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Mirai Botnet Attack Detection in Low-Scale Network Traffic
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作者 Ebu Yusuf GÜVEN Zeynep GÜRKA¸S-AYDIN 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第7期419-437,共19页
The Internet of Things(IoT)has aided in the development of new products and services.Due to the heterogeneity of IoT items and networks,traditional techniques cannot identify network risks.Rule-based solutions make it... The Internet of Things(IoT)has aided in the development of new products and services.Due to the heterogeneity of IoT items and networks,traditional techniques cannot identify network risks.Rule-based solutions make it challenging to secure and manage IoT devices and services due to their diversity.While the use of artificial intelligence eliminates the need to define rules,the training and retraining processes require additional processing power.This study proposes a methodology for analyzing constrained devices in IoT environments.We examined the relationship between different sized samples from the Kitsune dataset to simulate the Mirai attack on IoT devices.The training and retraining stages for the Mirai attack were also evaluated for accuracy.Various approaches are evaluated in smaller sample sizes to minimize training time on low-resource devices.Cross-validation was used to avoid overfitting classification methods during the learning process.We used the Bootstrapping technique to generate 1000,10000,and 100000 samples to examine the performance metrics of different-sized variations of the dataset.In this study,we demonstrated that a sample size of 10000 is sufficient for 99,56%accuracy and learning in the detection of Mirai attacks in IoT devices. 展开更多
关键词 Mirai internet of things low-scale traffic machine learning intrusion detection
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Age Recalibration of the Xiaofeng Dykes, South China, and Its Implications for True Polar Wander at ~820 Ma
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作者 WANG Tiantian ZHANG Shihong Jahandar RAMEZANI 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2016年第S1期47-,共1页
Paleomagnetism of the Neoproterozoic Xiaofeng dykes exposed in the Three Gorges region of Hubei Province bear important implications for the paleogeography of the South China block(SCB).New high-precision U-Pb
关键词 MA South China and Its Implications for True Polar Wander at Age recalibration of the Xiaofeng Dykes
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面向乳腺超声分类的低尺度形态特征重校准方法
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作者 龚勋 朱丹 +1 位作者 杨子奇 罗俊 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期539-546,563,共9页
