检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与数字工程 2025年第2期53卷 587-592页

作者：薛祥凯孙双叶蕾东北石油大学电气信息工程学院大庆163318

针对传统深度学习采用计算密集型的方法,造成过多的冗余参数,并且在变负载条件下识别能力低的问题,提出了一种稀疏结构的域自适应轴承故障诊断方法。首先使用大尺寸卷积核进行信号的特征提取;然后通过稀疏结构对网络结构进行优化,提高... 详细信息

针对传统深度学习采用计算密集型的方法,造成过多的冗余参数,并且在变负载条件下识别能力低的问题,提出了一种稀疏结构的域自适应轴承故障诊断方法。首先使用大尺寸卷积核进行信号的特征提取;然后通过稀疏结构对网络结构进行优化,提高网络的稀疏性,减少网络加深带来过多的冗余参数;并加入自适应批标准化,克服源域与目标域的样本分布差异,增强模型的变负载诊断能力。最后在凯斯西储大学轴承数据集和实际采集的数据上进行试验,实验结果表明,在变负载和实际故障条件下平均准确率都能到达99%以上,均高于比较方法,说明了该方法的有效性与优越性。

关键词：计算密集型稀疏结构自适应批标准化

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AR模型辨识的稀疏结构迭代算法

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数学的实践与认识 2009年第22期39卷 148-153页

作者：段晓君杜小勇国防科技大学理学院数学与系统科学系湖南长沙410073 国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室湖南长沙410073

模型估计是机器学习领域一个重要的研究内容,动态数据的模型估计是系统辨识和系统控制的基础.针对AR时间序列模型辨识问题,证明了在给定阶数下AR模型参数的最小二乘估计本质上也是一种矩估计.根据结构风险最小化原理,通过对模型拟合度... 详细信息

模型估计是机器学习领域一个重要的研究内容,动态数据的模型估计是系统辨识和系统控制的基础.针对AR时间序列模型辨识问题,证明了在给定阶数下AR模型参数的最小二乘估计本质上也是一种矩估计.根据结构风险最小化原理,通过对模型拟合度和模型复杂度的折衷,提出了基于稀疏结构迭代的AR序列模型估计算法,并讨论了基于广义岭估计的最优正则化参数选取规则.数值结果表明,方法能以节省参数的方式有效地实现AR模型的辨识,比矩估计法结果有明显改善.

关键词：稀疏结构 AR模型估计节省参数

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基于稀疏结构和SIFT特征的SAR图像配准研究

基于稀疏结构和SIFT特征的SAR图像配准研究

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作者：王海明西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像配准就是将在不同时间、不同传感器、不同视角及不同成像条件下获取的同一场景下的多幅图像进行匹配和叠加的过程。图像配准技术是图像处理的关键技术之一,已被广泛应用于遥感数据分析、计算机视觉、医学图像分析、地理探测及模式... 详细信息

图像配准就是将在不同时间、不同传感器、不同视角及不同成像条件下获取的同一场景下的多幅图像进行匹配和叠加的过程。图像配准技术是图像处理的关键技术之一,已被广泛应用于遥感数据分析、计算机视觉、医学图像分析、地理探测及模式识别众多领域。合成孔径雷达(SAR)具有全天时全天候的工作状态、远距离高分辨、强大的穿透能力等优点,其应用已经深入到军事和民用的各个领域分支。但是由于SAR图像中斑点噪声的存在,对后期SAR图像的理解与解译工作带来了极大的困难,使得已经有效运用于光学遥感图像配准算法处理SAR图像时效果不佳。本文通过分析国内外配准技术发展现状和SAR图像的特点,提出了利用SAR图像中丰富的结构信息来获取结构区域,再对这些区域提取SIFT特征点实现图像配准,通过实验证明了算法的可行性。本文的完成的工作如下:1.提出了一种基于块匹配和SIFT特征的SAR图像配准方法。由于相干斑噪声的存在不仅破坏了成像的灰度分布而且削弱了目标特性,使得SAR图像配准的特征提取和特征匹配过程受到干扰。该算法利用基于PPB距离的块匹配算法来分析SAR图像的多方向结构区域,对稳定性高、结构信息丰富的多方向结构区域提取SIFT特征点,有效削弱了相干斑的干扰,降低了匹配错误率。2.提出了一种基于结构稀疏度和SIFT特征提取的快速SAR图像配准方法。该方法利用图像的细化结构和方向结构特征得到各像素点的结构稀疏度,再对图像中结构稀疏区域提取SIFT特征点完成特征匹配,并利用随机一致性估计算法滤除错误匹配对。该算法有效地降低了匹配错误率,提升了配准速率。

