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Brain Time Stack图像融合技术在CT中的应用
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作者 史佩佩 张磊 +1 位作者 王芬 吴婷 《中外医学研究》 2024年第17期61-66,共6页
目的:分析Brain Time Stack图像融合技术在CT中的应用。方法:选取2021年3月—2022年9月衡水市第四人民医院收治的50例CT检查患者作为研究对象。所有患者进行CT检查并进行Brain Time Stack后处理。比较四组不同部位CT值、标准差(SD)、信... 目的:分析Brain Time Stack图像融合技术在CT中的应用。方法:选取2021年3月—2022年9月衡水市第四人民医院收治的50例CT检查患者作为研究对象。所有患者进行CT检查并进行Brain Time Stack后处理。比较四组不同部位CT值、标准差(SD)、信噪比(SNR)。比较四组图像主观质量评分。分析不同部位CT值、SD、SNR与图像主观质量评分的相关性。结果:B组的延髓、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉CT值明显低于A组;C组的延髓、脑室、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉CT值高于A组;D组延髓、额叶灰质、颞肌肌肉CT值明显低于A组,脑室、额叶白质、小脑外侧CT值明显高于A组;C组延髓、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉CT值明显高于B组;D组延髓、脑室、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉CT值明显高于B组;D组延髓、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉CT值明显低于C组;D组脑室CT值明显高于C组,差异有统计学意义(P<0.05)。B组、C组、D组延髓、脑室、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉SD值明显低于A组;C组延髓、脑室、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉SD值均明显高于B组;C组额叶灰质SD明显低于B组;D组延髓、脑室、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、肌肉SD均明显低于B组、C组,差异有统计学意义(P<0.05)。B组、C组、D组延髓、脑室、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉SNR均明显高于A组;C组、D组延髓、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉SNR值明显高于B组;C组、D组脑室SNR明显低于B组;D组延髓、脑室、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧、颞肌肌肉SNR明显高于C组,差异有统计学意义(P<0.05)。D组图像主观质量评分最高,差异有统计学意义(P<0.05)。延髓、脑室、额叶灰质、额叶白质、小脑内侧、小脑外侧及颞肌肌肉SD与主观质量评分呈明显负相关,SNR与主观质量评分间呈明显正相关,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:利用Brain Time Stack图像融合技术对头部CT扫描检查图像处理,动脉期结合前一期及后一期的图像数据在处理后具有更好的质量和更少的噪音。 展开更多
关键词 Brain time Stack 图像融合 头部CT 检查 扫描质量
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Comparison of Spatiotemporal Fusion Models for Producing High Spatiotemporal Resolution Normalized Difference Vegetation Index Time Series Data Sets
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作者 Zhizhong Han Wenya Zhao 《Journal of Computer and Communications》 2019年第7期65-71,共7页
It has a great significance to combine multi-source with different spatial resolution and temporal resolution to produce high spatiotemporal resolution Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series data se... It has a great significance to combine multi-source with different spatial resolution and temporal resolution to produce high spatiotemporal resolution Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series data sets. In this study, four spatiotemporal fusion models were analyzed and