针对乳腺超声图像具有类内差异大、类间差异小以及结节形状复杂多变等问题,提出一种形状特征重校准的乳腺超声图像算法,实现乳腺超声的自动化诊断.首先,构建端到端的网络模型,采用渐进训练方式,充分学习图像中更具辨别力的区域,获取更... 针对乳腺超声图像具有类内差异大、类间差异小以及结节形状复杂多变等问题,提出一种形状特征重校准的乳腺超声图像算法,实现乳腺超声的自动化诊断.首先,构建端到端的网络模型,采用渐进训练方式,充分学习图像中更具辨别力的区域,获取更细粒度的特征信息;其次,提出分区打乱机制,降低网络中打乱图像时破坏结节区域所产生的噪声;然后,将模型底层提取的特征与通过掩膜图像获得的形状特征进行重校准,提出低尺度重校准损失函数;最后,构建一个包含1550张乳腺超声图像数据集LSRD(low-scale recalibration database),验证所提方法的有效性.实验结果表明:本文模型在LSRD上准确率94.3%、敏感性91.2%、特异性93.6%、ROC(receiver operator characteristic curve)与坐标围成的面积(area under curve,AUC)为0.941,均优于对比模型;在BUSI(breast ultrasound image)数据集上,相较于对比模型,其分类精度提升3.3%. 展开更多
关键词 形状特征 分区打乱机制 低尺度重校准 乳腺癌分类
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风云三号微波温度计长序列再定标历史数据集质量评估
4
作者 曹皓东 张鹏 +3 位作者 廖蜜 谷松岩 安大伟 郭杨 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期669-680,共12页
以METOP-A、Suomi-NPP历史资料作为参照,系统分析比较了2008—2020年4颗风云三号卫星的微波温度计(Microwave Temperature Sounder, MWTS)再定标历史资料质量。结果表明,4颗卫星的MWTS探测性能稳步上升,再定标数据集有效消除了遥感仪器... 以METOP-A、Suomi-NPP历史资料作为参照,系统分析比较了2008—2020年4颗风云三号卫星的微波温度计(Microwave Temperature Sounder, MWTS)再定标历史资料质量。结果表明,4颗卫星的MWTS探测性能稳步上升,再定标数据集有效消除了遥感仪器在轨期间数据异常跳变、寿命期内遥感仪器辐射响应衰变、不同卫星间的辐射定标差异等因素影响,大幅提升了MWTS历史数据集的准确性和均匀性,使得再定标后的对流层和平流层通道数据与国外同类型仪器数据偏差在±0.1 K范围内。本文还重点分析比较了对流层中高层和平流层低层两个探测通道,结果表明FY-3D MWTS再定标数据和美国NOAA卫星应用研究中心STAR长序列数据集针对中高层大气的表现类似,平均亮温在时间变化和空间分布具有相似的特征,月均全球高空亮温年变化趋势差异最大为0.002 4。因此,2020年之后的FY-3D再定标数据,可以接续STAR长序列数据集,用于中高层大气的温度变化检测与分析。 展开更多
关键词 风云卫星 微波温度计 长序列历史资料 再定标 数据质量评估
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基于MobileNetV2的小肠溃疡病灶图像识别
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作者 刘张 郭旭东 李胜男 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期70-79,共10页
小肠镜下的溃疡病变形态复杂,鉴别诊断困难。为实现小肠溃疡病变的人工智能辅助识别,提高诊断效率和准确度,构建了一种基于MobileNetV2网络的小肠溃疡性病灶识别算法。以MobileNetV2为主干特征提取网络,将输出特征图进行空间上的多尺度... 小肠镜下的溃疡病变形态复杂,鉴别诊断困难。为实现小肠溃疡病变的人工智能辅助识别,提高诊断效率和准确度,构建了一种基于MobileNetV2网络的小肠溃疡性病灶识别算法。以MobileNetV2为主干特征提取网络,将输出特征图进行空间上的多尺度提取后输入至通道注意力模块中进行特征重标定,并将多个尺度上的特征进行融合后输出分类。为了缓解数据集不均衡所带来的影响,提出了一种改进的损失函数。所用数据集来自上海长海医院282位患者的共2124张小肠镜临床图像。采用所提方法对该数据集测试的识别准确率为87.86%,5折交叉验证平均准确率为87.27%。使用梯度加权类激活图进行了可视化验证,同时将所提模块应用在不同主干网络架构上,均具有良好的通用性。研究表明,该网络模型能够更加注重病灶信息,加强病灶特征判别指向,对于小肠溃疡图像具有较高的识别准确率,可初步实现小肠溃疡病灶的自动识别。 展开更多
关键词 医学图像分类 小肠溃疡 MobileNetV2 空间多尺度特征 特征重标定
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某超临界锅炉水冷壁管屏鼓包变形分析
6
作者 梁慧超 李宪爽 +1 位作者 高成龙 王硕 《发电设备》 2024年第2期99-103,共5页
通过宏观检查、尺寸测量、化学成分分析、力学性能检测及金相组织分析等试验方法,对某电厂350 MW超临界锅炉水冷壁管屏鼓包变形原因进行分析。结果表明:鼓包变形问题与水冷壁现场安装时局部热校过程有关;管屏鼓包变形处尺寸偏差较小,鼓... 通过宏观检查、尺寸测量、化学成分分析、力学性能检测及金相组织分析等试验方法,对某电厂350 MW超临界锅炉水冷壁管屏鼓包变形原因进行分析。结果表明:鼓包变形问题与水冷壁现场安装时局部热校过程有关;管屏鼓包变形处尺寸偏差较小,鼓包变形处硬度低于光管与扁钢的焊缝热影响区硬度,无异常组织,鼓包变形处强度略高于未鼓包变形处强度,鼓包变形位置未成为管材的薄弱环节。该管屏因热校导致的鼓包变形现象不影响管屏的正常使用。 展开更多
关键词 锅炉 水冷壁管 管屏 鼓包变形 热校
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面向白内障识别的临床特征校准注意力网络
