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Impact performance of a floating slab with a longitudinal connection track under fatigue loading
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作者 LI Pei-cheng ZENG Zhi-ping +3 位作者 WANG Wei-dong LI Ping YE Meng-xuan LI Qiu-yi 《Journal of Central South University》 2025年第2期678-690,共13页
In order to accommodate higher speeds,heavier axle weights,and vibration damping criteria,a new floating slab structure was proposed.The new type of floating slab track structure was composed of three prefabricated fl... In order to accommodate higher speeds,heavier axle weights,and vibration damping criteria,a new floating slab structure was proposed.The new type of floating slab track structure was composed of three prefabricated floating slabs longitudinally interconnected with magnesium ammonium phosphate concrete(MPC).This study investigated the dynamic performance of the structure.We constructd a full-scale indoor experimental model to scrutinize the disparities in the impact performance between a longitudinally connected floating slab track and its longitudinally disconnected counterpart.Additionally,a long-term fatigue experiment was conducted to assess the impact performance of longitudinally connected floating slab tracks under fatigue loading.The findings are described in the following.1)The new structure effectively suppresses ground vibrations,exhibiting a well-balanced energy distribution profile.However,the imposition of fatigue loading leads to a reduction in the damping performance of the steel spring damping system,thereby reducing its capacity to attenuate structural vibrations and leading to an increase in ground vibration energy;2)After 107 loading cycles,the attenuation rate of the vibration acceleration for the MPC increases by 171.9%.Conversely,at the corresponding disconnected location,the attenuation rate of ground vibration acceleration decreases by 65.6%.In conclusion,longitudinally connected floating slab tracks exhibit superior vibration reduction performance.While the vibration reduction performance of longitudinally connected floating slab tracks may diminish to some extent during long-term service,these tracks continue to meet specific vibration reduction requirements. 展开更多
关键词 longitudinally connected floating slab track full-scale experimental model fatigue experiment drop hammer in impact dynamic response
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基于可解耦扩散模型的零样本风格迁移
