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Link-Vertex Topology Aggregation for Multi-domain Path Computation with Hierarchical PCE Architecture 被引量:1
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作者 Peng Yunfeng Chen Zhen +2 位作者 Zhao Changming Wang Zongwei Long Keping 《China Communications》 SCIE CSCD 2012年第1期86-91,共6页
Inter-domain path computing is one big issue in multi-domain networks. The Hierarchical Path Computing Element (H-PCE) is a semi-central architecture for computing inter-domain path. To facilitate H-PCE in inter-domai... Inter-domain path computing is one big issue in multi-domain networks. The Hierarchical Path Computing Element (H-PCE) is a semi-central architecture for computing inter-domain path. To facilitate H-PCE in inter-domain path computing, this paper proposed a topology aggregation scheme to abstract the edge nodes and their connected inter-domain link as one vertex to achieve more optimal paths and confidentiality guarantee. The effectiveness of the scheme has been demonstrated on solving wavelength routing in multi-domain Wavelength Division Multiplexing (WDM) network via simulation. Simulation results show that this scheme reduces at least 10% inter-domain blocking probability, compared with the traditional Domain-to-the-Node (DtN) scheme. 展开更多
关键词 路径计算 四氯乙烯 拓扑聚集 顶点 建筑 链接 边缘节点 计算单元
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小样本条件下的带钢表面缺陷检测
2
作者 宋文琦 吴龙 黎尧 《计算机系统应用》 2024年第5期85-93,共9页
针对工业场景下带钢表面缺陷样本少、缺陷尺寸大小不一等问题,提出一种适用于小样本条件下的带钢表面缺陷检测网络.首先,算法以YOLOv5s框架为基础,设计一种融合注意力机制的多尺度路径聚合网络作为模型的颈部,增强模型对缺陷目标的多尺... 针对工业场景下带钢表面缺陷样本少、缺陷尺寸大小不一等问题,提出一种适用于小样本条件下的带钢表面缺陷检测网络.首先,算法以YOLOv5s框架为基础,设计一种融合注意力机制的多尺度路径聚合网络作为模型的颈部,增强模型对缺陷目标的多尺度预测能力;其次,提出一种自适应解耦检测结构,缓解小样本情况下分类和定位任务之间的矛盾;最后,提出一种融合Wasserstein距离的边界框回归损失函数,提升模型对小目标缺陷的检测精度.实验表明,在构建的小样本带钢表面缺陷数据集上,本文模型的检测性能优于其他小样本检测模型,更适用于工业环境下的小样本缺陷检测任务. 展开更多
关键词 钢材表面缺陷检测 小样本 注意力机制 多尺度路径聚合网络 解耦检测结构
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基于改进YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统研究
3
作者 衣振兴 詹振飞 +2 位作者 毛青 孙博文 王菊 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期1-6,共6页
