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融合梯度预测和无参注意力的高效地震去噪Transformer 被引量:1
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作者 高磊 乔昊炜 +2 位作者 梁东升 闵帆 杨梅 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1342-1352,共11页
压制随机噪声能够有效提升地震数据的信噪比(SNR)。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在地震数据去噪领域展现出显著性能。然而,CNN中的卷积操作由于感受野的限制通常只能捕获局部信息而不能建立全局信息的长距离连接,可能会... 压制随机噪声能够有效提升地震数据的信噪比(SNR)。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在地震数据去噪领域展现出显著性能。然而,CNN中的卷积操作由于感受野的限制通常只能捕获局部信息而不能建立全局信息的长距离连接,可能会导致细节信息的丢失。针对地震数据去噪问题,提出了一种融合梯度预测和无参注意力的高效Transformer模型(ETGP)。引入多头“转置”注意力来代替传统的多头注意力,它能在通道间计算注意力来表示全局信息,缓解了传统多头注意力复杂度过高的问题。提出了无参注意力前馈神经网络,它能同时考虑空间和通道维度计算注意力权重,而不向网络增加参数。设计了梯度预测网络以提取边缘信息,并将信息自适应地添加到并行Transformer的输入中,从而获得高质量的地震数据。在合成数据和野外数据上进行了实验,并与经典和先进的去噪方法进行了比较。结果表明,ETGP去噪方法不仅能更有效地压制随机噪声,并且在弱信号保留和同相轴连续性方面具有显著优势。 展开更多
关键词 地震数据去噪 卷积神经网络 TRANSFORMER 注意力模块 梯度融合
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基于注意力机制的双卷积图像去噪网络
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作者 周先春 吕梦楠 +3 位作者 芮旸 唐彬鑫 杜志亭 陈玉泽 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期60-71,共12页
近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet)... 近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet),它由多尺度特征特征提取网络、双卷积神经网络及动态特征精炼注意力机制组成。多尺度特征提取网络通过不同尺度的卷积获取图像特征,提高灵活性。双卷积神经网络上下分支均采用跳跃连接及扩张卷积来增大感受野。动态特征精炼注意力机制增强特征表示的精度和区分能力。这种结构设计不仅扩大了感受野,还更有效地提取和融合图像特征,显著提升去噪效果。研究结果表明,与最先进的模型相比,提出的MA-DFRNet在所有对比的噪声水平下具有更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)值,PSNR提高了0.2 dB左右,SSIM提高了1%左右,对于噪声水平较高的图像更具鲁棒性,并且在视觉上更好地保留了图像细节,实现去噪和细节保留之间的平衡。 展开更多
关键词 图像去噪 卷积神经网络 注意力机制 跳跃连接 多尺度特征提取网络
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融合改进采样技术和SRFCNN-BiLSTM的入侵检测方法
3
作者 陈虹 由雨竹 +2 位作者 金海波 武聪 邹佳澎 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期315-324,共10页
针对目前很多入侵检测方法中因数据不平衡和特征冗余导致检测率低等问题,提出融合改进采样技术和SRFCNN-BiLSTM的入侵检测方法。设计一种FBS-RE混合采样算法,即Borderline-SMOTE过采样和RENN欠采样同时对多数类和少数类样本进行处理,解... 针对目前很多入侵检测方法中因数据不平衡和特征冗余导致检测率低等问题,提出融合改进采样技术和SRFCNN-BiLSTM的入侵检测方法。设计一种FBS-RE混合采样算法,即Borderline-SMOTE过采样和RENN欠采样同时对多数类和少数类样本进行处理,解决数据不平衡问题。利用堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder,SDAE)进行数据降维,减少噪声对数据的影响,去除冗余特征。采用改进的卷积神经网络(split residual fuse convolutional neural network,SRFCNN)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)更好地提取数据中的空间和时间特征,结合注意力机制对特征分配不同的权重,获得更好的分类能力,提高对少数攻击流量的检测率。最后,在UNSW-NB15数据集上对模型进行验证,准确率和F1分数为89.24%和90.36%,优于传统机器学习和深度学习模型。 展开更多
