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基于Transformer的节点影响力排序模型
1
作者 席颖 邬学猛 崔晓晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期106-116,共11页
节点影响力排序是复杂网络的一个重点话题,对识别关键节点和衡量节点影响力有着重要作用。目前,已有诸多研究基于复杂网络探索节点影响力,其中深度学习显示出了巨大的潜力。然而,现有卷积神经网络(CNNs)和图神经网络(GNNs)模型的输入往... 节点影响力排序是复杂网络的一个重点话题,对识别关键节点和衡量节点影响力有着重要作用。目前,已有诸多研究基于复杂网络探索节点影响力,其中深度学习显示出了巨大的潜力。然而,现有卷积神经网络(CNNs)和图神经网络(GNNs)模型的输入往往基于固定维度特征,且不能有效地区分邻居节点,无法适应多样性的复杂网络。为了解决上述问题,文中提出了一种简单且有效的节点影响力排序模型。该模型中,节点的输入序列包含节点本身及其邻居节点的信息,且可以根据网络动态调整输入序列长度,确保模型获取到足量的节点信息。同时该模型利用自注意力机制,使节点可以有效地聚合输入序列中邻居节点的信息,从而全面地识别节点的影响力。在12个真实网络数据集上进行实验,通过多维度的评价标准验证了该模型相比7种已有方法的有效性。实验结果表明,在不同的网络结构中,该模型均能有效地识别网络中节点的影响力。 展开更多
关键词 transformER 复杂网络 节点影响力 SIR 影响力排序
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孪生Swin Transformer的红外与可见光图像融合算法
2
作者 苗壮 毕翔鹤 +2 位作者 马鑫骥 李一 李阳 《陆军工程大学学报》 2024年第3期26-35,共10页
为解决基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的红外与可见光图像融合算法融合过程中未考虑原图像远程依赖关系的问题,提出了一种孪生Swin Transformer的红外与可见光图像融合算法,构建了孪生网络模型。使用潜在低秩表示... 为解决基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的红外与可见光图像融合算法融合过程中未考虑原图像远程依赖关系的问题,提出了一种孪生Swin Transformer的红外与可见光图像融合算法,构建了孪生网络模型。使用潜在低秩表示(latent low-rank representation,LatLRR)分解方法将原图像分解,再分别融合以提升图像融合的精度;使用Swin Transformer分别提取分解后图像的特征,获取图像的远程依赖关系;使用l1-norm正则化方法求解特征范数,利用Softmax分别获得分解后图像的权重图;利用线性加权方法重构融合图像,通过简单的线性加和获得最终融合图像。在评测基准VIFB上对所提算法进行评测,实验结果表明,所提算法与20种融合算法相比,定性性能优良;定量分析,在由13种评价指标组成的评价体系中,该算法能够取得3个最优值,超过大部分融合算法;在运行时间方面,该算法的运行时间成本低于大部分融合算法。所提融合算法相较于其他融合算法,在主观和客观方面均表现出更好的融合性能。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 潜在低秩表示分解 孪生Swin transformer 远程依赖关系 加权平均
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结合Transformer的轻量化中文语音识别 被引量:6
3
作者 沈逸文 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期424-429,共6页
近年来,深度神经网络模型在语音识别领域成为热门研究对象。然而,深层神经网络的构建依赖庞大的参数和计算开销,过大的模型体积也增加了其在边缘设备上部署的难度。针对上述问题,提出了基于Transformer的轻量化语音识别模型。首先使用... 近年来,深度神经网络模型在语音识别领域成为热门研究对象。然而,深层神经网络的构建依赖庞大的参数和计算开销,过大的模型体积也增加了其在边缘设备上部署的难度。针对上述问题,提出了基于Transformer的轻量化语音识别模型。首先使用深度可分离卷积获得音频特征信息;其次构建了双半步剩余权重前馈神经网络,即Macaron-Net结构,并引入低秩矩阵分解,实现了模型压缩;最后使用稀疏注意力机制,提升了模型的训练速度和解码速度。为了验证模型,在Aishell-1和aidatatang_200zh数据集上进行了测试。实验结果显示,与Open-Transformer相比,所提模型在字错误率上相对下降了19.8%,在实时率上相对下降了32.1%。 展开更多
关键词 语音识别 transformER 低秩矩阵分解 轻量卷积 模型压缩 稀疏注意力
