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基于增量式等距映射同双重局部密度方法的工业过程故障检测
1
作者 冯立伟 孙立文 +1 位作者 顾欢 李元 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期525-533,共9页
针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引... 针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引入双重局部密度方法构建统计量对过程进行监控;最后,将IISOMAP-DLD方法应用到田纳西-伊斯曼(TE)过程.实验结果表明,IISOMAP-DLD对比其他方法有更高的故障检测率.IISOMAP在保留数据内在特征的同时,解决了过程的非线性问题,而双重局部密度方法可消除过程的动态性. 展开更多
关键词 流形学习 等距映射 局部密度 故障检测 动态性
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基于自适应融合技术的多模态实体对齐模型
2
作者 任楚岚 于振坤 +1 位作者 关超 井立志 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期100-105,共6页
多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决... 多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决上述问题,提出了MACEA模型,该模型使用多模态变分自编码方法主动补全缺失的模态信息,动态模态融合方法整合不同模态的信息并相互补充,模态间对比学习方法对模态间进行建模,这些方法有效解决了模态缺失与模态难以融合的问题。相比于当前基线模型,MACEA的hits@1和MRR指标分别提升了5.72%和6.78%,实验结果表明,该方法可以有效地识别出对齐实体对,具有较高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 实体对齐 知识图谱 多模态 动态融合 模态缺失
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内置压电悬臂梁的涡致振动圆管俘能结构实验研究
3
作者 陈鹏 林杉杉 +1 位作者 马雄飞 李莉 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第2期248-254,共7页
利用计算机仿真和水循环试验系统测试,分析了阻流体直径、间径比以及双俘能结构串列情况下内置压电悬臂梁柔性圆管涡致振动俘能结构的性能。结果表明:俘能结构的输出电压随着圆柱阻流体直径的增大而增大,随着间径比的增加先增加后降低... 利用计算机仿真和水循环试验系统测试,分析了阻流体直径、间径比以及双俘能结构串列情况下内置压电悬臂梁柔性圆管涡致振动俘能结构的性能。结果表明:俘能结构的输出电压随着圆柱阻流体直径的增大而增大,随着间径比的增加先增加后降低。当阻流体直径为0.03 m,高为0.05 m,间径比为3时,最优输出电压峰-峰值为5.83 V。当两个参数完全相同的俘能结构串列放置试验时,两者的输出电压大不相同,第2个俘能结构的输出电压远大于第1个俘能结构。综合考虑两个俘能结构的电压值,当间径比为4时,得到两个结构产生的电压值分别为0.71 V和5.24 V,优于间径比为其他值的情况。 展开更多
关键词 压电俘能器 涡致振动 压电悬臂梁 压电能量收集
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基于IMDS-DLNS方法的工业过程故障检测 被引量：1
4
作者 冯立伟 孙立文 +1 位作者 顾欢 李元 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期277-284,共8页
针对多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)方法对高维数据进行维数约简时,新样本缺少映射矩阵无法进行低维嵌入的问题,提出了增量式多维尺度变换(incremental multidimensional scaling,IMDS)方法。首先,引入双重局部近邻标准化(... 针对多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)方法对高维数据进行维数约简时,新样本缺少映射矩阵无法进行低维嵌入的问题,提出了增量式多维尺度变换(incremental multidimensional scaling,IMDS)方法。首先,引入双重局部近邻标准化(dual local nearest neighbor standardization,DLNS)技术以解决IMDS方法降维后数据仍然具有多中心、方差差异明显等问题;其次,采用Hotelling T^(2)统计量对过程进行监控,组成增量式多维尺度变换和双重局部近邻标准化的故障检测方法(IMDS-DLNS);最后,通过数值模拟过程和青霉素发酵过程,将IMDS-DLNS方法分别与PCA,KPCA和FD-KNN等方法作对比分析。结果表明,IMDS-DLNS对比其他方法有更高的故障检测率。IMDS-DLNS方法对多变量、多模态过程具有良好的故障检测能力,能够保障产品质量和生产的安全性,可为工业过程故障检测研究提供参考。 展开更多