关键词： SAR图像 SIFT 图像配准稀疏结构

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基于Turbo压缩感知和Massive MIMO信道稀疏结构的信道估计算法研究

基于Turbo压缩感知和Massive MIMO信道稀疏结构的信道估计算法研究

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作者：陈磊中国科学院大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出系统(Massive Multiple Input Multiple Output，Massive MIMO)被认为是5G的核心技术之一，可以提升系统信道容量、传输能量效率和频谱效率。准确的信道状态信息是保证Massive MIMO系统性能的必要条件，然而传统信道... 详细信息

大规模多输入多输出系统(Massive Multiple Input Multiple Output，Massive MIMO)被认为是5G的核心技术之一，可以提升系统信道容量、传输能量效率和频谱效率。准确的信道状态信息是保证Massive MIMO系统性能的必要条件，然而传统信道估计方法发射导频数量与系统天线数成正比，难以应用于MassiveMIMO系统。因此，考虑Massive MIMO信道在角度域、频率域和时延域的结构，利用压缩感知算法可以减少导频数量。　　本文基于已有的Turbo压缩感知(Turbo Compressed Sensing，Turbo-CS)算法，结合Massive MIMO平坦衰落信道系数在角度域的稀疏性和聚集性，建立马尔可夫链因子图模型，基于消息传递规则，提出结构型Turbo压缩感知(Structured Turbo Compressed Sensing，STCS)算法。仿真结果表明，在低信噪比和发射导频数量较少的场景下，相比已有的压缩感知信道估计算法，STCS算法能降低信道估计误差并更快收敛。　　之后本文考虑Massive MIMO频率选择性信道估计问题，结合正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术对多载波信道进行估计。考虑角度域-频率域信道系数在角度域的稀疏性、聚集性和在频率域的共同稀疏性，以及角度域-时延域信道系数在角度域的稀疏性、聚集性和在时延域的稀疏性，分别提出基于频率域的结构型Turbo压缩感知算法和基于时延域的结构型Turbo压缩感知算法。根据仿真结果，这两类算法均可降低信道估计误差，其中基于时延域的结构型Turbo压缩感知算法由于进一步利用信道在时延域的稀疏性，在大范围信噪比和发射导频数量场景下可以取得很低的估计误差。

关键词：多输入多输出信道估计压缩感知稀疏结构

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基于稀疏结构的图像特征匹配算法

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计算机系统应用 2018年第4期27卷 178-183页

作者：包晓安詹秀娟张俊为王强胡玲玲桂江生浙江理工大学信息学院杭州310018

对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算... 详细信息

对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法(SSM).通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.

关键词：稀疏结构相似度描述子直方图特征匹配

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一种基于组稀疏结构的自适应匹配追踪信号重构方法

一种基于组稀疏结构的自适应匹配追踪信号重构方法

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作者：武其松刘佳豪方世良 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

一种基于组稀疏结构的自适应匹配追踪信号重构方法，步骤如下：(1)通过引入“spike and slab”先验概率分布，构造一种具有组稀疏结构的贝叶斯回归模型；(2)利用最大后验概率准则将上述模型的参数求解问题转化为关于模型参数γ,x的非凸... 详细信息

标准号: CN109547029A

一种基于组稀疏结构的自适应匹配追踪信号重构方法，步骤如下：(1)通过引入“spike and slab”先验概率分布，构造一种具有组稀疏结构的贝叶斯回归模型；(2)利用最大后验概率准则将上述模型的参数求解问题转化为关于模型参数γ,x的非凸优化问题；(3)初始化γ,x；(4)计算将γ的一个非零元素变为零元素后目标函数减少的上界(5)计算将γ的一个零元素变非零元素后目标函数减少的上界(6)当与至少有一个小于零时，若大于则将对应的γ元素变为非零值，若大于则将对应的γ元素变为零；(7)求解当前γ确定时所对应的x；(8)当与至少有一个小于零时，重复步骤(4)—(7)，当与零时非零元素目标函数稀疏结构零元素上界重构最大后验概率准则自适应匹配回归模型模型参数求解问题先验概率优化问题追踪信号贝叶斯初始化重复求解非零收敛引入转化

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一种面向复合材料稀疏结构的高效3D打印装置及方法

一种面向复合材料稀疏结构的高效3D打印装置及方法

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作者：田小永张道康刘腾飞 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

