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面向未来信息技术的高质量创新人才培养探索与实践——以北京工业大学为例
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作者 李晓理 关宝璐 蒋宗礼 《学位与研究生教育》 北大核心 2025年第7期24-28,共5页
随着科技的不断进步和创新,以人工智能、集成电路、量子计算等为代表的未来信息技术已经成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。面向全球经济中最重要、最具活力的未来产业,信息技术领域高质量创新人才已成为不可替代的发展资源和竞争... 随着科技的不断进步和创新,以人工智能、集成电路、量子计算等为代表的未来信息技术已经成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。面向全球经济中最重要、最具活力的未来产业,信息技术领域高质量创新人才已成为不可替代的发展资源和竞争要素。北京工业大学信息学科深刻把握高校历史定位,聚焦未来信息技术领域高质量研究生教育发展的目标,深入分析地方高校在未来信息技术领域研究生培养过程中的问题与不足,打造高水平师资队伍,构建多元化招生体系、人才培养体系和学位论文质量保障体系,提高新时期研究生培养质量,着力培育高层次创新型信息技术人才,取得了出色的成效。 展开更多
关键词 北京工业大学 未来信息技术 研究生教育 高质量创新人才
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螺栓连接松动的监检测技术研究进展 被引量:2
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作者 龚裕 唐国良 +1 位作者 王孝然 刘增华 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第2期192-213,共22页
螺栓连接的完整性维护仍然是一个面临众多挑战的问题,特别是在遭受外部干扰(如振动)时,连接界面表面可能会发生大面积或局部的滑移。这种滑移现象会加剧界面间的相对运动,导致预紧力水平下降,也就是螺栓连接的松动。在过去的10年中,诸... 螺栓连接的完整性维护仍然是一个面临众多挑战的问题,特别是在遭受外部干扰(如振动)时,连接界面表面可能会发生大面积或局部的滑移。这种滑移现象会加剧界面间的相对运动,导致预紧力水平下降,也就是螺栓连接的松动。在过去的10年中,诸如振动法、导波法和机电阻抗法等检测方法已逐渐应用于检测螺栓连接的松动。伴随着计算能力的显著提升,机器学习算法包括神经网络和支持向量机已被开发出来,用于进一步提升螺栓松动检测方法的准确性。这些方法的融合为螺栓连接的实时健康监测提供了新的途径。该文综述了基于声弹性效应、振动、导波和机电阻抗的方法,以及基于机器学习算法的信号分析方法在螺栓连接松动检测和监测领域的应用,旨在展示近年来该领域的研究进展。 展开更多
关键词 螺栓连接 螺栓松动 机器学习 信号分析 无损检测 结构健康监测
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基于Transformer的视觉分割技术进展 被引量:3
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作者 李文生 张菁 +2 位作者 卓力 吴鑫嘉 闫伊 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2760-2782,共23页
视觉分割是计算机视觉领域的核心任务,旨在将图像或视频帧中的像素分类以划分成不同区域.得益于视觉分割技术的快速发展,该技术在自动驾驶、航空遥感和视频场景理解等多种应用领域中发挥着关键作用.近年来,基于Transformer的视觉分割技... 视觉分割是计算机视觉领域的核心任务,旨在将图像或视频帧中的像素分类以划分成不同区域.得益于视觉分割技术的快速发展,该技术在自动驾驶、航空遥感和视频场景理解等多种应用领域中发挥着关键作用.近年来,基于Transformer的视觉分割技术因具备长程依赖建模能力而备受关注.随着Transformer的模型架构的持续优化与迭代,亟须更全面地理解和认识Transformer在视觉分割领域的已有进展和发展趋势,通过发现现有研究中的不足和挑战,以更深入地探索Transformer的核心理论.为此,本文从图像/视频两个视觉脉络出发,整理、回顾、分析和探讨了近年来基于Transformer的视觉分割相关技术进展,不仅归纳了Transformer的理论框架,还给出了一些应用实例和研究热点,从而做出总结和展望.