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基于跨模态特征重构与解耦网络的多模态抑郁症检测方法
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作者 赵小明 谌自强 张石清 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期236-241,共6页
抑郁症是一种广泛而严重的心理健康障碍,需要早期检测以便进行有效的干预。因为跨模态之间存在的信息冗余和模态间的异质性,集成音频和文本模态的自动化抑郁症检测是一个具有挑战性但重要的问题,先前的研究通常未能充分地明确学习音频-... 抑郁症是一种广泛而严重的心理健康障碍,需要早期检测以便进行有效的干预。因为跨模态之间存在的信息冗余和模态间的异质性,集成音频和文本模态的自动化抑郁症检测是一个具有挑战性但重要的问题,先前的研究通常未能充分地明确学习音频-文本模态的相互作用以用于抑郁症检测。为了解决这些问题,提出了基于跨模态特征重构与解耦网络的多模态抑郁症检测方法(CFRDN)。该方法以文本作为核心模态,引导模型重构音频特征用于跨模态特征解耦任务。该框架旨在从文本引导重构的音频特征中解离共享和私有特征,以供后续的多模态融合使用。在DAIC-WoZ和E-DAIC数据集上进行了充分的实验,结果显示所提方法在多模态抑郁症检测任务上优于现有技术。 展开更多
关键词 多模态 抑郁症检测 特征重构 特征解耦 特征融合
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知识图谱特征重构下无线传感网络数据存储恢复 被引量:1
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作者 何芳州 王祉淇 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1265-1270,共6页
为了提升无线传感网络数据存储恢复成功率,保障无线传感网络数据存储安全性,提出知识图谱特征重构下无线传感网络数据存储恢复方法。通过基于知识图谱的特征重构方法优化数据存储结构;利用BP神经网络和LEACH算法,对特征重构后的数据进... 为了提升无线传感网络数据存储恢复成功率,保障无线传感网络数据存储安全性,提出知识图谱特征重构下无线传感网络数据存储恢复方法。通过基于知识图谱的特征重构方法优化数据存储结构;利用BP神经网络和LEACH算法,对特征重构后的数据进行融合。最后,结合多级网络编码和纠删码的原理,构建多级编码矩阵对融合数据进行多级编码,并生成多份数据副本进行存储,实现无线传感网络数据存储恢复。实验结果表明,该方法能够提升数据存储恢复成功率至90%以上,通信代价低于1.5×10^(5) Mbit/s,存储恢复时间低于0.7 ms,可以在提升恢复成功率的同时,降低存储通信代价和存储恢复时间。 展开更多
关键词 无线传感网络 数据存储恢复 知识图谱 特征重构 纠删码
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基于多特征重构的三维目标反演算法
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作者 薛雅丽 周李尊 +1 位作者 王林飞 欧阳权 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2199-2207,共9页
为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多... 为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多特征重构反演网络(MRNet),通过不同的Decoder实现对目标4类特征的预测,利用4类特征重构三维模型,实现对三维目标的反演.在网络输入端引入梯度联合实现对目标边界信息的增强.在跨层连接处引入CA注意力机制,实现对Decoder预测功能的分化,优化反演效果.模拟实验结果显示,MRNet的局部相对准确度相对于3D U-Net提升了30%以上,达到88.91%,每轮训练时间仅为3D U-Net的1/13.将MRNet应用于Vinton盐丘地区,较准确地得到了盖岩的分布情况,验证了MRNet具备一定的泛化性. 展开更多
关键词 三维目标反演 特征重构 注意力机制 深度学习 多任务学习
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基于ACFM的Q235钢表面裂纹检测与特征重构研究 被引量:2
