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融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法: 1; 作者周凯于莲芝《电子科技》 2025年第4期80-86,共7页; 弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐... 展开更多; 关键词弱监督方法语义分割类激活图注意力机制卷积神经网络自激活方法仿射变换浅层网络隐性约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络编码加扰类型识别: 2; 作者卫翔刘星璇谭继远《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期118-127,共10页; 针对线性分组码加扰和卷积码加扰类型的识别问题,提出了一种利用相关特征和浅层神经网络相结合的加扰类型识别方法。推导了加扰序列码元的互相关特征,引入了有偏自相关函数,两者结合作为输入的相关特征;在分析加扰序列相关性的基础上,... 展开更多; 关键词线性分组码加扰卷积码加扰码元互相关有偏自相关函数浅层神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Faster R CNN的浅口高跟鞋款式识别被引量：3: 3; 作者张飚雪刘成霞《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期79-84,共6页; 目前网购平台的搜索对象仍以文字为主,致使搜索效率低下。文章以广受女性欢迎的浅口高跟鞋为例,对利用图片进行款式自动识别的技术进行探索。以网购平台上收集的3类浅口高跟鞋(粗跟、细跟、坡跟)共900张图片(每款随机抽取200张作为训练... 展开更多; 关键词深度学习款式识别浅口高跟鞋 Faster R CNN 卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于浅层Inception-MobileNet旋转机械故障诊断被引量：4: 4; 作者孙国栋杨雄 +1 位作者黄得龙高媛《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第5期108-115,共8页; 针对现有的旋转机械故障诊断算法存在着时频表示模糊、特征提取困难,从而导致故障诊断效率和精度较低的问题,提出一种基于浅层Inception-MobileNet的旋转机械故障诊断模型。该模型通过拼接法将原始振动信号转换为二维图像,然后采用多尺... 展开更多; 关键词故障诊断旋转机械浅层Inception-MobileNet 卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用两阶段混合策略实现的低照度图像增强算法被引量：4: 5; 作者徐少平陈孝国 +2 位作者李芬林珍玉陈晓军《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2166-2170,共5页; 在深入分析现有各主流低照度图像增强(Low Light Image Enhancement,LLIE)算法的基础上,提出了一种采用两阶段混合策略实现的低照度图像增强(Hybrid LLIE,HLLIE)算法.具体地,在第一阶段,对于给定的低照度图像,利用互补效果较好的Fu和Yin... 展开更多; 关键词低照度图像增强两阶段混合策略初步增强图像多通道浅层卷积神经网络组合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法被引量：9: 6; 作者毕秀丽魏杨 +2 位作者肖斌李伟生马建峰《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2987-2994,共8页; 基于卷积神经网络的图像篡改检测算法利用卷积神经网络的学习能力可以实现不依赖于单一图像属性的图像篡改检测,弥补传统图像篡改检测方法依赖单一图像属性、适用度不高的缺陷。利用深层多神经元的单一网络结构的图像篡改检测算法虽然... 展开更多; 关键词图像篡改检测级联卷积神经网络浅层稀神经元级联网络结构自适应筛选后处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

卷积神经网络单矢量水听器方位估计被引量：5: 7; 作者曹怀刚任群言 +1 位作者郭圣明马力《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1524-1529,共6页; 针对浅海环境下单矢量水听器方位估计的问题,本文提出了一种利用卷积神经网络对目标声源进行方位估计的方法。利用KRAKEN模型仿真的声压和质点加速度对1个包含3个卷积层和4个全连接层的卷积神经网络进行训练,利用训练好的卷积神经网络... 展开更多; 关键词矢量水听器质点加速度方位估计卷积神经网络 KRAKEN模型舰船辐射噪声浅海波导深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可见光图像的目标探测与识别算法研究被引量：1: 8; 作者王涛吕鑫《科学技术创新》 2022年第7期17-20,共4页; 本文以某项目的光电探测装置为硬件载体,以某次目标特性测试试验取得的图片为样本,介绍了浅层神经网络和卷积神经网络在目标图像的预处理与图像特征提取过程中的作用。