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Method of Multi-Mode Sensor Data Fusion with an Adaptive Deep Coupling Convolutional Auto-Encoder
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作者 Xiaoxiong Feng Jianhua Liu 《Journal of Sensor Technology》 2023年第4期69-85,共17页
To address the difficulties in fusing multi-mode sensor data for complex industrial machinery, an adaptive deep coupling convolutional auto-encoder (ADCCAE) fusion method was proposed. First, the multi-mode features e... To address the difficulties in fusing multi-mode sensor data for complex industrial machinery, an adaptive deep coupling convolutional auto-encoder (ADCCAE) fusion method was proposed. First, the multi-mode features extracted synchronously by the CCAE were stacked and fed to the multi-channel convolution layers for fusion. Then, the fused data was passed to all connection layers for compression and fed to the Softmax module for classification. Finally, the coupling loss function coefficients and the network parameters were optimized through an adaptive approach using the gray wolf optimization (GWO) algorithm. Experimental comparisons showed that the proposed ADCCAE fusion model was superior to existing models for multi-mode data fusion. 展开更多
关键词 multi-mode Data fusion Coupling Convolutional Auto-Encoder Adaptive Optimization Deep Learning
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“人-车-桩-路-网”深度耦合下的配电网协同规划与运行优化 被引量:1
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作者 穆云飞 金尚婷 +3 位作者 赵康宁 董晓红 贾宏杰 戚艳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期24-37,共14页
电动汽车(EV)作为连接交通电气化和电网清洁化的纽带和桥梁,可实现电力-交通-信息之间的深度耦合,形成电力-交通一体化的规划及运行架构。配电-交通融合系统(DTIS)中,EV充放电行为多时空动态交织、电能流-交通流-信息流深度融合、多利... 电动汽车(EV)作为连接交通电气化和电网清洁化的纽带和桥梁,可实现电力-交通-信息之间的深度耦合,形成电力-交通一体化的规划及运行架构。配电-交通融合系统(DTIS)中,EV充放电行为多时空动态交织、电能流-交通流-信息流深度融合、多利益主体动态博弈等大量不确定性因素使配电网的规划及运行优化的边界都将发生重大转变,但同时也给挖掘利用EV的移动储能特性和提升配电网灵活性带来了契机。为此,在分析“人-车-桩-路-网”深度耦合下配电网的形态演化特征基础上,剖析了新形态下配电网协同规划与运行优化所面临的新挑战,进而针对“人-车-桩-路-网”耦合下的EV灵活性建模、灵活域高效构建及预测、协同规划、运行优化4个方面关键技术展开讨论,并对相关技术问题的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 电动汽车 电力-交通一体化 协同规划 运行优化 灵活域 多模态信息融合
