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基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法
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作者 杨文翰 刘天宇 +2 位作者 周俊池 胡文武 蒋蘋 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期121-130,共10页
【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动... 【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2~4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLOv3、YOLOXs、RetinaNet、Faster R-CNN等其他流行目标检测算法。【结论】针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像背景与目标对比度低、遮挡重叠严重,致使检测误检率、漏检率高等问题,在检测算法中提出一系列改进措施,为我国森林野生动物的保护和数据获取提供一种新的可行性方案和思路。 展开更多
关键词 森林野生动物 检测算法 YOLOv5s swin transformer 网络融合
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Gender and rural transformation:A systematic literature review 被引量:1
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作者 Maria Fay ROLA-RUBZEN Hue T.VUONG +4 位作者 Claire DOLL Curtis ROLLINS Jon Marx SARMIENTO Mohammad Jahangir ALAM Ismat Ara BEGUM 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2023年第12期3624-3637,共14页
Rural transformation can improve poverty reduction,living standards,and health outcomes in developing countries.However,impacts associated with rural transformation vary by region,household,and individual trait(includ... Rural transformation can improve poverty reduction,living standards,and health outcomes in developing countries.However,impacts associated with rural transformation vary by region,household,and individual trait(including gender).While research on rural transformation has been increasing over the last decade,there has been no comprehensive review conducted on the relationships between gender and rural transformation.Here,we conduct a systematic literature review to investigate the impacts of rural transformation on gender and the influence of gender inclusiveness on rural transformation.We reviewed 82 studies from 1960-2021 that explore the relationships between rural transformation and gender.We then developed a framework that captures incidences and flow directions between indicators.Results show that most studies examined the impacts of rural transformation on women and between gender indicators.Few investigated the role of women and the influence of gender inclusiveness on rural transformation.Overall,studies showed that rural transformation typically leads to positive outcomes for women regarding employment,income,and empowerment.However,negative impacts on women’s control over income,stability of new income sources,and access to healthy food are also common.Tailoring future development policies and programs to explicitly account for gender inclusiveness can lead to more successful rural transformation. 展开更多
