检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘学报 2023年第4期52卷 638-647页

作者：刘帅李笑迎于梦邢光龙燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边... 详细信息

语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边界特征和具有低频特性的主体特征,并将解耦后的边界和主体特征图进行融合,从而改善高分辨率遥感图像语义分割性能。进一步提出了一种顾及边界和主体的损失函数,对地物要素及其边界和主体部分进行优化学习。在ISPRS Vaihingen和Potsdam 2D高空间分辨率遥感图像数据集上进行试验,与已有的遥感图像语义分割网络模型结果比较,双解耦语义分割网络模型能有效提高地物要素分割精度。

关键词：高分辨率遥感图像语义分割双解耦网络深度学习特征融合

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基于时频混合域局部统计的帕金森病语音障碍分析方法研究

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生物医学工程学杂志 2021年第1期38卷 21-29页

作者：张涛蒋培培张亚娟曹玉阳燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对帕金森病语音检测问题,本文提出了一种基于时频混合域局部统计的帕金森病语音障碍分析方法。该方法首先将语音信号从时域转化为时频混合域,即进行时频化表示。在时频化表示方法中将语音信号进行分帧处理,再将每帧的语音进行傅里叶变... 详细信息

针对帕金森病语音检测问题,本文提出了一种基于时频混合域局部统计的帕金森病语音障碍分析方法。该方法首先将语音信号从时域转化为时频混合域,即进行时频化表示。在时频化表示方法中将语音信号进行分帧处理,再将每帧的语音进行傅里叶变换,通过计算得到能量谱,并将能量谱通过映射关系映射到图像空间进行可视化;其次统计信号每个能量数据在时间轴上和频率轴上的差分值,根据差分值计算该能量的梯度统计特征,用梯度统计特征来表示其不同时域与频域的能量值的突变情况;最后利用KNN分类器对提取的梯度统计特征进行分类。本文在不同的帕金森病语音数据集上进行实验,发现本文所提取的梯度统计特征在分类时有更强的聚类性。与基于传统特征与深度学习特征的分类结果相比,本文所提取的梯度统计特征在分类准确率、特异性和灵敏性上均优于前二者。实验证明了本文所提出的梯度统计特征在帕金森病语音分类诊断中的可行性。

关键词：帕金森病语音障碍时频混合域局部统计梯度统计特征

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基于正交矩阵构造非周期组间互补序列集

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电子与信息学报 2018年第8期40卷 2028-2032页

作者：李玉博田立影燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

基于正交矩阵,该文提出一类非周期组间互补序列集的构造法。构造的非周期组间互补序列集的零相关区长度可灵活设定,且参数达到了理论界限。通过选取二元或多相正交矩阵,可以得到二元或多相非周期组间互补序列集。构造的组间互补序列可... 详细信息

基于正交矩阵,该文提出一类非周期组间互补序列集的构造法。构造的非周期组间互补序列集的零相关区长度可灵活设定,且参数达到了理论界限。通过选取二元或多相正交矩阵,可以得到二元或多相非周期组间互补序列集。构造的组间互补序列可以用于同步和非同步码分多址通信系统。

关键词：码分多址组间互补序列集零相关区理论界限正交矩阵

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多域信息融合结合改进残差密集网络的轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第4期41卷 200-208,252页

作者：袁彩艳孙洁娣温江涛时培明闫盛楠燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息... 详细信息

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息输入经卷积注意力改进的残差密集网络进行深度学习。经注意力机制改进的网络能够实现对提取特征的重要性区分,提高网络的训练速度、改善识别准确率。试验结果及对比分析表明该算法可以提取较为全面的特征,较传统方法具有更好的识别效果。

关键词：轴承故障诊断残差网络多变换域处理注意力机制

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压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断

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振动与冲击 2024年第5期43卷 62-71,120页

作者：孙洁娣赵彬集温江涛时培明燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数... 详细信息

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。

关键词：轴承故障诊断数据增强压缩感知重构字典迁移

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压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别

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振动与冲击 2020年第21期39卷 17-23页

作者：温江涛付磊孙洁娣王涛张光宇张鹏程燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集... 详细信息

针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集,以较少的压缩感知域数据获取全部泄漏信息;然后构建深度一维卷积神经网络,将压缩采集数据送入网络中实现自适应特征提取及高准确度泄漏孔径识别;还对主要参数的影响进行了深入的分析。实验结果表明,该方法能够快速、准确地实现天然气管道泄漏孔径识别,且在低信噪比环境下具有较好的鲁棒性,总体识别效果优于传统的分类方法。

关键词：管道泄漏孔径识别压缩感知采集 1维卷积网络自适应特征提取

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残差卷积自编码网络无监督迁移轴承故障诊断

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中国机械工程 2022年第14期33卷 1707-1716页

作者：温江涛张鹏程孙洁娣雷鸣燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

深度学习类轴承故障智能诊断研究中,一般会假设训练数据与测试数据同分布且典型故障样本充足,而实际工况复杂多变,难以获得大量标签数据。将残差学习引入卷积自编码,并结合迁移学习,提出了基于残差卷积自编码无监督域自适应迁移的故障... 详细信息