compared with each other. The models included the spatial and temporal adaptive reflectance model (STARFM), the enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (ESTARFM), the flexible spatiotemporal data fusion model (FSDAF), and a spatiotemporal vegetation index image fusion model (STVIFM). The objective of is to: 1) compare four fusion models using Landsat-MODIS NDVI image from the Banan district, Chongqing Province;2) analyze the prediction accuracy quantitatively and visually. Results indicate that STVIFM would be more suitable to produce NDVI time series data sets. 展开更多
关键词 SPATIOTEMPORAL fusion NDVI time SERIES STVIFM
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Image Fusion Real-time System Based on FPGA and Multi-DSP
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作者 Feng Qu Bochao Liu +1 位作者 Jian Zhao Qiang Sun 《Optics and Photonics Journal》 2013年第2期76-78,共3页
In order to solve complex algorithm that is difficult to achieve real-time processing of Multiband image fusion within large amount of data, a real-time image fusion system based on FPGA and multi-DSP is designed. Fiv... In order to solve complex algorithm that is difficult to achieve real-time processing of Multiband image fusion within large amount of data, a real-time image fusion system based on FPGA and multi-DSP is designed. Five-band image acquisition, image registration, image fusion and display output can be done within the system which uses FPGA as the main processor and the other three DSP as an algorithm processor. Making full use of Flexible and high-speed characteristics of FPGA, while an image fusion algorithm based on multi-wavelet transform is optimized and applied to the system. The final experimental results show that the frame rate of 15 Hz, with a resolution of 1392 × 1040 of the five-band image can be used by the system to complete processing within 41ms. 展开更多
关键词 MULTI-BAND Real-time IMAGE fusion Multi-wavelet TRANSFORM IMAGE REGISTRATION
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小尺度靶丸冲击波调控的冲击波测量技术优化及应用
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作者 杨为明 段晓溪 +9 位作者 张琛 理玉龙 刘浩 关赞洋 章欢 孙亮 董云松 杨冬 王哲斌 杨家敏 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期267-276,共10页
激光聚变研究中,冲击波调控技术是实现靶丸压缩过程的熵增调谐,保证高性能内爆的关键实验技术.本文在十万焦耳激光装置上首次实现了0.375 mm半径小尺度内爆靶丸下双台阶辐射驱动的高精度冲击波调控实验测量.针对小靶丸下任意反射面速度... 激光聚变研究中,冲击波调控技术是实现靶丸压缩过程的熵增调谐,保证高性能内爆的关键实验技术.本文在十万焦耳激光装置上首次实现了0.375 mm半径小尺度内爆靶丸下双台阶辐射驱动的高精度冲击波调控实验测量.针对小靶丸下任意反射面速度干涉仪(VISAR)诊断有效反射区域不足的问题,通过建立的球形反射面VISAR图像光强的理论计算方法,提出了利用锁孔(keyhole)锥反射效应提升VISAR诊断空间区域的实验技术路线,使得小靶丸尺度下有效VISAR数据区域提升了近3倍.在实验中首次获得了整形内爆实验条件下低温液氘靶的冲击波测量实验数据,实现了高精度冲击波调控实验测量.实验发现,小时空尺度内爆设计条件下,由于反射冲击波的作用,激光参数的较小偏差都会对冲击波追赶后的传输行为产生显著影响,揭示了我国当前小靶丸尺度下高性能整形内爆物理过程中冲击波传输的多因素敏感性,以及冲击波调控实验对于内爆设计验证的重要性.本文提出的小靶丸冲击波调控实验技术,不仅为我国十万焦耳激光装置上整形脉冲下熵增调谐实验的开展提供了技术基础,也对基于球汇聚压缩的超高压物理研究具有重要意义. 展开更多
