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基于BB-递归核函数SVR算法的U型折弯件模型参数优化研究
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作者 徐承亮 胡梓枫 +1 位作者 曹志勇 张详林 《湖北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期115-121,共7页
影响U型折弯件回弹的因素众多,工件尺寸、力学性能、负载条件、材料各向异性等相互耦合,表现出高度复杂的非线性,从而导致回弹预测结果的不确定性。本研究以板料折弯件回弹后的张开角(α)为目标函数,构建一个递归核函数支持向量回归(SVR... 影响U型折弯件回弹的因素众多,工件尺寸、力学性能、负载条件、材料各向异性等相互耦合,表现出高度复杂的非线性,从而导致回弹预测结果的不确定性。本研究以板料折弯件回弹后的张开角(α)为目标函数,构建一个递归核函数支持向量回归(SVR)模型,并部署到分支界限法(BB)中,从而筛选出维度为4的最优的特征变量参数子集,其决定系数(R^(2))为0.982147,均方误差(MSE)为0.00433,模型预测精度相对较高。算法优化得到的折弯件参数为:厚度(t)为12 mm,上模宽度(d)为90 mm,上模圆角半径(r)为9 mm,载荷速度(v)为10 mm/s。BB递归核函数SVR算法、有限元模拟和实际测量的α分别为16.3°、17.5°和18.2°,尽管有限元结果更接近于实际值,但是BB递归核函数SVR算法可以为有限元模拟提供筛选出的参数(t,d,r,v)的数据,以快速进行模拟并预测张开角α,并实现回弹补偿装置的高效设计。 展开更多
关键词 u型折弯件 支持向量机 分支界限法 SVR算法
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深层地热能丛式多分支U型井采热技术及传热算法
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作者 李守定 张苏鹏 +8 位作者 徐涛 张召彬 郑博 马世伟 孔彦龙 张文秀 赫建明 庞忠和 李晓 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期1397-1411,共15页
深层地热能是一种分布广、资源量大具有发展前景的可再生新能源,当前的主要开采方法有增强型地热系统(EGS)、环绕式井筒换热系统(AGS)、断层带流体循环开采和同轴套管开采法,但存在采热功率不稳定、地震风险高和采热效率低等难题。针对... 深层地热能是一种分布广、资源量大具有发展前景的可再生新能源,当前的主要开采方法有增强型地热系统(EGS)、环绕式井筒换热系统(AGS)、断层带流体循环开采和同轴套管开采法,但存在采热功率不稳定、地震风险高和采热效率低等难题。针对当前深层地热开采技术面临的瓶颈问题,本文以开采过程只有能量交换而没有物质交换为原则,以深层干热岩地热规模化可持续稳定开发为目标,提出了深层地热能丛式多分支U型井采热方法(UMW-DGS)及关键技术,在此基础上建立了井筒轴对称热传导模型,以青海共和盆地恰卜恰深部干热岩储层为背景,提出了高温高压岩石热导率测试新方法,计算了在定井径条件下井周温度场和采热功率的时空演化规律,分析了温度差、热导率和井径等3个敏感因素对采热功率的影响。此外,针对UMW-DGS定解问题,研发了基于有限体积法(FVM)的三维热流固耦合数值算法,研究了UMW-DGS单水平井段换热效率和在不同泵注量条件下温度场时空演化。通过分析不同流量的有效换热量、换热时长和功率发现:泵注流量的增加会导致有效换热能量和有效换热时长的降低,并且使有效换热功率先增加后减少。研究结果表明,深层地热能开发需要在平衡换热温度和功率的条件下设计注入排量,从而得到最优的换热效果。 展开更多
关键词 深层地热 丛式多分支u型井 高温高压岩石热导率 储层-工质流固耦合热传导算法
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工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题
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作者 吴秀丽 张兴宇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1079-1088,共10页
为提高工位数固定的U型拆卸线拆卸效率,减少有害部件对操作人员的潜在威胁,针对高价值零部件和有害零部件的拆卸需求,本文提出了工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题,建立了以最小化节拍时间、高危工位数目和负载均衡为目标的优化模... 为提高工位数固定的U型拆卸线拆卸效率,减少有害部件对操作人员的潜在威胁,针对高价值零部件和有害零部件的拆卸需求,本文提出了工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题,建立了以最小化节拍时间、高危工位数目和负载均衡为目标的优化模型,并设计了改进的变邻域搜索算法进行求解.在编码过程中提出一种基于零部件释放位置的选择策略,以减少前继零部件拆卸顺序对编码的影响;提出最小偏差二分法,有效减少解码的迭代次数;提出瓶颈挤压局部搜索策略,用以优化节拍时间和均衡负载指标.通过与其他算法对比,结果表明改进的变邻域搜索算法求解具有优越性,并且可实现对工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题的高效求解. 展开更多
关键词 拆卸线平衡 u型拆卸线 变邻域搜索算法 工位数固定 瓶颈挤压局部搜索策略
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基于改进U-Net算法的焊缝特征识别研究
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作者 龚律凯 彭伊丽 +2 位作者 陈绪兵 韩桂荣 李慧怡 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第11期18-25,共8页