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基于Rank变换的农田场景三维重建方法 被引量:10
4
作者 翟志强 杜岳峰 +2 位作者 朱忠祥 郎健 毛恩荣 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第20期157-164,共8页
农田场景的三维重建对于研究远程监测作物的生长形态、预测作物产量、识别田间杂草等都具有重要作用。为解决农田场景图像三维重建困难、立体匹配精度较差等问题,该文提出了一种基于Rank变换的农田场景三维建模方法。该方法运用加权平... 农田场景的三维重建对于研究远程监测作物的生长形态、预测作物产量、识别田间杂草等都具有重要作用。为解决农田场景图像三维重建困难、立体匹配精度较差等问题,该文提出了一种基于Rank变换的农田场景三维建模方法。该方法运用加权平均法灰度化图像,以保留农田场景的完整特征;以灰度图像的Rank变换结果作为匹配基元,采用基于归一化绝对差和测度函数的区域匹配算法获取场景的稠密视差图;根据平行双目视觉成像原理计算场景的空间坐标,并生成三维点云图;依据所得场景的三维坐标,对场景中感兴趣区域实现三维重建。采用标准视差计算测试图像验证立体匹配算法精确性,平均误匹配率较传统的绝对差和函数算法降低约5.63%。运用不同环境下的棉田场景图像测试三维重建方法,试验结果表明,在6.8 m的景深范围内,作物及杂草的高度、宽度等几何参数计算值与实际测量值接近,各项指标的平均相对误差为3.81%,验证了三维重建方法的可靠性及准确性。 展开更多
关键词 作物 三维 视觉 农田场景 rank变换 立体匹配 三维重建
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RANK变换在立体匹配中的应用研究 被引量:9
5
作者 郭龙源 夏永泉 杨静宇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期2121-2123,2126,共4页
通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图。通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配... 通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图。通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,该方法有更好的抗噪性和匹配准确性。 展开更多
关键词 立体匹配:rank变换 汉明码 匹配基元 鲁棒性
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一种基于改进Rank变换的图像匹配算法 被引量:4
6
作者 马璇 朱世强 赖小波 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2011年第11期128-130,134,共4页
为了解决传统Rank非参数变换匹配算法存在的问题,提出了一种基于改进Rank变换的图像匹配算法。引入Rank变换并研究其局限性,将变换窗口内所有像素的灰度平均值作为匹配像素的灰度值。对于和匹配像素相对位置相差为1个单位的邻域像素,其... 为了解决传统Rank非参数变换匹配算法存在的问题,提出了一种基于改进Rank变换的图像匹配算法。引入Rank变换并研究其局限性,将变换窗口内所有像素的灰度平均值作为匹配像素的灰度值。对于和匹配像素相对位置相差为1个单位的邻域像素,其灰度值保持不变;对于其他位置像素灰度值用二维双线性插值法获得。将图像实现改进Rank变换并进行图像匹配,获得视差图。实验结果表明:在同等条件下,该算法能够获得稠密视差图,且不需迭代计算,计算效率要优于测试实验中局部匹配算法。 展开更多
关键词 rank变换 匹配 视差图 二维双线性插值
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一种基于Rank变换的改进中值滤波 被引量:1
7
作者 夏道平 董方敏 +2 位作者 潘天浩 姚刚 刘勇 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第2期100-103,共4页
针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法:首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像... 针对传统中值滤波对孤立噪声点和连续噪声不能有效滤波等问题,提出了一种改进算法:首先通过Rank变换,找出图像中所有的孤立噪声点,然后遍历图像对孤立的噪声点采用中值滤波,最大限度保持图像细节,有效地解决了在抑制图像噪声和保护图像细节方面的矛盾,对图像中孤立噪声点有较好的滤波效果;随后,进一步针对少量连续噪声点的情况,采用迭代算法对上述改进中值滤波算法结果进行处理,来解决连续噪声的滤波问题.试验结果表明,本文算法滤波后的图像效果明显好于传统滤波方法,能够有效地去噪,并能较好地保持图像细节和边缘. 展开更多
