检索结果-内蒙古大学图书馆

中国生物医学工程学报 2023年第3期42卷 289-300页

作者：陈骅桂周雷赵廉丛志洋上海理工大学健康科学与工程学院上海200093

肺部CT图像中血管的分割在疾病的诊断和外科治疗中起着重要作用。在医学图像相关任务中,深度学习因其强大的表现能力和辨别学习能力,被广泛应用。然而基于深度学习的方法需要昂贵的GPU和大量有标签的数据。为了更好地平衡肺部CT图像血... 详细信息

肺部CT图像中血管的分割在疾病的诊断和外科治疗中起着重要作用。在医学图像相关任务中,深度学习因其强大的表现能力和辨别学习能力,被广泛应用。然而基于深度学习的方法需要昂贵的GPU和大量有标签的数据。为了更好地平衡肺部CT图像血管分割的准确性和效率,提出了一种基于多维信息融合的快速有效的血管分割算法(MDF),该算法设计2D分割分支和3D分割分支来充分利用2D和3D信息,在最后的分割结果中对多个分支的结果进行合并,能够快速有效地融入到传统无监督算法。与此同时,MDF具有强大并行能力,能够在低端显卡上被显著加速。选取VESSEL12挑战的23例数据以及CARVE14挑战赛的55例数据对所提出的基于多维信息融合的血管分割算法进行了全面评估。实验结果表明,MDF与其他无监督算法相比有着更高的精度,在CARVE14数据集上血管的DSC系数达到了0.716。除此之外,通过GPU并行优化,运行速度大约为基于Hession矩阵的Frangi多尺度算法的20倍。与深度学习算法相比,MDF在不同数据集上的泛化能力更强。

关键词：血管分割深度学习多维信息融合并行优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多维信息融合的配电网故障研判系统研发与应用

引用

电力科学与技术学报 2023年第3期38卷 252-260页

作者：丁俊毛志宇刘文许李培强国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司湖南长沙410035 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对某城市配电网故障定位自动化程度低、各系统数据利用不足等情况,从数据融合的角度出发,通过内部专网将配电网调度管理系统、SCADA系统、融合终端及用采系统等系统数据进行融合,开发基于多维信息融合的配电网故障研判系统。该系统可... 详细信息

针对某城市配电网故障定位自动化程度低、各系统数据利用不足等情况,从数据融合的角度出发,通过内部专网将配电网调度管理系统、SCADA系统、融合终端及用采系统等系统数据进行融合,开发基于多维信息融合的配电网故障研判系统。该系统可分为前台操作界面和后台服务器两部分,前台操作界面基于Visual C++6.0开发环境,将各功能部分模块化;后台服务器由基于Java Web技术进行开发的数据库系统实现。该系统操作方便、运行可靠、适用性强且扩展性好,能实现配电网故障定位、隔离和配电网络重构,方便在全省范围内推广,对配电自动化的发展具有实际工程意义。目前已在某地区试运行,效果良好。

关键词：多维信息融合配电网故障定位故障隔离配电网络重构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多维信息融合的电力变压器故障诊断方法研究

引用

电测与仪表 2024年第10期61卷 67-73页

作者：代泽荟经权孟颖黄磊韩峰郑大鹏内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯电业局内蒙古鄂尔多斯017010 内蒙古电力(集团)有限责任公司呼和浩特010000

考虑到现有变压器故障诊断方法仅针对单一故障特征,难以对电力变压器的实际情况做出准确、全面的判断。在电力变压器多维信息融合的基础上,提出了一种改进极限学习机和改进D-S证据理论相结合的故障诊断方法。通过后验概率映射优化极限... 详细信息

考虑到现有变压器故障诊断方法仅针对单一故障特征,难以对电力变压器的实际情况做出准确、全面的判断。在电力变压器多维信息融合的基础上,提出了一种改进极限学习机和改进D-S证据理论相结合的故障诊断方法。通过后验概率映射优化极限学习机的输出,得到不同标签的概率,使用改进的证据理论来融合概率分配矩阵。通过试验对诊断方法优化前后进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,与优化前的故障诊断方法相比,该方法具有更高的故障识别准确率,准确率达到96.50%,能准确识别出电力变压器的各种故障,可为状态检修提供决策依据。

关键词：多维信息融合电力变压器故障特征极限学习机 D-S证据理论

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多维信息融合的网络表示学习算法研究

基于多维信息融合的网络表示学习算法研究

引用

作者：李玉吉林大学

学位级别：博士

随着信息技术发展和大数据时代来临,实际生活中的数据规模呈现爆炸式增长,数据之间通过对应的关联规则相互连接,形成了多种形式的网络数据。如何从网络数据中挖掘潜在的复杂关联模式,并构建预测演化模型,对社会发展具有重要意义。随着... 详细信息

