基于迁移成分分析的火星LIBS光谱数据定量分析方法

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作者 吴敏浩 陈靖 +3 位作者 郑子宇 李宣佑 王爽 丁宇 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期463-472,共10页

火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样... 火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样的K_(2)O质量分数。选取了383种标样在模拟火星环境下的光谱数据作为训练集,6种在轨标样在真实火星环境下的光谱数据作为测试集。使用训练集建立决策树为250棵的RF模型,其平均绝对误差(E_(MA))、均方根误差(E_(RMS))和平均相对误差(E_(MR))分别为1.117、1.148和10.104,预测性能较差。为了缩短训练集和测试集光谱数据之间的分布距离,建立TCA-RF模型并调整参数。相较于RF模型,TCA-RF模型的E_(MA)、E_(RMS)和E_(MR)分别降低了90.7%、88.1%和94.1%。而与参考模型MOC(一种偏最小二乘法结合独立成分分析的模型)对比,TCA-RF模型在预测测试集中K_(2)O质量分数≥0.15%的样品时,其准确性高于MOC模型。因此TCA-RF模型可以为探测火星土壤元素含量提供新的技术手段。 展开更多

关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 火星探测 迁移成分分析 定量分析

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基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理 被引量：22

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作者 耿俊成 马文栋 +1 位作者 郭志民 孙玉宝 《智慧电力》 北大核心 2018年第9期103-108,共6页

针对台区变压器三相不平衡,提出了一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先,计算台区用户与台区变压器A,B,C三相电压序列数据之间相关系数,识别每个用户相序;接着,基于用户电流序列数据计算台区变压器A,B,C三... 针对台区变压器三相不平衡,提出了一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先,计算台区用户与台区变压器A,B,C三相电压序列数据之间相关系数,识别每个用户相序;接着,基于用户电流序列数据计算台区变压器A,B,C三相电流序列数据,进而计算台区变压器三相平均不平衡度;最后,以台区变压器三相平均不平衡度最小为目标采用遗传算法搜索1种最优台区用户相序组合,指导配电运检人员精准调整用户相序。该方法在某电网公司台区变压器三相不平衡治理工作中进行了应用验证,取得了较好效果。 展开更多

关键词 智能电表 电压序列 电流序列 相序 遗传算法 三相不平衡度

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激光诱导击穿光谱(LIBS)结合字典学习对气溶胶光谱数据筛选方法的研究 被引量：2

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作者 李雨亭 韦中 +5 位作者 陈靖 陈文杰 袁茼珊 王启璇 蒋焱 丁宇 《中国无机分析化学》 CAS 北大核心 2024年第2期176-182,共7页

气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进... 气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进行分类,其中70%作为训练集,30%作为测试集,建立一种结合字典学习对有效光谱数据进行筛选的方法——K-SVD-SVM。当字典基向量数设置为3时,模型分类性能最优,准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、精确率和召回率的调和平均(F1)分别达到96%、95%、95%、0.95。此外,采用K-SVD-SVM方法对7种不同浓度的气溶胶样品进行筛选后,输入结合遗传算法的极限学习机(GA-ELM)模型开展定量分析,同时将未筛选的原始光谱数据输入定量模型进行对比。未筛选的原始数据测试集RMSE和R^(2)分别是0.0303和0.8726,筛选光谱后,分别提升至0.0187和0.9809。结果表明,K-SVD-SVM方法有着较好的分类性能,且采用此方法筛选出的有效数据可以为气溶胶中元素定量分析提供数据支撑。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 字典学习 气溶胶 分类识别

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模型压缩中的对抗鲁棒性实验分析

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作者 夏海峰 袁晓彤 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期69-75,共7页

模型压缩和对抗鲁棒性在深度学习模型落地到实际应用场景中扮演着重要的角色,本文将二者结合到同一视角下,探讨在模型压缩同时又可以使精简后的模型具有鲁棒性的问题。在对抗训练的框架下,对模型压缩和模型鲁棒性之间一些性质上的关联... 模型压缩和对抗鲁棒性在深度学习模型落地到实际应用场景中扮演着重要的角色,本文将二者结合到同一视角下,探讨在模型压缩同时又可以使精简后的模型具有鲁棒性的问题。在对抗训练的框架下,对模型压缩和模型鲁棒性之间一些性质上的关联进行了研究,并且通过实验证明了模型压缩和对抗鲁棒性可以同时得到。 展开更多