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作者 雷松林 赵征鹏 +3 位作者 阳秋霞 普园媛 谷金晶 徐丹 《图学学报》 北大核心 2025年第4期727-738,共12页
零样本风格迁移旨在将给定源图像的风格转换至目标文本所描述的风格域,而无需风格图像的指导。现有的零样本风格迁移方法大部分需要耗时在微调和优化过程,而其他无需微调和优化的方法不能很好地实现内容和风格的对齐。借助扩散模型Unet... 零样本风格迁移旨在将给定源图像的风格转换至目标文本所描述的风格域,而无需风格图像的指导。现有的零样本风格迁移方法大部分需要耗时在微调和优化过程,而其他无需微调和优化的方法不能很好地实现内容和风格的对齐。借助扩散模型Unet去噪网络的特性,提出了一种无需训练和优化的双支路框架,可以实现内容和风格对齐的零样本风格迁移。首先,该网络通过在内容支路上将噪声图像进行去噪,提取内容支路采样过程中的内容特征以保持源域的内容结构;然后,在风格支路上使用梯度引导的方式从目标文本提示中获取风格信息,并将获取到的风格信息传递到去噪图像中,提取风格支路采样过程中Unet网络的跳连接特征作为风格特征以传递目标风格信息。这种双支路的设计实现了风格迁移过程中内容和风格特征的解耦,避免了单一风格迁移网络中内容和风格特征的纠缠。最后,设计了一个特征调制模块(FMM)来调制和融合来自内容支路和风格支路的内容和风格特征,以实现内容和风格特征的对齐,从而在传递风格的同时最小化影响内容。通过实验结果表明,该方法在无需训练和优化的前提下,可以在任意内容图像上实现高质量的风格迁移。 展开更多
关键词 风格迁移 扩散模型 骨干特征 跳连接特征 特征调制模块
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基于EESP与ODConv的多尺度轴承故障诊断方法
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作者 任义 陈大鹏 +1 位作者 栾方军 袁帅 《机电工程》 北大核心 2025年第5期832-844,920,共14页
为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基... 为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基于EESP的空洞卷积金字塔模块,利用了多尺度空洞卷积结构增强了特征提取能力,有效地捕捉了不同尺度的特征信息,从而提升了模型对复杂信号的感知能力;其次,采用的ODConv模块使卷积核在多个维度上同时进行了高效运作,使用动态调整卷积核结构提升了模型的灵活性和适应性,使其能够更好地应对复杂数据中的多样化模式和特征;最后,在ODConv模块中引入了双跳跃连接机制,进一步强化了信息在深层网络中的传递效果,确保了特征信息的完整性和高效传递。研究结果表明:基于EESP和ODConv的多尺度模型在分类准确率方面得到较大的提高,在凯斯西储大学(CWRU)数据集上的准确率可达99.50%,表现出较高的准确性和稳定性,并在与其他对比方法的比较中展现出较高的优势。该研究可为工业设备的智能维护和故障诊断提供新的方法和思路,为实现更精确和更高效的故障诊断提供理论依据。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 多尺度特征提取 增强高效空间金字塔 多尺度全维动态卷积网络 双跳跃连接机制 故障诊断模型
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面向行波管放大器的多状态行为模型表征方法研究
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作者 邹峰 常宗煜 +1 位作者 胡欣 王刚 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期197-202,共6页
近年来,以深度神经网络为代表的人工智能技术被应用于功率放大器的行为模型构建中,高精度的非线性拟合度可以满足功率放大器行为模型表征的要求,但仅适用于单一工作状态。随着对行波管放大器输入输出特性的深入研究,输出信号受到输入端... 近年来,以深度神经网络为代表的人工智能技术被应用于功率放大器的行为模型构建中,高精度的非线性拟合度可以满足功率放大器行为模型表征的要求,但仅适用于单一工作状态。随着对行波管放大器输入输出特性的深入研究,输出信号受到输入端激励信号的频率和温度变化等多因素的影响,如何基于深度神经网络构建面向行波管放大器的多状态行为模型亟需研究。该文提出一种面向行波管放大器的多状态神经网络建模方法,引入嵌入编码向量表征行波管放大器的多种工作状态,通过增加跳跃连接构造多状态行为模型以避免梯度消失的问题。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够构建表征行波管放大器的多种工作状态,且不会随着模型规模的增加而损失模型精度。 展开更多
关键词 行为模型 行波管放大器 跳跃连接 嵌入向量
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基于UNet3+生成对抗网络的视频异常检测 被引量:2
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作者 陈景霞 林文涛 +1 位作者 龙旻翔 张鹏伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期777-784,共8页
