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Robust H_∞ control of piecewise-linear chaotic systems with random data loss
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作者 张洪斌 于永斌 张健 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第8期191-199,共9页
This paper studies the problem of robust H∞ control of piecewise-linear chaotic systems with random data loss. The communication links between the plant and the controller are assumed to be imperfect (that is, data ... This paper studies the problem of robust H∞ control of piecewise-linear chaotic systems with random data loss. The communication links between the plant and the controller are assumed to be imperfect (that is, data loss occurs intermittently, which appears typically in a network environment). The data loss is modelled as a random process which obeys a Bernoulli distribution. In the face of random data loss, a piecewise controller is designed to robustly stabilize the networked system in the sense of mean square and also achieve a prescribed H∞ disturbance attenuation performance based on a piecewise-quadratic Lyapunov function. The required H∞ controllers can be designed by solving a set of linear matrix inequalities (LMIs). Chua's system is provided to illustrate the usefulness and applicability of the developed theoretical results. 展开更多
关键词 CHAOS H∞ control piecewise-linear systems piecewise-quadratic Lyapunov functions random data loss
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Model-based predictive controller design for a class of nonlinear networked systems with communication delays and data loss
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作者 安宝冉 刘国平 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第8期211-216,共6页
This paper discusses the model-based predictive controller design of networked nonlinear systems with communica- tion delay and data loss. Based on the analysis of the closed-loop networked predictive control systems,... This paper discusses the model-based predictive controller design of networked nonlinear systems with communica- tion delay and data loss. Based on the analysis of the closed-loop networked predictive control systems, the model-based networked predictive control strategy can compensate for communication delay and data loss in an active way. The designed model-based predictive controller can also guarantee the stability of the closed-loop networked system. The simulation re- suits demonstrate the feasibility and efficacy of the proposed model-based predictive controller design scheme. 展开更多
关键词 communication delays data loss model-based networked predictive control
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Tracking Control of Wheeled Mobile Robots with Communication Delay and Data Loss 被引量:4