具体来说,首先梳理了Transformer的背景,包括问题定义、数据集和评估指标、基本结构,其中,问题定义描述了视觉分割在图像/视频任务中的预期目标和结果;数据集和评估指标反映了模型的具体应用场景,以及性能的衡量标准;基本结构则描述了算法的核心模块、实现流程以及各个模块之间的关系.然后,着重阐述了Transformer在图像语义分割、图像实例分割,以及视频语义分割和视频实例分割四个方法体系,并探讨了当前的研究热点.对于图像语义分割任务,分析了Transformer的代表性结构,包括纯Trans⁃former和双分支结构,并以无人机影像非铺装道路分割和遥感图像语义分割为实际应用案例,探讨了Transformer的改进动机与应用效果,并展示了主观结果;图像实例分割总结了常见的非端对端Transformer和端对端Trans⁃former典型结构.视频语义分割主要分为面向精度的和面向效率的Transformer结构,视频实例分割则包括逐帧和逐片段Transformer分割,并以网络直播视频实例分割为应用实例,一方面讨论了可用的数据集、实验参数和评估指标,另一方面,对网络直播视频实例分割主流方法性能进行了评价和分析,展示了一些主观可视化结果.之后,鉴于视觉分割领域的SAM大模型、开放词汇分割、指代分割受到了广泛关注,本文将这些热点问题方法进行了追溯和评述,以期碰撞出视觉分割的新思路和新灵感.最后,尽管基于Transformer在视觉分割技术受到了广泛的关注,但存在的科学问题也逐渐凸显,限制了模型性能与效率的进一步提升,对此本文总结了利用Trans⁃former开展图像/视频语义/实例分割仍需关注的难点问题,并对未来可能的发展方向进行了展望,提供了一些启示供参考. 展开更多
关键词 视觉分割 TRANSFORMER 语义分割 实例分割 自注意力机制
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基于超声波的高强螺栓轴力检测技术研究 被引量:1
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作者 徐晓 姜涛 +3 位作者 靳超 高杰 吕炎 何存富 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期163-172,共10页
高强螺栓作为关键零部件,广泛应用于悬索桥、风电塔筒等重要结构中,其安装质量对整体结构的稳定性和安全性具有至关重要的影响。然而,传统的扭矩法难以准确测量螺栓的轴向预紧力,从而难以有效评估结构的稳定性。为解决这一问题,基于声... 高强螺栓作为关键零部件,广泛应用于悬索桥、风电塔筒等重要结构中,其安装质量对整体结构的稳定性和安全性具有至关重要的影响。然而,传统的扭矩法难以准确测量螺栓的轴向预紧力,从而难以有效评估结构的稳定性。为解决这一问题,基于声弹性效应,设计了高压激励和压控增益等电路,研制了一套螺栓轴力检测系统。系统通过激励压电传感器接收回波信号,并采用互相关算法计算渡越时间差以表征螺栓的应力状态,最后对风电螺栓进行了应力-渡越时间标定实验及超声法与扭矩法的对比实验。实验结果表明,当螺栓轴向预紧力达到其额定值的40%时,该系统的应力测量误差率≤2.81%,且分辨率可达0.2507 k N,能够有效满足螺栓轴向预紧力的测量要求。与传统扭矩法相比,超声法在螺栓服役状态下的应力测量误差控制与分辨率均具有显著优势,为工业领域关键部件的应力测量提供了可靠的技术方案。 展开更多
关键词 高强螺栓 声弹性效应 应力状态 互相关算法 轴力检测 超声法 扭矩法
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面向空间信息网络的免配对无证书链上接入认证方法
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作者 霍如 王志浩 +1 位作者 邵子豪 黄韬 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期136-148,共13页
传统的地面网络接入认证方法存在单点故障和证书分发过程不透明的问题,难以应对空间信息网络中高度复杂和动态多变的拓扑网络,因此提出了一种面向空间信息网络的免配对无证书链上接入认证方法。首先,结合联盟链和无证书公钥密码分发技术... 传统的地面网络接入认证方法存在单点故障和证书分发过程不透明的问题,难以应对空间信息网络中高度复杂和动态多变的拓扑网络,因此提出了一种面向空间信息网络的免配对无证书链上接入认证方法。首先,结合联盟链和无证书公钥密码分发技术,构建了星链通信模型。在此基础上,提出了基于区块链的免配对无证书公钥-椭圆曲线混合加密算法,设计了接入认证机制,以保障接入认证过程的安全性和操作的可追溯性。最后,通过扩展的区块结构记录接入认证清单,设计了批处理机制,实现高效切换。安全分析与仿真结果表明,所提方法与现有方法相比,在提供更强安全性保障的前提下,降低了信令开销约50%、认证时延至少约12.4%、批处理认证时延约23%。 展开更多
