基于标准化流的地震偏移噪声压制和不确定性量化

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作者 孙昌潇 毛伟建 石星辰 《世界地质》 CAS 2024年第4期541-550,共10页

为了定量评估地震成像结果的不确定性,同时减少成像伪影、提高成像分辨率,笔者采用了机器学习领域中的一种可逆神经网络—标准化流,实现高精度成像,并进行成像结果的后验估计。通过对估计的后验分布进行采样及其统计分析,笔者量化了成... 为了定量评估地震成像结果的不确定性,同时减少成像伪影、提高成像分辨率,笔者采用了机器学习领域中的一种可逆神经网络—标准化流,实现高精度成像,并进行成像结果的后验估计。通过对估计的后验分布进行采样及其统计分析,笔者量化了成像过程中存在的不确定性。与传统的抽样方法,例如马尔科夫链蒙特卡罗相比,标准化流法能够直接预测后验分布,而不是依赖于随机采样,因此在计算效率和适应性方面展现出显著的优势。笔者将该方法应用于稀疏数据成像的去噪与增强,并在合成数据上进行了测试。测试结果表明,稀疏海底节点采集数据的偏移成像结果得到了改善,成像噪声减少,同相轴的连续性以及深度照明得到了加强。另外,不确定性量化通过统计后验成像结果生成。 展开更多

关键词 贝叶斯推断 标准化流 不确定性量化 地震成像

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ValidFlow:基于标准化流的无监督图像缺陷检测 被引量：3

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作者 张兰尧 陈晓玲 +3 位作者 张达敏 岑翼刚 张琳娜 黄彦森 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1445-1457,共13页

基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块... 基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块堆叠构成的网络ValidFlow,其中FA flow内部的子网络去掉了上下采样的捷径分支,并引入深度可分离卷积;FB flow内部的子网络在3个尺度上进行跨尺度融合。这样的设置使得ValidFlow在参数量减少的同时保证了信息的充分混合。在MVTec AD、MTD和DAGM数据集上与已有方法的对比结果显示,在MVTec AD数据集上,ValidFlow在15个类别中的平均AUROC为99.2%,在4个类别上的AUROC均为100%;在MTD数据集上获得了99.6%的AUROC;相比于CS-Flow,ValidFlow的参数量减少了207.61M,推理速度FPS提升了22;在DAGM数据集上,10个类别的平均AUROC为99.0%,性能上非常接近有监督的方法。 展开更多

关键词 标准化流 特征平行流 特征混合流 深度可分离卷积 跨尺度

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面向工业图像异常检测的连续密集标准化流模型 被引量：2

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作者 张邹铨 张辉 +1 位作者 吴天月 陈天才 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期212-220,共9页

工业产品表面异常检测是生产制造中不可或缺的环节。在实际工业生产中,普遍存在异常样本所占比例低且未知异常复杂多变等现象,进而造成在小样本数据集上过拟合、泛化能力不佳等一系列负面影响。近年来,标准化流思想为基于深度学习的工... 工业产品表面异常检测是生产制造中不可或缺的环节。在实际工业生产中,普遍存在异常样本所占比例低且未知异常复杂多变等现象,进而造成在小样本数据集上过拟合、泛化能力不佳等一系列负面影响。近年来,标准化流思想为基于深度学习的工业图像异常检测带来了新途径,但标准化流的固有架构易导致模型表达能力不足。针对上述难点,提出了一种面向工业图像异常检测的连续密集标准化流模型。首先,设计一种基于对比学习的特征提取网络预训练策略,将模拟异常数据和少量真实异常数据加入对比学习任务中,并训练特征骨干网络AlexNet拉近或拉远特定样本间的距离;其次,设计连续密集标准化流模型,采用可逆变换的复合架构来构造密集流模块,增强生成式模型对分布的拟合能力。在MVTec AD和Magnetic Tile Defects以及自制的工业布匹数据集上的实验结果表明,与其他的异常检测模型相比,所提方法在3个数据集上的检测性能达到了最优或次优的水平。 展开更多

关键词 工业图像检测 异常检测 深度学习 标准化流 对比学习

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基于人体姿态的标准化流监控视频异常检测研究

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作者 张琥 常沙 +2 位作者 张世柠 何宗义 陈天艺 《科技视界》 2024年第35期76-79,共4页