针对基于激光视觉机器人焊接过程中,由于噪声干扰导致焊缝激光条纹分割精度降低,不能精确焊接的问题,提出了一种改进U-Net算法的焊缝特征识别方法。改进型U-Net算法使用Mobile-Net作为主干网络,加强了网络的特征识别能力,并减少了模型... 针对基于激光视觉机器人焊接过程中,由于噪声干扰导致焊缝激光条纹分割精度降低,不能精确焊接的问题,提出了一种改进U-Net算法的焊缝特征识别方法。改进型U-Net算法使用Mobile-Net作为主干网络,加强了网络的特征识别能力,并减少了模型的参数量。在编码与解码之间加入超强通道注意力机制,实现了特征的加权融合。模型采用混合损失函数,平衡了激光条纹在图像中的占比。在焊接机器人焊缝跟踪实验平台部署网络模型,实验结果表明,改进的U-Net算法平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)为89.83%,像素准确率(Pixel Accuracy,PA)为99.54%,平均像素准确率(Mean Pixel Accuracy,MPA)为97.28%,处理图像的时间为0.209 s,相比其他算法,具备更优的分割精度和较快的处理速度,可以更好地应用于有干扰的机器人焊接场景中。 展开更多
关键词 图像分割 机器人焊接 u-Net算法 ECA注意力机制 焊缝特征识别
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核燃料棒芯块^(235)U丰度检测方法研究
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作者 胡泽成 侯龙 刘超 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第1期139-145,共7页
核燃料棒中UO_(2)芯块的^(235)U丰度检测是保证核反应堆正常运行的重要环节,根据铀样品能谱谱形,通过迭代拟合算法精确选取目标信号的能量范围,减少了测量精度受UO_(2)芯块年龄的影响,扩大了目标信号能量选取范围,基于小波变换法,过滤... 核燃料棒中UO_(2)芯块的^(235)U丰度检测是保证核反应堆正常运行的重要环节,根据铀样品能谱谱形,通过迭代拟合算法精确选取目标信号的能量范围,减少了测量精度受UO_(2)芯块年龄的影响,扩大了目标信号能量选取范围,基于小波变换法,过滤无关频率信号,提高了突变信号的识别精度,进一步提高了检测速度。通过模拟存在异常丰度芯块燃料棒检测验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 uO_(2)芯块 ^(235)u丰度 迭代拟合算法 小波变换
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基于U-Net网络与分水岭相结合的脑肿瘤分割
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作者 吴晓琴 杨晓利 +2 位作者 李振伟 杨彬 王嘉雯 《计算机与数字工程》 2024年第9期2764-2770,共7页
有效的MRI脑肿瘤图像分割能够为医生对患者的诊断和治疗提供可靠的依据。虽然卷积神经网络在医学图像分割的领域取得了显著的进展,但脑部结构过于复杂,误分割率较高,MRI脑肿瘤图像分割仍存在许多不足。U-Net网络的全对称结构能够使其只... 有效的MRI脑肿瘤图像分割能够为医生对患者的诊断和治疗提供可靠的依据。虽然卷积神经网络在医学图像分割的领域取得了显著的进展,但脑部结构过于复杂,误分割率较高,MRI脑肿瘤图像分割仍存在许多不足。U-Net网络的全对称结构能够使其只需少量训练即可提取足够的特征,但由于U-Net网络每次卷积图像都会小一圈,导致上采样和下采样所还原的像素尺寸不一样,无法对肿瘤边缘进行准确地分割。为解决上述问题,提出了一种基于U-Net网络与分水岭相结合的脑肿瘤分割算法。利用U-Net网络模型中的跳跃连接结合压缩路径和扩展路径的特征图,得到对感兴趣区域的初分割,然后通过添加基于重建的开闭操作的分水岭算法优化初分割图边界,得到最终的分割结果。实验结果表明,该方法在准确率Acc、特异性Sp、灵敏度Sn和精度PPV上分别可达到0.896、0.988 8、0.905 9和0.980 1,能够有效地分割出病变区域,具有明显的研究价值。 展开更多
关键词 脑肿瘤 卷积神经网络 u-Net网络模型 分水岭算法 图像分割
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U型障碍物多方向多层填充的移动机器人改进蚁群算法
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作者 陈青桢 龚家宝 +1 位作者 于潇雁 邵宇飞 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期721-728,共8页
针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问... 针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问题的同时,不会造成原有通路的阻塞,具有原通路保持性,且填充的迭代次数与迭代总时间少;之后对填充图形的迭代次数给出了理论性的判定,此填充方法不仅适用于U型障碍物还适用于其它可填充区域,且其对于可填充区域可实现完全填充;最后将此填充方法与蚁群算法结合。仿真结果表明,改进蚁群算法相比于传统蚁群算法有效率提升。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进蚁群算法 u型障碍物 多方向多层填充法
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基于u-shapelets聚类的刀具剩余寿命预测方法
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作者 王妍 胡小锋 刘颖超 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1286-1295,共10页