关键词 空间信息网络 区块链 无证书公钥密码分发技术 接入认证
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SCE-YOLO:改进YOLOv8的轻量级无人机视觉检测算法 被引量:1
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作者 张帅 王波涛 +1 位作者 涂嘉怡 陈聪实 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期100-112,共13页
针对无人机航拍场景下的目标检测模型计算复杂、检测效果不佳等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级无人机目标检测算法SCE-YOLO。使用STA_C2f替换骨干网络中的C2f模块,提高模型的特征提取能力;将采用渐进重参数化方法改进的AIFI模块作为... 针对无人机航拍场景下的目标检测模型计算复杂、检测效果不佳等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级无人机目标检测算法SCE-YOLO。使用STA_C2f替换骨干网络中的C2f模块,提高模型的特征提取能力;将采用渐进重参数化方法改进的AIFI模块作为空间金字塔池化层,实现高质量的尺度特征交互;提出一种多尺度特征聚合扩散网络UAV_CFDPN,根据航拍小目标的尺度特征优化网络结构,设计特征聚合模块FAM以及新的特征聚合与扩散路径,使得模型获得丰富的多尺度特征和上下文信息,提高目标检测的尺度适应性;设计一种高效共享卷积模块ES-Head,在保持定位和分类能力的同时,使得模型更加轻量高效。在VisDrone2019数据集上进行测试,实验结果表明,相较于YOLOv8s,虽然提出的SCE-YOLO算法mAP50减少0.5个百分点,但参数量和计算量仅为YOLOv8s的10.0%和48.8%,在检测精度和轻量化方面相较于其他先进算法具有明显的优势。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 多尺度特征 特征聚合 轻量化
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基于一致损失生成对抗网络的冷水机组故障诊断 被引量:1
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作者 高学金 吴浩宁 +1 位作者 高慧慧 齐咏生 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期285-297,共13页
冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障... 冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障数据往往难以收集,导致模型的诊断准确率下降。为此,提出了一种基于一致损失生成对抗网络(CLGAN)的故障诊断方法。首先,利用少量带标签样本和大量无标签样本训练CLGAN,并生成故障数据;然后,利用生成数据与历史数据构建一个包含各类故障的平衡数据集;最后,利用该数据集训练故障分类器并对冷水机组进行实时诊断。CLGAN通过在判别器中引入一致性损失函数,能够有效利用无标签数据辅助模型训练,提升了数据利用率。同时,CLGAN迫使生成器在多个尺度上满足判别器的要求,这种多维度的反馈机制使得模型在面对扰动时,依然能生成高质量的样本,进而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。基于ASHRAE和HY-31C数据集的实验结果表明,在各类别仅有5个带标签样本的情况下,CLGAN分别获得了92.8%和95.9%的故障诊断准确率,展现了良好的故障诊断性能。此外,在噪声和跨工况实验中,CLGAN相比于其他对比方法也展现出了良好的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 故障诊断 生成对抗网络 冷水机组 一致损失函数 无标签数据
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知识图谱与大语言模型协同共生模式及其教育应用综述 被引量:1
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作者 李晓理 刘春芳 耿劭坤 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期1-13,共13页
