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Ultrasound estimation of fetal weight in twins by artificial neural network 被引量:2
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作者 Hanieh Mohammadi Meshkat Nemati +3 位作者 Zohreh Allahmoradi Hoda Forghani Raissi Somayeh Saraf Esmaili Ali Sheikhani 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2011年第1期46-50,共5页
This study was undertaken to determine the accuracy of using Ultrasound (US) estimation of twin fetuses by use of Artificial Neural Network. At First, as the training group, we performed US examinations on 186 healthy... This study was undertaken to determine the accuracy of using Ultrasound (US) estimation of twin fetuses by use of Artificial Neural Network. At First, as the training group, we performed US examinations on 186 healthy singleton fetuses within 3 days of delivery. Three input variables were used to construct the ANN model: abdominal circumference (AC), ab-dominal diameter (AD), biparietal diameter (BPD). Then, a total of 121 twin fetuses were assessed sub-sequently as the validation group. In validation group, the mean absolute error and the mean absolute per-cent error between estimated fetal weight and actual fetal weight was 261.77 g and 7.81%, respectively. Results show that, twin estimation of birth weight by ultrasound correlates fairly well with the actual weights of twin fetuses. 展开更多
关键词 ULTRASOUND FETAL WEIGHT ESTIMATION twin Artificial neural network
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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
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作者 谢汶含 蒋永清 +2 位作者 孙大伟 王志伟 孙超 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜... 风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。 展开更多
关键词 开关柜 温升 风险预测 数字孪生 GA-BP神经网络
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基于混合自注意力孪生网络的小样本轴承故障诊断
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作者 谢乃鹏 周凤 熊伟 《计算机测量与控制》 2025年第2期1-8,36,共9页
针对小样本条件下传统应用于滚动轴承故障诊断的深度学习算法诊断精度不高,泛化性差的问题;提出了一种基于混合自注意力机制和孪生网络的小样本轴承故障诊断算法;基于孪生神经网络结构,构造相同类别和不同类别的轴承样本对输入孪生网络... 针对小样本条件下传统应用于滚动轴承故障诊断的深度学习算法诊断精度不高,泛化性差的问题;提出了一种基于混合自注意力机制和孪生网络的小样本轴承故障诊断算法;基于孪生神经网络结构,构造相同类别和不同类别的轴承样本对输入孪生网络,借助一维卷积单元提取样本的特征,然后采用位置自注意力机制和通道自注意力机制进行矩阵融合构建混合自注意力模块,提取更具判别性的特征信息,距离度量阶段以自适应的网络度量方式来代替常用的欧式距离度量,并且引入全局均值池化来减少网络参数;实验结果表明该方法在每类故障样本数量为9、15、30的准确率为88.2、94.7、96.2%,对比其他方法,文章所提算法在小样本条件下的诊断准确率更高,并且拥有更好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 孪生神经网络 故障诊断 自注意力机制 混合自注意力
