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Non-Monotonic Lyapunov-Krasovskii Functional Approach to Stability Analysis and Stabilization of Discrete Time-Delay Systems 被引量:2
1
作者 Younes Solgi Alireza Fatehi Ala Shariati 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2020年第3期752-763,共12页
In this paper, a novel non-monotonic Lyapunov-Krasovskii functional approach is proposed to deal with the stability analysis and stabilization problem of linear discrete time-delay systems. This technique is utilized ... In this paper, a novel non-monotonic Lyapunov-Krasovskii functional approach is proposed to deal with the stability analysis and stabilization problem of linear discrete time-delay systems. This technique is utilized to relax the monotonic requirement of the Lyapunov-Krasovskii theorem. In this regard, the Lyapunov-Krasovskii functional is allowed to increase in a few steps, while being forced to be overall decreasing. As a result, it relays on a larger class of Lyapunov-Krasovskii functionals to provide stability of a state-delay system. To this end, using the non-monotonic Lyapunov-Krasovskii theorem, new sufficient conditions are derived regarding linear matrix inequalities(LMIs)to study the global asymptotic stability of state-delay systems.Moreover, new stabilization conditions are also proposed for time-delay systems in this article. Both simulation and experimental results on a p H neutralizing process are provided to demonstrate the efficacy of the proposed method. 展开更多
关键词 Linear matrix inequality(LMI) non-monotonic lyapunov-krasovskii functional(NMLKF) pH NEUTRALIZATION plant STABILIZATION STATE-DELAY SYSTEM time-delay SYSTEM
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EXACT AUGMENTED LAGRANGIAN FUNCTION FOR NONLINEAR PROGRAMMING PROBLEMS WITH INEQUALITY CONSTRAINTS
2
作者 杜学武 张连生 +1 位作者 尚有林 李铭明 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2005年第12期1649-1656,共8页
An exact augmented Lagrangian function for the nonlinear nonconvex programming problems with inequality constraints was discussed. Under suitable hypotheses, the relationship was established between the local unconstr... An exact augmented Lagrangian function for the nonlinear nonconvex programming problems with inequality constraints was discussed. Under suitable hypotheses, the relationship was established between the local unconstrained minimizers of the augmented Lagrangian function on the space of problem variables and the local minimizers of the original constrained problem. Furthermore, under some assumptions, the relationship was also