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作者 ZHANG Tian-Yong LIU Guo-Ping 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2018年第4期927-945,共19页
关键词 控制问题 机器人 追踪 数据损失 延期 通讯 分离时间 数据包
原文传递
THEORETICAL ANALYSIS OF IMPROVEMENT OF TRACK LOSS IN CLUTTER WITH MULTISENSOR DATA FUSION
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作者 Cui Ningzhou Liu Yuan Xie Weixin(College of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071) (Shenzhen University, Shenzhen 518060) 《Journal of Electronics(China)》 1999年第4期350-358,共9页
The paper analyses the improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion.By a determination of the transition probability density function for the fusion prediction error, one can study the mechanism o... The paper analyses the improvement of track loss in clutter with multisensor data fusion.By a determination of the transition probability density function for the fusion prediction error, one can study the mechanism of track loss analytically. With nearest-neighbor association algorithm. The paper we studies the fused tracking performance parameters, such as mean time to lose fused track and the cumulative probability of lost fused track versus the normalized clutter density, for track continuation and track initiation, respectively. A comparison of the results obtained with the case of a single sensor is presented. These results show that the fused tracks of multisensor reduce the possibility of track loss and improve the tracking performance. The analysis is of great importance for further understanding the action of data fusion. 展开更多
关键词 MULTISENSOR data fusion TRACK loss CLUTTER TARGET tracking
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基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法研究
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作者 杨志勃 吴淑明 +2 位作者 乔百杰 王亚南 陈雪峰 《计测技术》 2024年第2期32-39,共8页
为解决叶端定时系统在实际应用中存在的数据缺失问题,提出基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法。该方法利用相关熵诱导度量基于高斯核函数度量样本的权重。不同于正交匹配追踪对所有观测数据赋予相同权重,熵变匹配追踪基于相关... 为解决叶端定时系统在实际应用中存在的数据缺失问题,提出基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法。该方法利用相关熵诱导度量基于高斯核函数度量样本的权重。不同于正交匹配追踪对所有观测数据赋予相同权重,熵变匹配追踪基于相关熵诱导度量变化,对观测数据赋予不同范数类型的权重,使得其对异常值具有较好的鲁棒性。通过仿真分析与实验对该方法的性能进行验证,结果显示所采用的熵变权重因子为数据缺失位置分配了接近于零的权重,有效降低了数据缺失对特征提取结果的影响,证明了该方法的鲁棒性。基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法为叶端定时系统的装机应用提供了理论支撑,具有技术借鉴价值。 展开更多
关键词 叶端定时 数据缺失 特征识别 熵变匹配追踪
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基于改进YOLOv5的变电站表计缺陷检测算法
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作者 鲍文霞 袁牧 +2 位作者 梁栋 王年 杜翔 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期50-56,共7页
