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基于分块2DDCT和(2D)^2PCA的人脸识别 被引量:1
1
作者 李文举 尉秀芹 高连军 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第2期174-177,共4页
人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析(... 人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 二维离散余弦变换 双向二维主成分分析
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基于二阶(2D)-2PCA的人脸识别 被引量:3
2
作者 罗仁泽 冉瑞生 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期223-226,共4页
研究光照变化条件下的人脸识别问题。基于最近提出的二阶特征脸方法和(2D)2PCA方法,提出了二阶(2D)2PCA方法。该方法将(2D)2PCA技术分别应用到原始图像矩阵集和剩余图像矩阵集。在extended Yale人脸库上的实验表明,在光照变化条件下,二... 研究光照变化条件下的人脸识别问题。基于最近提出的二阶特征脸方法和(2D)2PCA方法,提出了二阶(2D)2PCA方法。该方法将(2D)2PCA技术分别应用到原始图像矩阵集和剩余图像矩阵集。在extended Yale人脸库上的实验表明,在光照变化条件下,二阶(2D)2PCA方法是一种有效的人脸识别方法。该方法与传统的特征脸、二阶特征脸方法和(2D)2PCA相比,具有更高的识别精度;且比特征脸和二阶特征脸方法节省计算时间。 展开更多
关键词 人脸识别 特征脸 二阶特征脸 (2d)2PCA 光照变化
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基于WPD和(2D)~2PCA的步态识别方法 被引量:1
3
作者 杨新武 杨跃伟 翟飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1059-1064,1071,共7页
为了提高步态识别率,在步态能量图(gait energy image,GEI)基础上,提出了基于小波包分解(waveletpacket decomposition,WPD)和完全主成分分析(two-directional two-dimensional principal component analysis,(2D)2PCA)的步态识别方法.... 为了提高步态识别率,在步态能量图(gait energy image,GEI)基础上,提出了基于小波包分解(waveletpacket decomposition,WPD)和完全主成分分析(two-directional two-dimensional principal component analysis,(2D)2PCA)的步态识别方法.该方法采用基于人体轮廓的GEI来解决步态数据量过大的问题,并采用WPD和(2D)2PCA进行步态特征提取,解决了已有基于小波变换的步态识别方法中高频分量丢失或维数过高问题.在NLPR步态数据库上对该方法进行了评测,并与经典方法进行了比较.实验结果表明:该方法具有更高的识别率和视角变化的鲁棒性. 展开更多
关键词 步态识别 小波包分解 完全主成分分析
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基于多通道Log-Gabor小波与(2D)~2 PCALDA的人脸识别方法 被引量:5
4
作者 火元莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2970-2973,共4页
为了降低光照变化对基于子空间的人脸识别方法性能的影响,结合多通道Log-Gabor策略与(2D)2 PCALDA特征提取方法,提出了一种新的人脸识别方法。将不同尺度与方向作为独立通道,在每个通道内采用(2D)2 PCALDA对人脸图像的Log-Gabor表示进... 为了降低光照变化对基于子空间的人脸识别方法性能的影响,结合多通道Log-Gabor策略与(2D)2 PCALDA特征提取方法,提出了一种新的人脸识别方法。将不同尺度与方向作为独立通道,在每个通道内采用(2D)2 PCALDA对人脸图像的Log-Gabor表示进行特征提取、分类,然后对各通道分类结果进行决策融合得到最终的类别归属。在CAS-PEAL-R1、ORL与Yale人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有较好的识别性能。 展开更多
关键词 多通道Log-Gabor 主成分分析 线性判别式分析 (2d)2 PCALdA 人脸识别
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N2(A)及N(2D)对IF(X)的传能研究
5
作者 詹际平 黄瑞平 +1 位作者 庄琦 张存浩 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 1992年第2期201-208,共8页