为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P^(2)),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP^(3))。两种方法分别... 为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P^(2)),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP^(3))。两种方法分别对连续输入的视频帧生成预测,引入多种损失函数和光流模型学习其外观与运动信息,通过计算AUC进行性能评估。U3P^(2)方法以6.3 M参数量在Ped2数据集的AUC提升约0.6%,而UP^(3)方法在Avenue数据集的AUC提升约0.8%,验证其能够有效应对不同场景下的异常检测任务。 展开更多
关键词 生成对抗网络 视频异常检测 U型卷积网络 全尺度跳跃连接 密集跳跃连接 光流模型 多尺度特征提取
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基于空洞卷积神经网络的医学超声图像去噪 被引量:4
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作者 邵党国 朱彧麟 +1 位作者 马磊 徐慧 《现代电子技术》 2023年第13期55-61,共7页
散斑严重影响医学超声图像的质量,从而导致临床诊断和图像处理困难。为解决上述问题,提出一种基于空洞卷积神经网络的散斑减小方法。不同于其他的散斑抑制方法,文中通过建立超声图像和散斑图像之间的非线性映射,同时结合跳跃连接使网络... 散斑严重影响医学超声图像的质量,从而导致临床诊断和图像处理困难。为解决上述问题,提出一种基于空洞卷积神经网络的散斑减小方法。不同于其他的散斑抑制方法,文中通过建立超声图像和散斑图像之间的非线性映射,同时结合跳跃连接使网络不会发生梯度爆炸或消失,从而具有较好的反向传播能力。该方法可以通过超声图像预测散斑,再由超声图像与预测的散斑图像相减从而得到干净的超声图像。该方法相较于散斑减少各向异性扩散(SRAD)和细节保持各向异性扩散(DPAD),具有更好的散斑减少和结构保存性能,在对比的量化数据上提升巨大。实验结果表明,该方法在超声医学图像上具有较好的性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 医学超声图像 图像去噪 空洞卷积 散斑减少 卷积神经网络 网络模型 跳跃连接
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基于注意力机制的图像去雾方法 被引量:7
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作者 葛涛 张闯 +1 位作者 张海超 乔丹 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期20-26,共7页
针对目前图像去雾方法中存在的输出图像色彩偏暗、场景信息丢失以及去雾不彻底等问题,提出了一种基于注意力机制的端到端图像去雾方法。首先将通道注意力机制嵌入到Inception网络中,并由融合后的网络进行浅层特征提取;然后通过多尺度卷... 针对目前图像去雾方法中存在的输出图像色彩偏暗、场景信息丢失以及去雾不彻底等问题,提出了一种基于注意力机制的端到端图像去雾方法。首先将通道注意力机制嵌入到Inception网络中,并由融合后的网络进行浅层特征提取;然后通过多尺度卷积和残差密集连接块学习深层图像信息,同时以跳跃连接的方式实现深浅特征融合;最后经过单一卷积层回归到像素比例系数矩阵,依据改进后的大气散射模型生成无雾图像;网络模型在均方差(MSE)的基础上设计了保真度损失函数作为约束。在RESIDE雾天数据集上的实验结果显示,提出的方法的峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、学习感知图像块相似度(LPIPS)和CIEDE2000分别达到32.545,0.970,0.026和2.711,表现出良好的效果,输出图像去雾彻底,色彩保真度高,并有效避免了已有方法中的细节信息丢失问题。 展开更多
关键词 图像去雾 保真度损失 大气散射模型 通道注意力机制 跳跃连接
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语义分割网络重建单视图遥感影像数字表面模型 被引量:7
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作者 卢俊言 贾宏光 +2 位作者 高放 李文涛 陆晴 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期974-981,共8页
该文提出了一种仅依靠激光探测与测量数据,实现单视图遥感影像数字表面模型(DSM)重建的新方法。该方法基于深度学习技术设计了一种编码-解码结构的语义分割网络,该网络采用多尺度残差融合的编码块与解码(MRFED)块从输入图像中提取语义信... 该文提出了一种仅依靠激光探测与测量数据,实现单视图遥感影像数字表面模型(DSM)重建的新方法。该方法基于深度学习技术设计了一种编码-解码结构的语义分割网络,该网络采用多尺度残差融合的编码块与解码(MRFED)块从输入图像中提取语义信息,进而逐像素预测高度值;采用特征图跳跃级联的策略保留输入图像的细节特征和结构信息。该文采用了一个包含DSM数据的遥感影像公开数据集训练与测试模型,实验结果表明:DSM重建结果与真值的平均绝对误差(MAE)为2.1e-02,均方根误差(RMSE)为3.8e-02,结构相似性(SSIM)为92.89%,均优于经典的深度学习语义分割网络。实验证实该方法能够有效实现单视图遥感影像的DSM重建,具有较高的精度,以及较强的地物分布结构重建能力。 展开更多
关键词 语义分割网络 编码-解码 多尺度残差融合 跳跃级联 数字表面模型
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多尺度细节增强的红外图像去混合噪声研究 被引量:3
