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基于CNN-LSTM融合网络的溢流早期预测深度学习方法 被引量：13
1
作者 付加胜 刘伟 +1 位作者 韩霄松 李丰欣 《石油机械》 北大核心 2021年第6期16-22,共7页
目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键参数变化,融合多特征数据尽早发现溢流征兆,从而实现溢流工况... 目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键参数变化,融合多特征数据尽早发现溢流征兆,从而实现溢流工况早期预测。将采集的所有钻井特征参数用于模型训练和溢流预测,准确率高于单独的CNN结构或单独LSTM结构。为进一步提高模型效率和使用较少现场参数,有针对性地筛选了与溢流紧密相关的一些钻井参数进行试验,结果表明采用CNN-LSTM融合的网络结构优于单独的CNN或单独LSTM结构,预测准确率可达到89.55%。对某钻井数据的预测分析结果表明,该方法能够提前10 min准确预测溢流的发生,可为后续采取相应措施争取到宝贵时间。 展开更多
关键词 溢流 早期预测 cnn-lstm融合网络 深度学习 钻井特征参数
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四网融合背景下都市圈轨道交通复合网络稳定性研究
2
作者 李谈 王学贵 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第5期9-16,共8页
为揭示四网融合背景下都市圈轨道交通复合网络(Metropolitan Rail Transit Composite Network, MRTCN)运营稳定性,分析比较平原型和组团型MRTCN特征的差异性,通过运用复杂网络及Space-L理论,构建四网融合加权MRTCN模型;通过引入前景理论... 为揭示四网融合背景下都市圈轨道交通复合网络(Metropolitan Rail Transit Composite Network, MRTCN)运营稳定性,分析比较平原型和组团型MRTCN特征的差异性,通过运用复杂网络及Space-L理论,构建四网融合加权MRTCN模型;通过引入前景理论,提出考虑乘客出行忍耐系数的MRTCN稳定性测度指标。在此基础上,以两个都市圈市域-地铁网络的实际数据为例,从网络全局效率、网络最大连通度、考虑乘客出行忍耐系数的网络连通性等方面,对比分析平原型和组团型都市圈市域-地铁网络的稳定性,以及乘客出行忍耐系数对不同类型MRTCN稳定性的差异。研究结果表明:(1)加权MRTCN比无权MRTCN表现出更强的稳定性,且客流对组团型MRTCN稳定性影响更小;(2)忍耐系数对车站连通性的影响较大,且随着忍耐系数的增大,各车站的连通性随之增强;(3)平原型比组团型MRTCN稳定性更强。 展开更多
关键词 轨道交通 都市圈 四网融合 复合网络 忍耐系数 前景理论 稳定性
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用于医学图像分割的多层特征交叉融合网络研究
3
作者 刘玉 何立风 +1 位作者 朱纷 张梦颖 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第3期181-189,共9页
针对U型结构处理医学图像分割任务时存在的编解码器特征差异大、浅层特征丢失、抽象特征学习不足等缺陷,设计了一种多层特征交叉融合网络(MFCF-Net).首先,设计了深度注意力聚合模块,采用深度可分离卷积提取多尺度特征,并通过混合注意力... 针对U型结构处理医学图像分割任务时存在的编解码器特征差异大、浅层特征丢失、抽象特征学习不足等缺陷,设计了一种多层特征交叉融合网络(MFCF-Net).首先,设计了深度注意力聚合模块,采用深度可分离卷积提取多尺度特征,并通过混合注意力机制抑制背景的影响;其次,设计了多尺度快速融合模块,融合通过不同池化策略提取的多尺度特征信息,以丰富深层网络的抽象特征;最后,通过编码支路对深层网络细节信息进行补充.在NIH数据集、ISIC2017数据集和ISIC2018数据集上进行的实验结果表明MFCF-Net的分割效果优于其他先进的网络,尤其在NIH数据集上,DSC达到了0.8837,IoU达到了0.9992. 展开更多