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基于数字孪生与BP神经网络的RV减速器故障诊断
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作者 孙笑笑 江本赤 +1 位作者 陈智君 李公文 《安徽科技学院学报》 2025年第2期104-111,共8页
本文为解决RV减速器的故障诊断及分类问题,提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法。首先,构建RV减速器的数字孪生模型,并建立数据通信完成虚实交互;其次,基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型,并引入Adam算法对其优化;最后,结... 本文为解决RV减速器的故障诊断及分类问题,提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法。首先,构建RV减速器的数字孪生模型,并建立数据通信完成虚实交互;其次,基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型,并引入Adam算法对其优化;最后,结合仿真数据库和传感器实时数据对减速器孪生模型和诊断模型进行修正更新。训练集的诊断准确率达到96.5%,测试集的准确率达到96%,验证了该方法的可行性。本文通过融合数字孪生技术与BP神经网络,可以有效提升故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 数字孪生 神经网络 RV减速器 故障诊断
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数字孪生驱动的数控车床主传动系统故障诊断研究 被引量:2
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作者 梁迪 李又佳 +1 位作者 李依明 吴金颖 《机床与液压》 北大核心 2024年第10期215-220,共6页
数控车床主传动系统是机床的核心部件,其一旦发生故障会造成加工质量甚至作业安全问题。数字孪生技术能降低故障诊断的难度,但目前研究仍存在物理实体到虚拟实体转换效率低和神经网络过拟合问题。为了解决上述问题,提出一种基于数字孪... 数控车床主传动系统是机床的核心部件,其一旦发生故障会造成加工质量甚至作业安全问题。数字孪生技术能降低故障诊断的难度,但目前研究仍存在物理实体到虚拟实体转换效率低和神经网络过拟合问题。为了解决上述问题,提出一种基于数字孪生和正则化BP神经网络的故障诊断方法。建立数控车床主传动系统数字孪生模型,通过OPC UA通信完成了物理实体和虚拟实体间孪生数据的交换,对比分析正则化改善过拟合问题的4种方法,构建了丢弃法正则化BP神经网络故障诊断模型。通过对比不同信噪比下BP神经网络、丢弃法正则化BP神经网络和卷积神经网络的损失函数和预测准确度,验证了诊断模型的可行性和算法的适用性。 展开更多
关键词 数字孪生 正则化BP神经网络 故障诊断 数控车床
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基于光纤传感航天器神经网络与数字孪生研究
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作者 范丽 胡泽阳 +4 位作者 武丹 梁纪秋 胡夏芬 张芸山 谢久富 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第5期12-18,共7页
文中设计了一种掺杂Al_(2)O_(3)、Y_(2)O_(3)、P_(2)O_(5)的新型石英光纤,制作的光纤成品纤芯折射率类线性分布。通过飞秒激光直写技术,在光纤上刻写出光纤Bragg光栅,制作出光栅串。将多根光栅串布设在航天器卫星模型上,形成航天器智能... 文中设计了一种掺杂Al_(2)O_(3)、Y_(2)O_(3)、P_(2)O_(5)的新型石英光纤,制作的光纤成品纤芯折射率类线性分布。通过飞秒激光直写技术,在光纤上刻写出光纤Bragg光栅,制作出光栅串。将多根光栅串布设在航天器卫星模型上,形成航天器智能蒙皮,用于感知卫星结构损伤状态。基于上述测量数据,使用unity3D软件开发航天器的3D模型及相匹配的python程序对数据进行处理,实现航天器的数字孪生和状态感知。进一步通过模型建立和BP神经网络算法对传感数据进行感知训练,模型对撞击信号的预测准确率高达90%。 展开更多
关键词 光纤传感 数字孪生 飞秒激光光刻 智能感知 BP神经网络