近年,人工智能技术,特别是大语言模型、知识图谱技术的迅速发展,为教育的数字化、智能化转型提供了重要的技术条件。分别分析了大语言模型与知识图谱两技术在智能教育领域的应用优势、现状以及存在的问题。在此基础上,深入探讨了知识图... 近年,人工智能技术,特别是大语言模型、知识图谱技术的迅速发展,为教育的数字化、智能化转型提供了重要的技术条件。分别分析了大语言模型与知识图谱两技术在智能教育领域的应用优势、现状以及存在的问题。在此基础上,深入探讨了知识图谱与大语言模型的协同共生模式,包括两者相互增强的方式方法,并对协同技术研究现状进行了归纳分析,总结了近年来在教育领域的相关应用。最后,对知识图谱与大语言模型技术联合应用于教育领域的发展趋势进行了总结与展望。 展开更多
关键词 知识图谱(KG) 大语言模型(LLM) 智能教育
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基于动态原型增量学习的废旧家电识别方法
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作者 韩红桂 刘一鸣 +1 位作者 李方昱 杜永萍 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3455-3466,共12页
针对废旧家电回收过程中废旧家电识别模型受到不同类别干扰,引起识别结果不稳定的问题,提出了一种基于动态原型增量学习的废旧家电识别方法。首先,建立增量残差聚合结构,获取新旧类家电特征,增强了废旧家电识别模型的扩展能力。其次,设... 针对废旧家电回收过程中废旧家电识别模型受到不同类别干扰,引起识别结果不稳定的问题,提出了一种基于动态原型增量学习的废旧家电识别方法。首先,建立增量残差聚合结构,获取新旧类家电特征,增强了废旧家电识别模型的扩展能力。其次,设计共享权重动态原型,获取家电代表性特征和区分性特征,降低了识别过程的交叉干扰。最后,设计对比原型方法感知误分类别,结合共享权重动态原型的家电代表性特征,提升了识别精度。将提出的识别方法应用于不同场景下废旧家电分拣,实验结果表明该方法具有较好的识别精度。 展开更多
关键词 废旧家电识别 动态原型 增量学习 深度神经网络
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基于对比学习的动作识别研究综述
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作者 孙中华 吴双 +2 位作者 贾克斌 冯金超 刘鹏宇 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2473-2485,共13页
人体动作具有类别数量多、类内/类间差异不均衡等特性,导致动作识别对数据标签数量与质量的依赖度过高,大幅增加了学习模型的训练成本,而对比学习是解决该问题的有效方法之一,近年来基于对比学习的动作识别逐渐成为研究热点。基于此,该... 人体动作具有类别数量多、类内/类间差异不均衡等特性,导致动作识别对数据标签数量与质量的依赖度过高,大幅增加了学习模型的训练成本,而对比学习是解决该问题的有效方法之一,近年来基于对比学习的动作识别逐渐成为研究热点。基于此,该文全面论述了对比学习在动作识别中的最新进展,将对比学习的研究分为3大阶段:传统对比学习、基于聚类的对比学习以及不使用负样本的对比学习。在每一阶段,首先概述具有代表性的对比学习模型,然后分析了当前基于该类模型的主要动作识别方法。另外,介绍了主流基准数据集,总结了经典方法在数据集上的性能对比。最后,探讨了对比学习模型在动作识别研究中的局限性和可延展之处。 展开更多
关键词 动作识别 对比学习 对比损失 无监督学习
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城市固废焚烧过程二[口恶]英全生命周期预测模型的构建:耦合数值仿真和模糊森林回归的方法
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作者 汤健 崔旺旺 +2 位作者 陈佳昆 王天峥 乔俊飞 《化工进展》 北大核心 2025年第8期4628-4647,共20页
城市固废焚烧(MSWI)是实现废弃物管理和能源回收的关键技术之一,该过程不可避免地产生持久性有机污染物二[口恶]英(DXN)。该污染物产生机理至今模糊不清且难以直接检测。为洞悉DXN生成、分解、再生成、吸附和排放的全生命周期机理,本文... 城市固废焚烧(MSWI)是实现废弃物管理和能源回收的关键技术之一,该过程不可避免地产生持久性有机污染物二[口恶]英(DXN)。该污染物产生机理至今模糊不清且难以直接检测。为洞悉DXN生成、分解、再生成、吸附和排放的全生命周期机理,本文提出了基于耦合数值仿真和模糊森林回归的DXN全生命周期模型构建方法。首先,采用FLIC、Aspen Plus和Aspen Adsorption开发DXN全生命周期数值仿真模型。随后,进行双正交实验设计与实施以获得多工况下虚拟机理数据。最后,利用T-S模糊森林回归算法(TSFFR)建立DXN全生命周期模型。结果表明,该模型能够获取MSWI过程DXN全生命周期不同位置的浓度,为后续实现污染减排与优化控制提供了有效支撑。 展开更多
