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Multi-sources information fusion algorithm in airborne detection systems 被引量:19
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作者 Yang Yan Jing Zhanrong Gao Tan Wang Huilong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第1期171-176,共6页
To aim at the multimode character of the data from the airplane detecting system, the paper combines Dempster- Shafer evidence theory and subjective Bayesian algorithm and makes to propose a mixed structure multimode ... To aim at the multimode character of the data from the airplane detecting system, the paper combines Dempster- Shafer evidence theory and subjective Bayesian algorithm and makes to propose a mixed structure multimode data fusion algorithm. The algorithm adopts a prorated algorithm relate to the incertitude evaluation to convert the probability evaluation into the precognition probability in an identity frame, and ensures the adaptability of different data from different source to the mixed system. To guarantee real time fusion, a combination of time domain fusion and space domain fusion is established, this not only assure the fusion of data chain in different time of the same sensor, but also the data fusion from different sensors distributed in different platforms and the data fusion among different modes. The feasibility and practicability are approved through computer simulation. 展开更多
关键词 information fusion Dempster-Shafer evidence theory Subjective Bayesian algorithm Airplane detecting system
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A Novel Multi-sensor Data Fusion Algorithm and Its Application to Diagnostics 被引量:2
2
作者 Li Xiong Xu Zongchang Dong Zhiming 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期788-790,共3页
To Meet the requirements of multi-sensor data fusion in diagnosis for complex equipment systems,a novel, fuzzy similarity-based data fusion algorithm is given. Based on fuzzy set theory, it calculates the fuzzy simila... To Meet the requirements of multi-sensor data fusion in diagnosis for complex equipment systems,a novel, fuzzy similarity-based data fusion algorithm is given. Based on fuzzy set theory, it calculates the fuzzy similarity among a certain sensor's measurement values and the multiple sensor's objective prediction values to determine the importance weigh of each sensor,and realizes the multi-sensor diagnosis parameter data fusion.According to the principle, its application software is also designed. The applied example proves that the algorithm can give priority to the high-stability and high -reliability sensors and it is laconic ,feasible and efficient to real-time circumstance measure and data processing in engine diagnosis. 展开更多
关键词 DIAGNOSTICS multi-sensor DATA fusion algorithm ENGINE
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分布式光伏功率预测的时空特征融合方法研究
3