关键词 GENDER rural transformation structural transformation women’s empowerment
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基于Transformer与信息融合的绝缘子缺陷检测方法
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作者 陈天航 曾业战 +1 位作者 邓倩 钟春良 《电气技术》 2024年第8期11-17,共7页
针对现有绝缘子航拍图像背景复杂,闪络、破损缺陷检测困难的问题,本文提出一种全局与局部信息融合(GLIF)-YOLOv8s绝缘子缺陷检测算法。该算法采用EfficientFormerV2作为主干网络,以提高模型对全局信息的提取能力;基于全局与局部信息设... 针对现有绝缘子航拍图像背景复杂,闪络、破损缺陷检测困难的问题,本文提出一种全局与局部信息融合(GLIF)-YOLOv8s绝缘子缺陷检测算法。该算法采用EfficientFormerV2作为主干网络,以提高模型对全局信息的提取能力;基于全局与局部信息设计特征增强模块,通过信息融合减少深层网络信息的丢失。在绝缘子缺陷数据集上进行消融实验与对比实验,结果表明:本文算法在绝缘子缺陷数据集上的平均精度均值为91.6%,其对闪络和破损缺陷的检测平均精度分别达到82.3%和92.9%;与其他主流算法相比,本文算法的检测框置信度更高。 展开更多
关键词 绝缘子 缺陷检测 YOLOv8s transformER
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基于S-YOLO V5和Vision Transformer的视频内容描述算法
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作者 徐鹏 李铁柱 职保平 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2023年第4期212-222,共11页
视频内容描述的自动生成是结合计算机视觉和自然语言处理等相关技术提出的一种新型交叉学习任务。针对当前视频内容生成描述模型可读性不佳的问题,本研究提出一种基于S-YOLO V5和Vison Transformer(ViT)的视频内容描述算法。首先,基于... 视频内容描述的自动生成是结合计算机视觉和自然语言处理等相关技术提出的一种新型交叉学习任务。针对当前视频内容生成描述模型可读性不佳的问题,本研究提出一种基于S-YOLO V5和Vison Transformer(ViT)的视频内容描述算法。首先,基于神经网络模型KATNA提取关键帧,以最少帧数进行模型训练;其次,利用S-YOLO V5模型提取视频帧中的语义信息,并结合预训练ResNet101模型和预训练C3D模型提取视频静态视觉特征和动态视觉特征,并对两种模态特征进行融合;然后,基于ViT结构的强大长距离编码能力,构建模型编码器对融合特征进行长距离依赖编码;最后,将编码器的输出作为LSTM解码器的输入,依次输出预测词,生成最终的自然语言描述。通过在MSR-VTT数据集上进行测试,本研究模型的BLEU-4、METEOR、ROUGEL和CIDEr分别为42.9、28.8、62.4和51.4;在MSVD数据集上进行测试,本研究模型的BLEU-4、METEOR、ROUGEL和CIDEr分别为56.8、37.6、74.5以及98.5。与当前主流模型相比,本研究模型在多项评价指标上表现优异。 展开更多
关键词 视频内容描述 s-YOLO V5 Vision transformer 多头注意力
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基于改进YOLOv5s 的白酒瓶盖瑕疵检测
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作者 王军 万书东 程勇 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第7期180-188,共9页
目的瓶装白酒生产过程中,瓶盖表面瑕疵会影响产品外观质量。针对白酒瓶盖表面瑕疵检测效率低和目标检测效果差的问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法DTS-YOLO。方法首先,在主干网络中引入可变形卷积,以提高模型对极端长宽比瑕疵的检测... 目的瓶装白酒生产过程中,瓶盖表面瑕疵会影响产品外观质量。针对白酒瓶盖表面瑕疵检测效率低和目标检测效果差的问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法DTS-YOLO。方法首先,在主干网络中引入可变形卷积,以提高模型对极端长宽比瑕疵的检测精度。其次,引入Transformer编码块,使网络聚焦于提取图像的全局信息。最后,在颈部网络构建C3SE-Lite模块,将C3模块嵌入SE注意力模块的同时引入Ghost卷积,减少参数量的同时,增强对瓶盖瑕疵的检测能力。结果实验结果表明,本文所提方法相较于基础网络,参数量减少了10%,平均精度均值达95%,平均检测速度达30帧/s。结论本文方法有效实现了白酒瓶盖表面瑕疵快速、准确地检测,可广泛应用于瓶装白酒生产过程中瓶盖表面检测。 展开更多
关键词 YOLOv5s 瑕疵检测 可变形卷积 transformer编码块 注意力机制