为提升碰撞预警系统对周围环境的感知能力,提出一种基于YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统。首先,通过通道注意力模块提高模型的判别能力和准确性,然后,使用路径聚合网络与空间金字塔池化提高模型对多尺度特征的提取能力,最后,通过引... 为提升碰撞预警系统对周围环境的感知能力,提出一种基于YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统。首先,通过通道注意力模块提高模型的判别能力和准确性,然后,使用路径聚合网络与空间金字塔池化提高模型对多尺度特征的提取能力,最后,通过引入预警激活区域过滤相对安全的目标,提高了预警系统的预警精确度。结果表明,引入预警激活区域后,与无预警激活区域相比,预警系统的准确度、精度和召回率分别提高20%、50%和26.7%,运行速度提升49.1%,进一步证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 YOLOv5 通道注意力模块 路径聚合网络 空间金字塔池化 预警激活区域 碰撞预警系统
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基于YOLOv4-Tiny结构的小目标实时检测优化算法
4
作者 于海洋 张钊 吕瑞宏 《海军航空大学学报》 2024年第4期429-436,474,共9页
文章针对小目标实时检测的实际应用需求,以YOLOv4-Tiny结构为基本框架,使用ECANet重新设计MobileNetV3的Bneck结构并替换主特征提取网络CSPDarkNet53-Tiny,以提高模型的深度和检测速度;通过在其主干网络输出接口后增加SPPCSPC模块和使... 文章针对小目标实时检测的实际应用需求,以YOLOv4-Tiny结构为基本框架,使用ECANet重新设计MobileNetV3的Bneck结构并替换主特征提取网络CSPDarkNet53-Tiny,以提高模型的深度和检测速度;通过在其主干网络输出接口后增加SPPCSPC模块和使用路径聚合网络(PAN)替换特征金字塔(FPN),增强模型的感受野,汇聚多区域上下文信息,使每个特征层得到更加充分的语义信息和位置信息;在Head后融入CBAM注意力机制,增强有用信息并抑制无用信息,提高模型的检测精度。以口罩佩戴状态实时监测来验证提出的算法,实验结果表明,与YOLOv4-Tiny结构相比,该算法平均精度提升4.13%,达到91.84%,FPS提升4.4 frame/s,达到89.5 frame/s,满足口罩佩戴状态检测的实时性要求。 展开更多
关键词 YOLOv4-Tiny结构 Bneck结构 SPPCSPC模块 路径聚合网络 CBAM注意力机制
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基于改进YOLOv5s的综采工作面人员检测算法 被引量:1
5
作者 张磊 李熙尉 +2 位作者 燕倩如 王浩盛 雷伟强 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期82-89,共8页
为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,... 为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,采用深度可分离卷积(DwConv)替换普通卷积,降低参数量和计算量;然后,引入改进的路径聚合网络(PANet)提升特征提取能力,替换边界框损失函数完全交并比(CIOU)为有效交并比(EIOU),提升检测准确率;最后,选取综采工作面视频中的人员图像进行检测,选取煤矿井下人员闯入和安全帽佩戴监控视频作为检测数据集,并进行训练和验证。结果表明:对比初始YOLOv5s算法模型,YOLOv5s-DPE算法模型的参数量下降14.2%,浮点数计算量下降7.6%,算法网络模型大小下降12.5%,均值平均精度(mAP)@0.5提升到93.7%,mAP@0.5∶0.95提升到65.8%,YOLOv5s-DPE模型对小目标检测效果更好,误检漏检等情况有所减少。 展开更多
关键词 YOLOv5s 综采工作面 检测算法 深度可分离卷积(DwConv) 有效交并比(EIOU) 路径聚合网络(PANet)
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基于混合路径聚合网络的点云目标识别
6
作者 梁正友 陈子奥 +1 位作者 蔡俊民 孙宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3208-3213,共6页
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特... 针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特征金字塔提取点云语义特征,将定位特征与语义特征融合。在KITTI数据集进行实验,可视化实验结果表明,该模型可以有效解决定位错误的问题,数据结果也表明该方法在KITTI点云数据集上的cyclist类别优于现有方法。 展开更多
关键词 点云目标识别 残差网络 特征融合 注意力机制 深度学习 金字塔网络 路径聚合网络