关键词 深度神经网络 模型压缩 对抗攻击 对抗训练

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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究

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作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页

针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多

关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(CBAM)

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考虑员工技能等级的软件项目多目标超启发式调度

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作者 申晓宁 陈文言 +1 位作者 陈星晖 佘娟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期566-580,共15页

以最优化项目工期和员工满意度为目标,建立多目标软件项目调度问题的数学模型.该模型考虑员工的技能等级划分、任务重要程度等实际因素,并将重要任务与高技能等级员工相匹配.提出一种基于Q学习的超启发式算法求解该模型.基于交叉算子和... 以最优化项目工期和员工满意度为目标,建立多目标软件项目调度问题的数学模型.该模型考虑员工的技能等级划分、任务重要程度等实际因素,并将重要任务与高技能等级员工相匹配.提出一种基于Q学习的超启发式算法求解该模型.基于交叉算子和引入随机抖动的Jaya算子对任务-员工矩阵进行全局搜索;利用问题信息设计了缩短项目工期和增加员工满意度的局部挖掘策略;将全局搜索算子、邻域参数的取值和局部挖掘策略组合为8种低层启发式策略;给出一种基于Q学习的高层策略,根据低层策略的历史表现为不同进化状态下的种群自适应选择合适的低层策略.实验结果表明,所提算法在绝大多数算例上的超体积率(HVR)和反世代距离(IGD)性能优于代表性算法. 展开更多

关键词 软件项目调度 员工技能等级 超启发式 Q学习 多目标优化

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MAPDNet:一种检测XCO_(2)图像中羽流的方法

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作者 邵鹏飞 胡凯 +6 位作者 刘滋然 冯新龑 马科宇 章琪 姜闪闪 夏旻 叶小岭 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第5期634-647,共14页

检测温室气体羽流是碳排放监测的关键任务,目前相关算法中,对羽流边缘细节的分割精度还有提升空间.为此,本文提出一种基于多尺度注意力机制的羽流检测网络(MAPDNet).首先,采用多尺度池化条带卷积模块(MPSCM)补偿编码器降采样操作中稀释... 检测温室气体羽流是碳排放监测的关键任务,目前相关算法中,对羽流边缘细节的分割精度还有提升空间.为此,本文提出一种基于多尺度注意力机制的羽流检测网络(MAPDNet).首先,采用多尺度池化条带卷积模块(MPSCM)补偿编码器降采样操作中稀释的高级语义信息,增强主要的羽流轮廓信息,减少细节信息的丢失.然后,采用关系注意力模块(RAM)建立特征之间的全局信息与局部信息交互,增强有用特征,降低特征图中冗余信息的比例,提高模型的分割精度.此外,引入上下文特征融合模块(CFFM)以便网络更好地理解上下文特征的信息,在恢复图像分辨率的同时,较好地将特征对齐,恢复空间位置信息.最后,利用边界增强模块(BEM)实现端到端训练,增强输出分割边界的细节,进一步提高分割精度.实验结果表明,MAPDNet模型能够从XCO_(2)羽流图像中检测碳羽流,并在模拟羽流数据集上具有良好的分割性能,其分割精度优于现有方法. 展开更多

关键词 碳排放 XCO_(2)羽流 语义分割 多尺度特征融合 注意力机制

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移动增强现实跟踪注册技术概述 被引量：8

8

作者 刘佳 王强 +1 位作者 张小瑞 陆熊 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第2期203-212,共10页

