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基于深度残差网络的多层多道焊缝识别 被引量:1
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作者 何俊杰 王传睿 王天琪 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第1期91-96,共6页
为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来,提出了一种基于深度残差(SRNU)网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型,对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进,添加SE模块和分组残差模块,对多... 为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来,提出了一种基于深度残差(SRNU)网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型,对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进,添加SE模块和分组残差模块,对多层级特征信息进行提取和解析。结果表明:所提算法与Resunet算法相比,平均交并比、精确率、召回率与F1分数分别提升了0.79%、1.38%、0.50%和0.91%,说明该方法有较好的鲁棒性且具有较强的抗干扰能力,在复杂工况下也能将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来。 展开更多
关键词 结构光视觉传感器 深度学习 多层多道焊缝 焊缝识别 深度残差 激光条纹分割算法
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基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法
2
作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块
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基于组合残差修正的优化神经网络预测方法 被引量:1
3
作者 李博 廖梦洁 张健 《统计与决策》 北大核心 2025年第4期35-39,共5页
为提高单一模型的预测精度,文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先,基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化,以避免预测精度降低;其次,引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量,以避免单一预测模型预测精度在不同时点... 为提高单一模型的预测精度,文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先,基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化,以避免预测精度降低;其次,引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量,以避免单一预测模型预测精度在不同时点时高时低;最后,对回声状态网络模型预测结果进行修正。为验证模型的有效性,以北京市猪肉月度价格为例进行实证分析,并与9个单一预测模型进行对比。结果表明:相较于其他单一预测模型,所提模型的预测精度更高,可以对其他类似特征的农产品价格进行准确预测。 展开更多
关键词 IOWA算子 神经网络 麻雀搜索算法 残差修正
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采用全局健康因子和残差模型的锂离子电池健康状态估计 被引量:1
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作者 胡循泉 耿莉敏 +5 位作者 舒俊豪 张文博 巫春玲 尉小龙 黄东 陈昊 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期105-117,共13页