关键词 惯性约束聚变 冲击波调控 整形激光 任意反射面速度干涉仪
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基于数据驱动的分布式光伏发电功率预测方法研究进展 被引量:5
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作者 董明 李晓枫 +4 位作者 杨章 常益 任明 张崇兴 焦在滨 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第1期8-17,28,共11页
从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线。再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据... 从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线。再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据驱动的功率预测研究现状,分析其相应的数据增强、时空图信息以及特征融合的手段,讨论了技术的优缺点。最后给出了功率预测数据驱动方法研究方向和发展建议。 展开更多
关键词 分布式光伏出力特性 数据驱动 数据增强 时空图信息 特征融合
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Multi-rate sensor fusion-based adaptive discrete finite-time synergetic control for flexible-joint mechanical systems
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作者 薛广月 任雪梅 夏元清 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第10期197-205,共9页
This paper proposes an adaptive discrete finite-time synergetic control (ADFTSC) scheme based on a multi-rate sensor fusion estimator for flexible-joint mechanical systems in the presence of unmeasured states and dy... This paper proposes an adaptive discrete finite-time synergetic control (ADFTSC) scheme based on a multi-rate sensor fusion estimator for flexible-joint mechanical systems in the presence of unmeasured states and dynamic uncertainties. Multi-rate sensors are employed to observe the system states which cannot be directly obtained by encoders due to the existence of joint flexibilities. By using an extended Kalman filter (EKF), the finite-time synergetic controller is designed based on a sensor fusion estimator which estimates states and parameters of the mechanical system with multi-rate measurements. The proposed controller can guarantee the finite-time convergence of tracking errors by the theoretical derivation. Simulation and experimental studies are included to validate the effectiveness of the proposed approach. 展开更多
关键词 adaptive finite-time synergetic control multi-rate sensor fusion mechanical systems
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四川地区精细化降水预报融合订正试验及检验
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作者 张武龙 陈朝平 杨康权 《暴雨灾害》 2024年第2期176-184,共9页