established between the global solutions of the augmented Lagrangian function on some compact subset of the space of problem variables and the global solutions of the constrained problem. Therefore, f^om the theoretical point of view, a solution of the inequality constrained problem and the corresponding values of the Lagrange multipliers can be found by the well-known method of multipliers which resort to the unconstrained minimization of the augmented Lagrangian function presented. 展开更多
关键词 local minimizer global minimizer nonlinear programming exact penalty function augmented Lagrangian function
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A new approach to stability analysis of neural networks with time-varying delay via novel Lyapunov-Krasovskii functional
3
作者 S.M.Lee O.M.Kwon Ju H.Park 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第5期115-120,共6页
In this paper, new delay-dependent stability criteria for asymptotic stability of neural networks with time-varying delays are derived. The stability conditions are represented in terms of linear matrix inequalities ... In this paper, new delay-dependent stability criteria for asymptotic stability of neural networks with time-varying delays are derived. The stability conditions are represented in terms of linear matrix inequalities (LMIs) by constructing new Lyapunov-Krasovskii functional. The proposed functional has an augmented quadratic form with states as well as the nonlinear function to consider the sector and the slope constraints. The less conservativeness of the proposed stability criteria can be guaranteed by using convex properties of the nonlinear function which satisfies the sector and slope bound. Numerical examples are presented to show the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 neural networks lyapunov-krasovskii functional sector bound TIME-DELAY
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A New Augmented Lagrangian Objective Penalty Function for Constrained Optimization Problems
4
作者 Ying Zheng Zhiqing Meng 《Open Journal of Optimization》 2017年第2期39-46,共8页
In this paper, a new augmented Lagrangian penalty function for constrained optimization problems is studied. The dual properties of the augmented Lagrangian objective penalty function for constrained optimization prob... In this paper, a new augmented Lagrangian penalty function for constrained optimization problems is studied. The dual properties of the augmented Lagrangian objective penalty function for constrained optimization problems are proved. Under some conditions, the saddle