作者 张晓辉 刘钰婷 +1 位作者 马锴 钟嘉庆 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第S1期231-244,共14页
准确的光伏功率预测对电网调度和电站运行具有重要意义。由于分布式光伏(distributed photovoltaics,DPV)系统受多种时空因素影响,传统基于单一模型的方法难以充分挖掘其时序变化规律与空间相关特性,导致预测精度低、模型适应性弱。该... 准确的光伏功率预测对电网调度和电站运行具有重要意义。由于分布式光伏(distributed photovoltaics,DPV)系统受多种时空因素影响,传统基于单一模型的方法难以充分挖掘其时序变化规律与空间相关特性,导致预测精度低、模型适应性弱。该文提出一种融合时空特征,结合麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和差分移动自回归平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型的DPV功率预测方法。首先,提出基于斯皮尔曼相关系数筛选与历史光伏功率高度相关的气象因素,并将其输入到SSA优化的XGBoost模型中,以提取和预测时间相关性特征;然后,结合日累计发电量与功率变化率,提出一种基于天气类型的光伏功率数据分类方法,并进一步提出利用斯皮尔曼分析识别与目标站点功率高度相关的参考电站;在此基础上,构建结合动态权重的ARIMA模型,实现对空间相关性特征的建模与预测;最后,提出一种基于信息熵加权的时空特征融合框架模型,根据时间与空间预测模型的误差动态调整其贡献度,生成融合预测结果。以f1电站为研究对象的对比实验结果表明,该文所提出的方法在预测精度与鲁棒性方面均优于传统单一模型,验证了其在DPV功率预测中的实用性和有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 时空特征融合 功率预测 麻雀搜索算法-极端梯度提升算法-差分移动自回归平均模型 信息熵
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基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法
4
作者 窦淑庆 刘思豆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期169-173,共5页
为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知... 为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知,同时对感知后的数据进行动态分类,从而实现大规模数据的智能化处理。基于深度学习算法,引入多重信息融合技术,对各类数据的多种信息进行有效识别与融合,实现对读者行为和偏好的精准捕捉,为图书资源的优化管理提供了技术解决方案。为了验证所提方法的正确性和有效性,设计了数值实验进行测试。实验结果表明,所提方法的数据分类准确率可达99.10%,能够满足大型图书馆的智能化数据管理与分类需求。 展开更多
关键词 图书资源管理 智能化水平 个性化服务 深度学习 多重信息融合分析 动态自组织分类算法 数据分类准确率
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基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断 被引量:1
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作者 戈淳 闫灶宇 +1 位作者 商嘉桐 薛红涛 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期68-76,共9页
[目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态,以及极限学习机(ELM)网络的模型参数难以达到最优的问题,提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先,基于船舶电机轴承振... [目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态,以及极限学习机(ELM)网络的模型参数难以达到最优的问题,提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先,基于船舶电机轴承振动信号在时域、频域与时频域内的特征信息,构建多域特征参数集,作为故障诊断模型的输入;然后,运用麻雀搜索算法改进ELM网络的模型参数优化方法,确定最优的权值与阈值,进而提高故障诊断ELM模型的识别精度。最后,通过船用电机试验台架实验数据和开源实验数据,对电机轴承故障状态进行识别。[结果]基于船用电机试验台架的实验数据验证表明,采用多域特征参数集的故障诊断模型在训练集和测试集上的识别精度均为100%;基于开源实验数据验证表明,改进ELM模型的测试集识别精度为90.5%,相较于原始ELM模型提高了12.7%,且训练集识别精度与测试集识别精度均高于其他诊断模型。[结论]所提方法在输入特征参数集与诊断模型上均有改进,可有效识别电机轴承故障状态,且模型具有良好的稳定性,为船舶电机轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 电动机 轴承 故障分析 故障诊断 多域信息融合 麻雀搜索算法 极限学习机
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基于FPT改进的Mask RCNN算法的道路信息检测研究
6
作者 范博森 左云波 +1 位作者 徐小力 王林枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期202-209,共8页
针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transforme... 针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transformer思想的FPT代替原有的FPN,对特征进行跨空间跨尺度的融合达到特征增强的效果,提高模型检测精度。在实验中,采用迁移学习思想,对PASCAL-VOC2012数据集进行预训练后得到模型的预训练权重,实验结果表明,该算法相较于原算法在分别采用ResNet50、ResNet101时平均精度分别提高了7.5百分点、10.6百分点,对小目标的检测效果变得更好。 展开更多
