检索结果-内蒙古大学图书馆

轴承 2025年第5期 71-78页

作者：丁伟陈律王骁贤宋俊材陆思良安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学.电子信息工程学院合肥230601

基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程... 详细信息

基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程度。在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上的对比试验表明,与无噪声注入的一维卷积神经网络、二维卷积神经网络和卷积注意力神经网络相比,1DNECNN预测结果的均方误差降低了24%~49%,具有更高的预测精度和更优的拟合性能。

关键词：滚动轴承剩余寿命预测神经网络卷积数据预处理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

工程认证背景下《数字图像处理》课程思政教学研究

引用

蚌埠学院学报 2025年第2期14卷 111-116页

作者：邓运生黄迎辉陈章宝蚌埠学院电子与电气工程学院安徽蚌埠233030 蚌埠学院计算机与信息工程学院安徽蚌埠233030

工程认证是以能力培养为导向、按国际标准提高应用技术人才质量的重要举措,当前工程认证教育已成为应用型本科高校人才培养的共识。随着人工智能和无人驾驶等新一代信息技术的快速发展,机器视觉显得尤为重要。《数字图像处理》课程作为... 详细信息

工程认证是以能力培养为导向、按国际标准提高应用技术人才质量的重要举措,当前工程认证教育已成为应用型本科高校人才培养的共识。随着人工智能和无人驾驶等新一代信息技术的快速发展,机器视觉显得尤为重要。《数字图像处理》课程作为机器视觉的基础,亟需在工程认证背景下对其进行改革。结合课程特点,充分挖掘利用课程思政资源并通过案例式和模块化教学激发学生学习热情,为其工程能力培养和进一步深造创造了条件。

关键词：工程认证数字图像处理课程思政

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法

引用

光电工程 2025年第3期52卷 111-123页

作者：张润梅潘晨飞陈梓华陈中袁彬安徽建筑大学机械与电气工程学院安徽合肥230601 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

针对复杂背景下焊接缺陷特征不明显、背景信息复杂,导致传统缺陷检测算法在实际应用中精度不佳,特征丢失等问题,本文提出一种改进自YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法(GD-YOLO)。模型首先引进特征提取模块与卷积模块融合,增强模型信息的提... 详细信息

针对复杂背景下焊接缺陷特征不明显、背景信息复杂,导致传统缺陷检测算法在实际应用中精度不佳,特征丢失等问题,本文提出一种改进自YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法(GD-YOLO)。模型首先引进特征提取模块与卷积模块融合,增强模型信息的提取能力;然后在颈部网络中嵌入Slim-Neck结构并在特征融合阶段引用上采样算子CAFARE,辅助增强模型性能;其次,改进注意力机制模块,使之在不显著增加计算负担的情况下,优化整体性能;最后,改用损失函数Inner-SIoU,解决边界框不匹配的问题。实验结果表明,本文模型mAP0.5检测指标比基线模型高7.8%,参数量和计算量分别减少了0.12M、0.7G。

关键词：深度学习缺陷检测 YOLOv8 Inner-SIoU

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

恶劣天气下基于改进YOLOv5s的车牌识别研究

引用

成都工业学院学报 2025年第2期28卷 37-42页

作者：张芳刘明安徽电子信息职业技术学院信息工程学院安徽蚌埠233000 黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163319

为加强交通流量管理和提升车辆安全管理水平,研究采用YOLOv5s目标检测模型及其网络结构,对其模型结构进行优化分析。利用车牌识别系统和图像自适应增强模块,在目标检测网络中引入注意力机制,并结合无序注意力机制对YOLOv5s网络结构进行... 详细信息

为加强交通流量管理和提升车辆安全管理水平,研究采用YOLOv5s目标检测模型及其网络结构,对其模型结构进行优化分析。利用车牌识别系统和图像自适应增强模块,在目标检测网络中引入注意力机制,并结合无序注意力机制对YOLOv5s网络结构进行特征图处理,以增强YOLOv5s模型在车牌识别系统中的抗干扰性。将检测模型和检测算法用于车牌识别的实验分析中,结果得出YOLOv5s检测模型在恶劣天气下正确识别车牌的平均精度为68.75%,而经过图像增强和无序注意力机制的改进YOLOv5s模型所得出的正确识别平均精度为96.87%。经实验测试实现了改进YOLOv5s模型在车牌识别技术的高精确性,并满足了智慧交通的自动化发展和高质量管理要求。

