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A super-network equilibrium optimization method for operation architecture with fuzzy demands 被引量:3
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作者 XING Qinghua GAO Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第5期969-982,共14页
From the view of information flow, a super-network equilibrium optimization model is proposed to compute the solution of the operation architecture which is made up of a perceptive level, a command level and a firepow... From the view of information flow, a super-network equilibrium optimization model is proposed to compute the solution of the operation architecture which is made up of a perceptive level, a command level and a firepower level. Firstly, the optimized conditions of the perceptive level, command level and firepower level are analyzed respectively based on the demand of information relation,and then the information supply-and-demand equilibrium model of the operation architecture super-network is established. Secondly,a variational inequality transformation(VIT) model for equilibrium optimization of the operation architecture is given. Thirdly, the contraction projection algorithm for solving the operation architecture super-network equilibrium optimization model with fuzzy demands is designed. Finally, numerical examples are given to prove the validity and rationality of the proposed method, and the influence of fuzzy demands on the super-network equilibrium solution of operation architecture is discussed. 展开更多
关键词 super-network equilibrium operation architecture fuzzy demand information flow variational inequality transformation
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基于改进型生成对抗网络的矿井图像超分辨重建方法研究 被引量:1
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作者 张帆 刘莹 +2 位作者 宋惠 张嘉荣 程海星 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期338-345,共8页
智能化无人开采是煤炭资源绿色、智能、安全、高效开采的技术发展趋势,高分辨率的矿井图像能够为煤矿智能开采和智能监控提供关键技术支撑。针对煤矿井下雾尘环境,目前采用常规的深度学习方法虽然能够提高矿井图像重建效果,但是受井下... 智能化无人开采是煤炭资源绿色、智能、安全、高效开采的技术发展趋势,高分辨率的矿井图像能够为煤矿智能开采和智能监控提供关键技术支撑。针对煤矿井下雾尘环境,目前采用常规的深度学习方法虽然能够提高矿井图像重建效果,但是受井下环境噪声影响,模型训练的稳定性较差,难以获得矿井图像的重建高频信息,导致图像重构质量欠佳,易出现矿井图像模糊和分辨率下降等问题。针对上述问题,提出一种基于生成对抗网络的矿井图像超分辨率重建方法。