point of the augmented Lagrangian objective penalty function satisfies the first-order Karush-Kuhn-Tucker (KKT) condition. Especially, when the KKT condition holds for convex programming its saddle point exists. Based on the augmented Lagrangian objective penalty function, an algorithm is developed for finding a global solution to an inequality constrained optimization problem and its global convergence is also proved under some conditions. 展开更多
关键词 CONSTRAINED Optimization Problems augmented LAGRANGIAN Objective PENALTY function SADDLE POINT Algorithm
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New Approach of Stability for Time-Delay Takagi-Sugeno Fuzzy System Based on Fuzzy Weighting-Dependent Lyapunov Functionals
5
作者 Yassine Manai Mohamed Benrejeb Pierre Borne 《Applied Mathematics》 2011年第11期1339-1345,共7页
This paper deals with the stability of Takagi-Sugeno fuzzy models with time delay. Using fuzzy weighting- dependent Lyapunov-Krasovskii functionals, new sufficient stability criteria are established in terms of Linear... This paper deals with the stability of Takagi-Sugeno fuzzy models with time delay. Using fuzzy weighting- dependent Lyapunov-Krasovskii functionals, new sufficient stability criteria are established in terms of Linear Matrix Inequality;hence the stability bound of upper bound delay time can be easily estimated. Finally, numeric simulations are given to validate the developed approach. 展开更多
关键词 TAKAGI-SUGENO FUZZY Models Linear Matrix Inequalities LMIS FUZZY Weighting-Dependent lyapunov-krasovskii functionalS
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磁共振成像影像导航及靶区选择在经颅磁刺激治疗中的应用 被引量:1
6
作者 王荔 陈鹏 +3 位作者 韦秀英 卢阳佳 赖思嘉 王凯华 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2024年第26期4234-4241,共8页
背景:在经颅磁刺激临床实际应用中,是否能准确瞄准刺激脑区可影响经颅磁刺激的实际治疗效果。近年来,随着神经导航系统、移动式增强现实技术的发展,以及多种不同模态磁共振成像数据分析方法的出现,刺激靶区定位的准确性和靶区选择的优... 背景:在经颅磁刺激临床实际应用中,是否能准确瞄准刺激脑区可影响经颅磁刺激的实际治疗效果。近年来,随着神经导航系统、移动式增强现实技术的发展,以及多种不同模态磁共振成像数据分析方法的出现,刺激靶区定位的准确性和靶区选择的优化有望得到进一步的提高。目的:综述基于磁共振成像的影像导航定位原理及在经颅磁刺激中的应用,归纳不同模态磁共振成像数据分析在指导经颅磁刺激靶区选择上的作用。方法:应用计算机在PubMed、中国知网和万方数据库检索相关文献,以“transcranial magnetic stimulation,coil positioning,neuronavigation,augmented reality,magnetic resonance imaging,经颅磁刺激,线圈定位,神经导航,增强现实,核磁共振成像,原理”为主要检索词,最终纳入63篇文献进行分析。结果与结论:①传统经颅磁刺激线圈放置方法中,“5 cm规则”、国际脑电10-20定位法最为常用,这些方法具有简便、经济的优点,但过于依赖操作者的经验,存在不同操作者的技术差异。②基于立体定向技术发展而来的神经导航系统是目前可视化程度及准确度最高的辅助经颅磁刺激线圈放置的引导方式,它通过MRI数据采集、脑三维重建、头模配准及立体几何定位等步骤来实现可视化定位,具有较高的临床治疗及科研应用价值,但因其设备较为昂贵,目前在医疗机构中尚未普及。③对于不同层次的医疗单位,移动式移动式增强现实技术不失为一种经济、高效的神经导航系统替代方案,它通过磁共振成像数据采集、构建二维/三维图像、虚拟图像与真实脑图像叠加来实现头皮下脑组织可视化定位,具有直观性强、成本低廉的优势,可在基层医疗单位推广应用。④尽管相对脑电10-20定位策略,可视化定位的临床疗效优越性目前尚未充分体现,但随着研究者对人脑多种不同模态磁共振成像扫描数据的挖掘,有望进一步优化经颅磁刺激治疗靶区选择的策略,提高经颅磁刺激治疗应答率和个性化程度,这在将来是极具潜力和挑战的研究方向。 展开更多
