检索结果-内蒙古大学图书馆

燕山大学学报 2023年第4期47卷 359-369页

作者：胡春海姜昊刘斌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

传统的动物行为分析方法大部分是采取离线的形式,不能做到实时分析。为了解决此问题,本文提出了一种改进YOLO5Face的小鼠行为实时分析方法。本方法分为两个步骤:首先是小鼠关键点实时检测,然后是小鼠行为实时识别。针对小鼠关键点实时检... 详细信息

传统的动物行为分析方法大部分是采取离线的形式,不能做到实时分析。为了解决此问题,本文提出了一种改进YOLO5Face的小鼠行为实时分析方法。本方法分为两个步骤:首先是小鼠关键点实时检测,然后是小鼠行为实时识别。针对小鼠关键点实时检测,在深度学习网络YOLO5Face的基础上改进:新增了一个更小的检测头来检测更小尺度的物体;主干网络中加入YOLOv8的C2f模块,让模型获得了更加丰富的梯度流信息,大大缩短了训练时间,提高了关键点检测精度;引入GSConv和Slim-neck,减轻模型的复杂度同时提升精度。结果表明:模型对鼻尖、左耳、右耳、尾基关键点检测的平均PCK指标达到了97.5%,推理速度为79 f/s,精度和实时帧率均高于DeepLabCut模型的性能。针对小鼠行为实时识别:利用上述改进的关键点检测模型获得小鼠关键点坐标,再将体态特征与运动特征相结合构造行为识别数据集,使用机器学习方法SVM进行行为分类。模型对梳洗、直立、静止、行走四种基本行为的平均识别准确率达到了91.93%。将关键点检测代码与行为识别代码拼接,整个代码运行的实时帧率可以达到35 f/s。

关键词：小鼠行为识别关键点检测实时性改进YOLO5Face

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基于一维卷积神经网络和拉曼光谱的肺炎支原体菌株分类

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光谱学与光谱分析 2022年第5期42卷 1439-1444页

作者：赵勇何梦园王泊林赵荣孟宗燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

肺炎支原体是造成人类呼吸系统疾病的主要原因。临床中,患者感染不同肺炎支原体症状极为相似,很难根据症状判别肺炎支原体类型并对症给药。因此,准确判别肺炎支原体菌株类型对于发病机理和疾病流行病学研究以及临床精准治疗具有重要意... 详细信息

肺炎支原体是造成人类呼吸系统疾病的主要原因。临床中,患者感染不同肺炎支原体症状极为相似,很难根据症状判别肺炎支原体类型并对症给药。因此,准确判别肺炎支原体菌株类型对于发病机理和疾病流行病学研究以及临床精准治疗具有重要意义。拉曼光谱具有快速、高效、无污染等优点,在生物医学领域逐渐得到越来越多研究者们的关注。一维卷积神经网络(1D-CNN)是一类包含卷积运算且具有深度结构的前反馈网络,在语音信号和振动信号分析等方面取得成功应用。提出一维卷积神经网络与拉曼光谱技术结合,针对肺炎支原体主要基因型M129型和FH型样本的拉曼光谱数据集,实现肺炎支原体菌株分类。利用光谱数据增强方法扩充原光谱数据集作为模型输入,训练一维卷积神经网络模型,解决由于小样本导致卷积神经网络数据饥渴问题;为了得到最好的肺炎支原体分类效果并加速学习过程,优化模型结构并确定最佳模型参数;拉曼光谱测量时常混有高斯噪声、泊松噪声和乘性噪声,为优化模型抗噪能力,将原光谱分别叠加高斯噪声、泊松噪声和乘性噪声,训练一维卷积神经网络模型并和LDA,KNN和SVM等传统算法进行比较。实验结果表明基于1D-CNN方法,对于叠加高斯噪声的光谱数据所建模型分类正确率为98.0%,叠加泊松噪声的光谱数据分类正确率为97.0%,叠加乘性噪声的光谱数据分类正确率为97.0%,分类正确率远高于基于LDA,KNN和SVM等传统算法所建模型分类正确率;同时构造叠加5,15,25,35,45和55 dBW不同强度噪声的光谱数据集,当噪声达到55 dBW时,1D-CNN模型仍能取得92.5%的分类正确率。因此,一维卷积神经网络结合拉曼光谱技术应用于肺炎支原体菌株类型分类是可行的,具有抗噪声能力强和分类正确率高的优点,该研究为肺炎支原体肺炎快速诊断提供新思路。