精细化定量降水网格预报是天气预报业务的重点和难点,基于西南区域智能数值网格模式预报系统(Southwest China WRF-based Intelligent Numeric Grid forecast System,SWC-WINGS)1 km×1 km分辨率的小时降水预报,利用时间滞后和概率... 精细化定量降水网格预报是天气预报业务的重点和难点,基于西南区域智能数值网格模式预报系统(Southwest China WRF-based Intelligent Numeric Grid forecast System,SWC-WINGS)1 km×1 km分辨率的小时降水预报,利用时间滞后和概率匹配方法开展融合订正试验,再利用中国气象局多源融合降水系统(CMA Multi-source Precipitation Analysis System,CMPAS)三源融合降水实况格点数据,对2022年7—8月四川地区的小时降水预报融合订正结果进行检验,并在四川盆地西部一次短时强降水天气过程中进行应用,结果表明:(1)时间滞后集合降水预报相较于模式降水预报,存在小量级预报过度,大量级预报过于保守的问题;(2)时间滞后结合概率匹配的降水预报融合订正方法有效提升了各量级降水预报的TS评分,尤其1~2 h预报时效提升显著,小时雨量超过0.1 mm、5 mm、10 mm和20 mm量级的TS评分平均提升率分别为7.2%、17.2%、28.3%和36.3%;(3)一次短时强降水天气过程的应用结果表明,时间滞后结合概率匹配的融合订正方法对模式小时降水预报有较好的改进效果,尤其对大量级降水预报有较强的订正能力。 展开更多
关键词 SWC-WINGS模式 概率匹配 时间滞后 融合订正
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基于STFF-ShuffleNet的掘进机截割头故障诊断
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作者 马天兵 陈旭升 +2 位作者 童玮 李长鹏 许吉禅 《安徽理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期1-10,共10页
目的为了解决掘进机截割头故障振动信号信息量大且难以充分提取和现有的掘进机截割头故障诊断模型参数量多且计算量大,训练需要耗费大量时间,部署和使用对硬件设备的性能要求严苛的问题。方法提出一种小体积和运行速度快的轻量化网络模... 目的为了解决掘进机截割头故障振动信号信息量大且难以充分提取和现有的掘进机截割头故障诊断模型参数量多且计算量大,训练需要耗费大量时间,部署和使用对硬件设备的性能要求严苛的问题。方法提出一种小体积和运行速度快的轻量化网络模型时空特征融合(STFF)-ShuffleNet用于掘进机截割头故障诊断研究。ShuffleNet在模型进行时空特征提取时引入深度可分离卷积提高模型的运算效率,再对融合后的时空特征做通道混洗和分组卷积,既解决了通道分组的问题又提高了诊断精度。通过悬臂式掘进机截割头实验台模拟不同故障条件,将采集到的振动信号输入模型中进行测试。结果实验表明,STFF-ShuffleNet模型对掘进机截割头的诊断与其他传统模型相比参数量少,收敛速度快,运行效率更高,更容易满足掘进机截割头故障诊断高实时性要求,准确率达到99.3%。结论STFF-ShuffleNet模型对提高掘进机截割头故障诊断效率和降低硬件要求提供了一种新的解决思路。 展开更多
关键词 掘进机截割头 故障诊断 时空融合 轻量化网络 卷积神经网络
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基于多尺度特征信息融合的时间序列异常检测 被引量:2
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作者 衡红军 喻龙威 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期203-214,共12页
目前大多数的时间序列都缺少相应的异常标签,且现有基于重构的异常检测算法不能很好地捕获到多维数据间复杂的潜在相关性和时间依赖性,为了构建特征丰富的时间序列,提出一种多尺度特征信息融合的异常检测模型。该模型首先通过卷积神经... 目前大多数的时间序列都缺少相应的异常标签,且现有基于重构的异常检测算法不能很好地捕获到多维数据间复杂的潜在相关性和时间依赖性,为了构建特征丰富的时间序列,提出一种多尺度特征信息融合的异常检测模型。该模型首先通过卷积神经网络对滑动窗口内的不同序列进行特征卷积来获取不同尺度下的局部上下文信息。然后,利用Transformer中的位置编码对卷积后的时间序列窗口进行位置嵌入,增强滑动窗口中每一个时间序列和邻近序列之间的位置联系,并引入时间注意力获取数据在时间维度上的自相关性,并进一步通过多头自注意力自适应地为窗口内不同时间序列分配不同的权重。最后,对反卷积过程中上采样得到的窗口数据与不同尺度下得到的局部特征和时间上下文信息进行逐步融合,从而准确重构原始时间序列,并将重构误差作为最终的异常得分进行异常判定。实验结果表明,所构建模型在SWaT和SMD数据集上与基线模型相比F1分数均有所提升。在数据维度高且均衡性较差的WADI数据集上与GDN模型相比F1分数降低了1.66%。 展开更多
关键词 异常检测 多尺度信息融合 卷积神经网络 TRANSFORMER 多维时间序列 自编码器
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外测实时数据融合方法分析
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作者 潘昶 《舰船电子工程》 2024年第4期38-40,75,共4页
针对目前任务模式复杂、测量装备种类多且跟踪能力不同的问题,充分利用汇集于中心的大量装备测量数据,改变原有的接力分段处理的方式,研究测元级和弹道级的实时融合处理方法,给出切实可行的数学模型和方法步骤,并模拟异常数据分别计算,... 针对目前任务模式复杂、测量装备种类多且跟踪能力不同的问题,充分利用汇集于中心的大量装备测量数据,改变原有的接力分段处理的方式,研究测元级和弹道级的实时融合处理方法,给出切实可行的数学模型和方法步骤,并模拟异常数据分别计算,分析两种方法的处理精度和适用情况。该方法已经在实时处理软件中使用,保障了多项任务的实时数据处理,较传统处理方式有明显提高。 展开更多