关键词 道路信息检测 Mask RCNN算法 特征融合 FPT TRANSFORMER
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基于Crowd-RetinaNet的拥挤行人检测
7
作者 韩鼎 喻春雨 +1 位作者 童亦新 张俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期34-41,共8页
文中以RetinaNet为基础,设计一种高效的用于拥挤行人检测的网络模型。为提高特征融合性能,利用坐标注意力特征融合(CAFF)进行跨层特征融合,实现尺度特征之间高质量的语义和位置细节信息交互;为提高目标检测性能,引入任务感知检测头(TaHe... 文中以RetinaNet为基础,设计一种高效的用于拥挤行人检测的网络模型。为提高特征融合性能,利用坐标注意力特征融合(CAFF)进行跨层特征融合,实现尺度特征之间高质量的语义和位置细节信息交互;为提高目标检测性能,引入任务感知检测头(TaHead)提升目标检测头的表征能力;为克服非极大值抑制算法(NMS)对遮掩目标的漏检问题,结合CrowdDet的多实例预测(MIP)算法,使用推土机距离损失算法(EMDLoss)进行模型训练,并使用Set NMS作为后处理方法,有效抑制多重冗余检测结果,最终设计出Crowd-RetinaNet拥挤行人检测模型。Crowd-RetinaNet在CrowdHuman数据集上进行训练,在CrowdHuman验证集上进行性能测试,对比改进前的RetinaNet在AP、MR-2指标上较基础模型分别改善了1.80%、3.32%,并在校园的拥挤场景中完成了性能较高的行人检测实验,实验结果表明该模型可以对行人进行精确检测,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 行人检测 坐标注意力特征融合 信息交互 多实例预测 注意力机制 抑制算法
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无迹卡尔曼滤波算法对UWB/IMU组合定位的研究
8
作者 姚露 聂晓根 +1 位作者 黄汉阳 赵毅 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第6期1033-1040,共8页
为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,... 为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,分别应用MATLAB仿真软件和构建的实验平台进行仿真和试验。MATLAB仿真结果表明,UWB定位误差在±1 m之间且波动较大,而UWB/IMU融合定位的误差在±0.25 m以内,基本稳定在±0.2 m;根据实验,在动态定位过程中,采用基于UKF算法的组合定位方法得到的数据误差稳定在4~8 cm之间,而仅采用UWB定位得到的数据误差波动较大,最大达到17 cm,表明采用组合定位的数据误差较小,可以达到厘米级精度,数据稳定。 展开更多
关键词 定位精度 无迹卡尔曼滤波算法 信息融合 MATLAB仿真
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基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法
9
作者 邢轲轲 程敬义 +5 位作者 许忠鑫 万志军 薛民体 闫万梓 包阔 易俊杰 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期32-38,共7页
针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台... 针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台,将双目相机分别固定于支架顶梁与掩护梁,采用基于Canny-最小二乘法的靶标识别方法和基于四特征点的BA-PnP算法解算顶梁、掩护梁相对底座的俯仰角、横滚角。然后将惯性测量单元固定于液压支架顶梁、掩护梁、底座,通过惯性测量单元中MEMS陀螺仪和加速度计的互补滤波方法解算顶梁、掩护梁、底座在世界坐标系下的俯仰角、横滚角。最后将视觉系统解算的姿态角与惯导解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波多源信息融合,利用视觉信息的低频稳定性抑制惯性测量单元的累计误差,得到精确的采场支架姿态。采用基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合3种支架姿态感知方法进行对比实验,结果表明:①初始静止状态下,3种方法的精度均较高,但随着支架运行循环次数增加,基于视觉、惯导的感知结果逐渐偏离真值。②基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合方法的顶梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.201,0.190,0.081°,掩护梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.340,0.297,0.162°。③基于视觉-惯导信息融合方法解算的液压支架立柱伸缩长度的均方根误差为13.682 mm,满足现场需求。基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法可为液压支架智能化控制提供更准确的姿态参数。 展开更多
关键词 液压支架姿态感知 视觉惯导信息融合 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波 光束平差-透视点定位姿态估计算法 IMU
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结合邻域粗糙集与优化SVM的多信息融合焊接缺陷识别
10
作者 冯志强 曾宪平 +4 位作者 方乃文 赵代娣 黎泉 罗玖田 黎欣 《焊接学报》 北大核心 2025年第5期50-60,共11页
