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数模联动的多特征工件加工能耗预测方法研究
1
作者 张华 马超 +2 位作者 鄢威 朱硕 江志刚 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期66-71,共6页
在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分... 在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分析了切入、完全切入和切出阶段材料去除率变化规律,并对相应的加工能耗特性进行了分析;其次,提出了数据驱动的刀具切入,切出阶段加工能耗预测方法,以及模型驱动的完全切入阶段加工能耗预测方法,实现加工过程能耗准确预测;最后,利用实验案例验证了所提模型及方法的有效性,为今后研究能耗预测精度奠定了基础。 展开更多
关键词 数模联动 材料去除率 多特征零件 加工能耗预测
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基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术
2
作者 陈军 丁一 +2 位作者 王杰 汪飞 周建江 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第2期280-291,共12页
在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动... 在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精度的条件下可以有效的提升雷达低截获概率性能。 展开更多
关键词 低截获概率 高机动多目标 多特征融合 轨迹聚类 多传感器管理
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多特征融合的无人艇视觉目标长时相关鲁棒跟踪
3
作者 王宁 吴伟 +1 位作者 王元元 孙赫男 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期62-74,共13页
[目的]针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题,提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。[方法]首先,采用多特征融合技术,增强目标特征表达,提高目标模型鲁棒性;其次,利用高维特征降维和响应图子网格... [目的]针对显著海浪遮挡、相机剧烈晃动引起的无人艇视觉目标跟踪脱靶问题,提出一种基于多特征融合的长时相关鲁棒跟踪算法。[方法]首先,采用多特征融合技术,增强目标特征表达,提高目标模型鲁棒性;其次,利用高维特征降维和响应图子网格插值,提高目标跟踪的效率与精度;然后,设计水面目标重识别机制,解决目标完全脱离视野时的稳定跟踪问题;最后,采用多个代表性视频数据集进行验证和比较分析。[结果]实验结果表明,相较于传统的长时相关跟踪算法,平均成功率提升15.7%,平均距离精度指标提升30.3%,F-Score指标提升7.0%。[结论]所提算法能够处理恶劣海况下的目标脱靶问题,对于提升无人船艇及海洋机器人智能感知能力,具有重要技术支撑意义。 展开更多
关键词 视觉目标跟踪 长时鲁棒跟踪 水面目标重识别 多特征融合 无人艇
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不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法
4
作者 高伟 饶俊民 +1 位作者 全圣鑫 郭谋发 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2060-2071,共12页
针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时... 针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量,并利用高斯核Fisher判别分析(GKFDA)与最大信息系数(MIC)法从中选择最优表达特征组;最后,提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM)算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明,所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型,诊断准确率可达98.75%,诊断时间仅为1.33 ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计,使得模型具备新知识学习能力,具有极好的工程应用前景。 展开更多