关键词 自动控制技术其他学科 多模态 增量多维尺度变换 双重局部近邻标准化 故障检测
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压电俘能器接口电路的仿真与实验研究
5
作者 冯事成 安然然 +1 位作者 陈鹏 李莉 《电子元件与材料》 CAS 北大核心 2024年第5期578-584,共7页
为了提高涡致振动压电俘能器的能量收集效率和更好地适应接口电路负载变化,提出了一种增强型串联同步开关电感接口电路(ES-SSHI)。通过理论分析得到了接口电路能量收集效率的计算公式,然后利用Multisim电路仿真软件对增强型串联同步接... 为了提高涡致振动压电俘能器的能量收集效率和更好地适应接口电路负载变化,提出了一种增强型串联同步开关电感接口电路(ES-SSHI)。通过理论分析得到了接口电路能量收集效率的计算公式,然后利用Multisim电路仿真软件对增强型串联同步接口电路进行仿真分析,得到了接口电路输出功率随负载的变化曲线。最后实际搭建了涡致振动压电俘能器风洞测试装置和接口电路,对俘能器接口电路的实际采集功率进行测试和分析。结果表明ES-SSHI电路的理论功率为220μW,仿真最高输出功率为265.1μW,实验最高输出功率为98.2μW,输出功率相比目前比较流行的电路明显较高,同时负载适应性更强。 展开更多
关键词 压电能量收集 能量采集接口电路 能量收集功率 负载适应性
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流致振动剪切模式压电能量收集技术研究
6
作者 李亚洁 张志英 +2 位作者 荣凯超 安然然 李莉 《电子元件与材料》 北大核心 2024年第11期1370-1377,共8页
为了解决水下传感器的持续供能问题,设计了一种基于流致振动的嵌套圆管压电俘能结构。通过流-固-电耦合模型的建立及数值模拟,研究了压电材料工作模式、形状、支撑体结构、流速以及阻流体与俘能结构中心间距对振动和压电性能的影响。结... 为了解决水下传感器的持续供能问题,设计了一种基于流致振动的嵌套圆管压电俘能结构。通过流-固-电耦合模型的建立及数值模拟,研究了压电材料工作模式、形状、支撑体结构、流速以及阻流体与俘能结构中心间距对振动和压电性能的影响。结果表明,该结构在横流和顺流方向均可产生振动,其中剪切模式(d15)下,压电材料的开路电压最高。两个俘能结构在顺流方向串列时压电性能最佳。当流速为1.1 m/s,中心距为俘能结构圆管直径的3倍时,上下游俘能结构最大电压分别为48.22和52.47 V,分别是单俘能结构输出电压的4.05和4.41倍。水循环实验验证了该压电俘能结构将振动能转化为电能的有效性。 展开更多
关键词 流致振动 压电能量收集 剪切模式 数值模拟
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基于大数据技术的Cochran-Armitage算法的分布式研究与实现
7
作者 吴双列 王军凯 +1 位作者 杜江 高洪睿 《电脑知识与技术》 2024年第3期78-84,共7页
Cochran-Armitage趋势检验是在基因组分析中非常重要的算法,其主要被用来完成基因型频率差异的统计检验。针对传统串行Cochran-Armitage趋势检验算法的计算耗时高和资源占用率高的问题,本文提出了基于大数据技术的分布式并行化Cochran-A... Cochran-Armitage趋势检验是在基因组分析中非常重要的算法,其主要被用来完成基因型频率差异的统计检验。针对传统串行Cochran-Armitage趋势检验算法的计算耗时高和资源占用率高的问题,本文提出了基于大数据技术的分布式并行化Cochran-Armitage算法。首先将数据存储至分布式文件系统HDFS。然后逐条读取数据记录并提交至集群执行并行化的Map阶段和Reduce阶段。实验结果表明,分布式并行化的Cochran-Armitage算法相比于传统串行Cochran-Armitage算法,具有更快的计算速度和更少的资源占用等优点。 展开更多
关键词 趋势检验算法 分布式 并行计算 大数据技术 计算集群
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基于CLIP的多模态融合视频描述生成
8
作者 王亮 夏舟勇 +1 位作者 胡营营 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期384-391,共8页