关键词 城市固废焚烧 二[口恶]英 全生命周期建模 耦合数值仿真 模糊森林回归 机理模型
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面向磁性硬盘定制化消磁的磁场数值建模与分析
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作者 徐喆 张自影 汤健 《控制工程》 北大核心 2025年第5期777-787,共11页
为确保隐私安全和防止失密泄密,在对作为典型城市再生资源的废旧磁性存储介质进行资源化利用前,需要销毁其所包含信息。目前,业界多采用不符合国家“双碳”战略的最高磁场强度消磁方式,缺少如何进行定制化消磁的理论与应用探索。对此,... 为确保隐私安全和防止失密泄密,在对作为典型城市再生资源的废旧磁性存储介质进行资源化利用前,需要销毁其所包含信息。目前,业界多采用不符合国家“双碳”战略的最高磁场强度消磁方式,缺少如何进行定制化消磁的理论与应用探索。对此,提出面向磁性硬盘定制化消磁的磁场数值建模与分析方法。首先,进行消磁机多层多匝矩形线圈磁场强度的理论计算;接着,进行基于COMSOL软件的消磁磁场数值建模,完成与理论计算的验证后,分析电流密度、线圈高度、封装尺寸与磁场强度的影响;最后,基于所研制的消磁正样机进行验证,证明了定制化消磁理论的正确性和实际的可用性,为节能减碳提供了支撑。 展开更多
关键词 磁性存储介质 定制化消磁 COMSOL Multiphysics软件 磁场强度 矩形线圈 数值建模
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基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别
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作者 汤健 潘晓彤 +1 位作者 夏恒 李帷韬 《控制工程》 北大核心 2025年第2期306-316,共11页
准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,... 准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,采用人工多曝光图像融合去雾算法、特征归一化、陷波滤波、中值滤波等预处理手段进行去雾和去噪处理,获得清晰图像;然后,提取图像的亮度、火焰、颜色和主成分等多特征,从多个视图进行图像表征,并基于互信息对多特征进行约简;最后,将约简特征输入ICF模型以建立MSWI过程燃烧状态识别模型。基于北京某焚烧发电厂的实际火焰进行实验验证,结果表明所构建的模型可达到96.01%的识别准确率。 展开更多
关键词 城市固废焚烧 燃烧状态识别 特征提取 互信息 级联森林
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城市固废焚烧过程神经网络控制研究综述
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作者 汤健 田昊 +1 位作者 余文 乔俊飞 《自动化学报》 北大核心 2025年第9期1951-1973,共23页
城市固废焚烧(MSWI)已成为解决城市环境问题并实现可再生能源循环利用的主流技术,其对应系统具有参数多、耦合性强、非线性显著等特性,需采用先进过程控制技术以确保平稳高效的运行.鉴于此,进行面向MSWI过程神经网络控制(NNC)综述以弥... 城市固废焚烧(MSWI)已成为解决城市环境问题并实现可再生能源循环利用的主流技术,其对应系统具有参数多、耦合性强、非线性显著等特性,需采用先进过程控制技术以确保平稳高效的运行.鉴于此,进行面向MSWI过程神经网络控制(NNC)综述以弥补该领域的缺失和促进深入研究.首先,描述典型MSWI过程工艺,分析其控制问题与控制目标,明确控制复杂性,概述NNC及其在管理此类复杂系统方面的优势;其次,综述面向控制的机理与数据驱动焚烧炉模型;随后,简要分析和介绍非NNC控制器设计在MSWI过程的研究现状;接着,详细综述面向NNC的浅层和模糊控制器设计、网络参数、网络结构和事件触发在线更新算法以及稳定性分析的研究现状,并进行控制性能分析;然后,展望未来研究方向;最后,总结了本文在促进NNC向MSWI过程控制具身智能化发展中的贡献. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 先进过程控制 神经网络控制 参数在线更新 结构自组织 事件驱动控制