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改进的YOLOv5s遥感影像机场场面飞机小目标识别
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作者 张新君 赵春霖 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第7期104-111,共8页
遥感影像具有地物拍摄模糊以及背景环境复杂等特点,导致大面积地面物体识别准确率较低。针对此问题,提出了一种基于YOLOv5s改进网络模型。该模型对YOLOv5s中的骨干提取网络和颈部多尺度特征融合网络进行优化,引入Swin Transformer以获... 遥感影像具有地物拍摄模糊以及背景环境复杂等特点,导致大面积地面物体识别准确率较低。针对此问题,提出了一种基于YOLOv5s改进网络模型。该模型对YOLOv5s中的骨干提取网络和颈部多尺度特征融合网络进行优化,引入Swin Transformer以获得更多关于目标物体的特征信息;同时对骨干网络中的模块做了修剪;此外,模型中还添加了坐标注意力机制来提升特征提取和融合效果。对于遥感数据集进行了小目标检测识别测试实验,改进后的YOLOv5s网络的mAP值为0.8375,比YOLOv5s网络模型提高了0.0225。实验结果表明,改进后的YOLOv5s网络模型对比YOLO系列网络和EfficientDet模型有效地提高了识别准确率、召回率以及mAP值,并且在训练时间上也比YOLOv5s减少了1/12。 展开更多
关键词 遥感影像 YOLOv5s swin transformer 坐标注意力机制 小目标检测
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融合Transformer和改进PANet的YOLOv5s交通标志检测 被引量:7
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作者 张倩 刘紫燕 +2 位作者 陈运雷 吴应雨 郑旭晖 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期232-241,共10页
针对交通标志检测速度慢和目标大小与类别极度不平衡等问题,提出一种融合Transformer和改进PANet网络的YOLOv5s交通标志检测算法。首先在不增加模型复杂度的前提下,将主干网络末端与Transformer融合以提高网络特征提取能力;其次由于所... 针对交通标志检测速度慢和目标大小与类别极度不平衡等问题,提出一种融合Transformer和改进PANet网络的YOLOv5s交通标志检测算法。首先在不增加模型复杂度的前提下,将主干网络末端与Transformer融合以提高网络特征提取能力;其次由于所采用交通标志数据集的目标尺度太小,导致网络32倍大尺度检测层检测效果不佳,故不采用相关网络层,同时采用K-means算法得出适合的预测候选框;然后改进损失函数以解决正负样本极度不平衡问题。最后将所提出的改进算法在Jetson AGX Xavier平台上部署验证。实验结果表明,所提算法检测性能更佳,其准确率和召回率在原网络的基础上分别提高了2.2%和0.7%,模型参数量和计算复杂度分别减少了25.8%和10.1%。在Xavier上的检测速度达到76FPS,满足实时交通标志检测的要求且易于在实际场景部署。 展开更多
关键词 交通标志检测 Jetson AGX Xavier transformER PANet YOLOv5s
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改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法
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作者 吕秀丽 卢海滨 +1 位作者 侯春光 王志刚 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第2期301-309,共9页
为提高钢材表面缺陷检测的准确率,提出一种改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法。首先,在特征提取网络中引入Swin Transformer结构,增强网络对特征的感知能力;其次,添加坐标注意力机制,加强对重要特征信息的关注;最后,针对钢材缺陷的特... 为提高钢材表面缺陷检测的准确率,提出一种改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法。首先,在特征提取网络中引入Swin Transformer结构,增强网络对特征的感知能力;其次,添加坐标注意力机制,加强对重要特征信息的关注;最后,针对钢材缺陷的特点增加检测层,提升多尺度目标检测能力,并使用SIOU损失函数评估检测效果。将所提出的算法在公开数据集NEU-DET上进行消融实验,结果表明:所提算法能有效提高钢材表面缺陷目标检测的准确率。 展开更多
关键词 缺陷检测 深度学习 改进YOLOv5s swin transformer 注意力机制
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K-S变换及其电网超谐波时频分析应用
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作者 滕召胜 梁成斌 +2 位作者 唐求 张雷鹏 成达 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期128-136,共9页
