检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2024年第10期43卷 279-284,298页

作者：孙博文黄升平王重秋杨建华李尚袁杨岩中国矿业大学江苏省矿山机电装备重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

随机共振是噪声背景下非线性系统对微弱特征信号的最优响应,能够对微弱特征信号进行增强。偏置单稳态系统相较于传统的双稳态系统,对非周期脉冲激励具有良好的共振特性。然而,非线性系统的参数影响系统的最优输出,对不同的非周期脉冲激... 详细信息

随机共振是噪声背景下非线性系统对微弱特征信号的最优响应,能够对微弱特征信号进行增强。偏置单稳态系统相较于传统的双稳态系统,对非周期脉冲激励具有良好的共振特性。然而,非线性系统的参数影响系统的最优输出,对不同的非周期脉冲激励,系统难以自适应调节。针对上述问题,该研究强噪声与非周期脉冲激励下偏置单稳态自适应随机共振。首先,基于优化算法实现不同非周期脉冲激励下的自适应随机共振。然后,以强噪声背景下钢丝绳漏磁检测信号为应用对象,经偏置单稳态系统自适应随机共振输出后,以峰峰值作为损伤特征演化评价指标,评估不同微弱损伤特征间的差异。同时,应用偏置单稳态自适应随机共振法和自适应移位平均法对强噪声背景下钢丝绳漏磁信号进行对比分析,以峰峰值增益和信噪比增益为指标,结果表明偏置单稳态自适应随机共振法效果优于自适应移位平均法。最后,讨论了噪声强度对单稳态自适应随机共振的影响,发现偏置单稳态自适应随机共振具有较强的抗噪能力。

关键词：非周期脉冲激励强噪声自适应随机共振钢丝绳损伤识别

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基于迭代压缩U型网络的煤颗粒分割与粒度分析方法

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煤炭学报 2025年第2期50卷 1362-1375页

作者：程德强张瑞谢同喜刘敬敬郑丽娟寇旗旗江鹤中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室江苏徐州221116

煤中甲烷气体传播与煤粒的粒度分布特征紧密相连,进而影响煤炭的安全开采和利用。随着数字图像处理技术的不断发展,基于数字图像分割的煤粒形态检测方法已成为获取煤颗粒粒度分布特征的主流方法。在数字图像分割过程中,全局信息和边缘... 详细信息

煤中甲烷气体传播与煤粒的粒度分布特征紧密相连,进而影响煤炭的安全开采和利用。随着数字图像处理技术的不断发展,基于数字图像分割的煤粒形态检测方法已成为获取煤颗粒粒度分布特征的主流方法。在数字图像分割过程中,全局信息和边缘细节起着关键作用,直接影响分割结果的准确性。基于卷积神经网络架构的U型网络过于注重局部信息,忽视了全局信息的重要性,容易导致过分割现象。而基于Transformer的网络利用多头自注意力机制有效地建模了全局信息,但却没有充分利用边缘细节特征,导致煤颗粒漏分割问题。为了解决上述问题,本研究提出了迭代压缩U型网络(Iterative Squeeze UNet,ISUNet)用于煤颗粒粒度分析。ISUNet模型引入了压缩激励空洞空间金字塔池化模块和基于Transformer的多路迭代编码器。压缩激励空洞空间金字塔池化模块通过增强不同尺度特征的通道信息和全局上下文信息,解决了煤粒过分割问题。编码器中的多头自注意力模块将ResNet50的卷积特征作为其中一个输入,通过点乘自注意力机制不断强化重要的边缘细节特征,解决了煤粒漏分割问题。与5种经典图像分割模型和4种目前主流的分割模型相比,ISUNet表现出色。相较于经典的分割模型TransUNet来说,平均交并比提高了6.6%,准确率提高了0.3%,召回率提高了7.0%,相较于目前主流的图像分割大模型Segment Anything来说,平均交并比提高了4.6%,准确率提高了0.2%,召回率提高了4.9%。在煤粒粒度测量方面,准确率达到了97.49%。这些试验结果充分证实了ISUNet在煤粒粒度分析中的有效性和优越性。

关键词：煤粒粒度分析图像分割基于Transformer的多路迭代编码器压缩激励空洞空间金字塔池化 U型网络

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基于图提示的半监督开放词汇多标记学习

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 432-442页

作者：李仲年皇甫志宇杨凯杰营鹏孙统风许新征中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室(浙江大学) 杭州310058 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116

半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究.然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些... 详细信息

半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究.然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些标记被称为开放词汇.开放词汇会导致模型无法学习到该类别的标记信息,使得模型性能下降. 针对上述问题,提出了基于图提示的半监督开放词汇多标记学习方法. 具体地,该方法利用基于提示的图神经网络对预训练大模型进行微调,挖掘和探索开放词汇与监督样本之间的关系. 通过使用包含图像与文本的多模态数据构造图神经网络作为预训练大模型的文本输入进行学习. 其次利用预训练大模型在开放词汇上的泛化能力,对无监督样本生成伪标记,实现对输出分类层的微调,使模型在对开放词汇进行分类时能获得更加理想的效果. 多个基准数据集上的实验结果均显示,基于图提示的半监督开放词汇多标记学习方法优于目前的主流方法,在 VOC,COCO,CUB,NUS 等基准数据集上均取得了最优的效果.