关键词 剩余电流保护装置 生命体触电故障 多特征优化选择 基于遗忘因子的在线顺序 极限学习机(FOS-ELM) 不均衡小样本
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基于tSNE多特征融合的JTC轨旁设备故障检测
5
作者 武晓春 郜文祥 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1244-1255,共12页
无绝缘轨道电路(Jointless Track Circuit,JTC)的轨旁设备在室外长期运营过程中,其可靠性会逐渐降低,进而给列车行车安全带来严重威胁。以轨道电路读取器(Track Circuit Reader,TCR)感应电压为基础,针对JTC故障诊断研究中轨旁设备故障... 无绝缘轨道电路(Jointless Track Circuit,JTC)的轨旁设备在室外长期运营过程中,其可靠性会逐渐降低,进而给列车行车安全带来严重威胁。以轨道电路读取器(Track Circuit Reader,TCR)感应电压为基础,针对JTC故障诊断研究中轨旁设备故障类型复杂和故障特征提取不充分等问题,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-distribution Stochastic Neighbor Embedding,tSNE)多特征融合的JTC轨旁设备故障检测模型。首先,根据不同轨旁设备故障对TCR感应电压信号的影响,分析各轨旁设备的故障特性。其次,提取TCR感应电压信号的方差、有效值、峰值因子等幅值域特征,以及排列熵、散布熵特征构成原始故障特征集。为了去除其中的冗余信息,得到具有较高判别性的融合流形特征,利用tSNE算法进行特征融合。最后输入深度残差网络(Deep Residual Network,DRN)得到故障检测混淆矩阵,实现轨旁设备故障定位。实验结果表明:tSNE算法融合后的特征在异类和同类故障样本之间分别有较大的类间间距和较小的类内间距,相比主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、随机相似性嵌入(Stochastic Proximity Embedding, SPE)、随机邻域嵌入(Stochastic Neighbor Embedding,SNE)算法具有更优的融合特征提取效果。此外,结合DRN可以有效识别多种轨旁设备故障,达到98.28%的故障检测准确率。通过现场信号进行实例验证,结果表明该故障检测模型能满足铁路现场对室外设备进行故障定位的实际需求。 展开更多
关键词 轨旁设备 幅值域 排列熵 散布熵 多特征融合 故障检测
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基于偏移注意力机制和多特征融合的点云分类
6
作者 田晟 宋霖 赵凯龙 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期100-109,共10页
三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊... 三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊断和医学影像分析等具有重要意义。点云分类的应用前景广阔,但目前仍面临着诸多挑战。由于点云的无序性、稀疏性和有限性等特点,传统的图像处理和计算机视觉方法难以直接应用于点云数据分析,直接利用卷积神经网络不能有效提取点云特征,部分模型的特征提取不够充分,局部和全局的信息未能有效的利用,可能丢失重要特征信息。针对上述问题,提出一种实现点云的局部和全局特征相结合的多特征融合模块,并结合偏移注意力机制嵌入多特征融合模块实现较深层次点云特征的提取,同时引入残差结构充分利用浅层提取的特征,防止网络过深导致浅层特征丢失。在ModelNet40和ScanObjectNN分类数据集上进行训练和测试,并对实验进行了消融研究和部分数据可视化。实验结果发现该模型在ModelNet40上的分类总体准确率为93.6%,与PointNet、LDGCNN和PCT等模型相比,分类总体准确率分别提高了4.4、0.7和0.4个百分点;在ScanObjectNN上的分类总体准确率为83.7%,与PointNet++和DGCNN相比,分类总体准确率分别提高了5.8和5.6个百分点,具有较高的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 点云分类 偏移注意力机制 多特征融合 残差网络
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电压信号多特征融合检测串联故障电弧
7
作者 付兴武 吴京隆 甄文昊 《制造业自动化》 2024年第2期87-92,共6页