在微波放电系统中,对NH_3-F-F_2-CF_3I体系进行研究,结果表明,向IF(X)传能的诸多媒介中,N_2(A)及N(~2D)起着主要作用,并且这一结论在经微波激发后的N_2与CF_3I的直接反应中得到了进一步证实。
关键词 传能 化学荧光 化学激光
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Novel Method Fusing (2D)^2 LDA with Multichannel Model for Face Recognition
6
作者 Xia Liu Yang Cao +1 位作者 Yu Cao Bo Wang 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2015年第6期110-114,共5页
A fusion method of Gabor features and (2D)~2LDA for face feature extraction is proposed in this paper. Gabor filters are utilized to extract multi-direction and multi-scale features from facial image to employ its rob... A fusion method of Gabor features and (2D)~2LDA for face feature extraction is proposed in this paper. Gabor filters are utilized to extract multi-direction and multi-scale features from facial image to employ its robust performance for illumination,expressional variability and other factors. The extracted features have the defect of high dimension and redundancy data.(2D)~2LDA is implemented to reduce the dimension of Gabor features and select effective feature data. Finally, the nearest neighbor classifier is used to classify characteristics and complete face recognition. The experiments are implemented by using ORL database and Yale database respectively. The experimental results show that the proposed method significantly reduces the dimension of Gabor features and decrease the influence of other factors. The proposed method acquires excellent recognition accuracy and has light architectures as well. 展开更多
关键词 face recognition feature extraction Gabor filer (2d)^2LdA
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(2D)2LDA和支持向量机在PCB焊点检测中的应用 被引量:2
7
作者 贺海浪 龙绪明 +1 位作者 刘明晓 罗爱玲 《现代电子技术》 北大核心 2015年第2期100-103,共4页
在现代印刷电路板生产过程中,焊点质量检测是其中的一个重要组成部分。然而随着电子元器件封装的不断小型化,焊点质量检测也变得越来越具有挑战性,传统的依靠人工检测的方式已经越来越不能满足实际生产的需要,同时,基于图像处理与人工... 在现代印刷电路板生产过程中,焊点质量检测是其中的一个重要组成部分。然而随着电子元器件封装的不断小型化,焊点质量检测也变得越来越具有挑战性,传统的依靠人工检测的方式已经越来越不能满足实际生产的需要,同时,基于图像处理与人工智能的自动光学检测技术在焊点质量检测中得到越来越广泛的应用。在此提出一种将双方向二维线性判别分析和支持向量机相结合的焊点质量自动光学检测方法。实验结果表明,该方法能够取得良好的识别效果。 展开更多
关键词 焊点检测 双方向二维线性判别分析 支持向量机 印刷电路板生产
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基于AEI与(2D)^2PCA的行为分类算法
8
作者 林春丽 王科俊 +2 位作者 王克成 夏余 程万胜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期145-146,149,共3页
