期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于深度卷积生成式对抗网络的船型特征认知与条件生成方法
被引量：
1
1
作者
杜林
李胜忠
+3 位作者
李广年
舒跃辉
刘子祥
赵峰
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1162-1174,共13页
船体型值与图片一样也是序列相关型数据,所以用于生成图片的神经网络模型也能生成船型数据。由于船舶种类繁多、需求复杂,本文研究重点从船舶水线上下、船艏、舯、艉等区域位置特征,和船舶设计中普遍存在球艏、尾轴、艏部外板升高等全...
船体型值与图片一样也是序列相关型数据,所以用于生成图片的神经网络模型也能生成船型数据。由于船舶种类繁多、需求复杂,本文研究重点从船舶水线上下、船艏、舯、艉等区域位置特征,和船舶设计中普遍存在球艏、尾轴、艏部外板升高等全局几何特征的条件生成需求出发,训练条件深度卷积生成式对抗网络模型(Con⁃ditional Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)来实现两种特征的条件认知与生成。首先,将实现船型区域位置特征与全局几何特征的条件生成作为目标,分别建立条件深度卷积生成式对抗网络模型;然后,针对两类特征设置若干从易到难的不同分割方案和特征种类,使神经网络能够循序渐进地完成条件生成任务;最后,通过对训练过程和生成结果进行对比,初步证明所研究方法用于解决船型特征条件生成问题的可行性。本研究延续了作者之前的研究成果,属于基于计算机视觉技术的船型智能设计方法领域,旨在进一步探索引入人工智能实现船型智能设计的可行性方法。
展开更多
关键词
船型智能设计
深度卷积生成式对抗网络
计算机视觉
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于深度卷积生成式对抗网络的船型特征认知与条件生成方法
被引量：
1
1
作者
杜林
李胜忠
李广年
舒跃辉
刘子祥
赵峰
机构
宁波大学海运学院
中国船舶科学研究中心
出处
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1162-1174,共13页
基金
船舶总体性能创新研究开放基金资助项目(11322203)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52201368)
高等学校学科创新引智计划项目(D21013)。
文摘
船体型值与图片一样也是序列相关型数据,所以用于生成图片的神经网络模型也能生成船型数据。由于船舶种类繁多、需求复杂,本文研究重点从船舶水线上下、船艏、舯、艉等区域位置特征,和船舶设计中普遍存在球艏、尾轴、艏部外板升高等全局几何特征的条件生成需求出发,训练条件深度卷积生成式对抗网络模型(Con⁃ditional Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)来实现两种特征的条件认知与生成。首先,将实现船型区域位置特征与全局几何特征的条件生成作为目标,分别建立条件深度卷积生成式对抗网络模型;然后,针对两类特征设置若干从易到难的不同分割方案和特征种类,使神经网络能够循序渐进地完成条件生成任务;最后,通过对训练过程和生成结果进行对比,初步证明所研究方法用于解决船型特征条件生成问题的可行性。本研究延续了作者之前的研究成果,属于基于计算机视觉技术的船型智能设计方法领域,旨在进一步探索引入人工智能实现船型智能设计的可行性方法。
关键词
船型智能设计
深度卷积生成式对抗网络
计算机视觉
Keywords
ship hull design method
conditional deep-convolutional generative adversarial network
computer vision
分类号
U662.9 [交通运输工程—船舶及航道工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积生成式对抗网络的船型特征认知与条件生成方法
杜林
李胜忠
李广年
舒跃辉
刘子祥
赵峰
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
