预测轴承寿命的gate递归单元特征融合域自适应模型 被引量：1

1

作者 曾玉海 程峰 +1 位作者 魏春虎 杨世飞 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期613-621,共9页

采用现有的数据驱动模型对不同工况下的轴承剩余使用寿命(RUL)进行预测时,精度会大幅下降。针对这一问题,提出了一种基于门控递归单元特征融合领域自适应(GFFDA)模型的轴承RUL预测方法。首先,采用信号分析方法对轴承振动信号进行了特征... 采用现有的数据驱动模型对不同工况下的轴承剩余使用寿命(RUL)进行预测时,精度会大幅下降。针对这一问题,提出了一种基于门控递归单元特征融合领域自适应(GFFDA)模型的轴承RUL预测方法。首先,采用信号分析方法对轴承振动信号进行了特征提取,并采用特征评价的方法选择出了5个最优特征,在最优特征的基础上,采用粒子群算法优化后的支持向量机的方法对轴承的健康阶段进行了划分;然后,选择目标域和源域退化阶段的最优特征子集作为GFFDA模型的输入,采用源域数据对特征提取器和寿命预测模块进行了预训练;最后,更新了目标特征提取器和寿命预测模块,对目标域的RUL进行了预测;并使用西安交通大学的轴承数据集对该GFFDA模型的有效性进行了验证。研究结果表明:相比于现有的数据驱动模型,GFFDA模型具有更好的跨工况分析能力和更出色的信息提取能力;同时,在对变工况的轴承寿命进行预测时,采用GFFDA模型具有更好的性能。 展开更多

关键词 滚动轴承 剩余使用寿命(RUL) 特征评价 对抗自适应 门控递归单元特征融合领域自适应(GFFDA)模型 数据驱动模型

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COVID-19影像诊断的注意力蒸馏对比互学习模型

2

作者 吕敬钦 胡朗 +2 位作者 梁炜楠 李广丽 张红斌 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期373-382,共10页

COVID-19是由新型冠状病毒毒株引发的疾病。现有COVID-19影像诊断模型存在优质样本匮乏、未充分挖掘样本间关系等问题。提出面向COVID-19影像诊断的注意力蒸馏对比互学习(ADCML)模型。构建递进式数据增强策略,包括自动数据增强与样本过... COVID-19是由新型冠状病毒毒株引发的疾病。现有COVID-19影像诊断模型存在优质样本匮乏、未充分挖掘样本间关系等问题。提出面向COVID-19影像诊断的注意力蒸馏对比互学习(ADCML)模型。构建递进式数据增强策略,包括自动数据增强与样本过滤,通过扩充图像数量并确保其质量主动应对优质样本匮乏问题;设计注意力蒸馏对比互学习框架,利用注意力蒸馏驱动异构网络互相学习各自注意力关注的病理知识,进而提取样本间对比关系,改善特征判别性;采用自适应模型融合模块,充分挖掘异构网络间互补性,完成COVID-19影像诊断。在3个公开数据集(包括CT图像和X-Ray图像)上的实验结果表明,该模型准确率分别达到89.69%、98.16%和98.91%,F1值分别达到88.62%、97.58%和98.47%,AUC分别达到88.95%、97.77%和98.90%。ADCML模型优于主流基线,具有较强鲁棒性,且递进式数据增强、注意力蒸馏及对比互学习形成合力,共同推动模型性能提升。 展开更多

关键词 COVID-19影像诊断 注意力蒸馏 对比互学习 样本过滤 自适应模型融合

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南京地区蒸散发降尺度研究——基于增强型时空自适应反射融合模型 被引量：6

3

作者 尉毓姣 朱琳 +4 位作者 曹鑫宇 王文科 龚建师 余慧琳 孟丹 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第15期6287-6297,共11页

蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义。由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合L... 蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义。由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合Landsat-8遥感影像数据和气象数据,采用基于能量平衡原理的SEBS模型估算日蒸散量。在此基础上,选取典型区域采用基于增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)将估算的蒸散发结果与低空间分辨率的MOD16A2蒸散发产品数据进行时空融合降尺度研究,并评价模型的融合精度。结果表明:(1)SEBS模型估算的蒸散发结果与蒸发皿折算后的数据、MOD16A2产品数据的平均相对误差分别为0.14 mm/d和0.22 mm/d。(2)南京地区蒸散量季节差异明显,表现为夏季>秋季>冬季;各区在夏季的日平均蒸散量差异也较大,六合区蒸散量最大,秦淮区最小;另外,蒸散量分布受土地利用类型的影响,总体上表现为水域>林地>耕地>草地>其他,且植被覆盖度较高的区域蒸散量较大。(3)基于ESTARFM模型融合的蒸散发结果与基于Landsat-8遥感影像反演的蒸散发数据在空间分布上具有相似性,二者相关系数为0.74。在全球气候变化的背景下,本研究可为蒸散发数据集时空分辨率的提高提供参考,同时也能够为南京地区水循环过程和水资源管理研究提供数据支撑。 展开更多