针对多传感器信息融合焊接过程产生的“大数据”,将邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)与优化支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,提出一种多信息融合焊接缺陷识别方法,以特征重要性为启发信息构造基于NRS的快速约简算... 针对多传感器信息融合焊接过程产生的“大数据”,将邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)与优化支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,提出一种多信息融合焊接缺陷识别方法,以特征重要性为启发信息构造基于NRS的快速约简算法,利用野狗优化算法(dingo optimization algorithm,DOA)选取SVM的关键参数,通过试验获取熔池图像、焊接电流和振动信号等焊接信息,采用特征融合与NRS约简生成精简的数据集,载入DOA-SVM进行优化训练后建立焊接缺陷识别模型,设计多组试验对该方法进行对比验证.结果表明,模型对6种焊缝质量类别识别准确率为98.03%,且训练和预测时间短、泛化能力强,能满足焊接质量在线检测的要求. 展开更多
关键词 邻域粗糙集 焊接缺陷识别 支持向量机 多信息融合 野狗优化算法
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多传感器信息融合技术下变电站汇控柜状态监测方法
11
作者 杨洋 谢青洋 苏适 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1208-1213,共6页
对变电站汇控柜的状态展开实时传感监测,能够有效预防由变电站故障引起的停电、火灾等情况的发生,为此,提出一种基于多传感器信息融合技术的变电站汇控柜状态监测方法。通过分布图和自适应加权法实现不同传感器的变电站汇控柜数据信息融... 对变电站汇控柜的状态展开实时传感监测,能够有效预防由变电站故障引起的停电、火灾等情况的发生,为此,提出一种基于多传感器信息融合技术的变电站汇控柜状态监测方法。通过分布图和自适应加权法实现不同传感器的变电站汇控柜数据信息融合,以提高融合后状态信息的准确性。对融合后的变电站汇控柜状态信息进行小波包分解,并对分解系数进行重构,以提取关键的状态特征。将提取到的状态特征输入到最小二乘支持向量机模型中,实现对变电站汇控柜状态的监测和分类。实验结果表明,所提方法融合处理汇控柜信息的时间低于45 ms,特征提取准确率高于95%,监测信息与真实信息基本一致,汇控柜状态监测效果较好。 展开更多
关键词 变电站汇控柜 状态监测 多传感器信息融合 小波包分解 自适应加权算法
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基于多源信息融合的井下无人驾驶建图与定位方法
12
作者 杜军 李航 李坤 《工矿自动化》 北大核心 2025年第6期88-95,共8页
由于煤矿井下环境恶劣,基于单源里程信息的建图方法易出现偏移、遮挡、缺失语义特征等现象,现有主流定位算法应用于煤矿井下时存在定位失准等现象。针对上述问题,提出一种基于多源信息融合的井下无人驾驶建图与定位方法。采用基于多源... 由于煤矿井下环境恶劣,基于单源里程信息的建图方法易出现偏移、遮挡、缺失语义特征等现象,现有主流定位算法应用于煤矿井下时存在定位失准等现象。针对上述问题,提出一种基于多源信息融合的井下无人驾驶建图与定位方法。采用基于多源信息融合的RTAB−Map算法建图,通过融合点云与图像信息,显著降低建图偏移,提高特征捕捉能力;采用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法实现精准定位,结合激光雷达与运动信息,利用粒子滤波、位姿预测与重采样实现自适应定位,减少定位失准和建图漂移问题。仿真及试验结果表明:相较单一轮式里程计,基于多源信息融合的RTAB−Map建图相对误差绝对值缩减到1%以内,地图匹配度更高,提升了建图可靠性;基于AMCL算法的定位粒子能够在2 m内迅速收敛,满足无人驾驶辅助运输车辆的定位要求。 展开更多
关键词 井下无人驾驶 SLAM 多源信息融合 RTAB−Map算法 AMCL算法
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融入舆情发展阶段特点的热度预测
13
作者 解俊 马常霞 +2 位作者 仲兆满 赵雪峰 胡文彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期826-833,共8页
为高效计算舆情评价指标权重,并考虑融入舆情发展阶段特点信息对于舆情热度预测的影响,利用高斯混合模型定量计算各指标的权重,求得较精准的舆情热度值,在此基础上,结合舆情发展各阶段特点信息,建立基于CNN-LSTM的多变量舆情热度预测模... 为高效计算舆情评价指标权重,并考虑融入舆情发展阶段特点信息对于舆情热度预测的影响,利用高斯混合模型定量计算各指标的权重,求得较精准的舆情热度值,在此基础上,结合舆情发展各阶段特点信息,建立基于CNN-LSTM的多变量舆情热度预测模型CNN-LSTM-STAGE(CLS)。以新浪微博为平台,选取“扬州疫情”等4个网络热门舆情事件进行实例分析,预测舆情热度趋势。实验结果表明,融入舆情发展阶段特点信息能有效预测舆情的热度趋势,为舆情管控提供决策支持。 展开更多
关键词 舆情热度预测 多变量时间序列预测 高斯混合算法 卷积神经网络 长短时记忆网络 舆情阶段信息 融合模型
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Adaptive allocation strategy for cooperatively jamming netted radar system based on improved cuckoo search algorithm 被引量:3
14
作者 De-jiang Lu Xing Wang +1 位作者 Xiao-tian Wu You Chen 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第6期285-297,共13页