针对不同刀具的性能衰退规律呈现出多种趋势,单一固定的全局模型难以对不同性能衰退规律的刀具进行准确剩余寿命预测的问题,提出一种基于u-shapelets聚类与长短时记忆网络(LSTM)模型相结合的刀具剩余寿命预测方法。首先,对刀具加工过程... 针对不同刀具的性能衰退规律呈现出多种趋势,单一固定的全局模型难以对不同性能衰退规律的刀具进行准确剩余寿命预测的问题,提出一种基于u-shapelets聚类与长短时记忆网络(LSTM)模型相结合的刀具剩余寿命预测方法。首先,对刀具加工过程监控信号提取u-shapelets集合,并计算各u-shapelet与时间序列的距离得到距离矩阵;其次,通过基于密度聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到聚类结果;最后,根据聚类结果基于各类别数据分别训练长短时记忆网络模型进行刀具剩余寿命的预测。以轮槽铣刀加工过程监控数据进行验证,并与Kmeans聚类、谱聚类、层次聚类、DBSCAN聚类方法进行比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 过程监控数据 u-shapelets聚类 聚类算法 长短时记忆网络 刀具剩余寿命预测
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基于改进U-Net多特征融合的血管分割
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作者 符灵利 邱宇 张新晨 《计算机与现代化》 2024年第6期76-82,共7页
由于血管结构分布不均,粗细程度不一致,血管边界对比度较差等一些问题导致图像分割效果不佳,无法满足实际临床辅助的需求。为了解决细小血管在分割时出现断裂,小血管和低对比度血管分割效果差问题,本文在U-Net基础上,首先,在下采样过程... 由于血管结构分布不均,粗细程度不一致,血管边界对比度较差等一些问题导致图像分割效果不佳,无法满足实际临床辅助的需求。为了解决细小血管在分割时出现断裂,小血管和低对比度血管分割效果差问题,本文在U-Net基础上,首先,在下采样过程中加入CA模块;其次,针对原模型对特征融合不充分的问题,在模型中引入Res2NetBlock模块;最后,在模型底层加入级联空洞卷积模块,来增强模型的感受野,使网络具有更多的空间尺度的信息,且能够加强上下文特征感知能力,使分割任务有着更好的性能。通过在DRIVE、CHASEDB1及自制Dataset100数据集上实验显示,准确率分别为96.90%,97.83%和94.24%;AUC分别为98.84%,98.98%,97.41%。与U-Net等主流方法进行对比实验表明,灵敏度、准确率等指标均有所提升,表明了本文的血管分割方法具备捕获复杂特征的能力,具有更高的优越性。 展开更多
关键词 眼底数据扩充 血管分割 改进u-Net 注意力机制 特征融合 分割算法
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基于U-Net的肺肿瘤图像分割算法研究
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作者 刘生智 雷乔 《黑龙江科学》 2024年第16期137-139,共3页
针对肺部CT影像中肿瘤区域复杂多变、边界模糊问题,通过引入注意力机制及优化损失函数,提出一种改进的U-Net网络,力图增强模型对复杂肺部结构中肿瘤区域的识别与分割能力。在临床多模态医学图像数据集上,进行训练,并验证算法的有效性。... 针对肺部CT影像中肿瘤区域复杂多变、边界模糊问题,通过引入注意力机制及优化损失函数,提出一种改进的U-Net网络,力图增强模型对复杂肺部结构中肿瘤区域的识别与分割能力。在临床多模态医学图像数据集上,进行训练,并验证算法的有效性。对比实验结果,本文提出的模型能够实现更高的分割精度(Dice相似系数显著提升)和更低的误分割率,特别是在处理边界模糊、大小不一的肿瘤时表现出色。本模型还表现出良好的泛化能力,在不同患者的CT图像上均能稳定工作。 展开更多
关键词 u-Net 肺肿瘤 图像分割算法
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Digital Disparities:How Artificial Intelligence Can Facilitate Anti-Black Racism in the U.S.Healthcare Sector
11
作者 Anthony Victor Onwuegbuzia 《International Relations and Diplomacy》 2024年第1期40-50,共11页
This paper delves into the intricate interplay between artificial intelligence(AI)systems and the perpetuation of Anti-Black racism within the United States medical industry.Despite the promising potential of AI to en... This paper delves into the intricate interplay between artificial intelligence(AI)systems and the perpetuation of Anti-Black racism within the United States medical industry.Despite the promising potential of AI to enhance healthcare outcomes and reduce disparities,there is a growing concern that these technologies may inadvertently/advertently exacerbate