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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量：1
1
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于机器视觉玻璃纤维束缺陷检测技术的研究
2
作者 徐东亮 薛紫阳 赖九衡 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路... 玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路上玻璃纤维束的图像,并把图像传输到计算机,由计算机利用OpenCV库对每一帧玻璃纤维束的图像进行处理,得到每根玻璃纤维束的轮廓及缺陷特征,根据缺陷特征通过缺陷检测算法判断玻璃纤维束是否完全断开或部分断开,利用KNN算法判断缺陷所在位置。玻璃纤维束的运动速率为1 m/s,以30 fps的帧率采集600张图像进行实验验证,检测数据表明综合准确率达96.6%,满足玻璃纤维束缺陷检测的要求。 展开更多
关键词 机器视觉 玻璃纤维束 图像处理 缺陷检测 KNN分类算法 复合材料
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基于RGB图像和随机森林算法的棉种识别
3
作者 王亚茹 韩迎春 +6 位作者 雷亚平 杨北方 熊世武 焦亚辉 马云珍 李亚兵 支晓宇 《棉花学报》 北大核心 2025年第2期94-105,共12页
【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方... 【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方法】田间种植草棉、亚洲棉、海岛棉和陆地棉,在蕾期和花铃期采集叶片的RGB图像,并提取颜色和形态特征参数。基于提取的特征数据,分别构建了3种RF模型:基于蕾期叶片特征的模型、基于花铃期叶片特征的模型以及综合蕾期和花铃期叶片特征的模型。随后,对各个模型的分类性能进行评估,并通过特征重要性分析确定影响棉种识别的关键特征。还对比了RF、支持向量机和K最近邻3种算法的分类效果。【结果】结合蕾期和花铃期叶片特征的分类模型准确性最高,总体精度达到了97.71%,Kappa系数为0.95,优于基于单一生育期特征的模型。特征重要性分析表明,叶片面积和圆度在棉种识别中具有重要作用。此外,RF的分类性能优于支持向量机和K最近邻法,表现出更高的稳定性和准确性。【结论】本研究提出的基于蕾期和花铃期叶片的RGB图像和RF算法的棉种识别方法,无需复杂的图像预处理,能自动高效识别海岛棉、陆地棉、亚洲棉和草棉,可以为作物精细管理和农业领域的机器学习算法应用提供新思路和技术支持。 展开更多
关键词 RGB图像 随机森林算法 分类 棉花
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融合注意力机制和权重平衡算法的遥感图像分类
4
作者 王民水 王明常 +1 位作者 王婧瑜 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第2期697-704,共8页
针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络... 针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络的特征提取能力;针对遥感图像地物类别占比不均衡问题,引入地物类别权重平衡算法,提高小类别地物的分类精度。为了验证网络模型的分类效果,利用Vaihingen数据集和Postdam数据集进行实验。实验结果表明:融合注意力机制和权重平衡算法的分类网络在Vaihingen数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F_(1)值分别为96.66%、90.35%、96.66%,在Postdam数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F_(1)值分别为95.74%、81.47%、91.82%;从分类细节看,增加注意力机制和权重平衡算法对占比较少的汽车识别精度有显著提高,在Vaihingen数据集中汽车的像素精度提高了26.44%,在Postdam数据集中汽车的像素精度提高了21.84%,取得了较好的分类效果。 展开更多
关键词 注意力机制 权重平衡算法 DeepLabV3+网络 遥感图像 地物分类
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基于自适应高阶超边学习的抑郁症分类
