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基于多阶段特征提取的鱼类识别研究
1
作者 吕俊霖 陈作志 +2 位作者 李碧龙 蔡润基 高月芳 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期99-109,共11页
鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进... 鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进行鱼类识别。该模型首先对图片作弱增强预处理,以提高模型的计算效率;然后采用多阶段卷积特征提取策略,提升模型对鱼类细粒度特征的提取能力;最后通过标签平滑损失计算以缓解数据的不平衡性。为验证模型的性能,构建了一个500类、含32768张图片的鱼类数据集,所建模型在该数据集上的准确率达到86.8%,优于现有的主流目标识别方法。利用公开的蝴蝶数据集对该模型进行泛化性能验证,多组消融实验进一步验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 鱼类识别 特征提取网络模型 标签平滑 长尾识别
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基于混合特征提取与跨模态特征预测融合的情感识别模型
2
作者 李牧 杨宇恒 柯熙政 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期86-93,共8页
为从多模态情感分析中有效挖掘单模态表征信息,并实现多模态信息充分融合,提出一种基于混合特征与跨模态预测融合的情感识别模型(H-MGFCT)。首先,利用Mel频率倒谱系数(MFCC)和Gammatone频率倒谱系数(GFCC)及其一阶动态特征融合得到混合... 为从多模态情感分析中有效挖掘单模态表征信息,并实现多模态信息充分融合,提出一种基于混合特征与跨模态预测融合的情感识别模型(H-MGFCT)。首先,利用Mel频率倒谱系数(MFCC)和Gammatone频率倒谱系数(GFCC)及其一阶动态特征融合得到混合特征参数提取算法(H-MGFCC),解决了语音情感特征丢失的问题;其次,利用基于注意力权重的跨模态预测模型,筛选出与语音特征相关性更高的文本特征;随后,加入对比学习的跨模态注意力机制模型对相关性高的文本特征和语音模态情感特征进行跨模态信息融合;最后,将含有文本−语音的跨模态信息特征与筛选出的相关性低的文本特征相融合,以起到信息补充的作用。实验结果表明,该模型在公开IEMOCAP(Interactive EMotional dyadic MOtion CAPture)、CMU-MOSI(CMU-Multimodal Opinion Emotion Intensity)、CMU-MOSEI(CMU-Multimodal Opinion Sentiment Emotion Intensity)数据集上与加权决策层融合的语音文本情感识别(DLFT)模型相比,准确率分别提高了2.83、2.64和3.05个百分点,验证了该模型情感识别的有效性。 展开更多
关键词 特征提取 多模态融合 情感识别 跨模态融合 注意力机制
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试验环境水下声信号的特征提取方法
3
作者 王红滨 王永乐 +1 位作者 何鸣 薛垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期489-495,共7页
水下试验环境参数的反演是水声学研究领域的重要内容。而当前研究的关键是通过对水下声信号做特征提取从而获取参数信息。针对特征提取较难、模型很难拟合等问题。本文提出了一种试验环境水下声信号的特征提取方法。将水下声信号同时用... 水下试验环境参数的反演是水声学研究领域的重要内容。而当前研究的关键是通过对水下声信号做特征提取从而获取参数信息。针对特征提取较难、模型很难拟合等问题。本文提出了一种试验环境水下声信号的特征提取方法。将水下声信号同时用梅尔频谱倒谱系数及线性预测系数处理,两者运用特征加权组合方法得到新的特征矩阵;再应用映射插值算法对特征矩阵进行处理,获得适应神经网络输入的三通道矩阵。本文选取的网络模型为残差神经网络。利用实验室所录制的对河口水库数据集测试表明,本文提出的特征提取方法普遍优于仅利用梅尔频谱倒谱系数或线性预测系数的特征处理方法。利用单频矩形脉冲信号对环境进行深度5分类,准确率平均提升2%。利用线性调频信号对环境进行深度5分类,准确率平均提升2.03%。本文提出的特征提取方法对线性调频信号在深度分类任务下处理的结果要优于单频矩形脉冲信号处理的结果。 展开更多
关键词 环境反演 特征提取 梅尔频谱倒谱系数 线性预测系数 特征加权组合方法 残差神经网络 神经网络 水下声信号
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基于视觉的草莓品质特征提取与评价模型
4