该方法基于SRGAN网络,对网络结构和损失函数进行改进优化,在生成器的浅层特征提取层和重建层分别采用2个5×5的卷积层,并在浅层特征提取层的每个卷积层后加入非线性激活函数,深层特征提取层采用残差结构,通过级联亚像素卷积层以实现矿井图像不同倍数的超分辨重建;采用Wasserstein距离对损失函数进行改进,并去掉判别器输出层的Sigmoid,使用RMSProp方法对网络进行优化,提高模型训练的收敛速度和稳定性;利用训练好的生成器模型,据此分别对矿井图像进行2倍和4倍超分辨重建,并对实验结果进行主观视觉分析和客观评价。结果表明,与传统的双三次插值、SRCNN、SRGAN相比,在相同缩放因子条件下,所提方法的峰值信噪比分别提升了2.68、1.50和1.59 dB,结构相似性分别提升了0.033 4、0.004 8和0.006 1,所提方法能够重建出清晰的矿井图像纹理和细节信息,在主观视觉上以及峰值信噪比和结构相似性上都实现了更好的重建效果,且整体性能优于其他几种方法,有效提高了矿井图像的分辨率。 展开更多
关键词 煤矿智能化 矿井图像 超分辨重建 生成对抗网络 SRGAN
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基于复数域卷积神经网络的ISAR包络对齐方法研究 被引量:1
3
作者 王勇 夏浩然 刘明帆 《信号处理》 北大核心 2025年第3期409-425,共17页
在逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像领域,运动补偿是确保高质量图像生成的关键环节。包络对齐(Range Alignment,RA)作为运动补偿的首要步骤,对于校正由平动分量引起的回波信号包络偏移至关重要。本文提出了... 在逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像领域,运动补偿是确保高质量图像生成的关键环节。包络对齐(Range Alignment,RA)作为运动补偿的首要步骤,对于校正由平动分量引起的回波信号包络偏移至关重要。本文提出了一种基于复数域卷积神经网络(Complex-Valued Convolutional Neural Network,CVCNN)的包络对齐新方法,旨在通过深度学习策略提升包络对齐的精度与计算效率。本文所提方法利用了卷积神经网络强大的特征学习能力,构建了一个能够映射一维距离像与包络补偿量之间复杂关系的模型。通过将传统的实值卷积神经网络拓展至复数域,不仅完整保留了回波信号中的相位信息,而且有效引入了复数域残差块及线性连接机制,进一步精细化了网络结构设计。这种架构改进使得所提算法能实现低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)条件下对ISAR距离像的高效包络对齐。在数据生成方面,本文基于雷达仿真参数,通过成像模拟仿真构建了ISAR回波数据集。该数据集经过归一化处理后,输入网络进行训练,使网络能够学习从未对齐回波到对应补偿量的映射关系。本文所提方法采用迁移学习策略,对基于仿真数据预训练的模型进行微调,以适应实测数据。这一策略不仅增强了结果的可靠性,同时也大幅缩短了模型的迭代周期。在实验验证方面,本文采用仿真与实测数据进行综合测试,以包络对齐精度、成像结果质量和计算效率为评价指标,全面验证了算法的有效性。实验结果表明,在不同信噪比条件下,本文所提方法均展现出了优越的包络对齐性能,进而可以实现高质量成像,同时在计算效率上也具有显著优势。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 包络对齐 复数域卷积神经网络 有监督学习
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基于超分辨率生成对抗网络的混凝土裂缝检测算法 被引量:1
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作者 李响 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期111-116,共6页
随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围... 随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.9008和0.5015,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。 展开更多
关键词 混凝土隧道 裂缝检测 超分辨率生成对抗网络 分割算法
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基于Lab颜色空间改进U—Net的稻田杂草分割方法
5
作者 王靖 姜文刚 +1 位作者 程耀 钱伟 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期148-154,共7页