为准确估计锂离子电池的健康状态(SOH),提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-Residual-BiGRU-Attention)模型和微调估计方法。首先,采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维,构建全局... 为准确估计锂离子电池的健康状态(SOH),提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-Residual-BiGRU-Attention)模型和微调估计方法。首先,采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维,构建全局健康因子;接着,利用卷积神经网络提取全局健康因子时序特征,通过注意力机制突出强相关特征,并引入残差网络保持信息完整性;最后,通过改进人工蜂群算法对模型超参数寻优,提升模型SOH估计精度。采用美国国家航空航天局和牛津大学锂离子电池数据集进行精度验证,结果表明:利用提出的微调估计方法,即使精度较差的卷积神经-长短期记忆模型,SOH估计结果的平均绝对误差e_( MAE)、平均绝对百分比误差e_( MAPE)和均方根误差e RMSE也均在2%以内;相较于卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制模型,采用CNN-Residual-BiGRU-Attention模型对训练集比例为30%的同一电池SOH进行估计,得到的e_( MAE)、e_( MAPE)和e RMSE分别降低了41.86%、44.35%、42.11%;对训练集比例为40%的同类电池SOH进行估计,得到的e_( MAE)、e_( MAPE)和e RMSE分别降低了45.51%、45.93%、40.10%。该研究结果可为低比例训练集条件下准确估计锂离子电池的SOH提供理论参考。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估计 全局健康因子 改进人工蜂群算法 残差 双向门控循环单元
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基于邻域拓扑重建的人体工学产品定制设计方法
5
作者 高铭宇 徐敬华 +2 位作者 张树有 王康 谭建荣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期597-605,共9页
为了提高人体工学产品的设计效率和舒适度,提出基于邻域拓扑重建(NTR)的人体工学产品定制设计方法.通过结合医学图像邻域拓扑关系进行三维重建,克服传统移动立方体算法的二义性问题,同时避免移动四面体的高耗时问题.基于医学CT图像进行... 为了提高人体工学产品的设计效率和舒适度,提出基于邻域拓扑重建(NTR)的人体工学产品定制设计方法.通过结合医学图像邻域拓扑关系进行三维重建,克服传统移动立方体算法的二义性问题,同时避免移动四面体的高耗时问题.基于医学CT图像进行三维重建,得到具有个性化定制信息的复杂曲面构件原始形状,为人体工学产品定制设计提供数据支持.引入深度残差网络,利用神经网络分层提取模型层切面的多尺度特征,分层建立增材制造成本消耗与多尺度特征之间的非线性隐式关系,实现复杂概念设计原型的材料消耗预测与成本优化.根据流形原始形状和基于Laplace-Gauss曲线的变形算法获取手部按握姿态,根据姿态对普通鼠标进行方案演化,对人体工学鼠标进行概念设计.通过物理实验观察到的微观形貌表征了原型产品的高精度特征,预测能耗变化与实际能耗相近.实验结果证明,邻域拓扑重建和变形算法相结合可以为人体工学产品定制设计提供数据支持和实物参考,提高人体工学产品的舒适度. 展开更多
关键词 邻域拓扑重建 人体工学产品 定制设计 深度残差网络 分层增材制造 变形算法
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LDPC码的双决策残差值置信度传播译码算法
6
作者 王一珂 孙志国 宁晓燕 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第6期84-91,共8页
针对低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的多种动态调度残差值置信度传播(residual belief propagation,RBP)译码算法存在贪婪性和静默变量节点的问题,引入校验方程和概率残差值共同决策的方法,提出双决策残差值置信度传... 针对低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的多种动态调度残差值置信度传播(residual belief propagation,RBP)译码算法存在贪婪性和静默变量节点的问题,引入校验方程和概率残差值共同决策的方法,提出双决策残差值置信度传播译码算法(double decision RBP,DD-RBP)。首先根据计算的概率残差值选择需要更新的变量节点,以减少静默变量节点的个数。然后根据校验方程结果更新相关校验节点对应边的残差值,进一步降低贪婪性。最后结合更新后的残差值,在需要更新的变量节点所连接边的集合中,局部或全局选择残差值最大的边并更新,重复上述过程直至达到设置的最大次数。理论分析与仿真结果表明:对于IEEE802.16e标准和5G NR标准下的低密度奇偶校验码,所提出的双决策残差值置信度传播译码算法通过增加复杂度,在加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下的译码性能优于其他译码算法。 展开更多