随着移动设备软硬件性能的不断提高,将增强现实技术与移动终端相结合已成为国内外研究的热点问题.三维跟踪注册技术是移动增强现实中的关键技术之一.文中综述了移动增强现实中的三类跟踪注册方法:基于传感器、基于机器视觉和基于混合的... 随着移动设备软硬件性能的不断提高,将增强现实技术与移动终端相结合已成为国内外研究的热点问题.三维跟踪注册技术是移动增强现实中的关键技术之一.文中综述了移动增强现实中的三类跟踪注册方法:基于传感器、基于机器视觉和基于混合的跟踪注册,并对各方法的特点进行了详细的探讨和比较.最后对移动增强现实跟踪注册技术进行了总结与展望. 展开更多

关键词 移动增强现实 跟踪注册 移动设备

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融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法

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作者 王婷 季繁繁 +1 位作者 崔绍君 袁晓彤 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第5期844-855,共12页

提出一种融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法(CADA),旨在将从标记良好的源域训练得到的模型推广到未标记的目标域时仍然保持良好的泛化性能.针对以往的基于对抗的无监督领域自适应方法中存在的只在整体上对齐源域和目标... 提出一种融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法(CADA),旨在将从标记良好的源域训练得到的模型推广到未标记的目标域时仍然保持良好的泛化性能.针对以往的基于对抗的无监督领域自适应方法中存在的只在整体上对齐源域和目标域的特征,而忽略了2个领域在全局分布对齐的同时属于同一类的特征是否对齐的问题,以及对无标签的目标域样本利用不充分的问题,将对比学习的思想引入到基于对抗的无监督领域自适应方法中,通过不断地拉近目标域中相似样本在特征空间中的距离,同时不断地推离不相似的样本,使得无标签的目标域样本的分类边界更加清晰,从而使得源域和目标域样本在全局对齐的同时也实现类内对齐;将目标域的样本经过数据增强后送入对比学习模块,使得目标域无标记的样本得到了更充分的利用.与原有的基于对抗的无监督领域自适应方法相比,提出的CADA在Office-31, Office-Home和VisDA-2017数据集上的平均准确率比原有方法提高了2~6个百分点. 展开更多

关键词 无监督领域自适应 自监督学习 对比学习 类对比知识 图像分类

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融合各向异性上下文的遥感图像语义分割

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作者 岳志远 耿玉标 +1 位作者 闫宏艳 孙玉宝 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期229-236,288,共9页

由于遥感图像中地面目标存在纵横比变化大、目标尺度范围广等各向异性分布问题,现有分割方法对于呈长程带状结构、密集离散分布物体等目标的分割能力还存在不足。为了应对该问题,提出融合各向异性上下文的遥感图像分割网络,该网络通过... 由于遥感图像中地面目标存在纵横比变化大、目标尺度范围广等各向异性分布问题,现有分割方法对于呈长程带状结构、密集离散分布物体等目标的分割能力还存在不足。为了应对该问题,提出融合各向异性上下文的遥感图像分割网络,该网络通过对梯度卷积核参数施加先验约束来提取目标的梯度信息,优化分割边缘,设计多尺度并行空洞卷积和各向异性复合条状池化等模块,捕获遥感图像中不同尺度目标的各向异性上下文信息,融合多尺度的上下文信息并恢复图像细节。在公开的Potsdam和Vaihingen数据集上的实验表明,该网络优于DaNet、DeepLabv3+、Eanet等先进的分割网络,消融实验也验证了各模块的有效性。 展开更多

关键词 遥感图像 语义分割 各向异性上下文 梯度卷积 复合条状池化

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YOLOv11-MAS:一种高效的PCB缺陷检测算法

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作者 殷旭鹏 赵兴强 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期102-111,共10页