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作者 雷丹 高辉 +1 位作者 李勇 周灿丰 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期101-107,共7页
为保障管线安全,研究Q235钢常规裂纹特征,针对裂纹量化和重构精度不高等问题,探究Q235钢常规裂纹的特征重构方法。建立ACFM有限元仿真模型,通过仿真分析常规裂纹的长度和深度特征量的分布规律。结果表明:用三点插值法可确定波峰及波谷... 为保障管线安全,研究Q235钢常规裂纹特征,针对裂纹量化和重构精度不高等问题,探究Q235钢常规裂纹的特征重构方法。建立ACFM有限元仿真模型,通过仿真分析常规裂纹的长度和深度特征量的分布规律。结果表明:用三点插值法可确定波峰及波谷的相对位置,通过自适应拟合算法建立了裂纹长度和深度的重构方程;最后试验验证长度特征检测误差为5.98%,深度特征检测误差为3.86%。 展开更多
关键词 Q235钢 ACFM技术 有限元仿真 特征重构
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基于结构化特征重构的高光谱图像分类
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作者 邢长达 汪美玲 +1 位作者 徐雍倡 王志胜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3010-3022,共13页
特征提取是高光谱图像分类的关键.现有分类方法在特征提取时,往往忽略特征的信息保有量和空间分布等因素,导致输出的特征可能面临低信息保有量与无序分布等问题,预测结果不佳.为此,本文提出一种基于结构化特征重构的高光谱图像分类方法... 特征提取是高光谱图像分类的关键.现有分类方法在特征提取时,往往忽略特征的信息保有量和空间分布等因素,导致输出的特征可能面临低信息保有量与无序分布等问题,预测结果不佳.为此,本文提出一种基于结构化特征重构的高光谱图像分类方法,能够有效地减少特征提取过程中信息丢失,提高信息保有量,并充分考虑特征的空间分布,增强特征的判别性.借鉴重构思想以及自表达理论,建立结构特征重构的特征表示模型,可提升图像信息的利用率,并描述反映有序分布的结构信息.针对建立的多变量模型,设计一种基于交替更新的优化策略来求解模型.利用支持向量机来对特征进行分类计算和标签预测.利用Salinas、Pavia Center、Botswana以及Houston数据进行实验验证,结果表明,本文算法优于现有的分类模型,在OA(Overall Accuracy)、AA(Average Accuracy)以及Kappa系数等指标上平均提升了2.6%、3.9%、3.3%. 展开更多
关键词 高光谱图像分类 信息保有量 结构化特征重构 特征分布 自表达 模型优化 支持向量机
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地层特征重构下的气井射孔位置回归优化
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作者 谢波 梁帮治 +1 位作者 杨强 段雨安 《人工智能科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第4期52-59,共8页
气井射孔位置关系到天然气开采过程中流体是否可以顺利流出,也是直接影响油气井产量的重要因素。为使气井位置满足油气开采要求,本文提出基于地层特征重构算法的气井射孔位置回归优化方法。该方法利用MAS(Full Name of MAS Management S... 气井射孔位置关系到天然气开采过程中流体是否可以顺利流出,也是直接影响油气井产量的重要因素。为使气井位置满足油气开采要求,本文提出基于地层特征重构算法的气井射孔位置回归优化方法。该方法利用MAS(Full Name of MAS Management System)地质三维建模软件,通过定义地质单元体,以及生成地质单元体后得到的气井射孔位置地层特征和相关数据,依据该数据建立气井射孔位置回归模型,通过该模型描述气井射孔位置与实际位置的偏差关系,再使用遗传蚁群混合算法对气井射孔位置回归模型实施优化求解,实现气井射孔位置回归优化。实验结果表明:该方法可有效重构气井射孔位置地层特征,并可对气井射孔位置进行优化,优化后气井位置偏差量较小,具备较强的应用性。 展开更多
关键词 特征重构 气井射孔 地质单元体 三维模建 回归优化方法 地层特征 遗传蚁群算法 回归模型
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激光遥感图像中的单帧特征重构方法研究