提出一种基于行为能量图像(AEI)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的行为分类算法解决行为分类问题。该算法利用AEI作为识别特征,无需运动周期的分割,运用(2D)2PCA对特征空间降维,用最近邻方法分类。实验结果表明,该算法能以较少的运行时... 提出一种基于行为能量图像(AEI)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的行为分类算法解决行为分类问题。该算法利用AEI作为识别特征,无需运动周期的分割,运用(2D)2PCA对特征空间降维,用最近邻方法分类。实验结果表明,该算法能以较少的运行时间获得较高的分类准确率。 展开更多
关键词 行为识别 智能监控 行为能量图像 双向二维主成分分析
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基于双反射镜的2D-DIC变形测量系统开发
9
作者 高山 陈泰铮 +2 位作者 崔颖 陈立伟 王桐 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第7期69-79,共11页
二维数字图像相关(two-dimensional digital image correlation,2D-DIC)在测量过程中不可避免地会出现相机光轴与测量表面非垂直,由此产生的离面位移而将导致较大的测量误差,同时在视场受限的环境中难以通过单台相机完成大范围的变形测... 二维数字图像相关(two-dimensional digital image correlation,2D-DIC)在测量过程中不可避免地会出现相机光轴与测量表面非垂直,由此产生的离面位移而将导致较大的测量误差,同时在视场受限的环境中难以通过单台相机完成大范围的变形测量。有鉴于此,该文开发了基于双反射镜的2D-DIC变形测量系统,使用双反射镜成像缓解离面运动对2D-DIC的影响,通过可移动相机实现小视场下的图像采集,提出基于频域移位的高精度图像拼接方法,并改进了融合函数,最终获得试样的高分辨率图像。单轴拉伸实验结果表明,轴向应变的平均相对误差相比传统2D-DIC方法降低12.82%,测量分辨率提高约34.92%,验证了测量系统的可行性和有效性。 展开更多
关键词 2d-dIC 变形测量 图像拼接 双反射镜
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基于2D人体图像特征学习的女西装合体性判别
10
作者 姚彤 闵悦宁 +2 位作者 王军 孙见梅 潘力 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期78-86,共9页
为解决服装远程定制和网络购衣过程中服装合体性无法预先判断的问题,文章提出利用2D人体图像判断女西装合体性。首先采集了462名18~25周岁青年女性的2D图像及3D尺寸,建立人体数据集。并制作10件虚拟女西装,建立服装数据集。其次提取用... 为解决服装远程定制和网络购衣过程中服装合体性无法预先判断的问题,文章提出利用2D人体图像判断女西装合体性。首先采集了462名18~25周岁青年女性的2D图像及3D尺寸,建立人体数据集。并制作10件虚拟女西装,建立服装数据集。其次提取用于女西装合体性判别的服装特征、2D人体图像关键点距离特征和整体特征。基于感性工学原理,采用专家评价法获取女西装合体性评价标签。最后利用贝叶斯分类器建立女西装合体性判别模型。研究结果显示,将文章提出的特征应用于基于贝叶斯算法的女西装合体性判别模型判别准确率可达到84.8%,说明提出的服装合体性评价指标有效,可以用于基于2D图像的服装合体性预测。 展开更多
关键词 2d人体图像特征 计算机视觉 机器学习 女西装 合体性 贝叶斯模型
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基于GADF与2D CNN-改进SVM的道岔故障诊断方法研究
11
作者 王彦快 孟佳东 +2 位作者 张玉 杨建刚 王贵强 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2944-2956,共13页
针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vec... 针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的道岔故障诊断组合方法。首先,结合现场实际应用情况,选取道岔设备正常转换与典型故障的转辙机功率曲线,建立转辙机功率曲线样本数据库;采用GADF编码将一维转辙机功率曲线信号转换为具有时间相关性的二维特征图,分别选择16×16、32×32以及64×64大小的特征图并提取图像数据。其次,在LeNet-5模型的基础上设计2D CNN网络结构,并将图像数据输入至基于2D CNN的道岔故障特征提取模型中,经多层的卷积层、池化层以及全连接层提取特征指标,建立道岔故障诊断样本数据库。最后,通过北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization, NGO)算法优化SVM算法的惩罚因子与核函数方差,构建基于NGO-SVM的道岔故障诊断模型。实验结果分析表明,将转辙机功率曲线数据经GADF编码为64×64大小的特征图,并通过2D CNN模型提取道岔典型特征数据,较其他数据处理方法具有较高的故障诊断准确率,同时提高了故障诊断实时性;将建立的道岔故障诊断样本数据库输入至NGO-SVM道岔故障诊断模型,其故障诊断准确率高达97.5%,较其他故障诊断模型具有更好的故障诊断性能,为道岔故障诊断提供了一种新方法,对现场道岔设备的日常维修具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 道岔设备 故障诊断 GAdF 2d CNN NGO-SVM
