检索结果-内蒙古大学图书馆

振动．测试与诊断 2018年第3期38卷 472-478页

作者：赵晓平周子贤王丽华张永宏陶润喆南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

针对滚动轴承特征频率提取问题,提出自适应部分集成局部特征尺度分解(adaptive partly-ensemble local charact-eristic-scale decomposition,简称APLCD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)结合的APLCD-WPT方法。首先,利用APLCD对滚动轴承振动信号进行处理,通过添加幅值随频率变化的噪声改善信号极值点分布,再提取内禀尺度分量(intrinsic mode component,简称ISC);其次,对ISC分量中模态混淆部分使用WPT进行修正,提取滚动轴承特征频率信号。应用提出方法对实测的卧式螺旋离心机振动信号进行研究,结果表明,基于APLCD-WPT的算法能够有效地解决模态混淆问题,实现特征频率信号的精确提取。

关键词：滚动轴承特征提取模态混淆自适应部分集成局部特征尺度分解小波包

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基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第11期41卷 55-64,89页

作者：张永宏邵凡赵晓平王丽华吕凯扬张中洋南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

近年来,数据驱动的方法在滚动轴承故障诊断领域发展迅速,但面对工程实际中没有历史记录的故障类型,仍存在故障特征学习不充分、误诊率高等不足。针对上述问题,提出了多标签零样本学习(multi-label zero-shot learning,MLZSL)故障诊断方... 详细信息

近年来,数据驱动的方法在滚动轴承故障诊断领域发展迅速,但面对工程实际中没有历史记录的故障类型,仍存在故障特征学习不充分、误诊率高等不足。针对上述问题,提出了多标签零样本学习(multi-label zero-shot learning,MLZSL)故障诊断方法。首先,使用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对可见类和未见类样本进行预处理,将得到的时频图像输入残差深度可分离卷积神经网络(residual depthwise separable convolutional neural network,RDSCNN)进行特征提取,再使用可见类故障特征训练属性学习网络,依靠属性学习网络预测未见类故障样本的属性向量,最终实现对未见类故障的诊断。设计了零样本条件下的故障诊断试验,结果表明MLZSL能将可见类故障属性迁移到未见类,并有效诊断未见类故障。

关键词：零样本学习(ZSL) 特征提取多标签属性学习器滚动轴承

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基于属性描述的零样本滚动轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第15期41卷 105-115页

作者：赵晓平吕凯扬邵凡张中洋南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

数据驱动方式是对故障诊断模型进行训练的主要方法,然而因为机器运转环境复杂,没有可用的目标故障样本供模型训练而导致特征学习不充分的情况时有发生。针对这一问题,结合零样本学习(zero-shot learning,ZSL)思想,从属性描述的角度出发... 详细信息

数据驱动方式是对故障诊断模型进行训练的主要方法,然而因为机器运转环境复杂,没有可用的目标故障样本供模型训练而导致特征学习不充分的情况时有发生。针对这一问题,结合零样本学习(zero-shot learning,ZSL)思想,从属性描述的角度出发,提出了一种基于Xception网络和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的零样本滚动轴承故障诊断方法,即X-CNN故障诊断模型。X-CNN模型首先使用Xception网络对故障信号时频图进行特征提取;根据故障类别的属性描述构建属性矩阵,使用CNN对提取的特征进行属性学习;最后通过属性矩阵的相似度比较完成诊断工作。通过零样本条件下的故障诊断试验,证明了X-CNN故障诊断模型可以在不使用测试类样本进行训练的情况下完成滚动轴承故障诊断工作。

关键词：零样本学习(ZSL) Xception 卷积神经网络(CNN) 故障诊断属性描述

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基于VAE-GAN和FLCNN的不均衡样本轴承故障诊断方法

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振动与冲击 2022年第9期41卷 199-209页

作者：张永宏张中洋赵晓平王丽华邵凡吕凯扬南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

针对滚动轴承故障诊断中样本分布不均衡引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,从两个方面展开研究:(1)故障样本增广,提出结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的VAE-GAN样本增广模型;(2)改进分类算法,提出基于焦点损失(FL)和卷... 详细信息

针对滚动轴承故障诊断中样本分布不均衡引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,从两个方面展开研究:(1)故障样本增广,提出结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的VAE-GAN样本增广模型;(2)改进分类算法,提出基于焦点损失(FL)和卷积神经网络(CNN)的FLCNN(focal loss and convolutional neural network)样本分类模型。在此基础上,将VAE-GAN和FLCNN融合,构建VAE-GAN+FLCNN轴承故障诊断模型。首先,将样本量少的故障类输入VAE-GAN模型,通过交替训练编码网络、生成网络和判别网络,学习出真实故障样本的数据分布,从而实现故障样本的增广;然后用增广后的数据样本训练FLCNN分类模型,完成轴承故障识别。试验对比结果表明,所提方法能够有效提升样本不均衡条件下的轴承故障诊断效果,拥有更高的Recall值和F1-score值。