文章参考现有基于标准化流的异常检测算法,将该任务提炼为对监控画面中人体姿态的异常检测,使用从监控视频画面中提取的人体姿态信息作为训练数据,构建了一种轻量的视频异常检测模型,经过实验,该模型具有很强的通用性。同时,模型使用的... 文章参考现有基于标准化流的异常检测算法,将该任务提炼为对监控画面中人体姿态的异常检测,使用从监控视频画面中提取的人体姿态信息作为训练数据,构建了一种轻量的视频异常检测模型,经过实验,该模型具有很强的通用性。同时,模型使用的人体姿态数据具有匿名性,也能够减轻对个人隐私泄露问题的争议。 展开更多

关键词 视频异常检测 标准化流 无监督学习 姿态跟踪

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基于自编码标准流的异常点检测

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作者 钟海鑫 王晖 郭躬德 《计算机系统应用》 2024年第3期34-42,共9页

在大型和高维数据上进行有效检测,在实际应用中具有重要意义.异常点检测是指识别出偏离一般数据分布的数据点,其核心是密度估计.尽管像深度自编码高斯混合模型通过先降低维度,再进行密度估计已经取得了重大进展,但是它对低维潜在空间引... 在大型和高维数据上进行有效检测,在实际应用中具有重要意义.异常点检测是指识别出偏离一般数据分布的数据点,其核心是密度估计.尽管像深度自编码高斯混合模型通过先降低维度,再进行密度估计已经取得了重大进展,但是它对低维潜在空间引入噪声,并且在对密度估计模块优化时存在一些限制,例如需要保证协方差是正定矩阵.为解决这些限制,本文提出一种用于无监督异常检测的深度自编码标准化流(deep autoencoder normalizing flow,DANF).该模型利用深度自编码器为每个输入样本生成低维潜在空间表示和重构误差,进而将其输入标准化流(normalizing flow,NF),最终映射成高斯分布.在多个公开的基准数据集上的实验结果表明,深度自编码标准化流模型显著优于最先进的异常检测技术,在评估指标F1-score上最高提升26.43%. 展开更多

关键词 异常检测 无监督学习 标准化流 可逆变换 密度估计

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基于标准化物流技术的农产品供应链集成策略研究 被引量：4

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作者 杨永光 《现代商业》 2020年第12期7-8,共2页

农产品供应链集成是将农产品流通的节点、主体整合为一体高效运行,标准化物流技术是农产品供应链集成的技术基础与保障,本文探讨了基于标准化物流技术的农产品供应链集成的意义、要素与策略。

关键词 标准化物流 农产品供应链 供应链集成

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标准化物流技术在共同配送领域的应用措施研究 被引量：1

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作者 杨永光 包刚 《时代经贸》 2018年第25期47-49,共3页

标准化物流技术是共同配送深入推进的重要抓手,也是降本增效的重要手段,本文阐述了标准化物流技术的定义与内容,分析了推广标准化物流技术的意义,提出了共同配送发展过程中标准化物流技术的应用措施。

关键词 标准化物流 共同配送

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基于标准化物流技术的农产品供应链集成策略研究 被引量：2

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作者 徐慧明 《中阿科技论坛（中英文）》 2022年第11期97-101,共5页

农产品物流作为农业全产业链上最关键的一环,是农业服务业发展的核心要素与重要依托。在“三农”政策有效实施的背景下,我国农业发展较快,同时农产品数量庞大,种类繁多,这给农产品物流带来了较大的潜在物流市场需求。然而,当前国内农产... 农产品物流作为农业全产业链上最关键的一环,是农业服务业发展的核心要素与重要依托。在“三农”政策有效实施的背景下,我国农业发展较快,同时农产品数量庞大,种类繁多,这给农产品物流带来了较大的潜在物流市场需求。然而,当前国内农产品物流水平不高,物流成本居高不下,工作效率低下,严重影响到我国农业产业化的发展进程。转变农产品物流模式、创新农产品供应链管理,是活跃农产品流通的迫切需要,是实现农业与农产品物流双产业化发展的内在需要与趋势。文章首先对标准化物流技术与农产品供应链集成进行了概述,然后论述了标准化物流技术对农产品供应链集成的意义与条件,最后基于标准化物流技术提出了农产品供应链集成的具体策略。 展开更多

关键词 标准化物流 农产品 供应链集成 策略

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物流业呼唤标准化 被引量：1

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作者 谢骥宁 《企业标准化》 2005年第9期38-40,共3页