作者 马志艳 王玉斌 陈学海 《包装与食品机械》 CAS 北大核心 2024年第1期39-45,共7页
为提高草莓分选效率、增加草莓品质评价方法的数据区分度,提出一种基于视觉的草莓品质评价模型。以行业标准的草莓品质传统评价方法为基础,通过图像处理方法提取草莓颜色、尺寸和形状,从而对草莓的成熟度、缺陷、质量和形状特征进行量化... 为提高草莓分选效率、增加草莓品质评价方法的数据区分度,提出一种基于视觉的草莓品质评价模型。以行业标准的草莓品质传统评价方法为基础,通过图像处理方法提取草莓颜色、尺寸和形状,从而对草莓的成熟度、缺陷、质量和形状特征进行量化,实现对草莓的等级评价和规格评价。进一步采用熵权法,引入权重因子,建立草莓品质综合评价模型,实现对草莓品质的自动分级。设计草莓品质分选装置,验证该模型的有效性。测试结果表明,草莓等级和规格自动分级准确率分别达96.7%和98.4%,品质综合分级准确率达到96.3%,草莓分选成功率达到95.3%,每幅草莓图像品质分级平均耗时37 ms,每颗草莓分选平均耗时0.87 s。研究为基于机械手的草莓自动分选提供参考。 展开更多
关键词 草莓 特征提取 等级评价 规格评价 品质模型
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新小波阈值法与VMD相结合的滚动轴承特征提取
5
作者 孙砚飞 邹方豪 +1 位作者 纪俊卿 许同乐 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期90-93,99,共5页
针对滚动轴承故障信号弱以及难提取等问题,提出了一种新小波阈值方法与VMD相结合的轴承故障信号特征提取方法。首先,利用一种改进的指数小波阈值函数来优化传统小波降噪方法,克服其存在间断点和恒定偏差等问题;然后,结合VMD提取滚动轴... 针对滚动轴承故障信号弱以及难提取等问题,提出了一种新小波阈值方法与VMD相结合的轴承故障信号特征提取方法。首先,利用一种改进的指数小波阈值函数来优化传统小波降噪方法,克服其存在间断点和恒定偏差等问题;然后,结合VMD提取滚动轴承的有效故障特征;最后,以6205-RS号轴承内圈故障数据作为原始信号进行实验验证。实验结果表明,该方法能够有效提高降噪信号的信噪比,降低均方根误差,保证滚动轴承微弱故障信号特征提取的完整性和有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 新小波阈值 变分模态分解 特征提取
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半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取
6
作者 吕欢欢 黄煜铖 +1 位作者 张辉 王雅莉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期131-145,共15页
为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相... 为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相似度;为了充分利用大量无标签样本提高算法性能,采用模糊C均值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签;然后通过增加规范化项到局部力导引算法(FDA)的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性;最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量。S4LFDA算法既保持了数据集在光谱域的可分性,又保持了像元在空间区域内的近邻关系,合理利用有标签样本及无标签样本,提高了算法的分类性能。在Pavia University和Indian Pines数据集上进行实验,总体分类精度达到95.60%和94.38%。与其他维数约简算法相比,该算法有效提高了地物分类性能。 展开更多
关键词 高光谱影像 半监督 空谱 判别分析 特征提取 地物分类
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基于深度卷积测量网络的滚动轴承压缩域故障特征提取方法
7
作者 林慧斌 王洪畅 习慈羊 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期485-496,共12页