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基于局部时序建模与Transformer的机器人运动技能学习
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作者 朱晓庆 南博睿 +5 位作者 宫婉儒 毕兰越 郑忻宜 朱晓宇 吴通 张川 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第9期968-978,共11页
为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时... 为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时间依赖关系,解决机器人运动数据中深层特征难以提取的问题.同时,利用参数共享策略细化预测特征完成动作推理.GMT在MuJoCo平台的三个机器人运动技能任务中进行了验证.实验结果表明,GMT在学习效率和精度方面较Decision Transformer最高提升28.5%.研究表明,GMT能够高效建模机器人运动序列特征,为机器人动作决策提供新的技术方案. 展开更多
关键词 机器人运动 局部时序建模 TRANSFORMER 门控机制 自回归建模
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聚焦研究生实践能力培养的“AI+数字化”实验设计与分析
16
作者 李晓理 石婷 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第2期191-196,共6页
人工智能(artificial intelligence,AI)与数字化技术已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。高等教育体系尤其是研究生教育中对学生实践能力的培养,是培养创新型人才的关键环节,需紧跟时代步伐。该文探讨了如何建设“AI+数字化”实... 人工智能(artificial intelligence,AI)与数字化技术已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。高等教育体系尤其是研究生教育中对学生实践能力的培养,是培养创新型人才的关键环节,需紧跟时代步伐。该文探讨了如何建设“AI+数字化”实践能力培养模式,并以典型实验设计与分析为例进行了阐述,目的是解决传统培养模式中存在的难以全方位指导顾及每位学生、实时答疑、个性化培养等诸多问题和难题,为研究生提供精准、规范且个性化的实践能力培养方案,从而提升他们的实践动手能力及理论知识应用能力。 展开更多
关键词 研究生培养 实践能力 AI+数字化 实验设计与分析
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基于权重偏置图注意网络的复杂场景中物体位置关系推理方法
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作者 左国玉 王子豪 +1 位作者 赵敏 于双悦 《计算机学报》 北大核心 2025年第3期572-585,共14页
在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不... 在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不足,并忽略了关键的物体关系,从而限制了推理的准确性。为了解决这一问题,本文提出了一种基于端到端图注意网络的关系推理模型,旨在提升推理物体位置关系的准确性。该模型首先采用EfficientNet-B0与双向特征金字塔网络(BiFPN)进行RGB特征提取。其次,在构建图结构时,通过过滤缺乏上下位置关系的物体对,使图结构更加稀疏,从而降低计算负担。随后,利用带权重偏置的图注意网络来预测物体之间的位置关系。在视觉操纵关系数据集(VMRD)上对所提模型进行了训练和评估。结果显示,该模型在关系推理的图像准确率(IA)指标上达到了71.1%。此外,采用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)进行了注意力可视化,进一步验证了模型在多物体无序堆叠场景中推断空间位置关系的有效性,使其适用于真实的机械臂抓取应用。最后,通过在实验室环境中对常见物体进行测试,成功地将模型应用于真实世界的机械臂抓取场景,证明了该模型在实际环境中的通用性和实用性。 展开更多
关键词 复杂场景 关系推理 BiFPN 图注意网络 抓取顺序
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一种基于缺陷响应空间补偿的多模式超声全聚焦复合成像及应用