串联故障电弧具有产生的随机性以及发生时电路电流减小等特点,传统保护装置难以识别。当前对串联故障电弧的检测大多对电流信号进行分析,但其容易受负载影响,识别时容易误判。因此,提出一种基于电压信号多特征识别电弧故障的方法,对实... 串联故障电弧具有产生的随机性以及发生时电路电流减小等特点,传统保护装置难以识别。当前对串联故障电弧的检测大多对电流信号进行分析,但其容易受负载影响,识别时容易误判。因此,提出一种基于电压信号多特征识别电弧故障的方法,对实验采集的电压数据进行深入分析,利用余弦相似度、Pearson相关系数和Hausdorff距离对采集到的电源端电压和负载端电压波形相似度进行分析,并通过两电压差计算出线路电压,利用时域分析提取特征。对不同采集频率进行实验分析,选取最优采集频率。最后,通过学习向量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络对上述多特征融合进行检测。不同类型的负载试验表明,该方法对故障识别准确率可达96%以上。 展开更多
关键词 串联故障电弧 电压信号 波形相似度 神经网络 多特征融合
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基于多特征融合过滤的对话文本摘要生成研究
8
作者 金彦亮 臧庆福 +2 位作者 高塬 冯湫燕 高至锋 《工业控制计算机》 2024年第3期36-38,共3页
原始对话中存在的较多无用信息会干扰模型对重要信息的关注。为此,提出一种基于多特征融合过滤的对话摘要模型,通过自适应地融合多种语义特征来过滤无用信息,实现更加准确的摘要生成。在对话摘要数据集CSDS上的实验结果表明,与先进的BAR... 原始对话中存在的较多无用信息会干扰模型对重要信息的关注。为此,提出一种基于多特征融合过滤的对话摘要模型,通过自适应地融合多种语义特征来过滤无用信息,实现更加准确的摘要生成。在对话摘要数据集CSDS上的实验结果表明,与先进的BART、MV-BART和BART(DALL)等模型相比,该方法在ROUGE分数上最高可提升2.89%。 展开更多
关键词 对话摘要 文本摘要 多特征融合 BART
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基于多特征增强融合的交流接触器状态表征
9
作者 蒋幸伟 曹云东 +3 位作者 刘洋 刘树鑫 高书豫 周柱 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期282-291,共10页
准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距... 准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距离进行特征变换得到趋势性较强的初态特征;然后以多属性初态特征参数为驱动,考虑参数间强耦合的特点,利用自编码器神经网络进行特征压缩提取,剔除冗余信息,保留有用信息;在此基础上,以压缩提取特征为输入,通过自组织映射神经网络来实现多维特征的竞争性融合输出,得到交流接触器运行状态的综合健康指标,实现交流接触器状态的定量表征。最后,结合实测数据验证了所提方法的有效性,并与其他2种方法相比较,结果表明:所提方法得到的健康指标趋势性、单调性和鲁棒性相比其他2种方法分别至少提高了4%、24%和5%,研究可为下一步研究交流接触器的精准控制和智能化提供参考。 展开更多
关键词 交流接触器 多特征融合 状态表征 Wasserstein距离 自编码器 自组织映射神经网络
原文传递
多特征下室内声源定位的复合模型粒子滤波
10
作者 刘望生 潘海鹏 王明环 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期975-985,共11页
为提高混响噪声下声源定位的精度和稳健性,提出多特征复合模型粒子滤波算法。该算法以麦克风接收信号的多特征构建似然函数,采用卷积神经网络提取多假设时延估计图像的深度特征,建立基于支持向量回归的时延估计模型;引入波束输出能量融... 为提高混响噪声下声源定位的精度和稳健性,提出多特征复合模型粒子滤波算法。该算法以麦克风接收信号的多特征构建似然函数,采用卷积神经网络提取多假设时延估计图像的深度特征,建立基于支持向量回归的时延估计模型;引入波束输出能量融合机制,弥补单特征不能同时抑制噪声和混响的缺陷。针对说话人运动随机性的问题建立声源跟踪的复合模型,改善说话人跟踪系统的鲁棒性。仿真和实测结果表明:在复合模型跟踪下,多特征算法比可控响应功率时延估计算法位置平均均方根误差减少83%以上;在多特征观测下,复合模型比郎之万模型和随机行走模型位置平均均方根误差减少46%以上;新算法实现了对复杂环境下随机运动声源的有效跟踪。 展开更多
关键词 室内声源定位 多特征 时延估计 复合模型 粒子滤波
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基于DL-BiGRU多特征融合的注塑件尺寸预测方法
11