依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x(t)的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamar... 依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x(t)的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamard乘积,再将乘积结果进行FFT逆变换(IFFT),构造出K-S变换复时频矩阵,由此获得x(t)的时间-频率-幅值、时间-频率-相位三维信息;给出逆变换的数学推导与局部性质、线性性质和变分辨率特性;0~150 kHz电网的稳态与时变超谐波信号仿真实验表明,K-S变换的时域、频域分辨能力均优于流行的短时傅里叶变换、S变换,具有优良的变分辨率性能;0~40 kHz超谐波信号的实测证明,基于K-S变换的超谐波电压幅值测量绝对误差均小于0.032 3 V. 展开更多
关键词 K-s变换 时频分析 Kaiser优化窗 变分辨率特性 电网超谐波
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基于哨兵函数和S变换的风力机叶片材料损伤特性研究
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作者 廖力达 舒王咏 +3 位作者 张芝铭 刘亮 冯飞 陈为强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期656-663,共8页
利用声发射检测技术研究玻璃纤维增强环氧树脂复合材料的损伤特性,在此过程中,采用哨兵函数来表征该材料的损伤程度,并通过S变换和模糊C均值(FCM)聚类来分析声发射信号,从而获得材料的损伤特征。三点弯曲实验结束后对试件断口进行扫描... 利用声发射检测技术研究玻璃纤维增强环氧树脂复合材料的损伤特性,在此过程中,采用哨兵函数来表征该材料的损伤程度,并通过S变换和模糊C均值(FCM)聚类来分析声发射信号,从而获得材料的损伤特征。三点弯曲实验结束后对试件断口进行扫描电子显微镜(SEM)拍照来验证,可得:通过对SEM照片的分析得到基体开裂、纤维脱粘、分层破坏、纤维断裂4种损伤模式;对整个声发射事件进行哨兵函数分析,观察到试件在弯曲过程中哨兵函数曲线呈明显下降趋势;对依据哨兵函数划分的不同阶段的信号进行VMD降噪处理,然后采用S变换进行时频分析得到不同损伤的特征频率,最后采用FCM聚类进行验证。结果表明:哨兵函数值的突变可作为材料断裂的预警信号,材料损伤类型的识别可依据S变换的频率分布结果进行确定。 展开更多
关键词 风力机叶片 复合材料 声发射 损伤特性 哨兵函数 s变换
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基于S变换双阈值法的汽车零部件载荷谱加速编辑
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作者 姚凌云 林勇杰 李丽 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期215-220,共6页
针对S变换编辑法加速编辑效果不佳的问题,提出了一种基于S变换双阈值编辑方法。该方法先对载荷谱进行S变换以获取最大幅值谱,在以双阈值识别并保留的幅值谱片段为依据保留对应的载荷谱片段后,再将其拼接成加速后的载荷谱,最后对比分析S... 针对S变换编辑法加速编辑效果不佳的问题,提出了一种基于S变换双阈值编辑方法。该方法先对载荷谱进行S变换以获取最大幅值谱,在以双阈值识别并保留的幅值谱片段为依据保留对应的载荷谱片段后,再将其拼接成加速后的载荷谱,最后对比分析S变换双阈值编辑法与S变换编辑法编辑的加速谱的统计参数、功率谱密度、穿级计数和疲劳仿真结果。研究结果表明,S变换双阈值编辑法可明显压缩原始载荷时间,且其压缩效率高于S变换编辑法,转向节的疲劳损伤和寿命分析误差更小,适用于汽车零部件载荷谱加速编辑研究。 展开更多
关键词 s变换 最大幅值谱 双阈值 疲劳计算 载荷谱加速编辑
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基于S变换模能量分析的直流电缆故障测距
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作者 夏向阳 刘奕玹 +3 位作者 刘雄 夏君山 王瑞琪 朱鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期201-209,共9页
针对现有高压直流电缆故障定位方法故障定位精度低、定位模型泛化能力差等问题,文中在考虑电缆故障后故障点产生的暂态信号中含有丰富的故障信息的特征,提出一种时频域能量分析的故障测距方法。该方法利用多分类支持向量机(SVM)的特性... 针对现有高压直流电缆故障定位方法故障定位精度低、定位模型泛化能力差等问题,文中在考虑电缆故障后故障点产生的暂态信号中含有丰富的故障信息的特征,提出一种时频域能量分析的故障测距方法。该方法利用多分类支持向量机(SVM)的特性构建直流电缆故障定位模型,利用直流电缆相模解耦矩阵对电缆电气量解耦,并采用S变换进行时频域变换,将得到的模量构造模能量,将其作为样本对SVM模型训练。实验结果表明,所提方法对于不同故障类型在不同过渡电阻及不同位置故障下均可进行准确测距。 展开更多
关键词 s变换 sVM模型 相模解耦 模能量 故障定位
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S-100β CysC和NF-κB对急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓后出血转化的预测价值
