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基于成员间高阶认知交互的团队认知诊断建模 被引量：1
1
作者 詹沛达 王志谋 +1 位作者 褚高红 郝宁 《心理学报》 北大核心 2026年第1期166-179,I0017-I0020,共18页
团队合作作为复杂社会系统中实现共同目标的关键行为模式,其表现高度依赖于由成员间认知交互形成的团队认知。对团队认知的诊断测量不仅有助于探索团队成员间的认知交互规律,还有助于识别影响团队行为表现的具体原因,进而为实施有针对... 团队合作作为复杂社会系统中实现共同目标的关键行为模式,其表现高度依赖于由成员间认知交互形成的团队认知。对团队认知的诊断测量不仅有助于探索团队成员间的认知交互规律,还有助于识别影响团队行为表现的具体原因,进而为实施有针对性干预、提升团队表现提供重要量化依据。然而,目前尚缺乏具有团队认知诊断功能的心理测量模型。对此,本研究构建了一个适用于分析团队合作作答数据的团队认知诊断模型——Team-DINA模型。实证研究和模拟研究结果表明新模型适用于分析团队合作作答数据,可实现同时评估团队整体和成员个体的认知属性掌握情况和认知能力水平;不仅填补了团队认知诊断领域的方法学空白,还进一步拓展了认知诊断测量范式的适用范围。 展开更多
关键词 团队认知诊断 团队合作 团队认知 认知诊断模型 DINA模型
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考虑HIS集成的柔性乳腺超声智能辅助诊断系统
2
作者 付超 朱毅 +2 位作者 王冬越 崔凯旋 薛旻 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期226-234,共9页
面向乳腺肿瘤辅助诊断的灵活性和临床医生适应性等需求,设计开发了考虑HIS集成的柔性乳腺超声智能辅助诊断系统。构建了辅助诊断系统框架,包括临床需求层、预测算法层、系统数据层、系统功能层等4个层次。在此基础上,详细阐述了功能层... 面向乳腺肿瘤辅助诊断的灵活性和临床医生适应性等需求,设计开发了考虑HIS集成的柔性乳腺超声智能辅助诊断系统。构建了辅助诊断系统框架,包括临床需求层、预测算法层、系统数据层、系统功能层等4个层次。在此基础上,详细阐述了功能层中系统集成模块、模型建用模块和诊疗预测模块的功能设计与技术实现。以采自安徽省合肥市某三甲医院的乳腺超声图像和相关数据为基础,运用系统进行乳腺肿瘤诊断预测、恶性肿瘤分子分型预测、良性肿瘤类别预测实验,阐释了系统的应用性以及预测算法配置柔性。 展开更多
关键词 乳腺超声诊断 系统集成 柔性 分子分型预测 良性肿瘤类别预测 乳腺肿瘤 计算机辅助诊断
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基于树形决策卷积神经网络的滚动轴承故障分层诊断
3
作者 杨旭 吴程飞 +1 位作者 黄健 赵鹰昊 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期64-74,共11页
针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策... 针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策树的层次结构及分层决策特性。首先,采用共享网络层和2个任务特定的分支全连接层分别提取与故障位置和故障严重程度有关的特征;然后,将2个全连接层的分类结果输入到树形决策层,并使用加权层次分类损失调整模型权重参数,从而实现模型对故障层次信息的自学习;最后,应用帕德博恩大学轴承数据集进行算法性能测试。实验结果表明,该模型的平均分类准确率可达99.15%,与领域内其他的诊断模型相比,实现了更准确的故障位置和严重性的分类。 展开更多
关键词 故障诊断 分层诊断 滚动轴承 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 决策树 集成模型
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支气管肺泡灌洗液分子生物学联合检测对涂阴肺结核患者的诊断价值