关键词 蒸散发 能量平衡原理的模型(SEBS) 增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM) 时空融合 降尺度

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融合多源遥感数据的河南省淅川县植被动态演变研究

4

作者 葛利玲 王璐 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期192-202,共11页

河南省淅川县作为南水北调中线工程的重要水源区,对淅川县的植被时空变化特征及其驱动机制进行探究,将对淅川县的生态修复和南水北调中线工程水源区的环境保护具有重要意义。该研究以现有的Landsat和MODIS数据为基础,利用STARFM方法和... 河南省淅川县作为南水北调中线工程的重要水源区,对淅川县的植被时空变化特征及其驱动机制进行探究,将对淅川县的生态修复和南水北调中线工程水源区的环境保护具有重要意义。该研究以现有的Landsat和MODIS数据为基础,利用STARFM方法和像元二分模型,构建了2002—2022年淅川县的长时序植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)数据,并结合回归趋势分析方法、地理探测器模型和相关性分析等方法,探究2002—2022年间淅川县植被的时空变化特征及其驱动机制。结果表明:(1)经过STARFM方法重建后的年尺度FVC与真实的年尺度FVC的R^(2)达到0.914,相比于数据缺失条件下的0.864,提升了0.05,因此STARFM方法可以为更加准确地开展淅川县的植被动态演变研究提供数据基础;(2)2002—2022年间淅川县植被覆盖情况一般,平均FVC达到0.516,主要呈现“西北高,东南低”的分布特征,整体呈现改善趋势,改善区域的面积占比为76.03%,主要分布在淅川县的西北部和东南部,退化区域的面积占比为18.09%,主要分布在丹江口水库、丹江和淅水水域的附近区域;(3)淅川县植被空间分异性的主导因素为高程和坡度,次要因素为土壤类型和平均气温,土壤质地和平均降雨量影响最小。淅川县境内植被出现改善和退化的主要原因均为人为因素,气候因素对其影响较小,人为因素主要为南水北调中线工程的实施,且对植被生长变化的促进作用远大于抑制作用。 展开更多

关键词 淅川县 南水北调中线工程 时空自适应反射率融合模型 植被覆盖度

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基于粒子滤波和自适应模型的目标跟踪算法 被引量：2

5

作者 梁楠 郭雷 王瀛 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期139-143,共5页

为了提高粒子滤波的性能,使用集合卡尔曼滤波对建议分布进行改进,同时提出了用于视频跟踪的自适应融合模型.使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,结合当前观测信息对每一个粒子进行集合分析,得到新的建议分布,依据新的建... 为了提高粒子滤波的性能,使用集合卡尔曼滤波对建议分布进行改进,同时提出了用于视频跟踪的自适应融合模型.使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,结合当前观测信息对每一个粒子进行集合分析,得到新的建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样,同时在跟踪过程中将颜色特征模型和形状特征模型进行融合,并进行自适应更新.实验结果证明:相对于传统粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波,使用新的建议分布可以更有效地降低均方根误差,同时自适应融合模型的稳定性要高于使用单一颜色模型.使用新的建议分布和融合模型,可以有效提高粒子滤波的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 集合卡尔曼滤波 建议分布 自适应融合模型

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自适应融合残差网在图像分类中应用研究 被引量：4

6

作者 杨晶东 杨鑫 赵诚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第2期399-405,共7页

针对卷积神经网络存在随着网络深度增加导致优化困难,识别正确率降低、泛化性能差等问题,在Res Net(残差网络)基础上,提出了一种基于softmax全连接自适应门控网络融合模型.该方法在隐层网络深度达到一定层数后,设置多种卷积核尺寸作为... 针对卷积神经网络存在随着网络深度增加导致优化困难,识别正确率降低、泛化性能差等问题,在Res Net(残差网络)基础上,提出了一种基于softmax全连接自适应门控网络融合模型.该方法在隐层网络深度达到一定层数后,设置多种卷积核尺寸作为独立网络输出,通过softmax全连接门控网络输出各模型选择概率,融合多种卷积尺寸残差网输出作为模型最终输出.实验表明,本文提出的融合残差网络模型更适合于多类别、精细化数据集,与单网络模型相比,在训练集上具有更好的收敛性,在测试集上具有更好的泛化性能. 展开更多