随着信息技术发展和大数据时代来临,实际生活中的数据规模呈现爆炸式增长,数据之间通过对应的关联规则相互连接,形成了多种形式的网络数据。如何从网络数据中挖掘潜在的复杂关联模式,并构建预测演化模型,对社会发展具有重要意义。随着网络规模的不断增长,传统的网络分析方法受到时间和空间等计算成本的限制,无法得到灵活应用。网络表示学习旨在将网络中的节点映射到低维的向量表示空间,凭借其在网络分析领域所展现出的卓越网络表征能力,得到了研究者广泛关注。现实世界网络中通常蕴含多种维度的信息,而当前的网络表示学习算法主要针对网络中单一维度信息进行建模,或对多维信息挖掘不充分,影响网络表示学习算法的性能。鉴于此,本文将开展基于多维信息融合的网络表示学习算法研究,探索更有效的多维信息融合和模型构建方法,充分挖掘和利用网络中的多维信息,实现更全面、准确的网络表征,提升节点向量表示质量。具体研究内容和贡献总结如下:(1)提出基于高阶近似与社群结构信息融合的网络表示学习算法,实现网络中隐性社群结构信息的有效挖掘与利用。该算法基于相同社群内部的节点具有相似向量表示,以及节点之间近似程度越大则节点的向量表示越相似的基本假设,利用非负矩阵分解技术将节点间的高阶近似关系和社群结构信息,分别映射到低维向量表示空间,并引入低维社群向量表示建立起他们之间的关系,进而构建多维结构信息融合表征模型,同时提出一种高效的交替迭代优化求解策略,以解决模型求解过程中遇到的非凸优化问题。该算法能够学习到表征能力更强的节点向量表示,其有效性在节点分类、网络重构和链接预测等网络分析任务得到了有效验证。(2)提出基于双重语义信息融合的网络表示学习算法,实现节点冲突语义下的双重语义信息融合。该算法通过为网络中节点学习双重的向量表示,来表征节点在网络中不同角色和相互冲突的语义,引入注意力机制评估不同语义下节点之间的重要性系数,同时基于平衡理论提出图注意力神经网络模型,有效捕获节点之间复杂的语义交互关系,融合节点相互冲突的双重语义信息,并设计一个新颖的目标函数优化该模型。该算法的有效性在真实符号网络的链接符号预测任务上得到了验证。(3)提出基于低频信息与高频信息融合的网络表示学习算法,实现单个向量表示空间中的节点双重相似性融合。该算法基于网络中相似的节点和不相似的节点在向量表示空间中应分别接近或疏远的基本假设,借助谱图理论和图信号处理技术,提出利用网络中的低频信息和高频信息来表征节点之间的相似性和不相似性,通过设计相应的低频图卷积滤波器和高频图卷积滤波器,提取网络中的低频信息和高频信息,并将所有的图卷积滤波器组合成统一的消息传递框架,实现低频信息和高频信息的有效融合,同时设计了一种自门控机制评估低频信息和高频信息的影响。在真实符号网络的链接符号预测任务上的实验结果验证了该算法的有效性,其明显优于最先进的相关研究工作,实现了显著的性能提升。

关键词：网络表示学习多维信息融合同质性理论平衡理论谱图理论

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

褶皱区冲击地压微震多维信息融合监测预警研究

褶皱区冲击地压微震多维信息融合监测预警研究

引用

作者：曹国政中国矿业大学

学位级别：硕士

目前我国煤炭资源开采重心逐渐向西北矿区倾斜,同时西北矿区构造运动活跃,煤矿工作面采掘条件褶皱较为发育。大量工程实践表明,褶皱构造区域更容易导致巷道围岩变形、破坏,冲击地压发生概率更高。由于现场褶皱区发生冲击地压的预测准确... 详细信息