关键词 rank变换 中值滤波 迭代算法
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结构相似度优化的混合多尺度医学图像融合
8
作者 李云航 潘晴 田妮莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期264-270,共7页
现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表... 现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表示(MDLat LRR)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的混合多尺度分解方法,利用MDLat LRR分解源图像获取低秩层和显著层,使用NSCT对低秩层做进一步分解;其次,在基础层上使用基于局部拉普拉斯能量和的融合规则,使融合图像具有更好的视觉效果,对于细节层,通过脉冲耦合神经网络(PCNN)计算全局耦合以获得融合权重,从而融合细节层;最后,考虑到空间一致性,由初始融合图像获取线性调整图像,利用加权局部结构相似度进行测量从而得到修正系数,并对初始融合图像进行修正,提高融合图像中信息的准确性。实验结果表明,相比于MSMG、EMFusion、CFL等9种方法,该方法在归一化互信息、空间频率误差比等10个客观评价指标上评估性能更高,特别在相位一致性、余弦特征互信息以及差异相关和指标上,分别比次优方法平均提升了13.89%、19.62%和35.8%,所提方法的融合图像具有更丰富、更准确的细节信息和良好的视觉效果。 展开更多
关键词 医学图像融合 多尺度分解 潜在低秩表示 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络
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基于改进PageRank算法的文献相关度排序方法 被引量:2
9
作者 聂永丹 王斌 张岩 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2022年第3期464-470,共7页
科技文献检索时以专业角度给出合理的相关度排序是一项非常重要工作,传统PageRank算法采用了平均分配相似性权重的方式,但其会产生文献排序结果不合理的问题。为此,提出一种将深度学习方法与PageRank相结合的算法,提高文献相关度排序的... 科技文献检索时以专业角度给出合理的相关度排序是一项非常重要工作,传统PageRank算法采用了平均分配相似性权重的方式,但其会产生文献排序结果不合理的问题。为此,提出一种将深度学习方法与PageRank相结合的算法,提高文献相关度排序的可靠性。首先,使用具有注意力池化的孪生BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)深度学习网络计算文献与引文的相似度;然后,对文献与其所包含引文间的相似度进行规范化处理;最后,将标准化后的相似度作为分配权重对引文网络计算排序。实验结果表明,相较于传统的PageRank算法,该方法检索结果的相关度提升6%以上,因此更适合应用于科技文献的引文网络分析。 展开更多
关键词 PAGErank算法 文献相似度 BERT模型 文献排序
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低秩自适应微调的一阶段红外目标跟踪
10
作者 代宇航 刘乔 +2 位作者 袁笛 范娜娜 刘云鹏 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期89-103,共15页
由于缺乏大规模的红外跟踪训练数据集,现有的红外跟踪方法大都利用在大规模可见光数据上预训练的模型,然后在小规模的红外数据上进行完全微调。然而,当预训练模型的参数规模迅速增大时,完全微调需要的内存和时间成本也急剧增长,这限制... 由于缺乏大规模的红外跟踪训练数据集,现有的红外跟踪方法大都利用在大规模可见光数据上预训练的模型,然后在小规模的红外数据上进行完全微调。然而,当预训练模型的参数规模迅速增大时,完全微调需要的内存和时间成本也急剧增长,这限制了低资源用户在大型模型上进行研究和应用。为解决该问题,提出一种参数、内存和时间高效自适应的红外目标跟踪算法。首先,通过Transformer的自注意力机制对模板和搜索区域图像进行联合特征提取和关系建模,获取与目标关联度更强的特征表示;其次,利用低秩自适应矩阵的侧网络将可训练参数从主干网络中进行解耦,以减少需要训练更新的参数规模;最后,设计一种轻量级空间特征增强模块,增强特征对目标和背景的判别能力。提出方法的训练参数,内存和时间分别仅占完全微调方法的0.04%、39.6%和66.2%,性能却超越了完全微调。在3个标准红外跟踪数据集LSOTB-TIR120,LSOTB-TIR100和PTB-TIR上的实验对比结果和消融实验证明了提出的方法是有效的。提出的方法在LSOTB-TIR120数据集上成功率为73.7%,精度为86.0%,归一化精度为78.5%;LSOTB-TIR100数据集上成功率为71.6%,精度为83.9%,归一化精度为76.1%;在PTB-TIR数据集上成功率为69.0%,精度为84.9%,均取得了当前最先进的跟踪性能。 展开更多