深度学习类轴承故障智能诊断研究中,一般会假设训练数据与测试数据同分布且典型故障样本充足,而实际工况复杂多变,难以获得大量标签数据。将残差学习引入卷积自编码,并结合迁移学习,提出了基于残差卷积自编码无监督域自适应迁移的故障诊断方法。堆叠一维卷积自编码进行特征提取,通过残差学习避免过拟合,提高学习效率;融合多层多核概率分布适配来约束网络学习域不变特征;实现了基于无监督域自适应迁移学习的故障诊断,并获得了较高准确率的识别结果。采用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,结果证明了所提出方法的有效性,此外还对主要参数及其影响进行了探讨并给出了对比结果。

关键词：轴承故障诊断无监督学习深度迁移残差卷积自编码域自适应

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多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络

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自动化学报 2020年第12期46卷 2647-2661页

作者：王金甲张玉珍夏静王凤嫔燕山大学信息科学与工程学院(软件学院) 秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院(软件学院) 秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院(软件学院) 秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院(软件学院) 秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

卷积稀疏编码(Convolutional sparse coding,CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中,基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(Multi-layer convolutional sparse coding,ML-CSC)模型的多层基追踪(Multi-layer basic pursuit,ML-BP)问题和多层字典学习问题成为研究热点.但基于傅里叶域的交替方向乘子法(Alternating direc-tion multiplier method,ADMM)求解器和基于图像块(Patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况.在切片(Slice)局部处理思想的基础上,本文提出了一种新的多层基追踪算法:多层局部块坐标下降(Multi-layer local block coordinate descent,ML-LoBCoD)算法.在多层迭代软阈值算法(Multi-layer iterative soft threshold algorithm,ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net的启发下,提出了对应的迭代展开网络***-LoB-CoD-Net实现信号的表征学习功能,输出的最深层卷积稀疏编码用于分类.此外,为了获得更好的信号重构,本文提出了一种新的多层切片卷积重构网络(Multi-layer slice convolutional reconstruction network,ML-SCRN),ML-SCRN实现从信号稀疏编码到信号重构.我们对这两个网络分别进行实验验证.然后将ML-LoBCoD-Net和ML-SCRN进行级联得到ML-LoBCoD-SCRN合并网,同时实现图像的分类和重构.与传统基于全连接层对图像进行重建的方法相比,本文提出的ML-LoBCoD-SCRN合并网所需参数少,收敛速度快,重构精度高.本文将ML-ISTA和多层快速迭代软阈值算法(Multi-layer fast iterative soft threshold algorithm,ML-FISTA)构建为ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN进行对比实验,初步证明了所提出的ML-LoBCoD-SCRN分类重构网在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上是有效的,分类准确率、损失函数和信号重构结果都优于ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN.

关键词：多层卷积稀疏编码多层基追踪多层局部块坐标下降法分类重构

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周期为4v(几乎)平衡理想二进制序列构造研究

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 271-278页

作者：彭秀平冀惠璞林洪彬刘刚燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 通信网信息传输与分发技术重点实验室石家庄050081

具有理想自相关特性的序列在无线通信、雷达以及密码学中具有重要的作用。因此为了扩展更多可应用于通信系统的理想序列,该文基于2阶分圆类和中国剩余定理,提出3类新的周期为T=4v(v是奇素数)平衡或几乎平衡理想二进制序列构造方法。构... 详细信息

具有理想自相关特性的序列在无线通信、雷达以及密码学中具有重要的作用。因此为了扩展更多可应用于通信系统的理想序列,该文基于2阶分圆类和中国剩余定理,提出3类新的周期为T=4v(v是奇素数)平衡或几乎平衡理想二进制序列构造方法。构造所得序列的周期自相关函数满足:当v≡3(mod 4)时,序列的周期自相关函数旁瓣值取值集合为{0,-4}或{0,4,-4};当v≡1(mod 4)时,相应的取值集合为{0,4,-4}。通过该文方法拓展了周期为4v平衡理想二进制序列的存在范围,从而可为工程应用提供更多性能优良的理想序列。

关键词：二进制序列几乎差集分圆理想自相关性

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高斯整数零相关区序列集构造方法的研究

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电子与信息学报 2019年第6期41卷 1420-1426页

作者：陈晓玉李冠敏孔德明李玉博燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

该文提出两类高斯整数零相关区(ZCZ)序列集的构造方法。方法1以ZCZ序列集为基础,利用插零滤波法构造高斯整数ZCZ序列集,并给出了所构造的高斯整数ZCZ序列集度的计算方法。方法2提出了两种高斯整数正交矩阵的构造方法,进而基于正交矩阵... 详细信息

该文提出两类高斯整数零相关区(ZCZ)序列集的构造方法。方法1以ZCZ序列集为基础,利用插零滤波法构造高斯整数ZCZ序列集,并给出了所构造的高斯整数ZCZ序列集度的计算方法。方法2提出了两种高斯整数正交矩阵的构造方法,进而基于正交矩阵构造最优高斯整数ZCZ序列集。该文所构造的高斯整数ZCZ序列集可以应用于准同步码多分址(QS-CDMA)、正交频分复用(OFDM)和多输入多输出(MIMO)等多种通信系统中,在抑制干扰的同时,提高系统的频谱效率。

关键词：信号处理高斯整数零相关区序列度正交矩阵

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