7
作者 章晓庆 肖尊杰 +3 位作者 赵宇航 巫晓 东田理沙 刘江 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期321-330,共10页
近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型已经被广泛用于年龄相关性白内障自动分类任务,然而,鲜有研究工作将年龄相关性白内障的临床先验知识注入卷积神经网络架构设计中,以此来提高年龄相关性白内障的分类效果和改... 近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型已经被广泛用于年龄相关性白内障自动分类任务,然而,鲜有研究工作将年龄相关性白内障的临床先验知识注入卷积神经网络架构设计中,以此来提高年龄相关性白内障的分类效果和改善模型决策过程的可解释性。提出了一种临床特征校准注意力网络(clinical feature recalibration attention network,CFANet)模型用于自动识别年龄相关性白内障严重级别。在CFANet中,设计了一个简单且有效的临床特征校准注意力模块(clinical feature recalibration attention block,CFA),其不仅能对不同临床特征类型进行自适应地加权融合,还通过门控操作符来突出重要通道和抑制不重要通道。在一个核性白内障的眼前节光学相干断层成像影像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)数据集和一个公开眼科影像数据集上进行了充分实验,实验结果表明,相较于squeeze-and-excitation network(SENet)、efficient channel network(ECANet)、style-based recalibration module(SRM),CFANet在AS-OCT数据集上的分类准确率至少提升了3.54个百分点,同时在公开的眼科影像数据集上的分类结果比先进的神经网络模型和已发表的研究工作提升了1个百分点以上。此外,还通过可视化方法分析临床特征的权重分布和通道的注意力权重分布来提高该文模型决策过程的可解释性。 展开更多
关键词 年龄相关性白内障分类 眼前节光学相干断层成像 临床特征校准注意力模块 可解释性 卷积神经网络 可视化
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基于可解释深度学习的单通道脑电跨被试疲劳驾驶检测 被引量:2
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作者 冯笑 代少升 黄炼 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期140-149,共10页
脑电信号被认为是检测驾驶员疲劳状态的最佳生理信号之一。然而,由于不同被试者和不同记录时段的脑电信号差异很大,设计一个无校准的脑电疲劳检测系统仍然具有挑战性。近年来,虽然开发了许多深度学习方法来解决这个问题并取得了重大进展... 脑电信号被认为是检测驾驶员疲劳状态的最佳生理信号之一。然而,由于不同被试者和不同记录时段的脑电信号差异很大,设计一个无校准的脑电疲劳检测系统仍然具有挑战性。近年来,虽然开发了许多深度学习方法来解决这个问题并取得了重大进展,但是深度学习模型的黑盒效应使得模型决策不可信赖。为此,本文提出了一种可解释深度学习模型,用于从单通道脑电信号中检测跨被试疲劳状态。该模型具有紧凑的网络结构,首先设计浅层CNN提取EEG特征,然后引入自适应特征重新校准机制增强提取特征的质量,最后通过LSTM网络将时间特征序列与分类相关联。模型分类决策的可解释信息则是由LSTM输出隐藏状态的可视化技术实现的。在持续驾驶任务的公开脑电数据集上进行大量跨被试实验,该模型的分类平均准确率最高达到76.26%。相比于先进的紧凑型深度学习模型,该模型有效降低了参数量和计算量。可视化结果表明该模型已发现神经生理学上可靠的解释。 展开更多
关键词 单通道脑电 疲劳检测 紧凑网络 可视化技术 自适应特征重新校准
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Evaluation of the Long-term Performance of Microwave Radiation Imager Onboard Chinese Fengyun Satellites 被引量:3
9
作者 Wenying HE Hongbin CHEN +2 位作者 Xiang’ao XIA Shengli WU Peng ZHANG 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2023年第7期1257-1268,共12页
Accurate brightness temperature(BT)is a top priority for retrievals of atmospheric and surface parameters.Microwave Radiation Imagers(MWRIs)on Chinese Fengyun-3(FY-3)serial polar-orbiting satellites have been providin... Accurate brightness temperature(BT)is a top priority for retrievals of atmospheric and surface parameters.Microwave Radiation Imagers(MWRIs)on Chinese Fengyun-3(FY-3)serial polar-orbiting satellites have been providing abundant BT data since 2008.Much work has been done to evaluate short-term MWRI observations,but the long-term performance of MWRIs remains unclear.In this study,operational MWRI