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A branch-and-bound algorithm for multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problems 被引量:2
1
作者 孙娟 盛红波 孙小玲 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2007年第3期233-236,共4页
In this paper, a branch-and-bound method for solving multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problems was studied. The method was based on the Lagrangian relaxation and the surrogate constraint technique for finding ... In this paper, a branch-and-bound method for solving multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problems was studied. The method was based on the Lagrangian relaxation and the surrogate constraint technique for finding feasible solutions. The Lagrangian relaxations were solved with the maximum-flow algorithm and the Lagrangian bounds was determined with the outer approximation method. Computational results show the efficiency of the proposed method for multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problems. 展开更多
关键词 multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problem branch-and-bound method Lagrangian relaxation outer approximation surrogate constraint.
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A branch-and-bound algorithm for discrete multi-factor portfolio optimization model 被引量:1
2
作者 牛淑芬 王国欣 孙小玲 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2008年第1期26-30,共5页
In this paper, a new branch-and-bound algorithm based on the Lagrangian dual relaxation and continuous relaxation is proposed for discrete multi-factor portfolio selection model with roundlot restriction in financial ... In this paper, a new branch-and-bound algorithm based on the Lagrangian dual relaxation and continuous relaxation is proposed for discrete multi-factor portfolio selection model with roundlot restriction in financial optimization. This discrete portfolio model is of integer quadratic programming problems. The separable structure of the model is investigated by using Lagrangian relaxation and dual search. Computational results show that the algorithm is capable of solving real-world portfolio problems with data from US stock market and randomly generated test problems with up to 120 securities. 展开更多
关键词 portfolio optimization discrete multi-factor model Lagrangian relaxation and continuous relaxation branch-and-bound method.
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Parameters Optimization of Multi-Branch Horizontal Well Basing on Streamline Simulation 被引量:1
3
作者 Hong-Jun Yin Xiao-Qi Chen +1 位作者 Ming Cai Jun-Ting Zhang 《Engineering(科研)》 2010年第12期953-957,共5页