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“翻转课堂+PBL”融合教学在固液分离课程中的实践
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作者 江锋 韩海生 唐鸿鹄 《科教导刊》 2024年第1期121-123,共3页
在传统教学模式下,教师是教学活动的主导,是知识的传授者,学生是知识的接受者,处于被动接受的地位。而“翻转课堂+PBL”融合教学模式则鼓励学生主动参与学习、发现问题和解决问题。本研究基于“固液分离”课程,开展了“翻转课堂+PBL”... 在传统教学模式下,教师是教学活动的主导,是知识的传授者,学生是知识的接受者,处于被动接受的地位。而“翻转课堂+PBL”融合教学模式则鼓励学生主动参与学习、发现问题和解决问题。本研究基于“固液分离”课程,开展了“翻转课堂+PBL”融合教学模式的设计与实施,分析学生的学习效果和学习体验,并对该教学模式的优缺点进行评价。研究结果表明,在固液分离课程中,“翻转课堂+PBL”融合教学能提高学生的学习主动性和学习效果,激发其学习兴趣和创新能力,但也存在一些改进的空间。 展开更多
关键词 翻转课堂 PBL教学 多模式融合 固液分离课程
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基于多模态融合和卷积神经网络的逆变器故障诊断
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作者 张靖超 毕贵红 +3 位作者 赵四洪 孔凡文 陈冬静 陈仕龙 《电力科学与工程》 2024年第3期34-43,共10页
电压源控制型静止同步补偿系统(Voltage source controlled static synchronous compensator,VSC-STATCOM)故障具有随机性和不可预测性,其原始信号难以完全反映功率开关管的波形特征,导致故障特征提取及诊断困难。针对此问题,提出一种... 电压源控制型静止同步补偿系统(Voltage source controlled static synchronous compensator,VSC-STATCOM)故障具有随机性和不可预测性,其原始信号难以完全反映功率开关管的波形特征,导致故障特征提取及诊断困难。针对此问题,提出一种结合多模态融合技术(Multi-modal fusion technology,MFT)、双分支卷积神经网络(Double branch convolution neural network,DBCNN)与自注意力机制(Self-attention mechanism,SA)的逆变器故障诊断的方法。首先,利用快速傅里叶变换实现逆变器故障数据的时域模态信号到频域模态信号的转换;然后,利用DBCNN分别提取时域和频域2个模态的特征并进行特征融合,再将利用SA权重自适应分配能力筛选出的关键特征作为故障分类的依据,解决功率开关管开路故障难以辨别的问题。在逆变器故障诊断过程中,采用MFT和卷积神经网络相结合的方法,建立了一种准确而快速的实现故障分类的体系。以VSC-STATCOM逆变器为对象开展实验,实验结果表明,与单模态时域(Convolutional neural network-self-attention mechanism)CNN-SA和频域CNN-SA方法相比,MFT-DBCNN-SA对故障诊断的准确率均有提高;不同相数的实验结果表明,利用该方法仅靠两相就能很好地诊断出故障类别。相较于同领域的研究,所提故障诊断方法的水平持平或有所提升。 展开更多
关键词 逆变器 多模态融合技术 双分支卷积神经网络 自注意力机制 故障诊断
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基于深度强化学习微小软排线装配技术的研究
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作者 林杰 楚中毅 任芸丹 《机床与液压》 北大核心 2024年第14期89-93,共5页