7
作者 李静文 樊浩 王明旭 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期114-119,共6页
激光遥感图像受到大气条件、目标表面的反射特性等环境因素影响,图像会出现模糊或细节丢失的现象。为获取高精度的单帧特征重构结果,研究一种激光遥感图像中的单帧特征重构方法。通过在激光遥感图像的低频子带中计算局部相关系数和四阶... 激光遥感图像受到大气条件、目标表面的反射特性等环境因素影响,图像会出现模糊或细节丢失的现象。为获取高精度的单帧特征重构结果,研究一种激光遥感图像中的单帧特征重构方法。通过在激光遥感图像的低频子带中计算局部相关系数和四阶相关系数,将原始图像的低频系数替换为高频系数,并进行非下采样轮廓逆变换操作,实现激光遥感图像的全色锐化。采用K均值聚类算法对图像进行波段分组,并进行独立重构和迭代修正,通过加权平均融合来获取非参考波段的重构值。实验结果表明,该方法的重构精度达到0.95以上,并显著改善了图像细节效果。 展开更多
关键词 激光遥感图像 单帧特征重构 K均值聚类算法 高频系数
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可靠性特征重构下的发电机组变工况热力性能动态仿真分析
8
作者 张波涛 刘丰 +2 位作者 王凤祥 韦怡 陈龙驹 《环境技术》 2024年第3期93-100,共8页
煤气含量和热应力等的影响下,发电机组变工况热力性能不稳定,对此,进行了发电机组变工况热力性能动态仿真分析。分析燃气-蒸汽联合循环效率影响指标,模拟发电机组热力学特征,选中热效率、低端循环模型、[火用]效率中的任意样本,计算同... 煤气含量和热应力等的影响下,发电机组变工况热力性能不稳定,对此,进行了发电机组变工况热力性能动态仿真分析。分析燃气-蒸汽联合循环效率影响指标,模拟发电机组热力学特征,选中热效率、低端循环模型、[火用]效率中的任意样本,计算同类和异类样本集相关度,保留相关度较高的发电机组热力学特征样本,持续改进发电机组的热力学特征,获得包括热平衡、[火用]平衡等相关内容的变工况能量平衡计算结果,确认变工况热力性能。仿真实验结果表明,调节焦炉煤气和高炉煤气含量、燃气初温、压气机压缩比等条件后,燃烧室和余热锅炉是产生[火用]损失较多的部分,发电机组热效率受到燃气初温、压气机进口温度、压缩比等多方面限制,可结合实际工况调节压缩比以使发电机组达到最优状态。 展开更多
关键词 可靠性特征重构 发电机组 变工况 热力性能动态仿真
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基于特征重构的YOLO目标检测模型实现
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作者 纪宇龙 《人工智能与机器人研究》 2024年第1期112-120,共9页
目标检测是计算机视觉领域的四大核心任务之一,它涵盖了目标的分类和定位,至今已有近二十年的研究历史。YOLOv5在YOLO系列目标检测算法中广泛应用,这得益于其稳定的工程实践能力,以及可以较好地平衡检测精度和速度,但YOLOv5算法的检测... 目标检测是计算机视觉领域的四大核心任务之一,它涵盖了目标的分类和定位,至今已有近二十年的研究历史。YOLOv5在YOLO系列目标检测算法中广泛应用,这得益于其稳定的工程实践能力,以及可以较好地平衡检测精度和速度,但YOLOv5算法的检测精度距两阶段目标检测器的性能还有差距。因此本文选取其作为研究对象,对其进行改进,力求在保证检测速度基本不变的同时尽可能地提升精度。针对YOLOv5s目标检测算法不能充分利用特征信息的问题,对YOLOv5s进行改进后,提出一种基于特征重构模块的目标检测模型(F-YOLOv5s)。该特征重构模块将w-h平面上的特征信息转移到空间维度,能够减少下采样带来的信息损失,从而提高目标检测的准确率。实验表明,在PASCAL VOC2007和VOC2012数据集上,本文提出的特征重构模块能有效提高特征信息的利用率,使得检测精度大幅度提升。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5s 特征重构
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基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量 被引量:6
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作者 梁斌 高学海 徐文福 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期24-31,共8页