As a highly efficient production method, the technique of multi-branch horizontal well is widely used in low permeability reservoirs, heavy oil reservoirs, shallow layer reservoirs and multi-layer reservoirs, because ... As a highly efficient production method, the technique of multi-branch horizontal well is widely used in low permeability reservoirs, heavy oil reservoirs, shallow layer reservoirs and multi-layer reservoirs, because it can significantly improve the productivity of a single well, inhibit coning and enhance oil recovery. Study on sweep efficiency and parameters optimization of multi-branch horizontal well is at the leading edge of research. Therefore, the study is important for enhancing oil recovery and integral exploitation benefit of oil fields. In many applications, streamline simulation shows particular advantages over finite-difference simulation. With the advantages of streamline simulation such as its ability to display paths of fluid flow and acceleration factor in simulation, the flooding process is more visual. The communication between wells and flooding area has been represented appropriately. This method has been applied to the XS9 reservoir in Daqing Oilfield. The production history of this reservoir is about 10 years. The reservoir is maintained above bubble point so that the simulation meets the slight compressibility assumption. New horizontal wells are drilled following this rule. 展开更多
关键词 STREAMLINE Simulation multi-branch HORIZONTAL WELL Optimization Waterflood SWEEP EFFICIENCY
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Optimization for Hydroforming Loading Paths of Parallel Multi-branch Tubes Based on Grey System Theory
4
作者 Kai Zhang Xiao-Ting Xiao +2 位作者 Zhen Chen Hua-Dian Wen Ying Chen 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2013年第4期116-120,共5页
According to characteristic of hydroforming of parallel multi-branch tubes,multi-objective problems were transformed to single objective problem of relational grade comparison by grey system theory.Two different objec... According to characteristic of hydroforming of parallel multi-branch tubes,multi-objective problems were transformed to single objective problem of relational grade comparison by grey system theory.Two different objectives were selected,according to the principle that process parameters were optimal which of grey relational grade were maximum,the optimal loading parameters under different objective condition were obtained,and loading paths were optimized.The results indicated that parallel multi-branch tubes hydroformed under loading paths optimized by grey system theory could meet with the requirement that objective was optimal.And the optimal loading paths under different objectives were different,and the appropriate objective should be selected according to forming characteristic. 展开更多
关键词 relational grade parallel multi-branch tubes HYDROFORMING OPTIMIZATION
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基于融合MBAM与YOLOv5的PCB缺陷检测方法 被引量:5
5
作者 胡欣 胡帅 +3 位作者 马丽军 司利云 肖剑 袁晔 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期47-55,共9页