传统机器人控制方法仅限于固定种类和较为规则的来料,通过位置关系完成装配。由于排线的形态变异较大,很难实现抓取和自动化组装,排线的组装成功率和良率较低。针对宽度小于2 mm微小排线装配难题,通过机器3D视觉传感、力觉传感、触觉传... 传统机器人控制方法仅限于固定种类和较为规则的来料,通过位置关系完成装配。由于排线的形态变异较大,很难实现抓取和自动化组装,排线的组装成功率和良率较低。针对宽度小于2 mm微小排线装配难题,通过机器3D视觉传感、力觉传感、触觉传感和本体觉传感等多模态融合技术,设计一套基于深度强化学习的微小软排线装配智能控制算法。在此基础上搭建了一组由协作机器人、六维力传感器、3D机器视觉系统组成的实验设备,并在多环境、不确定因素下验证了此方法装配的可行性。基于高精度微小排线的装配要求,通过深度强化学习多模态控制方法大幅提升了可靠性和装配的成功率,相比传统控制方法装配效率提升15%以上。此测试系统的装配精度可达±0.1 mm,装配成功率到达98%以上。 展开更多
关键词 机器人 深度强化学习 多模态融合技术 智能控制算法
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路段级导航属性信息挖掘
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作者 张彩丽 向隆刚 +2 位作者 李雅丽 高松峰 潘传姣 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期367-378,共12页
大量的自动或半自动道路提取方法如雨后春笋,但生成的产品通常缺乏导航属性信息,如路段的等级、限速等,制约“大路优先”“限速提醒”等智能导航服务。因此,本文以路段为分析单元,考虑上下游邻接路段强相关性,提出一种改进的路段等级、... 大量的自动或半自动道路提取方法如雨后春笋,但生成的产品通常缺乏导航属性信息,如路段的等级、限速等,制约“大路优先”“限速提醒”等智能导航服务。因此,本文以路段为分析单元,考虑上下游邻接路段强相关性,提出一种改进的路段等级、限速属性信息挖掘方法。首先进行轨迹、路网数据预处理,实现轨迹点与归属路段的连接。然后基于对数据和任务的认识进行多模态道路互补特征设计。最后顾及目标路段及其上下游邻接信息,利用随机森林开展面向路段的等级、限速信息分析。与单类特征相比,集成路网与轨迹特征之后提高了路段等级、限速分类准确率。与仅顾及目标路段进行路段等级、限速分类相比,顾及空间邻接信息进行路段等级、限速分类效果更好。 展开更多
关键词 众源轨迹 导航属性挖掘 多模特征融合 空间邻接信息 道路等级识别 道路限速识别
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事件融合与空间注意力和时间记忆力的视频去雨网络
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作者 孙上荃 任文琦 操晓春 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2220-2234,共15页
近年来数码视频拍摄设备不断升级,其感光元件宽容度、快门速率的提升虽然极大程度地丰富了可拍摄景物的多样性,雨痕这类由于雨滴高速穿过景深范围的退化元素也更容易被记录到,作为前景的稠密雨痕阻挡了背景景物的有效信息,从而影响图像... 近年来数码视频拍摄设备不断升级,其感光元件宽容度、快门速率的提升虽然极大程度地丰富了可拍摄景物的多样性,雨痕这类由于雨滴高速穿过景深范围的退化元素也更容易被记录到,作为前景的稠密雨痕阻挡了背景景物的有效信息,从而影响图像的有效采集.由此视频图像去雨成为一个亟待解决的问题,以往的视频去雨方法集中在利用常规图像自身的信息,但是由于常规相机的感光元件物理极限、快门机制约束等原因,许多光学信息在采集时丢失,影响后续的视频去雨效果.由此,利用事件数据与常规视频信息的互补性,借助事件信息的高动态范围、时间分辨率高等优势,提出基于事件数据融合与空间注意力和时间记忆力的视频去雨网络,利用三维对齐将稀疏事件流转化为与图像大小匹配的表达形式,叠加输入至集合了空间注意力机制的事件-图像融合处理模块,有效提取图像的空间信息,并在连续帧处理时使用跨帧记忆力模块将先前帧特征利用,最后经过三维卷积与两个损失函数的约束.在开源视频去雨数据集上验证所提方法的有效性,同时达到了实时视频处理的标准. 展开更多
关键词 视频去雨 事件数据 多模态融合 空间注意力 时间记忆力
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基于多算力融合的数字孪生黄河黄河云设计研究
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作者 李自尊 冯建 汤进 《水利信息化》 2024年第1期30-36,共7页