针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视... 针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。 展开更多
关键词 点结构光视觉 非合作大目标 特征重构 位姿测量
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基于特征重构的辅助风格设计技术 被引量:4
11
作者 薛澄岐 张坪 周蕾 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期734-738,共5页
研究了与风格创新设计系统实现相关的用户需求识别、风格数据库构造与检索以及特征组件置换与重构技术.以形式文法的方式描述了用户风格创新需求的精确结构,定义了需求识别向量并给出了用户需求识别算法.描述了风格数据库的结构并给出... 研究了与风格创新设计系统实现相关的用户需求识别、风格数据库构造与检索以及特征组件置换与重构技术.以形式文法的方式描述了用户风格创新需求的精确结构,定义了需求识别向量并给出了用户需求识别算法.描述了风格数据库的结构并给出了风格数据库的实体关系模型.在此基础上,着重探讨了基于组件继承与置换的特征重构技术,提出了最大化特征重构策略并给出了一种组件置换算法.最后通过构造原型系统进行了用户需求识别实验以及风格特征重构实验,对所提出的理论、策略和算法等进行了验证分析. 展开更多
关键词 风格创新 辅助风格设计 特征重构
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场面信道特征重构的非视距多点定位性能研究 被引量:1
12
作者 宫峰勋 马艳秋 车业蒙 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1189-1196,共8页
任何有关非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)的先验信息知识都可显著提高定位精度.基于国内某机场场面实际NLOS环境,借鉴移动通信和航空信道研究成果,建立了一种基于已知先验信息的、低空场面信道传输特征重构的多点定位信道模型.推导了入... 任何有关非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)的先验信息知识都可显著提高定位精度.基于国内某机场场面实际NLOS环境,借鉴移动通信和航空信道研究成果,建立了一种基于已知先验信息的、低空场面信道传输特征重构的多点定位信道模型.推导了入射波在高斯分布下的多普勒功率谱的解析式,得到信道中相对运动产生的频率扩散情况.对比了信道相关系数的实际值和理论值,来描述所建立信道的相关性.分析了不同天线配置下的信道容量,和先验知识比较对所建立的信道进行评估.仿真结果表明,所建立信道能够准确地描述出机场场面NLOS环境的特征,可用于多点定位系统设计和时间差定位算法的研究. 展开更多
关键词 非视距 信道模型 特征重构 定位性能 多点定位
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基于特征重构自愈残差网络的神经元形态分类
13
作者 何富运 韦燕 +1 位作者 丰芳宇 钱有为 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1198-1208,共11页
针对不同类别神经元之间的形态相似度高、类内区别性大,容易导致神经元分类准确率不高的问题,提出了一种基于特征重构自愈残差网络的神经元形态分类方法。针对传统卷积造成边缘像素弱化和填充策略带来新像素侵蚀特征的问题,在基础网络... 针对不同类别神经元之间的形态相似度高、类内区别性大,容易导致神经元分类准确率不高的问题,提出了一种基于特征重构自愈残差网络的神经元形态分类方法。针对传统卷积造成边缘像素弱化和填充策略带来新像素侵蚀特征的问题,在基础网络后端构建特征重构模块来保留重要的中心特征并过滤受损的边缘特征。利用自注意力权重模块和排序正则化损失方法增强对神经元形态特征的关注。自注意力权重模块为每个样本重新分配权重,以此捕获样本重要性进行加权损失;排序正则化模块则将这些权重按降序重新排序,分为高低2组权重,同时通过在2组平均权重之间强制执行边距进行正则化处理。所提方法在大鼠神经元形态数据集上进行实验,实现了较为优良的分类效果,在Img-raw、Img-resample和Img-XYalign数据集上进行十二分类的准确率分别达到了96.7%,86.94%,85.84%。与其他分类方法相比,所提方法具有更高的神经元形态分类准确率,相较于基础网络ResNet18,有效地提升了神经元形态分类准确率。 展开更多