关键词 红外目标跟踪 参数高效微调 低秩自适应矩阵 特征解耦 transformER
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基于线性低秩卷积与道路网络的城市流量推断
11
作者 刘树林 李红军 +1 位作者 甘雨金 罗茜雅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期333-341,共9页
细粒度城市流量推断(FUFI)旨在从粗粒度交通流量中推断出真实的细粒度交通流量,以代替在现实世界中大量传感器设备的作用。现有的FUFI方法仅考虑到时间、天气等外部因素特征,忽略了道路网络特征对城市交通流的重要影响。此外,现有方法... 细粒度城市流量推断(FUFI)旨在从粗粒度交通流量中推断出真实的细粒度交通流量,以代替在现实世界中大量传感器设备的作用。现有的FUFI方法仅考虑到时间、天气等外部因素特征,忽略了道路网络特征对城市交通流的重要影响。此外,现有方法使用的传统残差网络结构对交通流的低级特征捕获能力不足,低级特征容易在网络深层消亡。为解决以上问题,提出一种使用线性低秩卷积与全局注意力Transformer的细粒度城市流量推断模型LLCGAT,以更好地捕获交通流的低级特征并融合道路网络特征的学习。该模型在考虑外部因素的基础上,首先将城市的道路网络作为重要的特征与交通流特征融合,并使用广泛激活的线性低秩卷积对综合特征进行特征提取,然后将综合特征与道路网络特征分别接入注意力Transformer的编码器和解码器中以进一步捕获交通流的全局空间分布。在TaxiB J-P1和Xi An两个真实世界数据集上的实验结果表明,LLCGAT模型将平均绝对百分比误差分别降低了3.3%和10.7%,均方根误差分别降低了2.3%和2.4%,平均绝对误差分别降低了3.8%和6.3%。 展开更多
关键词 智能交通系统 细粒度城市流量推断 道路网络特征 线性低秩卷积 transformer架构
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基于Transformer的融合用户负反馈的重排序推荐方法 被引量:1
12
作者 胡德敏 光萍 《智能计算机与应用》 2022年第12期196-201,共6页
针对现有的Top-n推荐模型只利用用户正反馈进行推荐的问题,本文提出一种基于Transformer的融合用户负反馈的重排序推荐方法。具体来说,本文使用GRU提取用户负反馈行为特征;基于门控单元思想构建一个融合单元,融合用户正负反馈行为特征,... 针对现有的Top-n推荐模型只利用用户正反馈进行推荐的问题,本文提出一种基于Transformer的融合用户负反馈的重排序推荐方法。具体来说,本文使用GRU提取用户负反馈行为特征;基于门控单元思想构建一个融合单元,融合用户正负反馈行为特征,获得完整的用户行为特征;使用Transformer编码器整合用户特征和物品的位置信息,经过softmax计算物品得分获得重排序列表。实验结果表明,与几种先进的重排序推荐模型相比,本文的模型在AUC和Precision@k指标上有显著提升。 展开更多
关键词 重排序 负反馈 transformER 位置信息
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基于深度先验和小波变换的遥感图像复原算法
13
作者 李喆 吕慧 +1 位作者 成丽波 贾小宁 《计算机仿真》 2024年第2期212-217,共6页
针对各种退化因素导致遥感图像模糊的问题,在混合即插即用(Hybrid Plug-and-Play,H-PNP)模型的基础上,设计了基于深度先验和小波变换的模糊遥感图像复原算法。首先,利用导向滤波对模糊图像进行预处理,再构建结合非局部相似块低秩先验、... 针对各种退化因素导致遥感图像模糊的问题,在混合即插即用(Hybrid Plug-and-Play,H-PNP)模型的基础上,设计了基于深度先验和小波变换的模糊遥感图像复原算法。首先,利用导向滤波对模糊图像进行预处理,再构建结合非局部相似块低秩先验、深度先验和小波变换的模糊遥感图像复原模型,最后利用交替迭代法求解模型,复原出清晰的图像。考虑到惩罚因子对图像复原的影响,在深度去噪器中引入相对残差自适应原则更新惩罚因子。实验结果表明,上述算法对于叠加模糊和噪声的退化图像具有良好效果,选取GSR算法、NSCR算法和H-PNP算法进行对比实验,在主观视觉效果、峰值信噪比、特征相似性和结构相似性方面均优于对比算法。 展开更多
关键词 低秩先验 导向滤波 深度先验 小波变换 交替方向乘子法
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宁夏煤的分子结构演化特征
14
作者 夏炎 许睿 +5 位作者 路学忠 郭伟勇 杨小兵 李焕同 何亮 毛兴军 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期924-933,共10页