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基于改进RetinaNet-GHM算法的钢板表面缺陷检测 被引量:1
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作者 李雪露 杨永辉 储茂祥 《电子测量技术》 北大核心 2023年第6期100-105,共6页
针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对... 针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对缺陷进行分类和定位;最后,引入高斯形式的软化非极大值抑制算法,提高检测精度。实验结果表明,改进的RetinaNet-GHM算法的平均精度均值为76.7%,裂纹、夹杂、斑块、麻点、压入氧化铁皮以及划痕六类缺陷的平均精度分别为45.2%、88.2%、94.2%、86.1%、65.1%和87.4%。通过与其他经典算法相比,改进的RetinaNet-GHM算法具有较好的检测效果. 展开更多
关键词 目标检测 路径聚合特征金字塔网络 GHM损失函数 软化非极大值抑制
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基于改进YOLOv4算法的水果识别检测研究 被引量:2
8
作者 裴瑞景 王硕 王华英 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期400-406,共7页
为了解决目前水果识别检测方法效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出了一种基于改进的你只用看一遍(YOLO)统一框架的实时目标检测YOLOv4算法的水果识别检测方法。首先在主干网络的基础上增加高效通道注意力机制,增强网络提... 为了解决目前水果识别检测方法效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出了一种基于改进的你只用看一遍(YOLO)统一框架的实时目标检测YOLOv4算法的水果识别检测方法。首先在主干网络的基础上增加高效通道注意力机制,增强网络提取图像语义信息能力;其次用内卷算子替换主干网络中跨级局部模块连接处卷积层,减小了模型大小,增强了网络预测性能;最后在路径聚合网络基础上添加残差模块,加快网络收敛速度的同时防止了网络梯度爆炸。数据集选取生活中常见的火龙果、橙子、葡萄、青芒等10种水果,拍摄共获得6670张图片。结果表明,本文中的方法均值平均精度(MAP)为99.1%,准确率为95.62%,传输帧数为41.67/s;MAP相比YOLOv4提升了15.3%。该研究满足高检测精度和检测速度要求,对水果识别精度的提高具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 图像处理 水果识别 YOLOv4算法 内卷算子 路径聚合网络 高效通道注意网络
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三维坐标注意力路径聚合网络的目标检测算法
9
作者 涂小妹 包晓安 +2 位作者 吴彪 金瑜婷 张庆琪 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2984-2998,共15页
针对YOLO系列算法在实际工业应用中存在对目标预测框定位不够准确,难以适用于对定位要求较高的现实场景的问题,提出了三维坐标注意力路径聚合网络的目标检测算法YOLO-T。首先,采用短连接方式对路径聚合特征金字塔的跨层特征进行融合,保... 针对YOLO系列算法在实际工业应用中存在对目标预测框定位不够准确,难以适用于对定位要求较高的现实场景的问题,提出了三维坐标注意力路径聚合网络的目标检测算法YOLO-T。首先,采用短连接方式对路径聚合特征金字塔的跨层特征进行融合,保留其浅层语义信息;其次,基于坐标注意力机制提出了三维坐标注意力(TDCA)模型,利用该模型对路径聚合特征金字塔内的特征进行注意力加权(TPA-FPN),保留有用信息和去除冗余信息;然后,改进了标签分配策略中简单最优传输分配(SimOTA)的损失矩阵计算方法,在保证不损失效率的同时增强了性能;最后,利用Depthwise Separable Conv改进了主干特征提取网络中的卷积模块使模型轻量化。实验结果表明:该算法在PASCAL VOC2007+2012数据集上,检测准确率mAP@0.50比YOLOX-S提高了1.3个百分点,mAP@0.50:0.95提高了3.8个百分点;在COCO2017数据集上平均检测精度mAP@0.50:0.95提高了2.4个百分点。 展开更多
关键词 目标检测 三维坐标注意力(TDCA) 注意力路径聚合特征金字塔(TPA-FPN) YOLOX-S算法 改进SimOTA策略
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基于超邻接图的异质信息网络表征学习
10
作者 杨彬 王轶彤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期13-21,共9页