关键词 神经元形态分类 特征重构 自愈残差网络 自注意力权重 深度学习
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异构三维CAD模型制造特征重构技术研究 被引量:1
14
作者 付鹏 苑伟政 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2010年第9期72-76,共5页
针对异构CAD/CAPP/CAM系统的特征集成,提出一种异构三维CAD模型制造特征重构过程:确定基本形状特征分类,在此基础上构造设计特征库和制造特征库;通过基于产品数据交换标准(STEP)的特征识别技术实现异构三维CAD模型设计特征提取,并采用... 针对异构CAD/CAPP/CAM系统的特征集成,提出一种异构三维CAD模型制造特征重构过程:确定基本形状特征分类,在此基础上构造设计特征库和制造特征库;通过基于产品数据交换标准(STEP)的特征识别技术实现异构三维CAD模型设计特征提取,并采用基于参数化二维图素多态耦合的特征识别方法,提高特征识别系统的代码重用性;运用成组技术建立制造特征族后,通过特征映射实现制造特征重构。 展开更多
关键词 制造特征重构 产品数据交换标准 参数化二维图素多态耦合 特征映射
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深度特征重构与权重分配的交通标志识别算法 被引量:6
15
作者 朱军 侯振杰 +1 位作者 陈树越 苏海明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1932-1939,共8页
针对目前基于深度学习的交通标志识别方法在空间不变性以及深度有效特征利用率不足等方面存在的问题,提出了一种基于特征重构与权重分配的交通标志识别算法.首先,将交通标志输入预处理空间变换网络,获得具有空间不变性的图像;然后,压缩... 针对目前基于深度学习的交通标志识别方法在空间不变性以及深度有效特征利用率不足等方面存在的问题,提出了一种基于特征重构与权重分配的交通标志识别算法.首先,将交通标志输入预处理空间变换网络,获得具有空间不变性的图像;然后,压缩卷积特征,提取全局特征信息,得到不同通道特征对网络识别交通标志的贡献率,多层全连接学习深度特征重要性,引入缩放参数r,减少网络参数计算,并分配深度特征权重,完成特征重构;最后,确定阶段特征中卷积特征需要重构的位置,完成3个阶段特征的重标定.在公开的德国交通标志数据集(GTSRB)上进行实验,对43类12630张交通标志测试集,识别率可达到99. 32%. 展开更多
关键词 空间变换网络 特征重构 权重分配 深度卷积网络 交通标志识别
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面向实体边界模型的设计特征重构
16
作者 李正磊 张应中 罗晓芳 《计算机系统应用》 2016年第12期204-209,共6页
实体模型只提供产品低层次的几何信息而不具备高层次的特征信息,导致模型的修改十分困难,因此需要从实体模型中重构设计特征将实体模型转换为特征模型.利用分割环查找算法识别出零件模型中的布尔分割环,构建分割环关系图,根据分割环关... 实体模型只提供产品低层次的几何信息而不具备高层次的特征信息,导致模型的修改十分困难,因此需要从实体模型中重构设计特征将实体模型转换为特征模型.利用分割环查找算法识别出零件模型中的布尔分割环,构建分割环关系图,根据分割环关系图识别模型中的设计特征构建零件的特征模型.最后对该方法的有效性予以验证. 展开更多
关键词 实体模型 设计特征 分割环 特征识别 特征重构
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基于特征重构的类圆形密集嘴棒精确计数
17
作者 钱基德 钱基业 +1 位作者 杜冬 刘长华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S02期147-150,共4页
类圆形颗粒计数问题是工业生产过程中提高自动化水平的一个瓶颈,开发准确率高、实时性高、鲁棒性好的自动在线计数设备具有重大意义。以嘴棒计数为研究对象,基于特征重构的算法,实现在线实时非接触式的密集嘴棒精确计数。通过面阵相机... 类圆形颗粒计数问题是工业生产过程中提高自动化水平的一个瓶颈,开发准确率高、实时性高、鲁棒性好的自动在线计数设备具有重大意义。以嘴棒计数为研究对象,基于特征重构的算法,实现在线实时非接触式的密集嘴棒精确计数。通过面阵相机采集已装箱的密集棒材俯视图作为计数对象,首先通过形态学算法提取棒材角点信息;其次结合棒材尺度信息,并采用归一化能量特征重构棒材区域特征;然后采用最大稳定极值区域算法准确分割出孤立的棒材区域,再根据该区域实现了棒材精确计数。该方法能有效应对密集棒材图像的亮度不均,对棒材形变鲁棒性好。实际测试验证了所提方法的可行性,在50 ms时间内能精确计数图像中的数千只棒材,平均计数准确率可达99.95%。 展开更多