准确检测变电站中的设备缺陷并及时进行处理是保证电力系统安全运行的重要措施.针对表计缺陷图像背景复杂、目标尺寸不一、外形差别大等问题,提出基于改进YOLOv5(you only look once的第5个版本)的变电站表计缺陷检测算法.为了提高泛化... 准确检测变电站中的设备缺陷并及时进行处理是保证电力系统安全运行的重要措施.针对表计缺陷图像背景复杂、目标尺寸不一、外形差别大等问题,提出基于改进YOLOv5(you only look once的第5个版本)的变电站表计缺陷检测算法.为了提高泛化能力、解决训练过程中样本不平衡问题,利用旋转和改变图像亮度的方法进行数据增广.通过引入坐标注意力机制,在聚焦缺陷特征的同时,能突出缺陷特征的差异.为了使边界框回归更快速准确,将EDIOU loss(effective distance intersection over union loss)代替CIOU loos(complete intersection over union loss).实验结果表明:6种算法中,该文算法的准确度、召回率和mAP(mean average preciscion)均最高,分别达85.1%,86.6%,87.3%.因此,该文算法具有优越性. 展开更多
关键词 表计缺陷 YOLOv5 数据增广 注意力机制 损失函数
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基于知识蒸馏的不平衡数据下入侵检测方法研究
7
作者 董国芳 刘兵 鲁烨堃 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期219-224,共6页
基于深度学习的网络入侵检测模型面临模型结构复杂、部署效率低及流量数据类别不平衡的问题.针对这些问题,提出了1种结合知识蒸馏和类别权重焦点损失的网络入侵检测方法.该方法以精度高、参数量较多的入侵检测模型作为教师模型,与小型... 基于深度学习的网络入侵检测模型面临模型结构复杂、部署效率低及流量数据类别不平衡的问题.针对这些问题,提出了1种结合知识蒸馏和类别权重焦点损失的网络入侵检测方法.该方法以精度高、参数量较多的入侵检测模型作为教师模型,与小型学生模型生成蒸馏损失;引入增加类别权重的焦点损失函数作为学生损失;结合蒸馏损失与学生损失生成总的损失函数优化学生模型.实验结果表明,该方法性能相较于非蒸馏模型在各项指标上均有一定提升. 展开更多
关键词 入侵检测 深度学习 知识蒸馏 不平衡数据 焦点损失
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基于用户生产场景辨识的电压暂降经济损失评估
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作者 肖先勇 肖宇 汪颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3427-3437,I0127-I0130,共15页
准确评估工业用户电压暂降经济损失,是制定治理方案、估算赔偿金额的前提。针对现有评估方法未考虑实际生产场景多变、先验数据有限的问题,提出了考虑用户生产场景变化的电压暂降经济损失评估方法。首先,基于奇异值分解以及K最邻近算法... 准确评估工业用户电压暂降经济损失,是制定治理方案、估算赔偿金额的前提。针对现有评估方法未考虑实际生产场景多变、先验数据有限的问题,提出了考虑用户生产场景变化的电压暂降经济损失评估方法。首先,基于奇异值分解以及K最邻近算法检测过渡区间,进行功率数据分段,并构建功率数据特征指标体系,准确刻画功率数据特性;其次,提出基于改进生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的数据增强模型,通过引入特征损失提高生成数据质量并保证多样性,解决先验数据有限问题;再次,混合生成数据及先验数据,构建用户生产场景辨识模型,实现用户生产场景的有效辨识;最后,根据电压暂降发生时刻的生产场景明确生产线运行状态,结合各生产场景下的工业过程中断次数及生产线中断损失,实现电压暂降经济损失的准确评估。通过算例验证了该文方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 电压暂降 生产场景 特征指标体系 数据增强 场景辨识 损失评估
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基于卷积神经网络的番茄叶部病害识别方法
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作者 刘峻渟 周云成 +2 位作者 吴琼 吴雄伟 王昌远 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期287-297,共11页
【目的】利用卷积神经网络构建作物病害识别模型,提高识别性能,解决作物病害识别性能低、泛化效果差等问题。【方法】通过数据增广技术增加样本多样性,引入聚焦损失改进模型学习目标,解决样本非均衡问题,分析比较不同卷积神经网络结构... 【目的】利用卷积神经网络构建作物病害识别模型,提高识别性能,解决作物病害识别性能低、泛化效果差等问题。【方法】通过数据增广技术增加样本多样性,引入聚焦损失改进模型学习目标,解决样本非均衡问题,分析比较不同卷积神经网络结构的识别性能,并用类激活图生成技术度量模型的可靠性。在番茄叶部病害数据集上验证方法的有效性。【结果】应用数据增广技术后,模型在简单背景样本上的识别准确率提高了1.0%,在复杂背景样本上提高了12.5%;聚焦损失使模型的准确率提高了0.1%;该模型的识别准确率为99.8%,对各类病害的召回率在97.3%以上;应用类激活图技术生成的显著性图可有效标识模型在识别过程中的重点关注区域。【结论】该方法能够有效解决病害图像样本非均衡问题,提高了病害识别模型的泛化性能,同时类激活图可以用于分析模型的可靠性,从而为番茄叶部病害防治提供参考。 展开更多
关键词 番茄 叶部病害 病害识别 卷积神经网络 数据增广 聚焦损失
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基于深度学习的陪护机器人目标检测方法
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作者 汪振耀 张礼华 郑俭 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期51-58,共8页