在水稻种植中,杂草是影响水稻产量的重要因素。无人机在智慧农业领域应用日益广泛。针对无人机在图像采集时发生抖动以及稻田杂草拍摄时产生运动模糊的情况,通过在分割网络前增加超分辨率模块来解决图片不清晰的问题;为提高图像分割准确... 在水稻种植中,杂草是影响水稻产量的重要因素。无人机在智慧农业领域应用日益广泛。针对无人机在图像采集时发生抖动以及稻田杂草拍摄时产生运动模糊的情况,通过在分割网络前增加超分辨率模块来解决图片不清晰的问题;为提高图像分割准确率,提出将图像由RGB转化成Lab颜色空间,从而增加水稻和杂草在计算机视觉上的区分度,同时将水稻与杂草的Lab数值加权作为损失函数参数,融合更多的原图信息,提高网络训练精度;在U—Net中增加局部注意力机制,关注图像中重要的部分,减少无关区域的影响,加强对水稻杂草图像的分割能力,提升网络性能。试验结果表明,改进后网络图像分割的准确率达98.1%,精确率达95.4%,召回率达96.9%,平均交并比mIoU达84.2%。 展开更多
关键词 稻田杂草 神经网络 超分辨率 Lab颜色空间 注意力机制
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学习驱动的图像压缩算法研究
6
作者 杨红菊 吉昌 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期190-197,共8页
目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题... 目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题,提出2种解决办法:设计一种由CNN、多尺度注意力(MSA)机制和残差单元构成的对称编解码器架构,该架构在对图片进行通道变换和空间变换的同时引入多尺度注意力机制,能够对特征进行重新校准,减少潜在表示的冗余像素;设计一种基于U型框架的超先验网络,可以在不同层级上获取多尺度的上下文信息,在帮助提取高级语义特征的同时,保留详细的低级特征信息,能够更好地进行边界细化和细节恢复。在Kodak、Tecnick和CLIC这3种数据集上将所提方法与其他先进的图像压缩方法进行对比实验,结果表明,在相同比特率下,该方法相较对比方法在峰值信噪比(PSNR)指标上分别提高了约0.3 dB、0.6 dB、0.5 dB。所提方法在保证压缩率的同时,能够有效提高对非重复纹理特征和图像细节特征的重建效果。 展开更多
关键词 深度学习 图像压缩 多尺度注意力机制 超先验网络 TRANSFORMER
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创新价值链视角下建筑业上市公司技术创新效率研究——基于超效率网络SBM模型和BMA方法的实证分析
7
作者 程敏 易小凤 王方亮 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期156-163,共8页
为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)... 为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)研究期内各年48家企业技术创新效率均值介于0.50~0.54之间,技术创新效率有待提升;(2)根据技术研发效率和成果转化效率将样本企业分为四类,8家企业属于高效集约型、12家企业属于低研发高转化型、9家企业为高研发低转化型、19家企业为粗放低效型;(3)成立年限、成长能力和盈利能力对建筑业上市公司技术创新效率有显著的正向影响,企业规模、研发财力资源投入强度、政府扶持以及研发人力资源投入强度对其有显著的负向影响。最后依据研究结果提出了效率改善的建议。 展开更多
关键词 创新价值链 技术创新效率 建筑业 超效率网络SBM模型 贝叶斯模型平均
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基于WGAN的智能超表面辅助系统的信道估计研究
8
作者 康晓非 王甜 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期164-171,共8页
针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源... 针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源RIS架构,首先利用最小二乘(least square,LS)算法获取有源元件处信道估计值,再通过插值得到信道初步估计,最后利用Chan-SRWGAN深度学习网络将其重构为信道精确估计。仿真结果表明,所提方案的归一化均方误差(normalized mean squared error,NMSE)性能优于LS、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)、同步OMP(simultaneous OMP,SOMP)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、超分辨率卷积神经网络(super-resolution convolutional neural network,SRCNN)信道估计算法,证明了方案的可行性。 展开更多
