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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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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量:2
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作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射
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融合时频图与分布适应的轴承故障诊断方法 被引量:1
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作者 许志恒 葛鲲鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期51-59,共9页
针对实际工业场景下轴承故障诊断仍面临的缺少足量故障样本和变工况导致数据分布差异,提出一种融合时频图与分布适应的轴承故障诊断方法。首先,采用连续小波变换处理原始振动信号并提取时频图;其次,构建卷积神经网络实现深度特征自适应... 针对实际工业场景下轴承故障诊断仍面临的缺少足量故障样本和变工况导致数据分布差异,提出一种融合时频图与分布适应的轴承故障诊断方法。首先,采用连续小波变换处理原始振动信号并提取时频图;其次,构建卷积神经网络实现深度特征自适应提取;其次,提出一种改进平衡分布对齐的域适应方法,通过融合最大边际准则实现缩小不同域间分布差异过程中提高特征数据可分性,并基于源域特征数据训练获得自适应分类器,实现不同工况下的轴承故障识别与分类;最后,为验证所提出方法的有效性与泛化能力,采用两种轴承故障数据集开展平衡与非平衡数据样本下的跨域故障诊断实验分析,实验结果表明所提出方法在两种数据集上的平均故障诊断准确率最高分别可达100%和97.50%,明显优于基于经典迁移学习方法构建的对比模型。 展开更多
关键词 故障诊断 振动信号 时频图 卷积神经网络 迁移学习
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煤、铁资源开发与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程及水质评价 被引量:1
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作者 董东林 张陇强 +1 位作者 张恩雨 傅培祺 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期623-644,共22页
南水入冀新水情下,百泉泉域地下水环境发生改变,岩溶地下水地球化学过程有待查明。综合利用数值模拟、机器学习(自组织聚类)和同位素(δD和δ^(18)O)等方法系统揭示了矿业活动与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程,并基于熵变权... 南水入冀新水情下,百泉泉域地下水环境发生改变,岩溶地下水地球化学过程有待查明。综合利用数值模拟、机器学习(自组织聚类)和同位素(δD和δ^(18)O)等方法系统揭示了矿业活动与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程,并基于熵变权水质指数(Entropy-weighted water quality index,EWQI)进行了水质分级评价。南水入冀后,百泉泉域岩溶地下水位整体抬升。时间上,呈现出既有年际动态变化又有年内季节变化特征。空间上,补给区表现为剧变型,而径流、排泄区呈缓变型。地下水降落漏斗主要分布在泉域东南部的煤、铁矿密集区。泉域岩溶地下水呈弱碱性,水化学类型以Ca-HCO_(3)型和Ca-SO_(4)型为主导。主要阴阳离子质量浓度遵循ρ(HCO_(3)^(-))>ρ(SO_(4)^(2-))>ρ(Cl^(-))和ρ(Ca^(2+))>ρ(Mg^(2+))>ρ(Na^(+))>ρ(K^(+))的顺序。各离子沿着径流路径呈现出逐渐增大的空间分布特征。岩溶地下水化学成分主要受岩石(方解石、白云石和石膏)风化溶解和反向阳离子交换作用主导。人为活动对泉域岩溶地下水系统中的SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)质量浓度有一定程度影响。岩溶地下水来源于大气降水,并且在入渗前发生了二次蒸发作用,氘盈余值在径流过程中有所降低。水质评价结果表明,岩溶地下水质量整体优于第四系地下水,分别有50%的岩溶水和37.5%的第四系水样满足饮用目的。TDS、ρ(SO_(4)^(2-))和ρ(NO_(3)^(-))是影响泉域地下水水质的关键指标。引起泉域岩溶地下水系统水质恶化的潜在人类活动主要包括矿山排水、农业灌溉和城市污水排放。通过水质分级评价,提出了泉域地下水环境保护措施。研究结果将有助于为百泉泉域岩溶地下水资源的供水安全和地下水环境保护治理提供参考。 展开更多