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作者 李鹤 李樱 李磊 《中国实用神经疾病杂志》 2024年第4期415-419,共5页
目的 探讨急性缺血性脑卒中(AIS)外周血中S-100β、CysC和NF-κB水平对静脉溶栓后出血转化的影响及预测价值。方法 收集2019-03—2022-03接受溶栓治疗的AIS患者140例,根据溶栓后24 h是否发生出血转化(HT)将患者分为非HT组(n=112)和HT组(... 目的 探讨急性缺血性脑卒中(AIS)外周血中S-100β、CysC和NF-κB水平对静脉溶栓后出血转化的影响及预测价值。方法 收集2019-03—2022-03接受溶栓治疗的AIS患者140例,根据溶栓后24 h是否发生出血转化(HT)将患者分为非HT组(n=112)和HT组(n=28)。比较2组一般临床资料,采用多因Logistic回归分析影响HT发生的危险因素,受试者工作特征(ROC)曲线评估S-100β、CysC和NF-κB预测HT发生的价值。结果 HT组与非HT组相比,患者年龄、发病至溶栓时间、房颤、TOAST分型、C反应蛋白、凝血酶原时间、S-100β、CysC、NF-κB、白质高信号和脑微出血等均有统计学差异(P<0.05)。Logistic多因素回归分析显示,房颤、S-100β、CysC和NF-κB为影响HT发生的危险因素。S-100β、CysC和NF-κB预测AIS患者静脉溶栓后出血转化的曲线下面积分别为0.915(0.902~0.923)、0.874(0.856~0.882)和0.789(0.771~0.796),均具有一定的预测价值。结论 S-100β、CysC和NF-κB为AIS患者静脉溶栓后HT发生的危险因素,对HT发生具有一定的预测价值。 展开更多
关键词 急性缺血性脑卒中 静脉溶栓 出血转化 中枢神经特异蛋白 胱抑素C 核因子ΚB 外周血 危险因素 预测价值
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经验小波变换和改进S变换结合的电能质量检测与识别方法
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作者 李宁 王茹月 朱龙辉 《电气传动》 2024年第5期26-33,72,共9页
为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率... 为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数,另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题,引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息,最后,基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量,利用基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%,且能够准确识别4种实测扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量 扰动检测识别 经验小波变换 快速多分辨率s变换 改进粒子群优化 支持向量机
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融合YOLOv5s与Swin Transformer的森林火灾检测 被引量:1
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作者 杨锋勇 王赫 +1 位作者 杨庆江 李芊诺 《高师理科学刊》 2023年第6期37-41,73,共6页
针对传统的森林火灾检测方法检测精度不佳、可靠性低等不足,提出一种基于YOLOv5s融合Swin Transformer的火灾检测方法.为实现森林火灾的实时性检测,提出了YOLOv5s-SwinT的改进识别方法.基于Transformer模型的应用,解决了卷积神经网络的... 针对传统的森林火灾检测方法检测精度不佳、可靠性低等不足,提出一种基于YOLOv5s融合Swin Transformer的火灾检测方法.为实现森林火灾的实时性检测,提出了YOLOv5s-SwinT的改进识别方法.基于Transformer模型的应用,解决了卷积神经网络的运算局部性以及全局特征提取等不足.融合Swin Transformer与YOLOv5s卷积神经网络模型,并将其应用于森林火灾检测的机器视觉任务中.引入α-IoU损失函数替换GIOU损失函数,并在骨干网络中融入CA注意力机制轻量模块,提升了整体网络的特征提取能力以及获取高质量和高精准度的定位图像区域,进行边界框生成及预测,改善小目标检测漏检及检测精度差等问题.实验结果表明,融合YOLOv5s-Swin T的改进识别方法在森林火灾检测任务中,可实现mAP值达到74.2%,相比YOLOv5s提高了4.5%,并设计了GUI界面直接部署到PC端实现实时火灾检测需求,为森林火灾检测视觉任务提供了一种有效的检测方法. 展开更多
关键词 YOLOv5s 森林火灾 swin transformer 注意力机制
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基于同步提取广义S变换的机械故障诊断方法研究
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作者 葛丽英 李志农 +2 位作者 胡志峰 毛清华 张旭辉 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期254-262,共9页