随着电子信息产业迅速发展,PCB行业作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小,缺陷类型多,特征不明显,在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题,提出了一种多分支注意力MBAM模块方法,... 随着电子信息产业迅速发展,PCB行业作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小,缺陷类型多,特征不明显,在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题,提出了一种多分支注意力MBAM模块方法,在3个不同维度对特征图进行关注,以增强特征提取的能力,对缺陷区域给予更多的注意力表示。通过改进YOLOv5结构,将MBAM与YOLOv5网络结合,有效的提升了对PCB中小目标的检测性能。最后通过在网络不同位置添加MBAM模块进行对比实验,选取了最佳的添加位置。通过在PCB缺陷数据集上的实验结果表明,改进后的PCB缺陷检测算法具有良好的检测性能,优于其他对比算法,最终的AP达到了96.7%,对比标准YOLOv5的94.7%提高了2个百分点,其他项指标均有涨点,在保持检测速度基本不变的情况下,精准地识别PCB缺陷类型。 展开更多
关键词 目标检测 PCB缺陷 小目标缺陷 YOLOv5 多分支注意力模块
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基于多分支空谱特征增强的高光谱图像分类 被引量:1
6
作者 李铁 李文许 +1 位作者 王军国 高乔裕 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期844-855,共12页
为了解决高光谱图像自身及分类过程中噪声干扰大、空间-光谱特征信息提取不足以及有限样本下分类性能不佳等问题,提出一种基于多分支空谱特征增强的高光谱图像分类模型SSFE-MBACNN。首先,利用多分支特征提取模块分别提取浅层空谱特征和... 为了解决高光谱图像自身及分类过程中噪声干扰大、空间-光谱特征信息提取不足以及有限样本下分类性能不佳等问题,提出一种基于多分支空谱特征增强的高光谱图像分类模型SSFE-MBACNN。首先,利用多分支特征提取模块分别提取浅层空谱特征和深层空间特征信息,并引入注意力机制抑制噪声干扰。其次,设计一种改进多尺度空谱特征提取融合模块及结合双池化和空洞卷积的空间特征增强模块实现空谱特征增强,减少模型参数量和提高分类性能。最后,用全局平均池化层代替全连接层,进一步降低参数量,缓解模型过拟合问题。实验结果表明,在Indian Pines(10%训练样本)、Pavia University (5%训练样本)和Salinas(1%训练样本)数据集分别取得了0.990 7、0.997 5和0.994 7的总体分类精度。SSFE-MBACNN不仅能充分利用空谱特征信息,而且在有限样本下也取得了优秀的分类性能,明显高于其他对比方法。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 特征增强 多分支特征提取 注意力机制 多尺度特征 双池化 空洞卷积
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多阶段堆叠融合下的敦煌壁画修复
7
作者 邬开俊 单宏全 +2 位作者 田彬 俞天秀 周颜林 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期551-559,共9页
为解决敦煌破损壁画修复难的问题,提出一种多阶段堆叠融合下的壁画修复模型,在第一阶段进行粗修复以及最大化地进行所需特征信息的提取时采用Unet结构,为增强该阶段的修复效果,又加入对抗网络(LsGan);在第二阶段进行精细化修复,主要修... 为解决敦煌破损壁画修复难的问题,提出一种多阶段堆叠融合下的壁画修复模型,在第一阶段进行粗修复以及最大化地进行所需特征信息的提取时采用Unet结构,为增强该阶段的修复效果,又加入对抗网络(LsGan);在第二阶段进行精细化修复,主要修复纹理以及细化遮挡区域,引入多头连接和多尺度分支堆叠模块并对其进行改进,对壁画进行多阶段信息提取并对其进行融合;最后为了修复全局细节,采用大感受野的编解码器结构并且引入轻量级通用可视化(Mobile ViT)模块,同时分离了壁画图像的通道并进行分析,引入对通道不敏感的极化注意力。实验结果表明,该模型很好地解决了壁画纹理以及细节修复的难题,相较于所选修复算法最优数据,在掩码面积为5%~20%时,峰值信噪比提高了3.312,在掩码面积为5%~80%时,平均峰值信噪比提高了1.02。 展开更多
关键词 敦煌壁画修复 多阶段堆叠 大感受野 多头嵌套 多分支融合
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基于“大数据+人工智能”的多院区医院行政管理工具探索
8
作者 韩媛媛 张明 +2 位作者 张丁元 田爽 陈志航 《中国医药导报》 CAS 2024年第17期177-180,共4页
公立医院大多自有大数据平台和办公自动化系统,但两个系统独立提供服务,且缺乏使用指南和智能查询等功能,造成职工办事效率和平台使用率双低的局面;在多院区医院管理中,跨院区业务办理存在诸多不便,亟须升级行政公共服务能力,改革创新... 公立医院大多自有大数据平台和办公自动化系统,但两个系统独立提供服务,且缺乏使用指南和智能查询等功能,造成职工办事效率和平台使用率双低的局面;在多院区医院管理中,跨院区业务办理存在诸多不便,亟须升级行政公共服务能力,改革创新管理模式。在智慧医疗发展的大背景下,多数医院医疗服务的智慧化程度较高而行政办公的信息化程度不足。本研究拟构建基于“大数据+人工智能”的医院行政助手,以期利用信息化手段提升管理效率、便捷职工办事,推动医院精细化管理和决策。同时为多院区医院的行政办公服务提供经验参考。 展开更多
关键词 大数据 人工智能 医院 多院区医院 行政管理
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双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络
9
作者 徐胜军 荆扬 +3 位作者 段中兴 李明海 李海涛 刘福友 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期506-521,共16页
