基于改进YOLOv3的中药饮片智能鉴别模型研究

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作者 高爽 周志强 +1 位作者 钟思羽 黄显章 《世界科学技术-中医药现代化》 北大核心 2025年第2期364-374,共11页

目的针对中药饮片鉴别研究中的饮片漏检、误检、定位不精准、置信度低等问题,通过对小目标和重叠度高的目标具有良好检测效果的YOLOv3算法进行改进,提升中药饮片智能检测识别的准确率。方法采集常见的148种中药饮片图像,构建中药饮片RG... 目的针对中药饮片鉴别研究中的饮片漏检、误检、定位不精准、置信度低等问题,通过对小目标和重叠度高的目标具有良好检测效果的YOLOv3算法进行改进,提升中药饮片智能检测识别的准确率。方法采集常见的148种中药饮片图像,构建中药饮片RGB图像数据集。在原始YOLOv3算法模型基础上,通过K-means聚类算法选取合适的锚点框尺寸;引入CIoU损失函数进行边界框回归,提高边界框的定位精度、置信度等;将传统的非极大值抑制NMS改进为DIoUNMS,降低YOLOv3算法对重叠度高的密集目标的漏检、误检等问题。结果对148种中药饮片进行测试,改进后的算法实现了98.47%的平均检测精度均值,相比原始YOLOv3算法提升了1.83%;对密集、重叠度高等复杂情况下的饮片实现了更好的检测效果,饮片漏检、误检、定位不精准、置信度低等问题在一定程度上得到了相应的缓解。结论改进后的算法有效提升了中药饮片的识别精度和泛化能力,为中药饮片实现自动化智能检测提供新的参考。 展开更多

关键词 中药饮片 深度学习 YOLOv3 损失函数 非极大值抑制

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改进k-means的多域光纤通信非线性失真补偿方法 被引量：1

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作者 赵淑君 刘伟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期182-186,共5页

为了解决光纤通信信号在传输过程中受到非线性影响而产生的失真问题,提高光纤通信系统的稳定性,提出了改进k-means的多域光纤通信非线性失真补偿方法。构建多域光纤通信传输模型,在传输端利用波长转换器将输入信号传输到光纤,结合干扰... 为了解决光纤通信信号在传输过程中受到非线性影响而产生的失真问题,提高光纤通信系统的稳定性,提出了改进k-means的多域光纤通信非线性失真补偿方法。构建多域光纤通信传输模型,在传输端利用波长转换器将输入信号传输到光纤,结合干扰原理线性化脉冲恢复光信号。以信噪比描述光纤通信的色散特性,明确信号交互出现非线性失真变化。通过Dijkstra方法改进k-means方法,解调失真星座,避免聚类陷入局部最优,使全部簇信号尽可能接近原始调制中心,实现失真补偿。实验结果表明:利用所提方法对光纤通信非线性失真进行补偿后,聚类效果较佳,信息误码率可降至10^(-7),有效减少了网络传输消耗,提高光纤通信信号质量。 展开更多

关键词 改进k-means方法 多域光纤通信 非线性失真补偿 Dijkstra方法 马可科夫方程

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基于高斯滤波与多尺度CNN的抗噪轴承故障诊断方法 被引量：1

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作者 路新华 韩风超 +2 位作者 马丽 张凌晓 孙鹏 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期132-137,共6页

针对滚动轴承在强背景噪声环境下故障诊断性能不佳,已有基于深度学习和降噪处理的故障诊断模型规模较大,复杂度较高导致难以实际部署的问题,提出一种基于高斯滤波(Gaussian-filter)和多尺度卷积神经网络(MultiScale Convolution Neural ... 针对滚动轴承在强背景噪声环境下故障诊断性能不佳,已有基于深度学习和降噪处理的故障诊断模型规模较大,复杂度较高导致难以实际部署的问题,提出一种基于高斯滤波(Gaussian-filter)和多尺度卷积神经网络(MultiScale Convolution Neural Network,MSCNN)的滚动轴承故障诊断方法,可在噪声环境中实现低复杂度、高精度的故障诊断,并对不同负载情况具有高鲁棒性。该方法首先构造适应不同信噪比的最佳滤波核,然后对有噪信号进行降噪处理,最后使用MSCNN自适应提取信号多尺度特征,实现多类别故障诊断。实验结果表明,与当下最先进的各种故障诊断方法相比,该方法在各种强度噪声下均具有较高故障诊断精度,且在时间和空间维度上具有较低的复杂度,有望在工业生产中得到实际应用。 展开更多