5
作者 达超 李瑶 +1 位作者 杨艳丽 郭浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2063-2070,共8页
为解决现有脑功能超网络忽略超边内不同脑区的时间依赖性以及采用滑动时间窗口的杂散波动问题,提出一种自适应高阶超边学习框架。在构建脑功能超网络的基础上采用注意力机制提取高阶超边时间序列,基于卡尔曼滤波构建自适应的功能连接时... 为解决现有脑功能超网络忽略超边内不同脑区的时间依赖性以及采用滑动时间窗口的杂散波动问题,提出一种自适应高阶超边学习框架。在构建脑功能超网络的基础上采用注意力机制提取高阶超边时间序列,基于卡尔曼滤波构建自适应的功能连接时间序列,提取全局和局部时间特征进行分类。实验结果表明,该方法的平均分类准确率达到89.4%,高于之前所提方法,表明其在识别大脑异常方面的有效性。 展开更多
关键词 功能磁共振影像 超网络 卡尔曼滤波算法 注意力机制 深度学习 抑郁症 分类
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基于红外光图像的报废汽车非磁金属回收利用技术研究
6
作者 贾有东 刘剑雄 +3 位作者 李欣治 姚思博 李正芳 曾家兴 《材料导报》 北大核心 2025年第20期231-238,共8页
传统的物理分选技术,如磁选、涡电流分选和密度分离,难以有效地将报废汽车中非磁金属从混合物料中分离出来。本工作基于红外光图像提出了一种高效的报废汽车非磁金属分选方法,并通过响应曲面法,以报废汽车铜、铝及不锈钢破碎物热成像图... 传统的物理分选技术,如磁选、涡电流分选和密度分离,难以有效地将报废汽车中非磁金属从混合物料中分离出来。本工作基于红外光图像提出了一种高效的报废汽车非磁金属分选方法,并通过响应曲面法,以报废汽车铜、铝及不锈钢破碎物热成像图像为研究对象,系统研究了不同材料在不同温度和发射率条件下对识别精度的影响。通过实验,确定了铜、铝及不锈钢混合物热成像图像采集的最佳工艺参数组合为:加热台温度设定为326.89℃、热成像仪设置发射率为0.89时,预测的mAP_(50)值为0.994 2,mAP_(50-95)值为0.904 0。本工作为在混合物中识别出铜、铝和不锈钢提供了有效的技术手段,从而提升材料回收的效率和经济价值。 展开更多
关键词 报废汽车 非磁金属回收 红外热成像 YOLO算法 分类识别
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基于MODIS影像的北极冰水分类方法对比研究
7
作者 孙绍哲 邝慧妍 +2 位作者 叶玉芳 于志同 惠凤鸣 《极地研究》 北大核心 2025年第1期39-54,共16页
北极海冰作为冰冻圈的重要组成部分,对全球气候变化具有重要影响。开展极地冰水分类研究可以获取精细的海冰覆盖范围变化,为船舶航行提供关键的冰况信息。本文基于25景北极地区的MODIS近红外波段光学影像,依据海冰和海水在该波段反射率... 北极海冰作为冰冻圈的重要组成部分,对全球气候变化具有重要影响。开展极地冰水分类研究可以获取精细的海冰覆盖范围变化,为船舶航行提供关键的冰况信息。本文基于25景北极地区的MODIS近红外波段光学影像,依据海冰和海水在该波段反射率差异大的特点,利用直方图动态阈值法、迭代阈值法、最大熵阈值法、大津法以及基于大津法的遗传算法5种方法开展冰水分类研究和定量化对比评估。结果表明,对于反射率直方图为双峰分布的影像(影像中无薄冰),5种方法均能得到较为准确的冰水分类结果,总体分类精度均在0.82以上。当反射率直方图为三峰分布时(影像中有薄冰),迭代阈值法、最大熵阈值法和大津法均存在错分现象,总体分类精度均在0.76以下,而直方图动态阈值法和基于大津法的遗传算法能够准确获取冰水分类阈值,其分类结果的总体精度均能达到0.94以上。总体上,迭代阈值法和最大熵阈值法在冰水分类求取阈值上存在明显的高估问题,特别是对于反射率直方图为三峰分布的影像;大津法在面对反射率直方图为双峰或三峰分布的影像时,均能识别出阈值所在的波谷位置,但在分类结果上存在一定偏差;而直方图动态阈值法和基于大津法的遗传算法在基于阈值法的冰水分类方法中具有较强的鲁棒性,更加适用于北极地区不同冰况下的冰水分类研究,其结果可为极区航行以及大尺度海冰观测与数据模拟提供重要参考。 展开更多
关键词 光学影像 冰水分类 近红外波段 直方图动态阈值法 基于大津法的遗传算法
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枸杞标准图像提取花器特征数据的设计与实现
8
作者 巫鹏举 曾彩莲 +1 位作者 张芳艳 梁晓婕 《宁夏农林科技》 2025年第3期31-37,共7页