压缩感知可有效降低机械状态监测信号的数据存储和传输压力,而现有压缩感知方法在故障诊断的应用中存在压缩效率低下、信号重构过程缓慢等问题。本文利用自编码网络与压缩感知的对应关系,提出了一种基于深度卷积测量网络的滚动轴承压缩... 压缩感知可有效降低机械状态监测信号的数据存储和传输压力,而现有压缩感知方法在故障诊断的应用中存在压缩效率低下、信号重构过程缓慢等问题。本文利用自编码网络与压缩感知的对应关系,提出了一种基于深度卷积测量网络的滚动轴承压缩域故障特征提取方法。针对无噪声的故障信号样本难以获取的问题,提出一种利用故障机理构建数据集的方法,利用该仿真数据集训练得到的模型适用于不同工况下的实测轴承信号。构造网络层数由所需要的信号压缩率确定、隐含层与原信号的频率呈对应关系的深度卷积去噪自编码网络。截取训练完备的编码子网络(即深度卷积测量网络)代替传统的观测矩阵对滚动轴承振动信号进行压缩测量,实现压缩域的故障特征提取。仿真分析验证了所提数据集构造方法及压缩域特征提取方法的有效性。滚动轴承实验信号分析进一步验证了采用所提方法训练得到的深度卷积测量网络具有很好的泛化性,且能够在压缩率远低于传统压缩感知方法的情况下有效地提取轴承故障特征成分并进行故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 故障特征提取 压缩感知 深度卷积测量网络
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增强组合差分乘积形态学滤波的轴承故障特征提取方法
8
作者 徐先峰 赵卫峰 +1 位作者 邹浩泉 宋亚囡 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期96-106,共11页
针对滚动轴承故障信号的非线性、非平稳、强噪声特性导致的常规时频域特征提取方法受限问题,提出一种增强组合差分乘积形态学滤波的轴承故障特征提取方法。在分析数学形态学4种基本运算的正、负冲击脉冲提取特性的基础上,运用级联、差... 针对滚动轴承故障信号的非线性、非平稳、强噪声特性导致的常规时频域特征提取方法受限问题,提出一种增强组合差分乘积形态学滤波的轴承故障特征提取方法。在分析数学形态学4种基本运算的正、负冲击脉冲提取特性的基础上,运用级联、差分、乘积构造的一种新的组合差分乘积算子(combination difference multiply operator,CDMO)具备了同时提取正、负冲击脉冲的能力,并发挥梯度乘积运算对脉冲提取更敏感的优势,实现故障信息的充分提取。引入故障特征频率比指标优化CDMO结构元素参数,修正待处理信号的几何特征,提取与结构元素相匹配的信号特征信息。在CDMO滤波的基础上,借助三阶累积量切片谱技术能够抑制高斯噪声、突出二次耦合分量的优势,准确提取故障特征频率及其倍频,增强轴承故障特征提取能力并抑制噪声干扰。依托2种不同来源的工程实际信号并与经典故障特征提取方法对比分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 形态学滤波 三阶累积量切片谱 特征提取
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基于特征提取和集成学习的个人信用评分方法
9
作者 康海燕 胡成倩 《计算机仿真》 2024年第1期311-320,共10页
在大数据蓬勃发展的今天,信息经济已经深入社会方方面面,个人信用体系建设的重要性越发突出。而传统的信用体系存在覆盖率不足、评价特征维度高、数据孤岛等问题,为了解决以上问题,提出一种基于特征提取和Stacking集成学习的个人信用评... 在大数据蓬勃发展的今天,信息经济已经深入社会方方面面,个人信用体系建设的重要性越发突出。而传统的信用体系存在覆盖率不足、评价特征维度高、数据孤岛等问题,为了解决以上问题,提出一种基于特征提取和Stacking集成学习的个人信用评分方法(PSL-Stacking)。方法首先利用Pearson和Spearman系数对数据进行初始化分析剔除不相关数据,利用LightGBM算法进行特征选择,减少冗余特征对模型的影响;其次选取XGboost、LightGBM、Random Forest以及Huber回归等算法,利用Stacking集成学习技术构造个人信用评分模型。最后,以某电信数据为研究对象,对该上述模型的个人信用评分能力进行验证。实验结果得出上述模型具有很好的预测能力,能够准确的对用户信用进行评分,有效降低企业遭受金融欺诈、团伙套利等问题的风险。 展开更多
关键词 信用评分 特征提取 集成学习 欺诈
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基于特征提取的快速图书损坏鉴评方法研究
10
作者 王洋 《四川图书馆学报》 2024年第3期48-53,共6页
文章针对图书损坏现象,提出一种基于特征提取的快速图书损坏鉴评方法。对出借和归还时图书的正反侧三面图像进行差异度检测,评判图书损坏是否超过损坏阈值;找到差异度位置区域,并利用一种新的有监督的分析方法对该区域进行特征提取,继... 文章针对图书损坏现象,提出一种基于特征提取的快速图书损坏鉴评方法。对出借和归还时图书的正反侧三面图像进行差异度检测,评判图书损坏是否超过损坏阈值;找到差异度位置区域,并利用一种新的有监督的分析方法对该区域进行特征提取,继而分类匹配,判定损坏类型和损坏程度,提示图书馆工作人员及时进行图书修复,督促读者爱护书籍,养成良好的阅读习惯。同时,文章采集某高校图书馆内的1000本纸质藏书,将所提方法与传统的特征提取方法进行对比实验,结果表明文章所提方法的识别精度更高。 展开更多
关键词 图书定损 特征提取 线性判别分析 局部加权均值