关键词 故障诊断 降噪 深度学习 高斯滤波 卷积神经网络

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融合语义的图神经网络饰品设计知识推荐 被引量：1

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作者 刘运通 孙晓莹 张展 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3812-3819,共8页

为将企业结构化数据中所蕴含的专业知识高效地提供给产品设计师,提出一种基于图注意力网络的饰品设计知识推荐方法。把饰品企业的结构化数据转化为图,依据专业知识图谱融入相关语义信息,构建图注意力网络模型学习设计师的历史设计习惯,... 为将企业结构化数据中所蕴含的专业知识高效地提供给产品设计师,提出一种基于图注意力网络的饰品设计知识推荐方法。把饰品企业的结构化数据转化为图,依据专业知识图谱融入相关语义信息,构建图注意力网络模型学习设计师的历史设计习惯,用门控循环单元神经网络提取当前设计任务的操作序列特征,依据这些信息,预测饰品设计师所需的知识并进行推荐。实验结果表明,在专业领域知识推荐方面,该方法具有更好的推荐性能。 展开更多

关键词 图神经网络 知识推荐 知识图谱 设计任务子图 注意力机制 门控循环单元 饰品设计

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基于GAN的半监督遥感图像场景分类 被引量：5

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作者 夏英 李骏垚 郭东恩 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期28-39,共12页

针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法。首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次... 针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法。首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次,引入特征融合思想,将浅层特征与深层特征进行融合,从而减少特征损失;最后,在生成对抗网络的判别器中加入结合门控的注意力模块,以增强特征判别能力。在EuroSAT和UC Merced数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提取判别力更强的特征,提高半监督分类性能。 展开更多

关键词 遥感图像 场景分类 半监督 生成对抗网络 注意力机制

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基于数值模拟汽车轮眉注塑过程缺陷分析 被引量：4

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作者 赵焕平 薛党勤 卢松涛 《塑料》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期28-33,共6页

以汽车轮眉作为研究对象,为解决特殊位置翘曲变形问题,使其满足尺寸和形状要求,基于模流技术分析翘曲变形原因,根据分析结果,对翘曲变形量不满足生产要求的特殊位置,利用响应面法建立翘曲变形量二阶回归模型,以多目标参数进行优化分析... 以汽车轮眉作为研究对象,为解决特殊位置翘曲变形问题,使其满足尺寸和形状要求,基于模流技术分析翘曲变形原因,根据分析结果,对翘曲变形量不满足生产要求的特殊位置,利用响应面法建立翘曲变形量二阶回归模型,以多目标参数进行优化分析。模拟结果表明,翘曲变形的最大值为3.957 mm,所处位置为腹板两端,收缩不均匀是造成该位置不满足生产要求的主要原因;该位置优化后的最大翘曲变形量为3.215 mm,与优化前相比,翘曲变形量降低了18.75%,对应的参数组合为保压压力90 MPa、模具温度60℃、熔料温度250℃和充填时间3.3 s,且充填时间对翘曲变形量的影响最大,熔料温度和模具温度次之,保压压力最小。 展开更多

关键词 汽车轮眉 注塑成型 浇注系统设计 响应面法 翘曲变形

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短相遇接触时间网络环境中的时延容忍网络路由方案 被引量：1

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作者 王超 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期627-631,共5页

为解决时延容忍网络在短接触时间下的路由问题,给出了一种短相遇接触时间网络环境中的时延容忍网络路由方案.该方案首先利用相遇接触时间、相遇间隔时间和消息时效等网络信息计算一跳传递概率和两跳传递概率,然后根据所得传递概率在当... 为解决时延容忍网络在短接触时间下的路由问题,给出了一种短相遇接触时间网络环境中的时延容忍网络路由方案.该方案首先利用相遇接触时间、相遇间隔时间和消息时效等网络信息计算一跳传递概率和两跳传递概率,然后根据所得传递概率在当前接触节点和过去接触节点中选择转发节点,从而建立低成本路由.仿真性能分析结果表明:与其它经典的时延容忍网络路由方案相比,所给路由方案可以在降低路由成本的情况下,提高消息传递率,且能缩短平均时延. 展开更多

关键词 时延容忍网络 路由 相遇接触时间 相遇间隔时间 转发节点

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认知无线传感网络中基于簇的地理位置路由方案

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作者 王超 韩义波 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期902-906,共5页