关键词 入侵检测 不平衡处理 堆叠降噪自动编码器 卷积神经网络 注意力机制
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基于级联的多尺度特征融合残差去噪网络
4
作者 郭业才 胡晓伟 毛湘南 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期239-246,共8页
针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低,不能生成更清晰图像的问题,提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野,在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特... 针对图像去噪特征提取单一化以及特征利用率低,不能生成更清晰图像的问题,提出了级联多尺度特征融合残差真实图像去噪网络。该网络双分支自适应密集残差块采用双路非对称扩张卷积扩展图像感受野,在水平尺度上选择性地提取丰富的纹理特征。在多尺度空间U-Net模块中,利用多尺度空间融合块增强网络对图像整体结构的学习能力,学习不同层次的信息,获取基于图像空间和上下文信息的多级特征。跳跃连接促进结构之间的参数共享,使不同尺度的特征充分融合,保证信息的完整性。最后,采用双残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明,该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上的峰值信噪比分别为39.68 dB和39.50 dB,结构相似性分别为0.953和0.957,优于主流去噪算法。所提算法在增强去噪性能的同时,也保留了更详细的信息,使图像质量进一步提升。 展开更多
关键词 图像去噪 真实噪声 卷积神经网络 多尺度特征融合 密集残差
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多尺度密集交互注意力残差真实图像去噪网络
5
作者 郭业才 胡晓伟 +1 位作者 AMITAVE Saha 毛湘南 《图学学报》 北大核心 2025年第2期279-287,共9页
针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低,导致生成图像不够清晰的问题,提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先,通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征,以确保图像特征的多样性;然后,多尺度级... 针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低,导致生成图像不够清晰的问题,提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先,通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征,以确保图像特征的多样性;然后,多尺度级联模块(MSCM)利用多维密集交互残差单元(MDIU)对图像特征进行多维映射,并逐步级联以增强模型之间的信息传递和交互性,充分拟合训练数据;引入双路全局注意力模块(DGAM)对多级特征进行全局联合学习,获取更具有判别性的特征信息;跳跃连接促进结构之间的参数共享,使不同维度的特征充分融合,保证信息的完整性;最后,采用残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明,该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上峰值信噪比分别为39.80 dB和39.62 dB,结构相似性分别为95.4%和95.8%,均优于主流去噪算法。此外,该算法在低光度场景下应用也能保留更多细节,从而显著提升图像质量。 展开更多
关键词 图像去噪 多尺度特征提取 多维密集交互 卷积神经网络 注意力
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一种基于神经网络的航磁数据噪声识别和抑制方法 被引量:1
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作者 冯进凯 李姗姗 +3 位作者 何兆超 范昊鹏 李新星 范雕 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期18-26,共9页
