检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2025年第1期38卷 1-20页

作者：尹宝凡杨静李少波胡建军贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州贵阳550025 美国南卡罗莱纳州立大学计算机科学与工程系美国南卡罗莱纳州奥兰治堡29117

柔性触觉传感器在信号检测、灵敏度和可拉伸性方面取得了快速发展,展现出在人体活动监测、个人医疗、人机交互和电子皮肤等领域广泛应用的前景。首先,对压阻式、压容式、压电式和摩擦式触觉传感器的基本原理进行了调研,包括结构设计、... 详细信息

柔性触觉传感器在信号检测、灵敏度和可拉伸性方面取得了快速发展,展现出在人体活动监测、个人医疗、人机交互和电子皮肤等领域广泛应用的前景。首先,对压阻式、压容式、压电式和摩擦式触觉传感器的基本原理进行了调研,包括结构设计、功能材料和性能参数的最新进展。然后,详细分析了柔性触觉传感器在人体活动监测、个人医疗、人机交互和电子皮肤应用场景中的研究现状。最后,指出了柔性触觉传感器研究过程中所面临的挑战,并提出了未来的发展方向。

关键词：柔性触觉传感器电子皮肤触觉感知可穿戴电子设备柔性器件

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

引用

光电子.激光 2025年第2期36卷 216-224页

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题,提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合,加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力,同时引入可学... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题,提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合,加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力,同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center,LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域;副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样(conv-transpose upsample,CT-upsample)模块融合而成的AGG模块(aggregation,AGG)进行多尺度大小息肉提取,还原及补充更多的细节信息。提出的方法在4个公共数据集上进行了实验分析,实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能,其中在CVC-ClinicDB数据集上,mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(LVC) 倒置残差上采样(CT-upsample)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法

引用

电子测量技术 2025年第7期48卷 86-97页

作者：杨茜熊炜孟圣哲黄玉谦湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

准确检测出绝缘子缺陷是电网维护的主要任务之一,针对目前绝缘子缺陷检测算法识别精度不高和模型过大而难以部署至无人机等移动端设备的问题,提出了以YOLOv8算法为基础网络进行改进以实现提高检测精度并将模型轻量化的方法。该方法采用... 详细信息

准确检测出绝缘子缺陷是电网维护的主要任务之一,针对目前绝缘子缺陷检测算法识别精度不高和模型过大而难以部署至无人机等移动端设备的问题,提出了以YOLOv8算法为基础网络进行改进以实现提高检测精度并将模型轻量化的方法。该方法采用多尺度融合网络BiFPN中的特征融合模式充分融合多尺度特征,然后在原算法中融入可变形注意力机制DAttention以较低复杂度提取特征,此外引入融合平均池化和最大池化的坐标注意力DAF-CA增强关键信息,最后改用最小点距损失函数MPDIoU作为损失函数改善边界框回归的训练效果,从而提高算法精度。在数据集上进行了多组对比实验,结果表明该文提出的方法均值平均精度可达约91.0%,模型浮点数和参数量分别为7.2 G和2.07 M,各项性能指标均优于目前常用的检测算法。该方法可为电网智能巡检提供参考。

关键词： YOLOv8 BiFPN DAttention DAF-CA MPDIoU

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法研究

引用

光电子·激光 2025年

作者：张丽真黄玉谦孟圣哲熊炜李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系

针对结肠息肉区域误识别、边界定位模糊及复杂样本分割困难的问题，本文提出一种双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法。该方法通过Agent-PVT (agent pyramid vision transformer) 网络提取上下文信息，利用代理注意力(agent attention... 详细信息