作者 钱庆杰 余军合 +2 位作者 战洪飞 王瑞 胡健 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期646-654,共9页
为了充分挖掘注塑成型过程中模腔内的高频时序特征和注塑成型机状态特征,提出基于双层双向门控循环单元网络(DL-BiGRU)的多特征融合注塑件尺寸预测方法.分析膜腔内传感器高频时序特征与注塑件尺寸间的关联性,采用DL-BiGRU网络从高频数... 为了充分挖掘注塑成型过程中模腔内的高频时序特征和注塑成型机状态特征,提出基于双层双向门控循环单元网络(DL-BiGRU)的多特征融合注塑件尺寸预测方法.分析膜腔内传感器高频时序特征与注塑件尺寸间的关联性,采用DL-BiGRU网络从高频数据中自动提取时序特征,表征注塑件成型过程状态变化特性.通过采样模腔内高频时序数据进行展成平铺,表征注塑成型的瞬时特征.融合时序特征、瞬时特征和成型机状态特征,构建端到端的深度学习多特征融合框架.将上述3种特征融合并联合训练,提升注塑件尺寸预测精度.在注塑成型数据集上进行模型验证,预测尺寸平均均方误差为4.7×10^(-4) mm^(2),最小误差波动为10^(-5) mm^(2)量级,模型具有较高的预测精度和稳定性. 展开更多
关键词 注塑成型 深度学习 双向门控循环单元网络(BiGRU) 多特征融合 尺寸预测
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利用形态学算法进行面向对象的建筑垃圾多特征遥感识别
12
作者 张梦媛 赵军华 +1 位作者 孙玉梅 郝宗朋 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期140-143,共4页
建筑垃圾的长期堆积和不科学管理,将引发各种生态和社会问题,进而严重影响城市的绿色可持续发展。在固体废弃物信息识别研究中,因未顾及建筑物与建筑垃圾之间纹理特征的差异,在分类过程中会出现两者混淆现象。针对此问题,数学形态学算... 建筑垃圾的长期堆积和不科学管理,将引发各种生态和社会问题,进而严重影响城市的绿色可持续发展。在固体废弃物信息识别研究中,因未顾及建筑物与建筑垃圾之间纹理特征的差异,在分类过程中会出现两者混淆现象。针对此问题,数学形态学算法能够突出建筑垃圾灰度强度特征,进而结合各类地物在形态、光谱、几何和纹理等特征差异,实现面向对象多特征的建筑垃圾信息提取。以北京房山区保合庄为例,采用WorldView-2遥感影像开展研究,通过建立混淆矩阵和可分离性评价指标,对建筑垃圾识别结果进行精度评估,总体精度OA达到96.6%,可准确分离建筑垃圾与建筑物,两者分离性为1.000,结果表明该方法能够有效解决建筑垃圾与建筑物混淆问题,在建筑垃圾信息提取方面具有可靠的适用性。 展开更多
关键词 建筑垃圾 多特征 信息识别 数学形态学
原文传递
基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别研究
13
作者 熊凌龙 何月顺 +2 位作者 陈杰 杜萍 韩鑫豪 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期97-103,共7页
当前非法网站存在隐蔽性强、危害性高的特点,仅依赖单一特征的网站识别方法无法有效应对这种复杂性。针对上述问题,文中提出一种基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别方法。首先构建基于ResNet⁃18的视觉特征提取模型和基于BERT⁃CNN的... 当前非法网站存在隐蔽性强、危害性高的特点,仅依赖单一特征的网站识别方法无法有效应对这种复杂性。针对上述问题,文中提出一种基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别方法。首先构建基于ResNet⁃18的视觉特征提取模型和基于BERT⁃CNN的文本特征提取模型;然后通过设计的基于逻辑回归(LR)的融合算法对两种模型的分类结果进行融合;最后通过多轮次迭代训练得出最佳的非法网站判别模型。实验结果表明,文中构建的融合模型相较于依赖文本和视觉的单一特征模型的准确率分别高出4%和11%,能够更准确地识别非法网站。 展开更多
关键词 非法网站识别 多特征融合 BERT ResNet CNN 深度学习
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融合动态掩码注意力与多教师多特征知识蒸馏的文本分类
14
作者 王润周 张新生 王明虎 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期113-129,共17页