目前我国煤炭资源开采重心逐渐向西北矿区倾斜,同时西北矿区构造运动活跃,煤矿工作面采掘条件褶皱较为发育。大量工程实践表明,褶皱构造区域更容易导致巷道围岩变形、破坏,冲击地压发生概率更高。由于现场褶皱区发生冲击地压的预测准确度不高,因此本论文针对崔木煤矿褶皱构造条件下开采面临的冲击地压监测预警问题,分析了褶皱区围岩应力,研究了褶皱区大能量微震事件分布特征,通过现场原位观测与识别确定了褶皱区冲击地压监测预警指标,建立了褶皱区微震多维信息融合监测预警模型,最终为褶皱区工作面开采监测预警提供了理论依据。理论分析了褶皱不同部位应力状态,通过构建崔木煤矿高仿真数值模型研究了褶皱区巷道围岩应力分布;通过对微震数据进行分析,得到了褶皱区工作面和大巷的大能量微震事件的分布特征:(1)大能量微震事件基本分布在B2背斜轴部和花园阳坡向斜轴部区域;(2)大能量微震事件周期性聚集分布;(3)22303工作面日微震最大能量与日微震总能量保持了统一性,但微震频次与大能量事件并不能保持较好的一致性,因此单单从频次变化的角度来看预警准确度较低。基于冲击地压预警的力学基础,通过综合理论分析、现场观测和验证等方法,发现褶皱区微震监测预警指标不同,识别程度也有所不同,b值、缺震、Z-map值对褶皱区冲击地压显现或强矿震事件具有更敏感的低值异常;A(b)值、A(t)值、S值、微震活动标度△F对褶皱区冲击地压显现或强矿震事件具有更敏感的高值异常,最终选择b值、A(b)值、A(t)值、S值、微震活动标度△F、缺震、Z-map值作为褶皱区冲击地压显现和强矿震前兆信息指标。通过冲击危险预警实例,分析了微震指标驱动的冲击地压危险预测的不足,根据可靠性理论并结合指标标准化方法,对各监测预警指标量纲进行统一处理,使其保持一致;针对微震前兆指标各预警等级,使用高斯函数建立其相关的隶属函数;通过混淆矩阵精度评价F-score方法来计算预警模型中各个指标的权重,最后运用MMDP原则和VFPR原则,得到褶皱区冲击地压微震多维信息融合监测预警模型。通过使用崔木煤矿22303工作面和北翼大巷微震数据,发现褶皱区综合监测预警模型使用效果较好,预警准确度较高,同时对北翼大巷后续的强矿震事件预警进行了工程实践,预警准确率为86.7%,预警效果良好。该论文有图76幅,表16个,参考文献87篇。

关键词：冲击地压褶皱区应力多维信息融合微震前兆信息综合预警模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于5G的多维信息融合定位算法研究

基于5G的多维信息融合定位算法研究

引用

作者：纪文清华东师范大学

学位级别：硕士

第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)是当今比较新颖的一种通信技术。用户在手机终端进行上网业务的同时会产生很多的信令数据,研究这些信令数据并利用该数据进行用户位置预测在5G通信和物联网无线... 详细信息

第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)是当今比较新颖的一种通信技术。用户在手机终端进行上网业务的同时会产生很多的信令数据,研究这些信令数据并利用该数据进行用户位置预测在5G通信和物联网无线技术的设计中发挥着重要作用。本文基于5G通信技术构建多维信息融合的指纹定位方法,分别在室内和室外环境中围绕指纹库构建及优化进行了以下研究:1)针对经典方法中利用单一维度变量——接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)构建指纹库进行定位时容易出现指纹特征区分度不够,导致定位精度较低的现象,提出了一种基于5G的多维信息融合指纹定位算法。利用多种与距离相关的功率信号构建指纹库,结合多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)在线匹配算法进行定位。通过实验验证,该方法相较于RSSI指纹定位,在三种不同的室内实验场景下定位精度分别提升了19.58%,10.70%,12.98%,定位精度均达到了第三代合作计划(The 3rd Generation Partnership Project,3GPP)Rel-16中提到的室内3m的精度要求。其中当累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)为80%时,最优定位精度达1.594m。2)针对多维信息融合指纹库中变量之间存在相关性和数据冗余现象,在本文提出的基于5G的多维信息融合指纹定位算法基础上进行优化,提出了一种结合随机森林变量筛选(Random Forest Variable Selection,RFVS)的多维信息融合优化算法。通过计算各变量的重要度并设置阈值选取最佳指纹组合构建RFVS指纹库进行定位。实验结果表明,在三种不同实验场景下,RFVS指纹定位相较于RSSI指纹定位,定位精度提升率为39.56%,30.54%,30.84%;相较于多维信息融合指纹定位,定位精度提升率为24.84%,22.21%,20.52%。当CDF为80%时,最优定位精度达1.198m。3)针对室内和室外基站天线配置的差异,所得到的观测量也有所差异的现象,基于5G Massive MIMO技术,提出了一种基于多波束信息融合的指纹定位算法。使用室外5G多天线基站进行实验并对于测试点采样方式、邻小区辅助定位个数进行分析。实验结果表明多波束信息融合指纹库相对于单波束指纹库定位,提升率均达30%以上;采用随机采样的方式进行定位精度较佳;结合2个邻小区信号进行辅助定位时的性能最好,提升率为23.62%。定位精度达到了3GPP Rel-16中提到的室外20m的精度要求。其中当CDF为80%时,最优定位精度达12.774m。