关键词：半监督多标记学习预训练模型图神经网络开放词汇提示

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基于结构和纹理感知的井下低光照自监督图像增强方法

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煤炭学报 2025年第4期50卷 2310-2320页

作者：潘杉于挺陈伟田子建岳中文中国矿业大学(北京)人工智能学院北京100083 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221000 煤矿智能化与机器人创新应急管理部重点实验室江苏徐州221000 中国矿业大学(北京)力学与土木工程学院北京100083

受井下复杂空间环境和不均匀人造光源影响,井下视觉设备采集的图像易呈现整体或部分区域光线不足、图像内容可见度差的问题。对于井下低光照图像的增强,现有图像增强方法的结果易出现对比度差以及部分区域过曝和欠曝的问题。基于此,提... 详细信息

受井下复杂空间环境和不均匀人造光源影响,井下视觉设备采集的图像易呈现整体或部分区域光线不足、图像内容可见度差的问题。对于井下低光照图像的增强,现有图像增强方法的结果易出现对比度差以及部分区域过曝和欠曝的问题。基于此,提出一种基于结构和纹理感知的井下低光照自监督图像增强方法,以摆脱训练时对配对的井下低光照/正常光照图像的依赖。首先,为产生分段平滑的光照图,设计了一种自监督结构和纹理感知的光照估计网络,根据自监督训练损失保留场景的边缘结构并平滑纹理细节。为了深入挖掘低光照图像中的局部纹理特征和全局结构特征来提高光照估计网络的性能,在光照估计网络中引入了局部-全局感知模块。该模块利用卷积操作中较小感受也能够捕获局部特征的能力以及视觉Transformer的自注意力机制能够实现全局信息交互的特性来实现低光照图像中局部和全局特征的提取。其次,为了实现自监督学习的训练方式,针对光照图分段平滑的特性,采用了一种结构感知的平滑损失。为了进一步细化光照估计网络产生的光照图,使其具有合理的亮度和对比度,引入了伪标签图像生成器来合成具有良好对比度和亮度的伪标签图像。通过重建损失约束,增强图像与伪标签图像之间亮度和对比度之间的一致性,从而间接约束光照图。在多个公开的基准数据集和井下真实场景的低光照图像数据集上进行主观和客观评价的试验结果表明:该方法具有较好的低光照图像增强效果,在面对井下场景的低光照图像时,该方法也具有良好的泛化性能。

关键词：低光照图像自监督图像增强光照估计网络局部-全局感知

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非周期二进制/M进制信号激励下非线性系统的非周期共振研究

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物理学报 2023年第22期72卷 117-126页

作者：王重秋杨建华中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116 中国矿业大学机电工程学院江苏省矿山机电装备重点实验室徐州221116

研究单一非周期二进制或M进制信号激励下一类非线性系统的非周期共振现象及其度量方法,重点探讨了系统参数引起的非周期共振.提出了适用于非周期共振度量的响应幅值增益指标,并结合互相关系数和误码率展开研究.结果发现,互相关系数能够... 详细信息

研究单一非周期二进制或M进制信号激励下一类非线性系统的非周期共振现象及其度量方法,重点探讨了系统参数引起的非周期共振.提出了适用于非周期共振度量的响应幅值增益指标,并结合互相关系数和误码率展开研究.结果发现,互相关系数能够较好地描述系统输出和输入信号之间的同步性及波形相似性但无法刻画信号通过系统后被放大的程度.响应幅值增益能够较好地描述信号通过系统后幅值被放大的程度,但无法反映系统输出和输入信号之间的同步性及波形相似性.非周期共振发生在互相关系数取谷值和响应幅值增益取峰值处,且两种指标曲线反映的共振点相同.误码率在合适的阈值下可以描述系统输出和输入信号之间的同步性以及非周期信号通过系统后被放大的程度,误码率曲线可以直接给出非周期共振的共振区.单一非周期二进制或M进制信号激励下的非线性系统可以发生非周期共振,其共振效果需要综合互相关系数、响应幅值增益、误码率等指标进行度量.