关键词 经颅磁刺激 线圈定位 靶区选择 脑三维重建 立体定向技术 神经导航系统 移动式增强现实 脑3D解剖成像 脑功能成像 脑结构成像
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多元统计分析中一类矩阵迹函数极小化问题的分裂迭代法
7
作者 段强 周学林 李姣芬 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期507-524,共18页
研究了来源于多元统计分析中的一类含列正交约束的矩阵迹函数极小化模型,该模型的特殊形式广泛应用于多维标度分析中DEDICOM模型和正交INDSCAL模型最小二乘拟合等问题中。结合变量分裂构造了几类经典的基于分裂的不可行迭代算法求解该... 研究了来源于多元统计分析中的一类含列正交约束的矩阵迹函数极小化模型,该模型的特殊形式广泛应用于多维标度分析中DEDICOM模型和正交INDSCAL模型最小二乘拟合等问题中。结合变量分裂构造了几类经典的基于分裂的不可行迭代算法求解该约束迹函数极小化模型,并给出算法外层迭代框架和内层子问题的具体求解方案。数值实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 正交分裂 矩阵迹函数 正交约束 增广拉格朗日方法
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基于大卷积核任意风格迁移算法的水表数据增强研究
8
作者 刘圣仁 陈媛媛 +3 位作者 廉永健 耿艳兵 张玲郡 陈鑫钰 《国外电子测量技术》 2024年第9期90-96,共7页
针对现有的风格迁移方法在对水表进行数据增强后导致颜色失真,内容保留不完整等问题,提出了一种基于大卷积核的任意风格迁移算法(arbitrary style transfer algorithm of large convolutional kernel,LKAST)。首先,针对风格图像使用大... 针对现有的风格迁移方法在对水表进行数据增强后导致颜色失真,内容保留不完整等问题,提出了一种基于大卷积核的任意风格迁移算法(arbitrary style transfer algorithm of large convolutional kernel,LKAST)。首先,针对风格图像使用大卷积核提取风格特征,保留风格特征的高层特征;此外,通过引入新的损失函数,更好的保留迁移结果对内容的保留;最后,通过两组对照实验验证方法的有效性。实验结果表明,该方法能够在模拟水表现场环境的同时保留足够的内容信息,在仅改变数据增强算法的前提下,单次多框目标检测(SSD)算法准确率提升6.84%,YOLOv5准确率提升6.56%。 展开更多
关键词 数据增强 大卷积核 风格迁移 损失函数
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虚拟与增强现实对孤独症谱系障碍儿童青少年认知、情绪和适应性行为干预效果的系统综述
9
作者 杨文睿 崔思栋 曾莉 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2024年第9期1026-1033,共8页
目的 系统分析虚拟现实技术(VR)与增强现实技术(AR)对孤独症谱系障碍(ASD)儿童认知、情绪以及适应性行为的干预效果。方法 采用主题词检索法对PubMed、Cochrane Library、Embase、Web of Science、中国知网、维普、万方数据库进行检索,... 目的 系统分析虚拟现实技术(VR)与增强现实技术(AR)对孤独症谱系障碍(ASD)儿童认知、情绪以及适应性行为的干预效果。方法 采用主题词检索法对PubMed、Cochrane Library、Embase、Web of Science、中国知网、维普、万方数据库进行检索,检索时限为2008年1月至2024年8月,选择主题为VR或AR干预ASD儿童青少年认知、情绪及适应性行为的随机对照试验(RCT),进行系统综述。结果 最终纳入9项RCT,来自中国、意大利、西班牙、伊朗、英国5个国家,涉及384例参与者,发表时间在2016年至2024年。研究对象年龄2~15岁。干预技术包括VR沉浸式头盔、Xbox 360 Kinect游戏控制台、CAVE式沉浸式虚拟环境、AR。干预内容为基于VR与AR的日常生活场景体验,认知、社交情景训练,情绪识别任务等。结局指标包括高水平认知功能、情感功能、注意力、记忆力、基本人际交往、适应性行为。干预频率通常为每次15~60 min,每周1~3次,共3~24周。基于VR的训练提高整体认知、情绪识别准确率、情绪控制与表达、基本人际交往和适应性行为;AR训练提高执行功能、空间定位能力、完成任务的专注度和记忆力。结论 VR与AR有助于提高ASD儿童青少年的整体认知功能、情感功能、注意力、记忆力,改善基本人际交往和适应性行为。 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 虚拟现实技术 增强现实技术 儿童 青少年 认知 适应性行为 系统综述
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特征扩展的随机向量函数链神经网络
10
作者 龙茂森 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2903-2922,共20页