我国物流要走上快速、健康的发展道路,物流标准化是关键。物流标准化能够使不同的企业、不同的物流环节有效衔接,尽量减少衔接处的物流成本。但是我国的物流标准化还有很多问题,对这些问题进行分析之后,本文提出了解决方案。

关键词 物流标准化衔接点物流 成本 信息化 物流业 标准化 物流成本 衔接处 企业

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基于因果自回归流模型的因果结构学习算法

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作者 卢小金 陈薇 +1 位作者 郝志峰 蔡瑞初 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期131-136,共6页

因果自回归流模型已经在非独立噪声等场景的因果方向推断问题上取得了一定的进展,但在多个结点的场景下仍存在全局结构搜索带来的准确度低和计算时间复杂度高的问题。面向非时序观察数据设计一种两阶段因果结构学习算法。在第一阶段,基... 因果自回归流模型已经在非独立噪声等场景的因果方向推断问题上取得了一定的进展,但在多个结点的场景下仍存在全局结构搜索带来的准确度低和计算时间复杂度高的问题。面向非时序观察数据设计一种两阶段因果结构学习算法。在第一阶段,基于观测数据的条件独立性,对完全无向图通过条件独立性检验得到基本的因果骨架;在第二阶段,基于因果自回归流模型,通过标准化流的方法计算骨架中每条无向边在不同方向上的边缘似然概率,进而通过比较边缘似然概率进行因果方向推断。实验结果表明:该算法在多组不同参数生成的仿真因果结构数据集上均有较好的表现,与现有的主流因果结构学习算法相比,F1值平均提升15%~28%;在真实因果结构数据集实验中,该算法能够较为完整准确地学习到变量间的因果关系,与主流的因果结构学习算法相比,F1值平均提升28%~48%,具有更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 因果结构学习 因果发现 加性噪声模型 因果自回归流模型 标准化流

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用科学发展观看现代物流管理

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作者 牟永泉 《中国市场》 2009年第10期20-21,共2页

从人类诞生之日起,就开始与信息打交道。人类的五次信息革命分别是:语言→文字→印刷术→电话→互联网。真正意义上的现代流通是在进入第五次信息革命中迅速形成的。

关键词 科学发展观 标准化物流 绿色物流

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基于关键帧定位的人体异常行为识别 被引量：3

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作者 刘雨萌 桑海峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期104-111,共8页

近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行... 近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行为识别模型,首先,通过基于标准化流和注意力增强时空图卷积的关键帧定位网络学习正常帧的概率分布,筛选和提取出长视频中的异常帧(关键帧)序列,并将其作为后续网络模型的输入。然后,为了更好地捕捉人体姿势的运动特征和异常情况,提出一种融合注意力和增强残差的时空图卷积异常行为识别算法,将关键帧序列输入到该模型网络中以实现对监控视频中的人体异常行为的高效准确识别。使用公开数据集和自建数据集对该方法的有效性进行验证,实验结果表明,在公开数据集ShanghaiTech Campus上人体异常行为识别的TOP-1准确率达到82.86%,TOP-5准确率达到98.10%,该方法可以更好的完成监控视频中的人体异常行为识别。 展开更多

关键词 异常行为识别 关键帧定位 标准化流 时空图卷积 注意力机制

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点云与图像融合的无监督异常检测算法研究

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作者 谢宏兴 林珊玲 +3 位作者 林志贤 郭太良 林坚普 吕珊红 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1642-1648,共7页

针对多模态工业检测中高维特征之间存在干扰,导致检测率不理想的问题,提出了一种基于标准化流的多模态工业异常检测方法。首先提取图像的3D点云的深度信息将其作为第4个通道添加到RGB图像中,生成融合后的RGBD图像,然后使用预训练的特征... 针对多模态工业检测中高维特征之间存在干扰,导致检测率不理想的问题,提出了一种基于标准化流的多模态工业异常检测方法。首先提取图像的3D点云的深度信息将其作为第4个通道添加到RGB图像中,生成融合后的RGBD图像,然后使用预训练的特征提取网络提取融合后的图像特征,最后使用特征训练得到一个用于异常检测的标准化流模型。实验结果表明,异常检测模型在MVTec 3D-AD数据集的平均Pixel AUROC达到95.8%,平均AUPRO达到86.2%。相较于其他模型分别提升了2.6%和9.1%。 展开更多