为解决数字孪生黄河建设过程中出现的算力基础设施能力不足,数据存储、处理、服务效率不高,资源服务模式不够灵活等问题,立足数字孪生黄河建设对算力基础设施的实际需求,结合水利部出台的相关技术规范,提出多算力融合黄河云重构搭建方... 为解决数字孪生黄河建设过程中出现的算力基础设施能力不足,数据存储、处理、服务效率不高,资源服务模式不够灵活等问题,立足数字孪生黄河建设对算力基础设施的实际需求,结合水利部出台的相关技术规范,提出多算力融合黄河云重构搭建方案。开展对多元算力、多模态存储模式等关键技术的综合分析,提出多算力融合黄河云的总体框架、部署架构、资源池及资源管理设计。多算力融合黄河云针对模型计算、数据底板、智能应用、大数据处理与分析等不同场景,建设虚拟化、高性能、裸金属等算力资源,根据数据类型、特点,以及数据量匹配集中和分布式存储资源,提出适应黄河水利委员会组织架构的云管理模式,可为数字孪生黄河建设提供高效算力底座。 展开更多
关键词 数字孪生黄河 黄河云 多算力融合 高性能计算 多模态存储模式
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口令协商密钥下多模融合无线应急通信技术
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作者 李昊宸 苗田田 《长江信息通信》 2024年第6期190-192,共3页
以往的应急通信技术由于确定的应急通信路径准确度不高,导致应急通信技术的通信数据传输速率效果不佳。因此,设计了口令协商密钥下多模融合无线应急通信技术。预处理多模融合无线应急通信数据,利用口令协商密钥,生成相应的应急通信协议... 以往的应急通信技术由于确定的应急通信路径准确度不高,导致应急通信技术的通信数据传输速率效果不佳。因此,设计了口令协商密钥下多模融合无线应急通信技术。预处理多模融合无线应急通信数据,利用口令协商密钥,生成相应的应急通信协议,通过计算应急通信资源分配的知识熵,分配对应急通信资源;在此基础上,计算应急通信信号的覆盖范围,考虑外界因素对通信信号的影响,在口令协商密钥下确定应急通信路径,设计多模融合无线应急通信方案,完成多模融合无线应急通信技术研究。在实验实际测试中,设计的技术在实际应用中丢包率仅为8.24%,进一步提升通信数据的传输速度,通信效果较好。 展开更多
关键词 口令协商密钥 多模融合 无线应急通信 通信技术
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基于多感知融合的色彩教育模式研究——以水粉静物为例
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作者 吴黄云 《色彩》 2024年第6期98-100,共3页
基于多感知融合的色彩教育模式,旨在通过综合运用视觉、触觉、听觉等多种感知通道,提升学生对色彩的感知、理解和运用能力。文章首先阐述了多感知融合色彩教育模式的提出与意义,对多感知融合在色彩教育中的适用性进行了深入分析,探讨了... 基于多感知融合的色彩教育模式,旨在通过综合运用视觉、触觉、听觉等多种感知通道,提升学生对色彩的感知、理解和运用能力。文章首先阐述了多感知融合色彩教育模式的提出与意义,对多感知融合在色彩教育中的适用性进行了深入分析,探讨了其与学生认知发展、学习兴趣以及教学效果之间的关联。在此基础上,本文进一步建立了多感知融合的色彩教育模式策略,包括感知通道的精妙融合设计、教学内容与方法的创新举措以及教学资源与环境的优化升级等方面。这些策略的实施将有助于构建一个更为丰富、多元且高效的色彩教育环境,促进学生色彩素养的全面提升。 展开更多
关键词 多感知融合 色彩教育模式 感知通道 教学内容创新
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基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
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作者 曹正江 付文龙 +1 位作者 文斌 花雅文 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期156-166,共11页
油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模... 油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列,降低其非平稳性;其次,利用多模型融合策略,将4种不同单模型的预测结果进行融合重构,因单模型权重系数对预测结果有显著影响,利用改进黏菌算法对权重系数进行优化,以提高预测精度;最后,通过算例验证表明,相比于传统的预测模型,所提方法具有更高的预测精度,可以更好地预测油中气体体积分数的变化趋势。 展开更多
关键词 油中溶解气体体积分数预测 时变滤波经验模态分解 改进黏菌算法 多模型融合