为解决视频描述任务中2D的CLIP预训练模型缺乏时序关系与动作检测敏感性以及信息冗余问题,提出一种基于CLIP的结合注意力掩码与运动表示增强的多模态融合视频描述模型。采用可学习令牌整理冻结的CLIP特征、运动特征与音频特征中的关键信... 为解决视频描述任务中2D的CLIP预训练模型缺乏时序关系与动作检测敏感性以及信息冗余问题,提出一种基于CLIP的结合注意力掩码与运动表示增强的多模态融合视频描述模型。采用可学习令牌整理冻结的CLIP特征、运动特征与音频特征中的关键信息,优化多模态融合;引入关键词检测任务,提高关键信息提取能力;采用基于相关度的多头注意力掩码机制解决冗余问题;利用CLIP特征的向量差变换增强运动表示。实验结果表明,该模型性能优于现有视频描述生成方法,CIDEr指标在MSR-VTT数据集上提升了2.33%,在VATEX数据集上提升了3.12%。 展开更多
关键词 预训练模型 视频描述 多模态 特征融合 运动表示 注意力掩码 关键词检测
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基于LCLSABO-KELM滚动轴承故障诊断方法研究
9
作者 梁山 齐兵 +3 位作者 李浩 刘俊 王锴 王军 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期17-22,共6页
为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞... 为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞行策略,用以优化核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的性能。首先,利用混沌映射策略优化减法平均优化算法的种群初始化,增强种群多样性;其次,结合柯西变异策略与莱维飞行策略,改进位移算法,提高全局搜索能力,有效避免陷入局部最优解;最后,采用LCLSABO算法优化KELM的核心参数,建立LCLSABO-KELM模型,对轴承故障进行分类与诊断。试验结果表明,与SABO-KELM模型、SSA-KELM模型、PSO-KELM模型及传统KELM模型相比,LCLSABO-KELM模型的故障诊断分类精度为98.63%,分别提升了0.97%、2.70%、3.90%和11.30%。这表明,该方法能够充分提取故障特征,显著提高故障诊断的分类精度,验证了该模型在滚动轴承故障诊断与分类中的优越性能。 展开更多
关键词 减法平均优化器 柯西变异策略 莱维飞行策略 轴承故障诊断 LOGISTIC映射
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语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
10
作者 任楚岚 刘长胜 +1 位作者 邹绍强 井立志 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期705-711,共7页
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网... 为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网络增强全局结构和局部实体之间的交互,通过改进的APPNP(approximate personalized propagation of neural predications)算法增强全局依赖关系;融合两个模块进行关系抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,F1达到83.7%,较目前主流方法更具优势,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 关系抽取 上下文语义 注意力增强神经网络 图神经网络 全局结构 局部实体 长距离
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面向小目标的改进YOLOv8安全帽检测算法
11
作者 程翔宇 杨硕 徐森 《物联网技术》 2025年第8期16-21,共6页
现如今小目标安全帽检测算法存在如检测精度较低以及漏检等问题,为解决上述问题,提出一种改进的YOLOv8算法。首先,在C2f中引入一种空间选择核机制(LSKBlock),提高对小目标的检测精度。其次,在主干网络中添加ECA高效通道注意力机制,从而... 现如今小目标安全帽检测算法存在如检测精度较低以及漏检等问题,为解决上述问题,提出一种改进的YOLOv8算法。首先,在C2f中引入一种空间选择核机制(LSKBlock),提高对小目标的检测精度。其次,在主干网络中添加ECA高效通道注意力机制,从而提高检测精度。再次,在Head模块中添加小目标检测头,提高模型对多尺度目标的检测精度。最后,将原模型的CIoU改为动态非单调聚焦机制Wise-IoU,提高模型的泛化能力。实验结果表明,与原YOLOv8模型相比,改进后的YOLOv8模型的精确度、召回率、平均检测精度分别达到了89.4%、78.3%、87.1%,相比原模型分别提高了1.0、3.7、3.5个百分点。 展开更多