枸杞表型数据的采集主要依赖于人工,并且需要频繁测量枸杞多种表型信息,不仅耗时耗力,效率低下,还容易出现疏漏和错误。利用枸杞种质资源表型标准图像,以枸杞花图像为例,进行部分特征数据提取的算法选取与实践。在使用SAM模型提取花柄... 枸杞表型数据的采集主要依赖于人工,并且需要频繁测量枸杞多种表型信息,不仅耗时耗力,效率低下,还容易出现疏漏和错误。利用枸杞种质资源表型标准图像,以枸杞花图像为例,进行部分特征数据提取的算法选取与实践。在使用SAM模型提取花柄的基础上,使用基于Voronoi图的中心线提取方法提取中心线,计算花柄长度;使用Welzl算法求花朵直径;并对计算所得的花柄长、花朵直径等信息,使用绝对误差、相对误差以及皮尔逊三项相关系数来评估测量其准确性,以验证枸杞标准化图像提取特征数据的可行性。结果表明:使用基于沃罗诺伊图(Voronoi diagram)的中心线提取方法提取的花柄中心线和Welzl算法求花朵直径精确度较高,能够满足使用需求。 展开更多
关键词 枸杞 表型图像 细粒度图像分类 算法
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基于改进MobileNet的公路行车环境安全风险源识别 被引量：3
9
作者 赵树恩 龚志坤 刘伟 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期75-82,共8页
为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出... 为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出的风险源类别数量由一个变为多个,解决了同一图像中存在多种风险源的识别问题。利用空间注意力机制加强MobileNetV3网络的特征提取能力,解决了MobileNetV3通道注意力机制无法关注到通道内部风险源特征信息的问题,提升了模型识别准确率。通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验结果表明:该方法能够有效识别行车环境安全风险源,检测率达0.829,平均分类准确率达0.833,且具备实时检测效果。 展开更多
关键词 车辆工程 交通安全 行车环境安全风险源 多标签图像分类算法 MobileNet
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基于 SPA-PSO-BP 的花生高光谱图像分类方法研究 被引量：4
10
作者 杨洋 徐熙平 +3 位作者 薛航 张宁 张越 索科 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期556-564,共9页
为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,... 为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,并进行了背景分割和光谱信息的提取,去除受噪声和杂散光影响大的波段后,运用Savitzky-Golay卷积平滑对400 nm~900 nm范围的波长进行预处理;采用SPA降维及均方根误差值选择了25个特征波长,同时利用PSO-BP神经网络的初始权重和阈值,构建PSO-BP模型作为分类器进行了实验,取得了测试集识别准确率为98.7%、kappa系数为0.98及遗漏误差为3的数据。结果表明,相较4个对比方法构建的分类模型,该模型的准确率分别提高了2.1%、8.6%、3.9%和4.3%。该方法在基于高光谱成像的花生品种分类技术中具有很好的应用前景,为花生品种的高精度、快速无损分类提供了新思路。 展开更多
关键词 光谱学 图像分类 连续投影算法 粒子群算法 后向传播神经网络 花生
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基于图像识别的公路隧道围岩智能动态分级研究 被引量：4
11
作者 周梦琳 陈强 +3 位作者 汪波 宋自愿 彭传阳 程黎 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第6期1274-1282,共9页