4
作者 侯田勇 任丽萍 +5 位作者 李静颖 王建伟 樊姝慧 吴渊明 王全红 丁卫民 《中国防痨杂志》 北大核心 2026年第3期329-334,共6页
目的:探讨支气管肺泡灌洗液(bronchoalveolar lavage fluid,BALF)分子生物学联合检测(GeneXpert MTB/RIF、PCR-TB-DNA、TB/NTM-PCR、荧光定量PCR、DNA微阵列法)在菌阴肺结核患者诊断中的临床应用价值。方法:收集2024年1月至2025年4月太... 目的:探讨支气管肺泡灌洗液(bronchoalveolar lavage fluid,BALF)分子生物学联合检测(GeneXpert MTB/RIF、PCR-TB-DNA、TB/NTM-PCR、荧光定量PCR、DNA微阵列法)在菌阴肺结核患者诊断中的临床应用价值。方法:收集2024年1月至2025年4月太原市第四人民医院收治的疑似肺结核且涂片阴性的150例患者为研究对象,采集BALF标本,分别进行GeneXpert MTB/RIF、PCR-TB-DNA、TB/NTM-PCR、荧光定量PCR、DNA微阵列法检测,以临床诊断为参照标准,评估BALF采用5种单一分子生物学及联合检测在涂阴肺结核患者中的诊断价值。结果:150例患者中,临床诊断为肺结核108例,非结核分枝杆菌肺病7例,非结核病35例,以临床诊断为参照标准,GeneXpert MTB/RIF、PCR-TB-DNA、TB/NTM-PCR、荧光定量PCR、DNA微阵列法的敏感度分别为66.7%(72/108)、62.9%(68/108)、54.6%(59/108)、59.3%(64/108)、62.9%(68/108);特异度分别为100.0%(42/42)、97.6%(41/42)、97.6%(41/42)、97.6%(41/42)、100.0%(42/42);受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.67、0.60、0.52、0.56、0.62。将5种分子生物学检测方法进行联合应用,GeneXpert MTB/RIF+荧光定量PCR联合检测的诊断效能较高[敏感度为92.5%(100/108),特异度为92.8%(39/42),AUC为0.85]。结论:采用BALF样本进行分子生物学联合检测,对于疑诊肺结核且痰涂片阴性患者的早期快速诊断提供了有效的实验室方案,且在诊断效能上全面优于任何单一检测方法,值得临床推广应用。 展开更多
关键词 支气管肺泡灌洗 分子诊断技术 分枝杆菌 结核 诊断 鉴别
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数据中心网络SWCube的连通度和诊断度
5
作者 张昕帆 程宝雷 +1 位作者 樊建席 王岩 《计算机科学》 北大核心 2026年第3期400-410,共11页
随着服务器规模的日益增大,数据中心网络需要更高效的性能。为此,研究者提出了各种新型数据中心网络以改进传统数据中心网络存在的可靠性低、部署成本高、吞吐量小等劣势。SWCube是一种基于广义超立方体构建的新型数据中心网络,其通过... 随着服务器规模的日益增大,数据中心网络需要更高效的性能。为此,研究者提出了各种新型数据中心网络以改进传统数据中心网络存在的可靠性低、部署成本高、吞吐量小等劣势。SWCube是一种基于广义超立方体构建的新型数据中心网络,其通过将交换机部署在广义超立方体的节点上并将双端服务器部署在广义超立方体的边上连接交换机而得到,其逻辑图是广义超立方体的线图。SWCube被证明具有二部带宽高、容纳服务器数量多、可扩展性强等诸多优势,然而其可靠性尚未得到论证。网络的可靠性分为容错能力和故障诊断能力,通常使用连通度衡量容错能力,并用在不同模型下进行系统级诊断,得到的诊断度用于衡量网络的故障诊断能力。为此,给出了SWCube逻辑图SWC(m_(r),m_(r-1),…,m_(1))的递归定义,并据此得到了SWCube逻辑图SWC(m_(r),m_(r-1),…,m_(1))的连通度,其在r=2且m_(2)=2时是∑ri=1(m_(i)−1),在r≠2或m2>2时则是2∑ri=1(m_(i)−1)−2,并基于此得到了SWCube在PMC模型和MM*模型下的诊断度。 展开更多