关键词：指纹定位 5G 多维信息融合随机森林变量筛选多波束信息融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于相位与高光谱数据的多维信息融合表征技术

基于相位与高光谱数据的多维信息融合表征技术

引用

作者：韦鑫宇江苏大学

学位级别：硕士

随着经济发展和生活水平的提高,人们对果蔬的品质要求越来越高,也对其品质检测提出了更高的要求。以番茄果实为例,外表形貌特征和内在生理信息是其品质检测的两个重要方面。目前对于番茄的质检主要依赖于人工,存在着效率低、成本高、误... 详细信息

随着经济发展和生活水平的提高,人们对果蔬的品质要求越来越高,也对其品质检测提出了更高的要求。以番茄果实为例,外表形貌特征和内在生理信息是其品质检测的两个重要方面。目前对于番茄的质检主要依赖于人工,存在着效率低、成本高、误判率高等问题,制约着番茄生产的发展。随着机器视觉和神经网络等技术的发展,自动化的番茄缺陷检测方法得到了广泛的研究和应用,为番茄质量检测提供了新的思路和方法。本研究针对单一检测方式下表征数据不全面的问题,着重基于相位成像技术,配合以高光谱成像技术,以番茄为研究对象,开展了两种技术下农产品果实品质融合检测方法的研究。主要研究内容如下:基于相位成像原理,利用结构光成像技术和神经网络技术,无损、免接触地实现番茄果实三维形态的快速重建需求。首先,尝试对传统物理重建算法中条纹光强分布信息的滤波环节进行了探究与改进,针对滤波窗口的尺寸的选取问题进行了探讨,提出了一种自适应宽度的滤波窗口自定义算法,给传统算法中滤波区域选取的问题降低了人工操作的难度和主观性。进而基于语义分割网络模型对变形条纹图形进行预测,利用语义信息的颜色特性来映射高度信息,实现单帧条纹图像到三维高度的单步重建过程。同时考虑到该方法的实现对于数据集的要求较高,故本研究也在数据集优化上做了探讨。以期为解决传统物理算法中的难点问题和农产品果实的外表形态检测提供更多的思路和解决方法。基于高光谱成像技术,采集番茄果实的光谱信息并分析其生化特性与光谱数据之间联系,在获取到三维形态数据与光谱数据的基础上,提出了一种基于边缘点特征和线特征的图像配准方法。使用边缘提取技术及最小二乘拟合算法恢复出参考物的空间位置与像素区域,进而以此为配准要素对待测物的空间位置进行恢复,通过简便的操作实现异源图像的快速配准,从而实现样本三维形貌信息和光谱信息的实时融合表征。本文所提出的深度学习三维重建算法基于单幅结构光条纹图直接提取形貌分布,基于点-线特征进行异源图像配准,均具有操作方便、计算量小、速度快的特点,可为三维形态重建和多维信息融合研究提供一定的参考,为农产品品质的自动化实时检测提供技术支持。

关键词：相位成像高光谱成像三维重建图像配准多维信息融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多维信息融合的综合能源系统短期功率预测方法研究

基于多维信息融合的综合能源系统短期功率预测方法研究

引用

作者：任博文青海大学

学位级别：硕士

综合能源系统作为新型能源系统,能有效地提高系统运行的能源利用效率和供能方式的灵活性。然而,源端的可再生能源发电功率与天气变化具有紧密联系,荷端的多能负荷面临多重不确定性因素。加之,综合能源系统中不同能源类型的复杂耦合关系... 详细信息