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基于空频域特征提取的小样本图像分类算法
11
作者 赵洋 任劼 《自动化应用》 2024年第7期13-16,共4页
小样本学习的目的是使用极少的样本训练模型,并在有限的数据集上构建一种有效的模型,以实现对新样本的准确预测。关于小样本图像分类的研究大多只从空域的角度去提取图像的特征进行学习,且在计算相似性分数时采用单一的度量模式,极大地... 小样本学习的目的是使用极少的样本训练模型,并在有限的数据集上构建一种有效的模型,以实现对新样本的准确预测。关于小样本图像分类的研究大多只从空域的角度去提取图像的特征进行学习,且在计算相似性分数时采用单一的度量模式,极大地降低了图像分类的准确性。为此,提出了一种基于空频域特征提取的小样本图像分类算法网络(FENet),从空域和频域角度出发,提取图像特征,并结合图像到图像的度量与图像到类的度量方式,引入干扰因子,提高模型的鲁棒性和泛化性。在CUB-200-2011、Stanford-Cars、Stanford-Dogs 3个数据集上进行了大量的实验,结果表明,FENet在一定程度上能提升小样本图像分类的准确性。 展开更多
关键词 小样本学习 空频域特征提取 图像分类
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安检图像小目标违禁品特征提取模块构建与应用
12
作者 刘天时 周泽华 郝敏杰 《现代信息科技》 2024年第4期136-141,共6页
针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品... 针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品检测的过程中聚焦于图像的重要特征。为了充分发挥所构建模块对于小目标物体的特征提取能力,采用空间深度转换模块替代原模型中的下采样模块,使得YOLOv5模型在特征提取的过程中能够尽可能地保留小目标物体的特征信息,提高对小目标违禁品的检测效果。 展开更多
关键词 安检图像 小目标违禁品 特征提取模块 计算机视觉 物流包裹
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一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法 被引量：1
13
作者 吴松泽 刘利军 +3 位作者 黄青松 孔凡彦 刘骊 付晓东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期676-683,共8页
随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对... 随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对特定模态特征提取时引入其它模态的噪声特征,使得模型难以关注到不同模态医学影像中的关键特征.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法.首先,对医学影像进行模态识别,根据模态标签指导输入参数不共享的特征提取网络以获得不同模态影像的差异性特征;然后,设计了一种面向Med-VQA的卷积降噪模块以降低医学影像不同模态特征的噪声信息;最后,采用空间与通道注意力模块进一步增强不同模态差异性特征的关注度.在Med-VQA公共数据集Slake上得到的实验结果表明,本文提出方法能有效提高Med-VQA的准确率. 展开更多
关键词 医学视觉问答 多模态特征提取 卷积神经网络 注意力机制
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基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测研究
14
作者 赵亮 《电气技术与经济》 2024年第2期68-70,共3页
油田压裂设备是重要的油田生产装置之一,对于提高采油效率和生产质量至关重要。然而,电气故障可能导致设备异常运行和生产效率下降。传统的故障检测方法存在检测精度低和依赖人工经验等问题。为解决这些问题,本研究提出了一种基于特征... 油田压裂设备是重要的油田生产装置之一,对于提高采油效率和生产质量至关重要。然而,电气故障可能导致设备异常运行和生产效率下降。传统的故障检测方法存在检测精度低和依赖人工经验等问题。为解决这些问题,本研究提出了一种基于特征提取的自动检测方法来识别油田压裂设备的电气故障。该研究为油田生产装置的电气故障检测提供了新的途径,为油田生产的持续发展做出贡献。 展开更多
关键词 油田压裂设备 特征提取 故障检测
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基于HJ-1星和GF-1号影像融合特征提取冬小麦种植面积
15
作者 张宏 李卫国 +4 位作者 张晓东 卢必慧 张琤琤 李伟 马廷淮 《中国农业科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期109-119,共11页