现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义... 现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义S变换(synchroextracting generalized Stransform, SEGST)的机械故障诊断方法。SEGST方法的特点在于将Rényi熵作为度量时频聚集性的标准,通过在高斯窗函数中引入2个尺度调节因子来选择参数的最佳值,对得到的广义S变换二维时频谱构造出同步提取算子来提取时频脊线处的时频系数,该算子能保留与信号的时变特征最相关的TF信息,剔除多余的模糊时频能量,从而得到高时频分辨率的时频能量特征。仿真结果表明,所提方法不论在时频分辨率方面,还是在噪声鲁棒性方面,都优于传统时频分析方法,并且保持了良好的重构性。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承故障诊断中,结果表明,该方法能够准确识别故障信号中的特征频率。 展开更多
关键词 同步提取变换 广义s变换 时频分析 机械故障诊断 航空发动机
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频率矫正广义S变换及在储层含油气性预测中的应用
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作者 刘乃豪 魏圣焘 +5 位作者 张泽洲 杨阳 王治国 刘镕菖 路漫 高静怀 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2820-2829,共10页
随着我国油气勘探程度的不断加深,陆相页岩油气等非常规油气逐渐成为我国勘探开发的重点,陆相页岩非均质性强、储层薄且纵横向变化剧烈等典型特征导致含油气性预测精度差,影响后续井位部署和生产等.时频变换方法是储层含油气性预测最有... 随着我国油气勘探程度的不断加深,陆相页岩油气等非常规油气逐渐成为我国勘探开发的重点,陆相页岩非均质性强、储层薄且纵横向变化剧烈等典型特征导致含油气性预测精度差,影响后续井位部署和生产等.时频变换方法是储层含油气性预测最有效的工具.为了提高储层含油气性预测的精度,本文提出了一种频率矫正广义S变换(Frequency-Corrected Generalized S-Transform, FCGST),该变换既具有S变换多尺度多分辨率的特性,又可以通过自适应选取窗函数参数以控制窗函数的带宽和主频等,这一特性可以适用于不同工区地震数据的处理与解释.与传统的S变换和广义S变换不同,该变换修正了传统S变换和广义S变换中的尺度因子,改善了S变换和广义S变换等传统方法中时频谱主频向高频方向偏移的问题,有利于精确描述复杂储层含油气性.合成数据算例表明,频率矫正广义S变换提升了地震信号局部时频特征的表征能力;将频率矫正广义S变换应用于鄂尔多斯盆地某工区储层含油气性预测中,实钻结果数据进一步验证了该时频分析方法在储层含油气性解释中的有效性和潜力. 展开更多
关键词 时频分析 广义s变换 频率矫正广义s变换 储层含油气性预测
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改进的YOLOv5s太阳能电池片缺陷检测算法
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作者 彭雪玲 林珊玲 +1 位作者 林志贤 郭太良 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期237-247,共11页
针对太阳能电池片缺陷检测方法存在精度低的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,为了解决电池片小目标缺陷检测问题,提出了上下文Transformer网络(CoT),可以为小目标提供全局上下文信息,帮助模型更好地... 针对太阳能电池片缺陷检测方法存在精度低的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,为了解决电池片小目标缺陷检测问题,提出了上下文Transformer网络(CoT),可以为小目标提供全局上下文信息,帮助模型更好地预测小目标。其次,将CBAM注意力加入到Head部分的C3模块,能够更好地捕捉输入特征图的重要通道和空间位置,提高模型的性能和鲁棒性。接着,使用轻量级的通用上采样算子CARAFE减少上采样过程中特征信息的损失,保证了特征信息的完整性。最后,使用WIoU作为边界框损失函数,大幅提升了回归的准确性,并且有助于快速实现模型的收敛。实验结果显示,改进后的YOLOv5s相较于原始算法在Precision、Recall、mAP@0.5三个指标上分别提高了5.5%、4.1%、3.3%,检测速度达到了76 FPS,满足太阳能电池片缺陷检测要求。 展开更多
关键词 太阳能电池片 YOLOv5s 上下文transformer网络 CARAFE 损失函数
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On the Approximation of Fractal-Fractional Differential Equations Using Numerical Inverse Laplace Transform Methods
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作者 Kamran Siraj Ahmad +2 位作者 Kamal Shah Thabet Abdeljawad Bahaaeldin Abdalla 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第6期2743-2765,共23页