existing racial inequalities.Focusing specifically on the experiences of Black patients,this research investigates how the following AI components:medical algorithms,machine learning,and natural learning processes are contributing to the unequal distribution of medical resources,diagnosis,and health care treatment of those classified as Black.Furthermore,this review employs a multidisciplinary approach,combining insights from computer science,medical ethics,and social justice theory to analyze the mechanisms through which AI systems may encode and reinforce racial biases.By dissecting the three primary components of AI,this paper aims to present a clear understanding of how these technologies work,how they intersect,and how they may inherently perpetuate harmful stereotypes resulting in negligent outcomes for Black patients.Furthermore,this paper explores the ethical implications of deploying AI in healthcare settings and calls for increased transparency,accountability,and diversity in the development and implementation of these technologies.Finally,it is important that I prefer the following paper with a clear and concise definition of what I refer to as Anti-Black racism throughout the text.Therefore,I assert the following:Anti-Black racism refers to prejudice,discrimination,or antagonism directed against individuals or communities of African descent based on their race.It involves the belief in the inherent superiority of one race over another and the systemic and institutional practices that perpetuate inequality and disadvantage for Black people.Furthermore,I proclaim that this form of racism can be manifested in various ways,such as unequal access to opportunities,resources,education,employment,and fair treatment within social,economic,and political systems.It is also pertinent to acknowledge that Anti-Black racism is deeply rooted in historical and societal structures throughout the U.S.borders and beyond,leading to systemic disadvantages and disparities that impact the well-being and life chances of Black individuals and communities.Addressing Anti-Black racism involves recognizing and challenging both individual attitudes and systemic structures that contribute to discrimination and inequality.Efforts to combat Anti-Black racism include promoting awareness,education,advocacy for policy changes,and fostering a culture of inclusivity and equality. 展开更多
关键词 Bias in algorithms Racial disparities in u.S.healthcare Discriminatory healthcare practices Black patient outcomes Automated decision-making and racism Machine Learning Natural language processing
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基于医学图像分割U-Net的改进算法研究