航空磁力测量极易受到外界因素的干扰,噪声抑制是航磁数据处理中的关键一环。为高效识别和抑制航磁测线中存在的随机噪声,提高航磁测量精度,将神经网路方法引入到航磁测线数据的处理中,搭建了涵盖磁测数据噪声识别和噪声抑制的网络,并... 航空磁力测量极易受到外界因素的干扰,噪声抑制是航磁数据处理中的关键一环。为高效识别和抑制航磁测线中存在的随机噪声,提高航磁测量精度,将神经网路方法引入到航磁测线数据的处理中,搭建了涵盖磁测数据噪声识别和噪声抑制的网络,并提出了一套适配于该网络的数据处理流程。仿真实验表明,所搭建的模型可以实现航磁测线的噪声识别和抑制,模型对验证集中的三种类型的含噪测线识别准确率达到99.85%;针对于不同类型的测线数据,噪声抑制效果相比于传统的中值滤波方法、小波滤波方法和经验模态分解方法均有不同程度的提升。实测数据实验表明,模型对航磁测线的噪声识别率为97.78%,而且能够适配实测数据中的各种噪声类别并达到较好的去噪效果,模型不受输入测线长度限制,使用更加方便灵活。 展开更多
关键词 卷积神经网络 残差卷积神经网络 STFT转换 噪声识别 航磁信号去噪
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基于DnCNN声音增强的高坝泄流微弱空化声音信号识别与提取 被引量:16
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作者 刘昉 王润喜 +2 位作者 庞博慧 练继建 梁超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期52-62,共11页
空化空蚀是水工建筑物泄洪安全监测的重要内容,但是高坝泄流期间产生的强泄流噪声会大幅减弱空化空蚀音频监测方法的效果甚至致其失效。针对该问题提出了基于降噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)声音增强... 空化空蚀是水工建筑物泄洪安全监测的重要内容,但是高坝泄流期间产生的强泄流噪声会大幅减弱空化空蚀音频监测方法的效果甚至致其失效。针对该问题提出了基于降噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)声音增强的空化声信号增强方法,该方法依据语音增强思想,通过DnCNN实现带噪音频监测信号中空化声信号的增强。首先对该方法的实现原理和DnCNN网络结构进行了阐述,然后使用采集自空蚀和泄流试验的空化声信号和泄流噪声对该方法的效果进行验证,最后通过支持向量机信号多分类识别试验和单分类支持向量机空化声信号单分类识别试验对该方法的泛化性能和工程实用性进行评价。研究结果表明该方法能够有效提升带噪空化声信号的信噪比,极大地还原空化声信号的频谱结构特征,实现强泄流噪声中微弱空化声信号的识别与提取,同时该方法具有较强的泛化性能和较好的工程实用性。 展开更多
关键词 降噪卷积神经网络(dncnn) 声音增强 空化噪声 支持向量机 单分类支持向量机 信号识别
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基于改进DnCNN的机车信号抗干扰算法 被引量:8
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作者 杨世武 楚少童 +2 位作者 刘淑贤 刘倡 熊奇慧 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期73-81,共9页
在高速和重载铁路牵引电流干扰严重区段,机车信号对于谐波干扰难以采用传统的时域或频域滤波方法有效抑制,导致掉码、延迟上码、误码等现象出现,影响运营效率.为此,本文首先改进去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Networ... 在高速和重载铁路牵引电流干扰严重区段,机车信号对于谐波干扰难以采用传统的时域或频域滤波方法有效抑制,导致掉码、延迟上码、误码等现象出现,影响运营效率.为此,本文首先改进去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Networks,DnCNN),将网络中堆叠的单一尺度的卷积核替换为多尺度卷积核,在保证网络性能的同时降低网络深度,并通过残差学习方式得到预估的噪声分布,进而通过对消的方式抑制落入有效频带中的骚扰,使FSK(Frequency-shift Keying)信号低频幅值在有用频带附近最大化,提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR).通过将本方法与常见的信号去噪算法进行仿真对比分析,并利用现场实测信号解码验证,结果表明,该方法能提升信噪比约13 dB,可以更准确地提取FSK机车信号特征频率,为提高机车信号抗干扰性能提供了新的途径. 展开更多
关键词 机车信号 谐波骚扰 抗干扰算法 去噪卷积神经网络 多尺度卷积
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RPMNet++:结合Copula去噪模块的双向注意力点云配准网络