关键词 智能超表面(RIS) 信道估计 深度学习 Wasserstein生成对抗网络(WGAN) 超分辨率卷积神经网络(SRCNN)
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共享超分的双分支遥感图像时空融合网络
9
作者 方帅 张小溪 张晶 《电子学报》 北大核心 2025年第2期581-594,共14页
本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性,提出了共享超分辨率的双分支(Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB)遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特点:(1... 本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性,提出了共享超分辨率的双分支(Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB)遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特点:(1)构建了互补性的网络框架,虽然该框架是端到端的深度学习模型,但每个模块有各自的物理意义和任务,通过增加中间监督,分别实现空间维的超分建模,时间维的变化预测建模,以及两者优势互补的融合建模;(2)对变化预测的数学表示进行推演,利用一个非线性补偿模块,使得两分支共享超分模块,在共享超分模块和递归复用超分单元的双重策略下,显著降低了网络参数;(3)递归超分模块使用固定的2倍率超分单元,在有效监督和有效参考下,渐进式进行特征增强与图像重建,这可以有效提高超分精度,且通过调整超分单元个数,灵活适应不同倍率差异的时空融合任务.SSRDB算法在空间和光谱特性上以及变化区域上都展现了优秀的融合效果,RMSE(Root Mean Squared Error)、SAM(Spectral Angle Mapper)和SSIM(Structural Similarity)3个定量评价指标显示,在CIA(Coleambally lrrigation Area)数据集上分别优于次优方法 7.067%、2.065%、0.563%;在LGC(Lower Gwydir Catchment)数据集上分别优于次优方法5.319%、5.490%、1.455%;在Nanjing数据集上分别优于次优方法6.486%、16.290%、0.481%. 展开更多
关键词 遥感图像 时空融合 双分支 图像超分 卷积神经网络
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石油输送管道微小缺陷智能检测方法
10
作者 胡青松 李飞 +3 位作者 单露露 刘许 李世银 孙彦景 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期134-142,共9页
管道缺陷特征在管道漏磁图像中通常表现为小目标甚至微目标,且与图像背景区分度弱,严重影响了智能检测的准确度。为解决该问题,提出一种新颖的输油管道缺陷小目标智能检测方法。首先,对获取到的管道漏磁数据进行预处理,为后续智能检测... 管道缺陷特征在管道漏磁图像中通常表现为小目标甚至微目标,且与图像背景区分度弱,严重影响了智能检测的准确度。为解决该问题,提出一种新颖的输油管道缺陷小目标智能检测方法。首先,对获取到的管道漏磁数据进行预处理,为后续智能检测奠定基础。随后,构建管道缺陷智能检测网络,它以YOLOv4为基准网络,通过引入RFB模块增强感受野,提高不同尺度特征的提取能力;通过增加注意力机制,提高网络对微小缺陷的关注度;通过对主干网络的轻量化,显著提升检测速度。最后,通过低质量漏磁图像的超分辨率重建,使得缺陷特征信息更丰富更明显,进一步提升检测精确度。实验表明:该算法的模型大小降低了79%,所有缺陷的实际检测准确度都在95%以上,部分缺陷的准确度达到了100%,能够满足现场实际需求。 展开更多
关键词 漏磁图像 缺陷检测 网络轻量化 注意力机制 超分辨率重建
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面向产业链融通发展的技术合作超网络构建及特征分析
11
作者 郭锐 董坤 +2 位作者 张晓惠 陈可鑫 高义峰 《现代情报》 北大核心 2025年第7期79-90,共12页
