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低频涌浪环境下“海洋石油201”运动特征模型试验研究 被引量：4
1
作者 孙国民 雷震名 +2 位作者 何宁 闫澍旺 李嘉 《舰船科学技术》 北大核心 2015年第7期29-33,共5页
为了分析起重铺管船"海洋石油201"在低频涌浪环境中横摇过大的原因,对"海洋石油201"横浪和迎浪条件下在不同周期和波高的涌浪作用下的运动特性进行模型试验,试验结果表明铺管船遭遇与其横摇固有周期接近的涌浪时发... 为了分析起重铺管船"海洋石油201"在低频涌浪环境中横摇过大的原因,对"海洋石油201"横浪和迎浪条件下在不同周期和波高的涌浪作用下的运动特性进行模型试验,试验结果表明铺管船遭遇与其横摇固有周期接近的涌浪时发生谐摇导致其横摇运动过大。用图解法求解了铺管船横浪条件下谐摇时的横摇角幅值,对试验结果和理论的差异进行了分析。 展开更多
关键词 低频涌浪 “海洋石油201” 运动特征 模型试验
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融合迁移学习和数据增强的SC-Net模型在皮肤癌识别中的应用 被引量：4
2
作者 左航旭 廖彬 +2 位作者 陈小昆 童洋 李勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第8期2550-2555,2560,共7页
为了解决皮肤癌诊断模型中性能无法满足临床应用要求,对于少数类别诊断精度不高的问题,提出一种基于迁移学习和数据增强的皮肤癌诊断模型SC-Net(skin cancer-net)。首先,引入ECA注意力模块,把DenseNet-201在ImageNet数据集上的预训练模... 为了解决皮肤癌诊断模型中性能无法满足临床应用要求,对于少数类别诊断精度不高的问题,提出一种基于迁移学习和数据增强的皮肤癌诊断模型SC-Net(skin cancer-net)。首先,引入ECA注意力模块,把DenseNet-201在ImageNet数据集上的预训练模型在皮肤癌数据集上进行微调训练并提取图像隐含高层次特征;然后融合一般性统计特征,并且通过SMOTE过采样技术以增强少数类别数据;最后,将数据输入XGBoost模型进行训练,最终得到SC-Net分类模型。实验结果表明,SC-Net模型在准确率、灵敏度、特异度三个指标上达到99.25%、99.25%和99.88%,诊断准确率相对于已有文献精度提升约0.6%~18.7%,并且对于皮肤纤维瘤、光化性角化病等少数类别具备更强的分类能力。 展开更多
关键词 皮肤癌诊断 densenet-201模型 XGBoost模型 特征融合 数据增强 注意力机制 少数类识别
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涌浪环境中铺管船横摇机理及模型试验研究 被引量：5
3
作者 闫澍旺 李嘉 +3 位作者 雷震名 孙立强 陈国锋 陶琳 《海洋工程》 CSCD 北大核心 2016年第4期16-22,46,共8页
"海洋石油201"号等多艘铺管船在东海海域进行铺管施工时受低频涌浪环境影响横摇运动强烈,严重影响了正常铺管作业。为了分析铺管船横摇过大的原因,从理论上分析了铺管船可能发生较大横摇的波浪条件,并对"海洋石油201&qu... "海洋石油201"号等多艘铺管船在东海海域进行铺管施工时受低频涌浪环境影响横摇运动强烈,严重影响了正常铺管作业。为了分析铺管船横摇过大的原因,从理论上分析了铺管船可能发生较大横摇的波浪条件,并对"海洋石油201"号铺管船在遭遇波浪周期等于横摇固有周期1/2倍和1倍,不同波高的规则波中航向角分别为0°、30°、60°和90°时的运动特性进行了模型试验。试验结果表明铺管船遭遇周期为其横摇固有周期一半的涌浪时未发生参数横摇,而遭遇与其横摇固有周期接近的涌浪时发生谐摇是导致其横摇运动过大的原因。研究成果与相应的气象资料结合,可为铺管船施工气候窗口的选择提供依据。 展开更多
关键词 涌浪 铺管船 横摇 模型试验 运动特征 海洋石油201号 东海
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基于深度网络集成的复杂背景甘蔗叶片病害识别 被引量：1
4
作者 马巍巍 陈悦 王咏梅 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期136-145,共10页