异质信息网络往往包含不同类型的节点和关系,丰富的语义信息和复杂的关系对目前异质信息网络的表征学习提出了巨大的挑战。现有多数方法通常使用预定义的元路径来捕获异质的语义信息和结构信息,但成本高、覆盖率低,且不能准确有效地捕... 异质信息网络往往包含不同类型的节点和关系,丰富的语义信息和复杂的关系对目前异质信息网络的表征学习提出了巨大的挑战。现有多数方法通常使用预定义的元路径来捕获异质的语义信息和结构信息,但成本高、覆盖率低,且不能准确有效地捕获和学习有影响力的高阶邻居节点。提出HIN-HG模型来解决以上问题。HIN-HG通过生成异质信息网络的超邻接图来准确有效地捕获对目标节点有影响力的邻居节点,并使用带有多通道机制的卷积神经网络聚合在不同关系下的不同类型的邻居节点。HIN-HG可以自动地学习不同邻居节点和元路径的权重而无须进行手动指定,同时可以捕获全图范围内和目标节点相似的节点作为高阶邻居,并通过信息传播有效地更新目标节点的表征。在DBLP、ACM和IMDB真实数据集上的实验结果表明,在节点分类任务中,HIN-HG较HAN、GTN、HGSL等前沿的异质信息网络表征学习方法性能更优,Macro-F1和Micro-F1多分类评估指标平均提高5.6和5.7个百分点,提高了节点分类的准确性和有效性。 展开更多
关键词 异质信息网络 元路径 邻域聚合 表征学习 图卷积
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一种基于能耗度量的融合树构建算法 被引量:6
11
作者 孙大洋 刘衍珩 王爱民 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期104-109,共6页
基于传感器节点能耗情况对数据压缩以及数据融合进行了分析,针对在非完全融合情况下,贪婪增长树(GIT)算法构建融合树时并不能很好选择最优路由的问题,提出了一种基于能耗度量的融合树构建算法,通过融合节点反馈能耗以及到达Sink节点的... 基于传感器节点能耗情况对数据压缩以及数据融合进行了分析,针对在非完全融合情况下,贪婪增长树(GIT)算法构建融合树时并不能很好选择最优路由的问题,提出了一种基于能耗度量的融合树构建算法,通过融合节点反馈能耗以及到达Sink节点的跳数信息,对多个路由的能耗进行评估,进而选择低能耗路由.同时提出了一种由信息源节点进行路径加强的策略,减小了路径加强信息量以及多路径记录带来的负担.模拟实验数据表明,该算法在数据融合压缩比较小的情况下节能效果优于贪婪增长树GIT算法,并且随着信息源与Sink节点距离的增大,路径加强信息的数量也有很大降低. 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 节能 贪婪增长树 路径加强
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基于时间聚合图的DTN网络最短时延路由算法 被引量:8
12
作者 王鹏 李红艳 +1 位作者 张焘 李朋云 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第A01期1-8,共8页
DTN(delay tolerant network)网络时变特征导致静态网络的路由算法无法求解该网络中给定业务的快速传输问题。时变路由算法CGR(contact graph routing)利用链路最早连通时段获得最短路径,由于连通时段先后顺序影响导致其算法链路利用率... DTN(delay tolerant network)网络时变特征导致静态网络的路由算法无法求解该网络中给定业务的快速传输问题。时变路由算法CGR(contact graph routing)利用链路最早连通时段获得最短路径,由于连通时段先后顺序影响导致其算法链路利用率低下。针对该问题,对端到端最短路径的路由方法进行了研究,在时间聚合图中增加节点缓存时间序列表征同一链路不同时间段之间的联系,采用深度优先搜索从目的点向源节点反向找路,求解出已知业务需求端到端最短时延算法。用样例证明了算法的可行性。 展开更多
关键词 DTN网络 时间聚合图 最短路径 CGR算法
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基于分式聚合过程神经网络的发动机气路参数偏差值预测 被引量:5
13
作者 钟诗胜 崔智全 王体春 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1071-1077,共7页
为解决航空发动机气路参数偏差值时间序列中突变值难以预测的问题,基于有理式函数具有更好的非线性逼近能力的理论,提出一种分式非线性聚合过程神经网络模型。该网络结构在隐层中存在一个过程神经元对偶层,通过分式非线性空间聚合的方式... 为解决航空发动机气路参数偏差值时间序列中突变值难以预测的问题,基于有理式函数具有更好的非线性逼近能力的理论,提出一种分式非线性聚合过程神经网络模型。该网络结构在隐层中存在一个过程神经元对偶层,通过分式非线性空间聚合的方式,分别实现信号对神经元的激励和抑制作用。根据采样点离散化的特点,采用离散Walsh变换对的内积运算替代积分算子,在简化计算过程的同时消除了数据拟合中的精度损失。采用基于离散Walsh变换LM算法进行网络训练,将训练好的模型应用在气路参数偏差值时间序列预测中。从预测结果可以看出,该模型对存在突变值的时间序列预测具有更高的效率和灵敏性。 展开更多