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结合可变形卷积与全局信息的目标跟踪算法 被引量:1
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作者 祁笑寒 伊力哈木·亚尔买买提 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期153-157,共5页
本文提出了一种以区域候选孪生网络(SiamRPN)为基础并结合可变形卷积与全局信息的目标跟踪算法。首先,使用计算花销适中的主干网络提升模型的特征提取能力;其次,采用全局上下文注意力模块提升全局信息建模能力,在相似度计量部分设计可... 本文提出了一种以区域候选孪生网络(SiamRPN)为基础并结合可变形卷积与全局信息的目标跟踪算法。首先,使用计算花销适中的主干网络提升模型的特征提取能力;其次,采用全局上下文注意力模块提升全局信息建模能力,在相似度计量部分设计可变形互相关模块聚合模板特征与搜索特征;最后,采用多层特征融合策略充分挖掘深层语义信息与浅层定位信息,使目标的定位和分类更加准确。实验结果表明:该算法优于参与对比的主流跟踪器,在OTB100和VOT2016两个目标跟踪数据集中成功率和EAO指标分别提升了5.3%和8.5%,且跟踪速度达到68 fps,达到超实时跟踪,证明所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生神经网络 注意力模块 可变形互相关
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基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术 被引量:1
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作者 汪菊 《太原学院学报(自然科学版)》 2024年第2期33-39,共7页
研究基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术,能有效监控建筑物顶升施工,确保建筑物顶升施工安全稳定进行。构建基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术架构,并从几何、物理、行为、规则4个层面入手,按建筑物顶升施工现场真实施... 研究基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术,能有效监控建筑物顶升施工,确保建筑物顶升施工安全稳定进行。构建基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术架构,并从几何、物理、行为、规则4个层面入手,按建筑物顶升施工现场真实施工过程,构建相应的数字孪生虚拟模型,实现建筑物顶升施工物理模型及数字孪生虚拟模型间的实时交互,并把二者所产生的数据,同步发送到云端,生成数字孪生数据平台,由数字孪生数据平台对所获数据实施分类处理,最终在机器学习驱动模块,通过构建基于卷积神经网络的建筑物顶升施工安全监测模型,经数据去噪与输入、模型训练等操作,输出建筑物顶升施工安全监测结果,并通过数字孪生虚拟方式视觉呈现所获结果。实验结果表明:该技术能够实现建筑物顶升施工安全监控,监控后效果较好,在较少epoch次数下,便可收获较为理想的顶升施工安全监测结果。 展开更多
关键词 数字孪生 建筑物 顶升施工 安全监控 数据去噪 卷积神经网络
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智慧水厂能源管理系统的数字孪生建模与研究 被引量:2
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作者 郭喜峰 孟铭 +1 位作者 栾方军 肖乐 《智能建筑电气技术》 2024年第1期72-77,共6页
为降低水厂生产成本,实现“碳达峰、碳中和”目标,本文建立了智慧水厂的能源管理系统,使用光伏、风力发电代替传统火力发电,并提出了一种基于数字孪生和完全自适应噪声集成经验模态分解方法、麻雀搜索算法优化的长短期记忆神经网络作为... 为降低水厂生产成本,实现“碳达峰、碳中和”目标,本文建立了智慧水厂的能源管理系统,使用光伏、风力发电代替传统火力发电,并提出了一种基于数字孪生和完全自适应噪声集成经验模态分解方法、麻雀搜索算法优化的长短期记忆神经网络作为预测模型以提高对短期风光出力的预测精度,为决策层指导智慧水厂内电能调度提供数据基础。采用我国西北部某市智慧水厂作为仿真算例,实验结果表明,所提方法能够有效提高短期风光出力的预测精度、降低水厂运维成本。 展开更多
关键词 智慧水厂 数字孪生 能源管理 神经网络
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基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统 被引量:1
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作者 殷光淼 朱国力 +1 位作者 谢哲 王一新 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期811-824,共14页