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作者 陈睿星 吴军 +3 位作者 赵雪梅 徐刚 罗瀛 王海舰 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第6期944-960,共17页
针对点云实际获取存在噪声干扰,密度差异及遮挡等问题,为了提高复杂场景,非理想样本条件下的点云配准精度,提出一种结合Copula去噪模块的双向注意力点云配准网络RPMNet++.首先构建Copula去噪模块,以邻域数据点具有相似特征这一假设为基... 针对点云实际获取存在噪声干扰,密度差异及遮挡等问题,为了提高复杂场景,非理想样本条件下的点云配准精度,提出一种结合Copula去噪模块的双向注意力点云配准网络RPMNet++.首先构建Copula去噪模块,以邻域数据点具有相似特征这一假设为基础,通过卷积神经网络提取点云特征,计算肯德尔相关系数τ和Clayton Copula分布函数,并保留正相关的内点,滤除负相关的噪声点,缓解噪声干扰导致的特征偏差,参数估计误差和对应点关系误判等问题;然后在双向注意力机制下尽显局部特征学习,将双向注意力明确分为采样点到邻域点注意力和邻域点到中心点注意力2部分,综合两者并结合邻域特征编码增强对采样点特征及其邻域空间相关性的学习,以利于从去噪后稀疏的、局部结构不完善的点云中有效地提取数据特征,在保证邻域相关性特征完整的同时,提高网络对点云数据局部细粒度特征的学习能力.点云配准实验结果表明,在ModelNet40数据集上,与RPM-Net相比, RPMNet++对各向同性平均旋转误差和平移误差的提升效果显著,分别在无噪声数据集,噪声数据集和部分可见的噪声数据集上下降(0.026, 0.001),(0.267 0, 0.001 9)和(0.560, 0.007);在斯坦福3D数据集上,与7种跨源配准算法相比, RPMNet++均能达到最优,并具有良好的泛化性能与应用价值. 展开更多
关键词 点云配准 卷积神经网络 Copula去噪 自注意力机制
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基于DnCNN的海面目标一维距离像识别方法 被引量:6
10
作者 王哲昊 简涛 +1 位作者 王海鹏 张健 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期932-940,共9页
针对低信噪比条件下海面目标分类识别精度差的问题,该文提出了一种基于去噪卷积神经网络(Denoising convolutional neural network,DnCNN)的海面目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)识别方法。所提方法设计了一... 针对低信噪比条件下海面目标分类识别精度差的问题,该文提出了一种基于去噪卷积神经网络(Denoising convolutional neural network,DnCNN)的海面目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)识别方法。所提方法设计了一个海面目标分类识别模型,该模型通过其中的降噪模块提高信噪比。首先,分析了HRRP和二维图像的相似特性,将HRRP降噪转变为二维图像降噪。其次,利用深层次卷积层与批归一化层相结合的结构,提取图像深层次的噪声特征,最后采用残差学习技术,减轻深层次网络的学习负担的同时重构图像进行分类识别。实验结果表明,该模型可以有效提升低信噪比条件下的海面目标分类识别正确率,在不同信噪比条件下其识别性能均优于对比模型,具有良好的识别性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 去噪卷积神经网络 海面目标识别 高分辨一维距离像 残差学习
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基于DnCNN多步预测的地震资料去除随机噪声方法
11
作者 张永杰 谷丙洛 +2 位作者 孙志广 燕新跃 张闪闪 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期442-444,共3页
地震数据去噪是地震数据处理中极为重要的个环节。有效分离地震噪声可为后续处理解释提供高质量的地震资料。目前,传统的地震数据去噪方法有时空域预测滤波、多项式预测滤波和非平稳预测滤波以及变换域、频空域、时频域、稀疏变换域、... 地震数据去噪是地震数据处理中极为重要的个环节。有效分离地震噪声可为后续处理解释提供高质量的地震资料。目前,传统的地震数据去噪方法有时空域预测滤波、多项式预测滤波和非平稳预测滤波以及变换域、频空域、时频域、稀疏变换域、经验变换域的频域滤波等(Liu Guochang et al.,2019)。模式分解去噪算法存在时间长、成本高的缺点。 展开更多
关键词 卷积神经网络 降噪 地震勘探 多步预测
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基于DAE-BiLSTM-CNN的滚动轴承故障诊断方法 被引量:6