关键词 信道编码 低密度奇偶校验码 译码算法 残差值 动态调度
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基于双探头多波束内部重叠区约束的横摇安装残差探测与校正
7
作者 刘超平 吴冬强 +4 位作者 黄毅 卜宪海 李晓勇 许方正 阳凡林 《山东科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期82-89,共8页
针对双探头多波束测深系统换能器安装校正后仍存在角度残差的问题,本研究提出一种基于双探头多波束内部重叠区约束换能器横摇安装残差探测与校正方法。首先分析测量过程中横摇安装残差的存在对海底地形的影响,利用相邻测线局部平坦地形... 针对双探头多波束测深系统换能器安装校正后仍存在角度残差的问题,本研究提出一种基于双探头多波束内部重叠区约束换能器横摇安装残差探测与校正方法。首先分析测量过程中横摇安装残差的存在对海底地形的影响,利用相邻测线局部平坦地形数据为约束,采用随机抽样一致(RANSAC)算法进行平面拟合,探测并获取两平面夹角,实现一侧探头横摇安装残差校正;然后,基于双探头多波束同一测线两探头内部重叠区域为约束,利用RANSAC算法探测和获取另一侧探头横摇安装残差;最后,完成双探头多波束横摇安装残差的精确校正。实验结果表明:本算法可有效探测横摇安装残差,改正后相邻测线重叠区域水深不符值小于0.5 m的点云数占99%以上,其中测线间均值为0.043 m,标准差为0.003 m,优于Patch test的0.099和0.008 m;测线内两探头重叠区水深不符值的均值为0.006 m,标准差为0.006 m,优于Patch test的0.009和0.021 m,具有良好一致性。 展开更多
关键词 双探头多波束 RANSAC算法 平面拟合 横摇安装残差 自动校正
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用于植被变化归因的区域机器学习残差趋势法 被引量:1
8
作者 胡博洋 孙建国 +1 位作者 张倩 杨云睿 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期46-53,共8页
现有的残差趋势法采用逐像元建模策略,利用普通最小二乘法构建模型,存在着一定的局限性:一方面,逐像元建模策略使每个模型都包含了局部空间内的人类活动信号干扰;另一方面,普通最小二乘法不利于模拟普遍存在的非线性特征。因此,该文提... 现有的残差趋势法采用逐像元建模策略,利用普通最小二乘法构建模型,存在着一定的局限性:一方面,逐像元建模策略使每个模型都包含了局部空间内的人类活动信号干扰;另一方面,普通最小二乘法不利于模拟普遍存在的非线性特征。因此,该文提出一种全新的基于区域建模策略和机器学习算法的残差趋势法,并对比了用于表达空间异质性的2种环境变量:①地形、水文和土地利用等直接环境变量(direct-environmental variables,DEVs);②植被和气候时空序列组合的代理环境变量(proxy-environmental variables,PEVs)。首先,采用区域建模策略,分别引入DEVs和PEVs,使用机器学习算法构建植被-气候关系模型;其次,根据残差趋势法的定义得到残差值;最后,评估气候和人为因素对植被变化的贡献。结果表明:①相比以往的逐像元普通最小二乘残差趋势法,所提方法的优势不仅表现为机器学习能够模拟植被-气候关系的非线性特征,还表现为区域建模具备更强的抗人类信号干扰能力;②新方法中,使用PEVs明显优于使用DEVs,前者充分利用了原有建模数据,没有增加数据获取难度,也避免了引入额外的数据误差。该文提出的区域机器学习残差趋势法可以实现更有效的植被变化归因。 展开更多
关键词 植被变化归因 区域建模 机器学习算法 残差趋势法 空间异质性
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基于残差的正交时频空异步消息传递算法
9
作者 曾沁玥 刘林 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期231-238,共8页
正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而... 正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而导致收敛速度过慢。针对上述问题,提出基于残差的OTFS异步消息传递算法。该算法利用消息更新前后的差值作为知情调度信息来控制消息传递的顺序,从而实现迭代资源的非均匀分配。仿真结果表明,基于残差的OTFS异步消息传递算法相较于传统的同步消息传递算法,在信噪比为20 dB时,迭代次数减少了45%,误比特性能提高了7 dB。 展开更多
关键词 正交时频空(OTFS) 消息传递算法 残差置信度传播 知情调度 异步传播