关键词： YOLOv5s模型特征融合图像增强注意力机制车牌识别系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

新型压缩感知计算模型分析三维电大目标电磁散射特性

引用

物理学报 2023年第3期72卷 9-16页

作者：王攀王仲根孙玉发聂文艳安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001 安徽大学电子信息工程学院合肥230601 淮南师范学院机械与电气工程学院淮南232001

为提高基于压缩感知技术的矩量法在三维电大目标双站电磁散射问题中的计算效率和稳定性,提出新的稀疏、测量和重构方法,构建一种新型压缩感知计算模型.不同于基于欠定方程的传统的压缩感知计算模型,新型计算模型首先采用按行均匀抽取阻... 详细信息

为提高基于压缩感知技术的矩量法在三维电大目标双站电磁散射问题中的计算效率和稳定性,提出新的稀疏、测量和重构方法,构建一种新型压缩感知计算模型.不同于基于欠定方程的传统的压缩感知计算模型,新型计算模型首先采用按行均匀抽取阻抗矩阵的方法构造测量矩阵以获得稳定的计算结果;然后,基于Foldy-Lax方程生成多阶特征基函数并作为稀疏基对感应电流进行稀疏转换;再依据少数低阶特征基函数足以近似表征感应电流的先验条件,将恢复算法简化为最小二乘法;最后,将矩阵方程转换为一个超定系统并采用最小二乘法解出电流系数.与传统的计算模型相比,新型计算模型不仅可以获得更加稳定的精确解,还可以显著提高电大目标双站散射问题的求解效率和计算精度.数值仿真结果证明了新方法的可行性和高效性.

关键词：压缩感知矩量法特征基函数测量矩阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

超浅结亚45nm MOSFET亚阈值区二维电势模型

引用

电子学报 2015年第1期43卷 94-98页

作者：韩名君柯导明安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000

文章提出将亚阈值区超浅结MOSFET的氧化层和Si衬底划分为三个区域,得到三个区域的定解问题,并用特征函数展开法求出了因边界衔接条件而产生的未知系数,首次得到超浅结亚45nm MOSFET的二维电势半解析模型,并给出了亚阈值电流模型.通过与M... 详细信息

文章提出将亚阈值区超浅结MOSFET的氧化层和Si衬底划分为三个区域,得到三个区域的定解问题,并用特征函数展开法求出了因边界衔接条件而产生的未知系数,首次得到超浅结亚45nm MOSFET的二维电势半解析模型,并给出了亚阈值电流模型.通过与Medici模拟结果对比发现该模型能够准确模拟亚阈值下的超浅结15~45nm MOSFET的二维电势和电流.

关键词：超浅结亚45nm MOSFET 二维电势半解析模型亚阈值电流

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于不同奇对称误差估计的盲均衡算法

引用

系统仿真学报 2007年第24期19卷 5639-5642页

作者：郭业才张艳萍韩迎鸽饶伟安徽理工大学电气工程系南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院

为了研究盲均衡算法中误差函数形式对盲均衡器性能的影响,定义并分析了不同奇对称误差函数的特点,提出了基于不同奇对称误差估计的变步长盲均衡新算法(DOSVCMA)。该算法充分利用误差函数的对称性来减小均方误差,利用变步长来加快收敛速... 详细信息

为了研究盲均衡算法中误差函数形式对盲均衡器性能的影响,定义并分析了不同奇对称误差函数的特点,提出了基于不同奇对称误差估计的变步长盲均衡新算法(DOSVCMA)。该算法充分利用误差函数的对称性来减小均方误差,利用变步长来加快收敛速度,在步长特性参数相同的前提下,用深海声道轴信道和双径水声信道对该算法进行了仿真研究。结果表明,用不同奇对称误差函数设计的均衡器,在收敛速度和收敛后均方误差方面的性能是不同的,但比常规的变步长盲均衡算法(VCMA)的性能优越,这一研究为提高盲均衡器性能提供了一条途径。

