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基于齐次系统理论的多船有限时间饱和包容控制 被引量:1
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作者 马俊达 谭冲 范佳佳 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1779-1787,共9页
针对多领导者船舶编队控制问题,本文基于齐次系统有限时间稳定性理论,利用特定饱和约束函数,提出一种数学形式简化的有限时间饱和包容控制策略,实现船舶在有限时间内收敛于由虚拟领航船张成的凸包内,并保持其姿态镇定。将船舶模型化为... 针对多领导者船舶编队控制问题,本文基于齐次系统有限时间稳定性理论,利用特定饱和约束函数,提出一种数学形式简化的有限时间饱和包容控制策略,实现船舶在有限时间内收敛于由虚拟领航船张成的凸包内,并保持其姿态镇定。将船舶模型化为积分形式,利用自身状态信息以及其他船舶的状态信息,提出一种饱和包容控制律;考虑闭环系统的非齐次性,综合图论知识、Lyapunov稳定性理论以及齐次系统稳定性理论等方面内容,从理论上证明编队系统中所有状态变量能够在有限时间内收敛;仿真结果证明了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 多船 有限时间控制 齐次系统理论 包容控制 输入饱和约束 李雅普诺夫稳定性理论 船舶编队控制 图论
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基于多尺度残差双域注意力网络的乳腺动态对比度增强磁共振成像肿瘤分割方法 被引量:1
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作者 刘侠 吕志伟 +2 位作者 李博 王波 王狄 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1774-1785,共12页
针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺... 针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺寸目标的能力,同时融入双域注意力单元,提高网络的边缘识别和边界保持能力。另外该文提出一种混合自适应权重损失函数改善网络优化方向,缓解正负样本极度不均衡的影响。实验结果表明,该文所提方法的平均骰子相似系数(Dice)值达到0.8063,较U形网络(UNet)提高5.3%,参数量下降73.36%,具有更优的分割性能。 展开更多
关键词 乳腺肿瘤分割 多尺度残差块 双域注意力 混合自适应权重损失函数
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基于频谱相关性分析的齿轮早期磨损诊断 被引量:1
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作者 王宏民 禅亮 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期18-25,共8页
基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能... 基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能够揭示早期磨损状态的微弱齿轮振动信号采用近似完全重构的准则来初始化模式数,并采用信号功率谱密度最大值对应的频率初始化VMD方法的中心频率,用以有效提取齿轮磨损信息,进而结合核支持向量机进行齿轮的早期磨损诊断.实验结果表明,所提方法可有效克服背景噪声大无法预设模式数的问题,对噪声具有更好的鲁棒性,诊断准确率达到94.4%,可为齿轮早期磨损检测提供解决方法. 展开更多
关键词 齿轮振动信号的提取 早期磨损诊断 频谱相关性分析 变分模态分解 支持向量机
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基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法 被引量:15
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作者 王波 李梦翔 刘侠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期514-522,共9页
针对甲状腺结节尺寸多变、超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法。该方法首先将图片经过有残差结构和多尺度卷积结构的编码器路径进行降尺度特征提取;然后,利用... 针对甲状腺结节尺寸多变、超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法。该方法首先将图片经过有残差结构和多尺度卷积结构的编码器路径进行降尺度特征提取;然后,利用带有注意力模块的跳跃长连接部分对特征张量进行边缘轮廓保持操作;最后,使用带有残差结构和多尺度卷积结构的解码器路径得到分割结果。实验结果表明,该文所提方法的平均分割Dice值达到0.7822,较传统U-Net方法具有更优的分割性能。 展开更多
关键词 图像分割 甲状腺结节超声图像 注意力机制 U-Net
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