针对结肠息肉区域误识别、边界定位模糊及复杂样本分割困难的问题，本文提出一种双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法。该方法通过Agent-PVT (agent pyramid vision transformer) 网络提取上下文信息，利用代理注意力(agent attention)在减少计算量的同时保留全局建模能力；提出了一种全局到局部聚合注意力模块(global-to-local aggregation module， GLAM)，捕捉特征图的全局和局部纹理特征，同时引入边界聚合模块(boundary aggregation module， BAM)，高效的聚合边界和语义信息。此外，在损失函数中引入批量核范数最大化(batch nuclear-norm maximization， BNM)，增强对复杂样本的判别能力。提出的方法在五个数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割性能，其中在Kvasir-SEG数据集上，mDice和mIoU分别达到了92.83%和88.16%。

关键词：结肠息肉分割代理注意力(agent attention) 边界聚合批量核范数最大化(batch nuclear-norm maximization, BNM)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Dopout与ADAM优化器的改进CNN算法

引用

华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第7期46卷 122-127页

作者：杨观赐杨静李少波胡建军贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550003 美国南卡罗莱纳州大学计算机科学与工程系美国哥伦比亚29208

在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连... 详细信息

在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连接层和输出层之间加入Dropout层解决过拟合问题,并设计了ADAM优化器的最小化交叉熵.以MNIST和HCL2000数据集为测试数据,测试分析了ADAM优化器的不同学习率对算法性能的影响,得出当学习率处于0.04~0.08时,算法具有较好的识别性能.与三种算法的实验比较结果表明：本文算法的平均识别率最高可达99.21%;对于HCL2000测试集,本文算法的平均识别率比基于支持向量机优化的极速学习机算法提高了3.98%.

关键词：卷积神经网络激活函数梯度消失 ADAM优化器梯度饱和问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征选择和机器学习的材料弹性性能预测

引用

华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第5期47卷 48-55页

作者：胡建军曹卓但雅波牛程程李想钱松荣贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 南卡罗来纳大学计算机科学与工程系美国南卡罗莱纳哥伦比亚29208 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025

利用机器学习方法进行材料性能预测研究,通过运用3种特征选择方法(Filter、RFE、LASSO)和3种机器学习模型(线性回归、岭回归、支持向量回归),从众多多尺度特征集中选择最佳的特征子集来预测无机化合物的弹性性能,归纳了预测材料弹性性... 详细信息

利用机器学习方法进行材料性能预测研究,通过运用3种特征选择方法(Filter、RFE、LASSO)和3种机器学习模型(线性回归、岭回归、支持向量回归),从众多多尺度特征集中选择最佳的特征子集来预测无机化合物的弹性性能,归纳了预测材料弹性性能的最有效的、组合了特征选择与机器学习的预测模型,比较了特征选择方法在不同机器学习模型上的表现,分析了利用特征选择方法得到的特征子集.实验结果表明,Filter和SVR组合模型的预测结果最好,机器学习模型比特征选择方法对预测结果的影响更大,特征选择方法选出的特征子集中主要包括熔点、晶体结构、门捷列夫序号等材料特性.文中研究成果可为获得无机化合物弹性性能描述符和进一步开发更有效的材料性能预测方法提供参考.

关键词：材料信息学特征选择机器学习弹性性能预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多粒度跨模态行人重识别算法研究

引用

激光与光电子学进展 2022年第22期59卷 294-300页

作者：熊炜乐玲周蕾张开李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡罗来纳州哥伦比亚29201

针对当前跨模态行人重识别算法大多聚类能力不强、且难以提取高效辨别性特征的问题,提出了一种多粒度跨模态行人重识别算法。首先,在骨干网络Resnet50中加入非局部注意力机制模块,关注长距离像素之间的关系,保留细节信息;其次,采用多分... 详细信息

针对当前跨模态行人重识别算法大多聚类能力不强、且难以提取高效辨别性特征的问题,提出了一种多粒度跨模态行人重识别算法。首先,在骨干网络Resnet50中加入非局部注意力机制模块,关注长距离像素之间的关系,保留细节信息;其次,采用多分支网络提取不同细粒度特征信息,增强模型的辨别性特征提取能力;最后,联合基于样本的三元组损失和基于中心的三元组损失监督训练,加速模型收敛。所提算法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下Rank-1和mean average precision分别达到62.83%和58.10%,在RegDB数据集的可见光到红外模式下Rank-1和mAP分别达到87.78%和76.22%。