为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统。系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并... 为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统。系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并利用虚拟现实技术提高系统沉浸性和可交互性。同时,针对有限元仿真软件获取力学数据的方式耗时较长、难以满足监控系统实时性要求的问题,构建了基于BP神经网络的换刀机器人力学数据监测模型,可快速获取末端执行器的应力和形变数据以保证系统安全性。最后,开发了盾构机换刀机器人数字孪生监控系统原型样机,验证了所提监控系统的有效性和可行性。 展开更多
关键词 数字孪生 盾构换刀机器人 BP神经网络 机器人监控系统
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基于聚类和随机搜索优化的核反应堆数字孪生参数反演模型 被引量:2
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作者 龙家雨 宋美琪 +2 位作者 柴翔 刘晓晶 妥艳洁 《原子能科学技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期125-134,共10页
为了实现对核反应堆内置传感器的大量数据的高效存储、传输和分析,本文结合聚类算法与随机搜索优化的人工神经网络,对空间热离子反应堆的数字孪生系统搭建了一个参数反演模型,实现在热管失效工况下的堆芯温度数据的反演。使用20%热管失... 为了实现对核反应堆内置传感器的大量数据的高效存储、传输和分析,本文结合聚类算法与随机搜索优化的人工神经网络,对空间热离子反应堆的数字孪生系统搭建了一个参数反演模型,实现在热管失效工况下的堆芯温度数据的反演。使用20%热管失效工况下空间热离子反应堆堆芯4个区域的温度数据,通过K-means聚类与轮廓系数指标提取各区域的特征温度参数,通过随机配置优化的全连接人工神经网络(ANN)完成特征参数到其他参数的反演,并对反演效果进行验证。研究结果表明,运用该方法对燃料、发射极、接收极、冷却剂4个区域进行参数反演,温度反演值的相对误差均方根分别为0.55%、0.41%、0.19%、0.18%,其中用于反演的特征参数占总参数比例均不超过8%。因此本研究建立的参数反演模型能够获取特征参数的物理含义,并对空间热离子反应堆堆芯温度参数进行较高精度的反演。 展开更多
关键词 数字孪生 空间热离子反应堆 K-MEANS聚类 人工神经网络 参数反演
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基于数字孪生的多轴数控机床轮廓误差预测研究
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作者 赵冠 赵巍 +3 位作者 魏国家 张宇 王威 梁晓阳 《天津职业技术师范大学学报》 2024年第4期1-7,共7页
为提高五轴数控机床在复杂加工环境下的轮廓误差预测精度,以机床实际加工数据和关键参数为基础,融合数字孪生技术和深度学习神经网络算法,构建一个具有互操作性和闭环性的高保真孪生预测模型。利用S形试件上选定参考点的法向轮廓误差数... 为提高五轴数控机床在复杂加工环境下的轮廓误差预测精度,以机床实际加工数据和关键参数为基础,融合数字孪生技术和深度学习神经网络算法,构建一个具有互操作性和闭环性的高保真孪生预测模型。利用S形试件上选定参考点的法向轮廓误差数据及一系列关键参数作为历史数据进行神经网络模型训练。训练完成的模型被嵌入到机床的数字孪生体中,封装成完整的数字孪生轮廓误差预测模型,并在Unity 3D环境下实现加工过程的高度可视化。该模型不仅能够有效预测和指导五轴机床在加工过程中的轮廓误差补偿,进一步提高模型的实用性与交互性,而且还展现了数字孪生技术和深度学习算法在高精度机床控制领域的巨大潜力。实验结果表明:模型最大预测误差小于6μm,最小预测误差为0.9μm,模型能够精准预测和补偿机床的轮廓误差,验证了该方法在复杂加工场景下的有效性和优越性。 展开更多
关键词 轮廓误差 数字孪生 神经网络 误差预测
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基于BA-PNN算法与数字孪生的车间扰动判定方法
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作者 张若语 胡友民 +2 位作者 吴波 杨晔 秦峻峰 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期15-22,共8页