基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的... 基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的识别精度,从而对其可解释性造成了不利影响.对此,提出一种兼顾分类性能和可解释性的模糊神经网络,将其称为特征扩展的随机向量函数链神经网络(FA-RVFLNN).在该网络中,一个以原始数据为输入的RVFLNN被作为主体结构,BL-DFIS则用作性能补充,这意味着FA-RVFLNN包含具有性能增强作用的直接链接.由于主体结构的增强节点使用Sigmoid激活函数,因此,其推理过程可借助一种模糊逻辑算子(I-OR)来解释.而且,具有明确含义的原始输入数据也有助于解释主体结构的推理规则.在直接链接的支撑下,FA-RVFLNN可利用增强节点、特征节点和模糊节点学到更丰富的有用信息.实验表明:FA-RVFLNN既减缓了主体结构RVFLNN中过多增强节点带来的“规则爆炸”问题,也提高了性能补充结构BL-DFIS的可解释性(平均模糊规则数降低了50%左右),在泛化性能和网络规模上仍具有竞争力. 展开更多
关键词 宽度学习系统 模糊推理系统 特征扩展 随机向量函数链神经网络(RVFLNN) Sigmoid激活函数 可解释
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小样本条件下多功能雷达工作模式识别方法
11
作者 戴子瑜 普运伟 +1 位作者 杜林 何志强 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期137-146,共10页
在日益复杂的电磁环境中,多功能雷达工作模式识别仍然面临着诸多挑战.针对多功能雷达的截获信号样本数量有限,样本增强质量差,导致工作模式识别准确率较低的问题.本文提出一种将自适应填充转换生成对抗网络与模型无关元学习联合驱动的... 在日益复杂的电磁环境中,多功能雷达工作模式识别仍然面临着诸多挑战.针对多功能雷达的截获信号样本数量有限,样本增强质量差,导致工作模式识别准确率较低的问题.本文提出一种将自适应填充转换生成对抗网络与模型无关元学习联合驱动的识别方法.首先,从贴合小样本数据状态出发,采用自适应填充转换生成对抗网络模型进行自适应样本填充和样本增强;然后结合元学习中模型无关元学习算法,从而实现在小样本条件下多功能雷达工作模式的识别.最后,仿真结果表明,相较于生成对抗网络结合模型无关元学习的算法和支持向量机分类器,本文所提方法识别准确率分别提升了2.39%和17.42%.验证了该方法在小样本条件下针对多功能雷达工作模式进行准确识别的有效性. 展开更多
关键词 多功能雷达 模式识别 小样本 数据增强 注意力机制 模型无关元学习
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基于改进型生成式对抗网络的EEG-fNIRS多模态信号数据增广研究
12
作者 王鹏举 李明爱 《北京生物医学工程》 2024年第3期250-258,共9页
目的基于深度学习的脑电图-功能性近红外光谱技术(electroencephalogram-functional near-infrared spectroscopy,EEG-fNIRS)多模态脑机接口在康复工程中具有广泛的应用前景,但存在数据量不足的问题。为此,本文提出一种基于改进条件生... 目的基于深度学习的脑电图-功能性近红外光谱技术(electroencephalogram-functional near-infrared spectroscopy,EEG-fNIRS)多模态脑机接口在康复工程中具有广泛的应用前景,但存在数据量不足的问题。为此,本文提出一种基于改进条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的EEG-fNIRS多模态信号数据增广方法,以解决EEG-fNIRS多模态脑机接口与深度学习结合时面临的数据量匮乏的问题。方法首先,对EEG和fNIRS数据进行滤波、归一化和下采样等预处理。然后,针对EEG的非平稳特点,在CGAN生成器和判别器中增加自注意力机制,获得EEG数据增广模型CGAN_(E),加强捕捉和学习时变关键信息的能力。同时,针对fNIRS采样率低、信息量不充分问题,在CGAN生成器和判别器中增加上采样卷积层,获得fNIRS数据增广模型CGAN_(f),加强模型的信息挖掘能力,并将CGAN_(E)和CGAN_(f)的条件信息设置为类标签;进而,利用CGAN_(E)和CGAN_(f)对每导EEG和fNIRS分别进行增广,并将多导EEG扩增数据和多导fNIRS[包括氧合血红蛋白浓度(oxyhemoglobin concentration,HbO)和脱氧血红蛋白浓度(deoxyhemoglobin concentration,HbR)两种]扩增数据串接融合,获得EEG-fNIRS多模态增广数据。最后,对公开的EEG-fNIRS多模态信号数据集TU-Berlin-A前6名受试者数据进行增广实验,并设计一维卷积神经网络分类器评估增广数据的质量。结果基于EEG-fNIRS多模态信号公开数据集TU-Berlin-A前6名受试者的左右手运动想象数据进行实验研究表明,当数据扩增5倍时,本文方法取得94.81%的平均分类准确率。结论CGAN_(E)和CGAN_(f)能够生成接近真实数据分布的EEG和fNIRS信号,验证了对CGAN改进和本文所提EEG-fNIRS多模态数据增广方法的有效性。 展开更多
关键词 脑电图 功能性近红外光成像技术 多模态信号 条件生成式对抗网络 数据增广
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采用DETR与先验知识融合的输电线路螺栓缺陷检测方法 被引量:2
13
作者 李刚 张运涛 +1 位作者 汪文凯 张东阳 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期438-447,共10页