随着电子设备对印刷电路板(printed circuit board,PCB)的要求越来越高,在PCB加工过程中的缺陷检测工作也愈发重要,但由于缺陷特征目标小、类别复杂且难以区分,传统检测方法在精度和鲁棒性方面存在局限。为此,对最新的YOLOv11版本改进,... 随着电子设备对印刷电路板(printed circuit board,PCB)的要求越来越高,在PCB加工过程中的缺陷检测工作也愈发重要,但由于缺陷特征目标小、类别复杂且难以区分,传统检测方法在精度和鲁棒性方面存在局限。为此,对最新的YOLOv11版本改进,形成了PCB缺陷检测模型——YOLOv11-MAS。在骨干网络部分设计并嵌入中值增强空间通道注意力模块(median-enhanced channel and spatial attention block,MECS),以中值增强与深度卷积的方式扩大感受野,提高对PCB电路板特殊缺陷的识别能力。在颈部网络部分,采用自适应分层特征融合网络(adaptive hierarchical feature integration network,AHFIN),通过自适应加权融合多尺度特征,以增强对主干网络信息的利用,使模型能够精准关注关键缺陷区域。此外,将YOLOv11的损失函数替换为滑动对齐损失函数(slide alignment loss,SAL),通过优化边界框的界定,提高对复杂缺陷类型的检测能力。实验结果表明,YOLOv11-MAS模型在PCB缺陷数据集中的多个指标均表现优异,mAP值达到93.1%,较YOLOv11提升了7.8个百分点,同时在NVIDIA Jetson Xavier嵌入式设备上的检测帧率达49.6帧/s,能满足工业实时检测需求。 展开更多

关键词 缺陷检测 小目标检测 YOLOv11 注意力机制 损失函数

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基于梯度权值追踪的域自适应分类研究

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作者 崔绍君 季繁繁 +1 位作者 王婷 袁晓彤 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期203-214,共12页

本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法(GWP),旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题,即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度.针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法,将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过拟合问题... 本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法(GWP),旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题,即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度.针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法,将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过拟合问题.先对网络进行密集预训练,并学出哪些连接是重要的;在剪枝阶段,与原有的稠密-稀疏-稠密策略中的剪枝过程不同,本文的优化算法同时将权值和梯度联合考虑,既考虑到了权值信息(即零阶信息),也考虑到了梯度信息(即一阶信息)对网络剪枝过程的影响;在重密集阶段,恢复被修剪的连接,并以较小的学习率重新训练密集网络.最终,得到的网络在下游任务上取得了理想的效果.实验结果表明,与原有的基于差异和基于对抗的领域自适应方法相比,本文提出的GWP可以有效提升下游任务精度,且具有即插即用的效果. 展开更多

关键词 梯度权值追踪 无监督领域自适应 稠密-稀疏-稠密 过拟合 零阶信息 一阶信息

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基于特征解耦的双流网络模型全色锐化

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作者 张胜裕 宋慧慧 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第9期1628-1637,共10页

全色锐化的目的是将同一卫星生成的高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像融合起来,以生成高分辨率的多光谱图像。现有模型在融合多模态信息时未能充分挖掘不同模态之间的关联性和互补性,导致其未能充分发挥多模态信息的优势,影响全色... 全色锐化的目的是将同一卫星生成的高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像融合起来,以生成高分辨率的多光谱图像。现有模型在融合多模态信息时未能充分挖掘不同模态之间的关联性和互补性,导致其未能充分发挥多模态信息的优势,影响全色锐化的质量。为了解决跨模态特征提取和融合不充分的问题,提出一种基于特征解耦的双流网络模型,从全色图像和多光谱图像中捕获到更丰富的特征信息。具体而言,该网络模型首先利用编码器将全色图像和多光谱图像的特征解耦为全局特征和局部特征,从而提高模型捕捉长程依赖和局部细节的能力。然后跨模态融合模块对这些特征进行域内和域间融合,使模型能够在不同层次上学习到更加丰富和全面的特征表示。接着,渐进融合模块逐步融合全局特征和局部特征,以获取更准确的特征表示。最后,将融合后的特征送入解码器生成高分辨率多光谱图像。在高分-2和WorldView-3上的实验结果表明,所提出的网络模型相较于许多现有的模型更具有优越性。 展开更多

关键词 全色锐化 特征解耦 跨模态特征融合

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基于内标法的钢铁中硫和磷激光诱导击穿光谱定量分析 被引量：10

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作者 丁宇 熊雄 赵兴强 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期75-81,共7页