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铁路路基动力响应的2.5D有限元方法研究现状及展望
12
作者 王瑞 胡志平 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期284-301,共18页
作为一种频域计算方法,2.5D有限元具备计算效率高、内存占用小等优势,同时也存在诸多局限。经过20余年的发展,2.5D有限元方法已经具备了描述复杂土体本构关系和复杂路基几何特征条件下铁路路基动力响应的能力。荷载输入方法、建模策略... 作为一种频域计算方法,2.5D有限元具备计算效率高、内存占用小等优势,同时也存在诸多局限。经过20余年的发展,2.5D有限元方法已经具备了描述复杂土体本构关系和复杂路基几何特征条件下铁路路基动力响应的能力。荷载输入方法、建模策略和波动吸收边界的持续优化使得2.5D有限元方法的精度不断提高,二维插值方法则为进一步提升计算效率提供了思路。目前,2.5D有限元已经成为铁路路基动力响应研究中的常用方法。为了理清铁路路基动力响应2.5D有限元方法的发展脉络,分别从荷载输入、路基系统、响应输出和计算精度及效率的提升方面总结了其发展现状,介绍了2.5D有限元在发展过程中遇到的瓶颈问题及解决对策。在此基础上,针对算法的精度和效率、研究的对象和内容进行了进一步的讨论和展望。 展开更多
关键词 2.5d有限元方法 铁路路基 动力响应 建模 吸收边界 二维插值
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miR-647、miR-122、KMT2D表达与前列腺癌临床病理特征及预后的相关性分析
13
作者 胡跃世 李征 +4 位作者 李明林 杨立新 程双蕾 陶林静 王阳 《实用癌症杂志》 2024年第4期655-658,共4页
目的探讨前列腺癌组织中微小RNA-647(miR-647)、微小RNA-122(miR-122)、组蛋白赖氨酸甲基转移酶2D(KMT2D)与其临床病理特征及预后的相关性。方法选取100例前列腺癌患者作为研究对象,均于术中采集肿瘤组织及癌旁正常组织标本送检,统计肿... 目的探讨前列腺癌组织中微小RNA-647(miR-647)、微小RNA-122(miR-122)、组蛋白赖氨酸甲基转移酶2D(KMT2D)与其临床病理特征及预后的相关性。方法选取100例前列腺癌患者作为研究对象,均于术中采集肿瘤组织及癌旁正常组织标本送检,统计肿瘤组织及癌旁正常组织内miR-647、miR-122、KMT2D表达水平差异;分析miR-647、miR-122、KMT2D表达与肿瘤分期、肿瘤直径、淋巴结转移、微血管侵犯等的关系;并随访2年,比较复发转移与未复发转移患者miR-647、miR-122、KMT2D表达间差异。结果肿瘤组织内miR-647表达水平为(0.62±0.13),低于癌旁正常组织的(1.02±0.19),miR-122、KMT2D表达水平为(6.45±1.24)、(1.45±0.23),低于对照组的(1.23±0.22)、(0.89±0.12)(P<0.05);肿瘤分期Ⅲ期、肿瘤直径≥3 cm、有淋巴结转移及有微血管侵犯患者miR-647表达水平低于肿瘤分期Ⅰ~Ⅱ期、肿瘤直径<3 cm、无淋巴结转移及无微血管侵犯患者,miR-122、KMT2D表达水平高于肿瘤分期Ⅰ~Ⅱ期、肿瘤直径<3 cm、无淋巴结转移及无微血管侵犯患者(P<0.05);100例患者术后随访2年,共出现24例复发转移,复发转移率为24.00%(24/100);复发转移患者miR-647表达水平为(0.51±0.11),低于未复发转移患者的(0.73±0.15),miR-122、KMT2D表达水平为(8.42±1.39)、(1.89±0.32),高于未复发转移患者的(4.68±1.02)、(1.12±0.15)(P<0.05)。结论前列腺癌组织内miR-647、miR-122、KMT2D存在不同程度表达,均与肿瘤分期、肿瘤直径及淋巴结转移等关系密切,且可明显影响患者预后,还需临床高度重视。 展开更多
关键词 前列腺癌 微小RNA-647 微小RNA-122 组蛋白赖氨酸甲基转移酶2d 临床病理特征
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基于LIVE2D技术的博物馆动态形象设计实践研究
14
作者 宋美音 丁若钰 《设计》 2024年第17期144-148,共5页
探索以Live2D技术作为新的设计手段,进一步提升二维平面形象设计的表现力和影响力,寻找塑造新颖的博物馆动态形象的可行性,为博物馆提供适应现代多种媒体渠道传播形式的动态形象设计。以Live2D技术为核心,从文化传承与发展的角度出发,... 探索以Live2D技术作为新的设计手段,进一步提升二维平面形象设计的表现力和影响力,寻找塑造新颖的博物馆动态形象的可行性,为博物馆提供适应现代多种媒体渠道传播形式的动态形象设计。以Live2D技术为核心,从文化传承与发展的角度出发,结合博物馆实地调研与文物设计转化,拓宽博物馆形象设计在其馆内的应用范围,将传统平面原画通过2D建模,进而增强二维形象的可动性和真实感,结合符号学语义,实现以山东博物馆“亚丑钺”为例的动态形象设计实践。围绕博物馆藏品为原型,从平面设计图实现二维建模,实现文物藏品转化为角色形象,设计出基于Live2D技术的动态博物馆形象,为观展流程增添吸引力和沉浸感。促进博物馆以文物为原型的形象良性发展,丰富与观众的交互形式,帮助藏品达成创造性转化、创新性发展,从而为山东博物馆以及其他文化机构提供关于形象设计多元化创新的可借鉴新形式。 展开更多