对两种算法的正确识别概率进行了比对,证明了卷积神经网络能有效提... 展开更多; 关键词目标识别算法浅层神经网络卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的轴承故障分类方法研究: 9; 作者赵瑞祥郝如江《国防交通工程与技术》 2023年第1期32-36,共5页; 针对传统轴承故障诊断方法需要人为提取故障特征及依赖专家经验的问题,提出一种端到端的轴承故障诊断方法。将归一化的振动信号转换为二维图片,对图片分别进行均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波的降噪预处理对比,最后选定中值滤... 展开更多; 关键词轴承故障诊断卷积神经网络浅层机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法: 1; 作者周凯于莲芝; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《电子科技》 2025年第4期80-86,共7页; 基金国家自然科学基金(61603257)。; 文摘弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐性约束,提取分类网络浅层信息并融合注意力机制。利用增强后的浅层信息细化类激活图的轮廓,根据生成的类激活图对特征图进行自激活,从而生成最终的类激活图。在PASCAL VOC 2012数据集上进行实验,相较于近期先进模型,类激活图的平均交并比提升了1.7%,最终分割结果的平均交并比提升了2.4%。通过对模型进行消融实验验证了各模块的有效性。; 关键词弱监督方法语义分割类激活图注意力机制卷积神经网络自激活方法仿射变换浅层网络隐性约束; Keywords weak supervision method semantic segmentation class activation map attention mechanism convolutional neural network self-activation method affine transformation shallow network implicit constraint; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络编码加扰类型识别: 2; 作者卫翔刘星璇谭继远; 机构海军潜艇学院; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期118-127,共10页; 文摘针对线性分组码加扰和卷积码加扰类型的识别问题,提出了一种利用相关特征和浅层神经网络相结合的加扰类型识别方法。推导了加扰序列码元的互相关特征,引入了有偏自相关函数,两者结合作为输入的相关特征;在分析加扰序列相关性的基础上,构建了实时性较强的浅层神经网络模型;将加扰数据集输入到网络模型中,完成了网络的训练和识别测试。仿真结果表明,相比于基于多重分型谱的传统算法,所提算法能识别多种加扰类型,同时所提算法的抗误码性能更强,为进一步进行扰码参数识别奠定了基础。; 关键词线性分组码加扰卷积码加扰码元互相关有偏自相关函数浅层神经网络; Keywords linear block code scrambling convolutional code scrambling symbol inter-correlation biased autocorrelation function shallow neural networks; 分类号 TN117.9 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Faster R CNN的浅口高跟鞋款式识别被引量：3: 3; 作者张飚雪刘成霞; 机构绍兴文理学院元培学院浙江理工大学服装学院; 出处《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期79-84,共6页; 文摘目前网购平台的搜索对象仍以文字为主,致使搜索效率低下。文章以广受女性欢迎的浅口高跟鞋为例,对利用图片进行款式自动识别的技术进行探索。以网购平台上收集的3类浅口高跟鞋(粗跟、细跟、坡跟)共900张图片(每款随机抽取200张作为训练集,剩余100张作为测试集)为研究对象,然后利用深度学习中的Faster R CNN检测模型对浅口高跟鞋款式进行训练和测试识别。结果表明:无论以鞋跟为目标区域,还是以整只鞋为检测区域,利用该模型都能对浅口高跟鞋图像实现良好的款式识别,准确率可达94%以上,且不用经过人为特征提取,方便可行;Faster R CNN检测模型的总体精度和检测速度比R CNN、SPP-Net、FAST R CNN更优。; 关键词深度学习款式识别浅口高跟鞋 Faster R CNN 卷积神经网络; Keywords deep learning style recognition shallow opening high-heeled shoes Faster R CNN convolution neural network; 分类号 TS941.2 [轻工技术与工程—服装设计与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于浅层Inception-MobileNet旋转机械故障诊断被引量：4: 4; 作者孙国栋杨雄黄得龙高媛; 机构湖北工业大学机械工程学院湖北省包装装备工程技术研究中心; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第5期108-115,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51775177)。