针对细粒度图像识别任务中易忽视微小潜在性特征且外观差异细微等问题,提出一种基于双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络。首先,使用ConvNeXt作为主干网络,提出双注意力随机选择模块,对不同阶段提取到的特征进行通道随机选择和空... 针对细粒度图像识别任务中易忽视微小潜在性特征且外观差异细微等问题,提出一种基于双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络。首先,使用ConvNeXt作为主干网络,提出双注意力随机选择模块,对不同阶段提取到的特征进行通道随机选择和空间随机选择,使网络能够关注到其他潜在微小判别性特征;其次,利用全局上下文注意力模块将深层特征的语义信息融合到中间层,增强中间层定位微小特征的能力;最后,提出一种多分支损失,对中间层、深层和拼接层特征引入分类损失,结合不同分支提取到的特征,诱导网络获得多样性的判别特征。所提网络在Stanford-cars、CUB-200-2011、FGVC-Aircraft 3个公开细粒度数据集和真实场景下车型数据集VMRURS上分别达到了95.2%、92.1%、94.0%和97.0%的识别准确率,其性能相比其他对比方法有较大幅度提升。 展开更多
关键词 细粒度识别 ConvNeXt 双注意力随机选择 全局上下文注意力 多分支损失
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基于分枝约界法的复材加筋板多模式多位置可靠性分析
10
作者 冯蕴雯 宋祉岑 +2 位作者 曹一哲 路成 薛小锋 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期783-792,共10页
为了解决复合材料结构失效呈现多模式、多位置并发式,探究了分枝约界方法(BBM)在复合材料多模式、多位置可靠性分析中的应用,并结合蒙特卡罗方法对多模式可靠度进行了求解。结合结构组成、承载状态“分枝”,识别所有可能的潜在失效模式... 为了解决复合材料结构失效呈现多模式、多位置并发式,探究了分枝约界方法(BBM)在复合材料多模式、多位置可靠性分析中的应用,并结合蒙特卡罗方法对多模式可靠度进行了求解。结合结构组成、承载状态“分枝”,识别所有可能的潜在失效模式,再结合结构特征、应力状态“约界”,确定主要失效模式和失效位置,建立多模式可靠性分析模型;通过复合材料独有的失效准则向安全边界方程进行转化,探索复合材料可靠性分析的方法和流程框架,并采用蒙特卡罗求解多模式、多位置失效的可靠度;开展T型复合材料加筋板在轴压载荷下的可靠性分析案例验证,通过使用分枝约界法计算规模减少75%,轴压载荷下加筋板多模式可靠度为0.998。 展开更多
关键词 多模式可靠性分析 复合材料可靠性分析 分枝约界法 加筋 多失效模式
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全局信息提取与重建的遥感图像语义分割网络
11
作者 梁龙学 贺成龙 +1 位作者 吴小所 闫浩文 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2270-2279,2319,共11页
为了将遥感场景图像更好地进行分割,供给下游任务使用,提出多尺度注意力提取与全局信息重建网络.编码器引入多尺度卷积注意力骨干到遥感深度学习语义分割模型中.多尺度卷积注意力能够捕获多尺度信息,给解码器提供更丰富的全局深浅层信息... 为了将遥感场景图像更好地进行分割,供给下游任务使用,提出多尺度注意力提取与全局信息重建网络.编码器引入多尺度卷积注意力骨干到遥感深度学习语义分割模型中.多尺度卷积注意力能够捕获多尺度信息,给解码器提供更丰富的全局深浅层信息.在解码器,设计了全局多分支局部Transformer块.多尺度逐通道条带卷积重建多尺度空间上下文信息,弥补全局分支存在的空间信息割裂,与全局语义上下文信息共同重建全局信息分割图.解码器末端设计极化特征精炼头.通道上利用softmax和sigmoid组合,构建概率分布函数,拟合更好的输出分布,修复浅层中潜在的高分辨率信息损失,指导和融合深层信息,获得精细的空间纹理.实验结果表明,网络实现了很高的精确度,在ISPRS Vaihingen数据集上达到82.9%的平均交并比,在ISPRS Potsdam数据集上达到87.1%的平均交并比. 展开更多
关键词 语义分割 TRANSFORMER 多尺度卷积注意力 全局多分支局部注意力 全局信息重建
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联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割
12
作者 易清明 王渝 +1 位作者 石敏 骆爱文 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期366-375,共10页
语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义... 语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network),在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构,并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作,有效降低编码过程造成的信息丢失;在解码阶段,设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明,MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 实时语义分割 轻量级神经网络 多连接特征融合 小波池化 多分支空洞卷积
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基于多模式分解和多分支输入的光伏功率超短期预测
13
作者 毕贵红 张梓睿 +3 位作者 赵四洪 黄泽 鲍童语 骆钊 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3837-3849,I0001,共14页