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作者 王英杰 朱景建 +1 位作者 龚智强 何彦虎 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第11期123-129,共7页
滚动轴承作为机械设备中的核心组件,其运行状态直接影响系统的安全性与可靠性。由于轴承运转过程中的噪声干扰,传统故障诊断方法存在识别不准确、模型泛化有限等不足。为解决此问题,提出了一种基于DAE-BiLSTM-CNN的滚动轴承故障诊断方... 滚动轴承作为机械设备中的核心组件,其运行状态直接影响系统的安全性与可靠性。由于轴承运转过程中的噪声干扰,传统故障诊断方法存在识别不准确、模型泛化有限等不足。为解决此问题,提出了一种基于DAE-BiLSTM-CNN的滚动轴承故障诊断方法。通过去噪自动编码器(DAE)提高模型去除噪声干扰能力、采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取轴承运转过程中的时序特征,再采用卷积神经网络(CNN)提取显著特征进行故障判别与分类。采用已公开数据对模型进行训练及超参数优化,并比较了提出的故障诊断模型与现有模型的准确性、精度、召回率及F1分数等性能评价指标。结果表明:相比于现有的故障诊断模型,所提方法具有更高的精度及召回率,验证了该故障诊断模型的准确性及可靠性,同时也说明该诊断方法对于实际工业应用中的滚动轴承故障诊断具备一定的理论参考价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 去噪自动编码器 双向长短时记忆网络 卷积神经网络
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基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测 被引量:4
13
作者 申滨 涂媛媛 +1 位作者 阳建 金龙康 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第6期1030-1040,共11页
传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用... 传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。 展开更多
关键词 大规模MIMO 深度学习 稀疏连接 卷积神经网络 降噪
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基于残差密集块的激光遥感图像中目标检测方法 被引量:1
14
作者 李雪 刘悦 王青正 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期98-102,共5页
为了提高对目标检测的效果,提出基于残差密集块的激光遥感图像中目标检测方法。首先,设计基于残差密集块的卷积神经网络,在设计ReLU激活函数并完成网络训练后,基于含噪激光遥感图像的初步特征提取结果,利用单个卷积展开卷积映射处理,抽... 为了提高对目标检测的效果,提出基于残差密集块的激光遥感图像中目标检测方法。首先,设计基于残差密集块的卷积神经网络,在设计ReLU激活函数并完成网络训练后,基于含噪激光遥感图像的初步特征提取结果,利用单个卷积展开卷积映射处理,抽取出潜在干净图像。然后,通过聚类处理的方式,得到激光遥感图像中车辆目标的显著图,再利用大律法,通过建立的特征比例关系的方式检测出其中的目标信息。实验结果表明,应用该方法有效滤除激光遥感图像中的噪声,并精准检测出激光遥感图像中的车辆目标。相比于3种传统方法,该方法检测结果均值误差的最小值仅为0.0156,说明该方法有效实现了设计预期。 展开更多
关键词 激光遥感图像 残差密集块 卷积神经网络 聚类算法 大律法 目标检测 去噪处理
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基于纹理先验的扩张残差注意力相似性去噪网络 被引量:1
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作者 周先春 史振婷 +2 位作者 王子威 李婷 张影 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期75-89,共15页
目前,大多数基于卷积神经网络的图像去噪模型不能充分利用图像数据的冗余性,这限制了模型的表达能力。而且,为了有效去噪,往往将边缘信息用作先验知识,而纹理信息通常被忽略。针对这些问题,提出一种新的图像去噪网络,该网络首先使用注... 目前,大多数基于卷积神经网络的图像去噪模型不能充分利用图像数据的冗余性,这限制了模型的表达能力。而且,为了有效去噪,往往将边缘信息用作先验知识,而纹理信息通常被忽略。针对这些问题,提出一种新的图像去噪网络,该网络首先使用注意力相似性模块提取图像的全局相似性特征,通过平均池化来平滑和抑制注意力相似性模块中的噪声,以进一步提高网络性能;其次使用扩张残差模块来提取图像的局部和全局特征;最后使用全局残差学习增强网络从浅层到深层的去噪效果。此外,还设计一种纹理提取网络从噪声图像中提取局部二值模式以获取纹理信息,利用纹理信息作为先验知识,可在去噪过程中保留演化图像中的细节。实验结果表明,与一些先进的去噪网络相比,新提出的去噪网络在图像视觉上有很大改善、效率更高且峰值信噪比提高了2 dB左右,结构相似性提高了3%左右,更有利于实际应用。 展开更多
