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Jamming suppression by blind source separation:from a perspective of spatial band-pass filters
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作者 LIU Quanhua SUI Xinran +2 位作者 CHEN Xinliang LIANG Zhennan ZHU Rui 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第5期1169-1176,共8页
Jamming suppression is traditionally achieved through the use of spatial filters based on array signal processing theory.In order to achieve better jamming suppression performance,many studies have applied blind sourc... Jamming suppression is traditionally achieved through the use of spatial filters based on array signal processing theory.In order to achieve better jamming suppression performance,many studies have applied blind source separation(BSS)to jamming suppression.BSS can achieve the separation and extraction of the individual source signals from the mixed signal received by the array.This paper proposes a perspective to recognize BSS as spatial band-pass filters(SBPFs)for jamming suppression applications.The theoretical derivation indicates that the processing of mixed signals by BSS can be perceived as the application of a set of SBPFs that gate the source signals at various angles.Simulations are performed using radar jamming suppression as an example.The simulation results suggest that BSS and SBPFs produce approximately the same effects.Simulation results are consistent with theoretical derivation results. 展开更多
关键词 blind source separation(BSS) jamming suppression spatial filtering
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基于改进Res2Net与迁移学习的水果图像分类 被引量:3
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作者 吴迪 肖衍 +2 位作者 沈学军 万琴 陈子涵 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期62-71,共10页
针对传统水果图像分类算法特征学习能力弱和细粒度特征信息表示不强的缺点,提出一种基于改进Res2Net与迁移学习的水果图像分类算法。首先,针对网络结构,在Res2Net的残差单元中引入动态多尺度融合注意力模块,对各种尺寸的图像动态地生成... 针对传统水果图像分类算法特征学习能力弱和细粒度特征信息表示不强的缺点,提出一种基于改进Res2Net与迁移学习的水果图像分类算法。首先,针对网络结构,在Res2Net的残差单元中引入动态多尺度融合注意力模块,对各种尺寸的图像动态地生成卷积核,利用meta-ACON激活函数优化ReLU激活函数,动态学习激活函数的线性和非线性,自适应选择是否激活神经元;其次,采用基于模型迁移的训练方式进一步提升分类的效率与鲁棒性。实验结果表明,该算法在Fruit-Dataset和Fruits-360数据集上的测试准确率相比Res2Net提升了1.2%和1.0%,召回率相比Res2Net提升了1.13%和0.89%,有效提升了水果图像分类性能。 展开更多
关键词 图像分类 res2Net 动态多尺度融合注意力 激活函数 迁移学习
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基于Res2Net注意力机制网络智能检测CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞
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作者 李曼 蒋德攀 +5 位作者 王麦林 李艳若 张晗宇 王颖 张岚 黄婷婷 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第4期356-361,369,共7页
目的基于Res2Net注意力机制网络实现CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞(APE)的智能检测。资料与方法回顾性收集2015年2月—2023年5月河南中医药大学第一附属医院疑似APE行CT肺动脉成像并确诊为APE的患者。按照7∶2∶1将数据随机分为训练集、... 目的基于Res2Net注意力机制网络实现CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞(APE)的智能检测。资料与方法回顾性收集2015年2月—2023年5月河南中医药大学第一附属医院疑似APE行CT肺动脉成像并确诊为APE的患者。按照7∶2∶1将数据随机分为训练集、验证集和测试集。基于Res2Net网络框架,结合多孔空间金字塔池化和注意力机制模块训练模型,对模型进行五折交叉内部验证;在测试集上采用受试者工作特征曲线下面积、敏感度、特异度评估模型的诊断效能;同时采用戴斯相似系数、精确率、交集比并集(IOU)评估模型的分割效能并绘制相应曲线。比较该模型与经典的U-Net模型及CE-Net模型的效能。结果最终纳入303例APE患者,训练集212例,验证集61例,测试集30例。模型的曲线下面积为0.95,敏感度为0.90,特异度为1.00;戴斯相似系数为0.86,精确率为0.90,Pos-IOU为0.78,Neg-IOU为1.00。参数曲线图及雷达图显示Res2Net注意力机制网络多项参数均优于U-Net及CE-Net模型。分割对比的可视化结果显示Res2Net注意力机制网络对肺动脉栓子的分割精准度更高。结论Res2Net注意力机制网络模型对APE具有良好的检测性能。 展开更多
关键词 肺栓塞 CT肺动脉成像 体层摄影术 螺旋计算机 深度学习 res2Net 注意力机制
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基于ASP-SERes2Net的说话人识别算法 被引量:1
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作者 令晓明 陈鸿雁 +1 位作者 张小玉 张真 《北京工业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期42-50,共9页