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基于连续集总的固定床渣油加氢机理模型建立及数值模拟
10
作者 王涵 陈博 《石油炼制与化工》 北大核心 2025年第6期140-147,共8页
随着原油重质化、劣质化趋势加剧,渣油加氢工艺逐渐成为处理重质油的主流技术,在渣油加氢反应过程中有效脱除渣油中的硫、氮、镍、钒等杂质,将大分子的稠环芳烃加氢裂化为轻质小分子,为后续工艺过程提供更清洁且更适于加工的原料。然而... 随着原油重质化、劣质化趋势加剧,渣油加氢工艺逐渐成为处理重质油的主流技术,在渣油加氢反应过程中有效脱除渣油中的硫、氮、镍、钒等杂质,将大分子的稠环芳烃加氢裂化为轻质小分子,为后续工艺过程提供更清洁且更适于加工的原料。然而,由于渣油的分子组成及其加氢反应体系极其复杂,准确模拟渣油加氢反应过程是重点、难点,也是当前研究热点。针对其稳态模拟问题,提出了基于gamma分布的动力学参数模型以及连续集总轴向扩散模型,通过gamma分布函数简化模型的复杂性,并提高模型通用性;采用轴向扩散模型模拟固定床渣油加氢中流动传质过程,并通过信赖域优化算法,利用工业数据对模型参数进行校正,相较于其他优化算法大大提高了模型校正的计算效率和收敛率。此外,选取了某典型工况下两组不同进料数据对模型以及优化计算得到的模型参数进行验证,结果表明其预测精度和预测效率高,说明基于gamma分布简化后的机理模型具有很高的预测准确性、计算效率及计算潜力。 展开更多
关键词 渣油加氢 连续集总模型 轴向扩散模型 信赖域优化算法
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基于线谱频域稀疏特性的特征提取方法
11
作者 罗淦 陈敏模 +2 位作者 牛官运 张景熙 郭晓明 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期130-137,共8页
目标线谱提取是舰船识别的重要研究对象,常用的DEMON谱分析法,通常由于有色噪声的干扰而失效。针对该问题,本文基于线谱在频域上的稀疏特性,提出一种关于辐射噪声信号的改进Lasso回归算法,用以抑制有色背景噪声,凸显出目标线谱特征。首... 目标线谱提取是舰船识别的重要研究对象,常用的DEMON谱分析法,通常由于有色噪声的干扰而失效。针对该问题,本文基于线谱在频域上的稀疏特性,提出一种关于辐射噪声信号的改进Lasso回归算法,用以抑制有色背景噪声,凸显出目标线谱特征。首先,通过分析噪声将信号转化为可分析的数学模型,从而构造出Lasso中的残差项;再根据线谱剔除趋势相对于零点的不同稀疏度,以及线谱自身的稀疏特性构造出Lasso中的惩罚项。理论推导、仿真及海试数据表明,相比常用的DEMON谱分析,该方法在−15 dB的有色噪声干扰情况下能抑制大部分噪声,最大限度地保留目标线谱特征,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 频域稀疏 Lasso回归算法 残差项 惩罚项 有色噪声抑制
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面向触觉识别的神经结构搜索算法
12
作者 邹子超 李玉良 +1 位作者 陈萌 马飞红 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第6期1209-1217,共9页
针对手工设计神经网络需要耗费一定时间和精力的问题,本文提出了一种基于自学习遗传算法的两级式神经结构搜索算法,并应用于触觉识别领域。设计了一种自学习遗传算法,利用强化学习优化遗传算法的选择、交叉和变异算子,以求遗传算法加速... 针对手工设计神经网络需要耗费一定时间和精力的问题,本文提出了一种基于自学习遗传算法的两级式神经结构搜索算法,并应用于触觉识别领域。设计了一种自学习遗传算法,利用强化学习优化遗传算法的选择、交叉和变异算子,以求遗传算法加速收敛,并在陷入局部最优时跳出局部最优;基于自学习遗传算法,提出了两级式神经网络结构搜索算法,用于搜索适合处理触觉时序数据的卷积神经网络和循环神经网络串联模型,且为卷积神经网络和循环神经网络模块引入了层间残差连接以解决网络退化问题,并使用公开触觉数据集对算法进行了实验验证。自建包含22类实验样品的触觉数据集,基于数据集进行了搜索算法实验,并对搜索得到的最优网络进行了分类识别测试,识别准确率为96.81%,与长短期记忆网络、门控循环单元网络和卷积神经网络与长短记忆网络串联模型进行对比,对比结果显示:本文搜索算法搜索出的网络性能更加优异,识别率更高,进一步证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络结构搜索 触觉识别 强化学习 遗传算法 卷积神经网络和循环神经网络串联模型 触觉传感器 卷积神经网络与循环神经网络串联模型 层间残差连接循环神经网络模型
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基于改进HHO的飞行数据异常诊断
13