[目的/意义]产业链融通发展是产业转型升级的关键,其中技术合作是产业链融通发展的核心方式,厘清产业链上中下游技术合作现状与特征具有重要意义。[方法/过程]本文提出面向产业链融通发展的技术合作超网络构建方法,并从多个维度对技术... [目的/意义]产业链融通发展是产业转型升级的关键,其中技术合作是产业链融通发展的核心方式,厘清产业链上中下游技术合作现状与特征具有重要意义。[方法/过程]本文提出面向产业链融通发展的技术合作超网络构建方法,并从多个维度对技术合作特征进行分析,揭示产业链技术合作发展现状与趋势。首先利用专利数据构建技术创新合作子网络、技术转移合作子网络与技术许可合作子网络,并通过节点映射构建产业链技术合作超网络;其次,从技术合作演化、核心合作团体演化及技术合作模式3个方面揭示产业链技术合作特征;最后,以新型显示产业为例进行实证研究。[结果/结论]本文提出的分析框架可以更全面地捕捉技术合作的多维度信息,更加贴近实际产业场景,为系统揭示产业链技术合作特征提供了一种流程化、系统化的分析工具,同时为产业链技术合作研究提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 产业链 融通发展 技术合作 超网络 专利分析 合作模式
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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基于超网络的合成旅武器装备体系贡献率评估 被引量:1
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作者 曹冠平 王淑卉 +1 位作者 楚敏南 陈财森 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第3期62-68,105,共8页
为全面客观衡量武器装备体系贡献率,从体系的视角,结合合成旅武器装备体系复杂多维的特点,提出基于超网络的合成旅武器装备体系贡献率评估方法。首先,构建合成旅武器装备体系超网络模型,根据装备功能和交互信息类型分别对装备节点和节... 为全面客观衡量武器装备体系贡献率,从体系的视角,结合合成旅武器装备体系复杂多维的特点,提出基于超网络的合成旅武器装备体系贡献率评估方法。首先,构建合成旅武器装备体系超网络模型,根据装备功能和交互信息类型分别对装备节点和节点关系进行建模;然后,从信息支撑能力、指挥决策能力、火力打击能力3个维度衡量装备体系作战能力,运用装备体系作战网络包含的作战环数衡量装备体系涌现性,并综合体系能力和作战环数设计贡献率评估指标;最后,以合成旅遂行对敌指控中心火力打击任务为例,分析FPV无人机对合成旅装备体系的贡献率情况,有效验证了方法的可行性。研究成果可为合成旅武器装备的优化配置和发展建设提供理论支撑。 展开更多
关键词 合成旅 武器装备体系 超网络 贡献率评估
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基于深度学习的复合超分辨率重建算法在膝关节MRI中的临床应用价值
14
作者 王超 谢晓亮 +4 位作者 朱熹 黄文诺 尚松安 叶靖 王志军 《放射学实践》 北大核心 2025年第1期67-72,共6页
目的:探讨临床环境中通过优化扫描参数结合基于深度学习的复合超分辨率重建算法在提升膝关节MRI扫描效率和图像质量的可行性。方法:前瞻性搜集110例行膝关节MRI平扫的患者,先后进行常规(常规组)与复合超分辨率重建算法扫描(复合组),采... 目的:探讨临床环境中通过优化扫描参数结合基于深度学习的复合超分辨率重建算法在提升膝关节MRI扫描效率和图像质量的可行性。方法:前瞻性搜集110例行膝关节MRI平扫的患者,先后进行常规(常规组)与复合超分辨率重建算法扫描(复合组),采用双盲法比较两组主客观图像质量。结果:相较常规组,复合组PD和T1序列的骨髓、软骨、半月板、韧带、肌肉、脂肪、关节液的SNR分别提升89.3%、52.5%、65.3%、73.8%、60.3%、103.9%、58.9%和78.0%、172.9%、78.0%、72.5%、75.4%、63.4%、97.0%。相较常规组,复合组PD和T1序列的软骨-关节液、软骨-骨髓、半月板-关节液、韧带-关节液、骨髓-关节液、脂肪-关节液、肌肉-关节液的CNR分别提升119.5%、83.3%、116.2%、109.2%、109.2%、99.3%、116.8%和61.7%、23.1%、78.7%、32.5%、161.7%、44.9%、39.2%。复合组的峰值信噪比(PSNR)相较常规组显著提高(P<0.05),结构相似度(SSIM)均>0.999。主观图像质量评价中复合组病灶边缘区分度、运动伪影和综合诊断度的主观评分显著高于常规组(P<0.05),两组病灶辨别度的主观评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论:合理优化扫描参数并结合基于深度学习的复合超分辨率重建算法可在提升扫描效率的同时显著提高膝关节MRI的图像质量和综合诊断效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 膝关节 磁共振成像 超分辨率重建
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基于生成对抗网络的页岩孔隙结构参数表征方法——图像数据增强、超分辨率重构和多矿物相分割
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作者 刘夫贵 杨永飞 +7 位作者 杨海元 陶柳 陶运玮 张凯 孙海 张磊 钟俊杰 姚军 《石油勘探与开发》 北大核心 2025年第5期1118-1130,共13页