关键词 医学图像分割 U型结构 多尺度融合 注意力机制 卷积神经网络
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基于深度融合3D与2D卷积网络的步态识别方法
4
作者 王晓路 李晓婷 谭永辉 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期109-115,共7页
为了提取更加丰富的步态特征信息,提出一种融合3D和2D卷积神经网络的步态识别方法。利用3D卷积在时空域提取视频数据中的动态特征,2D卷积在帧级空间域提取静态数据。设计有特殊结构的并行卷积层实现对局部细粒度与整体全局特征的同步提... 为了提取更加丰富的步态特征信息,提出一种融合3D和2D卷积神经网络的步态识别方法。利用3D卷积在时空域提取视频数据中的动态特征,2D卷积在帧级空间域提取静态数据。设计有特殊结构的并行卷积层实现对局部细粒度与整体全局特征的同步提取;引入残差密集模块缓解深层网络在传播过程中产生的梯度消失问题;同时,在帧级特征提取中引入CBAM注意力机制,进一步增强模型对关键信息的感知能力;最后,设计特征映射模块解决序列长度变化问题以及自适应的整合空间信息。实验结果表明,在CASIA-B数据集上的3组不同行走条件下,所提方法的平均步态识别率为92.3%,均高于GaitPart等方法,表明所提方法是可行有效的。 展开更多
关键词 步态识别 卷积神经网络 注意力机制 特征融合 步态轮廓图像 深度学习
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经典化、媒介融合与“另一种”网络文学道路——以“榕树下”纸质《网络文学年选》为例
5
作者 房伟 董宜兵 《当代作家评论》 北大核心 2025年第2期73-78,共6页
当下的“网络文学”,通常指商业化通俗类型的长篇小说。事实上,人们对网络文学曾有过不同的认知。21世纪初,“榕树下”网站陆续编选1999—2003年的《中国年度最佳网络文学》和2004年的《中国年度网络文学》共6本年选(以下简称《年选》)... 当下的“网络文学”,通常指商业化通俗类型的长篇小说。事实上,人们对网络文学曾有过不同的认知。21世纪初,“榕树下”网站陆续编选1999—2003年的《中国年度最佳网络文学》和2004年的《中国年度网络文学》共6本年选(以下简称《年选》),为研究早期网络文学提供了重要参照。回顾中国古代文学史,《昭明文选》《古文观止》等古典文学选本,是古文经典化的有效手段。就中国当代文学而言,通过“年度选本”挑选、定位,伴随某种趣味标准,纸媒文学为读者提供“一年最好作品”预设,实现话语“稀缺性”的区隔建构①,有利于文学期刊与文学出版的双重经典化。 展开更多
关键词 《昭明文选》 网络文学 中国当代文学 中国古代文学史 《古文观止》 文学期刊 媒介融合 榕树下
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主编观点 迈向6G泛在智能的通算融合新范式:无线算力网络
6
作者 彭木根 《移动通信》 2025年第3期1-1,共1页
随着5G商业化的深入和6G愿景的逐渐明晰,移动通信技术正迈入一个全新的发展阶段。生成式人工智能的突破,如Chat GPT,预示着6G泛在智能时代的来临。在这场变革中,6G网络不仅需要为确定性网络、全息通信、数字孪生等智能业务提供灵活的按... 随着5G商业化的深入和6G愿景的逐渐明晰,移动通信技术正迈入一个全新的发展阶段。生成式人工智能的突破,如Chat GPT,预示着6G泛在智能时代的来临。在这场变革中,6G网络不仅需要为确定性网络、全息通信、数字孪生等智能业务提供灵活的按需服务,还应具备自我优化和自我修复的能力以及感知、学习、推理和决策等智能化能力。这些能力的实现离不开强大算力的支持。因此,将算力作为网络的内生能力,使之成为与频谱和带宽同等重要的网络资源,推动通信与计算的深度融合,已然成为6G发展的关键技术趋势。 展开更多
关键词 按需服务 自我修复 人工智能 网络资源 智能业务 确定性网络 移动通信技术 深度融合
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融合注意力机制和快速网络的口罩人脸检测算法