关键词 残差网络 自适应融合模型 感受野范围 泛化性能

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4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析 被引量：3

7

作者 李思源 叶真妮 +2 位作者 毛勇伟 陈玉玲 曾纳 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期427-435,共9页

【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种... 【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。【方法】以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。【结果】(1)关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R2=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R2=0.95)。(2)关于时间动态的捕捉,RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R2为0.97~0.99)。(3)相对于模型输入数据的时空可比性,地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。【结论】4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据,不同模型其融合效果各有不同,RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。 展开更多

关键词 时空数据融合 归一化植被指数 增强型时空自适应反射率融合模型 规则集回归树融合模型 回归拟合空间滤波和残差补偿模型

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视频动态场景下运动物体的自适应跟踪算法

8

作者 程乐凯 翟素兰 +1 位作者 涂铮铮 罗斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第19期22-25,共4页

根据积分思想和粒子滤波理论,提出一种运动物体自适应跟踪算法。建立多特征的跟踪观测模型,采用积分策略对多个特征模型进行自适合融合和更新,通过观测似然度更新粒子滤波所需粒子数量及其分布,并在动态场景下对运动物体进行跟踪。实验... 根据积分思想和粒子滤波理论,提出一种运动物体自适应跟踪算法。建立多特征的跟踪观测模型,采用积分策略对多个特征模型进行自适合融合和更新,通过观测似然度更新粒子滤波所需粒子数量及其分布,并在动态场景下对运动物体进行跟踪。实验结果表明,该算法相对于传统的跟踪算法在跟踪精度和实时性方面有所提高,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 跟踪 特征模型 自适应模型融合 观测似然度 粒子滤波

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基于时空数据融合的县域水稻种植面积提取 被引量：14

9

作者 牛海鹏 王占奇 肖东洋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期156-163,共8页

受云雨天气和卫星自身回访周期的影响,县域尺度水稻种植面积的提取往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像,利用单一MODIS数据导致提取精度不高。针对上述问题以河南省优良水稻种植区原阳县为例,采用增强型自适应反射率时空融合模... 受云雨天气和卫星自身回访周期的影响,县域尺度水稻种植面积的提取往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像,利用单一MODIS数据导致提取精度不高。针对上述问题以河南省优良水稻种植区原阳县为例,采用增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),融合中高分辨率的Landsat数据和高时间分辨率的MODIS数据,获取完整时间序列的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)数据,经过TIMESAT滤波平滑处理后,利用研究区内水稻与其他地物的时序NDVI曲线,设置合理的NDVI阈值,采用决策树分类的方法提取水稻种植面积。结果显示,总体分类精度为92.23%,Kappa系数为0.9043。提取的水稻制图精度为96.73%,用户精度为93.51%,说明ESTARFM模型能很好地融合出高空间分辨率影像,解决数据缺失问题,可为县域尺度水稻种植面积提取提供参考。 展开更多

关键词 水稻 种植面积提取 县域尺度 增强型自适应反射率时空融合模型 数据融合

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融合HJ-1 CCD和MODIS数据生成高分辨率影像方法对比 被引量：5

10

作者 陈燕丽 何立 +1 位作者 莫建飞 莫伟华 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第32期1-6,共6页