关键词 图像去噪 卷积神经网络 纹理信息 注意力相似性模块 扩张残差模块
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融合四种注意力机制的多尺度残差地震数据去噪网络
16
作者 高磊 樊星灿 +2 位作者 乔昊炜 闵帆 杨梅 《南京大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第5期763-775,共13页
去除随机噪声是地震数据处理的一个重要步骤.基于卷积神经网络的很多方法只考虑单尺度特征,不能自适应地线性聚合地震数据特征,因而难以去除复杂的噪声并保护弱信号.提出融合四种注意力机制的多尺度卷积残差地震去噪网络(MARN),它主要... 去除随机噪声是地震数据处理的一个重要步骤.基于卷积神经网络的很多方法只考虑单尺度特征,不能自适应地线性聚合地震数据特征,因而难以去除复杂的噪声并保护弱信号.提出融合四种注意力机制的多尺度卷积残差地震去噪网络(MARN),它主要包括三个部分:单尺度特征提取层、多尺度特征取层、特征恢复层.单尺度特征提取层使用单个相同卷积核提取全局特征.多尺度特征提取层包含多个残差多尺度注意力特征提取块(RMSAB),每块由多个多轴注意力多尺度特征融合块(MAFB)组成. MAFB包含三个结构:特征提取结构通过四种注意力机制提取局部细特征,特征融合结构融合四种注意力机制提取的特征,特征传输结构传递特征至特征恢复层.特征恢复层融合提取的单尺度和多尺度特征,获得去噪地震数据.实验结果表明,MARN不仅能更具针对性地去除随机噪声,还能更好地保留弱信号. 展开更多
关键词 去除随机噪声 卷积神经网络 多注意力机制 多尺度特征 残差网络
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一种变转速电机转子-轴承系统故障智能诊断方法
17
作者 樊红卫 孟瑾 +2 位作者 任众孚 曹现刚 张旭辉 《电机与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期195-210,共16页
针对变转速工况下电机转子-轴承系统的故障数据复杂和特征较难提取,提出一种角域重采样联合小波包去噪的时变信号处理方法和一种改进卷积神经网络。首先,利用角域重采样将时变信号变换为角域信号,再使用小波包软阈值法对信号进行去噪,... 针对变转速工况下电机转子-轴承系统的故障数据复杂和特征较难提取,提出一种角域重采样联合小波包去噪的时变信号处理方法和一种改进卷积神经网络。首先,利用角域重采样将时变信号变换为角域信号,再使用小波包软阈值法对信号进行去噪,去噪后信号作为深度学习模型输入;同时提出一种改进的第一层宽卷积核深度卷积神经网络,从卷积层、dropout和AdaBN等方面对故障诊断模型进行优化。基于自建实验平台开展正常、轴承故障、转子不平衡和转子弯曲4种状态下电机从0至1800 r/min加速工况的模型训练,准确率均达到99%以上。在模型测试中,采用高斯白噪声、色噪声和随机均匀分布噪声并以单一和混合方式添加至测试集中,对7种加噪数据进行模型评估。结果表明,在噪声强度大于信号强度情况下,7种噪声的准确率均在76%以上;在噪声强度等于信号强度情况下,准确率均在84%以上;在噪声强度小于信号强度的情况下,准确率均在88%以上,证明所提方法具有强的抗噪性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电机 转子-轴承 变转速 故障诊断 角域重采样 小波包去噪 卷积神经网络
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基于全变分正则项展开的迭代去噪网络 被引量:2
18
作者 侯瑞峰 张鹏程 +4 位作者 张丽媛 桂志国 刘祎 张浩文 王书斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期916-921,共6页