为提升说话人识别的特征提取能力,解决在噪声环境下识别率低的问题,提出一种基于残差网络的说话人识别算法——ASP-SERes2Net。首先,采用梅尔语谱图作为神经网络的输入;其次,改进Res2Net网络的残差块,并且在每个残差块后引入压缩激活(sq... 为提升说话人识别的特征提取能力,解决在噪声环境下识别率低的问题,提出一种基于残差网络的说话人识别算法——ASP-SERes2Net。首先,采用梅尔语谱图作为神经网络的输入;其次,改进Res2Net网络的残差块,并且在每个残差块后引入压缩激活(squeeze-and-excitation,SE)注意力模块;然后,用注意力统计池化(attention statistics pooling,ASP)代替原来的平均池化;最后,采用附加角裕度的Softmax(additive angular margin Softmax,AAM-Softmax)对说话人身份进行分类。通过实验,将ASP-SERes2Net算法与时延神经网络(time delay neural network,TDNN)、ResNet34和Res2Net进行对比,ASP-SERes2Net算法的最小检测代价函数(minimum detection cost function,MinDCF)值为0.0401,等误率(equal error rate,EER)为0.52%,明显优于其他3个模型。结果表明,ASP-SERes2Net算法性能更优,适合应用于噪声环境下的说话人识别。 展开更多
关键词 说话人识别 梅尔语谱图 res2Net 压缩激活(squeeze-and-excitation SE)注意力模块 注意力统计池化(attention statistics pooling ASP) 附加角裕度的Softmax(additive angular margin Softmax AAM-Softmax)
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融合Res2Net和部分卷积的带钢表面缺陷检测算法 被引量:3
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作者 胡凯涛 马向华 +1 位作者 孙向宇 刘闯 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期334-343,共10页
为提升带钢表面缺陷的层次性特征提取能力和检测效率,提出基于多尺度表征和部分卷积(PConv)的快速检测网络(multi-scale and partially convolutional network,MSPC-Net)。将限制对比度自适应直方图均衡技术(contrast limited adaptive ... 为提升带钢表面缺陷的层次性特征提取能力和检测效率,提出基于多尺度表征和部分卷积(PConv)的快速检测网络(multi-scale and partially convolutional network,MSPC-Net)。将限制对比度自适应直方图均衡技术(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)引入到该模型以突出带钢表面的缺陷特征;在YOLOv5s的基础上新增检测层,提高对不同尺寸缺陷目标的检测率;设计了融合Res2Net的多尺度特征提取块并引入ECA注意力机制(BRE-block),既可以获取细粒度层面的特征,同时也增加了模型感受野;通过结合PConv减少了模型计算量(FLOPs),且增强了部分特征信息的聚合。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,平均精度均值(mAP@IoU=0.5)达到了80.2%,较原基线网络提高了5.9个百分点;同时改进后网络的FPS达到157,远高于近期应用广泛的目标检测算法,有效提高了带钢表面缺陷的检测效率。 展开更多
关键词 对比度增强 多尺度特征提取 改进res2Net 融合PConv 信息聚合
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Automatic modulation recognition of radiation source signals based on two-dimensional data matrix and improved residual neural network
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作者 Guanghua Yi Xinhong Hao +3 位作者 Xiaopeng Yan Jian Dai Yangtian Liu Yanwen Han 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期364-373,共10页
Automatic modulation recognition(AMR)of radiation source signals is a research focus in the field of cognitive radio.However,the AMR of radiation source signals at low SNRs still faces a great challenge.Therefore,the ... Automatic modulation recognition(AMR)of radiation source signals is a research focus in the field of cognitive radio.However,the AMR of radiation source signals at low SNRs still faces a great challenge.Therefore,the AMR method of radiation source signals based on two-dimensional data matrix and improved residual neural network is proposed in this paper.First,the time series of the radiation source signals are reconstructed into two-dimensional data matrix,which greatly simplifies the signal preprocessing process.Second,the depthwise convolution and large-size convolutional kernels based residual neural network(DLRNet)is proposed to improve the feature extraction capability of the AMR model.Finally,the model performs feature extraction and classification on the two-dimensional data matrix to obtain the recognition vector that represents the signal modulation type.Theoretical analysis and simulation results show that the AMR method based on two-dimensional data matrix and improved residual network can significantly improve the accuracy of the AMR method.The recognition accuracy of the proposed method maintains a high level greater than 90% even at -14 dB SNR. 展开更多
关键词 Automatic modulation recognition Radiation source signals Two-dimensional data matrix residual neural network Depthwise convolution