关键词：光计算跨模态行人重识别注意力机制多粒度三元组损失

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非均匀混浊介质多光谱反射成像的仿真与实验研究

引用

光电子．激光 2014年第12期25卷 2437-2446页

作者：杨博赞杨春梅撒昱丁俊华李梅花梁晓会冯远明胡新华天津大学生物医学工程系天津300072 东卡罗莱纳大学计算机科学系北卡罗莱纳州格林维尔27858 军事医学科学院实验仪器厂北京100850 东卡罗莱纳大学物理系北卡罗莱纳州格林维尔27858

提出了一种采集高动态范围多光谱反射率的实验方法,并通过测量5个非均匀混浊介质样品在全视场照射条件下和500-940nm波长范围内的反射图像数据证明了本方法的可行性。同时采用在辐射传输理论框架下建立的并行iMC蒙特卡罗仿真模型,通过... 详细信息

提出了一种采集高动态范围多光谱反射率的实验方法,并通过测量5个非均匀混浊介质样品在全视场照射条件下和500-940nm波长范围内的反射图像数据证明了本方法的可行性。同时采用在辐射传输理论框架下建立的并行iMC蒙特卡罗仿真模型,通过使用漫反射标准板准确记录入射光束能量分布,输入至iMC仿真程序,获得可与反射率测量数据相比较的反射率仿真图像数据。本文工作为求解根据反射率确定非均匀混浊介质样品的光学特征与几何参数的逆问题提供了实验与理论工具。

关键词：混浊介质光散射反射成像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

脑启发式持续学习方法:技术、应用与发展

引用

电子与信息学报 2022年第5期44卷 1865-1878页

作者：杨静李斌李少波王崎于丽娅胡建军袁坤贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025 美国南卡罗莱纳州大学计算机科学与工程系哥伦比亚29208

深度学习模型面对非独立同分布数据流时,新知识会覆盖旧知识,造成其性能大幅度下降。而持续学习(CL)技术可以从非独立同分布数据流中获取增量可用知识,不断积累新知识的同时无须从头学习,通过模仿类脑的学习与记忆机制达到类人智能。该... 详细信息

深度学习模型面对非独立同分布数据流时,新知识会覆盖旧知识,造成其性能大幅度下降。而持续学习(CL)技术可以从非独立同分布数据流中获取增量可用知识,不断积累新知识的同时无须从头学习,通过模仿类脑的学习与记忆机制达到类人智能。该文针对脑启发式持续学习方法进行综述。首先,回顾持续学习发展历程;其次,从类脑持续学习机制的角度,将持续学习研究方法分为经典方法与脑启发方法两类,对重放、正则化与稀疏化3种经典持续学习方法的研究现状进行总结,分析了其所面临的困境。为此,针对更接近类脑持续学习能力的突触、双系统、睡眠及模块化4类脑启发方法进行阐述分析与对比总结;最后,概述脑启发式持续学习的应用现状,并探讨了在现有技术条件下实现脑启发式持续学习所面临的挑战及其未来发展方向。

关键词：持续学习脑启发灾难性遗忘类脑智能睡眠启发

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法

引用

计算机集成制造系统 2018年第3期24卷 752-762页

作者：李少波全华凤胡建军吴永明张安思贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025 美国南卡罗莱纳大学计算机科学与工程系美国哥伦比亚sc29208

为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线评论... 详细信息

为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线评论中的感性词;为获得更合理的感性评价,采用面向在线评论的词聚类结合程度副词的方法计算感性评价值,再从认知心理学的角度,结合产品属性参数与用户感性意象,构建了基于BP神经网络的非线性映射模型,用于模拟用户心理评估机制。最后,评估了模型的泛化能力,验证了所提方法的可行性与有效性。

关键词：产品在线评论感性工学词频评估强度活动 BP神经网络产品设计

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：