针对光伏发电功率随机性强、波动性大导致其预测精度不高的问题,提出一种基于自适应近邻传播聚类(adaptive affinity propagation clustering,adAP)、多模式分解、多分支输入组合的光伏功率预测方法。首先,基于相关性分析找到与光伏发... 针对光伏发电功率随机性强、波动性大导致其预测精度不高的问题,提出一种基于自适应近邻传播聚类(adaptive affinity propagation clustering,adAP)、多模式分解、多分支输入组合的光伏功率预测方法。首先,基于相关性分析找到与光伏发电功率高度相关的气象因素,并利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将光伏输出功率从时域转换到频域,与相关度高的气象因素一起作为adAP算法的聚类特征,对具有相似气象特征的日场景进行分类;其次,对聚类相似日较少且输出功率波动剧烈天气类型中的气象相关因素和光伏输出功率添加高斯白噪声,并将其与原始数据合并,达到倍增样本的效果,以提升模型的泛化能力和鲁棒性;然后,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和群分解(swarm decomposition,SWD)对光伏功率、辐照度和温度进行分解,削弱原始序列的波动性,丰富模型的输入特征;最后,搭建多分支的残差网络(residual network,ResNet)和长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)模型,提取数据的时间特征和波动特征,合并后输入到门控循环单元网络(gated recurrent unit network,GRU)中,建立历史特征和未来光伏输出功率的联系,得到预测结果。实验结果表明,所提出的多模型组合预测方法在光伏功率波动较缓天气情况下,能够保持较高的预测精度;在波动剧烈天气情况下,能够较大地提升预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 超短期预测 自适应近邻传播聚类 多分支输入 多模式分解 深度学习
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一种融合注意力机制与边缘计算的遥感影像车辆检测算法
14
作者 董亮 王泉兴 朱磊 《电讯技术》 北大核心 2024年第9期1400-1406,共7页
针对遥感影像目标检测任务中存在的背景复杂、小目标检测困难、大尺寸影像导致的检测效率低等问题,提出了一种融合注意力机制与边缘计算的遥感影像车辆检测算法。首先在YOLOv5的主干网络中引入多维协作注意机制(Multidimensional Collab... 针对遥感影像目标检测任务中存在的背景复杂、小目标检测困难、大尺寸影像导致的检测效率低等问题,提出了一种融合注意力机制与边缘计算的遥感影像车辆检测算法。首先在YOLOv5的主干网络中引入多维协作注意机制(Multidimensional Collaborative Attention,MCA),然后提出多分支卷积模块替换特征融合网络中的CBL模块,最后将训练的网络权重部署到Atlas 200开发者套件(Developer Kit,DK)边缘计算设备。在UCAS-AOD数据集上进行模型验证与对比,实验结果表明,该网络模型在复杂环境下对车辆的检测精度达到94.9%,较YOLOv5提升8.2%;网络部署到边缘设备后速度较GPU设备提升258%。同时,该方法也可以扩展应用到其他遥感影像目标检测任务中,为相关领域提供了一种高效、准确的检测方法。 展开更多
关键词 车辆检测 遥感影像 边缘计算 多分支卷积 注意力机制
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基于改进MMAL的细粒度图像分类研究
15
作者 李冰锋 冀得魁 杨艺 《电子测量技术》 北大核心 2024年第17期172-179,共8页
针对细粒度图像分类中目标区域难以精准定位及其内部细粒度特征难以识别的问题,提出了一种基于改进MMAL的细粒度图像分类方法。首先,利用形变卷积的感知区域可变性原理,动态地感知样本图像中不同尺度和形状的目标区域特征,从而增强网络... 针对细粒度图像分类中目标区域难以精准定位及其内部细粒度特征难以识别的问题,提出了一种基于改进MMAL的细粒度图像分类方法。首先,利用形变卷积的感知区域可变性原理,动态地感知样本图像中不同尺度和形状的目标区域特征,从而增强网络对目标区域位置的感知能力。随后,采用GradCAM梯度回流的方法生成网络注意力热图,以减小特征背景噪声的干扰,实现对图像目标区域的精准定位。最后,提出位置感知空间注意力模块,通过融合坐标位置和双尺度空间信息,显著提升了网络对目标区域细粒度特征的提取能力。实验结果表明,与基线算法相比,该方法在CUB-200-2011、Stanford Car和FGVC-Aircraft三个公共数据集上分类精度分别提升了1.4%、1.5%、1.9%,该结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 多尺度形变分组 位置感知空间注意力 GradCAM热图定位 多分支
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多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复
16
作者 陈永 陶美风 赵梦雪 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期208-218,共11页
针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受... 针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受野,以克服单尺度卷积操作对于壁画特征提取能力不足的问题。然后,提出多分支短链融合层及门控机制融合多分支特征方法,将相邻分支间的特征信息进行融合,使融合后的壁画特征图中既有同分支的特征,又有相邻分支的特征,以提高特征信息的利用率;并引入门控机制对特征进行选择融合,以减少细节信息的丢失。接着,将融合特征通过卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)特征注意力方法,增强对壁画上下文信息的关注。最后,设计超图卷积壁画长程特征增强模块,通过在编码器和解码器的跳跃连接之间建立超图卷积层,利用超图卷积捕获编码器的空间特征信息,并将其迁移到解码器中,有助于解码器更好地生成壁画图像,以加强特征的长程依赖关系,并与SN-PatchGAN判别器对抗博弈从而完成修复。通过敦煌壁画数字化修复实验,结果表明:所提方法客观评价优于对比算法,对于破损壁画修复结果更加清晰自然。 展开更多
关键词 壁画修复 多层次特征 多分支短链融合 超图卷积 卷积长短期记忆网络
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基于Wi-Fi感知的多用户身份识别研究
17
作者 魏忠诚 陈炜 +3 位作者 董延虎 连彬 王巍 赵继军 《物联网学报》 2024年第1期111-121,共11页