[目的/意义]农作物病害图像的随机性和复杂性仍给病害识别带来诸多挑战。针对自然条件下甘蔗叶片病害识别难题,本研究提出XEffDa模型。[方法]该模型利用色调、饱和度、亮度(Hue-Saturation-Value,HSV)颜色空间的图像分割与边缘处理技术... [目的/意义]农作物病害图像的随机性和复杂性仍给病害识别带来诸多挑战。针对自然条件下甘蔗叶片病害识别难题,本研究提出XEffDa模型。[方法]该模型利用色调、饱和度、亮度(Hue-Saturation-Value,HSV)颜色空间的图像分割与边缘处理技术去除背景干扰,根据特征融合策略,集成高效网络B0版本(Efficient Network B0,EfficientNetB0)、深度可分离卷积网络(Extreme Inception,Xception)和密集连接卷积网络201(Dense Convolutional Network 201,DenseNet201)作为特征提取器,采用预训练权重,通过贝叶斯优化确定顶层超参数,改进弹性网络(ElasticNet)正则化方法并加入随机失活(Dropout)层,以双重机制遏制过拟合现象。在甘蔗叶片病害数据集上训练并完成分类任务。[结果和讨论]模型集成后的识别准确率为97.62%,对比EfficientNetB0、Xception单模型及EfficientNetB0与其他深度网络结合模型识别准确率分别提高了9.96、6.04、8.09、4.19、1.78个百分点。融合实验进一步表明,加入改进ElasticNet正则化后的网络较主干网络其准确率、精确度、召回率及F1值分别提高了3.76、3.76、3.67及3.72个百分点。最大概率散点图结果显示预测最大概率值不低于0.5的比例高达99.4%。[结论]XEffDa模型具有更好的鲁棒性和泛化能力,能为农作物叶片病害精准防治提供参考。 展开更多
关键词 甘蔗叶片病害 图像识别 EfficientNet Xception DenseNet201 模型集成
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半固态ZL201铝合金的压缩变形行为 被引量：2
5
作者 王平 卢温泉 崔建忠 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1433-1436,共4页
采用Gleeble-1500热模拟机对用近液相线铸造方法制得的半固态ZL201合金进行了不同温度和不同应变速率下的压缩变形,并对实验结果进行了回归处理,建立了半固态ZL201合金在不同变形温度、不同应变速率下的数学模型.研究结果表明:当应变速... 采用Gleeble-1500热模拟机对用近液相线铸造方法制得的半固态ZL201合金进行了不同温度和不同应变速率下的压缩变形,并对实验结果进行了回归处理,建立了半固态ZL201合金在不同变形温度、不同应变速率下的数学模型.研究结果表明:当应变速率相同时,压缩应力随变形温度的增加而减小;当应变温度相同时,压缩应力随着应变速率的增加有先增大后减小的趋势.本实验可为半固态合金触变成形的数值模拟和优化半固态金属加工工艺参数提供基础数据. 展开更多
关键词 ZL201铝合金 半固态 压缩 数学模型 变形行为
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杂交玉米品种黔兴201配套高产栽培技术 被引量：2
6
作者 胡建风 唐义 +3 位作者 王道琴 李贵玉 赵丽萍 李华 《种子》 CSCD 北大核心 2007年第12期114-117,共4页
采用四元二次正交旋转组合设计方法进行试验研究,建立了杂交玉米品种黔兴201的主要栽培因子——种植密度、氮、磷、钾施用量与其产量之间关系的数学模型。通过效应分析,得出各因子对产量影响的顺序为种植密度〉N〉K2O〉P2O5。初步筛选... 采用四元二次正交旋转组合设计方法进行试验研究,建立了杂交玉米品种黔兴201的主要栽培因子——种植密度、氮、磷、钾施用量与其产量之间关系的数学模型。通过效应分析,得出各因子对产量影响的顺序为种植密度〉N〉K2O〉P2O5。初步筛选出该品种单产超过800kg/667m^2的主要农艺措施：种植密度4732～5355株/667m^2、纯氮用量21.55～25.55kg/667m^2、P2O5用量20.15～31.85kg/667m^2、K2O用量23.60～32.70kg/667m^2。 展开更多
关键词 黔兴201 四元二次正交旋转组合设计方法 数学模型
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杂交油菜浙杂201高产栽培主要农艺措施优化组合研究 被引量：3
7
作者 高松林 边永高 姚金林 《现代农业科技》 2006年第08S期91-93,共3页