为了解决深度学习模型无法学习螺栓目标的先验知识、仅通过视觉特征难以快速准确定位其缺陷以及螺栓缺陷样本数量有限、类别不平衡的问题,提出了将深度学习模型与螺栓先验知识相结合的方法。选取端到端目标检测(DETR)为基线模型,设计并... 为了解决深度学习模型无法学习螺栓目标的先验知识、仅通过视觉特征难以快速准确定位其缺陷以及螺栓缺陷样本数量有限、类别不平衡的问题,提出了将深度学习模型与螺栓先验知识相结合的方法。选取端到端目标检测(DETR)为基线模型,设计并实现了一种采用DETR与先验知识融合的改进DETR模型。首先,利用视觉-知识注意力模块将螺栓图像的视觉特征与螺栓先验知识有机融合,获得螺栓对应的增强视觉特征;然后,将增强视觉特征送入基于Transformer编码-解码结构的DETR模型框架中对螺栓目标进行识别与分类;最后,针对螺栓危急缺陷样本少及样本不平衡的问题,引入类增量学习损失函数(CILLF)来增强模型的鉴别能力,缓解螺栓缺陷样本间长尾分布问题。仿真实验结果表明:改进DETR模型在输电线路螺栓缺陷样本上的mAP相较于基线模型DETR提升了2.8个百分点;相较于主流Faster R-CNN,YOLOv5l模型,改进DETR模型在长尾分布下螺栓缺陷样本少的类别图像上的检测效果提升尤为显著。 展开更多
关键词 螺栓缺陷检测 TRANSFORMER DETR 先验知识 增强视觉特征 类增量学习损失函数
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偏向性技术进步视角下全要素生产率增长的跨国收敛性及影响因素研究 被引量:6
14
作者 李小克 胡巧丽 《统计研究》 北大核心 2023年第5期37-50,共14页
偏向性技术进步代表技术进步的一般形态,然而,鲜有文献从偏向性技术进步视角分析全要素生产率(TFP)演变的特征及其来源。本文基于标准化要素增强型CES生产函数,使用跨国层面的数据系统考察了偏向性技术进步视角下TFP增长的收敛性及其影... 偏向性技术进步代表技术进步的一般形态,然而,鲜有文献从偏向性技术进步视角分析全要素生产率(TFP)演变的特征及其来源。本文基于标准化要素增强型CES生产函数,使用跨国层面的数据系统考察了偏向性技术进步视角下TFP增长的收敛性及其影响因素。研究发现,第一,国家间技术进步表现出明显的要素偏向,不同类型国家间偏向性技术进步情境下,TFP增长大致以1999年为界,其平均离散程度呈现先缩小后扩大趋势。第二,不同类型国家皆表现出明显的绝对β收敛,发达国家在整个样本期间始终保持条件β收敛态势,资本偏向性技术进步国家的TFP增长经历了先发散后向自身稳态水平靠近的演变阶段,而劳动偏向性技术进步国家的TFP演变趋势与之相反,这与长期依赖资本投入驱动产生的负面效应日益凸显有关。与同比增长率法相比,本文使用几何平均增长率法计算的TFP增长率降低了生产率波动对收敛检验结果的影响,其条件β收敛检验模型结果更为可靠。第三,教育水平提升、产业结构转变、要素禀赋结构优化、经济自由度提升等都有利于促进偏向性技术进步视角下TFP增长,而政府规模过度扩张引起生产率损失,该结论在考虑内生性、因变量选择性偏差和删除样本离群值后亦成立。因此,推进经济社会结构性改革对于发展中国家缩小与发达国家之间的生产率差距具有重要意义。 展开更多
关键词 偏向性技术进步 TFP增长 要素增强型CES生产函数 收敛分析
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基于改进增广径向基的固体姿轨控发动机推力快速预示 被引量:2
15
作者 张杰 李国盛 +3 位作者 文谦 王东辉 武泽平 张为华 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期201-209,共9页
为实现沉积影响下的喉栓式固体姿轨控发动机推力快速预示,提出一种融合各向异性和快速交叉验证的增广径向基近似建模方法。基于正交条件构建混沌多项式增广的径向基混合模型,并提出基于样本局部密度的各向异性方法,进一步提高混合模型... 为实现沉积影响下的喉栓式固体姿轨控发动机推力快速预示,提出一种融合各向异性和快速交叉验证的增广径向基近似建模方法。基于正交条件构建混沌多项式增广的径向基混合模型,并提出基于样本局部密度的各向异性方法,进一步提高混合模型精度。采用递归演化的拉丁超立方试验设计生成样本点,根据通用交叉验证误差求解过程中高阶矩阵快速求逆方法,降低模型训练的计算复杂度。与其他常用代理模型方法相比,本文提出的方法具有更好的精度和稳定性。将本文方法应用于固体姿轨控发动机推力快速预示,预示结果与仿真结果偏差控制在2.5%以内,计算耗时由小时级降低至秒级。 展开更多
关键词 固体姿轨控发动机 增广径向基函数 各向异性 代理模型 交叉验证 推力预示
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复杂场景下自适应特征融合的多尺度船舶检测 被引量:1
16
作者 罗芳 刘阳 何道森 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期3587-3593,共7页
受台风、大雾、雨雪等复杂天气以及遮挡、尺度变化等影响,现有船舶检测方法存在误检和漏检问题。针对上述复杂场景问题,在YOLOX-S模型的基础上,提出一种自适应特征融合的多尺度船舶检测方法。首先,在主干特征提取网络中引入特征增强模块... 受台风、大雾、雨雪等复杂天气以及遮挡、尺度变化等影响,现有船舶检测方法存在误检和漏检问题。针对上述复杂场景问题,在YOLOX-S模型的基础上,提出一种自适应特征融合的多尺度船舶检测方法。首先,在主干特征提取网络中引入特征增强模块,抑制复杂背景噪声对船舶特征提取的干扰;其次,考虑深浅层次特征融合比例问题,设计自适应特征融合模块,充分利用深浅层次特征,提高模型的多尺度船舶检测能力;最后,在检测头网络,将检测头解耦,并引入自适应的多任务损失函数,平衡分类任务和回归任务,提高船舶检测的鲁棒性。实验结果显示,所提方法在公开船舶检测数据集SeaShips和McShips上的检测平均精度均值(mAP)分别达到了97.43%和96.10%,检测速度达到每秒189帧,满足实时检测的要求,验证了所提方法在复杂场景下仍能对多尺度船舶目标实现高精度检测。 展开更多