利用激光诱导击穿光谱技术对铬钢样品中的硫、磷元素进行了定量分析.采用1 064nm Nd∶YAG固体激光器,在空气中激发样品,产生的光谱信号通过中阶梯光栅分光后进入EMCCD检测器,对波长在220~800nm范围的光谱信号进行检测.研究了光谱强度与... 利用激光诱导击穿光谱技术对铬钢样品中的硫、磷元素进行了定量分析.采用1 064nm Nd∶YAG固体激光器,在空气中激发样品,产生的光谱信号通过中阶梯光栅分光后进入EMCCD检测器,对波长在220~800nm范围的光谱信号进行检测.研究了光谱强度与延时时间以及激光能量之间的关系.在优化的实验参数下采用谱线强度比内标法定量分析三种铬钢样品中的硫、磷元素含量.实验结果表明,各元素定量结果的相对标准偏差最大值为2.6%,相对误差为-8.3%~12.5%.三种铬钢样品中硫含量分别为0.011%、0.0079%和0.0048%,磷含量分别为0.015%、0.014%和0.009%.激光诱导击穿光谱技术有望实现冶金工业的实时、在线和快速检测. 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 内标法 铬铜 杂质元素 定量分析

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LIBS与变量选择PLS结合的含油土壤中Cu,Ni定量分析 被引量：8

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作者 朱绍农 丁宇 +3 位作者 陈雨娟 邓凡 陈非凡 严飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期3812-3817,共6页

土壤中重金属元素检测是环境保护事业的重点之一,因此亟需一种能够快速检测土壤重金属浓度的定量分析手段。该研究旨在建立一种基于激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法的含油土壤中重金属元素快速定量检测方法。通过激光诱导击穿光谱(LI... 土壤中重金属元素检测是环境保护事业的重点之一,因此亟需一种能够快速检测土壤重金属浓度的定量分析手段。该研究旨在建立一种基于激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法的含油土壤中重金属元素快速定量检测方法。通过激光诱导击穿光谱(LIBS)获取含油土壤光谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)对样品中铜、镍元素进行定量分析预测,并在此基础上,结合区间以及后向区间法对全谱进行变量筛选,构建形成区间偏最小二乘法(iPLS)和后向区间偏最小二乘法(BiPLS)定量分析铜、镍元素含量的模型。结果表明:后向区间偏最小二乘法(BiPLS)在剔除了干扰信息的基础上,保留了更多的有效光谱信息,获得了比PLS和iPLS更好的预测结果:铜元素的测试集预测结果的决定系数(RP^2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.944 9和0.036 3,相对分析误差(RPD)为3.0;镍元素的测试集预测结果的RP^2和RMSEP分别为0.933 7和0.041 4, RPD为2.6,两元素的BiPLS预测结果相较于PLS和iPLS方法均有所提升。因此,针对含油土壤重金属元素光谱信息, BiPLS算法相较于iPLS和PLS算法更适合与LIBS光谱相结合,筛选对Cu和Ni两种重金属元素定量分析贡献度较大的特征变量,进而提升模型的预测效果。该方法将促进LIBS技术应用于土壤品质在线评价。 展开更多

关键词 含油土壤 重金属检测 激光诱导击穿光谱 偏最小二乘法

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基于多尺度深度残差网络的时间序列异常数据检测与修正 被引量：11

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作者 潘玲玲 刘俊 夏旻 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第7期38-43,173,共7页

时间序列异常数据检测与修正一直是数据科学与工程领域的研究热点,是进行有效数据分析的前提。目前的传统基于回归模型与浅层学习的方法不能有效地提取数据的特征,导致异常检测结果较差。而目前深度学习的方法的长序列学习较困难,容易... 时间序列异常数据检测与修正一直是数据科学与工程领域的研究热点,是进行有效数据分析的前提。目前的传统基于回归模型与浅层学习的方法不能有效地提取数据的特征,导致异常检测结果较差。而目前深度学习的方法的长序列学习较困难,容易出现梯度消失等问题,并且只能做异常判断。针对上述问题,提出一种多尺度深度残差网络模型实现时间序列异常数据检测与修正。该方法通过对误差序列的估计实现异常数据的检测,通过网络的最后一层实现数据的修正,并利用残差学习更深的网络结构,进一步提高算法的准确率。实验对比结果表明,所提方法可以有效地实现时间序列的异常数据检测及修正。 展开更多