采用五元二次回归设计,研究了杂交油菜新品种浙杂201的基本苗(X1)、纯氮量(X2)、磷肥量(X3)、钾肥量(X4)和各期施氮比例(X5)对产量的作用效应。并应用回归数学模型,对产量进行栽培因子模似优化组合筛选,提出了单产≥3t/hm2的优化组合方... 采用五元二次回归设计,研究了杂交油菜新品种浙杂201的基本苗(X1)、纯氮量(X2)、磷肥量(X3)、钾肥量(X4)和各期施氮比例(X5)对产量的作用效应。并应用回归数学模型,对产量进行栽培因子模似优化组合筛选,提出了单产≥3t/hm2的优化组合方案:种植基本苗9.09～9.68万株/hm2,纯氮肥用量277.5～291kg/hm2,磷肥用量过磷酸钙450～487.5kg/hm2,钾肥用量氯化钾84～91.5kg/hm2,施氮比例为基肥34%36%,苗肥26%～24%,腊肥24%～26%,薹肥16%～14%。 展开更多
关键词 油菜浙杂201 栽培因子 数学模型 优化组合
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基于改进密集卷积网络的皮肤肿瘤分类方法 被引量：1
8
作者 殷文君 黄建华 纪元法 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期288-294,共7页
皮肤癌的诊断受医生个人主观影响较大,现有的神经网络皮肤癌诊断研究大多停留在图像层面,没有考虑患者的临床数据,诊断准确率有待提高。提出一种融合皮肤肿瘤临床患者元数据的MD-Layer模块,并嵌入到密集卷积分类网络模型DenseNet-169中... 皮肤癌的诊断受医生个人主观影响较大,现有的神经网络皮肤癌诊断研究大多停留在图像层面,没有考虑患者的临床数据,诊断准确率有待提高。提出一种融合皮肤肿瘤临床患者元数据的MD-Layer模块,并嵌入到密集卷积分类网络模型DenseNet-169中。在ImageNet数据集上对DenseNet-169网络进行预训练,使得到的模型在皮肤癌数据集上进行调参训练,并提取图像隐含的高层次特征。MD-Layer模块由MetaNet模块和MetaBlock模块提取到的特征融合构建而来。MetaNet模块通过元数据控制DenseNet-169网络中每个特征通道的特定部分,从而获得加权特征。MetaBlock模块利用元数据增强从图像中提取的特征,即根据元数据信息引导图像选择最相关的特征输出。最后,将融合后的结果输入到分类器,实现皮肤肿瘤的分类。实验结果表明,融合MD-Layer模块的DenseNet-169网络模型的平衡准确率为0.814,相较于已有工作提升0.080~0.156,解决了少数皮肤肿瘤类别诊断准确率不高的问题。 展开更多
关键词 皮肤肿瘤分类 densenet-169模型 元数据 特征融合 MD-Layer模块
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基于深度学习的循环水养殖鳗鲡(Anguilla)行为状态识别的研究 被引量：1
9
作者 许志扬 江兴龙 +1 位作者 林茜 李凯 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1746-1755,共10页
对鱼类的行为进行智能监测,精准地量化与识别其健康状态,已成为研究热点。为实现养殖鳗鲡行为状态精准识别,提出一种基于DenseNet双流卷积神经网络的鳗鲡行为状态检测方法。利用混合高斯背景模型进行前景提取构建数据集,针对传统卷积神... 对鱼类的行为进行智能监测,精准地量化与识别其健康状态,已成为研究热点。为实现养殖鳗鲡行为状态精准识别,提出一种基于DenseNet双流卷积神经网络的鳗鲡行为状态检测方法。利用混合高斯背景模型进行前景提取构建数据集,针对传统卷积神经网络对于时间动态信息提取能力有限的问题,搭建关联空间特征与时间特征的双流网络结构(Two-stream),并使用DenseNet-121网络替换原网络,对比VGGNet、ResNet等网络,通过密集连接实现特征重用,在搭建更深的网络结构基础上加强了运动特征传递并减少了参数量,更好地提取具有代表性的行为特征。传统双流网络在两端的softmax层仅作简单的决策层平均融合,无法更深程度关联时空高级特征,提出在网络卷积层提取空间特征与时间特征后,加上一层卷积层将时空特征进行卷积融合以提升模型识别精度。实验结果表明:文中提出的基于DenseNet双流卷积神经网络对6种鳗鲡行为状态检测方法准确率达到96.8%,相较于单通道的空间流与时间流网络,准确率分别提升了10.1%和9.5%;相较于以VGGNet、ResNet搭建的双流网络,准确率分别提升了12.4%和4.2%;与决策层平均融合、特征层拼接融合的方式相比,时空特征卷积融合方式准确率分别提升了2.5%和1.7%。 展开更多
关键词 鳗鲡 行为状态 混合高斯背景模型 densenet-121 双流网络结构 卷积融合
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