关键词 百泉泉域 南水入冀 自组织映射神经网络 水文地球化学 熵变权水质指数
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基于CNN和Transformer双流融合的人体姿态估计
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作者 李鑫 张丹 +2 位作者 郭新 汪松 陈恩庆 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期187-199,共13页
卷积神经网络(CNN)和Transformer模型在人体姿态估计中有着广泛应用,然而Transformer更注重捕获图像的全局特征,忽视了局部特征对于人体姿态细节的重要性,而CNN则缺乏Transformer的全局建模能力。为了充分利用CNN处理局部信息和Transfor... 卷积神经网络(CNN)和Transformer模型在人体姿态估计中有着广泛应用,然而Transformer更注重捕获图像的全局特征,忽视了局部特征对于人体姿态细节的重要性,而CNN则缺乏Transformer的全局建模能力。为了充分利用CNN处理局部信息和Transformer处理全局信息的优势,构建一种CNN-Transformer双流的并行网络架构来聚合丰富的特征信息。由于传统Transformer的输入需要将图片展平为多个patch,不利于提取对位置敏感的人体结构信息,因此将其多头注意力结构进行改进,使模型输入能够保持原始2D特征图的结构;同时提出特征耦合模块融合两个分支不同分辨率下的特征,最大限度地保留局部特征与全局特征;最后引入改进后的坐标注意力模块(coordinate attention),进一步提升网络的特征提取能力。在COCO和MPII数据集上的实验结果表明所提模型相对目前主流模型具有更高的检测精度,从而说明所提模型能够充分捕获并融合人体姿态中的局部和全局特征。 展开更多
关键词 卷积神经网络 TRANSFORMER 局部特征 全局特征 2D特征图 特征耦合
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基于改进SOM网络的聚类算法
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作者 蒋锐 范姝文 +1 位作者 王小明 徐友云 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期162-170,共9页
在自组织映射(Self-organizing Map,SOM)模型的训练过程中,不同类数据对权重矩阵的更新有不同作用,某一类数据对权重矩阵的更新会对其他类获胜神经元特征向量产生偏离其数据特征的影响,从而降低算法聚类精度。针对以上问题,提出一种改... 在自组织映射(Self-organizing Map,SOM)模型的训练过程中,不同类数据对权重矩阵的更新有不同作用,某一类数据对权重矩阵的更新会对其他类获胜神经元特征向量产生偏离其数据特征的影响,从而降低算法聚类精度。针对以上问题,提出一种改进的基于置信度SOM模型(Improved Confidence-based SOM Model,icSOM)。样本数据首先由K-means算法初步分类,为模型训练提供更多的数据信息;然后将预分类后的数据分别训练相互独立的SOM模型,以消除不同类之间的影响;最后在传统SOM模型基础上提出置信度矩阵概念,通过综合判断获胜神经元的置信度及其与输入数据间的欧氏距离最终得到置信神经元,根据置信神经元所属类别给数据分配聚类标签。在鸢尾花数据集(Iris)及葡萄酒数据集(Wine)上利用icSOM进行聚类分析,实验结果表明,所提算法可以更好地处理样本数据,取得了较好的聚类效果。 展开更多
关键词 机器学习 无监督学习 聚类 自组织特征映射神经网络
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基于CT影像搏动性耳鸣识别及高致病区域
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作者 田山 王治文 +2 位作者 曹学鹏 苏磊 刘兆会 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期625-632,共8页
