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基于图卷积网络的轴承剩余使用寿命预测
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作者 张洪滔 赵舜 +1 位作者 李雅婧 江鹏伟 《煤矿机械》 2024年第3期163-165,共3页
预测轴承的剩余使用寿命虽然已经引入了许多数据驱动的方法,但很少有研究考虑不同传感器之间的时空相关性,这种相关性可以用来识别不同传感器之间的特征,以提高预测模型的鲁棒性。因此,针对多传感器的复杂性特征,构建了一种动态加权图... 预测轴承的剩余使用寿命虽然已经引入了许多数据驱动的方法,但很少有研究考虑不同传感器之间的时空相关性,这种相关性可以用来识别不同传感器之间的特征,以提高预测模型的鲁棒性。因此,针对多传感器的复杂性特征,构建了一种动态加权图卷积网络(DW-GCN),进行轴承的剩余寿命预测。首先利用不同节点间的空间相关性和时序相关性构建动态加权图,其次利用GCN对样本关联图的空间特征进行提取,最后将提取的特征输入到预测网络中进行剩余使用寿命预测。对轴承数据集进行测试,DW-GCN方法能够有效预测轴承剩余使用寿命,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 GCN 轴承剩余寿命预测 动态加权图
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基于RFNA和改进LBD的镜像线特征匹配方法
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作者 高于科 章伟 +1 位作者 胡陟 江鹏伟 《电子科技》 2023年第10期32-38,共7页
针对物体和镜像之间的匹配问题,引入RNFA(Relative Number of False Alarms)边缘链检测方法获取更丰富的线段。文中提出一种改进的LBD(Line Band Descriptor)算法用于构建局部不变特征描述符,通过比较局部不变特征描述符获得初始匹配对... 针对物体和镜像之间的匹配问题,引入RNFA(Relative Number of False Alarms)边缘链检测方法获取更丰富的线段。文中提出一种改进的LBD(Line Band Descriptor)算法用于构建局部不变特征描述符,通过比较局部不变特征描述符获得初始匹配对。采用全局投影角度的筛选方式,并通过拟合投影中线的方式剔除初始匹配对中误匹配项。在完成全局投影角度的选取和投影中线的拟合后,放宽对局部不变特征描述符阈值的筛选以获得更多的匹配对,提升召回率。图像集仿真实验结果表明,文中所提算法在纹理较弱区域能够更好地识别线段,且能够在保证原算法性能的基础上获得更多的匹配对,提高5%左右的正确匹配率,并达到90%以上的召回率。 展开更多
关键词 边缘链检测 RNFA 局部不变特征描述符 改进LBD 线特征匹配 镜像 图像金字塔 特征提取
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新时代农村基层党建工作的探索实践和启示建议
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作者 江鹏伟 《吕梁教育学院学报》 2021年第2期59-61,共3页
全面从严治党是新时代党建的重要着力点,山东威海荣成市委积极顺应这一趋势,加大对农村党组织的整顿力度,取得显著成效。未来进一步发挥农村党组织坚强战斗堡垒作用,必须以“六个统一”为抓手,全面提升基层党组织影响力、组织力和战斗力... 全面从严治党是新时代党建的重要着力点,山东威海荣成市委积极顺应这一趋势,加大对农村党组织的整顿力度,取得显著成效。未来进一步发挥农村党组织坚强战斗堡垒作用,必须以“六个统一”为抓手,全面提升基层党组织影响力、组织力和战斗力,以为乡村振兴战略提供坚强组织保障。 展开更多
关键词 新时代 农村基层党建 创新
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淮海战役中山东人民支前运动的考察
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作者 江鹏伟 《党史博采(下)》 2016年第1期11-11,共1页
本文以淮海战役中山东人民的支前运动为考察对象,展现出军民团结的感人情景。历史的启示在于告诫我们不论战争年代还是和平年代,人民群众才是真正的铜墙铁壁,只有获得群众的支持,我们的事业才会立于不败之地。
关键词 淮海战役 山东人民支前运动 荣成人民支前
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一种水平面估计的水域环境视觉SLAM算法
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作者 高于科 章伟 +2 位作者 胡陟 江鹏伟 谢贵亮 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期104-112,128,共10页
针对内河水域环境水面镜像极易受扰动产生扭曲形变,从而导致视觉SLAM位姿估计不准确的问题,提出匹配地图点和最大梯度估计的方法用于估计水平面位置,区分了水域环境和真实环境的地图点。提出了一种判断水域环境可靠性方法,用于决定追踪... 针对内河水域环境水面镜像极易受扰动产生扭曲形变,从而导致视觉SLAM位姿估计不准确的问题,提出匹配地图点和最大梯度估计的方法用于估计水平面位置,区分了水域环境和真实环境的地图点。提出了一种判断水域环境可靠性方法,用于决定追踪侧重于真实环境或全局环境;建图环节中保留水域环境的地图点,用于估计当前水面范围。基于USVInland数据集提供的内河水域场景测试表明,相比原ORB-SLAM3算法,该文算法在仿真平台运行速度比原算法多花费约10%的时间,但绝对轨迹误差平均降低了47%。 展开更多
关键词 即时定位与建图 内河水域 水面识别 ORB-SLAM3 USV
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