关键词 数据中心网络 SWCube 连通度 系统级诊断 诊断度 PMC模型 MM*模型
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浮充工况锂电池组早期内短路快速定量诊断方法
6
作者 李志强 刘媛 +3 位作者 李彬 时玮 郑岳久 来鑫 《西南交通大学学报》 北大核心 2026年第1期189-196,共8页
锂离子电池的浮充工况广泛存在于备用电源、通讯基站等场景,是一种状态趋于稳定的特殊工况,这种稳定性却对该工况下电池内短路定量诊断带来挑战.本文提出一种基于间歇式充电的锂离子电池组早期内短路定量诊断方法,该方法利用重复的“充... 锂离子电池的浮充工况广泛存在于备用电源、通讯基站等场景,是一种状态趋于稳定的特殊工况,这种稳定性却对该工况下电池内短路定量诊断带来挑战.本文提出一种基于间歇式充电的锂离子电池组早期内短路定量诊断方法,该方法利用重复的“充电—断电”过程,根据充电电量与漏电量的关系计算出等效漏电流,实现内短路的快速定量诊断.仿真与实验结果表明:对于500Ω级别的电池微短路,所提方法的诊断误差小于2%,检测时间约为33 min,实现对浮充电工况下电池内短路的早期高精度定量诊断;在诊断100Ω级别中,所提方法相较于常规恒压源方法内短路的精度提高超16倍,且计算负担低,对提高电池组安全性具有重要意义. 展开更多
关键词 锂离子电池 内短路诊断 浮充工况 定量诊断 备用电源
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利用高光谱成像技术无创诊断肾移植术后排斥反应的研究
7
作者 杨哲 段启龙 +3 位作者 陈艺 廖涛 司晓青 王建宁 《器官移植》 北大核心 2026年第1期116-123,共8页
目的探索一种通过尿液高光谱成像技术对肾移植术后排斥反应进行快速、鉴别诊断的方法。方法收集118例肾移植术后受者的尿液样本中高光谱数据信息,构建深度学习模型对排斥反应类型进行诊断和分类。结果构建了一个基于34层残差网络(ResNet... 目的探索一种通过尿液高光谱成像技术对肾移植术后排斥反应进行快速、鉴别诊断的方法。方法收集118例肾移植术后受者的尿液样本中高光谱数据信息,构建深度学习模型对排斥反应类型进行诊断和分类。结果构建了一个基于34层残差网络(ResNet-34)的深度学习诊断模型,纳入了118例患者并将其划分为训练集与测试集。根据移植肾穿刺病理结果,将患者尿液样本分为5组:无排斥反应组、T细胞介导的排斥反应组、抗体介导的排斥反应组、混合排斥反应组及肾病复发组。结果显示,该模型对上述5组的诊断灵敏度分别为0.960、0.980、0.930、0.940和0.943,诊断特异度分别为0.983,0.993,0.997,0.989和0.989,总体诊断准确率达95.7%。结论本研究为肾移植术后排斥反应的鉴别诊断提供一种无创、快速、准确的辅助诊断方法。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 无创诊断 肾移植 排斥反应 辅助诊断 学习模型 T细胞介导的排斥反应 抗体介导的排斥反应
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汉语发展性阅读障碍数字化诊断测验的研发与应用
8
作者 王久菊 李虹 +15 位作者 张玉平 张亚静 王穗苹 赵晶晶 赵静 苏萌萌 邹丽娟 熊建萍 王吉 王少雯 梁爱民 郝文哲 马小卉 王晓怡 王玉凤 舒华 《中国心理卫生杂志》 北大核心 2026年第2期93-99,共7页
目的:研发汉语发展性阅读障碍数字化诊断测验,探索测验的信效度,计算阅读障碍的检出率,评估测验在临床上的应用价值。方法:将既往的纸质版阅读测验(汉字识别、词表朗读、快速命名、音位删除、语素产生和字形判断)转化为数字化形式,统一... 目的:研发汉语发展性阅读障碍数字化诊断测验,探索测验的信效度,计算阅读障碍的检出率,评估测验在临床上的应用价值。方法:将既往的纸质版阅读测验(汉字识别、词表朗读、快速命名、音位删除、语素产生和字形判断)转化为数字化形式,统一使用标准化录音指导语。在全国8个城市招募1800名小学1~6年级的学生进行阅读能力测评,评价测验的结构效度、效标效度和内部一致性信度,在210名儿童中检验重测信度,并计算阅读障碍的检出率。