作者 张迪 马文彬 +1 位作者 柴源通 曾佩佩 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期934-940,F0003,共8页
为解决民机飞行数据异常诊断方法准确率低、鲁棒性不足等问题,提出一种改进HHO-MCN-BiLSTM飞行数据异常诊断方法。采用改进的时空网络,通过融合多尺度输入卷积、多尺度残差和双向长短时记忆网络对飞行数据进行特征提取,获取更丰富的特... 为解决民机飞行数据异常诊断方法准确率低、鲁棒性不足等问题,提出一种改进HHO-MCN-BiLSTM飞行数据异常诊断方法。采用改进的时空网络,通过融合多尺度输入卷积、多尺度残差和双向长短时记忆网络对飞行数据进行特征提取,获取更丰富的特征信息;在网络输出端添加多头注意力机制对特征信息进行加权处理;利用改进的哈里斯鹰优化算法对网络结构以及模型超参数进行寻优。实验结果表明,改进模型的检测精度可达94.96%,性能优于对比算法,可有效改善飞行数据异常诊断的准确率。 展开更多
关键词 飞行数据 异常诊断 多尺度残差卷积 双向长短时网络 多头注意力机制 改进哈里斯鹰搜索算法 focal loss函数
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基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网安全稳定控制方法 被引量:3
14
作者 张建新 邱建 +4 位作者 朱煜昆 朱益华 杨欢欢 徐光虎 涂亮 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期845-852,共8页
随着“双碳”目标的推进,随机波动的新能源接入电网的规模和容量日益提升,严重影响电网的安全稳定运行。针对大干扰故障电压稳定控制问题,文章提出了一种基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网电压安全稳定控制策略。首先,利... 随着“双碳”目标的推进,随机波动的新能源接入电网的规模和容量日益提升,严重影响电网的安全稳定运行。针对大干扰故障电压稳定控制问题,文章提出了一种基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网电压安全稳定控制策略。首先,利用时序卷积信息损失少、感受野宽以及残差网络深层特征提取能力强的优势,构建基于时序卷积残差网络的电压稳定预测模型,映射出敏感节点电压时序特征和电压稳定之间的关系;其次,构建电压稳定控制模型,利用鹈鹕优化算法收敛速度快、搜索能力强的优势求解控制模型,得出最佳切机和切负荷动作措施;最后,进行了仿真验证。验证结果表明,所提方法提高了新能源电网电压安全稳定预测的准确性,通过最佳的电压稳定控制策略提高了电网故障后的安全稳定运行水平。 展开更多
关键词 新能源 大干扰故障 时序卷积残差网络 鹈鹕优化算法 安全稳定控制
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基于深度学习的桥梁表观裂缝检测算法研究 被引量:2
15
作者 张鸣祥 张睿 钟其仁 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第7期995-1002,共8页
针对在复杂背景条件下难以直接对桥梁表观裂缝进行检测的问题,文章提出一种基于深度学习的桥梁表观裂缝检测算法。首先利用滑动窗口算法将采集到的桥梁表观裂缝图像切分为小尺寸的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像,并根据对面元图像... 针对在复杂背景条件下难以直接对桥梁表观裂缝进行检测的问题,文章提出一种基于深度学习的桥梁表观裂缝检测算法。首先利用滑动窗口算法将采集到的桥梁表观裂缝图像切分为小尺寸的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像,并根据对面元图像的分析,提出一种基于Inception网络和残差网络(ResNet)的桥梁裂缝分类模型,用于桥梁裂缝面元和桥梁背景面元的识别;然后结合桥梁裂缝分类模型与滑动窗口算法对桥梁表观裂缝图像进行检测;最后利用数字图像处理技术测量裂缝宽度。结果表明:该文算法对桥梁表观裂缝有超过99%的分类精度,可满足实际工程需要;实现了裂缝的提取并能准确地定位出裂缝在图像中的位置;根据成像原理能测量出裂缝宽度。与传统的深度学习模型相比,该模型拥有更高的执行效率,可用于大规模检测,更易于应用在桥梁健康检测中。 展开更多
关键词 深度学习 桥梁表观裂缝检测 滑动窗口算法 Inception网络 残差网络 数字图像处理
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基于人工智能的物联网DDoS攻击检测 被引量:2
16
作者 印杰 陈浦 +2 位作者 杨桂年 谢文伟 梁广俊 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第11期1615-1623,共9页