关键词 分式聚合 过程神经网络 航空发动机 气路参数偏差值 时间序列预测
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基于路径可靠性估计的无线传感网络数据融合 被引量:3
14
作者 舒坚 葛旭 +1 位作者 刘琳岚 洪明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1756-1760,共5页
针对无线传感网络中,能量有效路径的数据传输可靠性较低和链路失效的问题,提出一种动态可调的基于路径可靠性估计的数据融合方法。该方法根据路径平均收包率、冗余变化粒度以及平均能耗,对路径可靠性估计曲线上的可靠突变点进行动态定位... 针对无线传感网络中,能量有效路径的数据传输可靠性较低和链路失效的问题,提出一种动态可调的基于路径可靠性估计的数据融合方法。该方法根据路径平均收包率、冗余变化粒度以及平均能耗,对路径可靠性估计曲线上的可靠突变点进行动态定位,监测人员能够对当前的路径可靠性进行实时估计;然后通过一种冗余传输的方法来提高整体的路径可靠性和平衡网络能耗。实测结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感网络 数据融合 路径可靠性估计 冗余变化粒度
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基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络突发事件监测研究 被引量:3
15
作者 袁凌云 王兴超 +1 位作者 赵艳芳 甘健侯 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1312-1317,共6页
针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法。其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取... 针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法。其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取决于节点到簇头的跳数和节点的度,通过计算每个节点的融合等待时间,以获取最小延迟融合路径。仿真实验表明,该算法能有效节省能量,且能显著减少网络延迟,为无线传感器网络应用于突发事件监测提供了一种适用的方法。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 事件驱动 最小延迟融合路径 突发事件监测
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科技型小微企业集群知识传播扩散特征研究——基于小世界网络模型 被引量:6
16
作者 姬晓辉 卢小根 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2018年第8期187-193,共7页
科技型小微企业集群组织结构是一个开放演化、适应性的复杂网络系统,从而其知识传播和扩散具有新的特点。文章首先构建反映集群组织结构变化的NW小世界网络模型,以特征路径长度、聚集系数等参数来反映其组织结构特征和知识传播的关系;其... 科技型小微企业集群组织结构是一个开放演化、适应性的复杂网络系统,从而其知识传播和扩散具有新的特点。文章首先构建反映集群组织结构变化的NW小世界网络模型,以特征路径长度、聚集系数等参数来反映其组织结构特征和知识传播的关系;其次,结合科技型企业知识吸收的五大特征要素建造网络多维度的知识扩散模型。经模型检验发现,密切的战略联盟关系和知识交流频率能显著地提高网络中的知识扩散量,降低特征路径长度,提高企业知识协同创新的能力。 展开更多
关键词 科技型小微企业 小世界网络模型 特征路径长度 聚集系数 网络多维度扩散模型
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基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法 被引量:3
17
作者 张昕 严沛 +1 位作者 郭阳 王慧慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期54-60,共7页