关键词：非周期激励二进制信号 M进制信号非周期共振非线性系统

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基于微震多维信息融合的冲击地压全时空预测方法

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采矿与安全工程学报 2024年第3期41卷 511-521页

作者：杨旭刘亚鹏曹安业刘耀琪王常彬赵卫卫中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室江苏徐州221116

为解决当前冲击地压时间与空间预测协同难、微震数据时空特征挖掘不充分的困境,结合深度学习相关理论与方法,提出了基于微震多维信息融合的冲击地压全时空预测方法,该方法主要包括微震时空特征指标、时间预测以及空间预测3个模块,设计... 详细信息

为解决当前冲击地压时间与空间预测协同难、微震数据时空特征挖掘不充分的困境,结合深度学习相关理论与方法,提出了基于微震多维信息融合的冲击地压全时空预测方法,该方法主要包括微震时空特征指标、时间预测以及空间预测3个模块,设计了基于主成分分析和核密度估计的微震时空特征指标构建方法,在此基础之上,构建了基于深度循环神经网络的冲击地压时间预测模型,提出了基于长短期时间窗融合的冲击地压空间预测方法,从而实现了冲击地压时间⁃空间协同的全时空预测。此外,为了评估所提方法的有效性,在内蒙古鄂尔多斯矿区某冲击危险工作面进行了工程应用测试,测试时间段共出现13条大于10^(5)J的大能量微震事件,在时间预测方面,对于大能量事件的时间预测结果为10个强危险、3个中等危险,并且整个测试阶段模型误报率仅为0.133。在空间预测方面,对于大能量事件的空间预测结果的分布区域为6个强危险、3个中等危险、4个弱危险。实验表明该方法可满足工程应用的需求,研究成果可为冲击地压监测预警提供参考与借鉴。

关键词：冲击地压全时空预测微震时空特征指标深度循环神经网络

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基于深度迁移学习的矿山微震到时精确拾取与自动定位策略

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煤炭学报 2023年第12期48卷 4393-4405页

作者：曹安业杨旭王常彬李森刘耀琪窦林名牛强中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室江苏徐州221116

矿山智能化建设大背景下,微震监测作为冲击地压等复杂动力灾害智能预警体系建设的基础保障技术现已得到广泛应用,如何基于微震监测数据实现矿山动力事件的高效精确捕捉与定位是当前研究的重点与难点。为解决矿山低信噪比震动波到时自动... 详细信息

矿山智能化建设大背景下,微震监测作为冲击地压等复杂动力灾害智能预警体系建设的基础保障技术现已得到广泛应用,如何基于微震监测数据实现矿山动力事件的高效精确捕捉与定位是当前研究的重点与难点。为解决矿山低信噪比震动波到时自动拾取不准、定位结果受人为因素干扰等问题,结合大数据与深度学习相关理论与方法,初步尝试建立基于深度迁移学习的矿山微震实时自动定位方法。设计了基于百万条地震波数据的矿山微震到时自动拾取初始模型,为进一步使该模型适用于矿山微震定位与信息解析,结合所建立的一万余条矿山微震到时拾取数据集,构建了矿山震动波到时自动拾取模型,实现矿山震动波P波到时自动精准拾取。在此基础上,设计了微震定位台站自动优选方法,提出定位台站波速自动微调策略,实现了矿山微震事件自动精准定位。以内蒙古某煤矿强开采扰动工作面的顶板爆破数据为验证对象,结果证明自动定位算法在水平空间平均定位误差为27.88 m,三维空间平均定位误差为28.40 m,满足矿山冲击地压等动力灾害的微震定位精度需求,有效降低台站波速标定精度不足对事件定位误差的影响,鲁棒性较强,并将耗时数分钟的人工定位缩短至200 ms内完成,初步实现了矿山微震事件的自动实时定位。研究结果可为矿山动力灾害微震信息准确解析挖掘与智能预警提供可靠技术支撑。

关键词：微震监测 P波到时拾取定位算法深度迁移学习数据驱动冲击地压

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微震定位精度影响下采场裂隙表征与冲击地压预警

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煤炭科学技术 2024年第2期52卷 1-9页

作者：曹安业王常彬杨旭王冰张宁赵卫卫中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 陕西煤业化工集团有限责任公司陕西西安710065

我国深部煤矿高强度开采和复杂地质环境造成冲击地压灾害频发,对矿井安全高效生产造成严重威胁。目前,我国冲击地压矿井配备的微震监测系统在震源定位精度上仍存在不足,冲击地压灾害依然存在“灾源找不准、灾害控不住”的难题。为准确... 详细信息