针对勘察设计阶段判别的隧道围岩等级与施工过程中实际揭露的围岩情况不符的问题,提出一种以隧道施工期实际揭露的围岩为研究对象的智能动态分级方法。首先,依托甘肃省渭武高速公路木寨岭隧道工程,利用单反相机采集掌子面图像,基于深度... 针对勘察设计阶段判别的隧道围岩等级与施工过程中实际揭露的围岩情况不符的问题,提出一种以隧道施工期实际揭露的围岩为研究对象的智能动态分级方法。首先,依托甘肃省渭武高速公路木寨岭隧道工程,利用单反相机采集掌子面图像,基于深度学习Res Net18网络设计T-Res Net模型,进行掌子面围岩图像特征定性识别分类;然后,利用数字图像处理技术定量识别、提取节理裂隙特征参数,进而确定掌子面完整性指标;最后,结合岩石坚硬程度、岩体完整程度、主结构面产状、地下水发育状况、初始地应力、节理延展性6个指标建立围岩分级指标体系,并采用特征加权KNN(K-nearest neighbor)算法模型实现隧道围岩智能动态分级。研究结果表明:1)T-Res Net模型在节理裂隙测试集的准确率达到83.23%,在地下水测试集的准确率达到92.86%,可以实现围岩特征的有效识别与精确分类;2)使用机器视觉方法处理现场围岩图像,可快速提取岩体完整性系数和地下水发育情况,实现现场智能化高效分析;3)KNN智能动态分级方法在依托工程具有良好的适用性和较高的准确性,可有效实现隧道施工过程中的围岩动态分级。 展开更多
关键词 公路隧道 深度学习 数字图像处理 KNN算法 围岩分级
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基于蚁群算法优化极限学习机的声学底质分类方法 被引量：1
12
作者 丁德秋 马丹 +3 位作者 陈帆 樊妙 邢喆 唐秋华 《海洋通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期750-759,共10页
海洋底质作为深海海底环境的重要组成部分,其类型及分布特征在深海资源开发利用和海洋工程建设中有着巨大的参考价值,是海洋测绘调查的一项重要内容,基于多波束测深系统采集强度数据的监督分类方法逐渐获得广泛应用。随着人工智能的迅... 海洋底质作为深海海底环境的重要组成部分,其类型及分布特征在深海资源开发利用和海洋工程建设中有着巨大的参考价值,是海洋测绘调查的一项重要内容,基于多波束测深系统采集强度数据的监督分类方法逐渐获得广泛应用。随着人工智能的迅速发展,神经网络在声学底质分类中得到广泛应用,极限学习机(extreme learning machine,ELM)权值和偏重不再需要迭代优化,是一种学习速度较快的神经网络。针对ELM神经网络中由于初始权值和偏重矩阵随机确定而导致ELM分类器鲁棒性差的问题,本文选取蚁群算法优化ELM神经网络的初始参数,构建了ACO-ELM神经网络分类模型,经多次迭代后,由于信息素的累积,蚂蚁种群不断向最优路径偏移,训练精度逐渐增高,模型逐步达到平稳。通过底质分类实验验证表明,BM3D+ACO-ELM分类器处理的多波束声呐图像斑点噪声得到了有效控制,在西南印度洋脊龙旂热液钙质软泥和硫化物混合区域,BM3D+ACO-ELM分类器相比于其他三种分类器具有明显优势,底质分类精度得到较大提高,其中硫化物分类精度为93.23%,深海钙质软泥分类精度为93.78%。 展开更多
关键词 极限学习机 反向散射强度 底质分类 蚁群算法 图像滤波处理
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图像分析算法在无人机果园巡检系统中的应用 被引量：1
13
作者 高翠玲 《农机化研究》 北大核心 2024年第11期214-218,共5页
以进一步提升无人机果园综合巡检效率为目标,基于图像分析算法的应用展开讨论。以无人机果园巡检系统核心结构及原理为出发点,通过建立有效的图像分析算法模型,针对无人机巡检系统完成软件控制及硬件配置设计,以实现无人机果园巡检系统... 以进一步提升无人机果园综合巡检效率为目标,基于图像分析算法的应用展开讨论。以无人机果园巡检系统核心结构及原理为出发点,通过建立有效的图像分析算法模型,针对无人机巡检系统完成软件控制及硬件配置设计,以实现无人机果园巡检系统的整体性优化,进行巡检系统的应用效果试验,结果表明:图像分析算法下的无人机整体巡检作业能力得到显著提高,图像识别准确率与图像分类准确率分别提升了8.52%、8.66%,综合巡检效率可达90.72%;系统运行稳定,各部件协作良好,较好地改善了无人机果园巡检作业水平,有利于智慧农业的深度发展。 展开更多
关键词 智慧农业 图像分析算法 巡检系统 硬件配置 图像分类准确率
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基于改进遗传算法的广度架构搜索算法 被引量：1
14
作者 林东凤 黄汉明 沈俏 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3667-3673,共7页
为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法。该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第... 为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法。该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第二阶段为收缩,使用前一阶段获得的若干个体,采用单点交叉做搜索,保证搜索的稳定性,得到最终的结果。在4个数据集上的实验结果表明,该算法搜索出的最优网络与手工设计的神经网络和基于传统遗传算法的神经架构搜索方法相比,能获得有竞争力的结果。 展开更多