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多源数据融合下无人飞行器最优滑模姿态控制
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作者 鞠玲 蒋中军 丁安琪 《电子设计工程》 2024年第16期143-146,151,共5页
为解决姿态角速度过大造成的飞行器偏航问题,实现无人飞行器滑模姿态的有效控制,对多源数据融合下的无人飞行器最优滑模姿态控制方法展开研究。计算动态时间弯曲距离,联合数据时空关联度,确定加权参数取值范围,实现飞行器滑模姿态的多... 为解决姿态角速度过大造成的飞行器偏航问题,实现无人飞行器滑模姿态的有效控制,对多源数据融合下的无人飞行器最优滑模姿态控制方法展开研究。计算动态时间弯曲距离,联合数据时空关联度,确定加权参数取值范围,实现飞行器滑模姿态的多源数据融合。求解姿态坐标转换标准,根据力与力矩的求解结果,推导最优控制方程表达式,实现对无人飞行器最优滑模姿态的控制。对比实验结果表明,该方法作用下,姿态角速度波动幅度控制在-10~10 deg/s数值区间之内,较好地解决了飞行器偏航问题,符合有效控制无人飞行器滑模姿态的实际应用需求。 展开更多
关键词 多源数据融合 无人飞行器 滑模姿态 弯曲距离 时空关联度 加权参数
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基于多源数据融合的分布式光伏聚合超短期预测方法 被引量:1
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作者 曾锃 肖茂然 +3 位作者 毕思博 张明轩 李世豪 窦春霞 《电力信息与通信技术》 2024年第2期9-15,共7页
分布式光伏聚合发电的超短期预测是支撑其功率快速调节的前提保障,由于规模化接入的分布式光伏容量小、分布广,其发电时序特性差异性大、非平稳性强,导致其超短期预测精度难以保证。为此,文章提出基于多源数据融合的分布式光伏聚合超短... 分布式光伏聚合发电的超短期预测是支撑其功率快速调节的前提保障,由于规模化接入的分布式光伏容量小、分布广,其发电时序特性差异性大、非平稳性强,导致其超短期预测精度难以保证。为此,文章提出基于多源数据融合的分布式光伏聚合超短期预测方法。该方法基于变分模态分解法,充分挖掘分布式光伏聚合发电非平稳性特性,并采用核主成分分析法对引发光伏发电非平稳性的影响因素即温度、湿度、光照、云量等多源数据进行量化解析,同时结合改进的长短期记忆神经网络,创建了多源数据融合方法,实现了分布式光伏聚合发电超短期预测。仿真结果表明,该方法有效提升了模型的预测精度。与传统方法相比,提出的预测方法对随机性波动严重的光伏超短期预测具有显著优势。 展开更多
关键词 分布式光伏聚合预测 变分模态分解 非平稳性 核主成分分析 多源数据融合 长短期记忆神经网络
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电网工程在BIM环境下数字化建设管理模式研究与应用
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作者 唐松强 卓胜豪 +2 位作者 朱泽彪 陈冬强 刘明 《电力勘测设计》 2024年第10期69-75,共7页
国家电网工程建设信息化管理模式主要以项目建设业务流为主线,当前BIM技术的引入给建设管理带来新的手段和方式。分析传统信息化管理模式的特点,遵循实用、无感、可用、智能、整体五个基本原则,重新设计电网工程在建筑信息模型(building... 国家电网工程建设信息化管理模式主要以项目建设业务流为主线,当前BIM技术的引入给建设管理带来新的手段和方式。分析传统信息化管理模式的特点,遵循实用、无感、可用、智能、整体五个基本原则,重新设计电网工程在建筑信息模型(building information modeling,BIM)环境下数字化建设管理模式,提出“电网工作包”的新理念,设计新模式下数字化管理平台的整体框架,对比分析两种管理模式的应用差异并在某新区电网进行实现和应用,验证新管理模式能有效提升电网建设管理水平。 展开更多
关键词 建筑信息模型 建设管理模式 电网工作包 多源异构数据 融合分析
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基于软打分机制—多模态融合的真实开关柜局部放电模式识别方法 被引量:1
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作者 刘树慰 邸振国 +3 位作者 李斯盟 卜泽伟 徐建东 汲胜昌 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期203-211,共9页