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作者 宫品一 《黑龙江科学》 2024年第18期63-65,共3页
医学图像分割是临床诊断的重要环节,准确分割对临床治疗具有十分重要的意义。为解决现有图像分割算法鲁棒性差、抗噪声能力弱等问题,提出了一种基于深度学习的CT图像分割算法。该算法改进了U-Net网络结构,增加了批量标准化层以提高网络... 医学图像分割是临床诊断的重要环节,准确分割对临床治疗具有十分重要的意义。为解决现有图像分割算法鲁棒性差、抗噪声能力弱等问题,提出了一种基于深度学习的CT图像分割算法。该算法改进了U-Net网络结构,增加了批量标准化层以提高网络模型的鲁棒性,并引入了注意力机制关注特定特征,同时利用交叉熵损失函数以减少分割不足和分割泄漏,提高图像分割精度,在数据预处理的基础上对分割网络进行训练,得到准确的分割结果。与其他算法相比,该方法在常用评价标准Dice系数上达到0.94,具有较强的鲁棒性,能准确分割出CT图像中的肺器官,有助于辅助肺部疾病的诊断。 展开更多
关键词 医学图像分割 u-Net CT图像分割算法 深度学习
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对称NARMA-U模型及其神经网络自校正控制器
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作者 侯小秋 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2024年第1期54-60,共7页
带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对... 带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对称NARMA-U模型的非线性系统的神经网络自校正控制器,应用直接极小化指标函数自适应优化算法对BP神经网络连接权重值进行在线学习。仿真研究表明算法的响应优良。 展开更多
关键词 神经网络自校正控制器 非线性系统 对称NARMA-u模型 直接极小化指标函数自适应优化算法
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改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用 被引量:1
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作者 张凌波 周剑扬 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第26期11258-11270,共13页
为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出了一种改进的鲸鱼优化算法。采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法... 为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出了一种改进的鲸鱼优化算法。采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其他算法,节拍时间平均降低3.02%。 展开更多
关键词 混流装配线 u型装配线 鲸鱼优化算法 均匀设计 NEWuOA算法
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一种基于改进U-Net模型的电磁层析成像算法
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作者 李秀艳 李明廷 +3 位作者 李晓捷 王琦 张荣华 汪剑鸣 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期44-51,共8页
为解决电磁层析成像(electromagnetic tomography,EMT)传统成像算法由于逆问题的不适定性和病态性导致重建图像质量差的问题,提出了一种基于改进U-Net深度网络模型的新型电磁层析成像方法。首先,以U-Net深度网络模型为基础,加入残差模... 为解决电磁层析成像(electromagnetic tomography,EMT)传统成像算法由于逆问题的不适定性和病态性导致重建图像质量差的问题,提出了一种基于改进U-Net深度网络模型的新型电磁层析成像方法。首先,以U-Net深度网络模型为基础,加入残差模块使网络提取更多特征信息并避免网络训练时梯度消失的问题;其次在此结构上引入注意力机制来提升重要特征信息,抑制无用的特征信息,加强对缺陷边缘和形状特征的权重分配。通过仿真和金属缺陷检测实验评估了本文所提出算法的性能,并与线性反投影算法和共轭梯度算法进行了对比。仿真实验和金属缺陷检测实验结果表明:本文提出的算法在精确率、召回率和F1-Score分别达到88.41%、90.38%和89.38%,重建图像对于缺陷位置和形状的预测更为准确。 展开更多
关键词 电磁层析成像 深度学习 图像重建算法 u-Net网络
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基于状态转移算法和U-net的医学图像分割 被引量:5
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作者 周晓君 耿传玉 阳春华 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1358-1369,共12页