The jamming resource allocation problem of the aircraft formation cooperatively jamming netted radar system is investigated.An adaptive allocation strategy based on dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DA... The jamming resource allocation problem of the aircraft formation cooperatively jamming netted radar system is investigated.An adaptive allocation strategy based on dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DADCS)is proposed,whose core is to adjust allocation scheme of limited jamming resource of aircraft formation in real time to maintain the best jamming effectiveness against netted radar system.Firstly,considering the information fusion rules and different working modes of the netted radar system,a two-factor jamming effectiveness evaluation function is constructed,detection probability and aiming probability are adopted to characterize jamming effectiveness against netted radar system in searching and tracking mode,respectively.Then a nonconvex optimization model for cooperatively jamming netted radar system is established.Finally,a dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DADCS)is constructed by improving path update strategies and introducing a global learning mechanism,and a three-step solution method is proposed subsequently.Simulation results are provided to demonstrate the advantages of the proposed optimization strategy and the effectiveness of the improved algorithm. 展开更多
关键词 Cuckoo search algorithm Netted radar system Radar countermeasures Resource allocation information fusion
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肌电和足压信息融合的外骨骼步态识别 被引量:4
15
作者 汪步云 缪龙 +3 位作者 吴臣 杨鸥 张振 许德章 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期278-287,共10页
为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题,开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台;分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理;将表征下肢生理信... 为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题,开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台;分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理;将表征下肢生理信息的肌电信号与运动信息的足压信号相融合,构建了支持向量机-模糊C均值(support vector machine-fuzzy C-mean algorithm,SVM-FCM)多模信息融合的外骨骼助行步态识别算法;开展了人机协同助行实验,实验结果表明:信息融合后的人机步态相位平均识别率达到82.49%,优于使用单一信号的识别效果,验证了多模信息融合算法识别人机协同步态的有效性。本研究可用于下肢外骨骼机器人运动控制,为人机运动相融奠定基础。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 多模态信息感知 人机步态识别 SVM-FCM融合算法
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基于多源信息融合和WOA-CNN-LSTM的外脚手架隐患分类预警研究 被引量:8
16
作者 赵江平 张雪莹 侯刚 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期933-942,共10页
面对施工现场外脚手架隐患信息的多样性,传统的基于传感器监测的单一信号预警研究存在容错力不佳、含有信息有限等问题。针对施工现场外脚手架“图像+监测”数据,提出一种基于数据层和特征层信息融合的脚手架隐患分类预警方法。首先,利... 面对施工现场外脚手架隐患信息的多样性,传统的基于传感器监测的单一信号预警研究存在容错力不佳、含有信息有限等问题。针对施工现场外脚手架“图像+监测”数据,提出一种基于数据层和特征层信息融合的脚手架隐患分类预警方法。首先,利用Revit三维建模软件建立外脚手架实体模型,对不同初始隐患下的外脚手架进行有限元分析,划分隐患预警等级;其次,利用无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)及卷积长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory Network,CNN-LSTM)实现脚手架同类信息数据层融合及异类信息特征层融合;最后,通过实时收集西安市某在建项目落地式双排扣件式钢管脚手架隐患信息,对其进行分类预警,并使用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对CNN-LSTM网络进行参数优化,发现隐藏节点个数为30、学习率为0.0072、正则化系数为1×10^(-4)时分类效果最佳,优化后预警精度达到了91.4526%。通过可视化WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、CNN-SVM(Support Vector Machine,支持向量机)及CNN-GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元)分类预警结果,证实了优化后的CNN-LSTM网络在脚手架分类预警方面的优越性。 展开更多