关键词：滚动轴承变分自编码器(VAE) 生成对抗网络(GAN) 焦点损失(FL) 故障诊断

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面向PyTorch的RVV优化

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计算机系统应用 2025年第4期34卷 266-275页

作者：王凡张飞宋甫元于佳耕南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学南京学院南京211135

RISC-V软件生态正在加速发展,国际开源社区积极投入RISC-V软件生态,针对RISC-V主动适配和优化,积极推动RISC-V软件生态系统向前发展.PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其在性能、开源生态、研究领域都有非常大的优势,其对x86、ARM、... 详细信息

RISC-V软件生态正在加速发展,国际开源社区积极投入RISC-V软件生态,针对RISC-V主动适配和优化,积极推动RISC-V软件生态系统向前发展.PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其在性能、开源生态、研究领域都有非常大的优势,其对x86、ARM、PowerPC以及CUDA等指令集架构都提供了较好的支持.但是,在目前的RISC-V架构上,软件生态移植集中在对RISC-V标准指令集的适配,尚不能充分利用RISC-V扩展指令集优化软件生态,距离ARM、x86等成熟软件生态存在较大差距.PyTorch因缺少RISC-V V扩展(RVV)的支持,使得RISC-V平台的推理性能与同规格ARM平台差距较大.针对上述问题,本文提出了一种面向PyTorch RVV 1.0的高效开发方案,并使用RVV扩展指令集对PyTorch深度卷积算子进行针对性优化,并在K230开发板上进行了对比分析,实验结果表明,相比标量实现,利用RVV优化的深度卷积算子性能提升约1.35–3.8倍.

关键词： RISC-V PyTorch RVV扩展指令集深度卷积

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基于相控阵的结构损伤范围监测与图像表征

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仪器仪表学报 2014年第11期35卷 2582-2588页

作者：孙亚杰张永宏刘青山张自嘉南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

本文针对碳纤维复合材料机翼盒段监测损伤信号微弱难以有效辨识及结构损伤大小的量化问题,提出基于相控阵的碳纤维复合材料结构损伤识别成像与损伤量化方法。利用Lamb波信号在特定方向上的干涉,实现对结构的定向扫描,提高信号的信噪比;... 详细信息

本文针对碳纤维复合材料机翼盒段监测损伤信号微弱难以有效辨识及结构损伤大小的量化问题,提出基于相控阵的碳纤维复合材料结构损伤识别成像与损伤量化方法。利用Lamb波信号在特定方向上的干涉,实现对结构的定向扫描,提高信号的信噪比;通过划分扇环计算其面积进而量化损伤区域大小,同时分析时间延迟执行过程并分析其对损伤识别误差的影响。采用相控阵监测原理在某型无人机碳纤维复合材料机翼盒段上进行实验研究,识别结构中的损伤,对监测结果进行成像,不仅显示结构中损伤的位置并计算量化损伤区域大小,实验研究证明,采用相控阵原理能够有效精确地识别碳纤维复合材料机翼盒段中损伤,图像表征清晰且量化损伤范围准确。

关键词：碳纤维复合材料结构健康监测相控阵损伤范围

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基于分数阶四元数傅里叶变换的彩色图像自适应水印算法

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电子与信息学报 2016年第11期38卷 2832-2839页

作者：王金伟周春飞王水平陈北京孙星明南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044

针对现有一些彩色图像自适应水印算法在自适应过程中未充分考虑色彩信息或者在嵌入过程中未考虑彩色载体图像分量的整体性等不足,该文提出一种基于分数阶四元数傅里叶变换(Fr QFT)的彩色图像自适应数字水印算法。首先利用人类视觉系统(H... 详细信息

针对现有一些彩色图像自适应水印算法在自适应过程中未充分考虑色彩信息或者在嵌入过程中未考虑彩色载体图像分量的整体性等不足,该文提出一种基于分数阶四元数傅里叶变换(Fr QFT)的彩色图像自适应数字水印算法。首先利用人类视觉系统(HVS)提取彩色载体图像块的纹理、边缘和色调掩蔽特性,并依据这些特性对适合嵌入图像块自适应分配嵌入强度,然后在Fr QFT域以自适应强度采用量化索引调制算法和冗余嵌入策略嵌入水印。实验结果表明,该算法优于现有的基于四元数傅里叶变换(QFT)的算法以及基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的算法,具有较好的不可见性和鲁棒性。

关键词：彩色图像自适应水印四元数分数阶傅里叶变换

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面向连贯性强化的无真值依赖文本摘要模型

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计算机科学与探索 2022年第3期16卷 621-636页