BTs from 2012–19 were carefully examined by using simultaneous Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)BTs as the reference.The BT difference between MWRI/FY3B and AMSR2 during 2012–19 increased gradually over time.As compared with MWRI/FY3B BTs over land,those of MWRI/FY3D were much closer to those of AMSR2.The ascending and descending orbit difference for MWRI/FY3D is also much smaller than that for MWRI/FY3B.These results suggested the improvement of MWRI/FY3D over MWRI/FY3B.A substantial BT difference between AMSR2 and MWRI was found over water,especially at the vertical polarization channels.A similar BT difference was found over polar water based on the simultaneous conical overpassing(SCO)method.Radiative transfer model simulations suggested that the substantial BT differences at the vertical polarization channels of MWRI and AMSR2 over water were partly contributed by their difference in the incident angle;however,the underestimation of the operational MWRI BT over water remained a very important issue.Preliminary assessment of the operational and recalibrated MWRI BT demonstrated that MWRI BTs were substantially improved after the recalibration,including the obvious underestimation of the operational MWRI BT at the vertical polarization channels over water was corrected,and the time-dependent biases were reduced. 展开更多
关键词 FY-3 satellites MWRI AMSR2 brightness temperature recalibration
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基于深度SE-DenseNet的航班延误预测模型 被引量:32
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作者 吴仁彪 赵婷 屈景怡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1510-1517,共8页
针对目前民航运输业对航班延误高精度预测的需求,该文提出一种基于深度SE-DenseNet的航班延误预测模型。该模型首先将航班信息、相关机场延误信息和天气信息进行数据融合;其次,利用改进后的SEDenseNet算法对融合后的航班数据集进行自动... 针对目前民航运输业对航班延误高精度预测的需求,该文提出一种基于深度SE-DenseNet的航班延误预测模型。该模型首先将航班信息、相关机场延误信息和天气信息进行数据融合;其次,利用改进后的SEDenseNet算法对融合后的航班数据集进行自动特征提取;最后,构建Softmax分类器进行航班离港延误等级的预测。该文提出的SE-DenseNet结构融合了DenseNet和SENet二者的优势,既能加强深层信息的传递,避免梯度消失,又可以实现特征提取过程中的特征重标定。实验结果表明,数据融合后,预测准确率较只考虑航班属性提高约1.8%;算法改进后可以有效提升网络性能,模型最终准确率达93.19%。 展开更多
关键词 航班延误预测 SE-DenseNet 数据融合 特征重标定
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嫦娥一号干涉成像光谱仪数据再校正与全月铁钛元素反演 被引量:7
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作者 凌宗成 张江 +5 位作者 刘建忠 李勃 武中臣 倪宇恒 孙灵芝 陈剑 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期87-98,共12页