关键词：肺炎支原体拉曼光谱定性分类一维卷积神经网络

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基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法

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燕山大学学报 2024年第4期48卷 312-321页

作者：温江涛张哲燕山大学电气工程学院河北秦皇岛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

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研... 详细信息

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研究了基于膨胀因果卷积的可变长度数据分析结构,并设计了自适应位置编码模块替代Transformer的传统编码方式,改进的模型增强了对时频数据的分析能力,实现了高效、准确的端到端的滚动轴承剩余寿命预测。在PHM2012轴承数据集上的实验结果表明提出的方法的效率比LSTM高20%,同时预测精度相比于多种现有传统方法均具有16%以上的提升。

关键词：剩余寿命预测 Transformer 膨胀因果卷积自适应位置编码

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基于无阈值递归图的改进2D-BLS褐潮藻浓度预测

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光学学报 2024年

作者：朱奇光李享刘俊飞董志阳陈颖燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感器重点实验室燕山大学电气工程学院测试计量技术与仪器河北省重点实验室

为了克服荧光法褐潮藻浓度预测中三维荧光光谱法采集数据速度相对较慢而LED诱导荧光光谱法所获得的一维光谱数据光谱特征较少等不足，本文采用LED诱导荧光光谱法实现一维光谱数据快速获取，并对其进行深入挖掘和数据升维。针对传统递归... 详细信息

为了克服荧光法褐潮藻浓度预测中三维荧光光谱法采集数据速度相对较慢而LED诱导荧光光谱法所获得的一维光谱数据光谱特征较少等不足，本文采用LED诱导荧光光谱法实现一维光谱数据快速获取，并对其进行深入挖掘和数据升维。针对传统递归图算法易受人为因素影响的缺点，提出无阈值递归图，采用Jaccard相似系数来选取无阈值递归图相空间重构参数，从而实现光谱数据升维；采用弹性网络回归算法的方式来代替原来的输入权重正则化方式，从而达到稀疏性和稳定性的双重要求；引入左右投影矩阵建立二维宽度学习系统。通过对改进的预测模型的性能分析，可以发现，所提出的预测模型R2、RMSE和MAE在训练集和测试集上的平均值为0.9994、0.00594、0.00355，在所有模型中性能最好且在训练集和测试集的时间指标上也都取得了最好的效果，可以准确、快速实现褐潮藻浓度预测。

关键词：褐潮藻浓度预测 LED诱导荧光光谱法二维宽度学习系统无阈值递归图弹性网络回归左右投影矩阵

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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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基于拉曼光谱和DCGAN数据增强的珍珠粉掺伪检测研究

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光谱学与光谱分析 2022年第3期42卷 769-775页

作者：谈爱玲楚振原王晓斯赵勇燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

珍珠粉和珍珠层粉化学成分相似,但是珍珠层粉的药用价值远低于珍珠粉,并且珍珠层粉制备容易,成本底,常被不法商家用于冒充或掺入珍珠粉中流入市场,谋取利益。因此,对珍珠粉掺伪鉴别和纯度检测具有重要的意义。采用激光拉曼光谱结合深度... 详细信息