关键词 数据融合 实时处理 航迹关联
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基于多特征融合时差网络的带式输送机区域违规行为识别
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作者 马天 姜梅 +2 位作者 杨嘉怡 张杰慧 丁旭涵 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期115-122,共8页
现有的煤矿井下带式输送机区域违规行为(如攀爬、跨越、倚靠带式输送机等)识别方法对特征提取不充分、难以考虑到行为时间差异,导致违规行为识别准确率不高。针对该问题,基于ResNet50模型,提出了一种基于多特征融合时差网络(MFFTDN)的... 现有的煤矿井下带式输送机区域违规行为(如攀爬、跨越、倚靠带式输送机等)识别方法对特征提取不充分、难以考虑到行为时间差异,导致违规行为识别准确率不高。针对该问题,基于ResNet50模型,提出了一种基于多特征融合时差网络(MFFTDN)的带式输送机区域违规行为识别方法,将多特征融合和时间差分进行结合,对不同时间段的行为进行多特征融合。首先在原始模型ResNet50的第2和第3阶段引入短期多特征融合(STMFF)模块,将来自多个连续帧的时间和特征拼接在一起,再对融合后的特征进行时间差分计算,即相邻帧的特征差值,以在短期内捕捉局部动作变化。然后在原始模型ResNet50的第4阶段引入长期多特征融合(LTMFF)模块,将来自连续帧的短期多特征拼接在一起,再对相邻时间点的特征进行时间差分计算,以获取行为的长期多特征。最后将融合后的特征进行分类,输出识别结果。实验结果表明:①该方法的平均精度和准确率较原始模型ResNet50分别提高了8.18%和8.47%,说明同时引入STMFF和LTMFF模块能够有效提取到不同时间段的多特征信息。②该方法在自建煤矿井下带式输送机区域违规行为数据集上的准确率为89.62%,平均精度为89.30%,模型的参数量为197.2×10^(6)。③Grad−CAM热力图显示,该方法能够更有效地关注到违规行为的关键区域,精确捕捉到井下带式输送机区域的违规行为。 展开更多
关键词 带式输送机 不安全行为 违规行为识别 短期多特征融合 长期多特征融合 多特征融合时差网络 时间差分
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表面肌电与三轴信息融合的运动判断实验
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作者 喻剑 李至霖 +1 位作者 庞鹏瞩 李洁 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第3期23-27,共5页
为了提高基于表面肌电与三轴加速度信号的运动识别准确率,提出了一套多源信息融合处理的实验流程与方法。该方法利用5层离散小波变换对表面肌电信号进行分解,充分提取不同运动产生的肌电信号中各频域的特征信息;再将分解后的表面肌电信... 为了提高基于表面肌电与三轴加速度信号的运动识别准确率,提出了一套多源信息融合处理的实验流程与方法。该方法利用5层离散小波变换对表面肌电信号进行分解,充分提取不同运动产生的肌电信号中各频域的特征信息;再将分解后的表面肌电信号与三轴加速度信号通过滑动窗口的方法进行特征融合,构造融合肌电与空间运动特征的特征图;最后用融合特征图对深度学习模型进行训练,并结合自动状态机进行最终运动状态的识别。实验结果表明,多源信息融合处理方法可以提高运动识别的准确性,总体识别精度分别达到了95.4%和89.2%。该方法在实时性与准确性上均有良好表现。 展开更多
关键词 多源信息融合 表面肌电信号 运动识别 时频分析 深度学习
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改进的YoloV3轻量化多目标检测算法 被引量:1
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作者 苏擎凯 童莹 +1 位作者 何睿清 曹雪虹 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期420-427,共8页
为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进... 为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进行融合,提高对不同大小目标的检测精度。经过实验验证了该方法的有效性与实时检测的能力。该网络在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP达到86.31%;在COCO2014数据集中提取出与PASCAL VOC07+12数据集相同的20个类别,mAP达到67.71%;权重文件大小为46.8 MB,相较于YoloV3降低了198.2 MB;检测速度达到44 FPS。 展开更多
关键词 目标检测 轻量化 低分组数 低内存占用 通道混洗 特征融合 实时检测
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一种时频尺度下的多元短期电力负荷组合预测方法 被引量:1
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作者 李楠 姜涛 +1 位作者 隋想 胡禹先 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期47-58,共12页