Laplace transform is one of the powerful tools for solving differential equations in engineering and other science subjects.Using the Laplace transform for solving differential equations,however,sometimes leads to sol... Laplace transform is one of the powerful tools for solving differential equations in engineering and other science subjects.Using the Laplace transform for solving differential equations,however,sometimes leads to solutions in the Laplace domain that are not readily invertible to the real domain by analyticalmeans.Thus,we need numerical inversionmethods to convert the obtained solution fromLaplace domain to a real domain.In this paper,we propose a numerical scheme based on Laplace transform and numerical inverse Laplace transform for the approximate solution of fractal-fractional differential equations with orderα,β.Our proposed numerical scheme is based on three main steps.First,we convert the given fractal-fractional differential equation to fractional-differential equation in Riemann-Liouville sense,and then into Caputo sense.Secondly,we transformthe fractional differential equation in Caputo sense to an equivalent equation in Laplace space.Then the solution of the transformed equation is obtained in Laplace domain.Finally,the solution is converted into the real domain using numerical inversion of Laplace transform.Three inversion methods are evaluated in this paper,and their convergence is also discussed.Three test problems are used to validate the inversion methods.We demonstrate our results with the help of tables and figures.The obtained results show that Euler’s and Talbot’s methods performed better than Stehfest’s method. 展开更多
关键词 Fractal-fractional differential equation power law kernel exponential decay kernel Mittag-Leffler kernel Laplace transform Euler’s method Talbot’s method stehfest’s method
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同步挤压S变换与τ⁃p变换联合的微地震信号消噪方法
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作者 秦亮 李唐律 +3 位作者 曹脊翔 黄忠来 张建中 王锦西 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期219-229,共11页
微地震监测是指导页岩气开采水力压裂作业和评价压裂效果的常用手段。地面监测所采集的微地震信号能量弱、信噪比低,微地震事件识别困难,严重影响定位的准确性。针对低信噪比地面微地震监测资料,联合使用同步挤压S变换、谱分解和τ⁃p变... 微地震监测是指导页岩气开采水力压裂作业和评价压裂效果的常用手段。地面监测所采集的微地震信号能量弱、信噪比低,微地震事件识别困难,严重影响定位的准确性。针对低信噪比地面微地震监测资料,联合使用同步挤压S变换、谱分解和τ⁃p变换,提出一种新的消噪方法。首先对监测资料进行时差校正,将微地震信号的同相轴校平;之后使用同步挤压S变换对校平后的资料进行谱分解获取单频切片;再对每个单频切片进行τ⁃p变换,并根据τ⁃p变换的结果获取微地震信号位置;最后根据信号的位置在时频域完成消噪。实际低信噪比地面微地震监测数据的处理结果表明,新方法可以获得理想的消噪结果。 展开更多
关键词 地面微地震监测 微地震信号消噪 同步挤压s变换 τ⁃p变换 谱分解
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