关键词 安全帽 YOLOv8 LSKBlock 注意力机制 CIoU Wise-IoU
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MGE-BERT:融合标签排序与情感图感知的多标签情感分类模型
12
作者 关慧 韩志远 《计算机系统应用》 2025年第3期268-276,共9页
目前多标签文本分类研究已经整合了标签信息,但在情感分析领域,现有方法常忽略了基于情感本身强度和极性的标签相关性,这些相关性对于精确分类至关重要.为了解决这些问题,本文提出了多标签交互和情感图感知的MGE-BERT模型.该模型首先通... 目前多标签文本分类研究已经整合了标签信息,但在情感分析领域,现有方法常忽略了基于情感本身强度和极性的标签相关性,这些相关性对于精确分类至关重要.为了解决这些问题,本文提出了多标签交互和情感图感知的MGE-BERT模型.该模型首先通过情感强度关联和情感层次关联对情感标签进行优先排序,然后将排序后的标签与文本数据结合,作为输入导入BERT模型.在此过程中,采用了句法分析技术和情感词典,通过独特的构图方法构建了复杂的依赖图和情感图.为了进一步增强标签信息与文本特征的深度融合,本文将BERT模型的输出作为图卷积网络(GCN)的输入,使其能够更精确地捕捉并传递节点间的上下文关系.实验结果表明,在SemEval2018Task-1C数据集和Go Emotions数据集上进行的实验中,本文提出的MGE-BERT模型相比于最先进的模型,Macro-F1得分分别提高了1.6%和2.0%. 展开更多
关键词 多标签情感分类 情感标签排序 情感图感知 情感词典 情感强度加权
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融合BERT与图卷积网络的软件需求自动分类
13
作者 关慧 高琦 韩志远 《计算机系统应用》 2025年第1期145-152,共8页
考虑到软件需求文本区别于其他普通文本的独特领域信息外,还包含一些重要的上下文关系以及固有的二义性问题,本文提出了一个图卷积与BERT融合的软件需求自动分类模型——BERT-FGCN(BERT-FusionGCN),将图卷积网络(GCN)用于软件需求分类领... 考虑到软件需求文本区别于其他普通文本的独特领域信息外,还包含一些重要的上下文关系以及固有的二义性问题,本文提出了一个图卷积与BERT融合的软件需求自动分类模型——BERT-FGCN(BERT-FusionGCN),将图卷积网络(GCN)用于软件需求分类领域,利用GCN对邻居节点信息进行信息传播和特征聚合的优势,捕捉需求语句中单词或句子之间的上下文关系,以进一步提高需求分类的结果.首先构建需求文本的文本共现图和依存句法图,将两种图进行融合来捕获句子的结构信息,利用GCN对建模后的需求语句的图结构进行卷积得到图向量,最后将图向量与BERT特征提取后得到的向量进行融合,以此来对软件需求文本自动分类.在PROMISE数据集上进行实验,BERT-FGCN在二分类上的F1分数达到95%,多分类任务的F1分数提高2%. 展开更多
关键词 软件需求分类 BERT 图卷积网络(GCN) 非功能需求 PROMISE
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融合改进的YOLOv5n和通道剪枝的寄生卵检测和分类
14
作者 王杰 马纪颖 《计算机技术与发展》 2025年第2期146-152,共7页
当前众多目标检测模型过于复杂,难以实现将寄生卵的检测和分类任务部署在移动设备,就此该文研究探讨了一种融合改进的YOLOv5n和通道剪枝的算法。选择YOLOv5是由于YOLOv5的轻量化以及较高的精确度,能够达到该文的实验目的。该文采用融合C... 当前众多目标检测模型过于复杂,难以实现将寄生卵的检测和分类任务部署在移动设备,就此该文研究探讨了一种融合改进的YOLOv5n和通道剪枝的算法。选择YOLOv5是由于YOLOv5的轻量化以及较高的精确度,能够达到该文的实验目的。该文采用融合C3_Faster模块和RepConv重参数化模块对YOLOv5n的BackBone中的所有C3模块和Neck网络中部分卷积模块进行替换,C3_Faster模块通过PConv减少卷积操作加快网络模型推理速度,RepConv重参数化模块在训练阶段实行多分支结构增强特征提取能力,在验证阶段实行单分支结构加快检测速度,同时在改进后的YOLOv5n模型上进行稀疏训练和通道剪枝,通过减少模型中的冗余通道来降低模型复杂度、减少参数数量、提高检测效率和降低模型权重。在寄生卵检测和分类任务对比实验中,该方法与YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv7-tiny、YOLOv8n和SSD目标检测算法相比,在检测精度略微下降的情况下,在GFLOPs、FPS、参数数量以及模型权重上具有相对优势。经过实验验证,模型检测精度保持98.3%的同时能够更方便更容易部署在性能不高的移动设备。该文为基于YOLOv5n的寄生卵检测和分类任务在实用性方面提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 YOLOv5算法 寄生卵检测 C3_Faster RepConv 通道剪枝