为提高基于国产环境与灾害监测预报卫星(HJ-1/CCD)影像大范围提取冬小麦种植面积的精度,以江苏省宿迁市沭阳县为研究区域,对冬小麦拔节期30 m×30 m的HJ-1/CCD多光谱影像和2 m×2 m的高分1号卫星全色影像(GF-1/PMS)进行融合与... 为提高基于国产环境与灾害监测预报卫星(HJ-1/CCD)影像大范围提取冬小麦种植面积的精度,以江苏省宿迁市沭阳县为研究区域,对冬小麦拔节期30 m×30 m的HJ-1/CCD多光谱影像和2 m×2 m的高分1号卫星全色影像(GF-1/PMS)进行融合与面向对象分类研究。将GF-1/PMS全色影像进行8、16和24 m重采样,得到4种空间分辨率(含2 m)的全色影像,分别与HJ-1/CCD多光谱影像利用光谱锐化法(Gram-Schmidt,GS)进行融合。通过对融合影像进行质量评价,选择适合研究区冬小麦种植田块格局的适宜尺度影像。将HJ-1/CCD多光谱影像重采样,得到与适宜尺度融合影像相同尺度的影像,在两景影像中分别选取包含光谱、纹理信息的训练融合影像样本(samples of fused image,SFI)和重采样影像样本(samples of resampling image,SRI),采用面向对象分类方法对适宜尺度融合影像(fused image,FI)和重采样影像(resampling image,RI)进行冬小麦种植面积提取。结果表明,16 m×16 m融合影像的效果优于2 m×2 m、8 m×8 m和24 m×24 m融合影像,其均值、标准差、平均梯度和相关系数分别为161.15、83.01、4.55和0.97。面向对象分类后,SFI对重采样影像RI16m分类的总体精度为92.22%,Kappa系数为0.90。SFI对融合影像FI16m分类的总体精度为94.44%,Kappa系数为0.93。SRI对重采样影像RI16m分类的总体精度为84.44%,Kappa系数为0.80。SFI对融合影像FI16m分类效果最好,说明基于融合影像和融合影像提取样本(SFI)结合的面向对象分类方法能准确提取冬小麦种植面积。另外,重采样影像和融合影像提取样本(SFI)相结合的面向对象分类方法也可较好提取冬小麦种植面积。为利用国产中空间分辨率HJ-1/CCD卫星和高分1号卫星融合影像有效提取大区域冬小麦种植面积信息提供了参考。 展开更多
关键词 HJ-1/CCD卫星影像 GF-1/PMS卫星影像 冬小麦种植面积 特征提取 影像融合 面向对象分类
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基于低压直流断路器的机械故障机理分析与特征提取技术研究
16
作者 叶奕君 郭嘉俊 +7 位作者 张子健 吕文杰 艾泽光 崔鹏 谭佳明 杨爱军 王小华 荣命哲 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期26-37,共12页
直流断路器是轨道交通直流牵引供电系统的核心保护设备,是直流供电系统安全运行的保证,确保其稳定运行至关重要。文中针对直流牵引断路器机械结构特点,进行了断路器机械故障模拟实验,选取分合闸线圈电流及振动信号作为监测物理量,研究... 直流断路器是轨道交通直流牵引供电系统的核心保护设备,是直流供电系统安全运行的保证,确保其稳定运行至关重要。文中针对直流牵引断路器机械结构特点,进行了断路器机械故障模拟实验,选取分合闸线圈电流及振动信号作为监测物理量,研究其机械故障机理与特征提取方法。研制信号采集硬件装置,搭建直流断路器机械故障模拟实验平台,模拟6种常见的机械故障。采集不同故障下的线圈电流及振动信号进行特征提取后进行故障机理分析,为低压直流断路器机械故障诊断提供理论支撑。 展开更多
关键词 直流断路器 机械故障 电流信号 振动信号 特征提取
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基于改进局部图结构的再认记忆脑电特征提取
17
作者 王凯 顾翔 +2 位作者 李文杰 王苏弘 邹凌 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期81-86,共6页
为了研究再认记忆脑电的纹理特征,以及解决垂直对称局部图结构和对称局部图结构在提取脑电纹理特征时结构不稳定的问题。基于新旧范式设计了再认记忆实验,采集医学生和非医学生(均为35名)相关脑电,并且将这些脑电分为学习医学图片阶段... 为了研究再认记忆脑电的纹理特征,以及解决垂直对称局部图结构和对称局部图结构在提取脑电纹理特征时结构不稳定的问题。基于新旧范式设计了再认记忆实验,采集医学生和非医学生(均为35名)相关脑电,并且将这些脑电分为学习医学图片阶段、学习非医学图片阶段、再认旧医学图片阶段、再认旧非医学图片阶段、再认新医学图片阶段和再认新非医学图片阶段。首先,利用二维小波变换得到每位被试脑电的三个子频带,并提出改进集成局部图结构方法对原数据和3个子频带进行特征提取,改进算法纳入了具有稳定结构的扩展对称局部图结构和复合局部图结构;然后对特征进行归一化,避免结果过拟合,使用皮尔逊相关系数筛选出相关系数在0.8~1之间的特征矩阵列。在支持向量机等分类器上验证改进前后的算法,并使用正确率、精确率、召回率和F1评分这四个指标对模型进行评估。与改进前算法相比,改进后算法在支持向量机上的分类正确率分别提升3.8%,0.4%,0.3%,1.6%,5.1%和4.2%。分类结果说明医学生和非医学生在医学图片学习再认阶段存在明显差异,新加入扩展对称局部图结构和复合局部图结构比原算法中垂直对称局部图结构和对称局部图结构具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 脑电 再认记忆 集成局部图结构 特征提取