为解决陪护机器人在复杂的环境下进行目标检测任务时容易出现错检、漏检等问题,提出一种基于深度学习的陪护机器人目标检测方法。首先,运用改进的WGAN网络生成高质量的图片,丰富数据集多样性,为后续YOLOv5s训练奠定基础;其次,在原YOLOv5... 为解决陪护机器人在复杂的环境下进行目标检测任务时容易出现错检、漏检等问题,提出一种基于深度学习的陪护机器人目标检测方法。首先,运用改进的WGAN网络生成高质量的图片,丰富数据集多样性,为后续YOLOv5s训练奠定基础;其次,在原YOLOv5s模型上运用Gridmask数据增强技术,提升检测模型对于复杂场景和遮挡情况下的识别能力;在Backbone部分采用C2fSE模块,并将LSTM网络与YOLOv5s网络相结合,减少了网络参数量,获得了更多的上下文信息,提高了目标检测的准确性;最后将骰子系数损失加入总的损失函数。改进后的算法与原算法相比,检测精度、召回率、mAP分别提高了6.8%、4.6%、8.3%,实验结果表明,改进后的算法在小目标物体及部分遮挡物体的检测精度、漏检等方面都有所提升,适用于家用陪护机器人的目标检测工作。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5s 长短时记忆网络 WGAN C2fSE 数据增强 损失函数
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基于IMU模块的数据压缩系统设计
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作者 王洲洋 吴鹤 +3 位作者 白茹冰 吴守仓 徐锟 张之江 《工业控制计算机》 2024年第1期79-81,共3页
随着信息社会的发展,日常交互的信息量逐渐增加,数据压缩技术受到了日益广泛的关注。然而传统的数据压缩技术,通常为有损压缩,即在解压后会存在数据丢失的现象,并且在压缩与解压缩的过程中需要损耗大量时间,大大增加了系统运行的资源成... 随着信息社会的发展,日常交互的信息量逐渐增加,数据压缩技术受到了日益广泛的关注。然而传统的数据压缩技术,通常为有损压缩,即在解压后会存在数据丢失的现象,并且在压缩与解压缩的过程中需要损耗大量时间,大大增加了系统运行的资源成本。为了解决上述问题,提出了一种基于IMU模块的无损数据压缩系统,该系统通过数据的独特性、数据的结构以及占用内存三种角度来对IMU数据进行压缩处理。在确保数据解压后仍保持完整性的前提下,通过观察数据的压缩比例以及数据的压缩时间,来选择最佳的数据压缩方式。最终要求数据的压缩比例达到压缩前的三倍,压缩所需的时间不能高于压缩前即为最佳方案。 展开更多
关键词 数据压缩 数据丢失 无损压缩 压缩系统 资源成本
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面向自动驾驶的多模态信息融合动态目标识别
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作者 张明容 喻皓 +3 位作者 吕辉 姜立标 李利平 卢磊 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期139-156,共18页
研究提出一种面向自动驾驶的多模态信息融合的目标识别方法,旨在解决自动驾驶环境下车辆和行人检测问题。该方法首先对ResNet50网络进行改进,引入基于空间注意力机制和混合空洞卷积,通过选择核卷积替换部分卷积层,使网络能够根据特征尺... 研究提出一种面向自动驾驶的多模态信息融合的目标识别方法,旨在解决自动驾驶环境下车辆和行人检测问题。该方法首先对ResNet50网络进行改进,引入基于空间注意力机制和混合空洞卷积,通过选择核卷积替换部分卷积层,使网络能够根据特征尺寸动态调整感受野的大小;然后,卷积层中使用锯齿状混合空洞卷积,捕获多尺度上下文信息,提高网络特征提取能力。改用GIoU损失函数替代YOLOv3中的定位损失函数,GIoU损失函数在实际应用中具有较好操作性;最后,提出了基于数据融合的人车目标分类识别算法,有效提高目标检测的准确率。实验结果表明,该方法与OFTNet、VoxelNet和FasterRCNN网络相比,在mAP指标白天提升幅度最高可达0.05,晚上可达0.09,收敛效果好。 展开更多
关键词 自动驾驶 ResNet50 YOLOv3 数据融合 注意力机制 损失函数
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域泛化问题中基于Mixup与对比损失的特征转换模型
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作者 王岳松 张洪 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期37-44,36,67,共10页
当表示基础数据分布的域在训练和测试数据集之间存在差异时,传统的深度神经网络的性能会大幅下降。域泛化方法旨在仅使用源域的训练数据来提高在未知目标域上的泛化能力。主流的域泛化算法通常对一些流行的特征提取网络(如ResNet)进行修... 当表示基础数据分布的域在训练和测试数据集之间存在差异时,传统的深度神经网络的性能会大幅下降。域泛化方法旨在仅使用源域的训练数据来提高在未知目标域上的泛化能力。主流的域泛化算法通常对一些流行的特征提取网络(如ResNet)进行修改,或者在特征提取网络之后添加更复杂的参数模块。流行的特征提取网络通常在大规模数据集上进行了较好的预训练,因此具有较强的特征提取能力,而对其进行修改会削弱这种能力。添加更复杂的参数模块会导致更深的网络,并且对计算资源要求更高。本文基于域泛化中流行的特征提取网络,提出了一种新的特征转换模型,不做任何更改或添加任何模块。通过结合对比损失和数据增强策略(即Mixup),该特征转换模型的泛化能力得到了提升,并提出了一种新的样本选择策略来与Mixup和对比损失相协作。在基准数据集PACS和Domainnet上的实验结果表明,该方法优于传统的域泛化方法。 展开更多
关键词 对比损失 数据增强 深度神经网络 域泛化 特征转换