月球表面的元素和物质成分分布是理解月球成岩与地质演化历史的重要线索。嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)是我国首台月球探测成像光谱仪器,其获得的大量月球高光谱数据已成为我国未来探测月球成分与地质演化研究的宝贵基础数据。本文利... 月球表面的元素和物质成分分布是理解月球成岩与地质演化历史的重要线索。嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)是我国首台月球探测成像光谱仪器,其获得的大量月球高光谱数据已成为我国未来探测月球成分与地质演化研究的宝贵基础数据。本文利用探月工程地面应用系统发布的IIM B版本2C级数据,开发出一套数据再定标流程,获得了较为可靠的月表相对反射率数据。我们在新校正数据的基础上开展月球表面FeO、TiO_2的反演建模,获得了全月FeO和TiO_2分布图,这些图件是进行月球地质填图的基础。校正数据反演的FeO和TiO_2分布与前人对Clementine UVVIS数据的反演结果相近,表明干涉成像光谱仪数据具有较大的应用潜力。高地的低铁岩石成分(一般小于8%)佐证了月球月壳形成的过程中的岩浆洋分异假说,而月海玄武岩的TiO_2成分变化范围较大(0~13%)则表明月海玄武岩来源于不同的月幔源区。根据嫦娥一号干涉成像光谱仪全月FeO分布图,可将月球表面物质类型总体划分为高地斜长岩和月海玄武岩,而根据TiO_2分布可以进一步将月海玄武岩划分为5种不同钛含量的玄武岩岩石类型。FeO和TiO_2在全月范围内的分布表明Apollo和Luna返回的月球样品不能够代表全月范围内的矿物成分多样性,月球岩浆演化历史比前人认为的要复杂。未来月球样品返回任务(如嫦娥五号)如能赴这些特殊地区进行取样,将很有可能返回重要的月球科学研究发现和成果。 展开更多
关键词 嫦娥一号 干涉成像光谱仪数据 数据再校正 FeO反演 TiO_2反演
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压缩激励机制驱动的尿液细胞图像分类算法 被引量:4
12
作者 宋建锋 韦玥 +2 位作者 苗启广 权义宁 陈毓生 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期39-45,59,共8页
针对尿液有形成分细胞图像的分类问题,提出了一种压缩激励机制驱动的GoogLeNet尿液细胞图像分类算法。该算法采用特征重标定机制,通过压缩操作和激励操作显式地建模Inception架构在训练过程中学习到的细胞特征通道之间的依赖关系,从而... 针对尿液有形成分细胞图像的分类问题,提出了一种压缩激励机制驱动的GoogLeNet尿液细胞图像分类算法。该算法采用特征重标定机制,通过压缩操作和激励操作显式地建模Inception架构在训练过程中学习到的细胞特征通道之间的依赖关系,从而提升有用特征在当前任务中的重要程度。在尿液细胞数据集上的对比实验结果表明,在保证执行速度的情况下,该算法比GoogLeNet网络的分类准确率提升了3%,召回率提升了1%,具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 尿液细胞 压缩激励 特征重标定 图像分类
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视听时间再校准:适应空间与适应客体的联合及独立作用 被引量:3
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作者 袁祥勇 黄希庭 +1 位作者 毕翠华 袁宏 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2012年第2期143-153,共11页
同一事件的视听成分即使同时发生,由于两种信息的物理传播与神经传导速度的差异,大脑知觉到它们的时刻仍会存在一定的延迟。时间再校准指大脑可以最小化并适应这段时间延迟的现象。本研究采用"适应—测验"范式,在适应阶段连... 同一事件的视听成分即使同时发生,由于两种信息的物理传播与神经传导速度的差异,大脑知觉到它们的时刻仍会存在一定的延迟。时间再校准指大脑可以最小化并适应这段时间延迟的现象。本研究采用"适应—测验"范式,在适应阶段连续给被试呈现视觉先于听觉或听觉先于视觉128ms的刺激对,在测验阶段以时序判断任务来测量被试此时主观同时点的变化。通过操纵适应及新异视听刺激对(即适应客体与新异客体)在测验阶段出现的空间位置,探索空间与客体因素对视听时间再校准的影响。结果发现,当适应客体出现于适应空间时,主观同时点显著偏向了时间延迟的方向;同样显著或边缘显著的主观同时点偏移还发生于适应客体出现于未适应空间时,以及新异客体出现于适应空间时。研究表明,视听时间再校准在不同空间中的表现取决于适应空间与适应客体的联合或独立作用。 展开更多
关键词 视听时间再校准 适应空间 适应客体 主观同时点 适应后效
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深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法 被引量:6
14
作者 盛家川 陈雅琦 韩亚洪 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1420-1429,共10页
情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接... 情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域. 展开更多
关键词 中国画情感 卷积神经网络 特征重标定 多类别激活定位
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基于视觉测量的多光平面的再标定 被引量:1
15
作者 张勇斌 卢荣胜 +1 位作者 金施群 廖素引 《黑龙江科技学院学报》 CAS 2004年第1期40-42,共3页
由多条纹结构光投射器与CCD相机组成的视觉系统,广泛应用于非接触在线测量领域。针对该系统存在的一旦投射器和相机的相对位置发生变化就需要再标定位置参数的问题,提出了只需标定其中的一个或两个光平面就可实现其他光平面的自标定的... 由多条纹结构光投射器与CCD相机组成的视觉系统,广泛应用于非接触在线测量领域。针对该系统存在的一旦投射器和相机的相对位置发生变化就需要再标定位置参数的问题,提出了只需标定其中的一个或两个光平面就可实现其他光平面的自标定的方法。该方法简单实用。 展开更多
关键词 再标定 视觉测量 CCD相机 自标定
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盲孔法测量非均匀残余应力时的释放系数 被引量:6
16
作者 李昊 李华 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期85-88,117,共4页