结果:因子分析发现测验的结构效度良好(χ^(2)/df=427.21,CFI=0.98,TLI=0.96,SRMR=0.03,RMSEA=0.06)。效标效度中,以教师的语文能力评价为效标,诊断测验的灵敏度为76.63%,特异度为72.81%。内部一致性效度为0.75~0.99,重测信度为0.63~0.98。阅读障碍的检出率为6.00%。结论:汉语发展性阅读障碍数字化测验的效度和信度,达到了心理测量学的要求,可用于临床实践中对阅读障碍的诊断,具有推广应用的潜力。 展开更多
关键词 阅读障碍 诊断测验 数字化 效度 信度
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融合知识图谱和XGBoost的车辆故障诊断研究
9
作者 胡杰 陈林 +4 位作者 魏敏 耿黄政 张潇 卿海华 乔美昀 《机械科学与技术》 北大核心 2026年第1期163-172,共10页
为解决目前车企售后维修存在的过度依赖维修技师经验、维修手册查阅低效和维修历史数据未有效利用等问题,基于某车企闲置的售后维修数据,将知识图谱引入汽车故障领域。鉴于数据中部分字段的文本数据为长文本类型,提出一种基于规则预处... 为解决目前车企售后维修存在的过度依赖维修技师经验、维修手册查阅低效和维修历史数据未有效利用等问题,基于某车企闲置的售后维修数据,将知识图谱引入汽车故障领域。鉴于数据中部分字段的文本数据为长文本类型,提出一种基于规则预处理与深度学习模型实体抽取结合的方法,挖掘利用车辆维修历史数据,完成汽车故障知识图谱的构建。为有效利用汽车故障知识图谱协助维修技师进行故障诊断,设计了一种基于知识图谱的车辆故障诊断流程,该流程包含一种融合知识图谱多实体和XGBoost的故障诊断方法。实验对比和实际案例测试分别验证了故障诊断方法的有效性和流程的实际可用性。 展开更多
关键词 知识图谱 XGBoost 故障诊断 深度学习 实体抽取
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骆驼布鲁氏菌病血清学诊断方法效能分析研究
10
作者 马晓菁 叶锋 +6 位作者 努尔拜合提·努尔旦 刘丽娅 夏江涛 舍卫俊 王校敏 章健 易新萍 《中国人兽共患病学报》 北大核心 2026年第1期41-45,共5页
目的分析布病虎红平板凝集试验(RBT)、间接酶联免疫吸附试验(iELISA)、竞争酶联免疫吸附试验(cELISA)和高敏荧光层析法(LFICA)4种血清学检测方法对骆驼布病的诊断效能,为骆驼布病防控提供技术支撑。方法分别采用布病RBT、iELISA、cELISA... 目的分析布病虎红平板凝集试验(RBT)、间接酶联免疫吸附试验(iELISA)、竞争酶联免疫吸附试验(cELISA)和高敏荧光层析法(LFICA)4种血清学检测方法对骆驼布病的诊断效能,为骆驼布病防控提供技术支撑。方法分别采用布病RBT、iELISA、cELISA和LFICA方法对40份骆驼布病标准血清和151份不同地区采集骆驼血清进行布病检测,结果经SPSS 27.0软件分析Kappa值并绘制ROC曲线,从灵敏度、特异性指标比较不同方法检测结果一致性。结果4种检测方法中RBT方法与iELISA、cELISA和LFICA方法一致性较差(Kappa值<0.38);iELISA、cELISA和LFICA方法间检测一致性较高(Kappa值>0.85)。ROC曲线效能评价表明iELISA、cELISA、LFICA方法均适合骆驼布病血清学诊断,其中LFICA方法诊断准确率最高(AUC值=0.98),iELISA、cELISA方法诊断准确率的AUC值分别为0.95和0.90。结论LFICA方法以其灵敏性高、特异性强、简单快速等优点更适用于骆驼调运、流行病学调查、乳样现场生物安全监管的布病检测。 展开更多
关键词 骆驼 布鲁氏菌病 血清学方法 诊断效能
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复杂多层长桁连接结构的裂纹导波概率诊断
11
作者 杨宇 王莉 +3 位作者 刘国强 陈健 徐钰森 袁慎芳 《振动.测试与诊断》 北大核心 2026年第1期91-98,218,共9页