针对物联网DDoS攻击检测最优解问题,文章采用多种算法对物联网DDoS攻击进行检测和建模分类,运用核密度估计筛选出有影响的流量特征字段,建立基于机器学习和深度学习算法的DDoS攻击检测模型,分析了通过可逆残差神经网络和大语言模型处理... 针对物联网DDoS攻击检测最优解问题,文章采用多种算法对物联网DDoS攻击进行检测和建模分类,运用核密度估计筛选出有影响的流量特征字段,建立基于机器学习和深度学习算法的DDoS攻击检测模型,分析了通过可逆残差神经网络和大语言模型处理数据集并进行攻击检测的可行性。实验结果表明,ResNet50算法在综合指标上表现最好;在区分DDoS攻击流量和其他流量问题上,梯度提升类算法表现更优秀;在细分DDoS攻击类型方面,经过优化的ResNet50-GRU算法表现更好。 展开更多
关键词 物联网 DDOS攻击 机器学习 深度学习算法 残差神经网络
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基于剩余寿命预测信息的风电场动态成组维护策略研究 被引量:1
17
作者 黄玲玲 马永杰 +2 位作者 应飞祥 王全德 刘璐洁 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期178-187,共10页
现有的风电场成组维护优化研究中,较少考虑维护时间窗内的部件实时状态信息动态变化影响,针对此问题,提出了一种考虑剩余寿命预测信息动态更新的风电场成组维护策略。首先,利用实时状态信息获得各部件剩余寿命预测结果,基于实时剩余寿... 现有的风电场成组维护优化研究中,较少考虑维护时间窗内的部件实时状态信息动态变化影响,针对此问题,提出了一种考虑剩余寿命预测信息动态更新的风电场成组维护策略。首先,利用实时状态信息获得各部件剩余寿命预测结果,基于实时剩余寿命预测结果优化最小平均维修成本,构建单部件最优维修时间窗。其次,考虑风电机组部件结构相关性及部件备件库存约束,以节省维修成本最大为目标,建立风电场成组维护模型,并采用遗传算法进行成组维护策略优化。最后,采用滚动时间窗模型实时更新机组部件的剩余寿命预测信息,动态调整原有维修方案。一个实际风电场案例的分析结果表明,所提策略能够实时更新风电场维修计划,实现维修计划的动态优化,有助于降低维修成本。 展开更多
关键词 风电场 剩余寿命预测 相关性 动态成组维护 遗传算法
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基于改进SegNet网络的障碍物检测算法研究 被引量:1
18
作者 胡均平 张洪伟 +1 位作者 黄强 向思平 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期212-217,225,共7页
为了提高自动驾驶车辆的多类障碍物检测的精度,提出一种改进的SegNet神经网络算法。该算法在SegNet网络的基础上结合残差网络和多尺度融合算法,提高分类的准确性。对网络训练策略进行改进,采用自设置对比度归一化算法、学习率调整算法... 为了提高自动驾驶车辆的多类障碍物检测的精度,提出一种改进的SegNet神经网络算法。该算法在SegNet网络的基础上结合残差网络和多尺度融合算法,提高分类的准确性。对网络训练策略进行改进,采用自设置对比度归一化算法、学习率调整算法和类平衡算法提高网络的鲁棒性和收敛速度。通过在不同场景下进行实验,结果表明,相较于SegNet神经网络,改进后的SegNet神经网络的像素平均精度(PPA)从85%提高至97%;平均交并比(MIOU)从76%提升至90%。 展开更多
关键词 自动驾驶 障碍物检测 SegNet网络 残差网络 多尺度融合算法
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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
19
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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空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法 被引量:2
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作者 周华 李子杰 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期867-874,共8页
针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低... 针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。 展开更多
关键词 空间耦合低密度奇偶校验码 错误传播 滑窗译码 残差算法
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