为解决现有成像技术无法同时实现高分辨率和大视域、人工进行页岩多矿物相分割的精细度不足等问题,提出一个基于生成对抗网络表征页岩孔隙结构参数的综合框架,该方法包括图像数据增强、超分辨率重构以及多矿物相自动分割。基于真实页岩... 为解决现有成像技术无法同时实现高分辨率和大视域、人工进行页岩多矿物相分割的精细度不足等问题,提出一个基于生成对抗网络表征页岩孔隙结构参数的综合框架,该方法包括图像数据增强、超分辨率重构以及多矿物相自动分割。基于真实页岩二维和三维图像,通过相关函数、熵、孔隙度、孔隙尺寸分布和渗透率等参数对该框架进行了准确性评价。应用结果表明:该框架无需成对的高低分辨率页岩图像,可将三维低分辨率数字岩心的分辨率提高8倍;实现降噪、去模糊以及边缘锐化,重构低分辨率下缺失的细尺度孔隙;训练好的分割模型能有效改善人工多矿物相分割的结果,所获孔隙尺寸分布、渗透率等参数与真实岩心数据高度一致。该框架极大地改进了页岩复杂微观结构的精细表征,同时也适用于碳酸盐岩、煤岩和致密砂岩储层等其他非均质多孔介质。 展开更多
关键词 页岩 孔隙结构参数 生成对抗网络 超分辨率 多矿物相自动分割 多尺度融合
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改进GJO优化CNN-BiLSTM的热负荷预测模型 被引量:6
16
作者 白宇 薛贵军 +1 位作者 谢文举 史彩娟 《中国测试》 北大核心 2025年第4期82-90,共9页
合理规划好集中供热一次网的供热负荷,对满足热用户的舒适度和减少能源消耗有着重要意义。为此提出一种改进金豺算法(improved golden jackal optimization,IGJO)优化的CNN-BiLSTM热负荷预测模型。综合考虑一次网各项参数和天气因素的影... 合理规划好集中供热一次网的供热负荷,对满足热用户的舒适度和减少能源消耗有着重要意义。为此提出一种改进金豺算法(improved golden jackal optimization,IGJO)优化的CNN-BiLSTM热负荷预测模型。综合考虑一次网各项参数和天气因素的影响,将热负荷历史值和一次网供水温度、供水流量、供水压力、外界天气温度组成CNN-BiLSTM网络的输入,利用CNN-BiLSTM网络提取输入数据的空间特征和时间特征。同时,通过Circle混沌映射、螺旋波动搜索、自适应t变异策略改进GJO,得到的IGJO有效解决了GJO全局搜索能力弱和收敛精度不高的问题,具有高效的寻优效果,然后利用IGJO寻优CNN-BiLSTM网络的超参数,解决了因CNN-BiLSTM网络的超参数选取不当而影响热负荷预测结果的问题。最后利用吉林延边某换热站2021年1月到3月供热负荷数据进行模型测试。结果表明,所提IGJO-CNN-BiLSTM预测结果的MAE、MAPE、RMSE和NSE分别为0.005 MW、0.33%、0.008 MW和0.97,相比LSTM、CNN-LSTM等模型,具有更优的预测精度。 展开更多
关键词 供热负荷预测 一次网 改进金豺优化算法 CNN-BiLSTM网络 超参数寻优 预测精度
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基于非对称信息蒸馏网络的轻量级图像超分辨重建
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作者 孟海腾 赵小乐 李天瑞 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期601-609,共9页
深度卷积神经网络(CNN)在图像超分辨率重建领域表现出卓越性能,然而现有的许多相关方法的模型参数量较多,无法应用至计算资源较低的设备。为缓解上述问题,提出一个轻量级的非对称信息蒸馏网络(AIDN)模型。首先,输入原始图像及其边缘图... 深度卷积神经网络(CNN)在图像超分辨率重建领域表现出卓越性能,然而现有的许多相关方法的模型参数量较多,无法应用至计算资源较低的设备。为缓解上述问题,提出一个轻量级的非对称信息蒸馏网络(AIDN)模型。首先,输入原始图像及其边缘图像以提取有效的特征信息;其次,设计一个非对称信息蒸馏块对提取到的特征进行非线性映射学习;再次,使用上采样模块重建多个残差图像后,将这些残差图像经过注意力机制融合成一个残差图像;最后,将融合的残差图像与输入图像的插值相加后得到超分图像。在Set14、Urban100和Manga109数据集上的实验结果表明,相较于空间自适应特征调制网络(SAFMN),AIDN模型的4倍超分峰值信噪比(PSNR)值分别提升了0.03 dB、0.14 dB和0.06 dB,说明了AIDN模型在模型参数量和模型性能之间取得了更好的平衡。 展开更多
关键词 图像超分辨率 轻量级超分辨率网络 非对称卷积 信息蒸馏 注意力机制
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融合密集连接与多注意力机制的星载红外遥感图像超分辨率网络 被引量:1