珍珠粉和珍珠层粉化学成分相似,但是珍珠层粉的药用价值远低于珍珠粉,并且珍珠层粉制备容易,成本底,常被不法商家用于冒充或掺入珍珠粉中流入市场,谋取利益。因此,对珍珠粉掺伪鉴别和纯度检测具有重要的意义。采用激光拉曼光谱结合深度学习研究珍珠粉掺伪快速鉴别和纯度分析。将纯珍珠粉和珍珠层粉按一定比例混合,制成珍珠粉质量百分数分别为0%,25%,50%,75%,80%,85%,90%,95%与100%共9种纯度270个模拟掺伪珍珠粉样本。然后对样本进行拉曼光谱采集,参数设置如下:分辨率为4.5 cm^(-1),积分时间为3000 ms,激光功率为20 mW。搭建了深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)模型,对样本拉曼光谱进行数据增强;在此基础上,结合K近邻(K-nearest neighbor)、随机森林(random forest)、决策树(decision tree)、一维卷积神经网络(1D-CNN)4种分类器,对纯度为85%,90%,95%与100%的小比例掺伪样本进行真伪鉴别分析;同时,结合一维卷积神经网络对9种纯度的珍珠粉掺伪样本建立纯度预测的定量模型。结果表明:基于DCGAN数据增强方法所生成的拉曼光谱,与原始光谱相比,在峰值信噪比和结构相似度两个评价指标上均明显优于传统数据增强方法;在珍珠粉掺伪定性鉴别方面,DCGAN增强后的数据分别送入4种分类器,对4种小比例掺杂样本的真伪鉴别正确率均达到100%;在对9种掺伪纯度样本纯度检测方面,对测试集样本,DCGAN-1DCNN方法所建纯度定量预测模型性能最优,其决定系数R^(2)为0.9884,预测均方根误差RMSEP为0.0348,一维卷积神经网络的损失值Loss为0.0012,定量模型拟合最好。拉曼光谱结合DCGAN算法为珍珠粉掺伪鉴别及纯度检测提供一种快速简便的方法。深度卷积生成式对抗网络的数据增强方法在光谱分析技术领域具有重要的研究意义和应用价值。

关键词：生成式对抗网络拉曼光谱深度学习珍珠粉掺伪一维卷积神经网络

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亚波长介质光栅/MDM波导/周期性光子晶体中双重Fano共振的形成及演变规律分析

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物理学报 2022年第3期71卷 128-134页

作者：陈颖周健丁志欣张敏朱奇光燕山大学电气工程学院测试计量技术与仪器河北省重点实验室秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感器重点实验室秦皇岛066004

基于衍射原理和模耦合理论,提出了一种由亚波长介质光栅/金属-电介质-金属(metal-dielectric-metal,MDM)波导/周期性光子晶体组成的复合微纳结构.结合反射角谱深入分析了表面等离子激元的传输特性以及在固定波长下不同入射角时刻形成的... 详细信息

基于衍射原理和模耦合理论,提出了一种由亚波长介质光栅/金属-电介质-金属(metal-dielectric-metal,MDM)波导/周期性光子晶体组成的复合微纳结构.结合反射角谱深入分析了表面等离子激元的传输特性以及在固定波长下不同入射角时刻形成的双重Fano共振的产生机理.研究表明,双重Fano共振是由在亚波长介质光栅/MDM波导结合的上层结构中产生的独立可调的双离散态分别与在周期性光子晶体中形成的连续态相互耦合形成的.接着定量讨论了结构参数对双重Fano特性的影响,探究了双重Fano共振的演变规律.结果表明,改变结构参数可实现双Fano共振曲线和谐振角度之间的调谐,且在最优条件下,共振A区FR a和FR b的品质因数(figure of merit,FOM)可高达460.0和4.00×10^(4),共振B区FR a和FR b的FOM值可高达269.2和2.22×10^(4).该结构可为基于Fano共振的折射率传感器设计提供有效的理论参考.