作者：陈共驰荣欢马廷淮南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 南京信息工程大学计算机学院(软件学院、网络空间安全学院) 南京210044

技术旨在凝练给定文本,以篇幅较短的摘要有效反映出原文核心内容。现阶段,生成型文本摘要技术因能够以更加灵活丰富的词汇对原文进行转述,已成为文本摘要领域的研究热点。然而,现有生成型文本摘要模型在产生摘要语句时涉及对原有词汇的... 详细信息

技术旨在凝练给定文本,以篇幅较短的摘要有效反映出原文核心内容。现阶段,生成型文本摘要技术因能够以更加灵活丰富的词汇对原文进行转述,已成为文本摘要领域的研究热点。然而,现有生成型文本摘要模型在产生摘要语句时涉及对原有词汇的重组与新词的添加,易造成摘要语句不连贯、可读性低。此外,通过传统基于已标注数据的有监督训练提升摘要语句连贯性,需投入较高的数据成本,致使实际应用受限。为此,提出了一种面向连贯性强化的无真值依赖文本摘要(生成)模型(ATS;G)。该模型在仅给定原文本的限制条件下,一方面,基于原文本的编码结果,产生语句抽取标识,刻画对原文关键信息的筛选过程,由解码器对筛选后的语句编码进行解码;另一方面,基于解码器输出的原始词汇分布,分别按"概率选择"与按"Softmax-贪婪选择"产生两类摘要文本。综合语句连贯性与语句内容两方面,构建两类摘要文本的总体收益后,利用自评判策略梯度,引导模型学习关键语句筛选以及对所筛选关键语句进行解码,生成语句连贯性高、内容质量好的摘要文本。实验表明,即便不给定任何事先标注的摘要真值,所提出模型的摘要内容指标总体上仍优于现有文本摘要方法;与此同时,ATS;G生成的摘要文本在语句连贯性、内容重要性、信息冗余性、词汇新颖度和摘要困惑度方面亦优于现有方法。

关键词：自动文本摘要自然语言处理强化学习信息检索与集成

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一种在格点模型上模拟蛋白质折叠结构的优化算法

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生物化学与生物物理进展 2014年第7期41卷 712-718页

作者：刘景发宋蓓蓓刘朝霞孙媛媛黄维波南京信息工程大学网络信息中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

蛋白质折叠问题是生物信息学中一个经典的多项式复杂程度的非确定性(non-deterministic polynomial,NP)难度问题.势能曲面变平法(ELP)是一种启发式的全局优化算法.通过对ELP方法中的直方图函数提出一种新的更新机制,并将基于贪心策略的... 详细信息

蛋白质折叠问题是生物信息学中一个经典的多项式复杂程度的非确定性(non-deterministic polynomial,NP)难度问题.势能曲面变平法(ELP)是一种启发式的全局优化算法.通过对ELP方法中的直方图函数提出一种新的更新机制,并将基于贪心策略的初始构象的产生,基于牵引移动的邻域搜索策略与ELP方法相结合,为面心立方体(FCC)格点模型的蛋白质折叠问题提出一种改进的势能曲面变平(ELP+)算法.采用文献中9条常用序列作为测试集.对于每条序列,ELP+算法均能找到与文献中的算法所得到的最低能量相等或更低的能量.实验结果表明,ELP+算法是求解FCC格点模型的蛋白质折叠问题的一种有效算法.

关键词：蛋白质折叠问题势能曲面变平法牵引移动 FCC格点模型

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基于最佳抽样序列长度的高分辨率SAR成像算法的研究

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激光与光电子学进展 2021年第22期58卷 270-276页

作者：王振力王群马如坡陈先意江苏警官学院计算机信息与网络安全系江苏南京210031 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210044

虽然距离多普勒算法在合成孔径雷达(SAR)成像中有着广泛的应用,但是其产生的图像质量较差,不能满足实际应用的需求。为解决制约传统方法成像质量的关键技术难题,提出了一种基于最佳抽样序列长度的高分辨SAR成像算法。该算法根据SAR距离... 详细信息

虽然距离多普勒算法在合成孔径雷达(SAR)成像中有着广泛的应用,但是其产生的图像质量较差,不能满足实际应用的需求。为解决制约传统方法成像质量的关键技术难题,提出了一种基于最佳抽样序列长度的高分辨SAR成像算法。该算法根据SAR距离向和方位向的成像参数,设计了初始抽样序列长度的计算公式。利用获得的初始抽样序列长度以及SAR图像质量性能评估标准,结合曲线极值确定了合理区间变化范围内的最佳距离向和方位向抽样序列长度。机载SAR点目标成像和星载SAR实测数据的实验结果表明了所提算法的有效性。

关键词：图像处理最佳抽样序列长度分数阶傅里叶变换合成孔径雷达距离多普勒算法傅里叶变换

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