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作者 焦敬品 梁士通 +2 位作者 李晨旭 齐高君 岳大庆 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期173-183,共11页
因奥氏体不锈钢小径管壁厚较小,超声波在其界面多次反射和模式转换产生的多次回波导致相控阵成像中产生大量伪像,严重影响缺陷的识别。为解决所选超声波模式类型、数量及其幅值空间差异性对成像效果的影响,提出了一种基于缺陷响应空间... 因奥氏体不锈钢小径管壁厚较小,超声波在其界面多次反射和模式转换产生的多次回波导致相控阵成像中产生大量伪像,严重影响缺陷的识别。为解决所选超声波模式类型、数量及其幅值空间差异性对成像效果的影响,提出了一种基于缺陷响应空间补偿的多模式超声全聚焦复合成像方法。建立了缺陷空间响应模型,对模型获取的全矩阵数据进行多模式成像,与CIVA仿真软件的成像结果具有较好的一致性。将各模式成像结果中缺陷位置附近的最大强度值作为缺陷响应值进行对比,缺陷响应模型与仿真的计算结果误差仅在±3 dB以内。并研究了不同模式成像敏感度的空间分布规律,确定了适合不同模式的空间补偿参数。利用校准后的所有直接模式和半跨模式对仿真数据进行复合成像,相较于单模式成像以及直接相加复合成像,基于缺陷响应空间补偿的复合成像方法在缺陷处具有更高缺陷幅值以及更低的伪像幅值,且在不同位置的圆孔缺陷成像结果中均未出现伪像。在此基础上,将所提方法应用于裂纹与气孔缺陷的检测实验。结果表明,相较于单模式成像,基于缺陷响应空间补偿的复合成像方法可以很好地抑制伪像并提高信噪比。 展开更多
关键词 奥氏体 小径管 缺陷响应 多模式 全聚焦成像 复合成像
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一种改进的K-PCA与PNN结合的快速高光谱遥感分类算法
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作者 简萌 陈旭凤 +1 位作者 鲁军 郝敏钗 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期343-351,共9页
高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnet... 高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)结合的快速高光谱遥感分类算法.首先提出一种最近邻的样本选择方法,用以筛选更具代表性的地物光谱数据;其次提出一种基于半数重采样的主成分优选策略,有效去除噪声并保留光谱本质特征,大幅度降低数据维度;最后融合K-PCA的非线性降维特性与PNN的最优贝叶斯分类能力进行地物识别.在利用AVIRIS高光谱数据集的验证实验中,本算法不仅将分类精度提升至89.9%,较传统方法提升显著,且运算效率大幅提升.结果表明该算法在兼顾分类精度与实时性的高光谱地物识别场景中凸显优势,为遥感大数据智能处理提供了高效解决方案. 展开更多
关键词 高光谱遥感数据 地物识别 核-主成分分析 概率神经网络 半数重采样
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前额叶皮层启发的Transformer模型应用及其进展 被引量:1
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作者 潘雨辰 贾克斌 张铁林 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1403-1422,共20页
聚焦于生物结构与类脑智能的交叉研究方向,探讨前额叶皮层的结构及其认知功能对人工智能领域Transformer模型的启发.前额叶皮层在认知控制和决策制定中扮演着关键角色.首先介绍前额叶皮层的注意力机制、生物编码、多感觉融合等相关生物... 聚焦于生物结构与类脑智能的交叉研究方向,探讨前额叶皮层的结构及其认知功能对人工智能领域Transformer模型的启发.前额叶皮层在认知控制和决策制定中扮演着关键角色.首先介绍前额叶皮层的注意力机制、生物编码、多感觉融合等相关生物研究进展,然后探讨这些生物机制如何启发新型的类脑Transformer架构,重点提升其在自注意力、位置编码、多模态整合等方面的生物合理性与计算高效性.最后,总结前额叶皮层启发的类脑新模型,在支持多类型神经网络组合、多领域应用、世界模型构建等方面的发展与潜力,为生物和人工智能两大领域之间交叉融合构建桥梁. 展开更多
关键词 生物结构 类脑智能 前额叶皮层 TRANSFORMER 世界模型
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