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作者 赵斌 王春平 付强 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期43-49,54,共8页
针对红外图像中噪声强度高、类型多的问题,提出一种基于卷积自编码器实现的图像降噪模型——IS-DCAE。通过分析红外图像噪声干扰原因,建立了3种噪声模型产生噪声图像;在基本卷积自编码器的基础上,增加了简化的Inception模块,用以拓展网... 针对红外图像中噪声强度高、类型多的问题,提出一种基于卷积自编码器实现的图像降噪模型——IS-DCAE。通过分析红外图像噪声干扰原因,建立了3种噪声模型产生噪声图像;在基本卷积自编码器的基础上,增加了简化的Inception模块,用以拓展网络的深度、增强模型的非线性映射能力和特征表达能力;同时,为了更好地恢复图像的细节信息,在编码器和解码器的不同尺度特征图之间建立了跳跃连接,用于融合不同语境间的特征信息,增强了重构图像的边缘纹理等细节表现力。实验结果表明,所提方法无论在降噪效果还是处理时间上,都明显优于传统的BM3D算法,并具备同时剔除多类型高强度噪声干扰的能力。该方法鲁棒性好,细节还原能力强,是一种高效降低红外图像常见混合噪声的方法。 展开更多
关键词 红外图像降噪 卷积自编码器 噪声建模 INCEPTION 模块 跳跃连接
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基于改进U-Net网络对输电塔陶瓷绝缘子表面缺陷的识别算法 被引量:9
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作者 陈潇 徐曙 +2 位作者 张成巍 许海源 闵建亮 《陶瓷学报》 CAS 北大核心 2022年第3期469-477,共9页
针对传统巡检方法对输电塔陶瓷绝缘子表面缺陷识别存在效率低、精度差、漏检率高的问题,采用基于改进U-net网络的无人机智能巡检方法,对输电塔中的陶瓷绝缘子表面缺陷进行检测与识别。运用空洞卷积矩阵对U-net网络中的卷积层进行膨胀系... 针对传统巡检方法对输电塔陶瓷绝缘子表面缺陷识别存在效率低、精度差、漏检率高的问题,采用基于改进U-net网络的无人机智能巡检方法,对输电塔中的陶瓷绝缘子表面缺陷进行检测与识别。运用空洞卷积矩阵对U-net网络中的卷积层进行膨胀系数优化,增大卷积核感受野提升缺陷细节信息的完整性;采用全尺度跳跃连接模型融合高位特征信息与低维特征信息,提高陶瓷绝缘子表面缺陷特征的准确性。实验结果表明:基于改进U-net网络的无人机智能巡检方法对陶瓷绝缘子的表面缺陷检测,其识别准确率(Accuarcy)为97.6%、平均精度(mPA)为95.28%、平均交并比(mIOU)为91.56%。与U-net相比,此方法对陶瓷绝缘子表面缺陷的巡检精度提高了7.8%。 展开更多
关键词 陶瓷绝缘子 表面缺陷 改进U-net网络 空洞卷积矩阵 全尺度跳跃连接模型
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融合多尺度残差注意力的图像修复算法 被引量:3
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作者 钱冠宇 邓红霞 +1 位作者 刘健虎 李海芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期466-472,共7页
为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节... 为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节的差异问题,通过多尺度判别器结合全局和局部损失约束修复边界和周围视觉的一致性。实验结果表明,所提模型能有效提取缺失信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的细节,提高了修复质量。 展开更多
关键词 残差序列提取 图像修复算法 生成对抗网络 卷积神经网络 深度学习模型 多尺度判别器网络 跳跃连接
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面向语音情感识别的SCBAMM网络
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作者 张会云 黄鹤鸣 《现代电子技术》 2022年第5期79-83,共5页
语音情感识别是自动语音识别的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,构建了基于注意机制、跳跃连接、掩蔽操作等关键技术的语音情感识别声学模型,称... 语音情感识别是自动语音识别的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,构建了基于注意机制、跳跃连接、掩蔽操作等关键技术的语音情感识别声学模型,称为具有掩蔽操作的基于注意机制的跳跃卷积双向循环神经网络。该模型有8个隐层,依次是2个全连接层、卷积层、跳跃层、掩蔽层、Bi-LSTM层、注意层和池化层。其中,卷积层提取语音情感空间特征;Bi-LSTM层提取语音情感时间序列特征;跳跃层主要解决梯度问题;掩蔽层使数据中为0的值不参与计算,降低了计算量;注意层根据不同时间序列特征对情感的贡献程度分配权重;池化层计算语音情感序列权重。实验结果表明,所提出的模型在EMO-DB库上取得了92.34%的识别性能。 展开更多
关键词 语音情感识别 特征提取 声学建模 注意机制 跳跃连接 掩蔽操作
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