针对民机多层多钉连接结构中因组件不可拆卸、区域不可达导致的健康状态评估难题,以及现有研究对多层多钉边界下导波传播特性和损伤诊断关注不足的问题,笔者基于导波结构健康监测技术,提出了面向复杂多层连接结构的导波-高斯过程概率诊... 针对民机多层多钉连接结构中因组件不可拆卸、区域不可达导致的健康状态评估难题,以及现有研究对多层多钉边界下导波传播特性和损伤诊断关注不足的问题,笔者基于导波结构健康监测技术,提出了面向复杂多层连接结构的导波-高斯过程概率诊断方法,实现多层复杂连接结构裂纹的可靠诊断。首先,提出了基于导波最强反射区间特征的导波结构健康监测方法,建立了导波-高斯过程裂纹概率诊断模型;其次,以复杂多层长桁连接结构为研究对象,通过实验全面分析了复杂多层长桁连接结构中导波的传播特性,并据此提出了传感器布置准则;最后,开展了批量长桁连接结构的真实裂纹监测实验,进行了裂纹识别和裂纹长度定量化诊断验证。结果表明,本研究方法能够实现民机机身典型长桁连接区域的裂纹检测与定量化评估,裂纹损伤定量化诊断最大均方根误差不超过1.9 mm。 展开更多
关键词 复杂连接结构 压电导波 概率诊断 损伤识别
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生成式零样本深度学习模型的轴承故障诊断方法
12
作者 刘月文 刘文淼 +2 位作者 李永亭 齐咏生 刘慧文 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,... 基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,与真实特征之间存在较大差距,限制模型性能。针对此问题,提出一种结合互补属性和回归模块生成式零样本学习(CARMGZSL)方法并应用于轴承故障诊断。首先采用连续小波变换将一维故障信号转换为时频图,使用CNN提取故障特征;然后设计一种语义属性模块,依据不同故障定义不同语义属性,通过生成对抗模块将可见类故障的语义属性和故障特征进行对抗性训练,生成不可见类故障特征并送入判别器,和真实故障样本特征进行判别;再构造一类回归模块,将生成样本特征通过回归模块重构为语义属性送入生成器,使生成样本特征更加逼真;最后通过相似性度量实现对不可见类故障与生成式不可见类故障的距离判别,完成故障识别。通过凯斯西储大学轴承数据集进行算法验证,结果表明,在零样本情况下,该方法可实现滚动轴承零样本故障诊断,相比于其他经典的零样本诊断算法,所提方法平均准确率达到92.32%,具有更好的诊断性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 零样本学习 故障诊断 生成对抗网络 语义特征
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面向旋转机械的开放集下无源域故障诊断方法
13
作者 陈慧 万烂军 罗海霞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期171-175,共5页
在实际工业场景中,因数据隐私致使源域数据通常不可访问且目标域会出现源域未包含的故障类别,这会导致采用传统的迁移学习方法难以取得较好的诊断结果。因此,提出了一种面向旋转机械的开放集下无源域故障诊断方法(source domain-free fa... 在实际工业场景中,因数据隐私致使源域数据通常不可访问且目标域会出现源域未包含的故障类别,这会导致采用传统的迁移学习方法难以取得较好的诊断结果。因此,提出了一种面向旋转机械的开放集下无源域故障诊断方法(source domain-free fault diagnosis,SDFFD)。首先,设计一个能充分提取故障特征的基于图卷积网络的源模型并在源域进行预训练;然后,在目标域利用未标记的目标样本对源模型进行微调生成目标模型,以对齐已知类别和分离未知类别;最后,通过具有不同开放度的诊断任务验证所提方法的有效性,结果表明该方法在面向齿轮箱的开放集下无源域故障诊断中取得了较好的诊断结果。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 无源域 开放集