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基于ResNet的智能烟叶分级系统 被引量:1
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作者 胡建欣 卢敏瑞 +5 位作者 钟永健 王辉 俞贝楠 曹思源 刘英 沈会良 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期96-103,共8页
在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色... 在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色及纹理信息,透射图像可提供厚度及脉络形状信息。采用Phase Correlation配准和拉普拉斯金字塔融合局部图像,得到烟叶的完整透射图像,采用IC-LK配准反射及透射图像,提升模型特征提取能力。以ResNet18为基础,设计了多源图像特征融合分级模型,通过引入透射图像,分级准确率可从88.0%提升至90.22%,表明了所设计系统及烟叶分级方法的有效性。 展开更多
关键词 烟叶分级 多源图像 多模态特征提取 系统设计 resNet
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Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒抑制侵袭性乳腺癌的作用机制研究
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作者 李鑫玉 吴发亮 +3 位作者 居瑞军 彭效明 谷庆阳 马凌悦 《现代化工》 北大核心 2025年第11期113-118,125,共7页
制备包载光敏剂Ce6和白藜芦醇(RES)的Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒并对其进行表征,在细胞分子水平验证其联合光动力治疗(PDT)的抗肿瘤效果。采用薄膜水合法制备Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒,通过透射电镜、粒度仪、红外光谱和X射线衍射对其进... 制备包载光敏剂Ce6和白藜芦醇(RES)的Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒并对其进行表征,在细胞分子水平验证其联合光动力治疗(PDT)的抗肿瘤效果。采用薄膜水合法制备Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒,通过透射电镜、粒度仪、红外光谱和X射线衍射对其进行表征,测得平均粒径为(71.9±2.0)nm,Zeta电位为(1.48±0.12)mV,PDI为0.106,Ce6和RES的包封率分别为83.74%和80.12%,具有良好的粒径分布和稳定性。以乳腺癌MDA-MB-231细胞为对象,经多组对照分析,Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒在PDT激活下对癌细胞的抑制效果显著;Western Blot分析上皮-间质转化(EMT)相关蛋白的表达水平可知,Ce6-RES@Soluplus纳米颗粒在PDT激活下,显著抑制三阴性乳腺癌(TNBC)细胞的增殖、迁移和侵袭,并通过下调EMT相关蛋白的表达抑制细胞的侵袭性。研究结果为Ce6-RES@Soluplus结合PDT治疗在TNBC中的抗肿瘤应用提供了有力的实验支持和分子机制解释。 展开更多
关键词 三阴性乳腺癌 光动力治疗 Ce6-res@Soluplus纳米颗粒 上皮-间质转化 生物利用度
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一种用于中介轴承故障诊断的网络模型Res2APCNN
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作者 田晶 王敬迪 +2 位作者 丁小飞 林政 高明浩 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第8期49-62,共14页
针对航空发动机中介轴承在强噪声背景下的健康监测问题,提出了一种结合数据融合和自适应注意力机制的多尺度残差神经网络(Res2APCNN)模型。首先,采用格拉姆角差场(GADF)、格拉姆角和场(GASF)以及马尔科夫转移场(MTF)方法,将轴承信号转... 针对航空发动机中介轴承在强噪声背景下的健康监测问题,提出了一种结合数据融合和自适应注意力机制的多尺度残差神经网络(Res2APCNN)模型。首先,采用格拉姆角差场(GADF)、格拉姆角和场(GASF)以及马尔科夫转移场(MTF)方法,将轴承信号转化为二维灰度图像,并将这3种图像分别映射至RGB的3个通道,构建复合彩色图像,从而增强对时间序列信息的捕获能力。其次,引入Res2Net模块,通过并行卷积操作提取不同尺度的信息,过滤噪声干扰并优化信息流动。再次,嵌入自适应并联特征融合模块,对各特征维度的重要性赋予差异化权重,对关键特征信号进行筛选和放大。最后,通过特征提取和分类模块输出中介轴承故障类型。采用意大利都灵理工大学、哈尔滨工业大学轴承数据集和自建试验台数据集对模型进行验证。实验结果表明,所提出的Res2APCNN模型在强噪声环境下表现出优异的故障诊断性能,与当前先进方法相比,在都灵理工大学数据集上,相较于IDRSN方法准确率提升了1.52%;在HIT数据集上,相较于MC-CNN方法准确率提升了6.65%;在自建数据集上,相较于Wen-CNN方法准确率提升了2.35%。此外,该模型的诊断准确率波动最小,稳定性最高。在强噪声条件下,Res2APCNN模型仍能保持较高的识别精度,展现出良好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 中介轴承 故障诊断 自适应特征融合 res2Net
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美国小学母语写作教材内容设计评析及启示——以Write Source教材为例
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作者 陈梦云 刘冬岩 《语文建设》 北大核心 2025年第16期75-80,共6页
写作是学生运用语言文字进行表达和交流的方式,而写作教材是写作课程内容的重要载体。美国写作课程设计体现了广义写作,将写作视为一种重要的学习方式,设计了融合型的写作课程。Write Source教材以美国《共同核心州立英语标准》为依据,... 写作是学生运用语言文字进行表达和交流的方式,而写作教材是写作课程内容的重要载体。美国写作课程设计体现了广义写作,将写作视为一种重要的学习方式,设计了融合型的写作课程。Write Source教材以美国《共同核心州立英语标准》为依据,围绕培养目标编排了清晰的训练序列,以七种文体为核心螺旋式设置课程内容,依循“五步骤”组织学生的写作过程,注重写作语法知识和策略性知识的学习,并通过跨学科写作增强写作的融合性与实用性。美国小学母语写作教材的内容设计启发我们开展写作教学要强化实践导向,选择适宜的写作策略作为支架,引导学生在跨学科情境中进行写作。 展开更多
关键词 美国小学母语写作教材 Write source 写作教学 启示
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基于改进Res-UNet网络的电镀锌冲压钢板表面缺陷图像识别研究
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作者 李瑾 高杰 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第7期82-88,107,共8页