关键词 工业异常检测 多模态 点云 标准化流

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深度概率优化的VAE轴承状态评估 被引量：2

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作者 尹爱军 陈小敏 +1 位作者 谭建 王昱 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期186-192,共7页

基于振动信号的VAE(variational auto-encoder,VAE)轴承状态评估方法,由于VAE近似后验分布简化高斯假设,其隐变量低维空间表示过于简单,往往无法捕捉到振动信号真实的潜在故障特征,且利用变分证据下界评估运行状态,存在估计不准确以及... 基于振动信号的VAE(variational auto-encoder,VAE)轴承状态评估方法,由于VAE近似后验分布简化高斯假设,其隐变量低维空间表示过于简单,往往无法捕捉到振动信号真实的潜在故障特征,且利用变分证据下界评估运行状态,存在估计不准确以及受样本数目影响较大等问题。研究分布变换优化VAE近似后验分布,利用优化采样算法优化计算VAE边缘概率密度,建立一种基于深度概率优化的VAE轴承状态评估模型。通过标准化流(normalizing flows)实现VAE中的分布优化,构造复杂灵活的近似后验分布,自适应学习健康状态下轴承振动信号频谱概率分布;采用AIS(annealed importance sampling,AIS)算法,通过一系列中间分布,采样完成边缘概率密度的优化计算,建立评价指标。滚动轴承对比实验表明,所提方法对滚动轴承退化过程更为敏感,证明了该方法在轴承状态评估中的有效性。 展开更多

关键词 深度概率优化 变分自编码器 标准化流 退火重要性采样 轴承状态评估

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一种改进的小批量手写体字符识别算法 被引量：2

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作者 李远沐 王展青 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第7期1541-1546,共6页

在机器学习领域,从少量样本中高效的学习仍然是一个巨大的挑战.本文借鉴度量学习的思想,基于深度高斯过程模型这一非参数模型,提出了用于小批量手写字符识别的深度高斯匹配网络.该框架可以自适应的学习到一种将以标注支撑集和未标注的... 在机器学习领域,从少量样本中高效的学习仍然是一个巨大的挑战.本文借鉴度量学习的思想,基于深度高斯过程模型这一非参数模型,提出了用于小批量手写字符识别的深度高斯匹配网络.该框架可以自适应的学习到一种将以标注支撑集和未标注的样本映射能够有效到其标签的深度结构,同时避免因训练数据不足而出现的过拟合现象.在深度高斯过程模型的训练阶段,运用标准化流方法构造灵活的变分分布,改善了推断的质量.并且在稀疏化高斯模型以降低计算量时,使用最优k均值方法寻找伪点.在Omniglot和Mini Image数据集上的实验结果表明,相比于传统的CNN,本文算法在单学习样本中的准确率均有所提高,并且本文模型不依赖于微调,同时计算量也得到了控制. 展开更多

关键词 深度高斯过程 变分推断 标准化流 小样本学习 手写体识别

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基于可变形卷积融合双注意力机制的缺陷检测方法 被引量：2

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作者 郑明明 刘胜全 马前 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期52-61,共10页

在工业生产制造过程中,由于生产失误致使产品表面缺陷不仅影响产品质量,同时也会损害企业形象.针对现有方法使用卷积神经网络只具备局部感受野的问题,将Vision Transformer(ViT)作为特征提取器,ViT可以通过位置编码与图像块间的互相运... 在工业生产制造过程中,由于生产失误致使产品表面缺陷不仅影响产品质量,同时也会损害企业形象.针对现有方法使用卷积神经网络只具备局部感受野的问题,将Vision Transformer(ViT)作为特征提取器,ViT可以通过位置编码与图像块间的互相运算充分利用图像中各部分间的关联特征.此外,针对现实场景下的缺陷区域是不规则、不连续的,现有的模型也未充分利用图像中通道与空间信息问题,提出了一种基于可变形卷积融合空间通道双注意力机制的方法(deformable convolutional and dual attention flow,简称DCA-Flow).对于不规则的缺陷区域,使用形变建模能力更强的可变形卷积进行特征提取,并利用通道与空间维度的注意力机制对可变形卷积提取的特征进行权重再调节.实验结果表明,所提出的方法能够有效检测各种类别物体中的表面缺陷,在多种物体中的平均AUROC值可达96.4%,相较基线方法最大值提高了1.4%,且具备更好的泛化性. 展开更多