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输气管道气液联动阀性能分析与智能诊断
14
作者 文绍牧 张世坚 +5 位作者 陈敬东 罗敏 杨红 覃龙 黄浩宇 张义兵 《天然气工业》 北大核心 2026年第1期149-162,共14页
气液联动球阀是大管径天然气长输管道破管系统及场站紧急截断系统的核心部件,是所有输气管道阀门中安全等级最高的阀门,也是日常维护保养的重点对象。由于其运行环境复杂、故障模式多样,现阶段现场主要依赖人工经验诊断,早期故障难以及... 气液联动球阀是大管径天然气长输管道破管系统及场站紧急截断系统的核心部件,是所有输气管道阀门中安全等级最高的阀门,也是日常维护保养的重点对象。由于其运行环境复杂、故障模式多样,现阶段现场主要依赖人工经验诊断,早期故障难以及时准确识别,在一定程度上制约了设备维保向预测性维护的升级和转型。为此,在不改造阀体结构的条件下,布设多类型传感器,复现了现场典型故障工况,基于采集的多源信号提取了气液联动阀健康与异常状态的时频特征,构建了融合多信息特征的长短期记忆(LSTM)智能诊断模型,开展了故障模式识别与定位研究。研究结果表明:(1)多源传感器信号能够有效准确表征气液联动阀健康与异常状态差异性特征;(2)基于时频域特征构建的LSTM模型在多信息融合条件下的故障诊断准确率超过99%;(3)现场测试进一步验证了该方法能够辅助识别潜在隐患,表现出良好的工程适应性。结论认为,融合性能特征分析与LSTM神经网络的气液联动阀智能诊断方法可显著提升设备故障早期识别能力,为天然气长输管道站场关键阀门的预测性维护提供技术支撑,并可为同类型设备的智能运维体系建设提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 气液联动阀 性能分析 故障诊断 LSTM 多源信号 天然气管道
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基于深度多源域适应的滚动轴承跨工况故障诊断方法研究
15
作者 贾然 李睿 +3 位作者 陈涛 张树纯 熊涔博 郝乃芃 《北京理工大学学报》 北大核心 2026年第2期141-150,共10页
针对现有故障诊断模型在滚动轴承跨工况场景下存在特征分布偏移抑制不足与负迁移风险显著的问题,提出一种基于深度多源域适应的故障诊断方法.首先,设计动态权重分配模块,通过Wasserstein距离量化源域与目标域分布差异,结合Softmax函数... 针对现有故障诊断模型在滚动轴承跨工况场景下存在特征分布偏移抑制不足与负迁移风险显著的问题,提出一种基于深度多源域适应的故障诊断方法.首先,设计动态权重分配模块,通过Wasserstein距离量化源域与目标域分布差异,结合Softmax函数自适应融合多源知识,抑制噪声干扰与负迁移;其次,构建多尺度特征提取网络,采用并行时域膨胀卷积分支与频域短时傅里叶变换分支捕捉振动信号的局部瞬态特征与全局频域模式,并通过跨尺度注意力机制实现时频特征交互强化;最后,引入多判别器对抗训练与最大分类器差异准则,联合优化域不变特征对齐与分类判别性.通过多源域适应任务进行实验验证,结果表明,所提方法较其他传统多源域适应方法具有更高的诊断精度与泛化能力,平均诊断精度最高提升了3.43%,且任务间性能波动最高降低了40%,为复杂工业场景下的滚动轴承跨工况故障诊断提供了新思路. 展开更多
关键词 深度学习 多源域 滚动轴承 故障诊断
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基于双分支-交叉注意力融合的风电齿轮箱故障诊断方法
16
作者 孙抗 李腾飞 +2 位作者 王浩 杨明 赵来军 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第1期83-93,共11页