复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低,不适用于大规模复杂网络,而现有近似算法通用性有限,且计算准确率不理想,不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此,提出基于 k -shell的复杂网络最短路径近似算法。算法... 复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低,不适用于大规模复杂网络,而现有近似算法通用性有限,且计算准确率不理想,不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此,提出基于 k -shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的k -shell值进行网络划分并引导搜索路径,利用超点聚合处理k -shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模,通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明,算法通用性较好,在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。 展开更多
关键词 复杂网络 最短路径 k -shell 超点聚合 双向搜索树
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自组织网络中基于动态路由树的网内数据聚集算法 被引量:1
18
作者 王广泽 马志晟 乔佩利 《信息技术》 2010年第7期69-71,75,共4页
数据聚集是自组织网络(Ad-hoc network)中的一个重要的数据操作。一些用于无线传感器网络的数据聚集系统,通常在网络节点中构建一个路由树结构,用于传感器感知的数据向基站节点的路由和数据在网内节点上的处理。路由树结构是一种用于网... 数据聚集是自组织网络(Ad-hoc network)中的一个重要的数据操作。一些用于无线传感器网络的数据聚集系统,通常在网络节点中构建一个路由树结构,用于传感器感知的数据向基站节点的路由和数据在网内节点上的处理。路由树结构是一种用于网内数据聚集的简单通用的算法,但这些数据聚集系统中的路由树结构并没有为数据聚集作优化。提出一种基于动态路由树的网内数据聚集算法,通过对路由数据的动态重构和维护,解决自组织网络的节点动态变动问题,和树结构为数据聚集操作优化的问题。性能分析表明,动态路由树的创建和维护只需多项式级别的节点间的消息传递,为自组织网络中的网内数据聚集实现执行路径的优化。 展开更多
关键词 网内数据聚集 动态路由树重构 执行路径 自组织网络
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基于SE-YOLOV4的变电站断路器分合状态识别算法 被引量:1
19
作者 刘超 韩懈 《软件导刊》 2022年第9期40-44,共5页
针对高压变电站断路器人工检测速度慢、误差大等问题,提出基于YOLOv4改进的变电站断路器分合状态识别方法;针对电力系统背景复杂、断路器分合状态不易识别的问题,加入通道注意力机制,关注目标的显著性特征,忽略非目标区域,然后使用路径... 针对高压变电站断路器人工检测速度慢、误差大等问题,提出基于YOLOv4改进的变电站断路器分合状态识别方法;针对电力系统背景复杂、断路器分合状态不易识别的问题,加入通道注意力机制,关注目标的显著性特征,忽略非目标区域,然后使用路径聚合网络有效提取目标特征;针对数据样本单一性的问题,提出SE-YOLOv4算法,在其中加入数据增强技术,提高模型的泛化能力,使算法网络具有更强的鲁棒性。实验结果表明,该算法的精确率为97%,召回率为73.45%,F1为0.84,平均精确率为79.2%,相比原算法的平均精确率提高了2.6%,表明基于深度学习的检测方法可快速、高效地检测目标,避免人工检测出现的问题。 展开更多
关键词 断路器 深度学习 注意力机制 路径聚合网络
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基于次近邻扩散聚集生长的复杂网络及其分析
20
作者 唐强 刘杰 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期37-41,共5页
提出了一种基于次近邻扩散聚集生长的复杂网络模型生成法则.用于刻画与扩散置限凝聚等复杂现象相关的实测对象.通过细致的计算机仿真模拟,初步研究了生成半随机复杂网络的一些典型数字特征:包括度分布、网络直径、平均路径长度、平均聚... 提出了一种基于次近邻扩散聚集生长的复杂网络模型生成法则.用于刻画与扩散置限凝聚等复杂现象相关的实测对象.通过细致的计算机仿真模拟,初步研究了生成半随机复杂网络的一些典型数字特征:包括度分布、网络直径、平均路径长度、平均聚类系数等.研究结果表明,按照提出的方法产生的复杂网络具有短的平均路径长度、较高的平均聚类系数、具备明显的齐次网络特性.同时,在变动跳动概率之差时,生成网络直径、平均路径长度、网络平均聚类系数等呈现规律性变化;且生成网络直径、平均路径长度与网络平均聚类系数呈负相关关系. 展开更多
关键词 次近邻扩散聚集 跳动概率 复杂网络 网络直径 平均路径长度 度分布 聚类系数
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