随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mo... 随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)在时频域上将负荷数据分解为若干个频率特征不同的本征模态分量,在模糊熵准则下聚类为随机项和趋势项。采用皮尔逊系数从诸多影响因素中筛选出与电力负荷高度相关的特征,鉴于小时间尺度分析更易于挖掘局部细节特征,分别构建了随机项与趋势项的细颗粒度特征集。利用具有强非线性处理能力的时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)去预测随机项,利用结构简单及线性拟合效果好的多元线性回归(multiplelinearregression,MLR)去预测趋势项,将二者的预测结果进行叠加重构后获得最终预测值。在新加坡和比利时两组数据集上的实验结果证明:所提模型具有较高的预测精度、较好的泛化性能及鲁棒性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 时频尺度 分解算法 模糊熵 模型融合
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基于语音节奏差异的情感识别方法 被引量:2
15
作者 张家豪 章昭辉 +1 位作者 严琦 王鹏伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期262-269,共8页
语音情感识别在金融反欺诈等领域有着重要的应用前景,但是语音情感识别的准确率提升变得越来越困难。现有基于语谱图的语音情感识别等方法难以捕捉节奏差异特征,从而影响识别效果。文中基于语音节奏特征的差异性,提出了能量帧时频融合... 语音情感识别在金融反欺诈等领域有着重要的应用前景,但是语音情感识别的准确率提升变得越来越困难。现有基于语谱图的语音情感识别等方法难以捕捉节奏差异特征,从而影响识别效果。文中基于语音节奏特征的差异性,提出了能量帧时频融合的语音情感识别方法。其关键是,针对语音中高能量区域进行频谱筛选,以高能语音帧的分布和时频变化来体现个体的语音节奏差异。在此基础上建立基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的情感识别模型,实现对频谱的时域和频域变化特征的提取与融合。在公开数据集IEMOCAP上进行实验,结果表明,该基于语音节奏差异的语音情感识别与基于语谱图的方法相比,在加权准确率WA和非加权准确率UA指标上分别平均提升了1.05%和1.9%;同时也表明个体的语音节奏差异对提升语音情感识别效果具有重要作用。 展开更多
关键词 语音情感识别 能量帧 频域谱线 时频融合 语音节奏差异
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基于面向TTE的新型数据综合系统的设计与实现
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作者 张会新 洪应平 +1 位作者 姚玉林 杨应杰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第1期81-86,共6页
针对传统总线无法实时网络传输,新型总线时间触发以太网(TTE)兼容IP协议和IEEE802.3协议,但TT业务和BE业务需设备满足TTE协议,实际工程缺少适用性的问题,设计了一种基于FPGA的时间触发以太网数据综合系统。该数据综合系统以FPGA作为核... 针对传统总线无法实时网络传输,新型总线时间触发以太网(TTE)兼容IP协议和IEEE802.3协议,但TT业务和BE业务需设备满足TTE协议,实际工程缺少适用性的问题,设计了一种基于FPGA的时间触发以太网数据综合系统。该数据综合系统以FPGA作为核心控制器,千兆网作为主要通信接口,在满足高速率、高宽带、高灵活的前提下,设计出数据综合模块,将多种传统总线与TTE总线良好兼容。试验结果表明:系统在同步精度高达40 ns、通信抖动仅为392 ns的前提下,数据转换收发无误码现象。同时将多种数据混合编帧,具备极高的稳定性与灵活性,为TTE网络数据服务于实际工程提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 时间触发以太网 时钟同步 协议兼容 数据融合
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洞庭湖湿地植被时空动态及其驱动力分析
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作者 张雨田 石军南 +1 位作者 张怀清 吴炳伦 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-13,共13页
【目的】探究洞庭湖湿地植被覆盖变化的长期时空格局及其对气候变化和人类活动的响应机制,为湿地生态系统保护提供决策依据。【方法】利用FSDAF(时空融合数据分析框架)算法融合Landsat和MODIS影像,获取洞庭湖湿地2000—2019年月尺度归... 【目的】探究洞庭湖湿地植被覆盖变化的长期时空格局及其对气候变化和人类活动的响应机制,为湿地生态系统保护提供决策依据。【方法】利用FSDAF(时空融合数据分析框架)算法融合Landsat和MODIS影像,获取洞庭湖湿地2000—2019年月尺度归一化差异植被指数(NDVI)时间序列,采用改进的STL时序分解方法分离洞庭湖湿地植被NDVI季节和趋势分量,在不同时间尺度下量化湿地植被覆盖对环境变化和人为干扰的响应。基于线性回归方法与高时空分辨率的NDVI季节和趋势分量数据对洞庭湖湿地植被进行时空动态分析,识别湿地植被在不同尺度的时空动态格局。应用基于偏相关的分析方法定量评估2000—2019年3个主要气候因子(温度、降水量和太阳辐射)和人为因素对趋势和季节性植被变化的贡献。