以宁夏宁东、贺兰山、宁南和香山等四大煤田不同矿区典型煤样为研究对象,采用X射线衍射、拉曼光谱和傅里叶红外光谱对煤结构进行表征,结合分峰拟合来获取煤结构参数及变化规律。结果表明:低-中煤阶煤光学性质是各向同性的,芳香层片尺寸... 以宁夏宁东、贺兰山、宁南和香山等四大煤田不同矿区典型煤样为研究对象,采用X射线衍射、拉曼光谱和傅里叶红外光谱对煤结构进行表征,结合分峰拟合来获取煤结构参数及变化规律。结果表明:低-中煤阶煤光学性质是各向同性的,芳香层片尺寸较小,任意取向;随着煤级的增加,芳香层间距d002值以最快的速率减小,延展度La则加快增长,在Rmax大于2.0%后,d002值变化幅度减缓与堆砌度Lc值增大相对应;在d002<0.3480 nm,拉曼参数ID1/IG、AD1/AD1+G开始线性减小,煤的分子结构中芳香层片尺寸增大,定向性增强,光学性质在平行和垂直于芳香层片方向上呈现各向异性,结构有序化程度增大;随着煤化程度的增高,红外光谱显示脂肪结构含量较低,芳香结构吸收带显著,芳香度参数迅速增大,脂肪烃侧链快速脱落,生烃潜力参数‘A’变小;贺兰山煤田和香山煤田煤叠加了岩浆热作用,变质温度较高,导致芳香环缩合程度增强,芳香烃类物质增多。研究结果对煤的结构演化与煤炭清洁高效利用有一定指导意义。 展开更多
关键词 中-低煤阶煤 X射线衍射 拉曼光谱 傅里叶红外光谱 煤分子结构
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融合多种参数高效微调技术的深度伪造检测方法
15
作者 张溢文 蔡满春 +2 位作者 陈咏豪 朱懿 姚利峰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3335-3347,共13页
近年来,随着深度伪造技术趋于成熟,换脸软件、合成视频已经随处可见。尽管深度伪造技术为人们带来了娱乐,但同时也为不法分子提供了滥用的机会。因此,深度伪造检测技术的重要性也日益凸显。现有的深度伪造检测方法普遍存在跨压缩率鲁棒... 近年来,随着深度伪造技术趋于成熟,换脸软件、合成视频已经随处可见。尽管深度伪造技术为人们带来了娱乐,但同时也为不法分子提供了滥用的机会。因此,深度伪造检测技术的重要性也日益凸显。现有的深度伪造检测方法普遍存在跨压缩率鲁棒性差、跨数据集泛化性差以及模型训练开销大等问题。为解决上述问题,提出一种融合多种参数高效微调技术的深度伪造检测方法,使用以掩码图像建模(MIM)自监督方法预训练的视觉自注意力模型作为主干,使用克罗内克积改进的低秩自适应方法对预训练模型的自注意力模块参数进行微调,同时采用并行结构加入卷积适配器对图像局部纹理信息进行学习,以增强预训练模型在深度伪造检测任务中的适应能力,采用并行结构引入经典适配器对预训练模型的前馈网络微调以充分利用预训练阶段学习到的知识,使用多层感知机代替原预训练模型分类头实现深度伪造检测。在六个数据集上的实验结果表明,该模型在可训练参数仅有2×10^(7)的情况下,在六个主流数据集上实现了平均约0.996的帧水平AUC。在跨压缩率实验中,帧水平AUC的平均下降为0.135。在跨数据集泛化性实验中,帧水平AUC达到了平均0.765。 展开更多
关键词 深度伪造 视觉自注意力模型 自监督预训练模型 低秩自适应 参数高效微调
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新疆中低阶煤微晶结构研究
16
作者 曹玉召 杜亮 +3 位作者 王海超 曾志伟 杨梦梦 李耀伟 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第10期9-18,共10页
基于X射线衍射实验和傅里叶红外光谱实验,探讨了新疆准东、准南、吐哈及库拜煤田6组煤样的微晶结构特征及演化规律。结果表明:低阶煤中,002峰和100峰均峰形平缓,002峰随煤阶的增高逐渐尖锐,且“对称性”变好,100峰高度逐渐增高,但峰宽... 基于X射线衍射实验和傅里叶红外光谱实验,探讨了新疆准东、准南、吐哈及库拜煤田6组煤样的微晶结构特征及演化规律。结果表明:低阶煤中,002峰和100峰均峰形平缓,002峰随煤阶的增高逐渐尖锐,且“对称性”变好,100峰高度逐渐增高,但峰宽逐渐变窄;随着煤样变质程度的增大,芳香层片堆砌高度、延展度及其数量逐渐增大,芳香层片间距整体上呈下降趋势,煤中芳香结构的缩合程度逐渐增大;芳香族化合物和含氧官能团波段峰形尖锐,脂肪烃类物质和羟基官能团波段峰形平缓,均随着煤阶的升高而逐渐宽缓;随着煤阶的升高,芳香度、脂肪链长及其支链化程度、成熟度逐渐减小,而缩聚程度、生烃(油)能力逐渐增大;煤的演化过程以含氧官能团的脱落、脂肪烃类的富集、部分芳烃的缩聚为特征。 展开更多
关键词 低阶煤 中阶煤 X射线衍射 傅里叶红外光谱 微晶结构 煤演化
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基于预测模型的汽车零部件工业流程优化方法研究——以汽车电力变压器为例
17
作者 张友友 李亮 +1 位作者 林梅 林莉 《时代汽车》 2024年第18期161-163,共3页