关键词 类圆形颗粒 计算机视觉 低对比度 特征重构 最大稳定极值区域
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基于深度卷积特征重构的井漏事故预测
18
作者 罗鸣 李盛阳 +1 位作者 彭巍 周壮 《计算机仿真》 北大核心 2023年第7期82-88,共7页
面向海上石油钻井井漏事故预测需求,以中国海油乐东10-1油田监测数据构建样本,利用ReliefF算法提取事故关键参量,并计算滑窗内积获取时序特征矩阵,以突出表达事故时序变化及关联耦合特征。设计并搭建深度卷积特征重构网络,训练学习正常... 面向海上石油钻井井漏事故预测需求,以中国海油乐东10-1油田监测数据构建样本,利用ReliefF算法提取事故关键参量,并计算滑窗内积获取时序特征矩阵,以突出表达事故时序变化及关联耦合特征。设计并搭建深度卷积特征重构网络,训练学习正常钻井的特征表达规律,在测试阶段基于网络模型的特征重构误差捕捉事故前的征兆异常,实现井漏事故预测。结合钻井实际工程需求,研究并定义事故预测准确率和虚警密度指标评价算法结果,实验验证表明所提方法对井漏事故的预测准确率为75%,且虚警率低,表现优于自动编码器等常规算法,可为海上石油事故预警应用提供技术支撑,指导钻井作业安全生产。 展开更多
关键词 海上石油 事故预测 井漏 卷积网络 特征重构
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半监督特征重构的无约束条件下人脸表情识别方法
19
作者 魏冰鑫 郭哲 +1 位作者 刘佳怡 刘雪文 《中国体视学与图像分析》 2023年第2期143-154,共12页
针对无约束条件下人脸表情数据的标签不足问题,本文提出了半监督特征重构的人脸表情识别方法。首先,构建了多头卷积神经网络,每个卷积头倾向于提取不同的特征,以丰富特征多样性;其次,使用五官关键点坐标构建结果用于提取局部特征的关键... 针对无约束条件下人脸表情数据的标签不足问题,本文提出了半监督特征重构的人脸表情识别方法。首先,构建了多头卷积神经网络,每个卷积头倾向于提取不同的特征,以丰富特征多样性;其次,使用五官关键点坐标构建结果用于提取局部特征的关键特征分支;再次,构建了自训练重采样模块,利用少数类的高精度预测补充标签数量;最后,使用一致性正则损失和伪标签方法学习无标签数据。分别在包含400个标签的RAF-DB和FERPlus数据集和包含250个标签的CIFAR-10数据集上进行测试,实验结果表明,所提方法的识别率分别达到68.88%、77.38%和95.75%,方法优于经典的半监督学习方法。 展开更多
关键词 人脸表情识别 半监督学习 特征重构
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基于A3C的特征重构工艺路线规划方法
20
作者 陶鑫钰 王艳 纪志成 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期15-26,共12页
针对柔性加工系统中零件发生特征重构的工艺路线规划问题,结合异步优势演员-评论家(A3C)算法的并行、异步、响应速度快以及决策经验可复用性、可扩展性的特点,提出了基于A3C算法的特征重构工艺路线规划方法。在零件发生特征重构的背景下... 针对柔性加工系统中零件发生特征重构的工艺路线规划问题,结合异步优势演员-评论家(A3C)算法的并行、异步、响应速度快以及决策经验可复用性、可扩展性的特点,提出了基于A3C算法的特征重构工艺路线规划方法。在零件发生特征重构的背景下,基于马尔可夫决策过程定义了状态、动作空间和奖励函数。针对A3C智能体在选取机床、刀具和进刀方向时可能会陷入局部最优,提出了随机贪婪策略,以扩大解的空间、提高解的质量,且为了避免A3C智能体在零件发生特征重构时陷入大量的试错中,提出了快失败策略,以加快智能体规避特征约束的能力,提高响应速度。仿真实验证明,所提方法能有效解决零件发生特征重构的工艺路线规划问题,且相比基于遗传、蚁群和模拟退火算法的工艺路线规划方法,所提方法在零件发生特征重构时响应速度更快,解的质量更高。 展开更多
关键词 异步优势演员-评论家 特征重构 工艺路线 深度强化学习 马尔可夫决策过程
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