关键词 神经架构搜索 遗传算法 进化计算 均匀训练 卷积神经网络 停滞检测 图像分类
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基于高光谱成像的烟丝中梗签分类识别研究 被引量：5
15
作者 陶发展 杨栋 +3 位作者 洪伟龄 苏子淇 付主木 林志平 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期32-42,共11页
针对烟丝中梗签分类识别检测问题,利用高光谱成像技术,结合机器学习方法对烟丝中掺杂的梗签进行分类快速识别。首先,基于短波近红外高光谱成像技术,采用标准正态变化(SNV)对烟丝和梗签光谱数据进行预处理,消除光谱散射和漫反射的影响,... 针对烟丝中梗签分类识别检测问题,利用高光谱成像技术,结合机器学习方法对烟丝中掺杂的梗签进行分类快速识别。首先,基于短波近红外高光谱成像技术,采用标准正态变化(SNV)对烟丝和梗签光谱数据进行预处理,消除光谱散射和漫反射的影响,减少检测干扰信息。然后,利用连续投影算法(SPA)进行特征波长选择,融合极端梯度提升(XGBoost)算法,提出了1种基于XGboost算法的烟丝中梗签分类模型。最后,采用Mean-shift均值漂移算法和形态学梯度算法相结合的方式作为后处理方法,对模型的分类结果进行后处理,实现烟丝中梗签的快速智能检测。结果表明:建立的SNV-SPA-XGBoost分类模型,训练集和测试集准确率分别达到100%和99.32%,经后处理后对A_(1)(1.0~1.5 cm)、A_(2)(0.5~1.0 cm)、A_(3)(<0.5 cm)梗签检测准确率分别达100%、95.50%和86%。 展开更多
关键词 高光谱成像 机器学习 梗签 连续投影算法 XGBoost 分类
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一种平面静电离子阱非正弦镜像电荷/电流信号的定量转换新算法
16
作者 俞卓琦 王伟民 +4 位作者 王华 徐炳寅 吴焕铭 唐科奇 丁力 《质谱学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期332-342,I0001,共12页
傅里叶变换质谱(FTMS)的质量分辨率取决于镜像电荷/电流的采集时间。为了在较短的时间内获得较高的分辨率,除增加分析器场强外,还可以利用镜像电荷信号中的高次谐波。平面静电离子阱获得的镜像电荷信号具有非正弦波形,其中包含许多高次... 傅里叶变换质谱(FTMS)的质量分辨率取决于镜像电荷/电流的采集时间。为了在较短的时间内获得较高的分辨率,除增加分析器场强外,还可以利用镜像电荷信号中的高次谐波。平面静电离子阱获得的镜像电荷信号具有非正弦波形,其中包含许多高次谐波成分,增加了频谱分析的复杂程度,例如,难以辨认1个谱峰的谐波次数,以及当不同次的谐波发生重叠时出现定量困难。为了将多质荷比离子的镜像电荷信号转换成质谱,本文开发了一种新的定量算法,包含谱峰评分分类(SC)和最小二乘法拟合(LSF)。通过评分可以确定每个峰属于哪一次谐波,从而确定其对应的基频。打分算法列出所有候选离子的基频,并使用确定的基频构建所有基信号,然后用其对原频谱进行LSF,以确定每种质荷比离子的数量。使用48种不同质荷比离子的仿真镜像电荷信号对SCLSF算法进行测试。结果表明,该方法允许较宽的质量范围,即使在高噪声条件下,通过SC-LSF算法也能准确得到各种不同质荷比离子的数量。因为频谱中通常存在大量的空白频点,可以选择1个频点子集进行LSF,这相对于时域中的LSF,能够大大减少计算量,提高效率和准确度。此外,只有使用复数频谱数据进行LSF时才能获得良好的定量效果,而使用幅值数据则会对质荷比接近的离子定量造成较大的误差,这是因为质荷比接近的离子信号的低次谐波峰未能彻底分解,而复数的幅值不具有可加性,从而造成拟合的错误。 展开更多
关键词 镜像电荷 傅里叶变换质谱(FTMS) 定量算法 谱峰评分分类(SC) 最小二乘法拟合(LSF)
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基于机器视觉的植球缺陷识别技术 被引量：2
17
作者 吴乐福 《农业装备与车辆工程》 2024年第10期119-123,共5页