U-net在医学图像分割领域应用广泛,但存在小目标分割精度低、模型收敛慢等问题,且其结构和超参数的设定对网络性能有很大影响。为此,本文提出基于混合状态转移算法的U-net结构设计方法,以获取不同分割任务下的较优的U-net体系结构。首先... U-net在医学图像分割领域应用广泛,但存在小目标分割精度低、模型收敛慢等问题,且其结构和超参数的设定对网络性能有很大影响。为此,本文提出基于混合状态转移算法的U-net结构设计方法,以获取不同分割任务下的较优的U-net体系结构。首先,提出一种可变深度的编码策略来表示U-net中不同的构建块和潜在的最优深度;其次,通过混合状态转移算法优化网络结构中的超参数和连接权重初始值;再次,设计一种新的交互操作来生成具有潜力的个体,利用迁移学习策略和减少epoch的方法加速网络个体的进化;最后,在心脏MRI、肝脏LiTS这2个医学图像数据集中进行测试,验证本文方法的有效性。研究结果表明:与经典的语义分割网络相比,本文所提方法在Dice、Jaccard、VOE等分割性能评价指标中有更好的表现,验证了本文所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 u-net 状态转移算法 医学图像分割 网络结构设计
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综合应用Faster R-CNN和U-net的心脏MRI图像分割 被引量:1
17
作者 韩俊玲 李博 +3 位作者 康晓东 杨靖怡 刘汉卿 王笑天 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期303-311,共9页
为解决现有MRI神经网络分割中存在因输入端图像信息多样导致分割精度下降的问题,提出了引入Faster R-CNN和U-net机制的MRI图像分割方法。选择公开心脏MRI分割挑战赛数据集ACDC和SCD,清洗和修改数据集格式后送入后续神经网络。首先,应用F... 为解决现有MRI神经网络分割中存在因输入端图像信息多样导致分割精度下降的问题,提出了引入Faster R-CNN和U-net机制的MRI图像分割方法。选择公开心脏MRI分割挑战赛数据集ACDC和SCD,清洗和修改数据集格式后送入后续神经网络。首先,应用Faster R-CNN对目标图像进行检测,以对原始输入图像进行预处理,并去掉冗杂的背景信息。其次,对预处理后的图像进行U-net分割,同时为检验引入Faster R-CNN后,对分割网络的性能和精度是否提高,采用了消融实验和对比实验。消融实验去掉了U-net分割网络中的检测裁剪模块,选择U-net及其改进网络分别做一组消融实验结果。实验结果表明,新方法的平均交并比和Dice系数在ACDC数据集上为0.89和0.94,分别提高了7.3%和5%,在SCD数据集上为0.96和0.98,分别提高了5%和3%,实现了MRI图像的自动预处理和分割。 展开更多
关键词 u-net Faster R-CNN MRI 分割算法 深度学习
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混合EDA求解绿色机器人U型装配线平衡问题 被引量:1
18
作者 刘梦园 胡蓉 钱斌 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第2期307-315,共9页
针对带序相关约束的绿色机器人第2类U型装配线问题(GRSDUALBP-2),建立了以同时最小化节拍时间和能耗为优化目标的数学模型,并提出一种混合分布估计算法(HEDA)进行求解。首先,在算法编码解码阶段考虑工序与机器人分配的协同优化,设计一... 针对带序相关约束的绿色机器人第2类U型装配线问题(GRSDUALBP-2),建立了以同时最小化节拍时间和能耗为优化目标的数学模型,并提出一种混合分布估计算法(HEDA)进行求解。首先,在算法编码解码阶段考虑工序与机器人分配的协同优化,设计一种操作分配规则以提高解码效率;然后,在算法优化阶段采用基于概率模型的分布估计算法(EDA),以有效积累和学习优质解信息,并设计3种邻域策略以进一步提高算法局部搜索性能;最后,通过仿真实验与算法对比,验证了HEDA是求解GRSDUALBP-2的有效算法。 展开更多
关键词 第2类u型装配线 混合分布估计算法 序相关 多目标优化
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Estimation of fracture size and azimuth in the universal elliptical disc model based on trace information 被引量:3
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作者 Jichao Guo Jun Zheng +1 位作者 Qing Lü Jianhui Deng 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2023年第6期1391-1405,共15页
The geometric characteristics of fractures within a rock mass can be inferred by the data sampling from boreholes or exposed surfaces.Recently,the universal elliptical disc(UED)model was developed to represent natural... The geometric characteristics of fractures within a rock mass can be inferred by the data sampling from boreholes or exposed surfaces.Recently,the universal elliptical disc(UED)model was developed to represent natural fractures,where the fracture is assumed to be an elliptical disc and the fracture orientation,rotation angle,length of the long axis and ratio of short-long axis lengths are considered as variables.This paper aims to estimate the fracture size-and azimuth-related