知识蒸馏技术可以将大规模模型中的知识压缩到轻量化的模型中,在文本分类任务中实现更高效的推断。现有的知识蒸馏方法较少同时考虑多种教师与多个特征层之间的信息融合。此外,蒸馏过程采用全局填充,未能动态关注数据中的有效信息。为此... 知识蒸馏技术可以将大规模模型中的知识压缩到轻量化的模型中,在文本分类任务中实现更高效的推断。现有的知识蒸馏方法较少同时考虑多种教师与多个特征层之间的信息融合。此外,蒸馏过程采用全局填充,未能动态关注数据中的有效信息。为此,该文提出一种融合动态掩码注意力机制与多教师多特征知识蒸馏的文本分类模型,不仅引入多种教师模型(RoBERTa、Electra)的知识源,还兼顾不同教师模型在多个特征层的语义信息,并通过设置动态掩码模型注意力机制使得蒸馏过程动态关注不等长数据,减少无用填充信息的干扰。在4种公开数据集上的实验结果表明,经过蒸馏后的学生模型(TinyBRET)在预测性能上均优于其他基准蒸馏策略,并在采用教师模型1/10的参数量、约1/2的平均运行时间的条件下,取得与两种教师模型相当的分类结果,平均准确率仅下降4.18%和3.33%,平均F 1值仅下降2.30%和2.38%。其注意力热度图也表明动态掩码注意力机制切实加强关注了数据尾部与上下文信息。 展开更多
关键词 动态掩码注意力 多教师多特征 知识蒸馏 文本分类
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基于RoBERTa多特征融合的棉花病虫害命名实体识别
15
作者 李东亚 白涛 +3 位作者 香慧敏 戴硕 王震鲁 陈珍 《河南农业科学》 北大核心 2024年第2期152-161,共10页
针对棉花病虫害文本语料数据匮乏且缺少中文命名实体识别语料库,棉花病虫害实体内容复杂、类型多样且分布不均等问题,构建了包含11种类别的棉花病虫害中文实体识别语料库CDIPNER,提出了一种基于RoBERTa多特征融合的命名实体识别模型。... 针对棉花病虫害文本语料数据匮乏且缺少中文命名实体识别语料库,棉花病虫害实体内容复杂、类型多样且分布不均等问题,构建了包含11种类别的棉花病虫害中文实体识别语料库CDIPNER,提出了一种基于RoBERTa多特征融合的命名实体识别模型。该模型采用掩码学习能力更强的RoBERTa预训练模型进行字符级嵌入向量转换,通过BiLSTM和IDCNN模型联合抽取特征向量,分别捕捉文本的时序和空间特征,使用多头自注意力机制将抽取的特征向量进行融合,最后利用CRF算法生成预测序列。结果表明,该模型对于棉花病虫害文本中命名实体的识别精确率为96.60%,召回率为95.76%,F1值为96.18%;在ResumeNER等公开数据集上也有较好的效果。表明该模型能有效地识别棉花病虫害命名实体且具有一定的泛化能力。 展开更多
关键词 棉花 病虫害 RoBERTa模型 命名实体识别 多特征融合 多头注意力机制
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基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类研究
16
作者 王倩楠 王治国 +2 位作者 杨阳 朱剑兵 高静怀 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期370-378,共9页
地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多... 地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多特征融合自编码器,实现了地震数据中表征地震相的大量隐含特征提取.其次基于非负矩阵分解和K均值聚类实现了主特征分量分解和地震相聚类.实际地震数据应用结果和指标分析表明,本文方法提取的隐含特征趋于正态分布,且主特征分量中蕴含了不同地震相类别的响应,从而可以获得更准确的地震相分类结果.在渤海湾盆地东营凹陷古近系沙河街组湖相沉积中,清晰划分出了六类沉积微相的边界,有利于揭示三角洲沉积环境演变. 展开更多
关键词 地震相分类 多特征融合自编码器 卷积自编码器 变分自编码器 非负矩阵分解
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基于多特征的雷达辐射源个体识别方法研究
17
作者 刘艺林 李胜勇 +2 位作者 白良 蒙智蔚 成凯 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期92-96,共5页
为解决复杂电磁环境下基于单一特征的雷达辐射源个体识别准确性低、稳健性不强的问题,提出了一种基于多种特征的雷达辐射源融合识别方法。该方法以脉冲前沿包络、载波频率偏差以及谐波衰减系数为识别特征,通过设计多通道结构的一维卷积... 为解决复杂电磁环境下基于单一特征的雷达辐射源个体识别准确性低、稳健性不强的问题,提出了一种基于多种特征的雷达辐射源融合识别方法。该方法以脉冲前沿包络、载波频率偏差以及谐波衰减系数为识别特征,通过设计多通道结构的一维卷积神经网络,实现不同结构特征的融合识别。实验表明,该方法在低信噪比条件下依然具有较好的识别率,能够有效解决复杂电磁环境下基于单一特征的雷达辐射源个体识别的效果不佳问题。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 多特征融合 一维卷积神经网络 电磁目标