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基于涡致振动的T型悬臂梁压电俘能结构的仿真与实验研究 被引量：6
15
作者 李莉 林杉杉 +2 位作者 王军 王永耀 于慧慧 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2021年第7期32-37,共6页
为了解决微型传感器等低功耗产品稳定持续的供能问题,提出了一种基于涡致振动的小型单自由度T型悬臂梁压电俘能结构。通过流固耦合和压电耦合仿真,对风速、前置阻流体形状和尺寸以及间距直径比等参数与俘能结构输出电压的关系进行了研究... 为了解决微型传感器等低功耗产品稳定持续的供能问题,提出了一种基于涡致振动的小型单自由度T型悬臂梁压电俘能结构。通过流固耦合和压电耦合仿真,对风速、前置阻流体形状和尺寸以及间距直径比等参数与俘能结构输出电压的关系进行了研究,并与风洞实验数据进行了对比。仿真与实验结果表明,T型悬臂梁压电俘能结构产生的电压随风速的增大而增大。当风速为6.5 m·s-1,阻流体为直径0.02 m、高0.05 m的圆柱体,与压电悬臂梁的间距直径比为2时,实验测得俘能结构产生的电压和输出功率最大分别为1.02 V和1.04μW。仿真和实验结果为实际研制风中涡致振动压电能量收集结构提供了重要参考。 展开更多
关键词 涡致振动 压电能量收集 悬臂梁 ADINA 风洞实验
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基于涡致振动的压电能量收集阵列的仿真与实验 被引量：3
16
作者 于慧慧 李莉 +2 位作者 王永耀 马雄飞 陈鹏 《压电与声光》 CAS 北大核心 2022年第1期77-84,共8页
为了解决部分微电子设备供电需求大,而单一的压电能量收集结构无法满足的问题,该文对基于涡致振动的压电能量收集阵列进行流-固-电耦合仿真,并与风洞实验数据进行对比。首先对前置阻流体的俘能结构进行测试,验证结构的可行性,然后对串... 为了解决部分微电子设备供电需求大,而单一的压电能量收集结构无法满足的问题,该文对基于涡致振动的压电能量收集阵列进行流-固-电耦合仿真,并与风洞实验数据进行对比。首先对前置阻流体的俘能结构进行测试,验证结构的可行性,然后对串列、并列、错列、长方阵型的压电俘能结构进行研究。仿真与实验结果表明,压电能量收集阵列随风速的增大呈现整体增大的趋势,随间距的增大呈现先增大后减小的变化趋势,前置阻流体的俘能结构直径D=0.02 m,在风速为6 m/s,中心距L=5D的条件下,输出电压峰值为4.35 V,长方阵型的发电性能最优;在风速为6.5 m/s,L=1.5D时,电压峰值为9.98 V。结果表明,压电能量收集阵列具有一定的优势,为涡致振动压电能量收集的研究提供了参考。 展开更多
关键词 涡致振动 压电能量收集 ANSYS 风洞实验
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基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析
17
作者 王亚新 王亮 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期443-451,共9页
基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法。不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息。为充分... 基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法。不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息。为充分利用方面间信息,设计方面记忆网络更新模块,为所需方面生成邻近方面的语义和关系信息,在多计算层中的多头注意力机制输入采用两种策略计算上下文和方面词的相关性。在3个基准数据集上的实验结果表明,所提模型在性能评价指标的准确率和Macro-F1-score上与相关工作比较有一定提升。 展开更多
关键词 细粒度 方面级情感分析 深度记忆网络 双向长短期记忆网络 多注意力机制 上下文 方面记忆网络
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基于改进GhostNet V2的轻量化熊蜂图像分类模型
18