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作者 徐新昊 王俊 +1 位作者 王峰 孙胜利 《红外与毫米波学报》 北大核心 2025年第2期265-276,共12页
星载红外遥感图像在环境监测和军事侦察等领域具有重要应用价值。然而,由于器件工艺限制、大气扰动和传感器噪声等因素,这类图像面临分辨率不足和细节纹理模糊的问题,严重限制了后续分析和处理的准确性。为了克服这些困难,提出了一种新... 星载红外遥感图像在环境监测和军事侦察等领域具有重要应用价值。然而,由于器件工艺限制、大气扰动和传感器噪声等因素,这类图像面临分辨率不足和细节纹理模糊的问题,严重限制了后续分析和处理的准确性。为了克服这些困难,提出了一种新的超分辨率生成对抗网络模型(generative adversarial network,GAN),该模型将密集连接与Swin Transformer架构相融合,实现跨层特征传递和上下文信息的有效利用,同时增强了模型的全局特征提取能力。此外,将传统的跳跃连接改进为基于多尺度通道注意力机制(multi-scale channel attention,MSCA)的特征融合,使网络能够更加灵活地整合多尺度特征,提升了特征融合的质量和效率。随后,通过构建联合损失函数,以全面优化生成器的性能,进一步提升超分辨率图像质量。所提算法在不同数据集上进行对比测试均取得了较好效果,且超分后的图像在目标检测等下游任务中,也展现出更高的性能,验证了该算法在星载红外遥感图像超分辨率中的有效性和应用潜力。 展开更多
关键词 星载红外遥感 超分辨率重建 注意力机制 生成对抗网络 联合损失函数
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一种两阶段的遥感图像全色锐化方法
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作者 鄂樱楠 樊笛 +1 位作者 李永丽 董立岩 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期776-782,共7页
首先,针对传统单阶段遥感图像融合任务需要大量监督样本,图像特征信息保留效果不好的问题,提出一种两阶段的遥感图像全色锐化方法.该方法通过将任务分解为特征融合和超分辨率两个任务实现遥感图像的融合,一阶段生成对抗网络特征融合,二... 首先,针对传统单阶段遥感图像融合任务需要大量监督样本,图像特征信息保留效果不好的问题,提出一种两阶段的遥感图像全色锐化方法.该方法通过将任务分解为特征融合和超分辨率两个任务实现遥感图像的融合,一阶段生成对抗网络特征融合,二阶段超分辨率网络生成更清晰的空间特征,达到高质量遥感图像融合的目的.其次,使用卫星数据集GaoFen-2和WorldView-3进行多组实验验证该方法的有效性,分别用有参照图像质量指标和无参照图像质量指标评价融合结果.实验结果表明,该方法相较于传统方法能更好地保留光谱特征信息和空间特征细节,有效提高了融合后图像的视觉效果. 展开更多
关键词 遥感图像融合 全色锐化 生成对抗网络 超分辨率
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三峡库区旅游发展效率时空演化及其影响因素
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作者 赖志城 陶卓民 +3 位作者 黄敏 史晓婷 李磊 李涛 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期30-39,共10页
厘清旅游发展效率时空特征,对旅游业提质增效和高质量发展具有重要意义.本文在将旅游发展效率分解为旅游经济效率和经济福利效率的基础上,运用网络超效率EBM模型、趋势面分析、地理探测器模型探究2010—2019年三峡库区旅游发展效率的时... 厘清旅游发展效率时空特征,对旅游业提质增效和高质量发展具有重要意义.本文在将旅游发展效率分解为旅游经济效率和经济福利效率的基础上,运用网络超效率EBM模型、趋势面分析、地理探测器模型探究2010—2019年三峡库区旅游发展效率的时空演化特征及其影响因素.研究发现:①旅游发展效率整体处于中高水平,呈“先大幅上升、后平缓下降”态势.②空间分布不均衡,呈“西高东低”分布;空间变化趋势呈现“南高北低、西高东低”的分布特征,南部和西部为旅游发展效率优势区.③旅游经济效率是制约旅游发展效率进一步提升的主要原因,湖北段和重庆段核心生态区分别居于旅游经济效率和经济福利效率的末位.④政府干预和经济发展水平对旅游发展效率的影响最为显著,旅游资源禀赋和交通通达度的影响逐渐增强,科技发展水平和资本动力的促进效果不明显;两因子的交互作用均大于单因子的作用力,旅游发展效率受到多因素的共同作用.基于以上分析,围绕高高、高低、低高、低低4种不同关系类型提供了相应的对策建议. 展开更多
关键词 旅游发展效率 网络超效率EBM模型 提质增效 三峡库区
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