关键词 Live2d 二维建模 图像渲染技术 博物馆动态形象 动态视觉
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移动机器人2D激光SLAM算法仿真与实现
15
作者 马志艳 邵长松 《湖北工业大学学报》 2024年第2期5-9,共5页
随着无人驾驶技术的迅速发展,同步定位与建图技术因其精度高、稳定性好的优点备受人们关注。基于激光雷达传感器,选择主流的Gmapping和Cartographer算法,搭建实验环境,对两种算法进行对比仿真与实验建图,并对两种算法的建图效果进行深... 随着无人驾驶技术的迅速发展,同步定位与建图技术因其精度高、稳定性好的优点备受人们关注。基于激光雷达传感器,选择主流的Gmapping和Cartographer算法,搭建实验环境,对两种算法进行对比仿真与实验建图,并对两种算法的建图效果进行深度的分析。基于滤波器的Gmapping算法计算量小,依赖于里程计信息,适用于小尺度、低特征环境中;基于图优化的Cartographer算法累计误差低,精度高,适用于精度和稳定性要求较高的场合。 展开更多
关键词 移动机器人 2d激光同步定位与建图 Gmapping算法 Cartographer算法 仿真
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磁共振联合血清KMT2D检测在膀胱癌诊断中的临床意义 被引量:1
16
作者 朱丽娜 魏翔宇 耿坚 《中国CT和MRI杂志》 2024年第1期114-116,共3页
目的分析磁共振联合血清组蛋白赖氨酸甲基转移酶2D(KMT2D)检测对膀胱癌的诊断价值。方法以本院154例膀胱癌患者作为膀胱癌组(BC组),根据临床金标准分为肌层浸润性膀胱癌94例(MIBC组)和非肌层浸润性膀胱癌60例(NMIBC组)。对照组为同期10... 目的分析磁共振联合血清组蛋白赖氨酸甲基转移酶2D(KMT2D)检测对膀胱癌的诊断价值。方法以本院154例膀胱癌患者作为膀胱癌组(BC组),根据临床金标准分为肌层浸润性膀胱癌94例(MIBC组)和非肌层浸润性膀胱癌60例(NMIBC组)。对照组为同期100例健康体检者。比较各组血清KMT2D表达水平差异,受试者工作特征(ROC)曲线分析血清KMT2D对MIBC膀胱癌诊断价值。磁共振、血清KMT2D及二者联合诊断与临床“金标准”的一致性采用Kappa检验。结果BC组血清KMT2D表达水平低于对照组,MIBC组KMT2D表达水平低于NMIBC组,差异有统计学意义(P<0.05)。血清KMT2D诊断MIBC膀胱癌的截断值为0.68,曲线下面积为0.855。磁共振检查诊断MIBC膀胱癌与临床“金标准”检查一致性较好(Kappa=0.744,P<0.05)。磁共振检查联合血清KMT2D诊断MIBC膀胱癌与临床“金标准”结果相比的Kappa值为0.932(P<0.05)。磁共振检查联合血清KMT2D诊断MIBC膀胱癌的灵敏度、准确率及特异度优于单独诊断。结论磁共振联合血清KMT2D检测对MIBC膀胱癌诊断价值较高,有助于术前明确膀胱癌浸润程度。 展开更多
关键词 磁共振 组蛋白赖氨酸甲基转移酶2d 膀胱癌 诊断
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改进沙猫群优化算法的2D-OTSU多阈值图像分割 被引量:1
17
作者 陈昳 潘广贞 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期411-419,共9页
针对传统多级阈值图像分割方法精度低、收敛速度慢的问题,提出一种改进的沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO)用于全局优化,并应用于2D-OTSU多阈值图像分割任务。通过使用Henon混沌映射和反向折射机制初始化种... 针对传统多级阈值图像分割方法精度低、收敛速度慢的问题,提出一种改进的沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO)用于全局优化,并应用于2D-OTSU多阈值图像分割任务。通过使用Henon混沌映射和反向折射机制初始化种群,使得种群的分布更加均匀,提高搜索的起始状态,从而增加算法的全局搜索能力;采用非线性灵敏度更新公式来平衡搜索多样性和收敛精度;引入可变螺旋搜索策略改进位置更新算法,以确保算法具有较好的搜索多样性和跳出局部最优解的能力。选取6张测试图像对ISCSO算法进行2DOTSU多阈值图像分割实验,采用峰值信噪比(PSNR)、特征相似性指数(FSIM)和结构相似性指数(SSIM)对实验结果进行评价。实验结果表明,基于ISCSO算法的2D-OSTU多阈值图像分割方法在图像分割任务中85.2%的结果优于对比算法,具有较强的搜索精度和收敛速度,这证明了ISCSO算法在图像分割领域的有效性和潜力。 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 多阈值图像分割 2d-OTSU 群智能优化算法
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2D MoS_(2)及其异质结构在生物传感领域的应用