电镀锌冲压钢板表面缺陷类型多样、形态复杂以及受环境因素影响大,导致表面缺陷识别难度增加。Res-UNet结合了深度学习中ResNet的残差连接和U-Net的编解码结构,残差连接可以有效缓解深度网络的梯度消失问题,使得网络在训练过程中更容易... 电镀锌冲压钢板表面缺陷类型多样、形态复杂以及受环境因素影响大,导致表面缺陷识别难度增加。Res-UNet结合了深度学习中ResNet的残差连接和U-Net的编解码结构,残差连接可以有效缓解深度网络的梯度消失问题,使得网络在训练过程中更容易收敛,从而能够学习到更复杂的特征表示,这有利于识别电镀锌冲压钢板表面多样、复杂的缺陷类型,为此提出了一种基于改进Res-UNet网络的电镀锌冲压钢板表面缺陷图像识别方法。通过优化卷积层操作策略方式和引入混合损失函数的方式实现Res-UNet网络改进,将待识别的图像输入到改进后的Res-UNet网络,改进后的Res-UNet网络经过编码、解码等多项操作输出电镀锌冲压钢板表面缺陷图像识别结果。实验测试结果表明,在训练集和测试集下所提方法的Dice系数均呈上升趋势,且始终趋近于最大值1,准确识别出了弱光条件下的所有缺陷及对应类别,在强光干扰下也表现出了较高准度,以此证明该方法能够为类似电镀锌冲压钢板的工业品表面缺陷识别提供有价值的参考。 展开更多
关键词 电镀锌冲压钢板 res-UNet网络 卷积操作 损失函数 表面缺陷识别
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Microseismic source location based on multi-sensor arrays and particle swarm optimization algorithm
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作者 LIU Ling-hao SHANG Xue-yi +2 位作者 WANG Yi LI Xi-bing FENG Fan 《Journal of Central South University》 2025年第9期3297-3313,共17页
Microseismic (MS) source location plays an important role in MS monitoring. This paper proposes a MS source location method based on particle swarm optimization (PSO) and multi-sensor arrays, where a free weight joint... Microseismic (MS) source location plays an important role in MS monitoring. This paper proposes a MS source location method based on particle swarm optimization (PSO) and multi-sensor arrays, where a free weight joints the P-wave first arrival data. This method adaptively adjusts the preference for “superior” arrays and leverages “inferior” arrays to escape local optima, thereby improving the location accuracy. The effectiveness and stability of this method were validated through synthetic tests, pencil-lead break (PLB) experiments, and mining engineering applications. Specifically, for synthetic tests with 1 μs Gaussian noise and 100 μs large noise in rock samples, the location error of the multi-sensor arrays jointed location method is only 0.30 cm, which improves location accuracy by 97.51% compared to that using a single sensor array. The average location error of PLB events on three surfaces of a rock sample is reduced by 48.95%, 26.40%, and 55.84%, respectively. For mine blast event tests, the average location error of the dual sensor arrays jointed method is 62.74 m, 54.32% and 14.29% lower than that using only sensor arrays 1 and 2, respectively. In summary, the proposed multi-sensor arrays jointed location method demonstrates good noise resistance, stability, and accuracy, providing a compelling new solution for MS location in relevant mining scenarios. 展开更多
关键词 microseismic monitoring source location particle swarm optimization multi-sensor arrays
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基于LeNet-RES的室内声源区域定位算法
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作者 延浩浩 杨瑞峰 郭晨霞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期20-24,共5页
在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接... 在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接收到的信号进行分帧处理,并计算每帧信号之间的相位变换加权广义互相关函数,将其排列成二维数据作为输入特征;再将房间划分区域标签作为网络输出,训练得到最终网络模型。实验中分别测试房间分区数为8和16时,两种神经网络的定位准确率。结果表明:在相同信噪比条件下,房间分区数为16,混响时间为0.6 s时,LeNet-RES-16的准确率为81.33%,比LeNet-16高23%;在相同混响条件下,房间分区数为16,信噪比为0时,LeNet-RES-16的准确率为84.16%,比LeNet-16高29%。LeNet-RES在多种信噪比和多种混响时间的条件下,区域定位性能均优于LeNet。 展开更多
关键词 室内声源定位 麦克风阵列 神经网络 相位变换加权广义互相关函数 信号处理 房间脉冲响应
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基于数据融合ResNet网络的外辐射源定位方法
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作者 苏琳 魏国峰 +3 位作者 汤鹏 焦雨涛 张胜磊 丁国如 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期1014-1022,共9页
针对复杂电磁空间中对零功率目标的难以定位问题,本文利用外辐射源在实现非合作目标定位过程中的泛在性,从目标与背景环境之间相互作用关系的角度出发,首先将目标有无以及目标所处位置识别建模为多元假设检验问题,然后通过挖掘利用电磁... 针对复杂电磁空间中对零功率目标的难以定位问题,本文利用外辐射源在实现非合作目标定位过程中的泛在性,从目标与背景环境之间相互作用关系的角度出发,首先将目标有无以及目标所处位置识别建模为多元假设检验问题,然后通过挖掘利用电磁环境状态特征,提出了基于数据融合ResNet网络的外辐射源定位方法,进一步构建了室内模拟场景,采集了实测信号。分析结果表明,与单接收机的ResNet网络相比,所提的基于多接收机数据融合ResNet网络可提供更准确的定位性能。 展开更多