搏动性耳鸣(PT)的病因诊断依赖于影像学检测,但病因众多,缺乏普适性强、机制明确的诊断标准。基于搏动性耳鸣患者和无耳鸣人群的计算机断层扫描(CT)影像横截面图,提出一种高精度的耳鸣识别神经网络模型,并自动标示高致病区域,辅助临床... 搏动性耳鸣(PT)的病因诊断依赖于影像学检测,但病因众多,缺乏普适性强、机制明确的诊断标准。基于搏动性耳鸣患者和无耳鸣人群的计算机断层扫描(CT)影像横截面图,提出一种高精度的耳鸣识别神经网络模型,并自动标示高致病区域,辅助临床诊断。使用迁移学习Resnet-v1-50模型,取骨窗颞骨中部水平截面样本进行分类学习,并以梯度加权类激活映射(gradCAM)方法对分类高权重区域自动标注;统计CT截面大图(全颅)、中图(双侧颞骨)、小图(右侧颞骨)3种数据集的耳鸣分类高权重区域涉及的解剖结构,逐步细化感兴趣区域,提高分类高权重区域标注分辨率。实验结果显示:包含双侧颞骨的中图数据集分类精度最好,测试集精度达到100%。搏动性耳鸣分类高权重区域集中于双侧或单侧颞骨部位,主要包括颞骨蜂房、鼓窦、乙状窦骨板、上鼓室等部位。搏动性耳鸣与颞骨及附近骨质结构有密切关系;搏动性耳鸣患者在双侧颞骨或耳鸣对侧颞骨均有较大概率存在区别于无耳鸣人群的结构异常;颞骨蜂房、鼓窦、乙状窦骨板、鼓室等结构均有较高概率包含搏动性耳鸣的高致病区域。以上影像分析结论与搏动性耳鸣生物力学研究结论实现了相互佐证。 展开更多
关键词 搏动性耳鸣 机器学习 可视化策略 CT影像 神经网络模型 辅助诊断
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基于4D-Arnold不等长映射的深度隐写模型参数加密研究
8
作者 段新涛 李壮 张恩 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期66-73,I0011-I0013,共11页
隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映... 隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映射对卷积层参数跨卷积核、跨通道置乱.其次,扩散阶段采用相邻参数扩散机制在相邻参数间实现数值扩散并完成参数加密.最后,第三方无法获取任何秘密信息,实现对隐写模型的保护.实验表明,隐写模型加密后提取出的图像在PSNR,MSE,LPIPS和SSIM指标以及视觉效果上,显著降低了模型原始性能,模型隐蔽通信功能丧失.此外,所提方法在保证隐写模型加密有效性和安全性的同时,还可以应用于图像分类等其他深度模型的加密保护. 展开更多
关键词 AI模型安全 参数加密 4D-Arnold不等长映射 图像隐写模型 卷积神经网络
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基于COA-CNN的滚动轴承故障诊断方法研究
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作者 别锋锋 周兆龙 +3 位作者 李倩倩 丁学平 袁为栋 张瀚阳 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期136-142,共7页
滚动轴承大多处于高速、高负载的复杂工况,通常存在较强的非平稳非线性特征,使得对其振动信号分析、故障识别困难。对此,提出一种基于浣熊算法(Coati Optimization Algorithm,COA)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)... 滚动轴承大多处于高速、高负载的复杂工况,通常存在较强的非平稳非线性特征,使得对其振动信号分析、故障识别困难。对此,提出一种基于浣熊算法(Coati Optimization Algorithm,COA)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的故障诊断方法。首先利用差分连续小波变换(Difference Continuous Wavelet Transform,DCWT)对原始振动信号进行预处理,获取包含完整原始特征信息的小波时频图,通过构建COA-CNN模型优化神经网络的核心参数,对所获取的时频特征信息进行识别,由此完成滚动轴承的非平稳信息的提取和模式识别。实验仿真和工程应用研究表明,在复杂工况下该方法可以有效实现滚动轴承典型故障模式的识别。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 卷积神经网络 小波变换 时频图 模式识别
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基于注意力机制和多尺度融合的人群计数网络
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作者 栾方军 龚琪 袁帅 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期352-361,共10页