文章针对汽车电力变压器生产过程中存在的供销不平衡的问题,利用预测模型,对汽车电力变压器的工业生产过程进行优化研究。文章使用Kaggle平台上470条电力变压器故障分析数据,对电力变压器的预期寿命进行回归预测。将GradientBoosting模... 文章针对汽车电力变压器生产过程中存在的供销不平衡的问题,利用预测模型,对汽车电力变压器的工业生产过程进行优化研究。文章使用Kaggle平台上470条电力变压器故障分析数据,对电力变压器的预期寿命进行回归预测。将GradientBoosting模型与RandomForest等8种模型进行对比,GradientBoosting模型准确率达86%,证明了其预测性能的优越性。此外,文章还对特征进行重要性分析,有助于理解模型的内部工作机制、更好地进行数据预处理和特征工程。 展开更多
关键词 电力变压器 生产流程优化 预测模型 特征重要性排序 机器学习
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基于改进Rank变换和分段MER的镜片疵病检测算法
18
作者 唐朝国 《计算机与数字工程》 2015年第4期566-571,共6页
为了解决目前光学镜片表面疵病宽度测量主要依赖人工检测而导致弯曲划痕宽度检测精度较低的问题,提出一种基于Rank变换和分段最小外接矩形(MER)的镜片表面划痕宽度测量方法。该方法首先通过改进的Rank变换算法比较像素灰度相对关系来提... 为了解决目前光学镜片表面疵病宽度测量主要依赖人工检测而导致弯曲划痕宽度检测精度较低的问题,提出一种基于Rank变换和分段最小外接矩形(MER)的镜片表面划痕宽度测量方法。该方法首先通过改进的Rank变换算法比较像素灰度相对关系来提取疵病目标,然后计算其最小外接矩形,根据矩形长宽比初步判别疵病类型(划痕或麻点),最后将疵病分割为多个小区段,分别计算每段的最小外接矩形并获得其宽度,比较取最大宽度作为疵病宽度值。试验结果表明,该方法具有较高的可行性与精确性,能够有效提取出疵病和计算其特征参数,可以满足工程实际的需要。 展开更多
关键词 光学镜片 疵病 弯曲划痕 图像处理 宽度 rank变换 最小外接矩形
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Rhotrix Linear Transformation
19
作者 Abdul Mohammed Musa Balarabe Abdussamad Tanko Imam 《Advances in Linear Algebra & Matrix Theory》 2012年第4期43-47,共5页
This paper considers rank of a rhotrix and characterizes its properties, as an extension of ideas to the rhotrix theory rhomboidal arrays, introduced in 2003 as a new paradigm of matrix theory of rectangular arrays. F... This paper considers rank of a rhotrix and characterizes its properties, as an extension of ideas to the rhotrix theory rhomboidal arrays, introduced in 2003 as a new paradigm of matrix theory of rectangular arrays. Furthermore, we present the necessary and sufficient condition under which a linear map can be represented over rhotrix. 展开更多
关键词 Rhotrix rank Rhotrix rank LINEAR transformATION Rhotrix LINEAR transformATION
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基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合 被引量:1
20
作者 李云红 李嘉鹏 +3 位作者 苏雪平 陈宇洋 刘杏瑞 谢蓉蓉 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1441-1448,共8页
针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法... 针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息;其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合;最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光 非采样金字塔滤波 潜在低秩表示 非线性变换
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