关键词：奇对称误差函数深海声道轴信道双径水声信道盲均衡

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差分成像的激光光束指向性控制

引用

中国激光 2021年第17期48卷 72-79页

作者：杨红伟杜益冕吕立冬陶卫卢俊国赵辉上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032

激光光源的方向抖动是激光三角位移传感器测量误差的重要来源。为了抑制光源光束抖动,设计了一种基于差分成像的激光光束指向控制装置。该装置由一个准直激光器和两个接收透镜组组成,其中两个接收透镜组关于发射激光光束的光轴对称,每... 详细信息

激光光源的方向抖动是激光三角位移传感器测量误差的重要来源。为了抑制光源光束抖动,设计了一种基于差分成像的激光光束指向控制装置。该装置由一个准直激光器和两个接收透镜组组成,其中两个接收透镜组关于发射激光光束的光轴对称,每个接收透镜组由一个聚焦透镜和一个光电电荷耦合器件组成。激光光源光束抖动角度控制在0.4°以内时,成像在两个光电探测器上的激光光束的质心的均值可控制在误差许可的范围内。实验结果表明,采用该装置,拟合误差的估计标准差由28.53μm减小至0.2532μm,重复性精度由原来的±0.7 mm降低至±5μm,非线性误差由全量程的±0.8%减小至全量程的±0.04%。

关键词：几何光学激光三角位移传感器激光光束指向性差分成像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复合肥中磷元素的激光诱导击穿光谱多元非线性定量分析

引用

光谱学与光谱分析 2018年第1期38卷 271-275页

作者：廖素引吴先良李桂华卫敏张梅安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230061 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230061

采用激光诱导击穿光谱技术对复合肥中磷元素含量进行了定量分析。通过分析特征谱线的激发能级、跃迁概率和干扰情况,确定255.3和844.6nm分别为磷元素、氧元素的分析线。实验中对18个复合肥样品进行了测量分析,用14个样品建立磷元素的定... 详细信息

采用激光诱导击穿光谱技术对复合肥中磷元素含量进行了定量分析。通过分析特征谱线的激发能级、跃迁概率和干扰情况,确定255.3和844.6nm分别为磷元素、氧元素的分析线。实验中对18个复合肥样品进行了测量分析,用14个样品建立磷元素的定标曲线,相关系数r仅为0.83,因此采用多元非线性回归方法进行定量分析,提高测量的准确性。与传统定标曲线相比,在考虑氧元素特征谱线的影响时,LIBS测量值与参考值的相关系数r提高到0.98,测量的相对误差大大减小,仅为0.38%~1.70%。实验结果表明,LIBS技术具有快速分析复合肥中磷元素的潜力。

关键词：激光诱导击穿光谱多元非线性回归复合肥磷

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于互信息解耦表示的跨域压力足迹图像检索

引用

华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 78-85页

作者：张艳许昌康曹丽青王年吴梦炎夏懿安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601

足迹作为人体生物特征之一,在生物识别领域具有重要意义,而同一对象的不同鞋型压力足迹图像在足迹轮廓特征上具有显著性差异,导致其类内差异大。针对压力足迹图像的跨域检索,文中提出了一种基于互信息解耦表示的跨域压力足迹图像检索方... 详细信息

足迹作为人体生物特征之一,在生物识别领域具有重要意义,而同一对象的不同鞋型压力足迹图像在足迹轮廓特征上具有显著性差异,导致其类内差异大。针对压力足迹图像的跨域检索,文中提出了一种基于互信息解耦表示的跨域压力足迹图像检索方法。首先,构建了一个包含200人足迹图像的多域压力足迹数据集,从定性和定量两个角度分析跨域压力足迹图像的特点;其次,采用两个独立的编码器实现图像解耦模块,该模块将压力足迹图像解耦为域特定表示和域共享表示,通过域分类法保证域特定表示包含更多域相关的信息;然后,通过最小化互信息损失扩大域特定表示和域共享表示之间的距离,同时,为避免解耦过程中信息的丢失,基于域特定表示和域共享表示重构原始压力足迹图像;最后,通过特征提取模块进一步提取域共享表示的深层卷积特征,经过度量模块计算不同特征间的关联度,从而实现跨域压力足迹图像检索。对比及消融实验结果表明,该方法的解耦模块具有一定的有效性,在多域压力足迹数据集上的性能表现良好,首位查询结果的检索准确率达到79.83%,平均准确率达到65.48%。

关键词：图像检索跨域压力足迹解耦表示域共享表示互信息

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：