为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),... 为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),将主干网络中不同层次的特征进行跨尺度融合,融合后的特征包含了不同尺度的语义信息,可以更好地适应人群计数任务中的尺度变化问题。接着为了更好地解决人群计数中存在的挑战,设计一个多尺度注意力模块(MSAM),根据不同感受野的分支提取不同尺度的特征,利用选择性Kernel通道注意力(SKCA)缓解多列结构存在的特征相似问题,并将模块生成的注意力图反馈到对应的尺度特征中,以抑制背景的干扰。网络模型在ShanghaiTechA数据集中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别达到了56.1和93.9;在ShanghaiTechB数据集中的MAE和RMSE分别达到了6.1和10.3;在UCF_CC_50数据集中的MAE和RMSE分别达到了174.9和252.7;在Mall数据集中的MAE和RMSE分别达到了1.42和1.85。在公开数据集上的实验结果表明,提出的网络模型与现有代表性的人群计数方法相比,在提升人群计数任务的准确性和鲁棒性方面均取得了明显进展。 展开更多
关键词 人群计数 多尺度特征融合 注意力机制 神经网络 密度图
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基于注意力机制的多用户全景视频视口预测 被引量:1
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作者 张汉琦 黄聪宇 +2 位作者 王晶 李知禹 杨立东 《信号处理》 北大核心 2025年第2期302-311,共10页
近年来,随着虚拟现实等沉浸式技术的发展,全景视频技术的应用前景也在逐步扩展。全景视频提供了逼真的沉浸式体验,但同时也给网络带宽带来了极大的传输压力。因此,如何降低其传输带宽成为了研究的焦点,视口预测则是该领域的研究热点。当... 近年来,随着虚拟现实等沉浸式技术的发展,全景视频技术的应用前景也在逐步扩展。全景视频提供了逼真的沉浸式体验,但同时也给网络带宽带来了极大的传输压力。因此,如何降低其传输带宽成为了研究的焦点,视口预测则是该领域的研究热点。当前,主流的视口预测方案多是利用观看者的视点轨迹和画面内容,结合神经网络输出结果,并进行评估。现有的方法大多不能在长时间预测取得较好的效果,且没有充分利用多用户场景下的数据。为此,本文借鉴了目前流行的Transformer网络中的注意力机制,提出了一种在多用户场景下预测未来较长时间视口的方案。由于不同用户在观看同一视频的视点轨迹具有相似性,本文首先提出了一种多用户视口轨迹相似性比较方案,该方案利用目标用户的视口轨迹数据和历史用户的视口轨迹数据预测目标用户未来视口轨迹数据。其次,由于全景视频视口轨迹存在着不连续性,本文对不连续视口轨迹进行映射处理来解决单次预测轨迹数据不连续的问题,在实验中使用此方法处理数据集的效果较好。最后,本文通过实验对比了两个近年提出的具有相似输出的模型,结果显示本文提出的全景视频预测算法在平均绝对误差、曼哈顿距离以及本文提出的角度距离误差指标下有所减少,部分指标减少超过10%。这说明本文提出的方案能在较长时间视口预测取得更高的精度,引入注意力机制和多用户相似性比较有助于提升模型性能和泛化能力。 展开更多
关键词 全景视频 虚拟现实 视口预测 显著图 注意力机制 神经网络
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妊娠合并糖尿病诱发胚胎先天性神经管缺陷动物模型的MAP激酶信号传导机制 被引量:7
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作者 陈必良 马向东 +3 位作者 辛晓燕 王德堂 E.Albert Reece M.D. 《遗传》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期615-619,共5页
为了揭示妊娠合并糖尿病诱发胚胎先天性神经管缺陷的分子机制,并探讨其有效的防治方法。实验选用6个实验组的Sprague Dawley大鼠:第1组为常规饲养的正常对照组;第2组尾静脉注射65mg/kgStreptozotocin(STZ)构建妊娠合并糖尿病、且诱发先... 为了揭示妊娠合并糖尿病诱发胚胎先天性神经管缺陷的分子机制,并探讨其有效的防治方法。实验选用6个实验组的Sprague Dawley大鼠:第1组为常规饲养的正常对照组;第2组尾静脉注射65mg/kgStreptozotocin(STZ)构建妊娠合并糖尿病、且诱发先天性神经管缺陷的实验组大鼠;第3组为STZ构建的糖尿病、但胚胎不伴有先天性神经管缺陷的大鼠模型;第4、5、6组为STZ构建的糖尿病治疗组大鼠,每日分别给予80μg/mL花生四烯酸(arachidonicacid,AA)、400mg维生素E、抗氧化剂(维生素E)和不饱和脂肪酸(safloweroil)混合物cocktail治疗。于妊娠第12天取出各组胚胎,解剖显微镜下进行形态学分析;提取卵黄囊细胞蛋白质,应用特异性抗磷酸化抗体进行免疫共沉淀及Western印迹,对MAP激酶信号途径上各蛋白激酶ERK1/2、JNK1/2、RAF 1活性进行分析。与正常对照组相比,妊娠合并糖尿病诱发的先天性神经管缺陷胚胎中(第2组),ERK1/2蛋白激酶活性显著下降,其上游RAF 1活性相应降低;与此相反,JNK1/2活性明显升高。在给予花生四烯酸、维生素E补充物治疗后,通过调节MAP激酶信号通路蛋白激酶活性,逆转了胚胎神经管缺陷的发生。妊娠合并糖尿病诱发的胚胎先天性神经管缺陷的发生,与MAP激酶信号传导机制异常密切相关。 展开更多