关键词 缺陷检测 可变形卷积 注意力机制 标准化流

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高速公路路段通行能力分析方法的探索与实践 被引量：19

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作者 常成利 周刚 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期68-72,共5页

公路通行能力分析是公路规划、设计工作中非常重要的内容。本文从寻求标准化交通流的方法入手 ,采用微观和宏观两个角度分析计算车辆折算系数 ,并采用不同的统计模型 ,拟合采样数据 ,确定合理的统计间隔。最后 ,结合我国高速公路的实测... 公路通行能力分析是公路规划、设计工作中非常重要的内容。本文从寻求标准化交通流的方法入手 ,采用微观和宏观两个角度分析计算车辆折算系数 ,并采用不同的统计模型 ,拟合采样数据 ,确定合理的统计间隔。最后 ,结合我国高速公路的实测数据 ,以密度作为划分不同交通流状态的指标 ,分析我国高速公路现阶段下的速度。 展开更多

关键词 高速公路 通行能力分析方法 标准化交通流 速度 流量 密度 车辆折算系数

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家用燃气表外观缺陷的改进ViT+FastFlow检测方法研究

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作者 高泽铭 刘桂雄 陈国宇 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期89-96,共8页

外观质量是家用燃气表(DGM)国家强制检定项目之一,针对DGM外观质量检定中匮乏缺陷样本使基于有监督学习检测方法难以泛化到实际应用场景问题,本文研究DGM外观缺陷无监督检测方法,引入Vision Transformer(ViT)改进版EfficientFormerV2-l... 外观质量是家用燃气表(DGM)国家强制检定项目之一,针对DGM外观质量检定中匮乏缺陷样本使基于有监督学习检测方法难以泛化到实际应用场景问题,本文研究DGM外观缺陷无监督检测方法,引入Vision Transformer(ViT)改进版EfficientFormerV2-l提取正常样本特征,融合底层和高层特征图,并通过二维标准化流FastFlow将正常特征图映射到标准高斯分布,外观缺陷因离散落在分布以外使异常得分相比正常样本更高,通过设置自适应阈值识别并定位DGM外观缺陷。实验采集DGM正常样本、真实缺陷样本、合成缺陷样本作为数据集并优化检测模型参数,优化后检测模型在图像级别指标AUROC达99.77%,在像素级别指标AUPRO达96.3%,每秒可检测4张以上DGM图像,表明本文方法能准确高效识别与定位DGM外观缺陷。 展开更多

关键词 外观缺陷 无监督学习 Vision Transformer 标准化流

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基于隐私保护的无监督电机磁瓦表面缺陷检测研究

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作者 朱文鹏 郭峰 +3 位作者 平作为 梁英杰 兰儒恺 张永 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第7期1219-1225,共7页

电机磁瓦是一种主要用在永磁电机上的瓦状磁铁,其表面缺陷检测是确保产品质量和电机性能的一个重要环节。因此,基于标准化流和卷积自编码器,构建了两阶段表面缺陷检测方法,同时采用联邦学习实现了在保护电机缺陷数据隐私的同时,对电机... 电机磁瓦是一种主要用在永磁电机上的瓦状磁铁,其表面缺陷检测是确保产品质量和电机性能的一个重要环节。因此,基于标准化流和卷积自编码器,构建了两阶段表面缺陷检测方法,同时采用联邦学习实现了在保护电机缺陷数据隐私的同时,对电机磁瓦表面缺陷进行高效检测。首先,利用预训练的编码器提取特征,将其作为标准化流分类网络的输入,并共享给解码器部分;然后,利用重构误差实现缺陷分割,利用联邦学习实现对数据的隐私保护。相比于有监督学习对缺陷样本的依赖,该方法在训练时只需正常样本,实现了无监督检测,摆脱了对缺陷样本的依赖。最后,在电机磁瓦表面缺陷数据集上验证了该方法的优越性。 展开更多

关键词 缺陷检测 电机磁瓦 联邦学习 无监督 标准化流

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城市文化墙:用画笔“涂”出来的产业 被引量：3

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作者 张凌鸿 《杭州（生活品质）》 2012年第5期8-10,共3页

城市文化墙,这种古老而又时尚的艺术形式,融合于文化,被寄予艺术灵魂,驾驭在人文价值培养之上,将古雅文化再现民间,与城市景观遥相呼应。

关键词 城市历史文化 文化墙 艺术形式 涂鸦艺术 杭州城市 公益文化 都市文化 装饰公司 商业城市 标准化流

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