盲孔法测量沿深度非均匀的残余应力时,积分法是最常用的计算方法,其释放系数矩阵[a],[b]对计算精度有很大影响.由于在标定释放系数矩阵时假定各层上的残余应力均匀分布,当应力梯度变化较大时会引起较大的计算误差.文中首先建立了标定释... 盲孔法测量沿深度非均匀的残余应力时,积分法是最常用的计算方法,其释放系数矩阵[a],[b]对计算精度有很大影响.由于在标定释放系数矩阵时假定各层上的残余应力均匀分布,当应力梯度变化较大时会引起较大的计算误差.文中首先建立了标定释放系数矩阵的三维有限元模型,并通过模拟均匀残余应力场验证了其有效性.在此基础上分析了积分法标定的释放系数矩阵用于计算沿深度非均匀残余应力时的误差,并提出了二次标定的修正方法.结果表明,采用二次标定的释放系数矩阵计算得到的残余应力值更接近于真实应力. 展开更多
关键词 盲孔法 非均匀残余应力 积分法 释放系数 二次标定
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多感觉整合的时间再校准 被引量:4
17
作者 袁祥勇 黄希庭 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第5期692-700,共9页
跨通道刺激的时间同步性是多感觉整合的必要条件,但是由于刺激物理传导与神经传导的差异,它们在时间上并非完全匹配。时间再校准指大脑能够适应跨通道刺激间很短的时间延迟的现象,反映了多感觉整合在时间维度上的可塑性,表现为适应相继... 跨通道刺激的时间同步性是多感觉整合的必要条件,但是由于刺激物理传导与神经传导的差异,它们在时间上并非完全匹配。时间再校准指大脑能够适应跨通道刺激间很短的时间延迟的现象,反映了多感觉整合在时间维度上的可塑性,表现为适应相继呈现的跨通道刺激后,主观同时点向时间延迟方向的偏移。本文主要介绍了时间再校准的通道效应与潜在机制,其初始加工阶段,它与刺激内容加工的关系及主要的影响因素。今后的研究应当进一步探索时间再校准能否发生于早期加工阶段,检验其认知过程是否具有双向性,探讨空间选择性注意的作用,并结合神经机制的研究,从综合的视角进行更完善的理论建构。 展开更多
关键词 时间再校准 同时性知觉 多感觉整合 知觉潜伏期 时间特征
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基于团簇随机连接的CliqueNet航班延误预测模型 被引量:5
18
作者 屈景怡 曹磊 +2 位作者 陈敏 董樑 曹烨琇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期2420-2427,共8页
针对目前民航运输业延误率较高,而传统算法难以解决高精度延误预测的问题,提出一种基于随机连接团簇网络(CliqueNet)航班延误预测模型。该模型首先对航班数据和相关气象数据进行融合;然后,充分利用改进后的网络模型对融合后的数据集进... 针对目前民航运输业延误率较高,而传统算法难以解决高精度延误预测的问题,提出一种基于随机连接团簇网络(CliqueNet)航班延误预测模型。该模型首先对航班数据和相关气象数据进行融合;然后,充分利用改进后的网络模型对融合后的数据集进行特征提取;最后,使用Softmax分类器进行航班离港延误各等级的高精度预测。模型的主要特点是:在团簇特征层的随机连接,以及在转换层引入通道和空间注意力残差(CSAR)模块。前者以更为有效的连接方式传递特征信息;后者则对特征信息进行通道和空间维度的双重标定,以提高准确率。实验结果表明,对融合数据进行预测,引入随机连接和CSAR模块后,新模型的准确率分别提高了0.5%、1.3%,最终准确率能达到93.40%。 展开更多
关键词 团簇网络 随机连接 特征重标定 航班延误预测 数据融合
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硬盘驱动磁头偏置误差检测算法的研究 被引量:1
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作者 葛晓宇 肖勇 +1 位作者 袁德成 潘佩琦 《测控技术》 CSCD 北大核心 2012年第9期114-117,共4页
在硬盘装配过程中,通常需要对磁头间的磁头偏置误差进行预校准,并实施有效的补偿措施以减少磁头切换时的寻址误差,提高读写效率。然而,由于剧烈震动或不当操作等因素的影响,校准好的磁头偏置可能偏离预校准值,从而导致硬盘寻址或读写性... 在硬盘装配过程中,通常需要对磁头间的磁头偏置误差进行预校准,并实施有效的补偿措施以减少磁头切换时的寻址误差,提高读写效率。然而,由于剧烈震动或不当操作等因素的影响,校准好的磁头偏置可能偏离预校准值,从而导致硬盘寻址或读写性能的下降以及伺服启动时间的延长。提出了一种在硬盘正常启动过程中快速有效的磁头偏置的检测和补偿算法,设计了与磁盘扇区绑定磁头偏置滤波方案。实验表明此方法可以快速有效地识别磁头偏置,并启动相应的校准操作,提高了硬盘在剧烈震动后的伺服性能。 展开更多
关键词 磁头偏置 检测 再校准 硬盘驱动
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基于双池化与多尺度核特征加权CNN的典型牧草识别 被引量:3
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作者 肖志云 赵晓陈 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期182-191,共10页
针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图... 针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图对当前任务的重要程度进行加权,以增强有用特征、抑制无用特征;多尺度核特征加权结构通过在卷积层中同时使用3×3和5×5两种卷积核,并将网络的前几层特征复用后进行加权,以提高重要特征的利用率。对10类牧草图像进行识别实验,结果表明,该方法识别率为94.1%,比VGG-13网络提高了5.7个百分点,双池化与多尺度特征加权有效提高了牧草识别精度。 展开更多
关键词 牧草识别 卷积神经网络 特征重标定
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