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多特征融合的在线板材表面缺陷检测方法研究
18
作者 徐浩 夏振平 +1 位作者 林李兴 顾敏明 《苏州科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期76-84,共9页
人造木质板材表面的划痕、油污、缺损和花色缺失是影响产品质量的关键因素,工业自动化生产线上需要在线筛查与分拣。基于高实时性需求及人造木质板材缺陷背景的复杂性,为了能够快速准确地识别人造木质板材的表面缺陷,提出了一种基于多... 人造木质板材表面的划痕、油污、缺损和花色缺失是影响产品质量的关键因素,工业自动化生产线上需要在线筛查与分拣。基于高实时性需求及人造木质板材缺陷背景的复杂性,为了能够快速准确地识别人造木质板材的表面缺陷,提出了一种基于多特征融合的人造木质板材缺陷检测算法。该算法通过对样品进行预处理并获取人造木质板材的色彩特征和纹理特征,建立相应特征库;通过待检测板材所提取特征与特征库进行对比分析,达到缺陷检测的目的。针对特征匹配容易出现误判的问题,利用代价复杂度算法对多个特征建立特征库,实现多维度特征匹配。实验结果表明,该检测方法能够准确识别板材表面缺陷,准确率可达98%,可以满足人造木质板材工业生产中对缺陷自动化识别准确性的基本要求。研究结果可以为人造木质板材在线缺陷检测提供参考。 展开更多
关键词 人造木质板材 多特征融合 色彩特征 纹理特征 在线检测
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基于注意力机制的多特征融合对话行为层次化分类方法
19
作者 贾宗泽 高鹏飞 +2 位作者 马应龙 刘晓峰 夏海鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期715-721,共7页
目前深度学习模型在对话行为识别中被广泛采用,通过挖掘多种对话行为特征以提升对话行为分类性能。然而,这些方法忽视了不同对话行为特征之间的潜在关联和相互影响,且对话行为分类过程中也很少考虑对话行为标签之间的语义关联关系,这些... 目前深度学习模型在对话行为识别中被广泛采用,通过挖掘多种对话行为特征以提升对话行为分类性能。然而,这些方法忽视了不同对话行为特征之间的潜在关联和相互影响,且对话行为分类过程中也很少考虑对话行为标签之间的语义关联关系,这些都妨碍了对话行为识别的性能提升。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的多特征融合层次化分类(MFA-HC)方法用于对话行为识别。首先,提出一种基于无遗忘学习的对话行为层次化分类框架,结合词、词性以及相关语言学统计量等多种细粒度特征来学习训练对话行为分类模型;其次,提出一种基于注意力机制的共性-个性模型捕获不同特征之间的共性和个性特征。在两个基准数据集SwDA(Switchboard Dialogue Act corpus)和MRDA(ICSI Meeting Recorder Dialogue Act corpus)上的实验结果表明:相较于目前整体性能较优的DARER(Dual-tAsk temporal Relational rEcurrent Reasoning network),MFA-HC方法通过捕捉话语中隐含的共性和个性特征,分类准确率分别提高了0.6%和0.1%。 展开更多
关键词 对话行为 特征表示 特征融合 多特征 层次分类
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基于PDW多特征融合的辐射源信号分选方法
20
作者 罗佳奕 李煊鹏 +3 位作者 李江浩 薛启凡 杨凤 张为公 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期80-87,共8页
针对现有辐射源信号分选技术混叠信号处理困难、分选精度不高的问题,提出了一种针对脉冲信号描述字的多特征融合分选方法,采用分治思想,具备两级分选架构。第一步通过构建时空密度聚类模型,分离出在时频域上混叠的辐射源信号;第二步通... 针对现有辐射源信号分选技术混叠信号处理困难、分选精度不高的问题,提出了一种针对脉冲信号描述字的多特征融合分选方法,采用分治思想,具备两级分选架构。第一步通过构建时空密度聚类模型,分离出在时频域上混叠的辐射源信号;第二步通过多参数交并比方法,进一步提升算法精度。与传统方法相比,所提方法能够有效分选出时频域混叠脉冲序列,受辐射源脉冲重复间隔变化造成的影响较小,相比传统方法具有更高的准确性。 展开更多
关键词 辐射源信号分选 时空密度聚类 交并比 多特征融合 脉冲描述字
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