关键词 多尺度船舶检测 YOLOX 自适应特征融合 特征增强 多任务损失函数
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二自由度云台非线性反步控制器设计 被引量:1
17
作者 黄金杰 梁恒愉 +2 位作者 宫煜晴 汪文 孙晓波 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期148-154,共7页
针对二自由度云台的跟踪控制问题,依据反步法控制思想,提出一种基于增广李雅普诺夫函数的反步控制器设计方法。首先建立二自由度云台的非线性数学模型,并为模型的机械子系统设计了虚拟输入,根据实际控制目标求解虚拟输入的具体表达式。... 针对二自由度云台的跟踪控制问题,依据反步法控制思想,提出一种基于增广李雅普诺夫函数的反步控制器设计方法。首先建立二自由度云台的非线性数学模型,并为模型的机械子系统设计了虚拟输入,根据实际控制目标求解虚拟输入的具体表达式。其次基于增广李雅普诺夫函数,引入跟踪误差将机械子系统改写为线性微分方程,利用其特征方程根的特点,推导系统实际的控制律,以及控制器参数需满足的条件。最后数值实例采用了电动云台拍摄系统远距离跟踪拍摄风电叶片表面图像,对水平和俯仰方向追踪风机叶片上某一目标点的期望轨迹进行仿真,系统经过4.05 s可达到预期跟踪性能,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 二自由度云台 反步法 虚拟输入 增广李雅普诺夫函数 全局渐近稳定
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基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测 被引量:6
18
作者 王宇博 马廷淮 陈光明 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第4期167-173,共7页
随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式... 随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。 展开更多
关键词 杂草检测 YOLOv5 数据增强 注意力机制 回归损失函数
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改进YOLO的口罩佩戴实时检测方法 被引量:5
19
作者 程长文 陈玮 +1 位作者 陈劲宏 尹钟 《电子科技》 2023年第2期73-80,共8页
现有的YOLO目标检测模型基于One-stage思想进行多目标检测,其对于双分类检测有所不足,并且检测时性能消耗较大。为了能够在新冠疫情爆发的特殊时期,提高双分类口罩佩戴的检测精度和检测效率,文中提出了一种基于YOLO的双目标口罩佩戴实... 现有的YOLO目标检测模型基于One-stage思想进行多目标检测,其对于双分类检测有所不足,并且检测时性能消耗较大。为了能够在新冠疫情爆发的特殊时期,提高双分类口罩佩戴的检测精度和检测效率,文中提出了一种基于YOLO的双目标口罩佩戴实时检测方法。改进模型的前馈输入层,优化了数据增强部分,添加了自适应图片缩放,以便提升双分类和小目标的检测精度和检测效率。添加了自适应锚定框,替换了激活函数,降低了方法的计算量从而提高方法的检测效率。Neck部分优化和添加的Focus结构提高了特征融合能力并且减少了参数量,达到了提速的效果。实验结果表明,与YOLOv4相比,所提方法在文中数据集中的F 1提高了0.33%,mAp提高了0.71%,并且相同实验环境下的检测效率也提升明显。 展开更多
关键词 YOLOv4 CSPDenseNet FOCUS 数据增强 激活函数 CSP2 目标检测 口罩佩戴
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基于改进YOLOv5算法的道路伤损检测 被引量:2
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作者 张用川 牟凤云 +2 位作者 陈建坤 仇阿根 冉蔚 《电子测量技术》 北大核心 2023年第4期161-168,共8页
道路伤损检测是道路养护过程中的重要基础性环节,传统道路伤损检测方法存在检测成本高且效率低的缺陷。为准确快速检测道路伤损状况,提出了一种基于YOLOv5改进的道路伤损检测模型YOLO-C-α。通过引入注意力机制CBAM模块,提高检测模型的... 道路伤损检测是道路养护过程中的重要基础性环节,传统道路伤损检测方法存在检测成本高且效率低的缺陷。为准确快速检测道路伤损状况,提出了一种基于YOLOv5改进的道路伤损检测模型YOLO-C-α。通过引入注意力机制CBAM模块,提高检测模型的特征提取及特征融合能力,改善模型对道路损伤小目标的漏检问题;引入α-IoU损失函数替换原始网络CIOU损失函数,降低预测框的回归损失,提升预测框的定位精度。基于RDD2020道路伤损检测数据集展开对比实验,结果显示:YOLO-C-α模型平均准确度达到60.3%,相比于原始模型平均精度提升1.4%,其F1值为60.2,相比于原始模型提升1%,且对于不同天气状况下的路面损伤均有较高的检测性能,实验环境每张图片的检测速度为6.3ms,模型大小40.6Mb。结果表明:本文基于YOLOv5m改进的算法抗干扰能力较强,能更准确地检测出多种天气状况下道路伤损目标,可为道路伤损实时检测及智慧化道路养护提供参考。 展开更多
关键词 道路伤损 目标检测 数据增强 注意力机制 损失函数
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