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气候变化背景下融合社交媒体情感与多源数据的洪涝损失估算
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作者 武志霞 郑霞忠 +3 位作者 陈一君 黄山 胡文莉 段晨斐 《气候变化研究进展》 CSCD 北大核心 2024年第1期26-36,共11页
提取2021年7月10日—2023年4月10日新浪微博的洪涝灾害文本,基于朴素贝叶斯算法实现暴雨洪涝情感分析,构建了一种融合核心致灾因子、承灾载体和社交媒体实时数据的洪涝灾损估算(ISFRD)模型。结果表明:在社交媒体中,暴雨洪涝灾害的情感... 提取2021年7月10日—2023年4月10日新浪微博的洪涝灾害文本,基于朴素贝叶斯算法实现暴雨洪涝情感分析,构建了一种融合核心致灾因子、承灾载体和社交媒体实时数据的洪涝灾损估算(ISFRD)模型。结果表明:在社交媒体中,暴雨洪涝灾害的情感峰值主要集中在6—8月,峰值变化和洪涝灾害热点事件讨论具有强同步关系;洪灾期间情感波动变化,洪涝损失与平均情感值具有反向关系;ISFRD洪涝灾损模型可以有效评估省(市)级尺度、不同受灾程度的暴雨洪涝事件,估算结果精度较高(平均准确率>90%,MAE=27.04,RMSE=45.26)。在日益复杂的气候环境下,该模型可为洪涝灾损快速厘定、防灾减灾和舆论引导提供一定参考。 展开更多
关键词 社交媒体 情感分析 多源数据 ISFRD模型 灾损估算
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基于SVM的台区线损异常数据治理方法 被引量:1
15
作者 胡程平 陆鑫 +1 位作者 陈婧 胡剑地 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期77-80,共4页
为降低台区异常数据造成的供电服务中线损率较高问题,引进支持向量机(support vector machine,SVM)技术,设计台区线损异常数据治理方法。使用传感器等相关设备,采集台区电力设备运行反馈数据;设定台区线损异常数据的聚类中心,辨识并聚... 为降低台区异常数据造成的供电服务中线损率较高问题,引进支持向量机(support vector machine,SVM)技术,设计台区线损异常数据治理方法。使用传感器等相关设备,采集台区电力设备运行反馈数据;设定台区线损异常数据的聚类中心,辨识并聚类台区线损异常数据;应用VisuShrink技术,确定数据处理的阈值门限,使用小波阈值法,参照小波系数,重构异常信号,消除信号的背景噪声;引进SVM,设定训练样本集合,采用SVM中的机器学习算法,建立回归函数,辅助SVM的POS参数优化条件,控制空间粒子的粒距,通过对空间异常数据的重构,实现对台区线损异常数据的治理。以某地区大型电力企业为例,设计对比试验。试验结果表明,设计的治理方法在实际应用效果良好,实现将台区线损率稳定在5%以下。 展开更多
关键词 SVM 数据重构 数据治理 异常数据 线损率 去噪处理
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A PMU data recovering method based on preferred selection strategy 被引量:1
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作者 Zhiwei Yang Hao Liu +2 位作者 Tianshu Bi Qixun Yang Ancheng Xue 《Global Energy Interconnection》 2018年第1期63-69,共7页
Nowadays, the technology of renewable sources grid-connection and DC transmission has a rapid development. And phasor measurement units(PMUs) become more notable in power grids, due to the necessary of real time monit... Nowadays, the technology of renewable sources grid-connection and DC transmission has a rapid development. And phasor measurement units(PMUs) become more notable in power grids, due to the necessary of real time monitoring and close-loop control applications. However, the PMUs data quality issue affects applications based on PMUs a lot. This paper proposes a simple yet effective method for recovering PMU data. To simply the issue, two different scenarios of PMUs data loss are first defined. Then a key combination of preferred selection strategies is introduced. And the missing data is recovered by the function of spline interpolation. This method has been tested by artificial data and field data obtained from on-site PMUs. The results demonstrate that the proposed method recovers the missing PMU data quickly and accurately. And it is much better than other methods when missing data are massive and continuous. This paper also presents the interesting direction for future work. 展开更多