随着科学技术的发展,生产安全和车间管理问题越来越受到重视。传统车间在管理上多依靠人工,使得车间扰动事件发现不及时,扰动认定不清楚,不利于迅速解决扰动事件和保障人员设备安全。为提高管理效率和保障安全,提出一种基于蝙蝠算法优... 随着科学技术的发展,生产安全和车间管理问题越来越受到重视。传统车间在管理上多依靠人工,使得车间扰动事件发现不及时,扰动认定不清楚,不利于迅速解决扰动事件和保障人员设备安全。为提高管理效率和保障安全,提出一种基于蝙蝠算法优化的概率神经网络(Bat Algorithm-Probabilistic Neural Network,BA-PNN)算法和数字孪生的车间扰动判定方法。首先通过传感器采集数据并对其进行分析和预处理;随后搭建传统概率神经网络(Probabilistic Neural Net-work,PNN)模型和以算法识别率为优化目标的BA-PNN扰动判定模型,并结合数字孪生技术将BA-PNN模型融入孪生平台;最后通过仿真与结果分析,对比优化前模型效果及孪生平台特点,该模型识别效果较之前显著提高,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 概率神经网络 蝙蝠算法 数字孪生 扰动事件
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炼化企业智慧污水场建设实践与探索
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作者 于国庆 邸雪梅 王乔 《中外能源》 2024年第1期95-100,共6页
炼化企业污水处理场承接上游生产装置排污水,是炼化企业重要的环保装置。目前炼化企业污水处理场的管控较为粗放,相对于生产装置,缺少完善的智慧管控系统,多数污水场对于智慧化理解程度不足,目前仅实现生产数据的集中显示和操作的远程... 炼化企业污水处理场承接上游生产装置排污水,是炼化企业重要的环保装置。目前炼化企业污水处理场的管控较为粗放,相对于生产装置,缺少完善的智慧管控系统,多数污水场对于智慧化理解程度不足,目前仅实现生产数据的集中显示和操作的远程化等常规控制,同时污水处理主要以环保达标为主,处理成本较高。随着数字化发展,智慧污水场建设是未来发展的必然趋势。污水处理场智慧化建设中,主要问题是污水处理场缺乏有效数据,以及数据精确性、及时度和同步性等问题,同时缺少对数据的筛选,未能做好数据的统一、分类和分层。通过探索智慧污水场建设,基于感知层采集、物联网技术,人工智能技术,结合污水场运行规律,建设智慧管控平台。通过系统智慧化建设及运行优化分析,提升水厂的精细化管理水平,降低污水处理成本,具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 智慧污水场 数字孪生 智能化 BP神经网络
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一种用动态神经网络的月面科研站电源系统分析方法
15
作者 黄宇超 宋相毅 +1 位作者 童乔凌 张侨 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第3期395-400,共6页
月面科研站能源系统工况复杂,对其电源系统的稳定性分析十分重要,电源系统建模复杂,将其等效为黑箱子模型,通过输入和输出特性判断稳定性。提出了一种利用动态神经网络根据给定输入估计系统的预测输出,判断系统的稳定性。神经网络模型... 月面科研站能源系统工况复杂,对其电源系统的稳定性分析十分重要,电源系统建模复杂,将其等效为黑箱子模型,通过输入和输出特性判断稳定性。提出了一种利用动态神经网络根据给定输入估计系统的预测输出,判断系统的稳定性。神经网络模型的训练数据集通过仿真生成,通过选择合适的神经网络结构和超参数,获得最佳的传递函数辨识结果。以Buck电路为例,采用MATLAB的Simulink模块进行仿真得到神经网络训练集,神经网络预测输出能贴近仿真输出,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 动态神经网络 电源系统 数字孪生 BUCK变换器
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基于BP神经网络构建简化翼结构动态代理模型
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作者 胡金龙 李海波 +1 位作者 崔高伟 孔凡金 《航天器环境工程》 CSCD 2024年第4期439-444,共6页
建立精确且可信度高的代理模型是数字孪生技术中的关键环节之一。为了研究航天结构动力学中动态代理模型的构建方法,选择简化翼结构作为研究对象,分别利用单点正弦定频激励及全场加速度扫频激励获得结构在瞬态动力学分析下的位移和加速... 建立精确且可信度高的代理模型是数字孪生技术中的关键环节之一。为了研究航天结构动力学中动态代理模型的构建方法,选择简化翼结构作为研究对象,分别利用单点正弦定频激励及全场加速度扫频激励获得结构在瞬态动力学分析下的位移和加速度响应;将时间和部分节点响应结果作为输入,将希望关注的节点处的响应值作为输出,利用BP神经网络构建动态代理模型,当所建立的代理模型精度达标后即构建了翼结构瞬态动力学的动态代理模型。该法构建的模型不仅可用于快速预测多个节点的位移和加速度响应,亦可为后续构建航天复杂结构动力学数字孪生体奠定基础。 展开更多