关键词 神经管缺陷 糖尿病 map激酶 ERK JNK/SAPK RAF-1 动物模型
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面向全场景安全的储能投资高效规划方法 被引量:1
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作者 程曹阳 杨知方 +2 位作者 余娟 王新刚 周专 《电工技术学报》 北大核心 2025年第1期64-79,共16页
随着风电、光伏等新能源渗透率的不断提高,系统随机性与波动性的不断增强,科学合理地规划储能被认为是缓解新能源不确定性、提高电力系统安全性与灵活性的有效手段。然而,现有规划方法为了保证一定的计算效率,通常仅选取少量关键场景用... 随着风电、光伏等新能源渗透率的不断提高,系统随机性与波动性的不断增强,科学合理地规划储能被认为是缓解新能源不确定性、提高电力系统安全性与灵活性的有效手段。然而,现有规划方法为了保证一定的计算效率,通常仅选取少量关键场景用以制定储能规划方案,无法确保其在全场景下的安全性,倘若对于全场景进行安全校核,又会因为模型规模大而导致求解时间在规划层面都难以接受。为此,该文提出一种面向全场景安全的储能投资高效规划方法。首先,针对现有规划方法存在的安全风险,提出一种面向全场景安全的闭环储能规划框架,以及基于全场景集排序结果引导的场景更新策略,可以保证规划方案在全场景下的安全性,同时兼顾一定的计算效率;其次,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络及场景关键指标排序的初始关键场景集生成方法,该方法无需预先给定聚类数量,能够较准确地反映全场景的关键信息,进一步提高了计算效率;最后,基于IEEE 30节点系统以及国内某省实际341节点系统进行算例验证,结果表明所提方法可以在保障规划方案在全场景下的安全性与最优性的基础上,尽可能减少需考虑的场景数量,提高求解效率。 展开更多
关键词 储能规划 多场景规划 场景筛选 安全校核 自组织映射神经网络
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基于注意力机制的端到端轻量化星图识别算法研究
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作者 伊国胜 杨翰文 +3 位作者 司文杰 李冰 王彦博 韩春晓 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第3期247-259,共13页
星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制... 星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制端到端轻量化网络MobileCiT的星图识别算法,用于直接识别星敏感器中的含噪声星图.MobileCiT在卷积神经网络的基础上采用深度可分离卷积和改进前置倒残差结构以实现星图识别算法的轻量化,同时引入注意力机制以重点关注星点位置信息.此外,由于实拍星图的成本高,噪声不可控,采用基于小孔成像的坐标映射模型以生成含噪声的仿真星图训练集与测试集.实验结果表明,MobileCiT对含不同噪声星图的识别准确率为99.850%,高于现有的基于轻量化网络MobileNet和MobileViT的星图识别算法,对位置噪声、星等噪声、假星和缺失星均具有良好的鲁棒性,能够在无需背景去噪、连通域检测、星点质心提取等预处理操作的情况下实现高精度的星图识别.MobileCiT在提升识别精度的同时具有较低的计算成本,计算量仅为基于MobileViT网络算法的1/3.在此基础上,将MobileCiT与基于子图同构的星图识别算法和基于模式识别的星图识别算法进行对比.在相同的视场范围与噪声条件下,MobileCiT依旧表现出了更高的识别准确率与更强的鲁棒性,这进一步验证了MobileCiT相对于传统星图识别算法的先进性. 展开更多
关键词 星图识别 注意力机制 轻量化 星图仿真 卷积神经网络 噪声鲁棒性
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悬浮生长的人脐血细胞中Nestin及MAP_2 mRNA的表达 被引量:2
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作者 鄢文海 刘计荣 +4 位作者 王建枝 邢莹 许燕 韩雪飞 曹孟德 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2004年第4期592-595,共4页