针对风电齿轮箱故障诊断数据存在时序性和单通道模型难以有效提取复合故障特征信息的问题,提出一种基于改进正交卷积胶囊网络(orthogonal convolutional capsule network,OCCN)和双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term... 针对风电齿轮箱故障诊断数据存在时序性和单通道模型难以有效提取复合故障特征信息的问题,提出一种基于改进正交卷积胶囊网络(orthogonal convolutional capsule network,OCCN)和双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)融合的故障诊断方法。首先,对原始信号进行预处理。其次,将经过预处理操作后的信号输入构建的OCCN-BiLSTM双通道模型中,分别提取复合故障特征的空间特征、时域特征。最后将提取的时空特征通过交叉注意力机制进行特征融合,输入到全连接层中进行信号的分类,实现风电齿轮箱智能故障诊断。试验结果表明,所提诊断方法可有效实现风电齿轮箱智能故障诊断,其在测试集上的准确率达到99.53%。 展开更多
关键词 故障诊断 胶囊网络 并行双通道 特征融合 风电齿轮箱
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临床指标联合磁共振多参数扩散成像诊断儿童过敏性紫癜肾炎
17
作者 张刚 黄婷婷 +9 位作者 苏杭 杨濛 翟晓阳 高宇 李曼 张晗宇 严艺豪 张岚 邢威 任献青 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2026年第2期223-229,共7页
目的探索临床指标联合磁共振多参数扩散成像诊断儿童过敏性紫癜肾炎(HSPN)的价值。资料与方法前瞻性纳入2024年1—10月河南中医药大学第一附属医院诊断为过敏性紫癜的患儿,均行肾脏多参数扩散MRI检查,包括体素内不相干运动及扩散峰度成... 目的探索临床指标联合磁共振多参数扩散成像诊断儿童过敏性紫癜肾炎(HSPN)的价值。资料与方法前瞻性纳入2024年1—10月河南中医药大学第一附属医院诊断为过敏性紫癜的患儿,均行肾脏多参数扩散MRI检查,包括体素内不相干运动及扩散峰度成像。所有患儿根据肾活检或实验室检查结果分为HSPN组与非HSPN组。收集患儿的临床信息,分别测量双肾皮质及髓质的真扩散系数、伪扩散系数、灌注分数、平均扩散率和平均峰度。采用Boruta机器学习算法、单因素及多因素Logistic回归分析筛选与HSPN相关的临床指标和影像学参数,分别构建临床指标、影像学参数及临床+影像的诊断模型。采用受试者工作特征曲线比较3个模型对HSPN的诊断效能。结果共纳入105例过敏性紫癜患儿,HSPN组52例,非HSPN组53例。多因素Logistic回归分析最终筛选出1个临床指标(免疫球蛋白G,OR=0.80,P=0.020)和1个影像学参数(肾皮质的平均扩散率,OR=0.47,P=0.010)。基于上述变量构建的临床、影像、临床+影像模型的曲线下面积分别为0.72,0.65和0.76。结论体素内不相干运动及扩散峰度成像序列在诊断儿童HSPN中具有重要价值,与临床指标联合应用可有效诊断HSPN,为临床早期干预提供参考。 展开更多
关键词 过敏性紫癜肾炎 儿童 磁共振成像 扩散峰度成像 体素内不相干运动 诊断
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电致发光涂层在GIS盆式绝缘子缺陷自诊断的应用
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作者 刘贺晨 田文浩 +2 位作者 田怀青 江翼 吴雄 《绝缘材料》 北大核心 2026年第2期108-116,共9页
针对盆式绝缘子的金属悬浮颗粒缺陷问题,基于电致发光原理,在环氧树脂(EP)中填充硫化锌基材料(ZnS:Cu),制备了ZnS:Cu/环氧树脂发光复合涂层,并对其性能进行表征;通过棒-板电极探究该涂层的发光规律,并在盆式绝缘子上模拟缺陷实验,探究Zn... 针对盆式绝缘子的金属悬浮颗粒缺陷问题,基于电致发光原理,在环氧树脂(EP)中填充硫化锌基材料(ZnS:Cu),制备了ZnS:Cu/环氧树脂发光复合涂层,并对其性能进行表征;通过棒-板电极探究该涂层的发光规律,并在盆式绝缘子上模拟缺陷实验,探究ZnS:Cu/环氧树脂涂层在缺陷自诊断方面的可行性。结果表明:随着ZnS:Cu含量的增加,ZnS:Cu/环氧树脂复合涂层的沿面闪络电压提高,介质损耗因数增大。复合涂层存在一定的发光阈值,当ZnS:Cu的质量分数为10%~30%、涂层厚度为0.1~0.3 mm时,其发光强度随电场强度、ZnS:Cu含量和涂层厚度的增大而提高。此外,在盆式绝缘子上喷涂ZnS:Cu/环氧树脂涂层后,可以通过发光判断缺陷所在处,达到缺陷诊断的目的,为电力绝缘设备的缺陷识别诊断提供了新的思路。 展开更多