局部放电类型与开关柜早期绝缘劣化程度密切相关,准确识别开关柜局部放电类型是改善开关柜运行状态,保障电网安全的重要手段。文中设计了真实开关柜中易产生的尖端放电、悬浮电位放电、强垂直分量沿面和弱垂直分量沿面放电4种局部放电... 局部放电类型与开关柜早期绝缘劣化程度密切相关,准确识别开关柜局部放电类型是改善开关柜运行状态,保障电网安全的重要手段。文中设计了真实开关柜中易产生的尖端放电、悬浮电位放电、强垂直分量沿面和弱垂直分量沿面放电4种局部放电类型。利用特高频传感器、暂态地电波传感器、超声传感器和高频电流线圈对开关柜的局部放电进行多模态融合检测,分析了同一缺陷下不同传感器的检测灵敏度以及不同缺陷类型的谱图特性。提取谱图的放电密度分布特征参量为正负峰值差Dpn、边沿积分差值Dei、前端均值差Dav、前端放电数占比Pfd和相位横向跨度Tr。提取谱图的轮廓特征参量为与缺陷标准轮廓的相关系数r。将所提取的特征参量融合得到表征开关柜局部放电模式的新特征体系,并提出了一种基于软打分机制的开关柜局部放电模式识别方法。该方法解决了传统识别方法谱图特征单一、识别准确率低、识别类型不精准的问题,为开关柜设备的在线监测和故障诊断提供了理论依据。 展开更多
关键词 真实开关柜 局部放电 多模态融合 软打分机制 模式识别
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基于表面肌电和位姿信息融合的手势动作识别 被引量:1
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作者 杨庆华 金圣权 +1 位作者 都明宇 王志恒 《高技术通讯》 CAS 2023年第12期1295-1302,共8页
针对仅通过表面肌电信号(sEMG)进行手势识别难以应对复杂手势的问题,提出一种基于表面肌电和位姿信息融合的手势识别方法。通过双阈值方法对信号活动段进行分割,提取表面肌电信号、位姿信号的特征,使用核主成分分析方法(KPCA)对提取特... 针对仅通过表面肌电信号(sEMG)进行手势识别难以应对复杂手势的问题,提出一种基于表面肌电和位姿信息融合的手势识别方法。通过双阈值方法对信号活动段进行分割,提取表面肌电信号、位姿信号的特征,使用核主成分分析方法(KPCA)对提取特征进行降维融合,使提取特征中的非线性信息得到较好保留,最后通过随机森林(RF)分类器进行分类识别。实验结果显示,该方法对10名受试者的11种不同手势的最佳平均识别率为98.23%,单个动作的识别准确率均在90%以上,验证了提出方法的可靠性。 展开更多
关键词 表面肌电信号(sEMG) 位姿信号 多模融合 核主成分分析方法(KPCA) 随机森林(RF)
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融合天空偏振光的视觉SLAM研究进展与展望 被引量:3
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作者 夏琳琳 张晶晶 +4 位作者 初妍 张道畅 宋梓维 崔家硕 刘瑞敏 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1588-1601,共14页
模仿生物复眼对偏振光敏感机理的偏振光导航是近年兴起的新技术,具有稳定、无源及完全自主的特性,偏振传感器的小型化、一体化使其与低成本相机、惯性测量单元等有效集成成为可能。回顾分析多传感器融合的视觉同时定位与地图创建(Simult... 模仿生物复眼对偏振光敏感机理的偏振光导航是近年兴起的新技术,具有稳定、无源及完全自主的特性,偏振传感器的小型化、一体化使其与低成本相机、惯性测量单元等有效集成成为可能。回顾分析多传感器融合的视觉同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)解决方案,梳理偏振导航传感器、天空偏振模式等最新研究进展,进而通过对辅以天空偏振光的视觉-惯性导航系统(Visual-Inertial Navigation System,VINS)的探索,进一步阐释该方案是应对视觉SLAM室外长航时导航实际的可行解。在此基础上,指出面向室外机器人操作系统、图优化框架的偏振成像仪定向观测约束模型的挑战性问题,供研究者探讨。所开发的偏振光辅助的VINS-Fusion具有扩展绝对位姿约束边的图优化技术特色,可实现全局一致的导航轨迹跟踪,为遥感测绘、军事探索等任务中的自主移动机器人导航与定位提供了创新性技术支持。 展开更多
关键词 视觉同时定位与地图创建 偏振光导航 天空偏振模式 多传感器融合 图优化
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面向情报感知的多源多模态数据融合方法研究 被引量:8