针对面向传感网络设计的簇和数据路由算法无法直接应用于认知无线传感网络的问题,给出一种认知无线传感器网络中基于簇的地理位置路由方案。所给方案先利用频谱感知信息与剩余能量构建簇,然后把剩余能量大于阈值且距离信宿更近的节点作... 针对面向传感网络设计的簇和数据路由算法无法直接应用于认知无线传感网络的问题,给出一种认知无线传感器网络中基于簇的地理位置路由方案。所给方案先利用频谱感知信息与剩余能量构建簇,然后把剩余能量大于阈值且距离信宿更近的节点作为下一跳转发节点,从而使得具有最低通信成本的路径传输数据。仿真结果表明,相比于基于频谱感知的簇多媒体路由方案和移动增强的可靠机会路由方案,所给方案在能耗和端到端传输时延方面均能得到有效控制,所给方案的能耗降低了6.0%~9.2%,平均时延降低了8.6%~16.2%。 展开更多

关键词 认知无线传感网 地理位置路由 频谱感知 频谱-能量秩值 路径权重

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基于有监督对比学习的遥感图像场景分类 被引量：9

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作者 郭东恩 夏英 +1 位作者 罗小波 丰江帆 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期79-90,共12页

针对遥感场景图像中复杂背景以及类内多样性和类间相似性影响场景分类性能的问题,提出一种基于有监督对比学习的遥感场景分类方法。该方法包含判别性特征学习和线性分类两个阶段。在判别性特征学习阶段,引入有监督对比损失以拉近同类场... 针对遥感场景图像中复杂背景以及类内多样性和类间相似性影响场景分类性能的问题,提出一种基于有监督对比学习的遥感场景分类方法。该方法包含判别性特征学习和线性分类两个阶段。在判别性特征学习阶段,引入有监督对比损失以拉近同类场景间的距离并增大不同类场景间的距离,提高类内多样性和类间相似性场景的判别能力;然后引入门控自注意模块对无用的背景信息进行过滤且聚焦关键场景区域,提高复杂背景的场景识别;最后引入一个预训练的Inception V3语义分支,把语义分支和原始模型提取的特征进行融合增强特征判别能力,以提高场景分类的整体性能。线性分类阶段通过对特征学习阶段训练的模型进行微调获得分类结果。在AID和NWPU-RESISC45数据集上的综合实验证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 有监督对比学习 特征融合 遥感场景分类 门控机制 自注意机制 遥感图像 预训练模型

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基于簇内簇间相异度的k-modes算法 被引量：2

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作者 贾子琪 宋玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2492-2500,共9页

为提高k-modes算法的精度并解决初始簇中心选择问题,提出一种基于簇内簇间相异度的k-modes算法(IKMCA)。基于簇内簇间相似性对相异度系数进行改进,给出初始簇中心自主选择的具体方法。提出的簇内簇间相异度系数考虑特征值本身的相异性... 为提高k-modes算法的精度并解决初始簇中心选择问题,提出一种基于簇内簇间相异度的k-modes算法(IKMCA)。基于簇内簇间相似性对相异度系数进行改进,给出初始簇中心自主选择的具体方法。提出的簇内簇间相异度系数考虑特征值本身的相异性与其它相关特征对它们的区分性。提出的初始簇中心自主选择方法可以自动确定聚类个数和初始簇中心位置。实验结果表明,提出算法在聚类精度、纯度、召回率上均优于经典k-modes算法及其变体算法。 展开更多

关键词 k模式算法 簇内簇间相似性 分类型数据 频率 相异度系数

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基于低分辨率输入图像的年龄识别方法

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作者 朱喜梅 李蕊 《图学学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期931-940,共10页

针对通常获取到的人脸图像,由于分辨率较低会丢失人脸原本的皱纹等特征信息,从而降低年龄识别的性能的问题,提出一种基于低分辨率输入图像的年龄识别方法:首先使用条件生成对抗网络(CGAN)对输入的低分辨人脸图像进行重构,再采用深度学... 针对通常获取到的人脸图像,由于分辨率较低会丢失人脸原本的皱纹等特征信息,从而降低年龄识别的性能的问题,提出一种基于低分辨率输入图像的年龄识别方法:首先使用条件生成对抗网络(CGAN)对输入的低分辨人脸图像进行重构,再采用深度学习方法进行年龄识别。并进行了关于图像重构的对比实验,然后在不同的人脸图像数据集上进行了关于年龄识别的结果对比。通过与其他深度学习方法关于信噪比、峰值信噪比与平均绝对误差的实验对比,表明了该方法在图像重构与年龄识别2方面的有效性。此外,对该方法的时间复杂度进行了分析。 展开更多

关键词 低分辨率 年龄识别 深度学习 时间复杂度

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