针对神经网络训练存在解释能力差以及不稳定问题,提出一种基于CP(Chambolle-Pock)算法求解的全变分(TV)正则项展开去噪网络(CPTV-Net),用于解决低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像去噪问题。首先,向L1正则项模型引入TV约束项,以保留图像的... 针对神经网络训练存在解释能力差以及不稳定问题,提出一种基于CP(Chambolle-Pock)算法求解的全变分(TV)正则项展开去噪网络(CPTV-Net),用于解决低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像去噪问题。首先,向L1正则项模型引入TV约束项,以保留图像的结构信息;其次,采用CP算法对去噪模型进行求解并得出具体迭代步骤,保证算法的收敛性;最后,借助浅层卷积神经网络学习线性操作的原始对偶变量迭代公式,用神经网络计算模型的解,并通过收集网络参数优化合并数据。在模拟和真实LDCT数据集上的实验结果表明,与残差编码器-解码器卷积神经网络(REDCNN)、TED-Net(Transformer Encoder-decoder Dilation Network)等五种先进的去噪方法相比,CPTV-Net具有较优的峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和视觉信息保真度(VIF)评估值,能生成去噪效果明显和细节保留最为完整的LDCT图像。 展开更多
关键词 计算机断层扫描 模型驱动 原始对偶算法 卷积神经网络 图像去噪
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基于空间域图像生成和混合卷积神经网络的配电网故障选线方法 被引量:6
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作者 郭威 史运涛 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1311-1321,共11页
传统的配电网故障选线方法大多基于一维零序电流序列构建故障诊断模型,单一的诊断模型往往限制了故障特征的深层挖掘。为了提高故障选线的准确率,提出一种基于空间域图像和混合卷积神经网络的配电网故障选线方法。首先,利用优化的降噪... 传统的配电网故障选线方法大多基于一维零序电流序列构建故障诊断模型,单一的诊断模型往往限制了故障特征的深层挖掘。为了提高故障选线的准确率,提出一种基于空间域图像和混合卷积神经网络的配电网故障选线方法。首先,利用优化的降噪光滑模型对零序电流信号进行降噪处理,减少外界环境的电磁干扰。其次,利用对称希尔伯特变换将一维时域信号转成二维空间域图像,图像的颜色、形状和纹理特征能够充分反映当前系统的运行状态。最后,将一维时域信号和二维空间域图像同步作为混合卷积神经网络的输入,充分挖掘系统的故障特征,利用Sigmoid函数实现故障选线。在辐射状配电网、IEEE-13节点模型、IEEE-34节点、StarSim仿真平台上模型上进行了实验验证。实验结果表明,该选线方法可以有效克服传统方法过度依赖主观特征选择、抗噪性能差等问题,能够在高阻接地、采样时间不同步、两点接地故障等极端情况下可靠地筛选出故障线路。 展开更多
关键词 故障选线 对称希尔伯特变换 混合卷积神经网络 空间域图像生成 优化的降噪光滑模型
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用于低剂量CT图像去噪的多级双树复小波网络 被引量:1
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作者 张鲁 田春伟 +1 位作者 宋焕生 刘侍刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期266-275,共10页
基于卷积神经网络(CNN)的图像去噪方法能有效去除低剂量计算机断层扫描(CT)图像伴随的伪影和噪声,从而确保CT设备输出高质量图像同时降低辐射,这对患者健康和医学诊断具有重要意义。为了进一步提高低剂量CT图像的质量,提出一种小波域去... 基于卷积神经网络(CNN)的图像去噪方法能有效去除低剂量计算机断层扫描(CT)图像伴随的伪影和噪声,从而确保CT设备输出高质量图像同时降低辐射,这对患者健康和医学诊断具有重要意义。为了进一步提高低剂量CT图像的质量,提出一种小波域去噪网络MDTNet。首先,基于双树复小波变换(DTCWT)构造多级编解码去噪网络,在多个尺度上提取特征以保留更多高频细节;然后,利用扩展的像素重排技术替代卷积上下采样,实现多级输入和特征融合,从而降低计算复杂度;最后,通过大量训练找到最佳的去噪模型,即二级MDTNet配合LeGall滤波器和Qshift_b滤波器,并选择较大尺寸的CT图像作为训练数据。使用AAPM数据集评估MDTNet的性能,实验结果表明,MDTNet能有效去除条纹状伪影和噪声,在定量和定性评估中性能均优于同类型去噪方法。与FWDNet相比,对于1 mm的切片,MDTNet的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了0.0887 dB和0.0024;对于3 mm的切片,分别提升了0.1443 dB和0.003。对于单张512×512像素的低剂量CT图像去噪,MDTNet在GPU上仅需0.193 s。MDTNet在保持高效率的同时保留了更多的高频细节,能够为低剂量CT图像去噪提供一种新的框架。 展开更多
关键词 低剂量CT图像 图像去噪 卷积神经网络 双树复小波变换 像素重排
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