原文传递
重复使用火箭涡轮泵轴承故障特征提取方法优化
18
作者 王得龙 王伟 +1 位作者 金路 王俨剀 《火箭推进》 CAS 北大核心 2024年第1期154-162,共9页
涡轮泵轴承是可重复使用火箭的关键,因此能够有效提取出轴承故障特征频率从而展开故障诊断十分重要。将奇异值分解(SVD)和包络谱解调法相结合,对火箭涡轮泵轴承展开故障特征提取。对轴承内环、外环及滚动体故障数据进行处理和分析,结果... 涡轮泵轴承是可重复使用火箭的关键,因此能够有效提取出轴承故障特征频率从而展开故障诊断十分重要。将奇异值分解(SVD)和包络谱解调法相结合,对火箭涡轮泵轴承展开故障特征提取。对轴承内环、外环及滚动体故障数据进行处理和分析,结果表明,针对信号中含有大量噪声的数据,相比传统的包络谱解调法,改进方法的故障特征提取效果明显提升。通过该方法提取出的3种故障低频特征频率的相对幅值相比于传统包络谱解调均有提升。同时,可以有效降低高频噪声的干扰,尤其在高频区依然可以看到比较明显的特征频率,而传统包络谱解调法的高频区基本被噪声覆盖。通过计算得出信号的信噪比均有60 dB以上的提升。 展开更多
关键词 涡轮泵 滚动轴承 包络谱 奇异值分解 故障特征提取
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一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术
19
作者 林泊锟 丁勇 李登华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第4期23-28,共6页
为提升边坡险情的监测能力,本文提出了一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术。该技术通过提取边坡自然特征物的二维坐标构成目标三角网络,以三角网络的变化区域圈定边坡险情范围,并提取变化范围内的同名特征点,以同名... 为提升边坡险情的监测能力,本文提出了一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术。该技术通过提取边坡自然特征物的二维坐标构成目标三角网络,以三角网络的变化区域圈定边坡险情范围,并提取变化范围内的同名特征点,以同名特征点的位移情况对边坡的变化进行描述。首先,拍摄边坡发生险情前后的图像,利用目标检测模型YOLOv5识别边坡自然特征物,利用语义分割模型DeepLabV3+对提取的自然特征物进行语义分割得到其二值化区域,提取区域中心得到二维坐标,以所有自然特征物的二维坐标点阵构建目标三角网络,并以三角网络变化圈定边坡的变化范围。然后,利用图像特征提取技术,提取变化范围之内的同名特征点,并统计其位移距离与方向,以此反馈边坡的变化情况。最后,设计了试验验证该方法的稳定性与可靠性,并在真实的边坡验证了方法的实用性。试验结果表明,该技术能够对边坡的变化进行有效监测,是边坡监测工程中的一种可行技术。 展开更多
关键词 边坡 自然特征物 监测 三角网络 深度学习 特征提取
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基于P-L双重特征提取的PEMFC系统故障诊断方法
20
作者 贺飞 张雪霞 陈维荣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期492-499,共8页
针对质子交换膜燃料电池系统故障诊断问题,提出基于P-L双重特征提取的故障诊断方法。使用P-L双重特征提取对预处理后的样本数据进行特征提取,通过冗余变量剔除与二次特征提取,最大程度保留分类特征并有效降低样本数据维度。利用二叉树... 针对质子交换膜燃料电池系统故障诊断问题,提出基于P-L双重特征提取的故障诊断方法。使用P-L双重特征提取对预处理后的样本数据进行特征提取,通过冗余变量剔除与二次特征提取,最大程度保留分类特征并有效降低样本数据维度。利用二叉树多类支持向量机与极限学习机对二维故障特征向量进行分类实现故障诊断。通过实例验证,对比线性判别分析的特征提取效果,P-L双重特征提取可使相同分类器测试集诊断准确率提高21.19%,诊断准确率达99.27%,实现了PEMFC系统膜干、氢气供应故障的精准快速诊断。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 故障检测 数据挖掘 P-L双重特征提取 支持向量机 极限学习机
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