关键词 GIS 盆式绝缘子 电致发光 复合涂层 缺陷自诊断
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基于两阶段动态对抗迁移建模的轴承故障诊断
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作者 刘月文 徐帆 +2 位作者 李永亭 齐咏生 王顺利 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期188-195,共8页
针对传统故障诊断方法使用梯度反转层极易造成梯度消失,同时源域样本与目标域样本存在分布差异,无法动态判断两种分布间的相似性,导致故障诊断模型泛化能力极低的问题,提出一种两阶段动态对抗迁移网络(TSDAMN),实现轴承的迁移故障诊断... 针对传统故障诊断方法使用梯度反转层极易造成梯度消失,同时源域样本与目标域样本存在分布差异,无法动态判断两种分布间的相似性,导致故障诊断模型泛化能力极低的问题,提出一种两阶段动态对抗迁移网络(TSDAMN),实现轴承的迁移故障诊断。首先,该网络提出一种新的两步式对抗策略和动态判别思想,使用分布对抗策略,分步骤对分类器和判别器进行交互训练,有效解决梯度消失问题;然后,构建一种动态自适应学习算法,通过动态调整边缘分布和条件分布在整个迁移过程所占权重,有效提高故障特征聚类能力,从而提升故障诊断的准确性;最后,引入θ系控改进交叉熵损失函数进一步细化故障分类精度。采用凯斯西储大学轴承数据集进行试验验证,并与经典算法进行比较,所提方法故障分类平均准确率达98.67%,结果表明,所提方法能够更加准确地分类故障,解决标注匮乏问题。 展开更多
关键词 故障诊断 迁移学习 梯度消失 两步式对抗 动态判别 滚动轴承
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基于多尺度残差动态域适应网络的不同工况下转子故障诊断方法
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作者 向玲 王宁 +2 位作者 邴汉昆 胡爱军 韩忠泉 《振动工程学报》 北大核心 2026年第2期595-604,共10页
不同工况下转子数据分布差异大,导致传统故障诊断模型精度低。本文提出了一种基于多尺度残差动态域适应网络(multi-scale residual dynamic domain adaptation network,MsRDDA)的不同工况下转子故障诊断方法,用于解决源域样本有标签而... 不同工况下转子数据分布差异大,导致传统故障诊断模型精度低。本文提出了一种基于多尺度残差动态域适应网络(multi-scale residual dynamic domain adaptation network,MsRDDA)的不同工况下转子故障诊断方法,用于解决源域样本有标签而目标域样本无标签的问题,实现不同工况间的无监督迁移诊断。将采集得到的一维时域信号进行分割,并通过短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)将其转换成具有时频特征的二维图像;提出一个融合多尺度卷积和可分离卷积的多尺度残差网络,该网络由多尺度卷积层作为输入层提取浅层特征,通过4个改进残差模块提取深层特征,保证提取故障特征多样性的同时避免网络因深度的增加而产生梯度消失的问题;将动态分布域适应策略引入多尺度残差网络中,根据平衡因子动态衡量边缘分布和条件分布的重要性,对齐特征分布,提高模型的迁移诊断性能。运用所提方法对转子试验台采集得到的数据进行跨工况迁移诊断试验,并与其他传统迁移模型进行对比,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 转子 迁移学习 残差网络 动态域适应
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