综合能源系统作为新型能源系统,能有效地提高系统运行的能源利用效率和供能方式的灵活性。然而,源端的可再生能源发电功率与天气变化具有紧密联系,荷端的多能负荷面临多重不确定性因素。加之,综合能源系统中不同能源类型的复杂耦合关系,使得短期源端、荷端的准确预测面临诸多困难和挑战。因此,开展基于多维信息融合的综合能源系统短期功率预测研究,论文主要研究内容如下: 1)针对复杂天气情况下风电功率局部预测精度下降和整体预测鲁棒性能不足,提出基于LSTM-XGBoost决策融合功率预测方法。首先,分析了风电功率预测误差机理和天气预报与发电功率的相关性,并构建时间序列数据输入结构。随后,将LSTM和XGBoos子模型预测结果根据风速动态分配权重比,实现决策级融合结果输出。为后续综合能源系统应用,新型可再生能源方面提供技术支撑。 2)针对系统负荷端面临多方面不确定因素的影响,本文提出了一种基于多任务学习机制的多门控混合长短期记忆网络短期多步电负荷预测方法。首先,将时间序列进行周期性编码与历史负荷数据组成模型输入数据。其次,由多组不同隐藏层权重的长短期记忆网络构成模型特征提取的核心网络。最后,各门控网络单元依据预测任务自行选择核心特征的融合方式,实现短期电负荷功率预测。 3)针对系统多元负荷之间存在复杂的耦合关系,提出基于多维度特征融合的CLSTM-AR多元负荷预测方法。首先,卷积长短期记忆网络从多个时间维度中提取多元负荷数据中隐含的耦合特征和周期特性。自回归算法以短时间的负荷数据作为输入,进一步提取数据在短期内的时序相关性。随后,通过多维度特征融合技术对CLSTM和AR所提取的多个有效特征进行融合,并实现对多元负荷的准确预测。为后续综合能源系统应用,在多元负荷方面提供重要技术支撑。 4)为进一步提升系统的运行效率,降低系统运行成本,提出综合能源系统应用方案。首先,基于多元负荷功率和风力发电功率预测模型输出的预测值,建立以能效-经济的双目标最优的综合能源系统优化调度模型。算例结果表明,模型在保证较低的系统运行成本下能有效提升系统的能源利用效率。本文对综合能源系统短期风电功率的准确预测为后续系统内风光发电功率预测提供方法借鉴,进一步保障系统网侧的稳定运行。本文对综合能源系统短期多能负荷功率的准确预测,有效地解析了系统在荷端存在的复杂关系,有利于系统提出更为精细化运行调度方案,促进系统降本增效,节能减排。

关键词：综合能源系统短期风电功率预测多能负荷功率预测多维信息融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多维信息融合方法及技术研究

引用

计算机应用与软件 2017年第6期34卷 101-105页

作者：刘玉龙吴卫荣王燕华北计算技术研究所北京100083

提出一种适应公安信息系统与安保信息系统的多维信息融合方法。定义适应安保工作特点的信息共享策略、存储策略和应用模式。解决情报信息与安保业务系统融合的难题,缓解安保勤务指挥调度过程中信息获取不全面、不准确、响应不及时,辅助... 详细信息

提出一种适应公安信息系统与安保信息系统的多维信息融合方法。定义适应安保工作特点的信息共享策略、存储策略和应用模式。解决情报信息与安保业务系统融合的难题,缓解安保勤务指挥调度过程中信息获取不全面、不准确、响应不及时,辅助决策支持手段匮乏等问题。实际应用成效表明,所提方法及技术能够较大提升安保勤务指挥调度工作的执行效率和水平。

关键词：多维信息融合情报研判辅助决策指挥调度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向多维信息融合的铁路TFDS设备协调智能调度

引用

电子设计工程 2023年第21期31卷 37-41页

作者：张国彪国能铁路装备有限责任公司北京100011

铁路TFDS设备存在布局分散,调度指令执行时间过长的问题,为解决上述问题,提出面向多维信息融合的铁路TFDS设备协调智能调度方法。在LAMP平台的基础上,定义多维信息融合标准,联合设备调度的物理量建立目标函数,通过推导可调度区间的方式... 详细信息

铁路TFDS设备存在布局分散,调度指令执行时间过长的问题,为解决上述问题,提出面向多维信息融合的铁路TFDS设备协调智能调度方法。在LAMP平台的基础上,定义多维信息融合标准,联合设备调度的物理量建立目标函数,通过推导可调度区间的方式,计算灵活裕度指标求解结果,设置风险约束条件,构建铁路TFDS设备协调智能调度模型,实现面向多维信息融合的铁路TFDS设备协调智能调度。实验结果表明,在多维信息融合思想作用下,单一调度指令执行时长不超过13.1 ms,铁路TFDS设备的统一化行为能力大大提升,与多时间尺度优化调度方法相比,更符合实际应用需求。

关键词：多维信息融合铁路TFDS设备协调调度 LAMP平台灵活裕度指标目标函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：