18
作者 白如江 鞠孜涵 +2 位作者 张玉洁 张亚辉 冯梦莹 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2023年第10期124-131,共8页
[研究目的]针对多源多模态数据在情报感知应用中存在的问题,在梳理多源多模态数据融合方法的基础上提出一种新的多模态数据融合思路,以支撑细粒度情报感知的相关研究。[研究方法]首先,系统梳理了情报感知和多源多模态数据的特征,总结了... [研究目的]针对多源多模态数据在情报感知应用中存在的问题,在梳理多源多模态数据融合方法的基础上提出一种新的多模态数据融合思路,以支撑细粒度情报感知的相关研究。[研究方法]首先,系统梳理了情报感知和多源多模态数据的特征,总结了多源多模态数据融合面临的挑战。其次,从不同的融合粒度详细调研了多源异构数据的融合方法;从不同的融合深度总结了多模态数据的语义融合方法。最后,提出了时序数据和地理空间数据辅助的多模态数据融合思路。[研究结论]面向情报感知的多源多模态数据融合中,细粒度的融合是基础,语义融合是核心,基于深度学习的融合方法是大势所趋,基于异质图神经网络的融合方法推动了情报感知更准确、全面和智慧的发展。 展开更多
关键词 情报感知 多源多模态数据 数据融合 细粒度 语义融合
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基于单模态的多尺度特征融合人体行为识别方法 被引量:1
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作者 刘锁兰 田珍珍 +2 位作者 王洪元 林龙 王炎 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3236-3243,共8页
针对人体行为识别任务中未能充分挖掘超距关节点之间潜在关联的问题,以及使用多模态数据带来的高昂训练成本的问题,提出一种单模态条件下的多尺度特征融合人体行为识别方法。首先,将人体的原始骨架图进行全局特征关联,并利用粗尺度的全... 针对人体行为识别任务中未能充分挖掘超距关节点之间潜在关联的问题,以及使用多模态数据带来的高昂训练成本的问题,提出一种单模态条件下的多尺度特征融合人体行为识别方法。首先,将人体的原始骨架图进行全局特征关联,并利用粗尺度的全局特征捕获远距离关节点间的联系;其次,对全局特征关联图进行局部划分以得到融合了全局特征的互补子图(CSGF),利用细尺度特征建立强关联,并形成多尺度特征的互补;最后,将CSGF输入时空图卷积模块中提取特征,并聚合提取后的结果以输出最终的分类结果。实验结果表明,在行为识别权威数据集NTU RGB+D60上,所提方法的准确率分别为89.0%(X-sub)和94.2%(X-view);在具有挑战性的大规模数据集NTU RGB+D120上,所提方法的准确率分别为83.3%(X-sub)和85.0%(X-setup),与单模态下的ST-TR(Spatial-Temporal TRansformer)相比,分别提升1.4和0.9个百分点,与轻量级SGN(Semantics-Guided Network)相比,分别提升4.1和3.5个百分点。可见,所提方法能够充分挖掘多尺度特征的协同互补性,并有效提高单模态条件下模型的识别准确率和训练效率。 展开更多
关键词 人体行为识别 骨架关节点 图卷积网络 单模态 多尺度 特征融合
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多课程融合的C语言课程教学探索 被引量:1
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作者 吴家洲 张胜 刘君 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第7期173-177,共5页
针对C语言程序设计中编程思维普遍欠缺的问题,以微课形式增加了计算机基本理论内容,加强对程序深入理解。采用课前线上视频-课堂项目驱动-课后线上训练的混合教学模式,培养学生程序设计与分析能力。引入嵌入式系统设计实验,使学生熟悉... 针对C语言程序设计中编程思维普遍欠缺的问题,以微课形式增加了计算机基本理论内容,加强对程序深入理解。采用课前线上视频-课堂项目驱动-课后线上训练的混合教学模式,培养学生程序设计与分析能力。引入嵌入式系统设计实验,使学生熟悉程序的应用场景。教学实践表明,经过课程学习,学生能够通过程序设计解决一般的工程应用问题,具有基本的编程思维。 展开更多
关键词 多课程融合 C语言 教学改革 混合式教学
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