征融合模块。空域分支采用基于Transformer的编码器,获得多尺度的特征表示。深度分支用于提取息肉的深度级别特征,并通过注意力机制关注息肉的3维结构。特征融合模块将息肉和周围组织的深度差异引入多尺度特征中,增强各尺度特征对息肉位置和形态的识别能力。在5个息肉数据集和6个评价指标上将本文算法DANet与多个先进息肉分割算法进行了对比实验,实验结果显示,DANet在Kvasir-SEG数据集上的Dice系数和交并比分别达到了0.911和0.855,而在CVC-ClinicDB数据集上则分别达到了0.934和0.884,显著优于现有方法。 展开更多
关键词 深度感知 息肉分割 深度学习 深度
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基于角度搜索和深度Q网络的移动机器人路径规划算法
18
作者 李宗刚 韩森 +1 位作者 陈引娟 宁小刚 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的... 针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的搜索方向,减少栅格节点的遍历,提高路径规划的效率。为加强移动机器人之间的协作能力,提出一种物联网信息融合技术(Internet Information Fusion Technology,IIFT)模型,能够将多个分散的局部环境信息整合为全局信息,指导移动机器人规划路径。仿真实验结果表明:与标准DQN算法相比,AS-DQN算法可以缩短移动机器人寻得到达目标点最优路径的时间,将IIFT模型与AS-DQN算法相结合路径规划效率更加显著。实体实验结果表明:AS-DQN算法能够应用于Turtlebot3无人车,并成功找到起点至目标点的最优路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度Q网络 角度搜索策略 物联网信息融合技术
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深度学习在隧道与地下工程中的应用现状及展望
19
作者 宋战平 杨子凡 +1 位作者 张玉伟 霍润科 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第2期221-255,共35页
为系统分析深度学习在隧道及地下工程中的应用研究进展,分别从参数反演分析、施工机械参数预测与优化、施工及运营过程控制与风险评估、隧道安全监测与缺陷检测、隧道结构健康预测、围岩分级、掌子面图像识别与分类等7个方向对深度学习... 为系统分析深度学习在隧道及地下工程中的应用研究进展,分别从参数反演分析、施工机械参数预测与优化、施工及运营过程控制与风险评估、隧道安全监测与缺陷检测、隧道结构健康预测、围岩分级、掌子面图像识别与分类等7个方向对深度学习在隧道及地下工程问题中的应用现状进行研究。结果表明:1)参数反演理论体系的建立已基本完善,结合新型监测技术、计算机技术及仿真技术,建立多源化智能反演模型是今后隧道及地下工程反演方法的发展方向;2)掘进参数的准确预测对于优化施工机械性能及智能掘进过程具有至关重要的作用,且考虑掘进参数之间的相关性与差异性可进一步提高预测模型的泛化能力;3)以多源监测数据在时间与空间上的高度融合为决策基础,基于数据驱动技术的风险控制分析方法为隧道施工及运营阶段的动态设计与信息化施工提供智能化管理;4)特征融合深度神经网络与自适应像素级分割算法相结合的计算机视觉技术不仅降低了缺陷检测成本,更进一步保障了智慧防灾及安全监测系统与工程现场之间的适用性;5)以结构健康监测方法为核心技术,通过融合物理机制和深度学习算法构建的优化系统保障了隧道稳定性与变形预测的准确性与可靠性;6)基于多源信息获取技术的深度学习框架可提取岩体结构面特征参数并转化为定量指标,实现对不同地质环境及施工方法的隧道围岩智能分级;7)利用图像处理技术和深度学习算法,能够从复杂的掌子面图像中自动提取轮廓的有效信息,并进行精确的裂隙特征识别和量化分析。基于深度学习在隧道及地下工程中7类应用方向的总结分析,指出现有研究中存在数据处理实时共享难度大、缺乏模型预测准确度评价标准等问题,并结合隧道及地下空间智能化、绿色化与可持续化建设趋势,针对深度学习理论与其工程应用、隧道结构智能化防灾技术及“双碳战略”下新型隧道建造方式等方面提出展望。 展开更多
关键词 隧道与地下工程 深度学习 多源监测数据 衬砌病害识别 智慧防灾系统
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基于深度学习的轨道交通乘客年龄属性推断方法
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作者 许心越 陈培升 +3 位作者 刘晶 张安忠 卢锦生 宋雨洁 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第1期128-139,共12页
针对轨道交通乘客年龄属性信息缺失以及难获取的问题,融合地铁AFC和城市土地利用等多源数据挖掘反映乘客年龄的出行特征,提出一种深度神经网络和自动编码器结合的乘客年龄属性推断模型。首先利用多源数据从时间和空间角度分析并提取与... 针对轨道交通乘客年龄属性信息缺失以及难获取的问题,融合地铁AFC和城市土地利用等多源数据挖掘反映乘客年龄的出行特征,提出一种深度神经网络和自动编码器结合的乘客年龄属性推断模型。首先利用多源数据从时间和空间角度分析并提取与乘客年龄属性相关的6个出行特征(出行频率、出行时段分布、首次/末次出行时间、OD经纬度、出行时耗、目的地POI),构建乘客出行特征矩阵作为模型输入。特别的是,考虑服务能力的加权POI,以增强对目的地吸引强度刻画的准确性。分析不同年龄乘客到每个站点的出行频率,构建乘客出行稀疏矩阵,作为模型空间信息的补充输入。为学习并提取乘客出行特征间的关系和时空相关性,利用DNN对特征间关系进行捕捉;为学习乘客出行稀疏矩阵中隐含的空间关系,利用AE对稀疏矩阵压缩并进行编码和解码。最后,选取广州地铁进行案例分析,研究结果表明:与SVM,DT,MLP,AdaBoost等方法相比,DNN+AE模型的准确率分别提升了13.83%,8.01%,5.66%,4.98%,其中,老人的年龄属性推断精度最高,达到了77.51%,学生、成人的年龄属性推断精度分别达到了74.69%,68.89%。考虑服务能力的加权POI对乘客年龄属性推断结果有明显的改进。所提出的方法能够实现城市轨道交通乘客年龄属性推断,为智慧地铁运营提供支撑。 展开更多
关键词 城市轨道交通 年龄属性推断 深度神经网络 自动编码器 多源数据
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