关键词 安全工程 多源信息融合 鲸鱼优化算法 卷积长短时记忆网络 可视化
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基于多信息融合的层次聚类测井曲线自动分层方法 被引量:3
17
作者 张景越 肖小玲 +2 位作者 王鹏飞 向家富 张翔 《断块油气田》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期42-49,共8页
随着人工智能的快速发展,机器学习的应用范围越来越广泛,将机器学习的方法用于测井曲线分层可以提高分层效率和精度。在利用测井资料进行岩性识别、沉积相分析等研究时,先要对测井曲线进行分层。文中提出一种基于多信息融合的层次聚类... 随着人工智能的快速发展,机器学习的应用范围越来越广泛,将机器学习的方法用于测井曲线分层可以提高分层效率和精度。在利用测井资料进行岩性识别、沉积相分析等研究时,先要对测井曲线进行分层。文中提出一种基于多信息融合的层次聚类分层方法,实现了对测井曲线的自动分层。首先,采用滤波的方式滤除曲线上的噪点,对数据进行归一化处理,消除量纲的影响;其次,通过特征优选,选择包含较多地层信息的特征曲线,构造一个滤波器,将其中相似性较高的曲线融合,曲线融合的权值通过遗传算法求得;最后,使用层次聚类方法对多信息融合后的测井数据进行划分,将分层结果与人工分层结果进行对比验证。该方法能够提高分层效率,为地质勘探工作提供可靠的分层依据。 展开更多
关键词 多信息融合 层次聚类 测井曲线分层 滤波 遗传算法
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基于光照感知和特征增强的可见光-热红外图像语义分割 被引量:1
18
作者 刘锟龙 王虎 +4 位作者 刘小强 牛帅旭 黄奕 付琦 赵涛 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期219-230,共12页
在智能光电设备中,基于人工智能的可见光-热红外(Red Greed Blue-Thermal, RGB-T)图像语义分割任务可以广泛应用于自动驾驶、无人机航拍、视频监控等。图像的光照信息能在一定程度上反映场景中图像局部区域信息的可靠性,利用光照先验信... 在智能光电设备中,基于人工智能的可见光-热红外(Red Greed Blue-Thermal, RGB-T)图像语义分割任务可以广泛应用于自动驾驶、无人机航拍、视频监控等。图像的光照信息能在一定程度上反映场景中图像局部区域信息的可靠性,利用光照先验信息有助于进一步提高语义分割的性能。基于此,提出一种基于光照感知和特征增强的RGB-T图像语义分割模型,通过挖掘光照先验信息并结合注意力机制,引导网络在多模态图像特征融合过程中更加关注可靠信息的提取,同时抑制干扰信息的引入。实验在MFNet数据集上与最新的12种方法进行了比较,相比于性能第2的模型,mAcc提高了5.4%,mIoU提高了1.0%。所提网络模型能够获得更准确的分割结果,并通过定性定量实验验证所提模型及各个模块的有效性。 展开更多
关键词 可见光-热红外图像语义分割 卷积神经网络 图像先验信息 光照感知算法 特征增强和融合算法
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基于信息融合的燃气环境监测技术研究 被引量:2
19
作者 张龙祥 冯全源 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第7期110-115,共6页
针对传统燃气安全监测方法只针对于单一环境变量,并不能准确监测环境信息的问题,采用多传感器信息融合算法对燃气环境安全进行监测。首先使用滑动均值滤波算法消除监测数据中出现的异常数据与噪声;其次使用卡尔曼滤波算法对同质传感器... 针对传统燃气安全监测方法只针对于单一环境变量,并不能准确监测环境信息的问题,采用多传感器信息融合算法对燃气环境安全进行监测。首先使用滑动均值滤波算法消除监测数据中出现的异常数据与噪声;其次使用卡尔曼滤波算法对同质传感器数据进行数据级融合;最后,采用基于遗传算法优化BP神经网络对数据进行决策级融合。实验结果表明,相对于传统单一监测方法,基于多传感器信息融合的燃气环境监测系统准确率高,可靠性好,在燃气安全方面具有良好的应用场景。 展开更多
关键词 环境监测 多传感器 信息融合 卡尔曼滤波 遗传算法 BP神经网络
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基于气象融合与深度学习的分布式光伏出力区间预测 被引量:4
20
作者 葛亚明 戴上 +5 位作者 梁文腾 李言 宋东阔 陈金 周霞 单宇 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第8期112-120,共9页
针对目前分布式光伏功率点预测方法难以全面的描绘分布式光伏功率出力不确定性等问题,提出了一种基于融合气象历史数据和WOA-BiLSTM的分布式光伏区间预测模型。首先,采用气象聚类方法,将历史数据集划分为晴天、多云等4个大类,得到包含... 针对目前分布式光伏功率点预测方法难以全面的描绘分布式光伏功率出力不确定性等问题,提出了一种基于融合气象历史数据和WOA-BiLSTM的分布式光伏区间预测模型。首先,采用气象聚类方法,将历史数据集划分为晴天、多云等4个大类,得到包含各类转变天气过程的气象融合数据集。然后输入待预测日模糊天气类型,根据鲸鱼算法优化的双向长短期记忆网络模型得到光伏功率点预测值。最后通过核密度估计方法对点预测误差进行概率密度估计,叠加点预测值得到总体的预测区间结果。通过实际算例分析,与其他经典模型相比,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 气象监测装置 分布式光伏 点预测 深度学习 融合气象信息 鲸鱼算法 核密度估计 区间预测
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