18
作者 高燕 王斌 +1 位作者 姜召 方涛 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1129-1133,1137,共6页
简要介绍了多相态二维(2D)MoS_(2)纳米材料的结构、制备和相态调控策略。MoS_(2)具有可调节的电子转移和光学特性,可以通过制备过程参数的调制对产物相态调控。不同相态的MoS_(2)性质差异巨大,因而在传感器上的应用不同。详细介绍了基... 简要介绍了多相态二维(2D)MoS_(2)纳米材料的结构、制备和相态调控策略。MoS_(2)具有可调节的电子转移和光学特性,可以通过制备过程参数的调制对产物相态调控。不同相态的MoS_(2)性质差异巨大,因而在传感器上的应用不同。详细介绍了基于不同相态MoS_(2)及其异质结构的2D纳米材料在生物传感领域的代表性应用。重点剖析了不同相态MoS_(2)在不同类型传感器中所起的作用。生物传感技术的发展对于疾病的诊断和临床治疗,以及环境和食品安全监测等领域都至关重要。希望可以为高性能MoS_(2)基生物传感器的研发和构建提供参考。 展开更多
关键词 2d材料 MoS_(2) 相态调控 异质结构 生物传感器
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2D-SiC_(f)/SiC复合材料层间Ⅰ型断裂试验及表征
19
作者 师维刚 张超 +2 位作者 李玫 王晶 张程煜 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期45-50,共6页
二维编织碳化硅纤维增强碳化硅复合材料(2D-SiC_(f)/SiC)在航空领域中得到广泛使用,然而该材料层间强度低,使其易萌生层间裂纹,引起分层破坏。为此,本工作采用楔形双悬臂梁法(W-DCB)和悬臂梁法(DCB)开展了层间Ⅰ型断裂试验,获得了2D-SiC... 二维编织碳化硅纤维增强碳化硅复合材料(2D-SiC_(f)/SiC)在航空领域中得到广泛使用,然而该材料层间强度低,使其易萌生层间裂纹,引起分层破坏。为此,本工作采用楔形双悬臂梁法(W-DCB)和悬臂梁法(DCB)开展了层间Ⅰ型断裂试验,获得了2D-SiC_(f)/SiC的层间裂纹驱动的加载数据,得到了其裂纹端口张开力及张开位移变形曲线。在试验加载过程,通过光学显微镜监测了视觉裂纹扩展过程,探究了2D-SiC_(f)/SiC的层间I型裂纹扩展规律。结合理论分析和裂纹视觉特征解释了加载曲线拐点及其他特征点的断裂力学含义。利用扫描电子显微镜分析了2D-SiC_(f)/SiC的层间断面特征,揭示了断面分层裂纹扩展机制。结果表明:W-DCB方法测量的2D-SiC_(f)/SiC层间Ⅰ型初始能量释放率与DCB方法等效;2D-SiC_(f)/SiC层间Ⅰ型断裂过程中,裂纹端口变形曲线的多峰性不符合经典线弹性断裂力学预测的加载峰后特征,反映了2D-SiC_(f)/SiC层间约束关系的复杂性;层间断面为结构性非完全损伤,发生了局部纤维桥连现象。 展开更多
关键词 2d-SiC_(f)/SiC复合材料 层间Ⅰ型断裂 表征分析 纤维桥连
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STFT结合2D CNN-SVM的齿轮箱故障诊断方法
20
作者 谢锋云 汪淦 +3 位作者 王玲岚 李刚 朱海燕 谢三毛 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期103-109,共7页
为提高齿轮箱故障诊断的有效性和故障识别的准确率,提出一种基于短时傅里叶变换(Short-term Fourier transform,STFT)、二维卷积神经网络(Two-dimensional Convolutional Neural Network,2D CNN)和支持向量机(Support Vector Machine,S... 为提高齿轮箱故障诊断的有效性和故障识别的准确率,提出一种基于短时傅里叶变换(Short-term Fourier transform,STFT)、二维卷积神经网络(Two-dimensional Convolutional Neural Network,2D CNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的齿轮箱故障识别方法。搭建JZQ250型定轴齿轮箱实验平台,利用加速度传感器获得齿轮箱振动信号,并对振动信号进行短时傅里叶变换得到二维时频图,然后将时频图输入到2D CNN中进行特征信息提取,通过2D CNN前向传播和反向传播对不同类别故障时频图信息进行训练,建立不同类别特征之间更深层次的联系,通过训练集和验证集loss曲线、准确率曲线和t-SNE可视化(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)多种方法来反映模型训练程度,最后由SVM对故障类型进行识别。通过将所提出的方法与FFT-2D CNN、1D CNN-SVM和2D CNN-SVM对齿轮箱故障识别结果进行对比,本方法故障识别准确率最高,达到97.94%,且提出的方法具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮箱 短时傅里叶变换 二维卷积神经网络 支持向量机
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