我国深部煤矿高强度开采和复杂地质环境造成冲击地压灾害频发,对矿井安全高效生产造成严重威胁。目前,我国冲击地压矿井配备的微震监测系统在震源定位精度上仍存在不足,冲击地压灾害依然存在“灾源找不准、灾害控不住”的难题。为准确描述采场微震活动空间演化特征,降低震源定位误差对微震预警造成的不利影响,基于冲击地压矿井现有微震监测条件,采用仿真正演试验法探究了煤矿微震台网定位误差矢量分布特征,提出了一种考虑微震定位精度影响的微震裂隙贯通表征方法,并在某矿井回采工作面进行了冲击地压预警实践。研究结果表明:采场不同区域震源定位精度的矢量性差异是造成冲击地压微震预警偏差的重要原因;提出的微震破裂贯通可能性指数F_(sum)采用与震源能级相关的近场区域半径表征震源破裂尺度,并考虑定位误差对不同距离震源间破裂贯通的影响,最大程度还原了采场煤岩体裂隙扩展贯通可能性的分布规律,与冲击地压危险具有F_(sum)良好对应关系;在冲击地压危险相关性上显著优于微震频次,同时危险区域识别效率又强于微震能量,可兼顾预警精准率和召回率,是理想的冲击地压周期性预警评价指标。研究成果将为评价微震台网监测能力、提高冲击地压微震预警能力与防治效率提供参考。

关键词：冲击地压定位误差误差椭圆裂隙贯通微震频次-能量微震台网

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基于自适应大核注意力的轻量级图像超分辨率网络

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吉林大学学报(工学版) 2025年第3期55卷 1015-1027页

作者：程德强刘规寇旗旗张剑英江鹤中国矿业大学信息与控制工程学院中国矿业大学计算机科学与技术学院成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室

针对高性能图像超分辨网络通常参数量庞大的问题，提出了一种轻量级模型。首先，集成了3种大核注意力，即双路大核注意力、大核像素注意力和大核通道注意力，旨在扩大模型感受野，建立像素的长程依赖性。其次，引入了自适应注意力融合... 详细信息

针对高性能图像超分辨网络通常参数量庞大的问题，提出了一种轻量级模型。首先，集成了3种大核注意力，即双路大核注意力、大核像素注意力和大核通道注意力，旨在扩大模型感受野，建立像素的长程依赖性。其次，引入了自适应注意力融合机制，增强了特征的表征能力，提升了模型性能。实验证明：本文模型在视觉感知和量化测试上表现优异。在Urban100数据集上，与目前流行的ARRFN算法相比，4倍重建结果的峰值信噪比均值提高了0.25 dB。重建图像视觉效果更逼真、纹理更为清晰和自然，充分证明了该算法的有效性。

关键词：计算机视觉超分辨大核注意力轻量化自适应特征融合

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基于LMIENet图像增强的矿井下低光环境目标检测方法

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煤炭科学技术 2024年第5期52卷 222-235页

作者：田子建阳康吴佳奇陈伟中国矿业大学(北京)人工智能学院北京100083 煤矿智能化与机器人创新应急管理部重点实验室北京100083 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

煤矿井下工作环境复杂,存在人造光源亮度低、粉尘多和水气密度大等不利因素,导致现有的目标检测算法在应用到煤矿井下时,存在提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题。提出一种煤矿井下低照度环境目标检测算法,由矿井低光图像增强模... 详细信息

煤矿井下工作环境复杂,存在人造光源亮度低、粉尘多和水气密度大等不利因素,导致现有的目标检测算法在应用到煤矿井下时,存在提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题。提出一种煤矿井下低照度环境目标检测算法,由矿井低光图像增强模块LMIENet和目标检测模块组成,使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。在图像增强模块中,改进Zero-DCE算法设计轻量级增强参数预测网络,计算像素级增强参数矩阵,用于低光照图像的亮度调整和画质增强,该网络通过设计的非参考损失函数隐性衡量图像的增强效果,引导网络进行无监督学习,使网络能够不依赖配对数据集对原始图像进行自适应的画质增强。目标检测模块中,采用YOLO v8n目标检测模型,其轻量化的模型尺寸和高灵活性可避免模型整体复杂度过高;采用Focal-EIoU Loss改进回归损失函数,有效加速模型收敛并提升模型检测精度。实验结果显示:与经典目标检测算法Faster R–CNN,SSD,RetinaNet,FCOS等相比,提出算法在自建矿井人员数据集上表现出色,低光照环境下目标检测的mAP@0.5达到98.0%,mAP@0.5∶0.95达64.8%,在实验环境中单帧图像推理时间仅11 ms,优于其他对比方法,证明提出算法能够有效实现在煤矿井下低照度复杂环境下的目标检测,且耗时短、计算效率高。

关键词：低照度矿井目标检测图像增强无监督学习

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