关键词：衍射原理模耦合表面等离子激元双重Fano共振

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晶格扰动对纳米孔超表面Fano共振特性的影响

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光学学报 2022年第15期42卷 178-185页

作者：陈颖李美洁王建坤赵蒙燕山大学电气工程学院测试计量技术与仪器河北省重点实验室河北秦皇岛066004

高Q值共振超表面以其对局域电磁场的显著增强而在纳米光子学中受到广泛关注。基于全介质材料独特的电磁属性,提出了一种方形晶格对称性破缺的全介质纳米孔阵列超表面,通过打破方形晶格原胞的面内对称性来激发近红外区域的高Q值Fano共振... 详细信息

高Q值共振超表面以其对局域电磁场的显著增强而在纳米光子学中受到广泛关注。基于全介质材料独特的电磁属性,提出了一种方形晶格对称性破缺的全介质纳米孔阵列超表面,通过打破方形晶格原胞的面内对称性来激发近红外区域的高Q值Fano共振。在垂直入射平面波的激发下,该超表面实现了极化独立的双重简并模态Fano共振以及极化依赖的三重非简并模态Fano共振,后者具有更高的Q值与更强的电磁局域性能。采用数值模拟探究了晶格扰动参数对三重非简并模态Fano共振特性的影响。结果表明,三重非简并模态Fano共振的Q值与局域电场强度受晶格扰动参数控制,通过优化晶格扰动参数,三重非简并模态Fano共振的Q值可同时高达1.8×10^(4),2.7×10^(4),1.9×10^(4),其局域电场强度可同时高达2×10^(4),3×10^(4),1.5×10^(4)。

关键词：表面光学光学超表面多重Fano共振方形晶格高Q值电磁局域增强

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基于动态贝叶斯网络与DS证据理论的轧机颤振监测方法

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计量学报 2022年第9期43卷 1178-1185页

作者：时培明刘奥运张逸伦高浩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

提出了基于动态贝叶斯网络和DS(Dempster/Shafer)证据理论的轧机颤振实时监测方法,该方法预选多个时域和频域的特征参数表征轧机不同工况下振动信号的不同特征,利用稳定判别率方法筛选敏感度高的特征参数;使用动态贝叶斯网络与DS证据理... 详细信息

提出了基于动态贝叶斯网络和DS(Dempster/Shafer)证据理论的轧机颤振实时监测方法,该方法预选多个时域和频域的特征参数表征轧机不同工况下振动信号的不同特征,利用稳定判别率方法筛选敏感度高的特征参数;使用动态贝叶斯网络与DS证据理论实时监测模型建立轧机颤振状态实时监测系统,构建连续的速度载荷时间片,将3个连续的速度载荷时间片作为DS证据理论的证据体,给出了优化基本概率分配的信任度方法,解决了DS证据理论的证据体间冲突问题;最后在轧机实验平台进行实验,诊断结果表明:该方法对轧机颤振不同状态的识别率达到99.05%。

关键词：计量学颤振监测动态贝叶斯网络 Dempster/Shafer证据理论轧机

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基于超分辨率改进Faster R-CNN的点阵结构内部缺陷判识方法

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机械工程学报 2022年第21期58卷 266-273页

作者：温银堂付凯张玉燕张芝威燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室秦皇岛066004

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线... 详细信息

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线微聚焦CT扫描金属点阵结构获得原始输入图片,在Faster R-CNN(Faster region-based convolutional neural networks)框架的基础上,改进原有特征提取网络,开发图像超分辨率重建模块。通过对工业CT图片的局部细节特征增强,实现了快速有效地识别细小缺陷的类型,以及缺陷位置信息的标注。试验证明,改进Faster R-CNN模型对金属点阵结构样件内部的两种典型细小缺陷识别的平均正确率高达93.5%。研究结果表明,通过超分辨率网络对图像进行放大,可以提高细小缺陷的特征提取,通过加深网络加强特征学习,从而实现了点阵结构内部细小缺陷的自动判识。

关键词：金属点阵结构缺陷识别 CT切片图像改进Faster R-CNN 超分辨率重建

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