关键词 数字孪生体 结构动力学 动态代理模型 BP神经网络 瞬态动力学
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基于数据合成的飞行器结构损伤状态快速识别方法
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作者 王浩渊 粟华 +1 位作者 李鹏 龚春林 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3774-3783,共10页
针对当前飞行器结构健康监测过程中存在的识别流程复杂、识别准确度低的问题,提出一种基于数据合成的飞行器结构损伤状态快速识别方法。建立数字孪生结构损伤快速识别模型构建流程,构建飞行器结构数字模型。基于数据合成思想,提出一种... 针对当前飞行器结构健康监测过程中存在的识别流程复杂、识别准确度低的问题,提出一种基于数据合成的飞行器结构损伤状态快速识别方法。建立数字孪生结构损伤快速识别模型构建流程,构建飞行器结构数字模型。基于数据合成思想,提出一种对传感器数据的可信度评价方法,建立具有可解释性的生成-判别模型,解决了因样本数据不足导致的学习准确率低的问题。引入分类边界模糊化方法,使用判别模型确定模糊化区域以提升神经网络识别的稳定性。最后,以某无人机为例,对所提识别方法进行验证。结果表明,该方法能够高效构建结构损伤状态数据库并提升识别泛化能力和稳定性,对损伤状态的识别准确率超过99%。 展开更多
关键词 数字孪生 结构健康监测 损伤检测 数据合成 神经网络
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基于装配语义与图神经网络的产品虚拟装配线智能化构建方法
18
作者 王增恒 陆剑峰 +2 位作者 夏路遥 樊宇航 张浩 《系统仿真技术》 2024年第2期115-124,共10页
随着智能制造技术的快速发展,数字化工厂方法在生产系统规划设计中的应用日益广泛。构建虚拟装配线或装配线数字孪生体已成为实现装配线数字化规划设计的关键环节。然而,传统的设计方法主要依赖于经验,存在效率低下、设计周期长、优化... 随着智能制造技术的快速发展,数字化工厂方法在生产系统规划设计中的应用日益广泛。构建虚拟装配线或装配线数字孪生体已成为实现装配线数字化规划设计的关键环节。然而,传统的设计方法主要依赖于经验,存在效率低下、设计周期长、优化困难等问题。为了克服上述困难,本研究以产品装配线设计为背景,提出一种基于产品装配语义和图神经网络的产品虚拟装配线智能化构建方法。为验证所提出方法的可行性和有效性,本研究以某液压缸虚拟装配线构建为案例进行了实证研究。结果表明,该方法能够提高装配线设计效率,缩短设计周期,并实现装配线布局的智能优化。 展开更多
关键词 装配语义 图神经网络 数字孪生 虚拟装配线 数字化工厂规划
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基于图像处理和机器学习的纽扣电池外观缺陷分类方法
19
作者 林木泉 江月松 杜毅涛 《德州学院学报》 2024年第2期9-14,共6页
针对纽扣电池生产过程中出现的划痕、脏污、凹陷、飞边等外观缺陷,提出基于数字图像处理方法,结合机器学习的方法实现外观缺陷特征的分类。不同的缺陷特征提取难易度不同,针对负极缺陷样本,提取Hog特征数据后经SVM分类算法实现外观缺陷... 针对纽扣电池生产过程中出现的划痕、脏污、凹陷、飞边等外观缺陷,提出基于数字图像处理方法,结合机器学习的方法实现外观缺陷特征的分类。不同的缺陷特征提取难易度不同,针对负极缺陷样本,提取Hog特征数据后经SVM分类算法实现外观缺陷分类。使用卷积神经网络分类模型对正极缺陷进行特征的提取和分类,通过多个经典的分类模型进行对比实验。而缺陷类型中少样本的飞边缺陷则使用了求解极坐标变换后的斜率和孪生神经网络的方法实现识别,在不扩增数据的情况下,达到了较好的分类效果。 展开更多
关键词 外观缺陷 机器学习 SVM 卷积神经网络 孪生神经网络
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人工智能技术在水利行业中的应用实践与展望 被引量:1
20
作者 武建 《水利发展研究》 2024年第8期44-49,共6页
水利行业引入人工智能技术,并辅以可行的建模算法,可实现水利工作中多场景应用的智能化。文章简要分析人工智能技术的特点和优势,阐述该技术在水利行业应用的典型实例及可获得的成效。研究表明,在聚焦水利主业发展的前提下,利用人工智... 水利行业引入人工智能技术,并辅以可行的建模算法,可实现水利工作中多场景应用的智能化。文章简要分析人工智能技术的特点和优势,阐述该技术在水利行业应用的典型实例及可获得的成效。研究表明,在聚焦水利主业发展的前提下,利用人工智能的先进技术,以应用场景牵引关键技术突破做好行业引领,将进一步强化关键产品供给,为推动水利高质量发展、营造良好生态提供技术支撑。 展开更多
关键词 人工智能 水利行业 神经网络 数字孪生 水利信息化
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