植球缺陷是芯片制造过程中常见的问题之一,如果不及时检测和修复,可能会导致芯片性能下降或故障。基于机器视觉技术,研究并设计了一种用于芯片植球缺陷检测的方法,旨在提高芯片制造过程中的质量控制能力。通过收集大量包含正常与缺陷样... 植球缺陷是芯片制造过程中常见的问题之一,如果不及时检测和修复,可能会导致芯片性能下降或故障。基于机器视觉技术,研究并设计了一种用于芯片植球缺陷检测的方法,旨在提高芯片制造过程中的质量控制能力。通过收集大量包含正常与缺陷样本的芯片植球图像数据集,运用计算机视觉算法进行深入处理与分析。研究过程中,对图像进行了预处理,例如去噪和图像增强,以提升缺陷检测的准确性。进一步采用图像分割算法,有效地将芯片植球从图像背景中分离,便于精确检测缺陷。此外,利用特征提取算法识别芯片植球的独特性质,并通过分类算法准确区分正常与缺陷芯片样本。不仅提高了芯片缺陷检测的精准度,而且为工业生产中的质量控制提供了重要依据,具有积极的现实意义。 展开更多
关键词 机器视觉 芯片植球 缺陷检测 图像处理 特征提取 分类算法
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形态学与光谱成像协同的割草机作业优化研究
18
作者 毛盼娣 廖晓文 《农机化研究》 北大核心 2024年第10期32-36,共5页
以进一步提升割草机的收割修剪综合效率为目标,从识别的精准度层面入手,基于形态学与光谱成像技术展开优化研究。以通用智能型割草机的作业结构组成为切入点,深入理解形态学与光谱成像的算法机理,建立两者的协同算法识别与检测模型,并... 以进一步提升割草机的收割修剪综合效率为目标,从识别的精准度层面入手,基于形态学与光谱成像技术展开优化研究。以通用智能型割草机的作业结构组成为切入点,深入理解形态学与光谱成像的算法机理,建立两者的协同算法识别与检测模型,并针对割草机完成相关联模块的软件程序控制及硬件组件配置,形成协同处理的高效能割草机装置。展开整机协同识别处理与检测作业试验,结果表明:基于形态学与光谱成像协同的割草机整体识别检测能力较单一的算法应用有显著优势,准确率与特征分类精度分别相对提升5.40%和7.65%,识别覆盖率可相对提升7.80%;整机避障识别误差大幅度下降,系统稳定,显著提高了割草机的综合检测效率,有利于农艺园林智能化管理的实现。 展开更多
关键词 割草机 形态学 光谱成像 协同算法 特征分类精度
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SVM用于基于内容的自然图像分类和检索 被引量：56
19
作者 付岩 王耀威 +1 位作者 王伟强 高文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1261-1265,共5页
在传统的基于内容图像检索的方法中 ,由于图像的领域较宽 ,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔 ,导致检索效果不佳 .该文认为更有现实意义的做法是 ,缩窄图像的领域以减小低级特征和高级概念间的语义间隔 ,并利用机... 在传统的基于内容图像检索的方法中 ,由于图像的领域较宽 ,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔 ,导致检索效果不佳 .该文认为更有现实意义的做法是 ,缩窄图像的领域以减小低级特征和高级概念间的语义间隔 ,并利用机器学习方法自动建立图像类的模型 ,从而提供用户概念化的图像查询方式 .该文以自然图像领域为例 ,使用支持向量机 (SVM )学习自然图像的类别 ,学习到的模型用于自然图像分类和检索 .实验结果表明作者的方法是可行的 . 展开更多
关键词 图像检索 自然图像分类 SVM 支持向量机 图像分类 机器学习 图像处理
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用于医学图像分类的支持向量机算法研究 被引量：9
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作者 孙蕾 耿国华 +1 位作者 周明全 李丙春 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第11期85-87,共3页
支持向量机 (SVM)方法就是利用最优分类面 (线 )将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开 ,而且要使两类的分类空隙最大。因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题 ,计算量很大 ,本文介绍一种方法解决这个问题 。
关键词 支持向量机(SVM) 数据挖掘 特征空间 医学图像 算法 分类问题 输入 最大 计算量 要求
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