parameters in the UED model based on the trace information from sampling windows.The stereological relationship between the trace length,size-and azimuth-related parameters of the UED model was established,and the formulae of the mean value and standard deviation of trace length were proposed.The proposed formulae were validated via the Monte Carlo simulations with less than 5%of error rate between the calculated and true values.With respect to the estimation of the size-and azimuth-related parameters using the trace length,an optimization method was developed based on the pre-assumed size and azimuth distribution forms.A hypothetical case study was designed to illustrate and verify the parameter estimation method,where three combinations of the sampling windows were used to estimate the parameters,and the results showed that the estimated values could agree well with the true values.Furthermore,a hypothetical three-dimensional(3D)elliptical fracture network was constructed,and the circular disc,non-UED and UED models were used to represent it.The simulated trace information from different models was compared,and the results clearly illustrated the superiority of the proposed UED model over the existing circular disc and non-UED models。 展开更多
关键词 universal elliptical disc(uED)model Rock mass Discrete fracture network(DFN) Optimization algorithm Inverse problem
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Distributed genetic algorithm for optimal planar arrays of aperture synthesis telescope
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作者 贺小箭 唐新怀 +1 位作者 尤晋元 文建国 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2004年第3期419-425,共7页
Sparse arrays of telescopes have a limited (u, v)-plane coverage. In this paper, an optimization method for designing planar arrays of an aperture synthesis telescope is proposed that is based on distributed genetic a... Sparse arrays of telescopes have a limited (u, v)-plane coverage. In this paper, an optimization method for designing planar arrays of an aperture synthesis telescope is proposed that is based on distributed genetic algorithm. This distributed genetic algorithm is implemented on a network of workstations using community communication model. Such an aperture synthesis system performs with imperfection of (u, v) components caused by deviations and(or) some missing baselines. With the maximum (u, v)-plane coverage of this rotation-optimized array, the image of the source reconstructed by inverse Fourier transform is satisfactory. 展开更多
关键词 distributed genetic algorithm optical aperture synthesis optimum planar array (u v) -spectrum sampling.
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