目的 :探讨悬浮生长的人脐血细胞中神经元特有标志物的表达特性 ,进一步阐明脐血单个核细胞(MNCs)向神经细胞分化的条件和机制。方法 :取健康自然分娩产妇脐血 ,密度梯度离心法分离单个核细胞 ,以 1×1 0 6ml-1 细胞密度接种于含体... 目的 :探讨悬浮生长的人脐血细胞中神经元特有标志物的表达特性 ,进一步阐明脐血单个核细胞(MNCs)向神经细胞分化的条件和机制。方法 :取健康自然分娩产妇脐血 ,密度梯度离心法分离单个核细胞 ,以 1×1 0 6ml-1 细胞密度接种于含体积分数为 2 0 %胎牛血清的DMEM培养瓶内 ,置 37℃、体积分数为 5 %CO2 、饱和湿度的培养箱内培养 ,倒置显微镜下观察细胞形态变化。收集培养第 1d、3d、5d、7d、1 0d悬浮生长的细胞 ,用RT PCR法检测培养前后MNCs神经元特有标志物Nestin和MAP2 的mRNA的表达。结果 :培养前MNCs呈小圆形 ,Nestin、MAP2mRNA均表达阳性。培养后细胞体积增大 ,部分细胞贴壁生长 ,部分细胞呈悬浮生长。收集悬浮生长细胞 ,第 1d、3dNestinmRNA的表达升高 ,随后降低直至转阴 ,而MAP2 mRNA的表达随培养时间的延长而增强。结论 :悬浮生长的脐血细胞表达神经元特有标志物Nestin和MAP2 mRNA 。 展开更多
关键词 脐血细胞 神经干细胞 NESTIN 微管相关蛋白-2
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FUZZY ARTMAP神经网络综述 被引量:5
16
作者 钟金宏 杨善林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第5期89-92,共4页
1.引言 神经网络模拟人脑神经功能,用大量简单关系连接来表示复杂的函数关系,具有很多特殊优点,已在系统建模、模式识别、图像处理、知识发现和控制等领域得到了广泛的应用.但当使用前向神经网络,如多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)网... 1.引言 神经网络模拟人脑神经功能,用大量简单关系连接来表示复杂的函数关系,具有很多特殊优点,已在系统建模、模式识别、图像处理、知识发现和控制等领域得到了广泛的应用.但当使用前向神经网络,如多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)网络时,需要依赖一些试探法去选择最优的网络尺寸和参数[1],此外这些网络在学习后通常是静止的,不具备增量学习能力(在线学习),对新模式学习时,会破坏网络已记忆的模式[2,3]. 展开更多
关键词 神经网络 多层感知器 径向基函数网络 模糊集 隶属函数
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基于PA-Tent-SSA-BP的露天矿爆破振动速度预测模型研究
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作者 闫鹏 孙文诚 +2 位作者 王晗 杨曦 张云鹏 《工程爆破》 北大核心 2025年第4期160-171,共12页
准确预测爆破振动速度对优化爆破参数和减少爆破产生的环境影响具有重要的意义。以某露天矿山生产爆破监测数据为例,采用通径分析理论确定了影响爆破振动速度的关键因素;结合Tent混沌映射优化SSA-BP神经网络初始种群位置的方法,建立了基... 准确预测爆破振动速度对优化爆破参数和减少爆破产生的环境影响具有重要的意义。以某露天矿山生产爆破监测数据为例,采用通径分析理论确定了影响爆破振动速度的关键因素;结合Tent混沌映射优化SSA-BP神经网络初始种群位置的方法,建立了基于PA-Tent-SSA-BP的露天矿爆破振动速度预测模型。研究结果表明:与PSO-BP、GWO-BP以及SSA-BP神经网络预测模型相比,该模型的预测值和实测值更接近,RMSE、MAE以及MAPE分别为0.64、0.53以及0.18,说明该方法具有较好的泛化能力和预测性能,为多因素影响下爆破振动速度预测提供了一种新的研究思路。 展开更多
关键词 爆破振动速度 Tent混沌映射 SSA 通径分析 BP神经网络
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基于SOM分析的重金属和有机农药对发光细菌急性毒性效应
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作者 刘信勇 朱利明 +6 位作者 陈珊 郭芳 邹曦 刘洋洋 常志兵 张晓敏 肖新宗 《水生态学杂志》 北大核心 2025年第3期22-31,共10页