关键词 PMU data loss Two different scenarios Preferred selection strategy(PSS) The cubic spline interpolation method
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基于生成对抗网络的高精度室内无线定位方法
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作者 赵磊 李瑛 +2 位作者 耿军伟 严晗 辛艳艳 《电子设计工程》 2024年第15期172-175,共4页
虚拟标签、参考标签布局形式不一致是导致网络主机难以准确定位室内空间节点的主要原因,针对这一问题,完善生成对抗网络的结构体系,并在求解相应损失函数的基础上,根据虚拟标签、参考标签的布局形式,准确定位空间节点,实现基于生成对抗... 虚拟标签、参考标签布局形式不一致是导致网络主机难以准确定位室内空间节点的主要原因,针对这一问题,完善生成对抗网络的结构体系,并在求解相应损失函数的基础上,根据虚拟标签、参考标签的布局形式,准确定位空间节点,实现基于生成对抗网络的室内空间规划。在空间规划后,对室内空间数据实施扩充处理,根据空间数据无线传输精度的数值水平,确定定位阈值的取值范围。通过实验发现,该方法可以保证虚拟标签、参考标签的一致性布局,实现网络主机对室内环境空间节点的准确定位。 展开更多
关键词 生成对抗网络 无线定位 损失函数 数据扩充 虚拟标签 参考标签
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基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构
18
作者 张红梅 武江南 +2 位作者 赵永梅 曾航 李全根 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期39-47,共9页
针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,... 针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,计算了传感器之间的相关性,选取传感器截面作为重构精度最佳的数据输入方向,使用交替乘子法实现LRTCPTNN算法。选取NASA提供的PHM2008数据集进行实验,对数据集进行标准化,并在重构后进行恢复,将多个时间序列个数相近的发动机传感器数据构建为高维张量的形式,设置2种传感器的数据缺失场景进行实验,结果表明:重构后数据的均方根误差和平均绝对百分比误差范围分别为2.10~13.13和0.32~1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型,且在极端情况下有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 航空发动机 数据缺失 张量 截断p-shrinkage范数 交替乘子法
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跨境数据流动限制对自然灾害经济损失的影响
19
作者 伍湘陵 祁张辉 《宁波大学学报(人文科学版)》 2024年第2期97-108,共12页
进入数字化时代,跨境数据交互共享已成为自然灾害治理的核心影响因素。利用2004—2019年世界主要经济体的跨境数据流动限制数据和自然灾害损失数据进行实证分析,结果表明跨境数据流动限制程度与自然灾害经济损失之间存在显著正相关性。... 进入数字化时代,跨境数据交互共享已成为自然灾害治理的核心影响因素。利用2004—2019年世界主要经济体的跨境数据流动限制数据和自然灾害损失数据进行实证分析,结果表明跨境数据流动限制程度与自然灾害经济损失之间存在显著正相关性。进一步研究表明,跨境数据流动限制是通过阻碍信息技术交流共享这一机制来影响自然灾害经济损失的。此外,跨境数据流动限制对自然灾害经济损失的影响存在一定异质性,在灾害类型层面,气象灾害与地球物理灾害中的经济损失受跨境数据流动限制的影响更为显著且强烈;在经济体类型层面,相较于发展中经济体,发达经济体中跨境数据流动限制对自然灾害损失的影响更小。研究结果拓展了跨境数据流动理论在灾害经济领域的运用,为各国在自然灾害防治领域建立更加开放和高效的信息共享机制提供一个参考。 展开更多
关键词 跨境数据流动限制 信息技术共享 自然灾害经济损失 灾害防治
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基于深度SSD改进模型的传动设备状态在线监测研究
20
作者 王宜 周大可 《计算机测量与控制》 2024年第3期99-105,共7页
针对现有传动设备在线监测算法存在的检测精度低、效率差等问题,提出一种基于改进SSD网络模型的在线检测算法;先对故障集进行预处理,通过滤波调制、共振解调等环节滤除原始故障集的噪声干扰;以VGG-16为基础设计了SSD网络结构,同时增加... 针对现有传动设备在线监测算法存在的检测精度低、效率差等问题,提出一种基于改进SSD网络模型的在线检测算法;先对故障集进行预处理,通过滤波调制、共振解调等环节滤除原始故障集的噪声干扰;以VGG-16为基础设计了SSD网络结构,同时增加了辅助卷积层和预测层;对SSD网络模型进行改进,引入了注意力机制模块和特征增强模块,改善模型各层的数据共享性能同时提高了模型的数据训练效率;基于通道拼合方式对故障数据进行多尺度特征融合,并优化SSD模型的各层金字塔结构,以更好的匹配先验框及选择最佳的损失函数;实验结果显示,提出算法的传动设备故障检测率达到98.8%,参与对比的3种传统算法故障检测率分别为94.2%、93.6%和93.7%,同时提出算法的检测效率也优于传统算法。 展开更多
关键词 深度SSD 传动设备 在线监测 辅助卷积 数据训练 先验框 损失函数
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