; 文摘针对现有的旋转机械故障诊断算法存在着时频表示模糊、特征提取困难,从而导致故障诊断效率和精度较低的问题,提出一种基于浅层Inception-MobileNet的旋转机械故障诊断模型。该模型通过拼接法将原始振动信号转换为二维图像,然后采用多尺度卷积核提取不同分辨率的特征图,并结合深度可分离卷积实现特征学习与分类。该网络在CWRU数据集和MFPT数据集上分别实现了十种故障分类和三种故障分类,分类精度为99.5%和95.78%。与传统的网络进行比较,该网络可提高特征提取能力,并且在相同数据集上该网络实现的故障识别精度最高。; 关键词故障诊断旋转机械浅层Inception-MobileNet 卷积神经网络; Keywords fault diagnosis rotating machinery shallow Inception-MobileNet convolutional neural network; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用两阶段混合策略实现的低照度图像增强算法被引量：4: 5; 作者徐少平陈孝国李芬林珍玉陈晓军; 机构南昌大学信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2166-2170,共5页; 基金国家自然科学基金(No.62162043)。; 文摘在深入分析现有各主流低照度图像增强(Low Light Image Enhancement,LLIE)算法的基础上,提出了一种采用两阶段混合策略实现的低照度图像增强(Hybrid LLIE,HLLIE)算法.具体地,在第一阶段,对于给定的低照度图像,利用互补效果较好的Fu和Ying两个主流LLIE算法分别对其进行增强预处理,所得到的两张增强后图像称为初步增强图像;在第二阶段,将所得到的两张初步增强图像输入到预先训练好的多通道浅层卷积神经网络(Multi⁃channel Shallow Convolution Neural Network,MSCNN)模型中,由MSCNN模型将两张初步增强图像优化组合为一张具有更高图像质量的最终增强图像.实验结果表明:与各主流LLIE算法相比,所提出的HLLIE算法在各个客观图像质量评价指标上有显著优势,人工主观评价亦能证实这一点.; 关键词低照度图像增强两阶段混合策略初步增强图像多通道浅层卷积神经网络组合; Keywords low-light image enhancement two-stage hybrid strategy initial enhanced image multi-channel shallow convolution neural network combination; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法被引量：9: 6; 作者毕秀丽魏杨肖斌李伟生马建峰; 机构重庆邮电大学计算智能重点实验室西安电子科技大学网络与信息安全学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2987-2994,共8页; 基金国家自然科学基金(61572092,U1401252) 国家重点研发计划基金(2016YFC1000307-3)~~; 文摘基于卷积神经网络的图像篡改检测算法利用卷积神经网络的学习能力可以实现不依赖于单一图像属性的图像篡改检测,弥补传统图像篡改检测方法依赖单一图像属性、适用度不高的缺陷。利用深层多神经元的单一网络结构的图像篡改检测算法虽然可以学习更高级的语义信息,但检测定位篡改区域效果并不理想。该文提出一种基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法,在卷积神经网络所展示出来的普遍特性的基础上进一步探究其深层次的特性,利用浅层稀神经元的级联网络结构弥补以往深层多神经元的单一网络结构在图像篡改检测中的缺陷。该文提出的检测算法由级联卷积神经网络和自适应筛选后处理两部分组成,级联卷积神经网络实现分级式的篡改区域定位,自适应筛选后处理对级联卷积神经网络的检测结果进行优化。通过实验对比,该文算法展示了较好的检测效果,且具有较高的鲁棒性。; 关键词图像篡改检测级联卷积神经网络浅层稀神经元级联网络结构自适应筛选后处理; Keywords Image forgery detection Cascaded convolutional neural network shallow layers and thin neurons Cascaded network structure Adaptive filtering post-processing; 分类号 TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名卷积神经网络单矢量水听器方位估计被引量：5: 7; 作者曹怀刚任群言郭圣明马力; 机构中国科学院水声环境特性重点实验室中国科学院大学; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1524-1529,共6页; 基金国家自然科学基金项目(11904382).; 文摘针对浅海环境下单矢量水听器方位估计的问题,本文提出了一种利用卷积神经网络对目标声源进行方位估计的方法。