7
作者 兰红 王恪 陈子怡 《微电子学与计算机》 2025年第5期81-92,共12页
口罩人脸检测是智能监控系统中的关键部分,在城市管理和公共卫生安全等方面有着重要意义。针对口罩人脸检测在处理光照条件、遮挡等问题的图像时出现的漏检和检测不准确问题,提出了FSR-YOLOv8口罩人脸检测算法。该算法通过在骨干网络中... 口罩人脸检测是智能监控系统中的关键部分,在城市管理和公共卫生安全等方面有着重要意义。针对口罩人脸检测在处理光照条件、遮挡等问题的图像时出现的漏检和检测不准确问题,提出了FSR-YOLOv8口罩人脸检测算法。该算法通过在骨干网络中融合了优化的FasterNeXt,从而提高了检测速度和减少了参数量。同时,通过在特征融合点间加入改进的SPCBAM注意力机制,模型能更有效地提取关键特征,减少背景干扰。此外,构建了RFB_HDC_BD模块显著提高了特征语义信息的利用率。在同等情况下,FSR-YOLOv8优于YOLOv8以及其他主流算法。该模型在公开的AIZOO数据集上的m_(AP)值达到了96.2%,在自制数据集上的m_(AP)值达到了89.2%,且模型参数量相比于YOLOv8模型降低了16%,参数量减低的同时具有较高的精确度。 展开更多
关键词 口罩人脸检测 注意力机制 快速网络 特征融合模块 YOLOv8n
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基于深度学习的时空特征融合网络入侵检测模型研究 被引量：1
8
作者 李聪聪 袁子龙 滕桂法 《信息安全研究》 北大核心 2025年第2期122-129,共8页
随着网络攻击日益增多,网络入侵检测系统在维护网络安全方面也越来越重要.目前多数研究采用深度学习的方法进行网络入侵检测,但未充分从多个角度利用流量的特征,同时存在实验数据集过于陈旧的问题.提出了一种并行结构的DSC-Inception-Bi... 随着网络攻击日益增多,网络入侵检测系统在维护网络安全方面也越来越重要.目前多数研究采用深度学习的方法进行网络入侵检测,但未充分从多个角度利用流量的特征,同时存在实验数据集过于陈旧的问题.提出了一种并行结构的DSC-Inception-BiLSTM网络,使用最新的数据集评估所设计的网络模型.该模型包括网络流量图像和文本异常流量检测2个分支,分别通过改进的卷积神经网络和循环神经网络提取流量的空间特征和时序特征.最后通过融合时空特征实现网络入侵检测.实验结果表明,在CIC-IDS2017,CSE-CIC-IDS2018,CIC-DDoS2019这3个数据集上,该模型分别达到了99.96%,99.19%,99.95%的准确率,能够对异常流量进行高精度分类,满足入侵检测系统的要求. 展开更多
关键词 网络入侵检测 深度学习 特征融合 深度可分离卷积 INCEPTION
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基于特征融合和模板更新的孪生网络跟踪算法
9
作者 吴国瑞 王峰 李杰 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期41-47,85,共8页
针对现有孪生网络跟踪算法仅使用主干网络最后一层的特征进行相似度匹配,以及缺少有效模板更新策略的问题,提出基于多尺度特征融合和自适应模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,结合深度过参数化卷积设计非填充单元,提取更深层的前景特征... 针对现有孪生网络跟踪算法仅使用主干网络最后一层的特征进行相似度匹配,以及缺少有效模板更新策略的问题,提出基于多尺度特征融合和自适应模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,结合深度过参数化卷积设计非填充单元,提取更深层的前景特征和语义背景;然后,设计新的全局-局部特征融合模块,充分聚合浅、中层特征的全局和局部信息,捕获丰富的浅层外观特征和中层过渡特征;最后,采用自适应模板更新机制在线更新模板。为验证算法的有效性,在公开数据集上对所提算法进行详尽评估,实验结果显示,所提算法在OTB2015和VOT2018数据集上的精确度分别达到0.878和0.588,GOT10K数据集上平均重叠率达到0.526,优于其他主流算法。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 计算机应用 多层特征融合 模板更新