关键词 时间序列 异常检测 多尺度卷积 残差网络

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基于深度神经网络二阶信息的结构化剪枝算法 被引量：4

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作者 季繁繁 杨鑫 袁晓彤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期12-18,共7页

现有结构化剪枝算法通常运用深度神经网络(DNN)的一阶或者零阶信息对通道进行剪枝,为利用二阶信息加快DNN网络模型收敛速度,借鉴HAWQ算法思想提出一种新的结构化剪枝算法。采用幂迭代法得到经过预训练的网络参数对应Hessian矩阵的主特... 现有结构化剪枝算法通常运用深度神经网络(DNN)的一阶或者零阶信息对通道进行剪枝,为利用二阶信息加快DNN网络模型收敛速度,借鉴HAWQ算法思想提出一种新的结构化剪枝算法。采用幂迭代法得到经过预训练的网络参数对应Hessian矩阵的主特征向量,据此向量衡量网络通道的重要性并进行通道剪枝,同时对剪枝后的网络参数进行微调提高DNN分类性能。实验结果表明,该算法在网络参数量和每秒浮点运算次数分别减少29.9%和34.6%的情况下,在ResNet110网络上的分类准确率提升了0.74%,剪枝效果优于PF、LCCL等经典剪枝算法。 展开更多

关键词 深度神经网络 网络压缩 结构化剪枝 二阶信息 幂迭代法

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基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究 被引量：7

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作者 杨淋玉 丁宇 +4 位作者 战晔 朱绍农 陈雨娟 邓凡 赵兴强 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1804-1808,共5页

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合... 钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。 展开更多

关键词 钢铁 元素定量检测 激光诱导击穿光谱 化学计量学

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基于离散Fréchet距离和剪辑近邻法的低压配电网拓扑结构校验方法 被引量：37

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作者 耿俊成 张小斐 +1 位作者 郭志民 孙玉宝 《电测与仪表》 北大核心 2017年第5期50-55,共6页

针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、准确性不够、可操作性差的问题,提出了一种基于离散Fréchet距离和剪辑K近邻的配电网拓扑结构校验方法。基于电网GIS平台配变经纬度坐标数据计算校验用户台区变压器与该地区其它变压器之间... 针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、准确性不够、可操作性差的问题,提出了一种基于离散Fréchet距离和剪辑K近邻的配电网拓扑结构校验方法。基于电网GIS平台配变经纬度坐标数据计算校验用户台区变压器与该地区其它变压器之间的距离,搜索该校验用户的邻近台区。通过计算校验用户与所在台区其它用户、邻近台区所有用户之间智能电能表电压曲线离散Fréchet距离,进而运用剪辑近邻法对训练样本集进行修剪生成少量的关键样本集,可有效降低搜索复杂度,进而快速判别校验用户的正确台区类别,有效验证电网GIS平台用户与台区变压器拓扑连接关系的正确性。 展开更多

关键词 配变经纬度坐标 邻近台区 离散Fréchet距离 电压曲线相似性 剪辑K近邻

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基于Kinect的手势跟踪概述 被引量：10

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作者 刘佳 郑勇 +2 位作者 张小瑞 偰冬慧 陆熊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期1921-1925,共5页

综述了当前基于Kinect手势跟踪的几种代表性方法:基于轮廓和特征匹配运动目标跟踪算法、均值漂移跟踪算法、连续自适应均值漂移跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法以及粒子滤波跟踪算法,分析其特点及相互关系,详细探讨了各方法的优缺点。最... 综述了当前基于Kinect手势跟踪的几种代表性方法:基于轮廓和特征匹配运动目标跟踪算法、均值漂移跟踪算法、连续自适应均值漂移跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法以及粒子滤波跟踪算法,分析其特点及相互关系,详细探讨了各方法的优缺点。最后对手势跟踪发展趋势作出了展望。 展开更多

关键词 KINECT 人机交互 手势跟踪 匹配搜索 粒子采样

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