高时空分辨率遥感影像的反演可有效解决南方云雨地区的数据缺失问题。以广西典型丘陵山地为试验区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STRAFM)和增强型时空自适应反射率融合模型(en... 高时空分辨率遥感影像的反演可有效解决南方云雨地区的数据缺失问题。以广西典型丘陵山地为试验区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STRAFM)和增强型时空自适应反射率融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTRAFM)两种融合算法,选取小范围的国产环境减灾卫星(HJ-1 CCD)和中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据,比较分析两种融合算法所生成的高空间分辨率影像的优劣。与真实HJ-1 CCD的红、近红外(near-infrared,NIR)波段影像相比,STRAFM和ESTRAFM预测影像在空间分布上均具有较好的一致性,R值均为极显著相关,差分图像98. 94%以上像元反射率差值小于0. 1,平均绝对差值(average absolute difference,AAD)、平均差值(average difference,AD)、标准差(standard deviation,SD)均较小,融合效果好。与STRAFM相比较,ESTRAFM对真实HJ-1 CCD影像的细节捕捉能力更强,高低反射率区域没有明显缩小或放大现象,破碎地物边界更清晰,不存在斑块。ESTRAFM预测影像与真实HJ-1 CCD红、近红外波段影像的相关性均高于STRAFM,相关系数(pearson correlation coefficient,R)分别为0. 930、0. 885。ESTRAFM预测影像与真实HJ-1 CCD影像差异小于STRAFM,其差分影像的AD、AAD、SD分别为-0. 005、0. 013、0. 017。 展开更多

关键词 时空融合 HJ-1 CCD 中分辨率成像光谱仪 时空自适应反射率融合模型 增强时空自适应反射率融合模型

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基于时空融合技术的森林火灾遥感动态监测 被引量：14

11

作者 黄武彪 栾海军 李大成 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期265-276,共12页

针对单一时空融合方法或使用单一中等空间分辨率影像(如Landsat影像)和MODIS影像时空融合的不足,本文提出综合利用经典的STARFM算法、基于地物内组分时相变化模型的地表反射率时空融合算法,联合使用多种空间分辨率更优(≤30 m)的传感器... 针对单一时空融合方法或使用单一中等空间分辨率影像(如Landsat影像)和MODIS影像时空融合的不足,本文提出综合利用经典的STARFM算法、基于地物内组分时相变化模型的地表反射率时空融合算法,联合使用多种空间分辨率更优(≤30 m)的传感器影像,以“时间最邻近及空间分辨率优先”为原则对传统单一中等空间分辨率影像预测周期(如Landsat影像为16天)进行分段独立预测,并优化组合两种预测方法的预测结果,进而获取更为精确的逐日中等空间分辨率预测影像。基于上述方法所得结果,可应用于森林火灾监测场景中。以四川凉山木里县3·30森林大火为例,综合利用MOD09GA、Landsat8 OLI、Sentinel-2、GF-1 WFV遥感影像数据进行实验研究,基于预测所得逐日中等空间分辨率影像提取火灾指标因子(燃烧面积指数和归一化燃烧指数),分析森林火灾演化态势。结果表明:(1)多类型中高空间分辨率遥感影像的综合利用,有利于解决传统单一中等空间分辨率影像预测周期跨度过长、总体精确度低的问题,可获取更为精确的逐日中等空间分辨率预测影像;(2)两种算法在不同类型遥感数据融合应用中各有其局限性,两种方法联立使用具有理论价值与实际意义;(3)基于时空融合影像分析火灾演化态势时,归一化燃烧指数计算结果更敏感、更有效。研究认为,基于时空融合技术的森林火灾遥感动态监测具有可行性,具有进一步深入研究的价值与意义。 展开更多

关键词 森林火灾 遥感动态监测 时空融合 时空自适应反射率融合模型 地物组分

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基于特征融合与抗遮挡的卫星视频目标跟踪方法 被引量：9

12

作者 刘耀胜 廖育荣 +2 位作者 林存宝 李兆铭 杨新岩 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2537-2547,共11页

卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响,造成对目标的运动状态估计不够准确,导致目标跟踪失败。基于此,在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率,实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(... 卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响,造成对目标的运动状态估计不够准确,导致目标跟踪失败。基于此,在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率,实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(HOG)特征、灰度特征和高斯曲率特征表述目标的外观模型;联合响应图的峰值和平均峰值相关能量(APCE)对目标的响应图进行自适应加权融合,并将融合后的响应图峰值作为置信度对目标的模型进行自适应更新;通过使用卡尔曼滤波的方法对遮挡的目标进行位置预测,当目标遮挡结束时,对目标进行重新跟踪,解决卫星视频中目标被遮挡的问题。大量实验结果表明:所改进的相关滤波算法对卫星视频中的目标跟踪,尤其是在复杂环境、目标被遮挡及场景光照发生变化的情况下,具有良好的效果,并且在目标跟踪的精度和成功率等方面都有很大的提高,为进一步对卫星视频中的目标跟踪奠定了基础。 展开更多

关键词 卫星视频 相关滤波 自适应特征融合和模型更新 卡尔曼滤波 目标跟踪

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