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基于多尺度特征融合的生成对抗网络地震数据重建算法
10
作者 李跃 罗倩 段中钰 《石油物探》 北大核心 2025年第3期482-493,共12页
针对现有地震数据重建技术存在的空间连续性不足和重建细节偏差较大等问题,提出了基于多尺度特征融合与多维对抗的生成对抗网络(MSF-GAN)地震数据重建算法。首先,设计了多尺度特征融合的生成器,确保模型完整地提取地震数据特征并实现多... 针对现有地震数据重建技术存在的空间连续性不足和重建细节偏差较大等问题,提出了基于多尺度特征融合与多维对抗的生成对抗网络(MSF-GAN)地震数据重建算法。首先,设计了多尺度特征融合的生成器,确保模型完整地提取地震数据特征并实现多个尺度特征融合,在生成器部分设计了特征拼接模块,自适应地为地震数据添加掩膜,提高模型计算效率。然后,在算法的判别器部分,设计了多维对抗的判别器,分别从时间维度和测线维度对生成数据进行判别以提高重建精度。最后,使用Smooth L1损失函数作为重建损失,与对抗损失共同构成损失函数以更新生成器,提高地震数据重建精度。利用公开数据集和实测数据,验证了MSF-GAN算法的有效性以及对不同数据缺失情况的适用性。实验结果表明,与正交匹配追踪算法、凸集投影算法和频谱归一化生成对抗网络算法相比,MSF-GAN算法重建结果的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)更高,能够更有效地恢复缺失数据,并且在地震数据随机缺失、连续缺失和规则缺失的情况下,MSF-GAN算法重建结果的细节信息更为完整,空间连续性更强。 展开更多
关键词 地震数据重建 生成对抗网络 多尺度特征融合 特征拼接 深度学习
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基于多域雷达回波数据融合的海面小目标分类网络模型
11
作者 赵子健 许述文 水鹏朗 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期696-706,共11页
海面小目标识别是海事雷达监视任务中一个重要且具有挑战性的问题。由于海面小目标类型多样、环境复杂多变,对其进行有效分类存在较大困难。在高分辨体制雷达下,海面小目标通常只占据一或几个距离单元,缺乏足够的空间散射结构信息,因此... 海面小目标识别是海事雷达监视任务中一个重要且具有挑战性的问题。由于海面小目标类型多样、环境复杂多变,对其进行有效分类存在较大困难。在高分辨体制雷达下,海面小目标通常只占据一或几个距离单元,缺乏足够的空间散射结构信息,因此目标的雷达截面积(RCS)起伏和径向速度变化成为分类的主要依据。为此,该文提出一种基于多域雷达回波数据融合的分类网络模型,用于海面小目标的分类任务。由于不同域的数据具有其特殊的物理意义,因此该文构建了时域LeNet(T-LeNet)神经网络模块和时频特征提取神经网络模块,分别从雷达海面回波信号的幅度序列和时频分布(TFD)即时频图中提取特征。其中幅度序列主要反映了目标RCS的起伏特性,而时频图不仅反映RCS起伏特性,还能体现目标径向速度的变化。最后,利用IPIX,CSIR数据库和自测的无人机数据集构建了包括4种海面小目标的数据集:锚定漂浮小球、漂浮船只、低空无人机(UAV)和移动的快艇。实验结果表明所提方法具有良好的识别能力。 展开更多
关键词 海面小目标 目标分类 多特征融合 神经网络
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星地融合网络中的干扰管理与频谱共享:研究进展、关键技术及未来挑战
12
作者 朱剑锋 孙耀华 +1 位作者 冯昕澳 彭木根 《电信科学》 北大核心 2025年第3期108-127,共20页