关键词 无源定位 外辐射源 目标感知 电磁环境状态特征 多元假设检验 数据融合 resNet网络 深度学习
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融合Res3D、BiLSTM和注意力机制的羊只行为识别方法 被引量:5
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作者 袁洪波 曹润柳 程曼 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期221-230,共10页
识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据,从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型(AdRes3D-BiLSTM)。AdRes3D-BiLSTM模型可以... 识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据,从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型(AdRes3D-BiLSTM)。AdRes3D-BiLSTM模型可以直接针对视频流进行识别,在AdRes3D部分引入了深度可分离卷积和注意力机制,不但减少了浮点运算量,提升了网络轻量化程度,还提高了时间和空间两个维度的特征提取能力;提取的特征被输入BiLSTM模块后,从前后2个方向对时序特征向量进行筛选和更新,最后对羊只行为进行准确识别。试验结果表明,AdRes3D-BiLSTM对羊只站立、躺卧、进食、行走和反刍5种行为的综合识别准确率达到了98.72%,帧速率达到52.79 f/s,模型内存占用量为28.03 MB。研究结果为基于视频流的动物行为识别提供了新的方法和思路。 展开更多
关键词 羊只 行为识别 视频流 res3D BiLSTM 注意力机制
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Study on inelastic attenuation coefficient, site response and source parameters in Shanxi region 被引量:28
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作者 啜永清 苏燕 +1 位作者 贾建喜 黄金刚 《地震学报》 CSCD 北大核心 2004年第4期369-378,共10页
Based on 310 horizontal-component digital seismograms recorded at 14 seismic stations in Shanxi Digital Seis-mograph Network, the inelastic attenuation coefficient in Shanxi region is studied. By the methods of Atkins... Based on 310 horizontal-component digital seismograms recorded at 14 seismic stations in Shanxi Digital Seis-mograph Network, the inelastic attenuation coefficient in Shanxi region is studied. By the methods of Atkinson and Moya, the site response of each station and several source parameters are obtained and the inversion results from both methods are compared and analyzed. The frequency-dependent inelastic attenuation coefficient Q is estimated as Q( f )=323.2 f 0.506. The site responses of 14 seismic stations do not show significant amplification, which is consistent with their basement on rock. We also found the dependence of corner frequency on seismic moment, seismic moment on stress drop, source radius on stress drop. 展开更多
关键词 山西地区 Q值 场地响应 震源参数
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Source mechanism of small-moderate earth- quakes and tectonic stress field in Yunnan Province 被引量:76
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作者 吴建平 明跃红 王椿镛 《地震学报》 CSCD 北大核心 2004年第5期457-465,共9页
In the paper, source mechanisms of 33 small-moderate earthquakes occurred in Yunnan are determined by modeling of regional waveforms from Yunnan digital seismic network. The result shows that most earthquakes occurred... In the paper, source mechanisms of 33 small-moderate earthquakes occurred in Yunnan are determined by modeling of regional waveforms from Yunnan digital seismic network. The result shows that most earthquakes occurred within or near the Chuandian rhombic block have strike-slip mechanism. The orientations of maximum compressive stresses obtained from source mechanism are changed from NNW-SSN to NS in the areas from north to south of the block, and tensile stresses are mainly in ENE-WSW or NE-SE. In the eastern Tibetan Plateau, the orientations of maximum compressive stress radiate toward outside from the plateau, and the tensile stress orientations mostly parallel to arc structures. Near 28N the orientations of both maximum compressive stress and tensile stress changed greatly, and the boundary seems to correspond to the southwestern extended line of Longmenshan fault. Outside of the Chuandian rhombic block, the orientations of P and T axes are some different from those within the block. The comparison shows that the source mechanism of small-moderate events presented in the paper is consistence with that of moderate-strong earthquakes determined by Harvard University, which means the source mechanism of small-moderate events can be used to study the tectonic stress field in this region. 展开更多