作者 范为培 于晓明 +2 位作者 沈凤龙 王亮 王星 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2832-2845,共14页
为准确、快速地实现熊蜂的自动分拣,提出了一种轻量化深度学习熊蜂图像分类模型。首先,采集了地熊蜂的蜂王、雄蜂和工蜂图像1 742张,并通过数据增强构建了包含13 117张熊蜂图像的数据集BumblebeeImage。然后,以GhostNet V2模型为基础,... 为准确、快速地实现熊蜂的自动分拣,提出了一种轻量化深度学习熊蜂图像分类模型。首先,采集了地熊蜂的蜂王、雄蜂和工蜂图像1 742张,并通过数据增强构建了包含13 117张熊蜂图像的数据集BumblebeeImage。然后,以GhostNet V2模型为基础,通过多尺度卷积获取输入图像更多感受野下的特征信息,增加两条捷径分支分别将低层与中层、高层的特征融合,将ReLU激活函数替换为SiLU,删减bottleneck层数和通道数,设计了一种轻量化熊蜂图像分类模型GMCFF。结果表明,利用GMCFF模型对BumblebeeImage数据集进行分类的准确率达到了98.40%,较原模型提高了1.53百分点,与ShuffleNetV2和MobileNetV2模型的分类准确率对比也更高,分别提高了1.53百分点和1.15百分点。该模型参数量只有0.73 M,浮点运算量较改进前下降了25.15 M,模型大小仅有3.01 MB,单张熊蜂图像的平均测试时间为17.08 ms,满足轻量化与实时性的要求。 展开更多
关键词 熊蜂分类 GhostNet V2 轻量化 多尺度卷积 特征融合
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一种基于灰狼优化算法和Dijkstra的分簇路由协议 被引量：2
19
作者 王军 丁丕欣 刘鼎坤 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期144-150,共7页
针对无线传感器网络分簇路由中簇头能量消耗过快导致生命周期过短的问题,提出一种基于灰狼优化和Dijkstra算法的分簇路由协议。簇头选举过程中采用灰狼优化算法选取最优簇头,改进适应度函数,综合考虑节点能量、密度、位置、当选簇头频率... 针对无线传感器网络分簇路由中簇头能量消耗过快导致生命周期过短的问题,提出一种基于灰狼优化和Dijkstra算法的分簇路由协议。簇头选举过程中采用灰狼优化算法选取最优簇头,改进适应度函数,综合考虑节点能量、密度、位置、当选簇头频率4个因素;簇间路由采用能量与距离最小权值的Dijkstra算法进行路径选取,完成传感器信息传输。通过仿真实验显示,该算法与LEACH、PEAGASIS、ABC算法相比,能有效地降低节点死亡速率,均衡网络整体能耗,延长网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 分簇 灰狼优化 DIJKSTRA 生命周期
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面向嵌入式设备部署的轻量化织物瑕疵检测算法 被引量：2
20
作者 赵洋 刘雪枫 +2 位作者 赵锦程 苗佳龙 徐森 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第7期91-99,共9页
针对现有织物瑕疵检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的嵌入式设备上的问题,提出一种基于YOLOv5s改进的轻量化织物瑕疵检测算法SSPY(ShuffleNetv2-S,SimAM-S,Pruning-P,YOLOv5s-Y)。首先,主干特征提取网络采用Shuff... 针对现有织物瑕疵检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的嵌入式设备上的问题,提出一种基于YOLOv5s改进的轻量化织物瑕疵检测算法SSPY(ShuffleNetv2-S,SimAM-S,Pruning-P,YOLOv5s-Y)。首先,主干特征提取网络采用ShuffleNetv2网络,实现模型的轻量化。在主干网络和小目标检测层引入SimAM无参注意力机制,在不增加额外参数量的情况下增强算法的特征提取能力。通过结合稀疏训练评价特征提取层中卷积核的重要性进行剪枝的方法,进一步实现模型压缩。最后,将SSPY算法部署到瑞芯微RK3568平台上,完成织物瑕疵实时检测算法在嵌入式设备上的部署。在织物瑕疵数据集上进行多组对比实验。实验结果表明,SSPY与YOLOv5s相比,平均精度均值mAP值提升了0.8%,参数量下降了80.3%。将SSPY部署在RK3568上,检测速度可达49 FPS,满足了织物瑕疵检测算法在工业应用中实时性、嵌入式设备部署等需求。 展开更多
关键词 瑕疵检测 SSPY 轻量化 注意力机制 嵌入式设备部署
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