由于低轨卫星网络具有覆盖范围广、建设成本低的优势,利用低轨卫星对现有陆地移动通信网络进行覆盖补充并构建星地融合网络,是实现未来全球泛在连接通信愿景的可行方案。然而,由于低频段频谱资源有限且卫星波束干扰范围广,高效的星地频... 由于低轨卫星网络具有覆盖范围广、建设成本低的优势,利用低轨卫星对现有陆地移动通信网络进行覆盖补充并构建星地融合网络,是实现未来全球泛在连接通信愿景的可行方案。然而,由于低频段频谱资源有限且卫星波束干扰范围广,高效的星地频谱共享与干扰管理策略是星地融合网络的核心。为此,首先从星地融合网络中不同干扰场景入手,阐述了研究进展、挑战及现有方案的优势及劣势。随后,针对现有研究的不足之处,提出创新的干扰管理与频谱共享解决方案,并通过仿真验证所提方案的有效性。最后,对未来潜在的研究方向进行展望,以期对低复杂度的星地融合网络管理提供启发性思路。 展开更多
关键词 星地融合网络 干扰管理 频谱共享
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面向红外与可见光图像融合的改进双鉴别器生成对抗网络算法
13
作者 廖光凤 关志伟 陈强 《红外技术》 北大核心 2025年第3期367-375,共9页
针对现有的红外与可见光图像融合算法对全局和多尺度特征提取不充分,对不同模态图像的关键信息提取不精准的问题,提出了基于双鉴别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合算法。首先,生成器结合卷积和自注意力机制,捕获多尺度局部特征和... 针对现有的红外与可见光图像融合算法对全局和多尺度特征提取不充分,对不同模态图像的关键信息提取不精准的问题,提出了基于双鉴别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合算法。首先,生成器结合卷积和自注意力机制,捕获多尺度局部特征和全局特征;其次,将注意力机制与跳跃连接结合,充分利用多尺度特征并减少下采样过程中的信息丢失;最后,两个鉴别器引导生成器关注红外图像的前景显著目标和可见光图像的背景纹理信息,使融合图像保留更多关键信息。在公开数据集M~3FD和MSRS上的实验结果表明,与对比算法相比,6种评价指标结果显著提高,其中平均梯度(Average Gradient, AG)在两个数据集上相较于次优结果分别提高了27.83%和21.06%。本文算法的融合结果细节丰富,具有较好的视觉效果。 展开更多
关键词 图像融合 生成对抗网络 双鉴别器 红外图像
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阿尔茨海默病辅助诊断的多模态数据融合轻量级网络
14
作者 王光明 柏正尧 +1 位作者 宋帅 徐月娥 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期39-48,共10页
单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模... 单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模块中,去冗余卷积以提取局部特征,引入全局滤波用于提取全局特征,通过配准并相加实现多模态影像特征融合.在文本特征提取模块中,由可分离深度卷积提取精神认知评分数据特征与多模态影像特征融合,通过迁移学习增强特征判别性.采用多层感知器识别复杂的模式和特征,提高所提网络的分类准确率.在ADNI数据库中开展有效性验证实验,LightMoDAD的分类准确率、敏感性和特异性分别为0.980、0.985和0.975.实验结果表明,所提网络有助于提高医生诊断效率,具有移动端部署潜力. 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 多模态数据 轻量级网络 融合算法 迁移学习
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基于深浅层特征融合的孪生网络目标跟踪算法
15
作者 王子康 姚文进 +1 位作者 薛尚捷 司婷波 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期973-984,共12页