随着无线感知技术的发展,基于Wi-Fi的身份识别研究在人机交互和家居安防等领域备受关注。尽管基于Wi-Fi信号的身份识别已经取得了初步的成功,但是目前主要适用于用户独立行为场景,并发行为下的多用户身份识别仍然面临着一系列挑战,包括... 随着无线感知技术的发展,基于Wi-Fi的身份识别研究在人机交互和家居安防等领域备受关注。尽管基于Wi-Fi信号的身份识别已经取得了初步的成功,但是目前主要适用于用户独立行为场景,并发行为下的多用户身份识别仍然面临着一系列挑战,包括用户之间的相互干扰以及模型鲁棒性差等问题。因此,提出了一种并发行为下多用户身份识别系统Wiblack,其核心思想是训练一个多分支深度神经网络(Wiblack-Net)来提取每个单用户的独特特征。首先,利用主干网络提取多用户之间的共同特征;然后,为每个用户分配一个二分类器以此判断给定群体中是否存在目标用户,在此基础上基于并发行为实现多个用户身份识别。此外,将Wiblack与多个独立的二分类模型和单个多分类模型进行对比实验,对运行效率和系统性能进行分析。实验结果显示,在同时识别3个用户身份时,Wibalck平均准确率达到了92.97%,平均精确度为93.71%,平均召回率为93.24%,平均F1值为92.43%。 展开更多
关键词 Wi-Fi感知 信道状态信息 身份识别 多人识别 多分支深度神经网络
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联合归一化模块和多分支特征的行人重识别
18
作者 任丹萍 董会升 +1 位作者 何婷婷 张春华 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1233-1239,共7页
针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形... 针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达。联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化。所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了95.7%和89.2%。实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取。 展开更多
关键词 归一化 行人重识别 注意力机制 多分支特征 特征提取 特征蒸馏损失 三元组损失
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采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络
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作者 易见兵 万建辉 +2 位作者 曹锋 李俊 陈鑫 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第18期2846-2860,共15页
结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干... 结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干网络提取的图像特征,从而提高通道和空间位置的相关性。其次,考虑到边界区分度不够,设计了一个级联特征融合网络,以更好地保留边界信息并提高边界区分度,从而提高分割精度。最后,引入了一种双分支混合上采样模块来获取更多的特征细节信息,以实现特征的互补以及捕获更完整有效的特征。在CVC-ClinicDB和Kvasir数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.944,0.920,平均交并比分别为0.900,0.869;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.922,0.912,平均交并比分别为0.880,0.861。在ETIS-LaribPolypDB,CVC-300和CVC-ColonDB数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.776,0.915,0.782;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.749,0.903,0.758。实验结果表明本文算法的分割精度较高,泛化能力较强。 展开更多
关键词 多尺度息肉分割 通道分组空间增强 边界特征增强 级联特征融合 双分支上采样
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深层地热能丛式多分支U型井采热技术及传热算法
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作者 李守定 张苏鹏 +8 位作者 徐涛 张召彬 郑博 马世伟 孔彦龙 张文秀 赫建明 庞忠和 李晓 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期1397-1411,共15页
深层地热能是一种分布广、资源量大具有发展前景的可再生新能源,当前的主要开采方法有增强型地热系统(EGS)、环绕式井筒换热系统(AGS)、断层带流体循环开采和同轴套管开采法,但存在采热功率不稳定、地震风险高和采热效率低等难题。针对... 深层地热能是一种分布广、资源量大具有发展前景的可再生新能源,当前的主要开采方法有增强型地热系统(EGS)、环绕式井筒换热系统(AGS)、断层带流体循环开采和同轴套管开采法,但存在采热功率不稳定、地震风险高和采热效率低等难题。针对当前深层地热开采技术面临的瓶颈问题,本文以开采过程只有能量交换而没有物质交换为原则,以深层干热岩地热规模化可持续稳定开发为目标,提出了深层地热能丛式多分支U型井采热方法(UMW-DGS)及关键技术,在此基础上建立了井筒轴对称热传导模型,以青海共和盆地恰卜恰深部干热岩储层为背景,提出了高温高压岩石热导率测试新方法,计算了在定井径条件下井周温度场和采热功率的时空演化规律,分析了温度差、热导率和井径等3个敏感因素对采热功率的影响。此外,针对UMW-DGS定解问题,研发了基于有限体积法(FVM)的三维热流固耦合数值算法,研究了UMW-DGS单水平井段换热效率和在不同泵注量条件下温度场时空演化。通过分析不同流量的有效换热量、换热时长和功率发现:泵注流量的增加会导致有效换热能量和有效换热时长的降低,并且使有效换热功率先增加后减少。研究结果表明,深层地热能开发需要在平衡换热温度和功率的条件下设计注入排量,从而得到最优的换热效果。 展开更多
关键词 深层地热 丛式多分支U型井 高温高压岩石热导率 储层-工质流固耦合热传导算法
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