系统评估污染物急性毒性,为水污染控制和环境管理提供技术支持。选取10种重金属化合物和10种有机农药作为研究对象,采用ISO推荐的费氏弧菌(Vibrio fischeri)发光抑制法,评估污染物的急性毒性,利用自组织映射神经网络(SOM)分析不同污染... 系统评估污染物急性毒性,为水污染控制和环境管理提供技术支持。选取10种重金属化合物和10种有机农药作为研究对象,采用ISO推荐的费氏弧菌(Vibrio fischeri)发光抑制法,评估污染物的急性毒性,利用自组织映射神经网络(SOM)分析不同污染物的毒性效应。结果表明,不同重金属和农药对发光细菌的急性毒性存在较大差异。根据半抑制效应浓度(EC_(50))值,确定重金属毒性大小排序如下:二氯化汞>硝酸铅>硫酸锌>酒石酸锑钾>氯化铁>氯化镉>硫酸铜>氯化镍>重铬酸钾>氯化锰,其中二氯化汞(EC_(50)=0.37 mg/L)毒性最强,氯化锰(EC_(50)=257.48mg/L)最弱;有机农药毒性大小排序如下:吡虫啉>烟嘧磺隆>啶虫脒>甲霜灵>草甘膦>三唑酮>氟氯氰菊酯>敌百虫>芸苔素内酯>阿特拉津,其中吡虫啉(EC_(50)=9.36 mg/L)毒性最强,阿特拉津(EC_(50)=6044.52 mg/L)毒性最弱。SOM分析表明,毒性较强的污染物(如二氯化汞、吡虫啉)在映射图中聚集于高毒性区域,其EC_(50)值分布范围相近(0.37~30.5mg/L),表明其对发光细菌的毒性机制可能具有相似性;而低毒性污染物(如阿特拉津、敌百虫、芸苔素内酯酯)则分布于另一区域,EC_(50)值跨度较大(2244.92~6044.52 mg/L),毒性差异显著。此外,部分重金属与农药因潜在相似的作用机制或代谢途径呈现邻近分布。研究揭示了重金属与农药对发光细菌的毒性作用规律,证实了SOM在毒性分类与机制探索中的有效性,可为环境化学品的生物毒性测试、突发污染事件的应急监测及生态风险管理提供重要参考依据。 展开更多
关键词 发光细菌 急性毒性 重金属 有机农药 自组织映射神经网络
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混合Neural-Gas网络和Sammon映射的数据可视化算法 被引量:1
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作者 晋良念 欧阳缮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期1118-1121,共4页
与SOFM,最大熵聚类,K均值聚类相比,"Neural-Gas"网络算法具有收敛速度快、代价误差小等优点。但"Neural-Gas"网络用于非均匀分布的线性或非线性数据集进行降维或可视化时,输出空间上固定有序的神经元表现出极不理... 与SOFM,最大熵聚类,K均值聚类相比,"Neural-Gas"网络算法具有收敛速度快、代价误差小等优点。但"Neural-Gas"网络用于非均匀分布的线性或非线性数据集进行降维或可视化时,输出空间上固定有序的神经元表现出极不理想的距离信息。为此,该文根据归一化概率自组织特征映射的基本思想,提出混合"Neural-Gas"网络和Sammon映射的新方法来解决此问题,通过"Neural-Gas"网络算法进行特征聚类以降低计算复杂度,通过Sammon映射保持输入空间和输出空间上神经元间的距离相似性。仿真结果表明,该混合算法对合成数据集或现实数据集的可视化能够取得较理想的效果,从而验证了该混合算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 neural-Gas网络 Sammon映射 混合算法 距离相似性
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基于BP神经网络的GH4065合金高温变形行为预测模型
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作者 张浩强 蔡柳 +2 位作者 姜炳春 彭培铭 唐联耀 《机械工程材料》 北大核心 2025年第8期94-99,共6页
在变形温度1 150~1 350 K、应变速率0.001~1 s^(-1)条件下对GH4065合金进行高温压缩试验,获得了真应力-真应变曲线;基于反向传播(BP)算法构建了合金高温变形神经网络模型,采用神经网络结构自寻优方法确定了模型的拓扑结构,对BP神经网络... 在变形温度1 150~1 350 K、应变速率0.001~1 s^(-1)条件下对GH4065合金进行高温压缩试验,获得了真应力-真应变曲线;基于反向传播(BP)算法构建了合金高温变形神经网络模型,采用神经网络结构自寻优方法确定了模型的拓扑结构,对BP神经网络模型预测合金高温变形行为的准确性进行了验证,并与考虑真应变影响的Arrhenius变参数本构模型模拟结果进行了对比;基于该神经网络模型建立了真应变、变形温度、应变速率与真应力的连续映射关系。结果表明:构建的BP神经网络模型为3-10-11-1结构,采用训练、验证数据预测得到的真应力与试验结果的平均相对误差分别为3.54%和2.77%,相关系数分别为0.997 4和0.994 8,模型能够精确预测合金的高温变形行为;BP神经网络模型对GH4065合金高温变形真应力的预测精度高于Arrhenius变参数本构模型(平均相对误差9.54%,相关系数0.979 1)。 展开更多
关键词 高温变形行为 GH4065合金 人工神经网络 映射关系
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