深度学习相关的目标跟踪算法在利用深浅层特征融合时,未考虑分类分支与回归分支的差异性,两分支均使用同一融合特征,不能同时满足各自分支的不同任务要求。依据分类分支与回归分支的不同任务要求与深浅层特征之间的关系,提出了一种新的... 深度学习相关的目标跟踪算法在利用深浅层特征融合时,未考虑分类分支与回归分支的差异性,两分支均使用同一融合特征,不能同时满足各自分支的不同任务要求。依据分类分支与回归分支的不同任务要求与深浅层特征之间的关系,提出了一种新的特征融合方式用于视觉目标跟踪。将骨干网络中不同特征层的通道数按比例进行微调,分别形成适合分类分支与回归分支的融合特征。为验证所提特征融合方式的有效性,在基于SiamCAR算法的基础上进行优化,改变特征提取与融合方式,在UAV123、GOT-10K、LaSOT数据集上提高了2%~3%的精度。实验结果证明:所提特征融合方式是有效的,同时框架整体以75帧/s的实时运行速率实现了良好的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 分类 回归 深浅层特征融合 分类与IoU联合训练
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面向智算融合的新型网络架构及关键技术
16
作者 张维庭 孙童 +1 位作者 权伟 张宏科 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第2期219-223,共5页
人工智能的快速发展正深刻改变着网络基础设施的技术需求和服务模式。针对传统网络架构在支撑新兴人工智能应用方面存在的问题,围绕新型互联网的发展进行了深入研究与探索。阐述了智算融合网络,该网络以算网融合为典型特征,通过引入横... 人工智能的快速发展正深刻改变着网络基础设施的技术需求和服务模式。针对传统网络架构在支撑新兴人工智能应用方面存在的问题,围绕新型互联网的发展进行了深入研究与探索。阐述了智算融合网络,该网络以算网融合为典型特征,通过引入横向划域、纵向分层的思想,建立从应用需求到资源调度的端到端映射体系,实现多网深度融合及智能协同计算。进一步介绍了算网资源动态适配、智能组网与路由优化、跨域可靠传输调度等关键技术,克服算网多维资源管控、传算一体时延保障等难题,为推动新型互联网架构智能化演进提供了新思路与方法。 展开更多
关键词 新型互联网 智算融合网络 资源适配 智能组网 可靠传输
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基于复杂网络的高铁站域地下空间站城融合网络性能研究
17
作者 杜杨 董蕴豪 +1 位作者 王鹏 彭芳乐 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第2期160-168,共9页
高铁的快速发展带动了沿线城市高铁车站的建设,在国土空间规划的背景下,高铁车站已不仅仅承担着交通功能,其正在向城市公共空间进行转化,将高铁站通过地下空间与周边城市协同开发为城市公共空间发展提供了新范式,评价高铁站域地下空间... 高铁的快速发展带动了沿线城市高铁车站的建设,在国土空间规划的背景下,高铁车站已不仅仅承担着交通功能,其正在向城市公共空间进行转化,将高铁站通过地下空间与周边城市协同开发为城市公共空间发展提供了新范式,评价高铁站域地下空间网络性能对推进其可持续开发具有重要意义。现有高铁站域地下空间网络性能研究多从定性角度出发,缺乏定量化度量方法,针对性能优化的建议也多以经验分析为主。因此,本研究着眼于城市高铁站域地下空间的空间组构问题,以站城融合理念将高铁车站与城市地下空间开发进行有机结合,以复杂网络作为理论依据构建高铁站域地下空间网络模型,并以上海虹桥站和深圳福田站为案例,选取经典测度指标度量两案例的网络性能,对比两案例在不同抽象原则下的表现,归纳总结了水平连通布局和竖向集约开发的特点,并以此提出优化方案与原案例网络性能进行对比,得出各类连通方式对站域地下空间网络性能的影响,归纳了地铁站作为疏散关键节点的重要作用,为后续高铁站域地下空间开发提供了指引。 展开更多
关键词 高速铁路 站域 地下空间 复杂网络 站城融合 性能评估 规划布局
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基于窗口自注意力网络与YOLOv5融合的输电线路通道异物检测 被引量：1
18