【结果】1)2000—2019年,洞庭湖湿地植被NDVI季节和趋势分量变化呈现出空间分异格局,但总体呈“绿化”趋势,变化率分别为4.8×10^(−3)a^(−1)和0.4×10^(−3)a^(−1)。2)温度和太阳辐射与植被变化存在显著正相关关系,与植被变化的季节相关性大于趋势相关性。降水量与植被变化的相关性相对较低,且与水稻的NDVI变化呈负相关关系(趋势分量偏相关系数R=-0.27;季节分量偏相关系数R=−0.42)。3)2000—2019年,人为因素和气候变化对洞庭湖湿地植被变化的平均相对贡献率分别为58%和42%,其中人为因素对长期和季节性湿地植被生长与恢复的相对贡献率分别为55%和62%,气候变化对长期和季节性湿地植被退化的相对贡献率分别为53%和56%。【结论】人为因素促进植被生长是洞庭湖湿地植被增绿的主要动因;气候变化对湿地生态系统构成威胁,采取合适的生态保护与修复方案仍是未来实现洞庭湖湿地生态系统可持续发展的重要手段。 展开更多
关键词 湿地植被 气候变化 时空融合 NDVI时间序列 洞庭湖湿地
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一种在线评估超声波气体流量计性能的新方法
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作者 梁爽 张丽稳 +5 位作者 张鹏飞 苗芊 王瑞兵 周君洋 朱阁红 张凯 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1339-1347,共9页
提出一种在线评估超声波气体流量计性能的新方法。原理是基于贝叶斯信息融合方法建立变动点检测模型,获得测量数据的变动趋势,实现对超声波流量计的实时性能评估。具体实施过程是将先验信息与实时样本信息相结合,迭代更新得到后验分布,... 提出一种在线评估超声波气体流量计性能的新方法。原理是基于贝叶斯信息融合方法建立变动点检测模型,获得测量数据的变动趋势,实现对超声波流量计的实时性能评估。具体实施过程是将先验信息与实时样本信息相结合,迭代更新得到后验分布,其中后验分布中的后验标准差即为仪表实时不确定度。该方法相对于传统不确定度评定方法,其融入了实时测量信息,可以实时连续的评价仪表的不确定度,监测超声波流量计整个测量系统的运行情况,并及时发现异常工作情况,实现了对流量计性能的在线评估,为超声波流量计的在线监测提供了一种新的方法和途径,在小流量点Q=10 m^(3)/h时,相对扩展不确定度为1.52%,满足计量准确度等级要求。 展开更多
关键词 流量计量 超声波气体流量计 贝叶斯信息融合 实时性能评估 不确定度
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基于时频融合的深度学习调制识别算法 被引量:2
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作者 李辉 龚晓峰 雒瑞森 《电讯技术》 北大核心 2024年第1期22-28,共7页
自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)能够在缺少先验信息的条件下,识别出接收信号的调制类型,在非合作通信中起着至关重要的作用。为提高调制识别的准确率,提出了一种基于时频融合的深度学习调制识别算法。该算法将调... 自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)能够在缺少先验信息的条件下,识别出接收信号的调制类型,在非合作通信中起着至关重要的作用。为提高调制识别的准确率,提出了一种基于时频融合的深度学习调制识别算法。该算法将调制信号的时频图作为网络的输入,使用一维卷积分别提取信号的时频特征,并通过计算时频维度上的权重来突出重要的时频信息,使网络学习到更具区分度的时频特征。为了充分利用时频特征之间的互补性和相关性,使用了基于压缩和激励网络(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)的时频特征融合策略。利用该网络对11种调制类型进行识别,实现了最高92.5%的识别准确率;在0 dB以上时,平均识别准确率达到90.87%,优于其他的深度学习算法。 展开更多
关键词 非合作通信 自动调制识别 深度学习 时频融合
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基于多源信息融合的船舶电气设备状态识别方法 被引量:1
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作者 魏东辉 李昊泽 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第10期186-189,共4页
为可靠掌握船舶电气设备状态,保证设备的运行安全,提出多源信息融合的船舶电气设备状态识别方法。采用时间序列模型检测并修正船舶电气设备多源历史数据中的连续异常数据和独立异常数据;基于联合卡尔曼滤波算法融合修正后的电气设备多... 为可靠掌握船舶电气设备状态,保证设备的运行安全,提出多源信息融合的船舶电气设备状态识别方法。采用时间序列模型检测并修正船舶电气设备多源历史数据中的连续异常数据和独立异常数据;基于联合卡尔曼滤波算法融合修正后的电气设备多源历史数据,依据融合后的多源数据训练谱聚类和深度神经网络,构建船舶电气设备状态识别网络模型,结合电气设备的实时运行数据,识别船舶电气设备状态。测试结果显示,该方法能够确定数据中的连续异常数据和独立异常数据,并且完成所有异常数据的修正,保证数据的完整性;离散度结果均在0.016以下;能够完成电气设备正常状态、异常状态以及紧急状态的识别,最小均方根误差值均在0.0044以下,识别效果良好。 展开更多
关键词 多源信息融合 船舶电气设备 状态识别 异常数据修正 时间序列模型
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