利用KRAKEN模型仿真的声压和质点加速度对1个包含3个卷积层和4个全连接层的卷积神经网络进行训练,利用训练好的卷积神经网络模型进行方位估计。仿真数据训练的卷积神经网络模型具有良好的方位估计性能,即使在低信噪比的条件下,依然能够获得可靠的方位估计结果。海上实验数据处理结果表明:该神经网络模型可以有效地从舰船辐射噪声中提取特征并准确地估计目标船只的方位,与传统的加权直方图的方位估计方法相比,本文方法具有更高的估计精度和可靠性。; 关键词矢量水听器质点加速度方位估计卷积神经网络 KRAKEN模型舰船辐射噪声浅海波导深度学习; Keywords vector sensor particleacceleration particle acceleration azimuth estimation convolutional neural network KRAKEN model radiated noise of ships shallow water waveguide deep learning; 分类号 TB566 [交通运输工程—水声工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可见光图像的目标探测与识别算法研究被引量：1: 8; 作者王涛吕鑫; 机构北京机械设备研究所; 出处《科学技术创新》 2022年第7期17-20,共4页; 文摘本文以某项目的光电探测装置为硬件载体,以某次目标特性测试试验取得的图片为样本,介绍了浅层神经网络和卷积神经网络在目标图像的预处理与图像特征提取过程中的作用。对两种算法的正确识别概率进行了比对,证明了卷积神经网络能有效提升目标识别概率。; 关键词目标识别算法浅层神经网络卷积神经网络; Keywords Target recognition algorithm shallow neural network convolutional neural network; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的轴承故障分类方法研究: 9; 作者赵瑞祥郝如江; 机构石家庄铁道大学机械工程学院; 出处《国防交通工程与技术》 2023年第1期32-36,共5页; 基金石家庄铁道大学研究生创新项目(YC2022028)。; 文摘针对传统轴承故障诊断方法需要人为提取故障特征及依赖专家经验的问题,提出一种端到端的轴承故障诊断方法。将归一化的振动信号转换为二维图片,对图片分别进行均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波的降噪预处理对比,最后选定中值滤波降噪方法。在改进LeNet-5模型的基础上,通过超参数设置,对全寿命轴承数据进行分类试验,平均精度达到97%,交叉熵损失达到0.06,分类效果明显。; 关键词轴承故障诊断卷积神经网络浅层机器学习; Keywords bearing fault diagnosis convolutional neural network shallow machine learning; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TP277.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法	周凯于莲芝	《电子科技》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于卷积神经网络编码加扰类型识别	卫翔刘星璇谭继远	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Faster R CNN的浅口高跟鞋款式识别	张飚雪刘成霞	《丝绸》 CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于浅层Inception-MobileNet旋转机械故障诊断	孙国栋杨雄黄得龙高媛	《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	采用两阶段混合策略实现的低照度图像增强算法	徐少平陈孝国李芬林珍玉陈晓军	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法	毕秀丽魏杨肖斌李伟生马建峰	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
7	卷积神经网络单矢量水听器方位估计	曹怀刚任群言郭圣明马力	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于可见光图像的目标探测与识别算法研究	王涛吕鑫	《科学技术创新》	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于机器学习的轴承故障分类方法研究	赵瑞祥郝如江	《国防交通工程与技术》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料