关键词 震源机制 中小地震 应力场 云南
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基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法 被引量:3
18
作者 于光许 张富宇 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第7期100-106,共7页
复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提... 复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别。结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到0.9以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强。 展开更多
关键词 改进res-UNet网络 织物表面瑕疵 图像采集 预处理 图像识别
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Progress in Microwave Technology Applied to the Recovery of Precious Metals from the Secondary Resources 被引量:3
19
作者 WANG Shixing PENG Jinhui +1 位作者 CHEN Anran ZHANG Zebiao 《贵金属》 CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期33-39,共7页
The recovery of precious metals from the secondary resources by microwave technology has emerged in recent years. Microwave technology as a new method for the recovery of precious metals has shown significant advantag... The recovery of precious metals from the secondary resources by microwave technology has emerged in recent years. Microwave technology as a new method for the recovery of precious metals has shown significant advantages against the conventional recovery procedures. This paper presents a review of the advances in microwave technology applied to the recovery of precious metals from the secondary resources. Many different applications are considered, including microwave-assisted leaching, microwave augmented ashing and microwave pyrolysis. In general, microwave enhanced recovery of precious metals from secondary resources. 展开更多
关键词 MICROWAVE RECOVERY precious metals secondary sources
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Blind identification and DOA estimation for array sources in presence of scattering 被引量:4
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作者 Ying Xiong Gaoyi Zhang +1 位作者 Bin Tang Hao Cheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第3期393-397,共5页
A novel identification method for point source,coherently distributed(CD) source and incoherently distributed(ICD) source is proposed.The differences among the point source,CD source and ICD source are studied.Acc... A novel identification method for point source,coherently distributed(CD) source and incoherently distributed(ICD) source is proposed.The differences among the point source,CD source and ICD source are studied.According to the different characters of covariance matrix and general steering vector of the array received source,a second order blind identification method is used to separate the sources,the mixing matrix could be obtained.From the mixing matrix,the type of the source is identified by using an amplitude criterion.And the direction of arrival for the array received source is estimated by using the matching pursuit algorithm from the vectors of the mixing matrix.Computer simulations validate the efficiency of the method. 展开更多
关键词 blind identification direction of arrival(DOA) estimation distributed source amplitude criterion matching pursuit(MP).
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