一种面向复合材料稀疏结构的高效3D打印装置及方法，包括打印喷头，打印喷头采用双喷头结构，双喷头分别为复合材料打印喷头和纯树脂打印喷头，复合材料打印喷头和纯树脂打印喷头均连接在多自由度机械臂上，并与高功率激光器保持相对位... 详细信息

标准号: CN115320093A

一种面向复合材料稀疏结构的高效3D打印装置及方法，包括打印喷头，打印喷头采用双喷头结构，双喷头分别为复合材料打印喷头和纯树脂打印喷头，复合材料打印喷头和纯树脂打印喷头均连接在多自由度机械臂上，并与高功率激光器保持相对位置不变；双喷头均包括进给模块、加热模块、冷却模块，复合材料或纯树脂经过进给模块、加热模块、冷却模块进入喷嘴实现复合材料稀疏结构高效3D打印；打印时，在连续纤维复合材料3D打印技术的基础上，进行悬空稀疏网状结构的打印，提高打印速度的同时实现空间结构的自由打印，满足空间网状结构在航空航天等领域应用的需求，制造出具有特殊性能的空间稀疏结构。

关键词：打印喷头复合材料打印稀疏结构纯树脂加热模块进给模块冷却模块双喷头空间结构连续纤维复合材料多自由度机械臂高功率激光器空间网状结构双喷头结构打印装置航空航天领域应用网状结构位置不变喷嘴稀疏悬空制造自由

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一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法

一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法

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作者：武其松徐萍罗昕炜方世良 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法，包括如下步骤：1、模拟水声目标辐射噪声的连续谱分量Rc(t)和线谱分量Rl(t)，构成水声目标辐射噪声R(t)；2、对R(t)进行幅度调制，得到调制信号x(t)；3、对x(t)归一... 详细信息

标准号: CN108919240A

本发明公开了一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法，包括如下步骤：1、模拟水声目标辐射噪声的连续谱分量R_c(t)和线谱分量R_l(t)，构成水声目标辐射噪声R(t)；2、对R(t)进行幅度调制，得到调制信号x(t)；3、对x(t)归一化，利用带通滤波器获取L个频带的噪声调制信号y_l(t)；4、估计各子带上y_l(t)的幅度调制数据5、对进行离散采样并用稀疏的频率系数表示；通过设计的先验分布，构建基于组稀疏结构的高分辨调制谱生成模型；6、基于期望最大化方法推导的后验分布；7、利用参数估计公式迭代求解估计出高分辨稀疏调制谱。该方法充分利用了水声目标辐射噪声子带间调制谱位置的关联性，实现了水声目标辐射噪声调制谱的高分辨率重构。

关键词：目标辐射水声调制谱噪声稀疏结构噪声调制高分辨子带稀疏幅度调制数据高分辨率重构噪声调制信号带通滤波器参数估计调制信号方法推导幅度调制后验分布离散采样频率系数生成模型先验分布关联性归一化连续谱最大化迭代构建求解线谱重构并用期望

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一种流程柔性稀疏结构设计方法、设备及存储介质

一种流程柔性稀疏结构设计方法、设备及存储介质

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作者：罗迪新许洪腾余婷婷 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种流程柔性稀疏结构设计方法、设备及存储介质，包括如下步骤：利用连接工厂和产品的二分图表示所述流程柔性稀疏结构设计问题，即SPFD问题，将所述SPFD问题表述为双层优化问题；将所述SPFD问题... 详细信息

标准号: CN116562655B

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种流程柔性稀疏结构设计方法、设备及存储介质，包括如下步骤：利用连接工厂和产品的二分图表示所述流程柔性稀疏结构设计问题，即SPFD问题，将所述SPFD问题表述为双层优化问题；将所述SPFD问题建模为群稀疏最优传输问题；针对所述群稀疏最优传输问题构建基于ADMM的交替优化算法框架进行求解；通过所述交替优化算法框架求解所述群稀疏最优传输问题，根据所得最优传输方案构造制造网络；得到流程柔性结构。本发明将SPFD问题转化为求解群稀疏最优传输问题，并设计了一种基于ADMM的交替优化算法框架对此进行求解，在供应与需求平衡及不平衡的条件下都适用。

关键词：传输问题求解稀疏优化算法稀疏结构人工智能技术存储介质方案构造柔性结构双层优化问题建模问题转化需求平衡二分图构建传输制造网络

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一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法

一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法

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作者：武其松徐萍罗昕炜方世良 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

标准号: CN108919240B

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