作者 薛昂 姜恩宇 +2 位作者 张文涛 林顺富 米阳 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第3期413-423,共11页
针对输电线路通道异物检测背景复杂以及小目标情况下检测效果不佳等问题,提出一种基于窗口自注意力网络与YOLOv5模型融合的输电线路通道安全检测算法.首先,选用窗口自注意力(S-T)网络优化主干网络,扩大模型感受视野,增强提取有效信息的... 针对输电线路通道异物检测背景复杂以及小目标情况下检测效果不佳等问题,提出一种基于窗口自注意力网络与YOLOv5模型融合的输电线路通道安全检测算法.首先,选用窗口自注意力(S-T)网络优化主干网络,扩大模型感受视野,增强提取有效信息的能力.其次,改进自适应空间特征融合(ASFF)模块,增强多尺度特征融合能力.最后,考虑到真实框与预测框不匹配的问题,引入结构相似性交并比(SIoU),优化边界误差,提高小目标定位准确性.实验结果表明,本文模型对线路通道多目标入侵检测精度达到90.2%,且提升了小目标检测效果;与主流目标检测算法相比,可以更好地满足输电线路通道中的异物检测需求. 展开更多
关键词 智能化巡检 输电线路通道 目标检测 窗口自注意力网络 自适应空间特征融合
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基于CNN-LSTM混合神经网络的炼化污水处理场COD排放浓度预测
19
作者 何为 岳留强 +3 位作者 唐智和 栾辉 陈昌照 王若尧 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期121-129,共9页
快速、准确预测含油污水中有机污染物的化学需氧量(COD),及时优化运行参数,对于石油炼化企业节能减排、污水达标排放极为重要和迫切。为此,以某炼化企业污水处理场生产要素和COD排放浓度数据为研究样本,提出一种增加先验知识的CNN-LSTM... 快速、准确预测含油污水中有机污染物的化学需氧量(COD),及时优化运行参数,对于石油炼化企业节能减排、污水达标排放极为重要和迫切。为此,以某炼化企业污水处理场生产要素和COD排放浓度数据为研究样本,提出一种增加先验知识的CNN-LSTM混合神经网络算法,建立炼化企业污水处理场COD排放浓度预测模型。结果表明,该模型既可发挥CNN较好刻画、提取局部特征信息的优势,又具有LSTM对连续时间序列数据较好继承性的特点,其均方根误差为22.3217、决定系数为0.8732,平均相对误差较LSTM网络构建的模型降低5.45%。 展开更多
关键词 炼化污水处理 混合神经网络(cnn-lstm) COD浓度 污染排放预测
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基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法
20
作者 汪翔 王彦斌 +1 位作者 汪育苗 崔国龙 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第1期39-47,共9页
本文针对复杂杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法,该方法利用多个脉冲回波之间的特征关联性检测目标。具体而言,其首先利用多个级联的特征提取模块从回波中提取多尺度特征。然后,... 本文针对复杂杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法,该方法利用多个脉冲回波之间的特征关联性检测目标。具体而言,其首先利用多个级联的特征提取模块从回波中提取多尺度特征。然后,该方法利用多尺度特征构造多个有向完全图,图中每个节点对应一个脉冲。之后,每个节点利用图神经网络的消息传播机制聚合其邻居节点的信息,以此学习脉间回波高阶相关性。进一步地,该方法融合多尺度特征以丰富对目标和杂波的特征表示。最后,对融合后特征进行非线性映射,以二分类的形式得到检测结果。基于公开雷达数据集的试验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达目标检测 杂波环境 图神经网络 多尺度特征融合
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